【正文】 能力分析 (Poisson). 在Defects中，輸入Weak Spots. 在Uses sizes in中，輸入Lengths，點(diǎn)擊OK。 進(jìn)行下列之一的操作： ——當(dāng)單位大小相同時(shí)，在Constant size中輸入單位大小 ——當(dāng)單位大小不同時(shí)，在Use sizes in中輸入包含單位大小的列 如需要，使用下面列出的選項(xiàng)，然后點(diǎn)擊OK。 子組大小不等時(shí) 在U圖上，控制限是子組大小的函數(shù)，一般來說，子組容量小的控制限比子組容量大的控制限離中心線更遠(yuǎn)。 這個(gè)項(xiàng)目的取樣數(shù)量可能變化，所以你也要保留取樣數(shù)量的記錄。 在Defectives中，輸入U(xiǎn)navailable. 在Use sizes in中，輸入Calls，點(diǎn)擊OK。 選項(xiàng)子對話框 ——選擇打印的顏色配置 ——用自己的標(biāo)題代替默認(rèn)的圖形標(biāo)題。 進(jìn)行下列之一的操作： ——當(dāng)樣本數(shù)是常數(shù)時(shí)，在Constant size中輸入樣本數(shù) ——當(dāng)樣本數(shù)不同時(shí)，在Use sizes in中輸入包含樣本數(shù)的列。 不合格品數(shù)量 檢驗(yàn)量 11 1003 12 968 9 897 13 1293 9 989 15 1423 如果數(shù)據(jù)滿足下列條件，使用能力分析（二項(xiàng)式）： ——每個(gè)項(xiàng)目在同樣條件下 ——每個(gè)項(xiàng)目可能導(dǎo)致一個(gè)或兩個(gè)可能的結(jié)果（成功/失敗，可行/不可行） ——對每個(gè)項(xiàng)目，成功（或失?。┑母怕氏嗟?——每個(gè)項(xiàng)目的結(jié)果都是互相獨(dú)立的。但是， 能力圖顯示過程不滿足規(guī)范。 能力統(tǒng)計(jì) 能力 Sixpack (Weibull) 顯示整體能力統(tǒng)計(jì), Pp and Ppk. 這些計(jì)算是在Weibull分布的形狀和刻度的最大可能性基礎(chǔ)上進(jìn)行的。這些界限必須是正數(shù)，雖然規(guī)范下限可能為0 如需要，使用下列的任何選項(xiàng)s ， 然后點(diǎn)擊 OK. 選項(xiàng) 選項(xiàng)子對話框 ——輸入你自己的Weibull 形狀和刻度參數(shù)—見 Weibull 分布家族。 如果某個(gè)子組的一個(gè)觀察值丟失了， MINITAB 在為那個(gè)子組計(jì)算這些統(tǒng)計(jì)時(shí)忽略它。如果你有不服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，想計(jì)算組內(nèi)統(tǒng)計(jì)(Cp, Cpk, swithin)，見使用BoxCox能力轉(zhuǎn)化的能力分析（正態(tài)分布）。沒有點(diǎn)不滿足指明原因的測試，因此，意味著你的過程受控。這個(gè)薄膜通過輥?zhàn)泳鶆虻氖┘印?調(diào)整試驗(yàn)的靈敏度時(shí)，使用指明原因試驗(yàn)的定義。單個(gè)觀察值圖和移動(dòng)極差圖的控制限是在主要的子組容量評估得出的。 Pp, Ppk, and s整體. 平均值圖, 移動(dòng)極差, 和 R 或 S 圖能檢驗(yàn)過程是否受控。這表明是一個(gè)穩(wěn)定的過程。 帶BoxCox轉(zhuǎn)化的能力 sixpack 舉例 假設(shè)你在生產(chǎn)地板磚的工廠工作，關(guān)心的是地板磚的彎曲度。 如果想去說明過程能力統(tǒng)計(jì)，你的數(shù)據(jù)應(yīng)大致服從正態(tài) 分布。 1 、打開工作表 . 選擇 Stat 228。 當(dāng)使用集中標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)偏差來估計(jì)s，并且子組容量大于或等于10時(shí)， MINITAB 顯示一個(gè)S 圖。 能力統(tǒng)計(jì) 能力 Sixpack (正態(tài)) 顯示組內(nèi)和整體能力統(tǒng)計(jì)，Cp, Cpk, Cpm (如果指明目標(biāo)值), 和 swithin, 以及 Pp, Ppk, and s整體. 這些能力統(tǒng)計(jì)的說明, 見 能力統(tǒng)計(jì)。調(diào)整試驗(yàn)的敏感度，用定義指明原因的試驗(yàn)。 1 、選擇 Stat 228。舉例見 數(shù)據(jù) 。柱狀圖和正態(tài)分布圖通常用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。但是你可以看到分布的右邊尾部落在了規(guī)范上限8mm之外。 2 在Shape parameter下面, 選擇下列之一： n 1 (Exponential) n 2 (Rayleigh) n Hist或ical value, 在對話框中輸入一個(gè)正數(shù)。 Pp, Ppk, PPU, and PPL描述的是過程的整體能力，MINITAB評估s整體時(shí)，考慮的時(shí)整個(gè)研究的變差。 選項(xiàng)子對話框 輸入Weibull形狀和刻度參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)——見Weibull的分布家族 ——輸入過程目標(biāo)或正常的規(guī)范，MINITAB在標(biāo)準(zhǔn)能力統(tǒng)計(jì)外還計(jì)算Cpm。 能力分析 (Weibull). 2 進(jìn)行下列之一操作: ——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列中時(shí)，選擇Singlecolumn ，并輸入包含數(shù)據(jù)的列號(hào)。如果你有不服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，你想計(jì)算組內(nèi)能力統(tǒng)計(jì)，Cp and Cpk。這個(gè)報(bào)告包括一個(gè)覆蓋Weibull曲線的能力柱狀圖和一個(gè)整體能力統(tǒng)計(jì)的表格。 Interpreting results 結(jié)果分析 你可以看到過程平均值()接近于目標(biāo)值50。 . ——MSSD (連續(xù)差異平方的平均值)的平方根—選擇Square root of MSSD。 計(jì)算swithin and sbetween，MINITAB提供幾個(gè)選項(xiàng)，如下所列。 Cp, Cpk, CPU, and CPL描述的是過程的潛在能力——即在如果過程子組平均值沒有發(fā)生偏移時(shí)的過程能力。 ——顯示觀察到的性能，用%或PPm表示的預(yù)期的“組間/組內(nèi)”性能，和預(yù)期的“整體”性能。如果你不指明m 或 s值，MINITAB將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)來評估。 ——當(dāng)數(shù)據(jù)在幾列時(shí)，選擇Subgroups across rows of,在對話框中輸入包含行的列號(hào). 在Lower spec 或 Upper spec,分別輸入規(guī)范的下限或上限，至少輸入一個(gè)。為使用BoxCox轉(zhuǎn)化，數(shù)據(jù)必須是正的?；蛘咧该鳉v史的標(biāo)準(zhǔn)偏差。 結(jié)果分析 如同你從覆蓋在柱狀圖上的正態(tài)曲線所看到的，BoxCox轉(zhuǎn)化“正態(tài)化”了數(shù)據(jù)，現(xiàn)在過程能力統(tǒng)計(jì)適用于數(shù)據(jù)。 首先，你需要找到轉(zhuǎn)化的最優(yōu)lambda (l)值，然后，你可以用那個(gè)lambda (l)值執(zhí)行BoxCox轉(zhuǎn)化，進(jìn)行能力分析。通過柱狀圖覆蓋的正態(tài)曲線來看，這個(gè)要求看來已經(jīng)滿足了。2mm以滿足工程規(guī)范。 進(jìn)行下面中的一個(gè)操作： 對于子組容量大于1時(shí)，計(jì)算的基礎(chǔ)為： ——用平均極差選擇Rbar. ——用組標(biāo)準(zhǔn)偏差選擇Sbar，在評估時(shí)，不使用偏移常數(shù)，不選Use unbiasing constants. ——用共有標(biāo)準(zhǔn)差，——選擇Pooled standard deviation，不使用偏移常數(shù)，不選Use unbiasing 對于單個(gè)的觀察值（子組容量為1時(shí)），在以下基礎(chǔ)上評估： 在144頁可見這些統(tǒng)計(jì)的說明。 ——輸入一個(gè)能力柱狀圖的最小和/或最大顯示刻度。 ——如果知道過程參數(shù)或以往數(shù)據(jù)的估計(jì)數(shù)據(jù)，可以輸入m （過程平均值）和s（過程的潛在標(biāo)準(zhǔn)偏差）的歷史值 ，如果不指明m 或 s的數(shù)值，MINITAB將從給出的數(shù)據(jù)進(jìn)行估算。 運(yùn)行能力分析（正態(tài)概率模型） 這個(gè)報(bào)告包括覆蓋著兩條正態(tài)曲線的能力柱狀圖和整體和組內(nèi)能力統(tǒng)計(jì)的完整表格，這兩條正態(tài)曲線是分別用過程平均值和組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差和過程平均值和整體標(biāo)準(zhǔn)偏差產(chǎn)生的。 非正態(tài)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)為非正態(tài)分布時(shí)，可以選擇轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)得到更合適的正態(tài)分布，或選擇Weibull分布模式， —— 轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，使用帶優(yōu)化Box—Cox能力轉(zhuǎn)化的能力分析（正態(tài)），SIXPACK能力分析（正態(tài)），能力分析（組間/組內(nèi)）或SIXPACK（組間/組內(nèi)）命令。某些統(tǒng)計(jì)考慮了過程平均值或目標(biāo)值。SIXPACK能力(Weibull) 在一個(gè)顯示面上顯示了下面的多個(gè)圖形,和各項(xiàng)能力統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù): —— 一個(gè)（或單個(gè)數(shù)據(jù)）圖、R（或移動(dòng)極差）圖，以及運(yùn)行圖，通常用于檢驗(yàn)過程是否受控。這個(gè)報(bào)告也包括了整個(gè)過程能力的統(tǒng)計(jì)分析 這個(gè)報(bào)告包括了過程能力統(tǒng)計(jì)表，既包括組內(nèi)也包括整體統(tǒng)計(jì)。能力分析（組間/組內(nèi)）或SIXpack能力分析（組間/組內(nèi)）既計(jì)算組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差也計(jì)算組間標(biāo)準(zhǔn)偏差，然后，集中它們來計(jì)算總的標(biāo)準(zhǔn)偏差。 過程能力概述 一旦過程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)，并且是連續(xù)生產(chǎn)，那么你可能想知道這個(gè)過程是否有能力滿足規(guī)范的限制，生產(chǎn)出好的零件（產(chǎn)品），通過比較過程變差的寬度和規(guī)范界限的寬度可以確定過程能力。選擇能力命令 MINITAB提供了一組不同的能力分析命令，你可以根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和分布從中選擇命令，你可以對以下情況進(jìn)行能力分析： ——正態(tài)或Weibull概率模式（對于測量數(shù)據(jù)） ——不同子組之間可能有很強(qiáng)變差的正態(tài)數(shù)據(jù) ——二項(xiàng)式或Poisson概率模式（對于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)或?qū)傩詳?shù)據(jù)） 當(dāng)進(jìn)行能力分析時(shí)，選擇正確的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正態(tài)或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正態(tài)概率模型的命令提供了更完全的統(tǒng)計(jì)設(shè)置，但是，適用的數(shù)據(jù)必須近似于正態(tài)分布. 例如，利用正態(tài)概率模型，能力分析（正態(tài)）可以估計(jì)預(yù)期零件的缺陷PPM數(shù)。 MINITAB也提供基于二項(xiàng)式和Poisson概率模型屬性數(shù)據(jù)（計(jì)數(shù)型）的能力分析，例如，產(chǎn)品可與標(biāo)準(zhǔn)比較分為有缺陷和沒有缺陷（用能力分析（二項(xiàng)式））。 —— 能力柱狀圖和Weibull性能圖通常用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從Weibull分布。 說明：能力統(tǒng)計(jì)使用簡單，但是，具有未完全了解的分布特性。見非正態(tài)數(shù)據(jù)的Box—Cox能力轉(zhuǎn)化。 這個(gè)報(bào)告還包括了過程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，如過程平均值、目標(biāo)值（如果輸入了的話），組內(nèi)和整體標(biāo)準(zhǔn)偏差，和過程規(guī)范，觀察到的性能，和預(yù)期的組內(nèi)和整體性能。 選擇“統(tǒng)計(jì)”菜單欄下的“質(zhì)量工具”欄中的“能力分析（正態(tài)）”。 評估子對話框 用不同的方法來估計(jì)過程標(biāo)準(zhǔn)偏差(s)。 ——顯示代替能力統(tǒng)計(jì)的Zbench值，缺省顯示能力統(tǒng)計(jì)。 平均移動(dòng)極差（默認(rèn)）—選擇平均移動(dòng)極差，可從2改變移動(dòng)極差的長度，點(diǎn)擊“用移動(dòng)極差長度”，在對話框中輸入一個(gè)數(shù)字。在那里有一個(gè)凸輪軸長度連續(xù)超出規(guī)范的問題，造成產(chǎn)品裝配不良,廢品高和返工多. 在檢查庫存記錄的基礎(chǔ)上,你看到有兩個(gè)凸輪軸的供應(yīng)商,直到他們的產(chǎn)品受控. 降低了2號(hào)供應(yīng)商的供貨量后,裝配不良品的數(shù)量顯著下降了,但是,問題沒有徹底消除,你決定運(yùn)行一個(gè)能力研究看1號(hào)供應(yīng)商是否有能力獨(dú)自滿足你的工程規(guī)范. 但是。 . 選擇Stat 228。 選擇Stat 228。 因?yàn)槟銉H輸入一個(gè)規(guī)范上限，能力統(tǒng)計(jì)打印的是CPU和Cpk，所以你的過程顯示能力不夠，你也能在柱狀圖上看出一些過程數(shù)據(jù)落在規(guī)范上限之外。這些將結(jié)合（集中）起來計(jì)算總的標(biāo)準(zhǔn)偏差。 理想狀況下，所有組的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)相等。 說明： 當(dāng)定義規(guī)范上下限為邊界時(shí)，MINITAB還計(jì)算觀察到的界外%，如果觀察到的界外%不為零，這明確指出了不正確數(shù)據(jù)的數(shù)量。默認(rèn)值為ppm表示。計(jì)算這些能力時(shí)，Minitab評估swithin and sbetween并集中它們來評估stotal。這些方法的優(yōu)點(diǎn)的討論見[1]。在評估不使用偏移常數(shù)時(shí)，不點(diǎn)擊Use unbiasing constants. 4 點(diǎn)擊 OK. 能力分析 (組間/組內(nèi))舉例 假設(shè)你對這樣的過程能力感興趣，這個(gè)過程是用涂層輥在紙上涂一薄涂層。 選擇Stat 228。Cpk指數(shù)表明生成的零件是否在公差范圍內(nèi)。Weibull曲線從過程形狀和刻度產(chǎn)生。使用帶優(yōu)化BoxCox能力轉(zhuǎn)化的能力分析 (正態(tài) 分布) 。 ——當(dāng)數(shù)據(jù)在幾行時(shí)，選擇Subgroups across rows of，并在對話框中輸入包含行的列號(hào)。 ——通過輸入δ公差來代替六倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差間隔（過程均值每邊3倍δ）來計(jì)算能力統(tǒng)計(jì)。 these 統(tǒng)計(jì)s, MINITAB estimates s整體 considering the variation f或 t