六西格玛统计过程控制及Minitab操作实例应用
Minitab实际应用
Minitab还提供了强大的数据管理和过程控制功能，可以帮助用户管理和跟踪数据， 以及进行过程改进和控制。
Minitab与其他统计软件的比较
与其他统计软件相比，Minitab具有 易用性和直观性强的特点，使得用户 可以快速学习和掌握各种统计方法。
描述性统计量
计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计 量，以全面了解数据的基本特征。
数据筛选和整理
对数据进行筛选和整理，去除异常值和缺失值， 确保数据质量。
推论性统计分析
参数估计
使用参数估计方法，对总体参数进行估计，如总体均 值和总体比例。
假设检验
通过假设检验方法，对总体参数进行假设检验，判断 假设是否成立。
方差分析
使用方差分析方法，比较不同组数据的均值是否存在 显著差异。
图表制作与展示
01
02
03
直方图
使用直方图展示数据的分 布情况，直观地了解数据 的形状和变化趋势。
箱线图
使用箱线图展示数据的中 心趋势、异常值和离群点。
散点图
使用散点图展示两个变量 之间的关系，判断是否存 在相关性。
03
Minitab在质量控制中的应用
制定改进计划
利用Minitab的流程图和矩阵工具，制 定详细的改进计划和时间表。
测量阶段的应用
数据收集
使用Minitab的数据输入和整理功能，确保数据准确无误地录 入。
测量系统分析
通过Minitab的统计分析工具，评估测量系统的稳定性和准确 性。
分析阶段的应用
描述性统计分析
利用Minitab的图表和统计功能，对数据进行初步的描述性分析，了解数据的 分布和异常值情况。
精选6SIGMA项目管理软件Minitab操作教程gla
数据管理概要
注意：数据窗口不是电子表格 尽管数据窗口有行和列，但它不像EXCEL那样的电子表格，它的单元格数量是有限的。 而且单元格中的数值只能手工输入或者有命令生成，它不能包含有方程式，它的值不会随其他单元格的值变化而变化。例如：想要C3=C1+C2,首先必须用计算器计算C1+C2的值。如果改变C1的值，若不用计算器再计算的话，C3的值是不会改变的。换而言之，C3不随C1变而变。
进行一个典型的分析往往要经过很多步骤。以下六章讲的就是与此相关的基本分析步骤。每章节主要讲了那一步的一些基本、常见的分析内容。以下是各章节的列表及内容简述。
打开、保存、关闭PROJECT文件
■打开一个新的project文件，选择File New, 按Minitab Project, 再按 OK. ■打开一个已有的project文件，选择File Open Project. ■打开一个已有的project worksheet，选择File Open Worksheet. ■保存一个project文件，选择File Save Project ■关闭一个project文件，你必须打开一个新的project文件，或一个已有的 project文件，或者退出。 一个MINITAB Project文件包含了所有的工作：收集的数据、输出的文本、图形等。当保存一个project文件时，所有的东西都保存下来了。 但是一次只能打开一个project文件。Project文件里的各种工作表（data、work- sheet、graph等）可以单独进行处理---可以生成数据、图形，也可以从别的文件中通过拷贝的形式向一个project文件添加数据和图形。Project文件里的大部分窗口的内容都能够单独保存和打印。也可以忽略某些工作表或图形，这样的话，这些工作表和图形便不会保存到project文件中去。 每当保存一个project 文件时，保存了以下一些内容： 一. 所有窗口的内容，其中包括： 1. 每个数据窗口（Data window）的数据列。 2． 信息窗口（Info window）中的常量、矩阵。 3． 会话窗口（Session window）和历史窗口（History window）中 的所有的文本。 4 . 每个图形窗口（Graph window）。 二. 通过命令 FileProject Description 生成的 project 文件注解。 三. 通过命令 Editor Worksheet Descriptions 生成的对每个工作表的注 解。 四. 每个窗口的大小、位置和状态。
六西格玛管理图形分析工具Minitab实操步骤
六西格玛管理图形分析工具Minitab实操步骤在数据分析流程中需要了解六西格玛管理图形分析的工具Minitab图形软件，以便为六西格玛管理分析奠定基础。
一、Minitab简介Minitab是一个统计软件包：提供许多分析数据的统计工具，以容易理解的方式呈现结果，能够以多种不同的图形来表达数据。
Minitab可以将成列的数据绘成图形，可以揭示集中趋向、分散性、趋势、流程变化、X与Y的关系。
当启动Minitab时，程序将为打开一个新的空项目。
将看到三个窗口：数据窗口、会话窗口和任务窗口(启动时被最小化)。
1、控制窗口可以打开和最小化Minitab的各个窗口，如同操作系统中的其他窗口一样。
也可以使用窗口菜单上的命令来控制Minitab窗口。
2、Minitab环境全部工作内容都包含在一个Minitab项目文件中。
该项目文件包含:①数据所在的工作表。
一个项目中可以有多个工作表。
②显示所有打开工作表文件的一个或多个数据窗口。
数据将按列显示。
项目中的每个工作表对应一个数据窗口，可以直接在数据窗口中输入和编辑数据。
③显示结果的会话窗口。
3、用Minitab的图形命令创建的图形一个任务窗口包含：①用于管理会话窗口输出的会话文件夹。
②列出已在会话中使用的命令的历史记录文件夹。
通过从“历史记录”文件夹中复制命令并粘贴到命令行编辑器中，可以重新执行这些命令。
③用于管理、排列和命名图形的图形文件夹。
④用于创建、排列和编辑工作报告的ReportPad文件夹。
⑤用于快速访问项目相关的非Minitab文件以便参考的相关文档文件夹。
⑥包含所有打开工作表的单个文件夹的工作表文件夹。
每个工作表文件夹显示了工作表中使用的列、存储常量、矩阵和设计的摘要。
⑦用于发出命令的多个工具栏和一个状态栏。
二、时间序列图时间序列图用于评估数据随时间变化的模式。
Minitab可以为时间尺度生成日历值、时钟值或索引值，也可以使用自己的标记值列。
时间序列图可以看出流程变化的趋势。
SAMSUNG的Minitab教程 6 sigma 西格玛
Minitab
清除 Cell(s) 的数据
删除 Cell(s) 的数据 – 下端的 cell 移动 复制 Cell(s) 粘贴 Cell(s) LinK粘贴 Link 管理 选择所有 cell 编辑最后操作的对话框
<资料输入及删除>
打开命令编辑器
一般选项
指定变量名 : 在 C1(Col名) 下端的 cell 上输入变量名。 输入 Data : 把数据和文字输入到下端的 cell 上 但，要是先输入 数值把变量属性变更为数值变量后不能输入文字。 删除 Data : 把相关 cell 用鼠标 drag 后按 Del 键 相关 cell 的内容被删除掉，并且下端的 cell 向上移动。
-
N nonmissing :填满的Col数 N missing : 空 Col 数 Cumulative N : Col的DATA数 Percent : 集团占有率 Cum percent : 累积占有率
Minitab
- 非母数分析
品质管理
- 品质管理工具 - 计数值数据分析 - 测定系统分析 - 管理图分析 - 计量值数据分析 - 工程能力分析
信赖性 及 数据分析
- 分布分析 - 数据的回归分析 - 受益分析
实验计划
- 要因 实验计划 - 混合 实验计划 - 反应表面 实验计划 - Robust 实验计划
习题
Minitab
练习) 把 EXH_AOV.MTW 的 Durability 和 Carpet 保存在新的 Worksheet 后， (1) 把 Durability 为 Unstack (2) 用上面 Unstack 的内容 把 C7的 data保存到 C8 Subscript。
练习) 在 AUTO.MTW中， (1) Age 按 No.M 的顺序排列。 (2) 按 Yes.M 的顺序排列的 No.F 保存到 C11。
MINITAB六西格玛专用软件操作应用实战训练
3、非正态
4、多变量正态
5、多变量非正态
6、二项能力分析
7、泊松分布能力分析
8、六西格玛项目案例中能力分析应用
六、假设检验与回归
1、显示描述统计在Minitab中应用
2、单样本Z测试在Minitab中应用
3、单样本T测试在Minitab中应用
3、双样本T测试在Minitab中应用
4、成对T测试在Minitab中应用
5、1比率测试在Minitab中应用
6、2比率测试在Minitab中应用
7、相关分析在Minitab中应用
8、一元回归
9、逐步回归
10、拟合线图
11、偏最小二乘法
12、残差分析图
13、回归分析案例
七、多变量分析1、变异类别
2、变异来源
3、多变量图（过程能力分析）
4、多变量图（量具重复性和再现性研究）
5、多变量图（方差分析）
6、多变量分析案例讲解与练习
八、讨论及回答。
Minitab 在6Sigma的应用例
6 明根值6
Mincolns’
Multi-Vari Chart for Measure by Mold - Day
10.1
1
2
3
Shift
1
2
3
1
2
3
Mold
1 2 3 4
10.0
Measure
9.9
1
2
3
Day
12
明根值6 Mincolns’ 2003
明根值6 Mincolns’ 2003
Frequency
假設檢定
One-Sample T: Diameter
Test of mu = 10 vs mu not = 10
Variable N Mean StDev SE Mean
Diameter 11 10.0058 0.0078 0.0024
Variable
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
95.0% CI
TP
Diameter ( 10.0005, 10.0110) 2.45 0.034
Histogram of Diameter
(with Ho and 95% t-confidence interval for the mean)
3
2
1
0 9.990
9.995
_
Ho
X
[
10.000
10.005
Diameter
] 10.010
10.015
6 明根值6
Mincolns’
13
全因階實驗設計效應Pareto
• 其他
7
明根值6 Mincolns’ 2003
Gage R&R 分析
MINITAB在六西格玛中的应用
MINITAB在六西格玛中的应用MINITAB的出现完美解决了很多问题。
Minitab是minitab公司设计的一套数据处理软件。
其强大的数据处理功能完全可以满足六西格玛管理各个阶段的数据处理需求。
目前，包括摩托罗拉(MOTOROLA)和通用电气(GE)在内的99%实施六西格玛管理的公司都在使用minitab软件。
minitab的两个核心功能是数据的统计分析和图形分析。
一、数据分析minitab的核心功能之一是数据分析和处理，其基本数据分析功能涵盖以下几个方面:1.基本统计包括基本描述统计、相关分析、正态性检验等。
2.回归分析包括一般回归分析、逐步回归分析、logistic回归分析等。
，并可以绘制残差图。
3.方差分析包括单因素和多因素方差分析，并能绘制交互作用图、主要影响图和方差检验。
4.测试设计分析包括试验表的设计以及部分因子、总因子、响应面、混合和田口试验设计的试验结果分析。
5 、控制图包括各种测量值和计数值控制图。
6.质量工具包括柏拉图、因果图、正常数据过程能力分析、非正常数据过程能力分析、计数值和测量值数据测量系统分析等。
7.可靠性工具包括数据分布类别测试、可靠性分析、加速寿命测试、衰减分析等。
8.多变量分析包括主因子分析、因子分析、判断分析等。
9.时间序列分析包括时间序列图、分解分析、移动平均、指数平滑分析、相关表分析(包括交叉表、卡方检验、自相关分析等。
).1.非参数测试包括单样本标记检验、单样本置信区标记检验等。
二、图形分析图形数据是一种常见的数据分析方法。
与繁琐的计算和枯燥的数据相比，图形分析具有简单明了的优点。
因此，图形分析与数据分析相结合形成了六西格玛方法的鲜明特点。
MINITAB具有丰富的图形分析功能，主要图形功能如下:①直方图；②散点图；③时间序列图；④条形图；⑤方框图；⑥矩阵图；⑦外形图。
Minitab软件在六西格玛统计质量控制方法中的应用
Minitab软件在六西格玛统计质量控制方法中的应用作者：高淑芝来源：《电子技术与软件工程》2017年第06期随着高速发展的知识经济的来临。
企业在提高产品质量的同时促使自身的效益也得到提高。
最初的质量检验是检验人员对已经形成的产品进行检验。
但是，这种方法只是把关的作用，并不能预防不合格品的产生。
统计质量控制（SQC，Statistical Quality control），是在质量控制图的基础上，可以通过分析工具直观的观察到过程中发生的异常波动组织质量管理人员查找出现不合格品原因，采取措施消除异常，保证产品质量从而达到改进与保证质量的目的。
本文研究通过运用SPC检验方法对生产过程进行全面实时监控，并通过Minitab软件现代统计手段进行统计分析，用六西格玛管理模式实现产品数据分享，使管理人员及时获得有价值的产品信息，进而优化生产过程，提高产品质量稳定性，降低缺陷产品数的成本投入。
【关键词】统计质量控制 Minitab 六西格玛控制图1 统计质量控制简介统计质量控制（SQC，S a t i s t i a l Quality Control ），是在质量控制图的基础上，运用数理统计的方法使质量控制数量化和科学化，从而有效预防和控制工序质量。
控制图是一种有控制上下限的管理图表，控制图一般以样本均值为中心线，以上下3倍标准差X±3σ作为控制上下界限。
若有质量特性点超出了上下控制限，代表过程中出现了异常波动，此时控制图会发出报警。
2 六西格玛（D M A l C）六西格玛管理中用百万机会缺陷数（Defect Per Million Opportunities）来描述缺陷，其DPMO=（总缺陷数×106）/（产品数×机会数）所得结果可综合度量过程的质量水平，希腊字母σ，表示分布偏离目标值μ的程度在正态分布中，随机变量中X落在目标值μ周围6σ 的概率：3 用6σ管理法实施SPC技术3.1 对产品的DPMO的降低某公司是专业生产PCB（印刷电路板）组件。
六西格玛在MINITAB中的实际操作教程序
前言欢迎共同学习六西格玛在MINITAB中的实际操作Minitab学习第一部分应用版本：Minitab 15简体中文版MINITAB= Mini + Tab ulator = 小型+ 计算机MINITAB 概要它是统计软件的一种，具备强大的统计计算功能•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6sigma 公司都使用MINITAB.(GE, AlliedSignal, Motorola etc.)–设计成使用者易学而简便使用，并已成为6sigma方式中最具有代表性的软件。
Barbara F. Ryan President & CEO产生背景整体构架1. 显示会话窗口文件夹Ctrl+Alt+M2. 显示工作表文件夹Ctrl+Alt+D3. 显示图形文件夹Ctrl+Alt+G4. 显示信息Ctrl+Alt+I5. 显示历史记录Ctrl+Alt+H ~ Minitab 基本上以7个窗口(Window)组成.窗口常用图形条介绍有七个窗口…各个窗口里会看到什么呢？我得仔细瞧一瞧…6. 显示项目报表Ctrl+Alt+R7. 显示相关文档Ctrl+Alt+L1. 会话-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，而拷贝EXCEL ，WORD 上的数据粘贴上去。
3. 图形-将Minitab的数据处理结果以图的形式展现4. 信息-Work Sheet中-变量名称(列)-变量别数据的个数-缺式值的个数-概要的阐述数据类型等内容5. 历史-显示在运用Minitab当中使用过的所有指令。
6. 项目报表-MINITAB项目报表，可以使用此工具将通过本软件分析的数据/文字等转换到此报表中，可以进行编辑，并生成完整的报告。
六西格玛玛专用软件MINITAB应用
• 3、响应曲面（RSM）应用和MINITAB操作 3.1、 响应表面DOE（试验设计）介绍 3.1.1 中心复合设计 3.1.2 Box-Behnken设计 3.2 MINITAB响应曲面（RSM)试验（DOE)操作 3.2.1 如何创建响应曲面（RSM)试验设计 3.2.2 如何自定响应曲面（RSM)试验设计 3.2.3 如何选择最优化设计 3.2.4 如何分析响应曲面（RSM)试验设计 3.2.5 如何应用优化器进行优化设计 3.3、响应曲面（RSM)试验案例分析和现场练习
•
测量系统分析和MINITAB操作 1 MSA基本概念 1.1为什么进行测量系统分析 1.1.1 测量系统对产品的影响 1.1.2 测量系统对过程的影响 1.1.3 过程控制常见的错误 1.2 测量数据变异的来源 2、测量系统指标 2.1 测量系统准确度和偏差 2.2 测量仪器的分辨率 2.3 测量系统的线性 2.4 测量系统稳定性 2.5 测量系统重复性和再性
• 回归分析分析应用和MINITAB操作 1、 相关性和回归分析复习。 2、 如何从R-SQ和残差图判定拟合模型好与坏。 3、一元回归分析应用和MINITAB操作。 4、多元回归、逐步回归应用和MINITAB操作。 5、拟合线图应用和MINITAB操作。 6、回归分析常见错误应用和消除 7、回归分析案例分析
• OE试验设计应用和MINITAB操作 1、DOE基本原则和要求 2、因子实验设计应用和MINITAB操作 2.1 因子DOE（试验设计）概述 2.1.1 全因子DOE（试验设计）应用 2.1.2 分部因子DOE（试验设计）应用 2.1.3 筛选DOE（试验设计）应用 2.2 MINITAB因子试验（DOE)操作 2.2.1 如何创建因子试验设计 2.2.2 如何自定义因子试验设计 2.2.3 如何选择最优化设计 2.2.4 如何分析因子试验设计 2.2.5 如何分析变异性 2.2.6 如何看因子图 2.2.7 如何看等值线和等值图 • 2.2.8 扣扣贰叁壹贰贰贰陆伍伍叁 2.2.9 如何应用优化器进行优化设计 2.3、 析因试验案例分析和现场练习
Minitab在6sigma中的应用精编版
Minitab在量测系统分析中的应用
Gage R&R
(Gaugelin.MTW)
计量值
准确性及线性
Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Linearity and Bias Study
13.17%>5%,线性NG
P-value<0.05，Bias显著，准确性NG
Minitab在量测系统分析中的应用
准确性评估
Mean:量测平均值
量测平均值的95%信赖区间
准确性判定结果
统计显著
No
Yes
技术显著
No
不需
不需
Yes
更多试验
需要
1、定义：a、精确性是透过重复量测真实产品产生的自 然变异。 b、重复性是评估在相同条件下重复量测同一 参数产生的变异，是评估量测设备及所定 义的量测方法“与生俱来”的变异。2、目的：定义量测设备固有的变异是否可接受而且在 此短期的量测数值是稳定的。3、判断：P/T Ratio（量测能力的量化指标,P/T越小越好） 手动量测设备：P/T ≤10% 自动量测设备： P/T ≤20%
单边规格
若P/T>30%，则表示再现性Fail若P/T≤30%，则必须进行以下的步骤
发现样品量测有显著异常的具体状况。
Minitab在量测系统分析中的应用
精确性评估
再现性评估
Graph>Boxplot
Minitab在量测系统分析中的应用
精确性评估
再现性评估
-Gage R&R是出了MCA以外，另一个针对量测系统变异评估的方法。
Gage R&R
计量值
计数值
六西格玛：0104minitab介绍
数据输入方向箭头
标题行
数字栏
文本栏
4.12
GE Appliances Copyright 1999
Minitab
修订版 10 1998年12月18日
在 Minitab中保存信息
两种方法 1. 保存为工作表(worksheet) – 只保存数据。 • 保存到当前工作表 • 保存到工作表
这是数据窗口现 在的模样：
如果您拥有许多数据点，这个特性将比 手工键入数据轻松得多
4.19
GE Appliances Copyright 1999
Minitab
修订版 10 1998年12月18日
现在，让我们填写 C4 栏的取样时间。请记住，有5个数据 组，每组有4个样本。各分组的数据分别在下列时间采集：
9:00 am 12:00 pm 3:00 pm 6:00 pm 9:00 pm
使用相同的菜单命令，但是这次选择 “ Date/Time Values”
Calc>Make Patterned Data> Simple set of Date/Time Values
按照下列方式填写对话框：
点击‘ OK’
其它 Minitab 窗口： ‘ History’ 和 ‘ Info’
从‘窗口 (Window)’菜单中 选择感兴趣的 窗口
Info 窗口
(提供工作表总结- 适用于检查丢 失的数据)
History 窗口
(提供所有命令的总结)
4.9
GE Appliances Copyright 1999
Minitab
4.7
GE Appliances Copyright 1999
MINITAB使用手册
MINITAB使用手册本手册主要介绍如何使用MINITAB，应用统计分析手法以推动Six Sigma 的MAIC方案改善步骤。
以下我们就MAIC各阶段的重点及MINITAB所提供的相关应用工具逐步说明。
所谓MAIC是指测量（Measure）、分析（Analyze）、改善（Improve）与控制（Control）四个阶段，分别解释如下：测量：确认测量系统能正确地测量目前过程与流程的绩效水平。
分析：找出造成过程绩效变异的关键变数及其影响程度。
改善：改善造成过程绩效变异的关键变数，以改善过程、流程绩效水平。
控制：维持改善成果，并标准化、文件化以防止再发生。
MINITAB 在Six Sigma各个阶段使用工具说明:一、测量阶段——使用工具测量系统分析（MSA: Measurement System Analysis）；二、过程数据的收集与分析阶段——使用工具如下：1、原因分析：-特性要因图（Cause-and-Effect Diagram）2、稳定性分析：——推移图（Run Chart）——控制图（Control Chart）3、过程能力分析：——常态分配的检定（Normal Probability Plot）——对称图（Symmetry Plot）——过程能力指数：Cpk(Cpk越好，过程能力越好，Target: Cpk>1.33) 4、一维与三维（One & Three-Dimensional）图形分析——点图（Dot Plot）——箱形图（Box and Whisker Plots）——直方图（Histogram）——3D图（3D Plot）5、输入参数/输出品质特性数据分析：——柏拉图（Pareto Plot）——散布图（Scatter Diagram）——边际图（Marginal Plot）——矩阵图（Matrix Plot）——等高线图（Contour Plot）6、数据分配形态、差异、相关性分析工具：-决定过程数据的分配形态及分布（叙述统计：Display Descriptive Statistics）-决定过程平均值与我们标准值的目标值是否相同？（1-Sample Z；1-Sample t）-决定两个过程或更多过程之间的平均值是否相同？（两个过程的比较使用2-Sample t or Paired t, 2者以上或更多之间的比较使用1-Way ANOVA）-决定两组资料的变异数彼此之间是否相同？（2 Variance）-决定新零件或新原料制程产品不良率是否与原先的相同？（1-Proportion；2-Proportion）-决定两者或更多变数之间是否有关联？（Linear Regression Analysis Correlation）7、变异数成分分析——多变数图（Multi – Vari Chart）——二因子变异数分析（2-Way ANOVA）三、改善阶段——使用工具实验设计（DOE: Design of Experiments）四、控制阶段——使用工具如下：——统计过程控制（SPC： Statistical Process Control）——过程能力分析（Process Capability Analysis）,确认过程能力是否能稳定的符合规格及不良率。
Minitab软件精益六西格玛案例教程
Minitab软件案例教程--用精益六西格玛为销售提供动力---Socomec优化组织提高收入本文由Minitab Inc.提供，中国科学软件网发布在这个世界上，停电对于个人来说是非常不便的。
但对企业来说，即使是非常短暂的中断也可能会导致灾难性的损失。
Socomec是电力开关和转换设备的领先制造商，专门从事连续性的电力分配和能源供应。
为了确保能源供应,Socomec的产品保护世界各地的关键设施免受商业停电所造成的灾难性后果。
为了扩大公司的客户群，精益六西格玛项目组在Socomec的法国办事处着手诊断和解决组织内销售过程中的问题。
通过使用Minitab统计软件分析数据，该项目组确定了Socomec销售运作的最有效要素。
他们的工作还主导了Socomec的客户关系管理(CRM)软件的定制，并强调对公司的销售组织进行全球审查。
Socomec的一个项目小组使用Minitab统计软件分析数据，以定制其客户关系管理软件，并在全球发起以改善其销售运作Socomec概述.电源开关和转换产品的领先制造商.向操作备份源提供传输.成立于1922年.在所有五大洲的30家子公司员工大约有3100人.年收入超过37亿美元挑战优化区域销售业务以增加销售收入。
产品应用Minitab Statistical Software结果.确认销售活动积极影响收入.确定改进的解决方案并在多个销售团队中实施.努力改善全球的销售团队挑战虽然该项目团队设在法国，但他们的目标是优化销售流程，并增加Socomec在欧洲和亚洲各地子公司的收入。
为了充分了解当前的流程，项目小组采访了销售团队成员，并收集了对收入最大影响的活动信息。
在进行访谈后，他们观察并记录了70个销售团队成员在九个办事处的活动情况。
收集了大量的数据，包括被放置的销售电话数量、参加的约会、销售报价单以及后续跟进、销售订单处理和成功续订的业务。
现在，团队需要确定哪些数据可以告诉他们销售过程。
Minitab在6sigma中的应用
定义阶段
明确项目的目标和范围，识别 关键过程和变量。
分析阶段
分析数据，确定变异和缺陷的 来源，识别潜在的根本原因。
控制阶段
监控改进成果，持续改进并防 止缺陷反弹。
03
Minitab在6Sigma中的具
体应用
Minitab在数据收集和分析中的应用
数据整理
案例二
总结词
提升客户满意度和降低成本
详细描述
该服务行业使用Minitab软件进行6Sigma项目分析，通过数据挖掘和统计分析， 了解客户需求和反馈，优化服务流程，提升客户满意度和降低成本。
案例三
总结词
加速科研成果转化和提高研究质量
详细描述
该科研机构使用Minitab软件进行6Sigma项目分析，通过数据分析和可视化工具，优化实验设计和数据分析流程， 加速科研成果转化和提高研究质量。
过程能力指数计算
Minitab可以计算各种过程能力指数，如Cp、Cpk、Pp、Ppk等， 帮助用户评估过程性能。
过程性能分析
Minitab可以分析过程性能，确定过程的稳定性和可预测性。
过程改进建议
基于过程能力分析结果，Minitab可以提供针对性的过程改进建 议。
Minitab在控制图中的应用
控制图的绘制
Minitab可以帮助用户整理、清洗 和转换数据，确保数据质量。
描述性统计分析
Minitab可以快速进行描述性统计 分析，如求平均值、标准差、频数 等。
图形化展示
Minitab提供各种图形化工具，如直 方图、箱线图、散点图等，帮助用 户直观地理解数据分布和异常值。
Minitab在过程能力分析中的应用
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把一个普遍原因的波动 看作特殊原因的波动 妨碍稳定的流程，寻 找不存在的特殊原因 而浪费资源
控制图的种类
为了选择合适的控制图表来监控流程，首先决定要监控流程的 变量是连续（variable）的还是离散的（attribute）
变量控制图的种类
特殊原因可能影响连续型变量分布的中心位置或离散程度，
因此有两类变量控制图： 监控中心位置变化的
平均值图 Xbar chart 个体图 Individual chart（样本量n=1） 中值图 median chart 极差图 range chart 标准差图 standard deviation chart 移动极差图 moving range chart（样本量n=1，MR=|Xi-Xi-1|） 平均值标准差图 Xbar-S chart 平均值极差图 Xbar-R chart 单值移动极差图 I-MR chart
如果过程没有特殊原因的影响,这四个指标将会很接近
受控状态（In Control）和失控状态（Out of Control）
如果流程仅受普遍原因的作用，那么其输出特征分布
将是稳定的并且是可预测的。
如果流程受特殊原因的作用，那么其输出特征是不稳
定且不可预测的。
利用假设检验探测特殊原因
当流程只有普遍原因作用时，流程输出是稳定的且服从
Target
23
26
USL
μ
σST
Cp
CPL
CPU
CPK
14
17
20
23
26
21.5
1
2
2.5
1.5
1.5
过程能力指标讨论
1. CP会小于CPK么? 2. CP什么情况下等于CPK? 3. 顾客为什么要求我们提供CP和CPK值呀? 4. CP和CPK为什么必须成对分析?
过程长期的波动
Cp和Cpk反映了过程的潜在的能力，但是随着时间的
合理子组内为短期样本
不受外来因素的影响 组内波动仅仅是普遍原因的结果 组内数据点连续抽取，时间相隔很短 同一班次 同一员工 同一批次物料 …
抽样的技术：合理子组
每个子组内的波动反映了普遍原因的波动
练习
计算以下数据的σST
子组1
7 9 8 7 10 R
子组2
11 12 8 12 9
监控离散程度变化的
通常这两种类型的控制图是结合在一起使用，常用的有：
使用控制图的一般步骤
1. 选择要监控的流程变量 2. 确定数据收集点 3. 测量系统分析 4. 建立数据收集计划 1. 合理子组计划 (Rational subgroup) 2. 样本量 3. 抽取频率 5. 选择控制图 6. 收集数据 7. 建立初始控制限 8. 分析图形 1. 识别失控状态 2. 排除特殊原因 3. 重新计算控制限 9. 把控制限应用于于持续控制
进行，过程表现出来的波动往往要比普遍原因的波动 要大。 过程实际波动的大小σLT用来衡量。 过程实际的表现称为过程绩效指标（Process Performance）
过程长期的波动
S： 所有数据的标准差
过程绩效指标Pp和Ppk
LSL
Target
USL
LSL
Target
X
USL
USL- LSL PP 6 LT
统计过程控制
统计 -- 基于概率的决策规则
过程
控制
-- 任何重复的工作或步骤
-- 监察过程的表现，提供反馈
流程波动的种类
50 40 30 20 10 0 -10
流程变差存在两种 普遍原因的波动 波动是现有流程所固有的 特殊原因的波动 波动是由于外来因素的影响而发生的
200 400 600
为什么要使用合理子组
合理子组应满足以下两个特点：
组内差异仅仅反映了普遍原因的波动 组间的差异尽可能捕捉到特殊原因的波动
50
40
30
合理子组
利用合理子组能够：
充分利用中心极限
20 10
0
-10
定理（使得非正态 的流程能够应用 控制图技术） 准确估计流程能力（长期和短期）
200 400
600
800
1000
最大化控制图的作用
好的数据收集计划能够最大程度探测到流程的变化。数据收集考虑以下
因素： 样本大小 除非经济原则上不可行，每组样本内应含有多个部件（一般5个）。 某些流程只能抽取一个样本。
取样频率
流程表现越好，需要的取样频率越低。 基于对流程表现的经验，取样频率是可以变化的。 考虑以每小时，每天，每班，每批等。
UCL CL LCL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
连续6点持续上升或下降
连续14点交替上升下降
失控模式
以下4种模式只适用于平均值图（这4中模式的探测一般通
过自动的SPC系统完成）：
两种类型的控制图表错误
把一个特殊原因的波动
看作普遍原因的波动 错过了识别和消除特 殊原因的机会
案例
问题： 某一轴承制造工厂其客户要求对某一轴套的内孔孔径进行
SPC控制。客户对其内孔孔径的要求是11.40±0.05mm。 选择要监控的流程变量：流程输出Y为内孔孔径(Diameter) 确定数据收集点：加工完毕后测量 测量系统分析 孔径用游标卡尺测量 Gage R&R分析结果显示测量系统合适 建立数据收集计划 利用合理子组技术，每次抽取5个样本（样本量n=5） 每4小时抽取一组样本数据 共抽取30组数
合理子组组数
要建立控制限，至少应收集25组数据共100个数据以上。
选择控制图
Yes n>1? No
Yes
n>9?
No
平均值标准差图 Xbar-S chart
平均值极差图 Xbar-R chart
个体移动极差图 I-MR chart
对于前面的案例:根据情况,选择平均值极差图
(Xbar-R chart)
UCL=0.07723
Sample Range
_ R=0.03652
LCL=0
Minitab为我们建立了初始的控制图
分析图形
流程处于受控状态吗？ 应在计算流程能力和持续流程控制之前，对控制图进行分析：
首先分析极差图。
在初级阶段中，若你能识别引起失控状态的特殊原因波动，你就应
该排除这些点重新计算控制限。 若发生下列情况，流程就处于失控状态（Out of Control）： 有1点落在控制界限之外 连续9点位于中心线的同一侧 连续6点持续上升或下降 连续14点交替上升下降 连续3点中的2点超出中心线同一侧的2σ范围外 连续5点中的4点超出中心线同一侧的1σ范围外 连续15点落在中心线两侧的1σ范围内 连续8点超出中心线两侧的1σ范围外
利用Minitab计算控制限（供参 考）
打开Minitab 文件 hole diameter.mtw 选择“统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar-R…”
利用Minitab计算控制限（供参 考）
如下图设置对话框
初始控制图
X bar- R C ha rt of Hol ed i me te r
改善方向
Cp
(Cpu, Cpl) Cpk Cpk min
Pp Ppk
PP
USL- LSL 6 LT
Ppk min ( Ppu, Ppl)
S C4
1. Cp和Cpk如果有较 大差距可以通过调整 中心提高过程能力 2. Pp和Ppk如果有较 1. Pp和Ppk总是同 大差距可以通过调整 中心提高过程能力 时使用 2. 确定过程是否实 3. C和P有较大差距暗 际上满足客户需求 示特殊原因存在
800
1000
普遍原因的波动
此类波动存在于每一个流程之中 利用现有技术是不能控制或减少这一类的波动 只有这一类波动存在的时候的流程能力是流程最好
的能力，也叫作短期能力，它反映了流程的技术能 力。 反映这一类波动大小的指标为σST 。
抽样的技术：合理子组
利用合理子组（Rational subgroup）技术抽取样本
Pp没有考虑流程中心的偏移 Ppk考虑了流程中心的偏移
USL- X Ppu 3 LT X - LSL Ppl 3 LT
Ppk min ( Ppu, Ppl)
过程能力指标和过程绩效指标
指标 定义
CP USL- LSL 6 ST
σ的定义
R / d 2或S / c4
何时使用 1. Cp和Cpk总是同 时使用 2. 确定过程是否有 能力满足客户需求
失控模式
以下4种模式同时适用于平均值图和极差图：
UCL UCL CL LCL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
CL
LCL
有1点落在控制界限之外
连续9点位于中心线的同一侧
UCL CL LCL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
11.450 11.425 11.400 UCL=11.3931 11.375 11.350 1 4 7 10 13 16 Sample 19 22 25 28 _ _ X=11.372 LCL=11.3509
1
Sample Mean
0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 1 4 7 10 13 16 Sample 19 22 25 28