实验四---控制图的制作和应用复习课程
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实验四---控制图的制作和应用
实验四控制图的制作和应用
一、实验目的和要求
掌握Minitab软件用于绘制控制图的基本方法
二、实验环境
硬件:windows 操作系统的计算机
软件:Minitab16、Microsoft Word 2003
三、实验内容
您在汽车发动机组厂工作。部件之一的凸轮轴的长度必须为600mm+2mm 以满足工程规格。凸轮轴长度不符合规格是一个长期以来的问题,它引起装配时配合不良,导致废品率和返工率都居高不下。您的主管要求绘制Xbar-R控制图以监控此特征,于是您在一个月中从工厂使用的所有凸轮轴收集共100个观测值(20个样本,每个样本中5个凸轮轴),并从每个供应商处收集100个测量值。其中一家供应商A的数据见下表所示,请绘制Xbar-R控制图。
2、若该特性值质量控制限为[5,15],特性均值标准为10,分析该过程的过程能力。(选作,素质较高学生可以根据自愿原则完成)
四、实验步骤
1、将上述按照表格形式数据输入到Minitab表格中,如下图所示。
2、选择菜单“数据>堆叠列>列”,对数据堆叠成一列。
3、按照上述内容进行设置,则可将所有的样本组数据堆叠成一列。
4、由于Xbar-R是计量型控制图,为保证结论的有效性,首先需要对数据的正态性进行检验。
5、选择菜单“统计>基本统计量>正态性检验”。
将“c22样本数据”选中“变量”后面的文本框中;正态性检验规则。选中“Anderson-Darling”。
6、点击“确定”按钮后,弹出概率图,如下所示。
软件会生成正太概率图并进行假设检验,以检查观测值是否服从正态分布。对于正态性检验,假设为:
HO:数据服从正太分布与H1:数据不服从正太分布
查看上图中的“P值”可知数据是否满足正太分布。若P≤0.05,表示数据服从正太分布的概率小于或等于5%,属于小概率事件,则拒绝HO,反之,则没有足够证据拒绝HO,即在目前的情况下,接受数据服从正太分布的原假设。
由上图可得到P=0.15,也就是说本次的测量数据满足正态分布,可以进行下一步的工作;
若本次得到的P值小于或等于0.05,则应该分析数据为什么非正太,找出原因,进行改进,再进行下一步的分析工作。
7、选择菜单“统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar-R”。
8、在弹出的“Xbar-R”对话框的下位框中选择“图表的所有观测值均在一列中”,双击鼠标左键将左边列表框中的“c22样本数据”选中到“图表的所有观测值均在一列中”下面的文本框中;“子组大小”后面的文本框中输入“5”。
9、点击“Xbar-R”对话框中的“Xbar-R选项”按钮,弹出“Xbar-R控制图-选项”对话框,点击“检验”标签,在标签页面中,选择“对特殊原因进行所有检验。”
10、完成上述设置后,点击各级“确定”按钮,则系统自动弹出所绘制完成的控制图和分析结果。
11、根据控制图所提供的信息,针对不合格情况,分析不合格原因,实施改进。
12、再次收集数据,制作控制图,对过程的稳定性进行判定。若过程稳定了,且工序能力满足要求,则延长此控制限,成为控制用控制图。
五、实验结果及分析
如下图所示:
若控制图有异常,软件会在控制图上把存在异常的点用红色进行标记。从上图可看出,若Xbar图上有3处出现了异常情况,具体原因在“会话”窗口显示,如下图所示。
从上面信息可看出过程处于非稳定状态,具体原因:
★第2、14样本的均值不符合检验规则1,即距离中心线超过了1个标准差;
★从第5到第9样本的均值分布不符合检验规则6,即5点中有4点,距离中心线超过了1个标准差(注意:样本9出现异常,不是因为在控制限上,单点出现在控制限上,属于合格)。
六、实验思考题
1、何使用Minitab进行过程能力分析,写出其步骤。
(1)将上述按照表格形式数据输入到Minitab表格中。
(2)选择菜单“数据>堆叠列>列”,将20个样本选入“堆叠以下列”的框中,并将堆叠的数据存储在当前工作表的c22列,选中“在下标列中使用变量名”,最后点击确定,对数据堆叠成一列。
(3)对数据的正态性进行检验。选择“统计>基本统计量>正态性检验”,在弹出的对话框中将“C22样本数据”选中“变量”后面的文本框中;百分位数线选“无”;正态性检验规则,选中“Anderson-Darling”。
(4)点击确定后,弹出概率图。
(5)选择菜单“统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar-R”。
(6)在弹出的“Xbar-R”对话框中的“Xbar-R选项”按钮,弹出“Xbar-R控制图-选项”对话框,点击“检验”标签,在标签页面中,选择“对特殊原因进行所有检验”。
(7)完成上述设置后,点击各级“确定”按钮,则系统自动弹出所绘制完成的控制图和分析结果。
七、实验心得体会
知道了如何使用Minitab软件绘制控制图