MINITAB入门培训手册(ppt 40)

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在每一输入区选择一列。 按要求，改变标签并输入到 Effect 和 Title。 点击 [OK]。
3) 输出结果
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柱状图
1) 输入至数据窗口
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为 X 选择一列。 点击 [OK]。
3) 输出结果
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巴累托图
1) 输入到数据窗口
原因项
2) 操作
计数
统计
质量工具
巴累托图
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鱼骨图 柱状图 巴累托图 运行图 分散绘图 点阵图 矩阵图 页边图 三维图 框图
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鱼骨图
1) 输入要素
在最多六个列中书写主和次分类要素。
2) 分析操作
统计
质量工具
因和果...
就象它的名字所暗示的，鱼骨图（因果图，也称为 Ishikawa 图）显示原因和结 果的关系。结果的原因如缺陷和异常被分为 5M 和 1E（人，机器，材料，方法 和测量及环境）并再分为较小的骨。
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1. DMAIC 步骤及工具表
Six-sigma DMAIC 方法利用多种工具。 我们在此回顾这些工具及步骤。
DMAIC 步骤中的工具
步骤
1 2
说明
选择 CTQ (对客户重要的质量特征) 定义用数字表示 CTQ 的反应方差
3 系统测量 Y 的能力确认 4 验证基于 Y 数据的当前处理能力 5 设定 Y 的改进目标
性
11 验证 vital few Xs的可控范围 简易
12 建立控制 vital few Xs的系统 标准化（文件）
连续 连续 离散 连续/<离散> 连续 连续 离散/连续 离散/连续 离散/连续 离散
连续/<离散> 连续/<离散>
连续/<离散>
连续/<离散>
连续/<离散>
连续 连续
连续
连续 连续
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选择 “列”
点击 [OK]。
3) 分析结果
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分散绘图
1) 输入到数据窗口
阅读 Minitab 数据文件夹中的 “¥MTBWIN¥Data¥Exh_regr.mtw ”。
0.18
0.16
0.20
八月
0.20 0.23 0.22 0.24 0.25 0.23 0.26 0.23 0.22
检验:
度量 R&R
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4
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=A=
分析当前状态 例如，检查从 1997 年 10 月至 1998 年 9 月间的每一库存月份。
2
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2. Minitab 和 DMAIC
在下面的描述中使用了“库存控制改进计划”实例。
=D=
确定一计划 (利用 QFD)
将产品交运的质量要求（CS）转变为产品的质量因素并摘录当前的计划条目。
确定 CTQ
成本缩减
（处理（优化）中的产品、库存，建立控制系统）
在 Minitab 文件夹中阅读标准练 习文件。双击 ¥Mtbwin¥Data¥Gageaiag.mtw 。
2) 操作
图表
柱状图...
柱状图通过表示数据的条代表频率分布。离散和连续的变量均可做入图中。在此 例中，该区被分开用于测量值（连续变量），图示于单独的区的测量值数计为频 率。
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系）以便识别变化因数 (X)。 2) 相关系数的值 (r) 和 r 图中的值可比较以确定其间是否存在显著关系。（如果计算出的
相关系数 r 小于 r 图中的相应值则可认为存在相关性。）
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分配 X 和 Y 列(HeatFlux and North)。
2) 分析操作
选择一变量。 点击 [OK]。 将显示一图表。
Graph
Dot plot...
3) 分析结果 该值的频率将以点显
示，而不是柱状图中 的数据条。
Dotplot for HeatFlux
180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280
HeatFlux
插入单元格
保存文件
插入行 插入列
移动列 删除单元格
最后对话框 (返回到最后的指示屏幕)
返回到阶段窗口
返回到数据窗口
前一命令
下一命令
图表管理 (图表再排列)
关闭图表 (删除图表)
寻找
关于数据结构的补充信息： Minitab 定义以下两种类型的数据结构：
1. 堆积数据： 排列于一列的多于一个子群的数据
2. 非堆积数据： 每一子群的数据，排列于分开的列（或行）使用 “Manip>Stack/Unstack”
决定 CTQ 特征值 [FMEA, 因果图 (鱼骨图), 巴累托图, QFD]
- 1 – 库存月份 = 库存量 (价格)/生产总量
CTQ 特征值
=
库存月份
反应变量 (Y) 对 CTQ 缺陷
Y
- 2 – 何种类型的产品出现问题?
巴累托图
- 3 – 确认库存规格 = 小于 0.15 个月
确定测量 Y 的方法 (库存月份)
检验读者论坛 (DOE) 部
分因子设计
参数设计（达柯铸铁方
法）
8 识别对 Y 真正有效的因素 (vital 检检检检 (DOE) 全因子
few Xs) 的最佳值
检检 ・
参数检检 (达柯检检方法)
9 设定 vital few Xs值
参数设计（达柯铸铁方
法）
回归分析
各种优化技术 (线性规划
及其他）
10 确认系统测量 vital few Xs的可靠 度量 R&R
12
8
6
2
Percent
30.8
26.2
18.5
12.3
9.2
3.1
Cum %
30.8
56.9
75.4
87.7
96.9
100.0
巴累托图按频率的顺序再次排列柱状图的数据条并被用于分析主要因素。如此图所示，左和右 轴分别表示频率和百分比。折线图显示柱状图的累加值。
目的：方便地比较部件、要素和其他条目的频率。 作用： 1) 一眼即可看出最有影响力的条目。 2) 最大的两个或三个条目总计所占比例易通过折线图显示累加百分比的右轴而理解。 3) 利用所有的要素分析原因会很费时间。 选择一些重要的要素用于有效的分析及改进。
历史记录窗口 (命令保存屏幕) 信息窗口 (工作单清单屏幕)
以下是一般操作流程。 在数据窗口输入并设定数据 从命令菜单选择命令 在对话框中输入分析条 件 在阶段窗口中显示分析数值 在图表窗口显示分析结果图表
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打开文件
针对主原因建立管理系统 (设置)
简易 风险管理 控制图 标准化及其他要素
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3. 基本屏幕
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操作 计算 统计
图表
阶段窗口 (分析输出屏幕)
数据窗口 (工作单屏幕) (几乎和在 Excel 中相同)
命 令转换这些数据格式。
什么是子群？ 处理数据常分成组。例如，运送数据用发货分组，化学处理数据用批而半导体 处理数据用 lot。这些数据组被称为子群。这些子群还用在短期和长期处理能力 中。
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4. 图表工具
Minitab 具有多种有用的图表显示功能。以下介绍的 为典型的功能：
HeatFlux
点击 [OK]。 将显示一图表。
存在负相关
280 270 260 250 240 230 220 210 200 190 180
16
17
18
19
North
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点阵图
1) 输入到数据窗口
使用与前一部分相同的数据。阅读 Minitab 数据文件夹中的 “¥MTBWIN¥Data¥Exh_regr.mtw ”。
连续 连续 连续 连续 连续
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t-检验 F-检验 卡方检验 方差分析 (ANOVA) 回归分析 相关性分析 柱状图 分散绘图 巴累托图
7 从众多变化因素中选择真正有效 卡方检验
的因素 (vital few Xs)
方差分析 (ANOVA)
当前月份库存量: 产品 工人在库房清点 处理中的货物 工人在库存区清点
生产总量: 生产量用计算机输入数据计算
测量系统可靠性评估: 在相同的库房计算 (例如，重复计算三次)
测量系统可靠性评估
在相同的库房计算 (例如，重复计算三次)
工人
月份 七月
A
0.18
0.16
0.20
B
0.17
0.16
0.18
C
检验设计 (DOE)
质量工程
和Fra Baidu bibliotek
(QE)
设定主因素的公差
检验设计的结果 (模拟)
(估计范围)
实施改进
=C=
在测量主因素时检查测量方法
度量 R&R
用于 “M” 步相同的方法测量和评估。 (检查测量环境是否因改进而改变)
评估主因素(x)的表现 (做出改进后分析当前状态)
Xber-R 图
用和 “A” 步相同的方法做图。 * 目的是评估 X (输入) 数据对 Y (输出)。
选择标签和缺陷列
在此指定 “95%” 将使余下的图示为 “Others”。
点击 [OK]
3) 图表
Pareto Chart for label
Count Percent
100 60
50
80
40
60
30 40
20
20 10
0
Defect
RTV-C
RVT-I
FS
0
RS
HCR
Others
Count
20
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因果图 （鱼骨图）
为什么成本会高？
矩阵重要性评估
或
QFD
利用前面的因素，思考为什么成本会高。 或许存在库存控制问题。
CTQ = 库存缩减
说明缺陷
如果存在库存控制问题，那么此例中缺陷将为：
库存太多！！
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3
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=M=
问题声明
处理图
产量
F 检验
平均值
t 检验
为什么库存会变化? 就鱼骨图的每一因素如时间和生产过程重复图表及鱼骨图分析。
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5
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=I=
识别主要因素
提取并检查真正的因素原因 做图 检验 确定重要的因素 (Xs)
识别重大主因素 (X) 的最佳值 (测量)
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运行图
1) 输入到数据窗口
L/#
2) 分析操作
统计
质量工具
运行图
运行图在折线图中用时间-序列数据做图，有助于评估数据及过程的稳定性。运 行图类似于控制图，可用于测量和控制阶段。
目的： 例如，视沉检查时间-序列趋势。 作用： 根据时间-序列数据及状态数据可推断出变化要素。
运行图
- 1 – 正态检验
正态检验
正常如果 P-值 > 0.05 (好!)
- 2 – 检查当前的 sigma 水平
Z-值 (连续和离散值的检验)
估计影响 CTQ 的因素 (分析)
寻找影响 Y 的因素 (X)
产品库存图和处理中货物库存图
Xber-R 图
和
运行图
并检查平均值的离散及变迁。
存在差异吗?!
离散
工具 /技术
CTQ 流下过程技术
QFD 因果图 自由讨论 客户调查 检查清单 处理绘图 柱状图 分散绘图 巴累托图 控制图
DPU, DPMO Sigma-值评估 度量 R&R Sigma-值评估 SIX SIGMA 处理报告 能力分析 Sixpack 能力
数据类型
离散/连续 离散/连续 离散/连续 离散/连续 离散/连续 离散/连续
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Kyle
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一台机器的热流量 (Heat flux) 和多种条件数据。
2) 分析操作
图表
做图
分散绘图有助于用图表方式确定两种变量间是否存在相关性。相关性越强，包围分散点数据的 椭圆的半主轴和半次轴的比值就越大。升向右侧分布被称为正相关，升向左侧的分布被称为负 相关。
目的：检查变量间的相关性（关系）。 作用： 1) 两个变量如因和果、输入和输出或三个或更多变量均可做图以检查正比关系（或反比关