MINITAB制程能力分析.pptx
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最新MINITAB质量分析工具应用大全PPT课件
Δ11 11 4.62 90 178.1 94.21
Δ12 12 5.04 95 180.2 92.51
Step由实验者配置，
Step10 时 Y 取 最 大 值 ， 适 用因子配置；
二次试验－－ (1) 因子配置设计：
背景：通过最大倾斜法求Y最大化的因子水平，通过追加实验，确认是否最佳水准的领域； 收率(Yield) 时间(80 , 90) 温度(171,181)
案例：bpcapa.MTW
(1)：二项分布的Zst
缺陷率： 不良率是否 受样本大小 影响？
－平均（预想）PPM＝226427 －Zlt＝0.75 ＝>Zst＝Zlt＋1.5＝2.25
3-4 M--工序能力分析（离散型）：
案例：bpcapa.MTW
(2)：Poisson分布的Zst
4 功效和样本数量
I — DOE： 8-2：多因子不同水准 ① 因子配置设计：
输入data：
反复次数
② 曲线分析：
倾斜越大， 主效果越大 无法确认交互效果
③ 统计性分析：
④ 确认此后试验方向：
通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性；
- 主效果有有意， - 交互效果无有意。
最佳方向
I — DOE： 8-3：2水准部分配置
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
功效值（查出力）： 1－β ＝0.8 标准差（推定值）：sigma＝10
样本数量27 >已知u的1-sample Z的样本数量 －>t 分布假定母标准偏差未制定分析；
A—假设测定－决定标本大小：
4-3 ：1 Proportion（单样本）
A—假设测定： Chi-Square-1.MTW
minitab工程能力分析
x 1.4500
P( X <= x ) 0.9265
10
x
USL
我们想知道的是不良率,但现在 求的是良品率，所以不良率为 1-0.9265=0.0735。 7.35%为不良率 7.35%
这部分是 92.65%.
11
问题) 求Z值后求不良概率 平均 20 25 18 标准偏差 1 0.2 3 USL 28 22 20 16 LSL
LSL USL
Z Bench =
z
USL
+
z
LSL
Z
LSL
Z USL
Z Bench
表示工程存在的总不良率的概率
7
问题) 求Z值 平均 20 25 18 标准偏差 1 0.2 3 USL 28 22 20 16 LSL
为什么求Z 为什么求Z 值?
8
Z是连续型数据时决定不良率(P)时使用. 超过规格的比率意味着不良 即,为求不良率(P),求Z
x
LSL USL
12
到现在学习了已知Z值时求不良率的方法 已知不良率时如何求Z值呢 例)不良概率为5%时Z值为多少? Calc> Probability Distributions> Normal >Inverse Cumulative probability
13
Z值为 1.645. 可以说这是 “ 1.645 SIGMA的PROCESS”
20
合并标准偏差和整体标准偏差
合并标准偏差( 合并标准偏差(Sp) Pooled Standard Deviation
• MINITAB的基本 OPSIONS • 平均求出部分群内的变动。 • 在合理的部分群条件下为计算 最佳短期工程能力而使用。
Minitab能力分析
• 直方图上叠加的组内（红色）曲线和整体（黑色） 曲线。 • 组内曲线和整体曲线是使用过程平均值和不同方 差的正态密度函数。
• 组内曲线使用子组内方差，整体曲线使用整体样 本方差。
能力直方图
Minitab
• 可通过将曲线与条形相比较来评估数据的正态性。
• 检查曲线，看看它们之间的距离有多近。组内曲 线和整体曲线之间的差别很大表明过程不受控制。
能力
Minitab
• 什么是能力？ • 有能力的过程（生产过程）可以生产符合规格的 产品或服务。 • 可以评估生产单位生产“在规格之内”的能力， 并预测超出规格的部件数量。
Minitab
• 能力是通过将过程展开与规格展开进行比较来确 定的。也就是说，将过程变异的宽度与规格区间 的宽度进行比较。 • 希望的结果是：过程展开小于规格展开，并包括 在规格展开内。 • 能力指数是规格展开和过程展开的比率。它们是 无单位的值，可用于比较不同过程的能力。 • 一般认为 1.33 是能力指数的可接受的最小值， 而大多数实践者认为小于 1 的值是不可接受的。
过程平均值
Minitab
• 过程平均值
• 过程测量值的平均值。
• 可从数据估计过程平均值，也可以由用户 根据历史记录和工程知识来指定过程平均 值。
返回
规格上限和规格下限
• 规格上限和规格下限
Minitab
• 规格上限和规格下限是用户根据客户要求 指定的。为过程建立的限制 － 它们不反映 实际上过程是如何执行的。USL 和 LSL 可 确定部件、产品或服务是否符合要求。
PPM < LSL 预期的组内性能
• PPM < LSL 预期的组内性能
Minitab
• PPM（百万分数）< LSL 是测量值低于规 格下限的预期百万分数。该值定义为 1,000,000 乘以从子组内分布随机选择的部 件的测量值低于规格下限的概率。
• 组内曲线使用子组内方差，整体曲线使用整体样 本方差。
能力直方图
Minitab
• 可通过将曲线与条形相比较来评估数据的正态性。
• 检查曲线，看看它们之间的距离有多近。组内曲 线和整体曲线之间的差别很大表明过程不受控制。
能力
Minitab
• 什么是能力？ • 有能力的过程（生产过程）可以生产符合规格的 产品或服务。 • 可以评估生产单位生产“在规格之内”的能力， 并预测超出规格的部件数量。
Minitab
• 能力是通过将过程展开与规格展开进行比较来确 定的。也就是说，将过程变异的宽度与规格区间 的宽度进行比较。 • 希望的结果是：过程展开小于规格展开，并包括 在规格展开内。 • 能力指数是规格展开和过程展开的比率。它们是 无单位的值，可用于比较不同过程的能力。 • 一般认为 1.33 是能力指数的可接受的最小值， 而大多数实践者认为小于 1 的值是不可接受的。
过程平均值
Minitab
• 过程平均值
• 过程测量值的平均值。
• 可从数据估计过程平均值，也可以由用户 根据历史记录和工程知识来指定过程平均 值。
返回
规格上限和规格下限
• 规格上限和规格下限
Minitab
• 规格上限和规格下限是用户根据客户要求 指定的。为过程建立的限制 － 它们不反映 实际上过程是如何执行的。USL 和 LSL 可 确定部件、产品或服务是否符合要求。
PPM < LSL 预期的组内性能
• PPM < LSL 预期的组内性能
Minitab
• PPM（百万分数）< LSL 是测量值低于规 格下限的预期百万分数。该值定义为 1,000,000 乘以从子组内分布随机选择的部 件的测量值低于规格下限的概率。
minitab过程能力分析图制作
精品课件
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
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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。
精品课件
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“。
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8
过程能力分析------计量型
Step5. 形成能力报告。
精品课件
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。
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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
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“。
精品课件
15
过程能力分析------计数型
Minitab教程过程能力分析 ppt课件
Minitab教程过程能力分析 ppt课件
2021/3/26
9
• 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。
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
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 ppt课件
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
MINITAB处理能力的分析与评估(ppt 40页)
Zone of Av erage Technology
Zone of Ty pical Control
World-Class Perf ormance12 Nhomakorabea3
4
5
6
Z.Bench (Short-Term)
L1 工作单 (离散值的 sigma 分值的计算) 目的： 计算在当前的 sigma 值中当前的 CTQ 特征值（离散值）如果定位。 作用：
2) 分析操作
统计
基本统计
相关性...
相关性分析有助于在众多变量中同时了解相关性。 目的： 在多于一种变量间计算相关系数。 作用： 减少主要变量及原因。
相关系数 R^2 是一个表达两变量相关强度的值。 R^2 至 1 强正相关性 0<R^2<<1 弱正相关性 -1<<R^2<0 弱负相关性 R^2 to -1 强负相关性
Report 8A: Product Benchmarks
DMPO 对 Zst
1
2
3
4
5
6
Z.Bench (Short-Term)
Zst
10
———— MINITAB 入门手册 ————
Z.Shift
3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0
0
Zshift 和 Zst
Report 8B: Product Benchmarks
Sigma
(Z.Bench)
1.38
1.55
PPM 83192.3 60454.5
Zlt
Zst
7
———— MINITAB 入门手册 ————
Report 2: Process Capability for C1
Zone of Ty pical Control
World-Class Perf ormance12 Nhomakorabea3
4
5
6
Z.Bench (Short-Term)
L1 工作单 (离散值的 sigma 分值的计算) 目的： 计算在当前的 sigma 值中当前的 CTQ 特征值（离散值）如果定位。 作用：
2) 分析操作
统计
基本统计
相关性...
相关性分析有助于在众多变量中同时了解相关性。 目的： 在多于一种变量间计算相关系数。 作用： 减少主要变量及原因。
相关系数 R^2 是一个表达两变量相关强度的值。 R^2 至 1 强正相关性 0<R^2<<1 弱正相关性 -1<<R^2<0 弱负相关性 R^2 to -1 强负相关性
Report 8A: Product Benchmarks
DMPO 对 Zst
1
2
3
4
5
6
Z.Bench (Short-Term)
Zst
10
———— MINITAB 入门手册 ————
Z.Shift
3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0
0
Zshift 和 Zst
Report 8B: Product Benchmarks
Sigma
(Z.Bench)
1.38
1.55
PPM 83192.3 60454.5
Zlt
Zst
7
———— MINITAB 入门手册 ————
Report 2: Process Capability for C1
MINITAB过程能力分析图制作培训教材PPT课件(20页)
2Βιβλιοθήκη 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“。
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“。
•
7．“万岁更相迭，圣贤莫能度”是 说岁月 更替， 人生有 阻，即 便是圣 人贤人 ，也无 法超越 ，这为 下文写 对待生 活的态 度做了 铺垫。
•
8．诗中“老骥伏枥”四句是千古传 诵的名 句，笔 力遒劲 ，韵律 沉雄， 内蕴着 一股自 强不息 的豪迈 气概， 深刻地 表达了 曹操老 当益壮 、锐意 进取的 精神面 貌。
-------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
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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“。
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“。
•
7．“万岁更相迭，圣贤莫能度”是 说岁月 更替， 人生有 阻，即 便是圣 人贤人 ，也无 法超越 ，这为 下文写 对待生 活的态 度做了 铺垫。
•
8．诗中“老骥伏枥”四句是千古传 诵的名 句，笔 力遒劲 ，韵律 沉雄， 内蕴着 一股自 强不息 的豪迈 气概， 深刻地 表达了 曹操老 当益壮 、锐意 进取的 精神面 貌。
MINITAB之制程能力分析
進行分析
結果說明
STEP5决定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據
輸入MINITAB數據表
•利用MINITAB的各项图形来进行结果说明
進行分析
結果說明
练习
输入数据
• Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis>Normal
注意输入方式
输入选项
根据不同的数据输入 方式选择分析方法
进行分析
结果说明
STEP3决定Y特性
决定Y特性
收集Y特性数据
输入MINITAB数据表
•将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。
进行分析
结果说明
STEP4决定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據
輸入MINITAB數據表
•利用MINITAB>STAT>QUALITY TOOL >CAPABILITY ANALYSIS >NORMAL
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。
选好控制图的判异准则
结果及输出
卜氏分布制程能力分析
•卜分布只适合用在
•Y特性一般是指客户所关心所重视的特性。 •Y要先能量化，尽量以定量数据为主。 •Y要事先了解其规格界限，是单边规格，还是双边规格。 •目标值是在中心，或则不在中心 •测量系统的分析要先做好。
MINITAB过程能力分析图制作培训教材PPT实用课件(共20页)
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“。
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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“。
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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。
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“。
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“。
•
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。
Minitab软件分析教程131张课件
Accept < 1%
< 10%
> 10
> 10
Consider
critically 1%~9%
10%~30%
4~9
4~9
Reject
>9%
>30%
<4
<4
Multi-Vari Chart
Minitab
➢ 称作多变量 chart，使数据能一目了然按视觉的形态进行分散数据的分析, 对所有因子表示各个因子水准的平均
Minitab
•Vaiable:不良数量 •Subgroup size:检查数量相同时 •Subgroups in : 检查数量不同时
EXH_QC.MTW
C 管理图
➢ 一定单位内的缺点数管理图, 当一个中的缺点数少时, 使用一定个数中的缺点数
•Variable : 缺点数
Minitab
EXH_QC.MTW
Minitab
➢ 在现场成为问题的不良品以及缺点、Claim、事故等按现象或原因类别分类, 并使其数据 不良个数或损失金额等多的顺序展示，并把其大小用柱形绘出的图形。
- 决定改善的功击目标、 掌握问题点、不良对策及改善效果确认、不良或故障原因调查
<使用原资料>
<使用频率数>
<按集团类别绘出时>
EXH_QC.MTW
•Operator*part的 interaction 及 operator的 p-value比留意水准 0.05 小而有意， 但比部品间的变动相对地变动小, 故没有给全体带来影响。
•Gage R&R的变动大部分起因于再现性，并且在再现性中 operator与 part的交互作用影响较大。
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
–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
{品质管理MINITAB}Minitab讲义PPT38页
• 可以是不稳定的过程； • 样本容量≥100； • 考虑过程偏差
当可能得到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时（至少100个个体 样本），可以在过程稳定时计算CPK；对于输出满足规格要求且呈可预测图形 的长期不稳定过程，应该使用PPK； ——引自QS9000 PPAP手册
CPK计算——正态 Normal
70
940
15
70
950
16
70
960
17
71
970
数据点
趋势线
实例一 [2]
进阶：回归分析-线性
拟合线性关系
实例二
直方图：数值区域数量分布
点图：同直方图
Mean STDEV
Sample 8 0.2
Mean STDEV
Group 1
8
0.2
Group 2
9
0.4
Group 3
7
0.7
Group 4
CPK
μ、δ
CPK计算——Sixpack 单值
控制图
CPK
CPK计算——Sixpack 子组
CPK计算——非正态
Step 1：识别分布类型
Step 2：根据分布类型做分析
基本介绍 常用图表制作 常用品质控制图 制程能力分析 MSA 测量系统分析
概述
MSA （Measurement System Analysis)包括：
可靠度分析 容量
直方图
三维图
散布图
点图
时间序列图 饼图
条形图
边际图
箱型图
概率图
矩阵图
茎叶图
轮廓图
特征图
Minitab主界面介绍
主菜单
Session Window: 分析结果输出窗口
当可能得到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时（至少100个个体 样本），可以在过程稳定时计算CPK；对于输出满足规格要求且呈可预测图形 的长期不稳定过程，应该使用PPK； ——引自QS9000 PPAP手册
CPK计算——正态 Normal
70
940
15
70
950
16
70
960
17
71
970
数据点
趋势线
实例一 [2]
进阶：回归分析-线性
拟合线性关系
实例二
直方图：数值区域数量分布
点图：同直方图
Mean STDEV
Sample 8 0.2
Mean STDEV
Group 1
8
0.2
Group 2
9
0.4
Group 3
7
0.7
Group 4
CPK
μ、δ
CPK计算——Sixpack 单值
控制图
CPK
CPK计算——Sixpack 子组
CPK计算——非正态
Step 1：识别分布类型
Step 2：根据分布类型做分析
基本介绍 常用图表制作 常用品质控制图 制程能力分析 MSA 测量系统分析
概述
MSA （Measurement System Analysis)包括：
可靠度分析 容量
直方图
三维图
散布图
点图
时间序列图 饼图
条形图
边际图
箱型图
概率图
矩阵图
茎叶图
轮廓图
特征图
Minitab主界面介绍
主菜单
Session Window: 分析结果输出窗口
《制程能力分析》PPT课件
等級
Cp值
處理與對策
A
1.67≦Cp
製程穩定，故應繼續維持下去
B
1.33≦Cp≦1.67
製程能力良好，然而還可設法縮小規格 公差，加強改善成A等級
製程能力尚可而已。因此可設法尋找可
C
1≦Cp≦1.33
以改善品質的原因，使品質不致惡化，
而使品質改善向B等級邁進
製程能力不足。在這種情況下，應立即
D
0.67≦Cp≦1
淪落到D等級時，應對製程或規格重新 檢討修正。必要時，應考慮停止生產
E
50%≦∣Ca∣
應立即停止規格，對產品、製程、操作 方法、人員與規格做全面檢討
Ca值愈小，品質變異愈小，製程精準度愈佳
22
Ca
X T
2 製程能力分析 (Process Capability Analysis)
製程能力指標 C p 、C pk 的衡量標準
C p 指標與不良率的關係
15 製程能力分析 (Process Capability Analysis)
C pk 指標
➢ 由不於 同的Cp平並均無值考製慮程製亦程會平有均相值同所的在C的p 位置，因此只要標準差相同 ➢ 修正 Cp 的缺點所提出另一指標，其主要為衡量製程之實際成效
C pk MU in S 3 x,L xLS L
製程能力等於公差
➢ 此種情況當製程平均偏移時即會超出規格。也就是說 只要製程在管制內就不會有不良品產生，但若製程不 在管制內不良品就會生產出來，這時就會產生所謂非 機遇原因的變異必須立即採取修正方案
6 製程能力分析 (Process Capability Analysis)
製程能力大於公差
➢ 這種是屬於最遭的情況，即使製程在管制內依然會有不良品產生 也就是製程並無能力製造出符合此規格的產品
MINITAB制程能力分析
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•
Capability Analysis (Between/Within)
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•
Capability Analysis (Weibull)
• 此項的分析是用在當制程不是呈現正態分 佈時所使用。因為如果制程不是正態分佈 硬用正態分佈來分析時，容易產生誤差， 所以此時可以使用韋氏分佈來進行分析， 會更貼近真實現像。
•
結果圖形
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•
比較二者有何差異
• 此二項誰更適合來解釋制程狀況。 • 如果你是制程工程師你應如何抉擇
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•
正態分佈適用性的判定
• 可以使用
– Stat>basic statistic>normality test
• 但數據要放到同一個column中，所以必須 針對前面的數據進行一下處理
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
製程能力分析做法
•決定Y特性 •收集Y特性數據 •輸入MINITAB數據表
•進行分析 •結果說明
•
STEP1決定Y特性
•決定Y特性
•收集Y特性數據 •輸入MINITAB數據表
•進行分析
•Y特性一般是指客戶所關心所重視的特性。 •Y要先能量化，儘量以定量數據為主。 •Y要事先了解其規格界限，是單邊規格，還是雙邊規格。 •目標值是在中心，或則不在中心 •測量系統的分析要先做好。
MINITAB制程能力分析
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
2020年4月13日星期一
製程能力之分類
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
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1
製程能力之分類
計量型(基於正態分佈) 計數型(基於二項分佈) 計數型(基於卜氏項分佈)
2
MINITAB 能力分析的選項(計量型)
• Capability Analysis (Normal) • Capability Analysis (Between/Within) • Capability Analysis (Weibull) • Capability Sixpack (Normal) • Capability Sixpack (Between/Within) • Capability Sixpack (Weibull)
• 此項的分析是用在當制程不是呈現正態分 佈時所使用。因為如果制程不是正態分佈 硬用正態分佈來分析時，容易產生誤差， 所以此時可以使用韋氏分佈來進行分析， 會更貼近真實現像。
23
練習
• 請使用同前之數據來進行分析。 • 上規格：103 • 下規格：97 • 規格中心：100
24
選韋氏分佈
25
輸入相關參數
•利用MINITAB的各項圖形來進行結果說明
進行分析
結果說明
12
練習
樣本 X1 X2 X3 X4 X5
1
99.70
98.72
100.2 4
101.2 8
101.2 0
2
99.32
100.9 7
100.8 7
99.24
98.21
3
99.89
99.83
101.4 8
99.56
100.9 0
4 99.15 99.71 99.17 99.30 98.80
45
同前練習及結果
46
Capability Sixpack (Weibull)
• 複合了以下的六個圖形
– Xbar –R – 原始數據分佈 – 直方圖 – 正態分佈檢定 – CPK, PPK
47
結果輸出
3
Capability Analysis (Normal)
• 該命令會劃出帶理論正態曲線的直方圖， 這可直觀評估數據的正態性。輸出報告中 還包含過程能力統計表，包括子組內和總 體能力統計。
4
Capability Analysis (Between/Within)
• 該命令會劃出帶理論正態曲線的直方圖， 可以直觀評估數據的正態性。
決定Y特性 收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
進行分析 結果說明
7
STEP1決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
進行分析
•Y特性一般是指客戶所關心所重視的特性。 •Y要先能量化，儘量以定量數據為主。 •Y要事先了解其規格界限，是單邊規格，還是雙邊規格。 •目標值是在中心，或則不在中心 •測量系統的分析要先做好。
26
填入選項要求
27
結果圖形
28
比較二者有何差異
• 此二項誰更適合來解釋制程狀況。 • 如果你是制程工程師你應如何抉擇
29
正態分佈適用性的判定
• 可以使用
– Stat>basic statistic>normality test
• 但數據要放到同一個column中，所以必須 針對前面的數據進行一下處理
結果說明
8
STEP2決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
•在收集Y特性時要注意層別和分組。 •各項的數據要按時間順序做好相應的整理
進行分析
結果說明
9
STEP3決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
•將數據輸入MINTAB中，或則在EXCEL中都可以。
• 當非正態分佈時則可以使用
– Capability Analysis (Weibull)
36
Capability Sixpack (Normal)
• 複合了以下的六個圖形
– Xbar –R – 原始數據分佈 – 直方圖 – 正態分佈檢定 – CPK, PPK
37
練習
• 請以前面的數據來進行相應的Capability Sixpack (Normal)練習
30
數據調整
31
選擇執行項目
32
填寫選項
33
結果輸出
34
結果輸出(加標0.5概率)
35
計量型製程能力分析總結
• 一般的正態分佈使用
– Capability Analysis (Normal)
• 如果是正態分佈且其組內和組間差異較大 時可用
– Capability Analysis (Between/Within)
輸入數據
14
執行能力分析
15
輸入選項
16
選擇標准差的估計方法
17
選項的輸入
18
以Cpk, Ppk結果的輸出
19
以Zbench方式輸出
20
結果說明
• 請學員按此圖形來說明該製程狀況
21
Capability Analysis (Between/Within)
22
Capability Analysis (Weibull)
• 該命令適用於子組間存在較變差的場合。 輸出報告中還包含過程能力統計表，包括 子組間／子組內和總體能力統計。
5
Capability Analysis (Weibull)
• 該命會會劃出帶韋伯曲線的直方圖，這可 直觀評估數據是否服從韋伯分布。輸出報 告中還包含總體過程總能力統計
6
製程能力分析做法
5
99.66
100.8 0
101.0 6
101.1 6
100.4 5
6 97.74 98.82 99.24 98.64 98.73
7
101.1 8
100.2 4
99.62
99.33
99.91
8
101.5 4
100.9 6
100.6 2
100.6 7
100.4 9
13
101.4 100.6
100.3 102.1
38
選capability six pack (normal)
39
輸入各項參數
40
選定判異准則
41
選擇標准差估計方法
42
考慮可選擇項
43
結果輸出
44
Capability Sixpack (Between/Within)
• 複合了以下的六個圖形
– Xbar –R – 原始數據分佈 – 直方圖 – 正態分佈檢定 – CPK, PPK
進行分析
結果說明
10
STEP4決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
•利用MINITAB>STAT>QUALITY TOOL •>CAPABILITY ANALYSIS (NORMAL)
進行分析
結果說明
11
STEP5決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
製程能力之分類
計量型(基於正態分佈) 計數型(基於二項分佈) 計數型(基於卜氏項分佈)
2
MINITAB 能力分析的選項(計量型)
• Capability Analysis (Normal) • Capability Analysis (Between/Within) • Capability Analysis (Weibull) • Capability Sixpack (Normal) • Capability Sixpack (Between/Within) • Capability Sixpack (Weibull)
• 此項的分析是用在當制程不是呈現正態分 佈時所使用。因為如果制程不是正態分佈 硬用正態分佈來分析時，容易產生誤差， 所以此時可以使用韋氏分佈來進行分析， 會更貼近真實現像。
23
練習
• 請使用同前之數據來進行分析。 • 上規格：103 • 下規格：97 • 規格中心：100
24
選韋氏分佈
25
輸入相關參數
•利用MINITAB的各項圖形來進行結果說明
進行分析
結果說明
12
練習
樣本 X1 X2 X3 X4 X5
1
99.70
98.72
100.2 4
101.2 8
101.2 0
2
99.32
100.9 7
100.8 7
99.24
98.21
3
99.89
99.83
101.4 8
99.56
100.9 0
4 99.15 99.71 99.17 99.30 98.80
45
同前練習及結果
46
Capability Sixpack (Weibull)
• 複合了以下的六個圖形
– Xbar –R – 原始數據分佈 – 直方圖 – 正態分佈檢定 – CPK, PPK
47
結果輸出
3
Capability Analysis (Normal)
• 該命令會劃出帶理論正態曲線的直方圖， 這可直觀評估數據的正態性。輸出報告中 還包含過程能力統計表，包括子組內和總 體能力統計。
4
Capability Analysis (Between/Within)
• 該命令會劃出帶理論正態曲線的直方圖， 可以直觀評估數據的正態性。
決定Y特性 收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
進行分析 結果說明
7
STEP1決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
進行分析
•Y特性一般是指客戶所關心所重視的特性。 •Y要先能量化，儘量以定量數據為主。 •Y要事先了解其規格界限，是單邊規格，還是雙邊規格。 •目標值是在中心，或則不在中心 •測量系統的分析要先做好。
26
填入選項要求
27
結果圖形
28
比較二者有何差異
• 此二項誰更適合來解釋制程狀況。 • 如果你是制程工程師你應如何抉擇
29
正態分佈適用性的判定
• 可以使用
– Stat>basic statistic>normality test
• 但數據要放到同一個column中，所以必須 針對前面的數據進行一下處理
結果說明
8
STEP2決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
•在收集Y特性時要注意層別和分組。 •各項的數據要按時間順序做好相應的整理
進行分析
結果說明
9
STEP3決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
•將數據輸入MINTAB中，或則在EXCEL中都可以。
• 當非正態分佈時則可以使用
– Capability Analysis (Weibull)
36
Capability Sixpack (Normal)
• 複合了以下的六個圖形
– Xbar –R – 原始數據分佈 – 直方圖 – 正態分佈檢定 – CPK, PPK
37
練習
• 請以前面的數據來進行相應的Capability Sixpack (Normal)練習
30
數據調整
31
選擇執行項目
32
填寫選項
33
結果輸出
34
結果輸出(加標0.5概率)
35
計量型製程能力分析總結
• 一般的正態分佈使用
– Capability Analysis (Normal)
• 如果是正態分佈且其組內和組間差異較大 時可用
– Capability Analysis (Between/Within)
輸入數據
14
執行能力分析
15
輸入選項
16
選擇標准差的估計方法
17
選項的輸入
18
以Cpk, Ppk結果的輸出
19
以Zbench方式輸出
20
結果說明
• 請學員按此圖形來說明該製程狀況
21
Capability Analysis (Between/Within)
22
Capability Analysis (Weibull)
• 該命令適用於子組間存在較變差的場合。 輸出報告中還包含過程能力統計表，包括 子組間／子組內和總體能力統計。
5
Capability Analysis (Weibull)
• 該命會會劃出帶韋伯曲線的直方圖，這可 直觀評估數據是否服從韋伯分布。輸出報 告中還包含總體過程總能力統計
6
製程能力分析做法
5
99.66
100.8 0
101.0 6
101.1 6
100.4 5
6 97.74 98.82 99.24 98.64 98.73
7
101.1 8
100.2 4
99.62
99.33
99.91
8
101.5 4
100.9 6
100.6 2
100.6 7
100.4 9
13
101.4 100.6
100.3 102.1
38
選capability six pack (normal)
39
輸入各項參數
40
選定判異准則
41
選擇標准差估計方法
42
考慮可選擇項
43
結果輸出
44
Capability Sixpack (Between/Within)
• 複合了以下的六個圖形
– Xbar –R – 原始數據分佈 – 直方圖 – 正態分佈檢定 – CPK, PPK
進行分析
結果說明
10
STEP4決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表
•利用MINITAB>STAT>QUALITY TOOL •>CAPABILITY ANALYSIS (NORMAL)
進行分析
結果說明
11
STEP5決定Y特性
決定Y特性
收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表