minitab过程能力分析图制作

如何编写合格的CPK、PPK数据

如何编写合格的CPK、PPK数据如何制作合格的“过程能力分析”PPK数据利用MINITAB软件（Minitab 16）生成假的合适的PPK数据源—25组（每组5个）测量值。

要求计算得到的PPK值≥1.67。

以117.64±0.2为例。

一、打开Minitab软件，选择“计算”-“随机数据”-“正态”（图1）二、在产生的（图2）对话框中填入数据。

“均值”为117.64；PPK为1.67时“标准差”等于单边公差0.2除于5 得到值0.04；“数据行数”填125（25组/每组5个数据）；计划在表格中生成9组数据供挑选，表格每列的头部分别标记为1-9；在对话框左边选择全部列号码，点击选择后存入右边的框内。

点击确定后，得到数据如图3三、检验每列数据的PPK是否大于或等于1.67。

选择按钮“改善”-“评估能力”-“变量数据”-“正态能力”，见图4在出现的对话框中分别从左边选择一个列号码，如1；“子组大小”填5；“规格下限”和“规格上限”分别填下公差和上公差的数据。

见图5四、点确定后，出现一个图表（见图6），如果PPK≥1.67，则这组数据可用；如果PPK＜1.67，这组数据就放弃。

然后依次用“第三步”的方法检验1-9组数据哪几组可用。

五、在表格第一列前插入一列，循环往下填写1-5数字，一直到125行。

（见图7）六、拆分每列数据为5列。

选“数据”-“拆分列”（图8）在跳出的对话框内选择左边的列号码1到右边，“使用的下标”从左边选择C1列，在新的工作表中生成，点确定。

（图9）在新的工作表中生成5列数据，每列25行。

七、列转置成行。

（图10）选择“数据”-“转置列”，在跳出的对话框选中左边这5列，选择到右边，转置到新的表格中，点确定后生成新表格，5行各行25个数据。

（图11）（图12）。

表格1中，其它可采用的各列数据（2-9列）也可以通过第六、七步骤，产生横置的数据。

八、可以把横置的数据复制，粘贴到各种PPK计算表格中。

过程能力分析minitab版

过程能力分析minitab版过程能力概述（Process Capability Overview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。

你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。

在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。

你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。

过程指数是评价过程能力的一个简单方法。

因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。

一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你可以为以下几个方面进行能力分析：正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。

在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。

例如：Minitab 提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。

使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。

如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。

Minitab教程-过程能力分析

解释结果所有测量值都位于规格限内。过程Cpm 均大于 1.33（这是遍接受的对应于有能力过程的最小值）。因此，工程师得出结论，锻造过程满足对活塞环直径的要求。
正态能力分析的数据注意事项
• 数据应当是连续的 • 收集足够的数据以获取过程能力的可靠估计值 • 如果可能，应当采用合理子组的形式收集数据 • 过程必须稳定且受控制 • 数据应该服从正态分布
在此直方图中，过程展开宽于规格展开，这表明能力较差。虽然大部分数据都在规格限内，但是也一些低于规格下限 (LSL) 或者高于规格上限 (USL) 的不合格项。
• 步骤 3：评估过程的能力
评估潜在能力
可使用 Cpk 基于过程的位置和展开来评估该过程的潜在能力。潜在能力估计值表示在消除过程偏移和漂移的情况下可实现的能力。总体上讲，Cpk 值越高，过程的能力越高。Cpk 值低表明可能需要改进过程。将 Cpk 与基准值（代表可接受的过程最小值）进行比较。许多行业使用基准值 1.33。如果 Cpk 低于基准值，则考虑如何改进您的过程，例如减少其变异或改变其位置。比较 Cp 和 Cpk。如果 Cp 和 Cpk 大致相等，则过程位于两个规格限制之间的中心位置。如果 Cp 和 Cpk 不同，则过程未处于中心位置。
对于这些过程数据，Cpk 为 1.09。因为 Cpk 小于 1.33，所以过程的潜在能力无法满足要求。过程过于接近规格下限。过程未处于中心位置，因此 Cpk 值不等于 Cp (2.76)。
评估整体能力
可使用 Ppk 基于过程位置和过程展开来评估该过程的整体能力。整体能力表示您客户在一段时间内体验到的实际过程性能。总体上讲，Ppk 值越高，过程的能力越高。Ppk 值低表明可能需要改进过程。将 Ppk 与基准值（代表可接受的过程最小值）进行比较。许多行业使用基准值 1.33。如果 Ppk 比基准值低，则考虑如何改进您的过程。比较 Pp 和 Ppk。如果 Pp 和 Ppk 大致相等，则该过程位于两个规格限之间的中心位置。如果 Pp 和 Ppk 不同，则过程未处于中心位置。比较 Ppk 和 Cpk。当过程在统计意义上受控制时，Ppk 和 Cpk 大致相等。Ppk 和 Cpk 之间的差异代表在消除过程偏移和漂移的情况下预期可实现的过程能力提高。

minitab过程能力分析图制作

2
过程能力分析分类
计量型
-------表现为正态概率和非正态概率分布型，是一组连续性数据
计数型
-------表现为Poisson（泊松）计数型和二次（元）型，依次形成缺陷数U图为基础的报告和不良数P图为基础的报告，是各自独立的一组数据
3
过程能力分析------计量型
例题：我们研究一个冲压件孔直径是否符合规定要求（规定值 f10+0.1/0，满足客户Ppk≥1.33要求。
13
过程能力分析------计数型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“二项B“。
14
过程能力分析------计数型
Step3. 出现的”能力分析（二项分布）“工具栏内，在”缺陷数“，双击”C3“，输入“不合格数”；在”实际样本量） “中双击”C2“，输入“数量”；单击”选项“。
10
过程能力分析------计量型
Step7. 报告分析（略）
11
过程能力分析------计数型
例题：我们研究11月份焊接件生产和检查数量。从发现的不合格数，来探讨焊接件的过程能力。
12
过程能力分析------计数型
Step1. 我们将一个月1-30日采集的数据输入工作表
连续输入1日-30日的数据
4
过程能力分析------计量型
Step1. 按要求测量得到一组数据后，输入工作表
连续输入60个数据
5
过程能力分析------计量型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“”正态“。
6
过程能力分析------计量型
Step3. 出现的”能力分析（正态分布）“工具栏内，在”单列“中双击”C2“，填入”实测值“；在”子组大小（Z）“中输入”5“ ；在”规格下限“中输入10；在”规格上限“中输入10.1，单击 ”确定“。

MINITAB处理能力的分析与评估(ppt 40页)

Zone of Av erage Technology
Zone of Ty pical Control
World-Class Perf ormance12 Nhomakorabea3
4
5
6
Z.Bench (Short-Term)
L1 工作单 (离散值的 sigma 分值的计算) 目的：计算在当前的 sigma 值中当前的 CTQ 特征值（离散值）如果定位。作用：
2) 分析操作
统计
基本统计
相关性...
相关性分析有助于在众多变量中同时了解相关性。目的：在多于一种变量间计算相关系数。作用：减少主要变量及原因。
相关系数 R^2 是一个表达两变量相关强度的值。 R^2 至 1 强正相关性 0<R^2<<1 弱正相关性 -1<<R^2<0 弱负相关性 R^2 to -1 强负相关性
Report 8A: Product Benchmarks
DMPO 对 Zst
1
2
3
4
5
6
Z.Bench (Short-Term)
Zst
10
———— MINITAB 入门手册 ————
Z.Shift
3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0
0
Zshift 和 Zst
Report 8B: Product Benchmarks
Sigma
(Z.Bench)
1.38
1.55
PPM 83192.3 60454.5
Zlt
Zst
7
———— MINITAB 入门手册 ————
Report 2: Process Capability for C1

过程能力分析minitab版

过程能力概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。

你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。

在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。

你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。

过程指数是评价过程能力的一个简单方法。

因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。

一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)⏹很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⏹二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。

在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。

例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。

使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。

如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。

这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不同的概率模型。

运用Minitab进行过程能力(Process+Capability)_1

过程能力概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。

你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。

在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。

你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。

过程指数是评价过程能力的一个简单方法。

因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。

一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)⏹很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⏹二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。

在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。

例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。

使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。

如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。

这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不同的概率模型。

过程能力(minitab教程)

过程能力概述（ Process Capability Overview）
在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。过程指数是评价过程能力的一个简单方法。因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。一、选择能力命令（ Choosing a capability command ） Minitab 提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。你可以为以下几个方面进行能力分析： � 正态或 Weibull 概率模型( 适合于测量数据) � 很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据 � 二项分布或泊松概率分布模型 (适合于属性数据或计数数据) 注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用 Box-Cox 转换或使用 Weibull 概率模型。在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。例如： Minitab 提供基于正态和 Weibull 概率模型的能力分析。使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。举例来说， Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的 PPM。这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用 Weibull 分布模型计算 PPM 。在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不同的概率模型。在 Minitab 中，你可以用 “Box-Cox power transformation ” 或 Weibull 概率模型。Non-normal data 对这两个模型进行了比较。如果你怀疑过程具有较明显的组间变差，使用 Capability Analysis (Between/Within) 或 Capability Sixpack (Between/Within) 。子组内部的随机误差之上，子组数据可能还有子组之间的随机变差。对子组变差的两个来源的理解可以为过程潜在能力提供更实际的估计。 Capability Analysis (Between/Within) 和 Capability Sixpack (Between/Within) 计算了组间和组内标准差，然后再估计长期的标准差。 Minitab 还为属性数据和计数数据进行能力分析，基于二项分布和泊松概率模型。例如：产品可以根据标准判定为合格和不合格( 使用 Capability Analysis (Binomial)). 。你还可以根据缺陷的数量进行分类 ( 使用 Capability Analysis

minitab过程能力分析图制作

精品课件
10
过程能力分析------计量型
Step7. 报告分析（略）
精品课件
11
过程能力分析------计数型
例题：我们研究11月份焊接件生产和检查数量。从发现的不合格数，来探讨焊接件的过程能力。
精品课件
12
过程能力分析------计数型
Step1. 我们将一个月1-30日采集的数据输入工作表
连续输入1日-30日的数据
精品课件
13
过程能力分析------计数型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“二项B“。
精品课件
14
过程能力分析------计数型
Step3. 出现的”能力分析（二项分布）“工具栏内，在”缺陷数“，双击”C3“，输入“不合格数”；在”实际样本量） “中双击”C2“，输入“数量”；单击”选项“。
精品课件
15
过程能力分析------计数型
Step4. 出现的”能力分析（二项分布）选项“工具栏内，在” 标题“中，输入“2014年11月份焊接过程能力分析报告”；单击”确定“。
精品课件
16
过程能力分析------计数型
Step5. 图表报告生成。
精品课件
17
过程能力分析------计数型
Step6. 报告分析（略）
精品课件
4
过程能力分析------计量型
Step1. 按要求测量得到一组数据后，输入工作表
连续输入60个数据
精品课件
5
过程能力分析------计量型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“”正态“。
精品课件
6
过程能力分析------计量型

Minitab教程-过程能力分析

minitab教程-过程能力分析
目
CONTENCT
录
• 引言 • Minitab软件简介 • 过程能力分析基本概念 • Minitab软件进行过程能力分析的
步骤 • 案例分析 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
02
01
03
过程能力分析是质量管理中的重要工具，用于评估生产过程中的稳定性和能力。
通过过程能力分析，可以了解生产过程的性能，识别潜在的问题和改进机会。
根据收集的数据计算规格范围和标准差。
分析结果
根据过程能力指数判断过程能力是否满足要求。
过程能力分析的注意事项
数据来源要可靠
收集的数据应来自实际生产过程，且数据量要足够大，以保证结果的准确性。
规格范围要合理
规格范围的设定应符合产品要求和市场需求，不能过高或过低。
考虑特殊原因的影响
在计算过程能力指数时，应考虑特殊原因对数据的影响，以避免误判。
本教程将介绍如何使用Minitab软件进行过程能力分析，帮助用户更好地理解和应用这一工具。
过程能力分析的重要性
过程能力分析有助于确保产品质量的稳定性和一致性，提高客户满意度。
通过过程能力分析，可以确定生产过程的最佳参数和操作条件，降低生产成本。
过程能力分析还可以帮助企业识别潜在的风险和问题，及时采取措施进行改进和预防。
展望
随着科技的不断发展，质量管理的要求也在不断提高。
未来，过程能力分析将更加注重智能化和自动化，以提高分析效率和准确性。
Minitab软件将继续发挥重要作用，为质量管理提供更加全面和强大的支持。
未来，我们期望看到更多关于过程能力分析的研究和应用，以推动质量管理领域的进步和发展。

干货：如何用Minitab软件进行过程能力分析(CPCPK)

干货：如何用Minitab软件进行过程能力分析（CPCPK）引入过程能力分析的目的1、在我们现有的管理过程中，我们经常会遇到有些具体指标总是不尽人意，存在许多需要改进的地方。

那么在改进之前，我们就有必要知道我们的问题到底有多严重？目前的过程能力到底是多少？也就是说，在试图解决一个问题(改进)之前，首先需要深入了解问题现状及其过程能力。

因此进行过程能力分析很有必要。

过程能力分析可以根据实际情况选择使用，如果暂时还不能计算，可以放在以后去解决。

2、哪一个过程最佳?上面三个图中，哪一个过程最佳？你是否想知道，为什么？过程表现如何？什么是最佳的过程？什么是最差的过程？连续数据过程能力指数Cp1、Cp－表示过程容差与自然容差的比值大小，用来衡量过程的能力。

2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。

连续数据过程能力指数CpK1、Cpk－表示当过程中心值偏移时，中心值与规格上下限之间的最短距离与1/2自然容差的比值大小。

2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。

3、中心值无偏离时，Cpk= CpCP/CPK计算事例[一]中心值无偏离时，Cpk= CpCP/CPK计算事例[二]中心值偏离时，Cpk CpCP/CPK计算事例[Minitab]1、例如:按照设计图纸的要求,某一机柜门板的长度要求是1.5±0.1图纸下发给供应商后,供应商试加工了32个样品,具体的数据如下,请衡量该供应商加工该门板的过程能力。

2、首先要判断是否为正态分布，若否，则须经转换为正态分布后方可使用Minitab求取Cpk。

A、数据是否正态根据P值来判断,如果P值大于0.05，数据符合正态分布；P值小于0.05，则数据是非正态的。

B、实际操作过程中，如果数据为非正态，只要数据的容量大于30个，我们也可以近视认为数据是符合正态分布的。

3、用Minitab软件计算CPKSigma计算事例[Minitab]使用Excel计算Sigma水平说明：在上图Probability一栏中输入合格率，则Excel会自动计算出的长期的σ水平即: Zlt=1.9110；最后加上1.5 σ的补偿，得出短期的σ水平即: Zst=3.411。

MINITAB过程能力分析图制作培训教材PPT实用课件(共20页)

4
过程能力分析------计量型
Step1. 按要求测量得到一组数据后，输入工作表
连续输入60个数据
5
过程能力分析------计量型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“”正态“。
6
过程能力分析------计量型
Step3. 出现的”能力分析（正态分布）“工具栏内，在”单列“中双击”C2“，填入”实测值“；在”子组大小（Z）“中输入”5“ ；在”规格下限“中输入10；在”规格上限“中输入10.1，单击 ”确定“。
13
过程能力分析------计数型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“二项B“。
14
过程能力分析------计数型
Step3. 出现的”能力分析（二项分布）“工具栏内，在”缺陷数“，双击”C3“，输入“不合格数”；在”实际样本量） “中双击”C2“，输入“数量”；单击”选项“。
•
7.只有清醒认识我国历史走向、准确定位我国历史方位，才能更加自尊自信。只有不断增强自尊自信，才能更加敢于正视自身不足、敢于承认别人长处，进而取长补短，更好迈向伟大复兴。
7
过程能力分析------计量型
Step4. 出现的”能力分析（正态分布）选项“工具栏内，在”目标（添加Cpm到表格）栏内输入”9.9“单击”确定“。
8
过程能力分析------计量型
Step5. 形成能力报告。
9
过程能力分析------计量型
Step6. 点击菜单栏”文件“，保存项目或将项目另存为。注意保存的文件名后缀”.MPJ“不得删除。
•
2.从理论上说，宗教是中国文化的整体结构中不可或缺的组成部分，宗教与中国文化的各种形态构成了具有内在统一性的完整的文化共同体。这是一种动态互补结构，宗教与中国文化整体之间在长期的历史行程中彼此认同，相互影响，共同发展。

如何用MINITAB进行过程能力分析报告

如何用MINITAB进行过程能力分析报告过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。

在评估过程能力之前，过程必须受控。

如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。

.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。

这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。

你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。

能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。

选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）——不同子组之间可能有很强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。

这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。

在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。

如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。

在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用M INITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。

如何用MINITAB进行过程能力分析

过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。

在评估过程能力之前，过程必须受控。

如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。

.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。

这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。

你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。

能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。

选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）——不同子组之间可能有很强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。

这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM 值利用的是Weibull分布。

在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。

如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。

在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用M INITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。

运用Minitab进行过程能力（Process+Capability）_1

运⽤Minitab进⾏过程能⼒（Process+Capability）_1过程能⼒概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即⽣产⽐较稳定时，你很可能希望知道过程能⼒，也即满⾜规格界限和⽣产良品的能⼒。

你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进⾏对⽐来⽚段过程能⼒。

在评价其能⼒之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能⼒的估计是不正确的。

你可以画能⼒条形图和能⼒点图来评价过程能⼒，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还可以计算过程指数，即规范公差与⾃然过程变差的⽐值。

过程指数是评价过程能⼒的⼀个简单⽅法。

因为它们⽆单位，你可以⽤能⼒统计量来⽐较不同的过程。

⼀、选择能⼒命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能⼒分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你可以为以下⼏个⽅⾯进⾏能⼒分析：正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⼆项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利⽤Box-Cox转换或使⽤Weibull 概率模型。

在进⾏能⼒分析时，选择正确的分布是必要的。

例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能⼒分析。

使⽤正态概率模型的命令提供更完整的⼀系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利⽤正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来⾃于稳定的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利⽤Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。

如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做⽐较差的统计。

SPC过程能力分析minitab版

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1、输入数据。

2、货仓：将数据堆叠到一列中，点选数据—堆叠—列。

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出现堆叠列选项框，选用要堆叠的列，点选目前工作表的列，输入寄存堆叠的列C26，点确立，即可出现堆叠的列 C26。

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3、正态性查验
点选工具栏统计 --基本统计量 --正态性查验
选择堆叠的列 C26，点选百分位数线无，正态性查验Anderson-Darling，输入标题，确立
自动生成正态性查验
4、绘制 Xbar-R 控制图
点选工具栏统计—控制图—子组的变量控制图 --Xbar-R(B)
出现 Xbar-R 控制图选项框，选择刚堆叠的列，输入子组大小，
点选选项，出现下列图对话框，点选查验，选择对特别原由进行全部查验，确立点选标签，出现下列图对话框，输入标题，确立
-----Xbar-R 控制图选项框确立后，自动生成Xbar-R 控制图
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5、过程能力剖析
点选工具栏统计 --质量工具 --能力剖析 --正态
点选单列，选用堆叠的列，输入子组大小、规格上下限，
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确立后，自动生成过程能力剖析图表。

6、6σ绘制
点选工具栏统计 --质量工具 --Capability Sixpack(S)--正态
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在正态散布对话框中点选单列，选择堆叠的列C26，输入子组大小、规格上下限点选查验，出现下列图对话框，点选进行全部8 项查验（ A ），确立
-----点选选项，出现下列图对话框，输入标题，确立
确立后，自动生成。

过程能力分析minitab版

过程能力分析minitab版在过程处于统计操纵状态之后，即生产比较稳固时，你很可能希望明白过程能力，也即满足规格界限与生产良品的能力。

你能够将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。

在评价其能力之前，过程应该处于操纵状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。

你能够画能力条形图与能力点图来评价过程能力，这些图形能够帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还能够计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。

过程指数是评价过程能力的一个简单方法。

由于它们无单位，你能够用能力统计量来比较不一致的过程。

一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不一致的能力分析命令，你能够根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你能够为下列几个方面进行能力分析：⏹正态或者Weibull概率模型(适合于测量数据)⏹很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⏹二项分布或者泊松概率分布模型(适合于属性数据或者计数数据)注：假如你的数据倾斜严重，你能够利用Box-Cox转换或者使用Weibull 概率模型。

在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。

比如：Minitab提供基于正态与Weibull概率模型的能力分析。

使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据务必近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依靠于两个假设：数据来自于稳固的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依靠于假设的分布的有效性。

假如数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。

这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或者为数据选择不一致的概率模型。

Minitab教程过程能力分析 ppt课件

Minitab教程过程能力分析
9
• 步骤 3：评估过程的能力
评估潜在能力
可使用 Cpk 基于过程的位置和展开来评估该过程的潜在能力。潜在能力估计值表示在消除过程偏移和漂移的情况下可实现的能力。总体上讲，Cpk 值越高，过程的能力越高。Cpk 值低表明可能需要改进过程。将 Cpk 与基准值（代表可接受的过程最小值）进行比较。许多行业使用基准值 1.33。如果 Cpk 低于基准值，则考虑如何改进您的过程，例如减少其变异或改变其位置。比较 Cp 和 Cpk。如果 Cp 和 Cpk 大致相等，则过程位于两个规格限制之间的中心位置。如果 Cp 和 Cpk 不同，则过程未处于中心位置。
Minitab教程过程能力分析
4
正态能力分析的数据注意事项
• 数据应当是连续的 • 收集足够的数据以获取过程能力的可靠估计值 • 如果可能，应当采用合理子组的形式收集数据 • 过程必须稳定且受控制 • 数据应该服从正态分布
Minitab教程过程能力分析
5
指定用于正态能力分析的变换
• 统计 > 质量工具 > 能力分析 > 正态 > 变换
正态能力分析的观测性能/预测整体性能
性能所对应的 PPM < LSL
性能所对应的 PPM > USL
PPM 66807 6210 233 3.4
不合格部件 % 6.807% 0.621% 0.0233% 0.00034%
Minitab教程过程能力分析
合格部件 % 93.193% 99.379% 99.9767% 99.99966%
性能所对应的合计 PPM
西格玛水平 3西格玛 4西格玛 5西格玛 6西格玛
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Minitab制作图形方法(帕累托及CPK)

表示工序能力富裕
使用Minitab制作步骤如下:
第一步:将数据输入Minitab工作表
将搜集的数据输入
第二步:选择“Stat>Quality Tools>Capability analysis(Normal)”
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息
如数据存储于一栏中，选择该项
输入子组容量值
帕累托的用途:
1.作为降低不良的依据. 2.决定改善的目标. 3.确认改善效果. 4.用于发掘现场的重要问题点. 5.用于整理报告或记录. 6.可作不同条件的评价.
使用Minitab制作步骤如下:
第一步:将数据输入Minitab工作表
输入不良项目
相对应的输入不良数
第二步:选择“Stat>Quality Tools>Pareto Chart”
由此可见：
当T>6σ时，CP>1，落在公差内的数较多当T=6σ时，CP=1 当T<6σ时，CP<1，落在公差内的数较少
工序潜力：指产品可以达到的能力,用“CP”表示工序绩效：指产品实际达到的能力，用“CPK”表
示
计算方法：
• 1、工序潜力
Cp

容差过程能力

USL LSL
作法:
A、将数据进行分类 B、分类好的数据进行汇总，以多到少进行排序，并计算出各
类别所占百分比 C、计算出各类之和 D、以总数各为左纵轴，以总数的十分之一为一单格，各个类
别为横轴，以每一类别为一单位格，以100%的比例来做右边的纵轴，之间幅度为10%为一单位格，在80%之处画一条横虚线。在横轴上，按多到少的顺序进行每一单位格进行填写，再根据每一类别的数量在画出相应高度的方格，最后从左边第一方格右上角描第一点，第二方格右边上面的第一点高度加本方格高度处描第二点，第三方格右边上面的第二高点高度加本方格高度处描第三点，以此类推，描到最后一点的100%处。