如何用MINITAB进行过程能力分析报告
MINITAB下数据的过程能力分析
MINITAB下数据的过程能力分析：1.正态数据：a.检验数据的正态性：统计》基本统计量》正态性检验》确定（MINITAB示例）P>0.05，则数据服从正态分布，因此可进行连续数据中正态数据的过程能力分析及其指数的计算，但在进行分析和计算之前还需判定过程是否受控，可使用控制图；b.控制图监控：统计》控制图》子组的变量控制图》X-R图》确定；可见无异常发生，过程受控；c.过程能力分析与计算：统计》质量工具》能力分析》正态》确定2.非正态数据：a.数据的正态性检验：同上P<0.05，所以数据为非正态数据，需进行转换后方可进行过程能力分析，但这并不妨碍用原始数据进行控制图的绘制。
b.数据的转换：统计》控制图》BOX-COX变换》填入数据“扭曲”，子组大小填“10》选项》将变换后的数据存入“C2”中》确定；得到如下图，可知转换的λ=0.5，即对原始数据求平方根；c.控制图的绘制：步骤同上d. 过程能力分析：统计》质量工具》能力分析》正态》单列为“C2”，子组大小为“10”，规格上限为“2.82”，2.82=81/2，确定3. 离散数据： a ． 计算DPMO ，公式参见SRINNI 培训：b ．将DPMO 暂时理解为不合格品率，如果DPMO=66807.2，则不合格品率P=0.00668072；c ． 计算》概率分布》正态分布》逆累计概率》输入常量“0.0668072”，，确定：d ．根据正态分布的对称性：Z =︳-1.5︳+1.5=3，即相应的SIGMA 水平为3， 公式为： Z=︳x︳+1.5如果DPMO=1350,则P=0.00135,按照如上步骤，则有：逆累积分布函数正态分布，平均值 = 0 和标准差 = 1P( X <= x ) x0.00135 -2.99998，所以Z=2.99+1.5=4.5。
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X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 mand）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
04-Minitab操作说明-CPK指数
数据导入
导入待分析的数据
数据分析-正态性、稳定性分析
对研发整体情况或阶段性进行CPK检测时，首先要对数据进行正态性、稳定性检验，保证数据可分析。
➢ 正态性检验： 直方图：通过对比拟合回归线，判断是否正态式分布； 概率图：通过看P值，P值>0.05，即属于正态性分布； ➢ 稳定性检验： I- MR控制图：检测过程是否稳定，如果出现异常点，需要分析，踢除异常点后，得到稳定的过程，进
CPK指数分析-分析报告
查看报告中的CPK数值，如CPK<1, 表明目前该过程能力不足；相反，则 表明能力充足。
谢谢观看！
过程能力指数分为短期和长期过程能力指数，长期过程能力指数又称为过程绩效指 数。短期过程能力指数仅在 稳态下才考虑，而长期过程能力指数对于异常波动的过程仍然 具有意义。MINITAB同时计算并输出这两种过程能 力。为了分析服从正态分布的质量特性， 可以从“统计-质量工具-能力分析-正态”进入能力分析（正态分布）对 话框，从而计算过程能力指数。USL,LSL分别为规格上下限。 按照一般标准，以CPK≧1为可接受标准，即过程能力充足； 规范上下限按商业目标指定的均值和标准差来计算，即规范上限为均值+3倍标准差，规范下限为均值-3倍标准 差。
而得出3个标准差下面的上限值和下限值；
PPB数据
数据通过正态性检验和稳定性检验后，会得到数据的PPB值，通过对PPB值的分析可以得到改过 程的CPK指数。
CPK指数分析
使用菜单栏里面的“统计”-->“质量工具”-->“能力 分析”-->“正态”工具
CPK指数分析-导入数据
子组大小指：分析数据的数量
Mi能力指数（Process capability index）：表示过程能力满足技术标准（例如规格、公差）的程度， 一般记为CPK。
Minitab教程-过程能力分析
• 比较组内曲线和整体曲线
将整体实曲线与组内虚曲线进行比较，确定它们的对齐紧 密程度。如果曲线之间存在很大差异，则表明过程可能不 稳定，或者子组间可能存在明显变异。在执行能力分析之 前使用控制图验证过程是否稳定。
如果您所分析的过程（如批量过程）自然地显示子组间 存在较大变异，而且该变异并非由特殊原因造成，则考 虑使用组间/组内能力分析。
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%
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
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
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）
要执行正态能力分析，请选择 统计 > 质量工具 > 能力分 析 > 正态。
解释结果 所有测量值都位于规格限内。过程达到目 标，并且测量值大致介于规格限之内。能 力指标 Cpk、Ppk 和 Cpm 均大于 1.33（这是 遍接受的对应于有能力过程的最小值）。 因此，工程师得出结论，锻造过程满足对 活塞环直径的要求。
MiniTAB使用心得
MiniTAB使用心得MiniTAB使用技巧:1.工艺能力定量分析- 统计分析Process Report(Max, Min,Mean, STDEV, Cp,Cpk, Z-value, P-value, Yield, PPM, Cumulative graph)Copy excel data sheet to Minitab worksheetMiniTAB→Six Sigma→Process ReportSelect “subgroups across raws of ”在左边栏中选择要分析的列数据,点”select”选择lower spec, upper spec 和target 数值点击”Reports”,选择要输出的报告类型点击”OK”,产生报告.LT体现工序的(实际)稳定性, ST体现工序的能(潜)力.选择所需的报告类型,右键点击其空白处,选择”Copy Graph”.在你的Word 或Excel或Powerpoint报告中Paste即可.Cumulative graph可以非常准确地指出工艺出现异常的时刻点.2.工艺因素定量分析–回归分析Regression (相关公式,回归相关图, S, R-Sq, R-Sq(adj)等相关性定量值).MiniTAB→Stat→Regression→Fitted line plotResponse (Y)选择应变量数据列,Predictor (X)选择自变量数据列Type of Regression Model选择linearOptions: Confidence level填入95.0 (置信度), Display Options 全选, Title填入图表题目选择OK产生报告右键点击报告空白处,选择”Copy Graph”.在你的Word 或Excel或Powerpoint报告中Paste即可.3.工艺因素定量分析–相关系数分析Correlation (Pearson Correlation, P-value).MiniTAB→Stat→Basic Statistics→Correlation置鼠标于variables栏内,再于左側选择相关的两列数据,点击Select.选择Display p-values, 点击OK产生计算数据.4.工艺能力定量分析–正态分布分析Normal(Mean, STDEV, Cpk, Ppk, 详细PPM分析).MiniTAB→Stat→Quality Tools→Capability Analysis (Normal)“Single Column”选择数据列, S ubgroup size”填充数据总量“Lower spec”, “Upper spec”填入规格上下限Options: Sigma tolerance 填入 6.0.点击OK出报告。
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。
如何运用Minitab进行过程能力分析
资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载如何运用Minitab进行过程能力分析地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容过程能力概述（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。
运用Minitab进行过程能力(Process+Capability)_1
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。
如可运用Minitab制作能力分析报告
电脑操作步骤
输入数据表示
所输数 据列
所输数 据个数
测试产 品下限
测试产 品上限
中心限
能力分析图
11.626 11.632 11.638 11.621 11.628 11.634 11.625 11.637 11.634 11.651 11.633 11.628 11.622 11.634 11.642 11.629 11.632 11.629 11.637 11.625
正态图给出的信息
如可运用MINITAB制作箱线图
箱线图的组成 电脑操作步骤一、二、三 箱线图的完成
箱线图（也称为方框须线图）可用来评估和比较样本分布。下图显示 了箱线图的组成
电脑操作一：
电脑操作二：
电脑操作三：
所输数 据列
箱线图完成
谢谢大家
如可运用MINITAB制作能力分析报告
能力分析 数据填写 电脑操作步骤 输入数据表示 能力分析图 正态图给出的信息
能力分析
使用“能力分析（正态）”在数据服从正态分布 时生成过 程能力 报告，或者使用 Box-Cox 变换 变换数据以使其服从正 态分布。报告中包括覆盖有两条正态曲线的能力直方图 ， 以及完整的整体 和组内能力统计量表。这两条正态曲线是 使用过程均值和组内标准差以及过程均值和整体标准差生成 的。 报告中还包括过程数据的统计量，如过程平均值、目标（如 果输入了一个）、组内和整体标准差以及过程规格）、实测 性能 和期望的组内和整体性能 。因此，可以使用此报告直 观地评估数据是否为正态分布，过程是否以目标为中心，以 及是否能够稳定地符合过程规格。 假定数据来自正态分布的模型适合于大多数过程数据。如果 数据非常偏斜 ，请参见非正态数据下的论述。
运用MINITAB进行SPC数据分析与报告撰写
运用MINITAB进行SPC数据分析与报告撰写一、引言在今天竞争激烈的市场环境中，企业在生产过程中需要保证产品的质量，以满足客户的需求和提高竞争力。
为了确保产品质量，统计过程控制（SPC）是一种常用的方法，通过对过程进行监控和分析，以便及早发现并解决问题。
二、SPC数据分析流程1. 数据收集SPC的第一步是收集有关过程的数据。
数据可以是产品尺寸、重量、温度等方面的测量值。
在MINITAB中，可以轻松导入和管理数据。
2. 数据分析在MINITAB中，可以使用各种统计方法对数据进行分析。
常见的统计方法包括均值、方差、直方图、控制图等，以便了解数据的分布和特征。
3. 控制图绘制控制图是SPC的核心工具之一，它可以帮助识别过程中的变化和异常。
MINITAB提供了丰富的控制图类型，如X-Bar图、R图、P图等，可以直观地展现数据的变化趋势。
4. 异常分析当控制图显示出现异常时，需要进行异常分析。
MINITAB可以帮助识别异常原因，并采取相应的改进措施，以确保过程的稳定性和改进。
三、报告撰写1. 数据总结在报告中，需要对SPC数据进行总结和描述。
MINITAB可以生成各种统计摘要、分布图和描述性统计，在报告中直观地展现数据情况。
2. 结果分析在报告中，需要对控制图的结果进行分析和解释。
MINITAB可以提供控制限、过程能力指数等指标，帮助评估过程的稳定性和性能。
3. 结论和建议最后，在报告中需要给出结论和改进建议。
MINITAB可以基于数据分析结果给出相应的建议和改进方案，以提高过程质量和效率。
四、结论通过运用MINITAB进行SPC数据分析与报告撰写，可以有效监控和改进生产过程，提高产品质量和客户满意度。
这有助于企业提高竞争力和市场地位，实现可持续发展。
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。
MINITAB能力分析命令说明
过程能力概述一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那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能够确定过程能力。
在评估过程能力之前，过程必须受控。
假如过程不受控，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。
这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。
你也能够可能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差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够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，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据）——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，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，然而，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）能够可能预期零件的缺陷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，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。
假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。
在这种情况下，把那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MINITAB,你能够使用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.假如怀疑过程中子组之间有专门强的变差来源，能够使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。
干货：如何用Minitab软件进行过程能力分析(CPCPK)
干货：如何用Minitab软件进行过程能力分析（CPCPK）引入过程能力分析的目的1、在我们现有的管理过程中，我们经常会遇到有些具体指标总是不尽人意，存在许多需要改进的地方。
那么在改进之前，我们就有必要知道我们的问题到底有多严重？目前的过程能力到底是多少？也就是说，在试图解决一个问题(改进)之前，首先需要深入了解问题现状及其过程能力。
因此进行过程能力分析很有必要。
过程能力分析可以根据实际情况选择使用，如果暂时还不能计算，可以放在以后去解决。
2、哪一个过程最佳?上面三个图中，哪一个过程最佳？你是否想知道，为什么？过程表现如何？什么是最佳的过程？什么是最差的过程？连续数据过程能力指数Cp1、Cp－表示过程容差与自然容差的比值大小，用来衡量过程的能力。
2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。
连续数据过程能力指数CpK1、Cpk－表示当过程中心值偏移时，中心值与规格上下限之间的最短距离与1/2自然容差的比值大小。
2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。
3、中心值无偏离时，Cpk= CpCP/CPK计算事例[一]中心值无偏离时，Cpk= CpCP/CPK计算事例[二]中心值偏离时，Cpk CpCP/CPK计算事例[Minitab]1、例如:按照设计图纸的要求,某一机柜门板的长度要求是1.5±0.1图纸下发给供应商后,供应商试加工了32个样品,具体的数据如下,请衡量该供应商加工该门板的过程能力。
2、首先要判断是否为正态分布，若否，则须经转换为正态分布后方可使用Minitab求取Cpk。
A、数据是否正态根据P值来判断,如果P值大于0.05，数据符合正态分布；P值小于0.05，则数据是非正态的。
B、实际操作过程中，如果数据为非正态，只要数据的容量大于30个，我们也可以近视认为数据是符合正态分布的。
3、用Minitab软件计算CPKSigma计算事例[Minitab]使用Excel计算Sigma水平说明：在上图Probability一栏中输入合格率，则Excel会自动计算出的长期的σ水平即: Zlt=1.9110；最后加上1.5 σ的补偿，得出短期的σ水平即: Zst=3.411。
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）。
SPC过程能力分析minitab版
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1、输入数据。
2、货仓：将数据堆叠到一列中，点选数据—堆叠—列。
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出现堆叠列选项框，选用要堆叠的列，点选目前工作表的列，输入寄存堆叠的列C26，点确立，即可出现堆叠的列 C26。
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3、正态性查验
点选工具栏统计 --基本统计量 --正态性查验
选择堆叠的列 C26，点选百分位数线无，正态性查验Anderson-Darling，输入标题，确立
自动生成正态性查验
4、绘制 Xbar-R 控制图
点选工具栏统计—控制图—子组的变量控制图 --Xbar-R(B)
出现 Xbar-R 控制图选项框，选择刚堆叠的列，输入子组大小，
点选选项，出现下列图对话框，点选查验，选择对特别原由进行全部查验，确立点选标签，出现下列图对话框，输入标题，确立
-----Xbar-R 控制图选项框确立后，自动生成Xbar-R 控制图
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5、过程能力剖析
点选工具栏统计 --质量工具 --能力剖析 --正态
点选单列，选用堆叠的列，输入子组大小、规格上下限，
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确立后，自动生成过程能力剖析图表。
6、6σ绘制
点选工具栏统计 --质量工具 --Capability Sixpack(S)--正态
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在正态散布对话框中点选单列，选择堆叠的列C26，输入子组大小、规格上下限点选查验，出现下列图对话框，点选进行全部8 项查验（ A ），确立
-----点选选项，出现下列图对话框，输入标题，确立
确立后，自动生成。
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。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。