minitab过程能力分析图制作

过程能力统计和控制图(minitab)

数据正态检验
• Normal probability plots are a graphical technique to determine if a distribution is normally distributed • Stat Basic Stats Normality Test • Select “Normal” as Variable
4
平均值管理图
5
38.80
[ Control ]
你若显示±3σ ，选择S Limits
选择OK后 Minitab输出如下表：
Xbar-R Chart of heigth of wave guide
U C L=38.80651 38.78
注
Sample Mean
_ _ X=38.77267
38.76
数据正态检验
• 在变量处选择左边的 “C1 Position”数据，正态性检验选择“AndersonDarling”
数据正态检验
数据正态检验
P value > 0.05 the data is normal
过程能力分析
过程能力分析
• 在单列处选择左边的 “C1 Distance 25”数据，子组大小选择“5”（具体根据子组实际的数量选择）；规格上限和规范下限根据实际的特性选择
过程能力分析
数据描述性统计
数据运行图
控制图
平均值管理图
3
[ Control ]
对话框输出以下信息
注：若你的数据如下，请选择 Observations for a subgroup are in one Row of columns
输入数据栏，要求子组数在25个以上选择Xbar R Options 输入一子组容量或子组指示栏，一般为5 5 选择Tests，选中所有空白框

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之制图

实测性能
PPM < LSL
153846.15
PPM > USL PPM 合计
134615.38 288461.54
预期组内性能
PPM < LSL
87051.05
PPM > USL PPM 合计
84251.36 171302.41
预期整体性能
PPM < LSL
164507.47
PPM > USL PPM 合计
UCL=188.0386
36
24 12
0 187.6
187.7
187.8
187.9
188.0
单独值
187.9 187.8
_ X =187.8193
187.7
187.6
LCL=187.6001
1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51
Minitab制图制图准备:
1.收集需制图数据资料,并打开Minitab
实测性能
PPM < LSL
153846.15
PPM > USL PPM 合计
134615.38 288461.54
187.6 187.7 187.8 187.9
预期组内性能
PPM < LSL
87051.05
PPM > USL PPM 合计
84251.36 171302.41
预期整体性能
PPM < LSL
点击标签
Minitab制图
二、概率图:
99
95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5
百分比
K18螺孔位置度的概率图
正态 - 95% 置信区间

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。

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
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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
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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。

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。

MINITAB过程能力分析图制作培训教材PPT实用课件(共20页)

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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“。
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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）。

MINITAB之制程能力分析(PPT 52张)

•复合了以下的六个图形
–Xbar –R –原始数据分布 –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
同前练习及结果
Capability Sixpack (Weibull)
•复合了以下的六个图形
–Xbar –R –原始数据分布 –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
结果输出
二项分布制程能力分析
Capability Analysis (Normal)
•该命令会划出带理论正态曲线的直方图，这可直观评估数据的正态性。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组内和总体能力统计。
Capability Analysis (Between/Within)
•该命令会划出带理论正态曲线的直方图，可以直观评估数据的正态性。 •该命令适用于子组间存在较大变差的场合。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组间／子组内和总体能力统计。
MINITAB之制程能力分析
制程能力之分类
计量型(基于正态分布)
计数型(基于二项分布)
计数型(基于卜氏项分布)
MINITAB 能力分析的选项(计量型)
•Capability •Capability •Capability •Capability •Capability •Capability Analysis (Normal) Analysis (Between/Within) Analysis (Weibull) Sixpack (Normal) Sixpack (Between/Within) Sixpack (Weibull)
输入相关参数
Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis >Nonnormal

Minitab制作图形方法

序工生良制制来总外观不良
其它
程程料不1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 小
号序
产
品
不良
不良
不良
良率
二
大
崩
数率率指槽缺
压伤
尺加混寸工料
计
数数
变变
超不
形形
良
1 2 3 4 5
特性要因图
定义:
对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系, 以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性要因图,工程鱼骨图或因果图.
10 10.02
10 10.06
9.99 9.98 9.98 10.01
10 9.98 9.94
10 10 10.04
10.03 10.01 10.01
10 10 10.02 9.98 10 9.96 10.09
10 10 9.98 10.02 9.97 10.01 9.96 10.05 10.02 10.06
作法:
1.明确目的. 2.决定查检项目. 3.决定检查方式(抽检、全检). 4.决定检验基准、数量、时间、对象等. 5.设计表格实施检验.
2.点检用查检表:
主要功用是为要确认作业实施、机械设备的实施情形,或为预防发生不良或事故,确保安全时使用. 这种点检表可以防止遗漏或疏忽造成缺失的产生. 把非作不可、非检查不可的工作或项目,按点检顺序列出,逐一点检并记录之.
2、把材料、机械设备、作业者、作业方法……等可能影响的原因层别，绘制散布图，可检讨何者影响结果。
3、检视是否有离岛情形。 4、抽样检验中，若某品质特性之测试成本高或困难，
则可采用与此特性有关系存在的另一个或两个测试成本较低或测容易之特性，以降低检验成本。 5、以利在以后的品质管制中，若同一制品之二特性间有密切关系时，则可舍去其中一个管制图，以降低预防成本。 6、两组数据间若呈直线变化，可依散布图求出直线方程式，以为订定标准之用。

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）。

Minitab教程过程能力分析 ppt课件

minitab教程过程能力分析1minitab教程过程能力分析minitab教程过程能力分析2过程能力分析?对正态分布数据计算能力指数cpcpk?对不正态分布数据的计算能力指数minitab教程过程能力分析3对正态分布数据计算能力指数cpcpk?使用正态能力分析根据正态分布评估过程的潜在组内能力和整体能力
Minitab教程过程能力分析 ppt课件
对于这些过程数据，Ppk = 0.52。因为 Ppk 小于 1.33，所以过程的整体能力无法满足要求。过程处于中心位置，因此 Ppk ≈ Pp (0.53)。但是，Ppk < Cpk (0.72)，这表明，如果减少偏移和漂移（子组之间的变异），将可以改进过程的整体能202力1/3/。26 11
Minitab教程过程能力分析 ppt课件
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)。
2021/3/26
10
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。
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
您可以变换数据，以拟合正态分布，从而满足分析假设。 Box-Cox 幂变换(W =Y^λ)（正数 (> 0) ） Johnson 变换（仅适用于整体分析）
Minitab教程过程能力分析 ppt课件
2021/3/26
Minitab教程过程能力分析 ppt课件
2021/3/26

Minitab教程过程能力分析 ppt课件

Minitab教程过程能力分析
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• 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
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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
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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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过程能力（minitab教程）

过程能⼒（minitab教程）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。

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。