6sigma工具Minitab常用图表汇总

4. 信息窗口
~ 将 Minitab的数据处理结果 以图像的形式展现
~ 工作表中数据的相关信息 - 名称(Column) - 所在列 - Data的个数 - 错误值的个数 - 概要的阐述Data Type等内容 (N:NUMBER, T:TEXT, D: DAY….)
Basic Window
5. 历史数据
其他 18 4.3 100.0
0
百分比
计数
60
3.2 因果分析图
1、原始数据如下：表面缺陷.MTW
[ Measure ]
2、选择 ：统计>质量工具>因果
3、矫正标签，对应录入数据
4、Minitab输出如下表：
因果图
测量 材料 人员
微米
合金
班次 主管人
显微镜
滑润剂 培训
检查员
供应商
运算符
表面缺陷
刹车 凝聚 车床 接触 位 湿度 % 角度 套接字 速度
~ 显示在运用Minitab当中使用过的所有指令。
3.Minitab 常用图表
3.1 3.2 3.3 3.4 3.5
柏拉图 鱼骨图 工程能力分析
测量系统分析 多变量分析
3.6 3.7 3.8 3.9 4.0
点图 时间序列图
箱图
改善前后对比图 图形化汇总
3.1 柏拉图
1、原始数据如下：质量控制示例.MTW 2、选择 ：统计>质量工具>Pareto 图
环境
方法
机器
3.3 工程能力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。
3.3 工程能力分析
Barbara F. Ryan President & CEO
方式中最具有代表性的软件。
2. Full Frame & Basic Windows
结构和基本的视窗
基本窗口
基本窗口
快捷菜单
~ Minitab基本上以5个窗口(Window)组成.
相关文件
报告生成
5. 历史记录 4. 相关信息 3. 图形 2. 工作表 1. 文本窗口
PP、PPK
0.50
实测性能 PPM < LSL 10000.00 PPM > USL 10000.00 PPM 合计 20000.00 预期组内性能 PPM < LSL 6124.50 PPM > USL 1947.11 PPM 合计 8071.61
0.52
0.54
0.56
0.58
0.60
预期整体性能 PPM < LSL 8150.57 PPM > USL 2818.71 PPM 合计 10969.28
1、原始数据如下：线缆.MTW
[ Measure ]
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
3、选择对话框
4、点击选项
3.3 工程能力分析
图形输出如下：
直径 的过程能力
LSL 目标 USL
CP、CPK
规格下限 规格上限 算术平均 抽样数 群内标准偏差 全体标准偏差
单击快捷键即可切换到相应窗口
基本窗口
1. 会话窗口
~ Minitab的命令,错误信息及数据处理结果用文本形式显示. 2. 工作表
~ 同时打开多个输入Data的窗口，可以不用直接输入数据， 拷贝EXCEL ，WORD 上的数据粘贴上去。 相同类型的数据，按列输入
Basic Window
3. 图形窗口
3、点击 ：已整理成表格的缺陷数据
4、Minitab输出如下表：
缺陷数 的 P a r e t o 图
100 400 80 300
200 40 100
20
缺陷数 计数 百分比 累积 %
0
丢失的螺丝钉 缺少的线夹 274 59 64.8 13.9 64.8 78.7
漏油衬垫 43 10.2 88.9
有缺陷的外罩 不完整部件 19 10 4.5 2.4 93.4 95.7
六西格玛工具百宝箱
—MINITAB操作
1. Minitab介绍
MINITAB
= Mini + Tabulator
= 小的 + 计算机
背景
•Minitab :
– 72年 Penn State最先开发统计软件. – 82年 个人电脑(Personal Computer)普及并广泛使用. – 6sigma 初创时，Motorola公司主要用 SAS方式, 至GE公司使用 MINITAB扩大到全世界. – 目前大部分先进 6 sigma 公司都使用 MINITAB. (GE, AlliedSignal, Motorola, Honeywell etc.) – 设计成使用者易学而简便使用，并已成为6sigma
观测的不良率 3.3
群内预想不良率 3.4
全体预想不良率 3.5
3.4 MSA
[ Measure ]
测量系统分析—计量型数据
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
3.4 MSA
1、原始数据：汽车工业行动组织量具研究
共10个部件 (3人对同一部件测量3次)
[ Measure ]
2、选择 ：统计>质量工具>量具研究
>量具R&R 研究(交叉)
3.4 MSA
3、选择对话框
[ Measure ]
5、会话框输出如下：
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 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 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
过程数据 LSL 0.5 目标 0.55 USL 0.6 样本均值 0.54646 样本 N 100 标准差（组内） 0.0185477 标准差（整体） 0.0193414
组内 整体
潜在（组内）能力 Cp 0.90 CPL 0.83 CPU 0.96 Cpk 0.83 整体能力 Pp PPL PPU Ppk Cpm 0.86 0.80 0.92 0.80 0.85