【正文】 he whole study. Weibull分布家族 Weibull分布實際上是一族分布，包括指數(shù)分布和Rayleigh分布。 3 在 Scale parameter中, 選擇Hist或ical value, 輸入一個正的刻度值。Ppk and PPU指數(shù)告訴你過程是否將生產(chǎn)出在公差之內(nèi)的產(chǎn)品。最后，過程能力圖給出了與規(guī)范相比較的過程可變性圖示看法。 使用 BoxCox轉(zhuǎn)化, 數(shù)據(jù) 必須是正數(shù)。 Quality Tools 228。 評估子對話框 ——評估過程標準偏差(s)的不同方法—見 評估過程變差。 Cp, Cpk, CPU, and CPL 描述的是過程的潛在能力—在過程沒有偏移時的能力。 能力 sixpack (正態(tài)概率模型)舉例 假設(shè)你在汽車廠的裝配發(fā)動機的部門工作。 Quality Tools 228。 在能力柱狀圖上，數(shù)據(jù) 大致服從正態(tài)曲線。為保證產(chǎn)品質(zhì)量，你每天測量10塊地板磚的彎曲度，連續(xù)抽樣10天。比較R圖和平均值圖上的點是否互相跟隨也是非常重要的。柱狀圖 和正態(tài)概率圖能檢驗數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。 做能力 sixpack (組間/組內(nèi)) 1 選擇 Stat Quality Tools 228。 評估子對話框 ——用不同的方法評估過程標準偏差 (s) 。你從25個連續(xù)的輥子中取了3個樣，并測量薄膜厚度，這個厚度必須是50 177。在單個觀察值圖和移動極差圖上沒有點互相跟隨，又表明過程穩(wěn)定。對非正態(tài)數(shù)據(jù)兩種方法的比較，見非正態(tài)數(shù)據(jù)。這可能使那組數(shù)據(jù)的控制界限不同。如果你不 輸入數(shù)值, MINITAB 將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲得最大可能性的評估。優(yōu)于當(dāng)作正態(tài)情況下平均值和變差的評估。Ppk () 小于指標線 , 所以你的過程能力不足。 能力分析（二項式）產(chǎn)生一個包括下面內(nèi)容的過程能力報告： P 圖——檢驗過程是否受控。 丟失的數(shù)據(jù) 如果一個觀察值丟失了，在P圖上將有一個缺口，而那里組容量線已畫出來了。 執(zhí)行一個能力分析（二項式分布模型） 能力分析（二項式分布模型）舉例 假設(shè)你負責(zé)評估電話銷售部門的響應(yīng)速度，就是回復(fù)呼叫的能力如何。 結(jié)果分析 P圖表明有一個點在控制限外，累計的缺陷%圖顯示估計的整體缺陷率似乎穩(wěn)定在22%左右。例如，如果你生產(chǎn)電線，你可能想記錄一根電線的破裂處的數(shù)量，如果線的長度變化，你將必須記錄每根樣品線的長度。 數(shù)據(jù) 每個工作表的列中應(yīng)包含子組的缺陷數(shù)或缺陷。相對于樣品數(shù)量的DPU（單位缺陷）圖允許你檢驗兩者之間有無關(guān)系。 選項 能力分析（泊松分布）對話框 ——如果你已知道過程參數(shù)或從過去數(shù)據(jù)的輸入得到的估計值，輸入歷史的m (過程平均值)值。 Quality Tools 228。 除了丟失的觀察值外，其它圖形相似。 ——缺陷率圖，檢驗DPU是否受項目取樣數(shù)量的影響。泊松數(shù)據(jù)通常與在一個項目中觀察到的缺陷有關(guān)，這個項目占用了指定數(shù)量的時間和空間。 能力分析 (Binomial) 試驗子對話框 ——在4個特殊原因的試驗中選擇——見做特殊原因的試驗，用為特殊原因定義試驗，校準試驗的敏感度。 子組大小在其他圖上沒有意義，因為這些圖只顯示缺陷%。 假設(shè)你已收集了檢驗零件的數(shù)量和不合格零件的數(shù)量，所有數(shù)據(jù)都是變化的，在一列中輸入不合格零件的數(shù)量，如果總的檢驗數(shù)量變化，那么在另一列中輸入子組容量?；蛘撸憧梢杂涗浢刻祛A(yù)定工作的人數(shù)和每天的生病的人數(shù)。 能力 Sixpack (Weibull). 3 In Single column, 輸入 Warping. In Subgroup size, type 10. 4 In Upper spec, type 8. 點擊 OK. 結(jié)果說明 能力柱狀圖沒有顯示假設(shè)模型和數(shù)據(jù)間的明顯差異，在Weibull概率圖上，數(shù)據(jù)點也大致是一條直線。 ——用自己的標題代替默認的圖形標題。 3 、在Lower spec 或 Upper spec中, 分別輸入規(guī)范的上限或下限,，必須至少輸入一個。 數(shù)據(jù)必須是正數(shù)。這個計算是基于Weibull分布的形狀和比例參數(shù)的最大可能性評估上進行的，它優(yōu)于在正態(tài)分布下的平均值和變差評估。在能力 柱狀圖中, 數(shù)據(jù) 大致服從正態(tài)曲線. 在正態(tài)概率涂上，數(shù)據(jù)點也大致服從一條直線。 能力統(tǒng)計 當(dāng)你使用能力分析 (組間/組內(nèi))時, MINITAB 計算整體能力統(tǒng)計 (Pp, Ppk, PPU, and PPL) 和 組間/組內(nèi)能力統(tǒng)計s (Cp,Cpk, CPU, and CPL). 這些統(tǒng)計的說明, 見能力 統(tǒng)計 能力 sixpack (組間/組內(nèi))舉例 假設(shè)你對帶一層薄膜的紙涂層輥的過程能力感興趣，你關(guān)心的是紙被涂上正確的薄膜厚度。 試驗子對話框 ——在8個指明原因的試驗中選擇—見做指明原因的試驗。 理想情況下，所有的子組容量相等，如果你的子組容量因為數(shù)據(jù)丟失或樣品數(shù)量不等而不同時，在評估組間變差時，只使用大多數(shù)子組容量相等的子組數(shù)據(jù)。 能力 Sixpack (組間/組內(nèi)) 允許你大致評估過程能力和同時顯示下列信息： ——單個觀察值圖 ——移動極差圖 ——一個R 圖 或 S 圖 ——過程數(shù)據(jù)的柱狀圖 ——正態(tài)概率圖 ——過程能力圖 ——組間/組內(nèi)和整體能力統(tǒng)計Cp, Cpk, Cpm (如果指明目標值), swithin, sbetween, 和 stotal。 結(jié)果說明 在平均值圖 和 R 圖上，點隨機地分布在控制限之間。表明1號供應(yīng)商需要提高過程。 運行圖上的點隨機水平分布，沒有偏移趨勢，也表明過程穩(wěn)定。你決定運行一個能力 sixpack 來看 1號供應(yīng)商是否獨自有能力滿足你的工程規(guī)范。 當(dāng)使用子組平均標準偏差(Sbar)來估計s時， MINITAB 顯示一個S 圖. 當(dāng)使用集中標準標準偏差來估計s，并且子組容量小于10時， MINITAB 顯示一個R 圖。 Tests sub對話框 ——在8個指明原因的測試中選擇—見 做指明原因的測試。 運行 能力 sixpack (正態(tài) 概率模式) 當(dāng)有子組容量不等的數(shù)據(jù)時，在一列中輸入數(shù)據(jù)，在另一列中輸入組號。 Pp, Ppk, and s整體 R圖或運行圖通常用于檢驗過程是否受控。 能力分析 (Weibull). 在 Single column中, 輸入 Warping. 4 、在 Upper spec中, 輸入 8. 點擊 OK. 結(jié)果說明 能力柱狀圖沒有顯示假設(shè)模型和數(shù)據(jù)之間的明顯差異。 輸入形狀和刻度參數(shù)的歷史值 1 在能力分析 (Weibull) 或 能力 Sixpack (Weibull) 主對話框中，點擊選項。這些能力統(tǒng)計的解釋，見能力統(tǒng)計。 說明：當(dāng)定義規(guī)范的上下限為邊界時， MINITAB 還計算觀察到的界外%，如果觀察到的界外%趨于非0的話，這是對不正確數(shù)據(jù)的明顯指示。 Quality Tools 228。優(yōu)于當(dāng)作在正態(tài)情況下的平均值和變差的評估。 能力分析 (Weibull 分布) 當(dāng)數(shù)據(jù)服從Weibull分布時，使用能力分析 (Weibull) 命令來產(chǎn)生一個過程能力報告。 在Lower spec，輸入47，在Upper spec中，輸入53，點擊 OK。3 to meet engineering specifications. 選擇下列之一： ——平均移動極差（默認）——選擇Average moving Use moving range of length并輸入一個數(shù)字，可以改變移動極差的長度。與整體變差有關(guān)的能力統(tǒng)計是Pp, Ppk, PPU, and PPL. 計算s整體時，MINITAB使用所有數(shù)據(jù)的標準差。這些統(tǒng)計的說明，見能力統(tǒng)計。 ——僅執(zhí)行組間/組內(nèi)分析，或僅執(zhí)行整體分析，默認值為兩個都執(zhí)行。 ——如果你從過去數(shù)據(jù)已知道過程參數(shù)或估計值，輸入以往的m 值（過程平均值）和組內(nèi)標準偏差s和/或組間標準偏差s。在Subgroup size中，輸入子組容量或子組指示器的列號。 數(shù)據(jù) 你可以使用按組（每組兩個或更多的觀察值）取的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可以在一列，或幾列。 能力分析（組間/組內(nèi)）計算組內(nèi)標準偏差和組間標準偏差。 點擊BoxCox power transf或mation (W = Y**Lambda)，選擇Lambda = （平方根），在每個對話框中點擊Ok 所以你可以用l = 。 結(jié)果說明 如果你想解釋過程能力統(tǒng)計，數(shù)據(jù)應(yīng)大致服從正態(tài)分布。 能力分析（正態(tài)分布模型）舉例 假設(shè)你工作在一個汽車廠的裝配工程部，零件之一的凸輪軸的尺寸，必須在600177。 在能力分析（正態(tài)）或能力SIXPACK（正態(tài)）主對話框中，點擊“Estimate”。 l 說明:當(dāng)子組容量為1時,組內(nèi)變差的評估是在移動極差的基礎(chǔ)上進行的,相臨的測量值被有效地認為是另一組數(shù)據(jù). 能力統(tǒng)計 當(dāng)使用正態(tài)分布模型進行能力分析時，MINITAB計算與組內(nèi)變差有關(guān)的能力統(tǒng)計（Cp, Cpk, CPU, andCPL）和整體變差有關(guān)的能力統(tǒng)計(Pp, Ppk PPU, PPL)。 ——顯示用百分比或ppm表示的看到的性能，期望的“組內(nèi)”性能，和預(yù)期的“整體”性能。 選項 能力分析（正態(tài)分布）對話框 ——定義規(guī)范的上、下界為“界限”，表示測量值不能落在界限之外，因此，對于界限來說，希望的規(guī)范外的百分率為0，如果選擇界限，那么規(guī)范的上、下限在分析時將被上、下界限替代。 如果一個觀察值丟失了，MINITAB在計算時將予以忽略。 能力分析（正態(tài)分布） 當(dāng)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布或具有BoxCox轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)時，可用能力分析（正態(tài)分布）來產(chǎn)生一個能力分析報告。見[9]的討論，Cpm可通過在選項子對話框中輸入一個目標值來計算。 能力統(tǒng)計分析 過程能力統(tǒng)計是過程能力的數(shù)值,用來衡量過程滿足標準的能力程度,這些統(tǒng)計量是單個的和沒有單位的，所以可以比較不同過程的的能力，能力統(tǒng)計基本上是允許的過程波動（標準界限的范圍）與實際過程波動（6δ）的比值。 SIXPACK能力分析（正態(tài)分布） 連同這個能力統(tǒng)計的子集一起,結(jié)合下面的圖表深入了解單個的顯示值的含義： ——單個數(shù)據(jù)圖，R 或 S(離差),以及運行圖,可用來檢驗過程是否受控. ——能力柱狀圖和正態(tài)分布圖,可用來檢驗數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布. SIXPACK能力分析（組間/組內(nèi)）適用于組間有很強變差來源的子組數(shù)據(jù), SIXPACK能力分析（組間/組內(nèi)）連同這個能力統(tǒng)計的子集一起,結(jié)合下面的圖表深入了解單個的顯示值的含義： ——單個極差,離差圖和極差和離差圖,可用于檢驗過程受控狀態(tài). ——柱狀圖和正態(tài)分布圖可用于檢驗數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況 ——能力圖顯示了與規(guī)范比較后的過程變異 能力分析（Weibull分布） 畫出基于過程形狀和比例的Weibull曲線覆蓋單個測量值的能力柱狀圖，這有助于進行Weibull分布的視覺評估。 能力分析（正態(tài)） 畫出單個測量值的能力柱狀圖，用一條基于過程平均值和標準偏差的正態(tài)曲線覆蓋在柱狀圖上，這個圖形有助于進行正態(tài)假設(shè)的視覺評估。明白了子組變差的來源，可以為你提供過程更真實的潛在能力評估。能力指數(shù)或統(tǒng)計指數(shù)都是評估過程能力的一種方法，因為它們都沒有單位，所以，可以用能力統(tǒng)計表來比較不同過程的能力。在評估過程能力之前，過程必須受控。這些統(tǒng)計分析建立在兩個假設(shè)的基礎(chǔ)上，