sigma常用工具及图表

Holmes 检验员
Montgomery
Simpson
[ Measure ]
会话框输出如下：
评级 的属性一致性分析 每个检验员与标准评估一致性
#检 #相 检验员 验数 符数 百分比 95 % 置信区间 Duncan 15 8 53.33 (26.59, 78.73) Hayes 15 13 86.67 (59.54, 98.34) Holmes 15 15 100.00 (81.90, 100.00) Montgomery 15 15 100.00 (81.90, 100.00) Simpson 15 14 93.33 (68.05, 99.83)
再现性 0.05146 4.37
操作员 0.05146 4.37
部件间 1.08645 92.24
判定：Gage
合计变异 1.17788 100.00
R&R≤30%
研究变异 %研究变
来源
标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV)
合计量具 R&R 0.30237 1.81423 27.86
重复性 0.19993 1.19960 18.42
再现性 0.22684 1.36103 20.90
操作员 0.22684 1.36103 20.90
部件间
1.04233 6.25396 96.04
合计变异 1.08530 6.51180 100.00
可区分的类别数 = 4
判定：≥5
Case 2：
一家教育考试公司正在为六年级标准化论文式考试的写 作部分培训五名新检验员。现在需要评估检验员对论文 评级时遵守标准的能力。每个评分员以五点尺度 （-2，-1，0，1，2）对 15 篇论文进行了评级。
6sigma常用工具及图表
柏拉图
[ Define ]
原始数据如下：质量控制示例.MTW
选择 ：统计>质量工具>Pareto 图
计数 百分比
点击 ：已整理成表格的缺陷数据
Minitab输出如下表：
缺陷数 的 Pareto 图
100 400
80 300
60
200 40
100
20
0
0
缺陷数 丢失的螺丝钉 缺少的线夹 漏油衬垫 有缺陷的外罩 不完整部件
部件 9 88.3619 9.81799 245.614 0.000
操作员 2 3.1673 1.58363 39.617 0.000
重复性 78 3.1179 0.03997
合计 89 94.6471
量具 R&R
方差分量
来源
方差分量 贡献率
合计量具 R&R 0.09143 7.76
重复性 0.03997 3.39
一家线缆制造商希望评估线缆的直径是否符合规格。线 缆直径必须为 0.55 + 0.05 cm 才符合工程规格。分析 员评估过程的能力以确保其满足客户的要求，即 Ppk 为 1.33。分析员每小时从生产线中取 5 根连续的线缆 作为一个子组，并记录直径。
工程能力分析
原始数据如下：线缆.MTW
[ Measure ]
0
-2
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
部件
测量 à 操作员 2
0 -2
2 0
A
B
操作员
操作员 乘 部件 交互作用
C
操作员 A B C
平均
-2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
部件
样本均值
[ Measure ]
Session输出如下：
量具 R&R 研究 - 方差分析法
不包含交互作用的双因子方差分析表
来源 自由度 SS MS F P
群内标准偏差 全体标准偏差
标准差（组内） 0.0185477 标准差（整体） 0.0193414
实测性能 PPM < LSL 10000.00 PPM > USL 10000.00 PPM 合计 20000.00
0.50
检验员之间评估一致性 #检 #相 验数 符数 百分比 95 % 置信区间 15 6 40.00 (16.34, 67.71)
所有检验员与标准评估一致性 作业者之间判 定结果不一致
#检 #相 验数 符数 百分比 95 % 置信区间
15 6 40.00 (16.34, 67.71)
测量系统只有 40%的可信度
MSA（属性一致性）
原始数据：散文.MTW
[ Measure ]
选择 ：统计>质量工具>属性一致性分析
MSA（属性一致性）
选择对话框
图形输出如下：
评估一致性
检验员与标准
100 80
研究日期: 报表人: 产品名称: 其他:
95.0% 置信区间 百分比
60
百分比
40
20
0 Duncan
Hayes
50
% 贡献 % 研究变异
0 量具 R&RBaidu Nhomakorabea
重复
再现性
A 1.0
R 控制图（按 操作员）
B
C
部件间
0.5
0.0
A 2
Xbar 控制图（按 操作员）
B
C
0
UCL=0.880 _ R=0.342 LCL=0
__U C L = 0 . 3 5 1 X =0.001 LCL=-0.348
-2
测量 à 部件 2
选择 ：统计>质量工具>能力分析>正态
规格下限0.50 规格上限 0.60
选择对话框
点击选项
工程能力分析
[ Measure ]
图形输出如下：
直径 的过程能力
LSL
目标
USL
规格下限 规格上限
过程数据
LSL
0.5
目标
0.55
算术平均 抽样数
USL 样本均值 样本 N
0.6 0.54646 100
因果分析图
原始数据如下：表面缺陷.MTW
[ Measure ]
选择 ：统计>质量工具>因果
选择相应对话框
Minitab输出如下表：
因果图
测量
材料
人员
微米 显微镜 检查员
合金 滑润剂 供应商
班次 主管人 培训 运算符
凝聚 湿度 % 环境
刹车 接触 角度 方法
速度 车床 位 套接字
机器
表面缺陷
Case 3：
其他
计数
274
59
43
19
10
18
百分比
64.8
13.9
10.2
4.5
2.4
4.3
累积 %
64.8
78.7
88.9
93.4
95.7
100.0
Case 1：
汽车工业行动组织量具研究，选择了 10 个代表过程变 异预期范围的部件。3 名操作员以随机顺序测量这 10 个部件，每个部件测量 3 次
MSA
[ Measure ]
原始数据：汽车工业行动组织量具研究.MTW
共10个部件 (3人对同一部件测量3次)
选择 ：统计>质量工具>量具研究 >量具R&R 研究(交叉)
选择对话框
MSA
图形输出如下：
测量 的量具 R&R (方差分析)
量具名称: 研究日期:
报表人: 公差: 其他:
百分比
样本极差
变异分量 100