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minitab能力分析命令介紹(留存版)

2025-08-09 21:58上一頁面

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【正文】 thin。如果整個子組丟失,在控制圖上會產(chǎn)生一個缺口。 ——用自己的標題代替默認的圖形標題。停止2號供應(yīng)商的供貨后,劣質(zhì)裝配產(chǎn)品的數(shù)量有效降低了,但是,問題并沒有完全解決。Cp () 值and Cpk () 。能力 Sixpack (組間/組內(nèi)) 當你懷疑有組內(nèi)和組間變差時,使用能力Sixpack(組間/組內(nèi)) 命令。如果不指明m 或 s 值, MINITAB 將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中評估。 結(jié)果說明 如果你想解釋過程能力 統(tǒng)計, 你的數(shù)據(jù)必須服從正態(tài) 分布. 這個標準看來已經(jīng)滿足了。轉(zhuǎn)化 數(shù)據(jù), 使用控制 圖 命令下的選項BoxCox 轉(zhuǎn)化, 輸入Lambda = 0(natural log). 更多細節(jié), 見非正態(tài) 數(shù)據(jù)的BoxCox 能力轉(zhuǎn)化。例如,輸入12表示用12倍的標準偏差寬度,過程均值每邊6倍δ來計算。然后你可能記錄檢查的零件總數(shù)和按標準確定的失敗數(shù)量。例如,當更多的項目被抽樣時,如果缺陷率有變小的趨勢,這可能是由于檢驗員疲勞所致,這是一個普遍的問題。 能力分析(泊松分布) 當數(shù)據(jù)服從泊松分布時,使用能力分析(泊松分布)來產(chǎn)生一個能力報告。 丟失的數(shù)據(jù) 如果某個觀察值丟失了,在U圖上將有一個缺口,在那里子組界限已經(jīng)畫出了。 選擇Stat 228。 ——為過程輸入DPU目標值 試驗子對話框 執(zhí)行指明原因的4個試驗——見做指明原因的試驗。當子組大小不等時,必須輸入一個相應(yīng)的子組容量的列。但是可能需要收集更多的數(shù)據(jù)來驗證。 如需要,使用下面列出的選項,然后點擊OK。除了丟失的數(shù)據(jù)外其他的線和圖都相似。相同數(shù)據(jù)的能力 Sixpack (正態(tài))分析, 見 帶BoxCox轉(zhuǎn)化的能力 sixpack舉例。 警告:當你輸入 “已知” 的這些參數(shù)數(shù)值時,要小心這些參數(shù)的細小變化,特別是形狀參數(shù),可能對相關(guān)概率有很大影響。 數(shù)據(jù) 你可以輸入單個的觀察值或按組取的數(shù)據(jù),單個的觀察值應(yīng)在一列中, 分組的數(shù)據(jù)可以在一列中或幾列中。3 以滿足工程規(guī)范。 能力 Sixpack (組間/組內(nèi)). 2 進行下列之一的操作: ——當數(shù)據(jù)在一列時,在Single column中輸入數(shù)據(jù)列號,在 Subgroup size中輸入子組容量或子組號所在的列號。你的數(shù)據(jù)也沒有這種趨勢,表明是穩(wěn)定的過程。 在正態(tài)概率圖上, 這些點大致為直線。零件之一的凸輪軸必須是 600 mm 177。 默認的s是在集中標準偏差基礎(chǔ)上進行的。 如果你有分組的數(shù)據(jù),為了評估過程標準偏差,每組至少有兩個及以上觀察值。因此,你的過程能力不足。它的定義參數(shù)是形狀(b)和刻度(d)。 在Lower spec 或 Upper spec中,,分別輸入規(guī)范界限的上限或下限。 這個報告也包括過程數(shù)據(jù)統(tǒng)計,如平均值,形狀,刻度,目標值(如果輸入的話)和過程規(guī)范;實際的整體能力和觀察到的和預(yù)期的整體性能。 Quality Tools 228。 計算stotal時,MINITAB集中swithin and sbetween. 評估過程偏差(s),的公式,見幫助。 ——是否顯示能力分析圖,默認為顯示。 若需要,可使用下面的選項,然后,點擊OK??偟臉藴势顚⒂糜谟嬎隳芰y(tǒng)計。 Quality Tools 228。分布的左邊尾部落在規(guī)范下限之外,這意味著你有時可已看到不符合規(guī)范下限598mm的凸輪軸. ,這表明他們需要通過減少變差和圍繞目標值定位過程來改進過程。 ——是否顯示能力分析圖,缺省為顯示圖形。 進行以下操作: ——當子組或單個的觀測值在同一列時,輸入數(shù)據(jù)列號到“Single column”中,在“subgroup size”中,輸入子組大小或子組指示器的列號,對于單個數(shù)據(jù),輸入子組大小為 1。 —— 使用Weibull分布模型,使用能力分析(Weibull)和SIXPACK能力(Weibull)。 —— 能力圖顯示了與規(guī)范比較過程的可變性。這些統(tǒng)計分析建立在兩個假設(shè)的基礎(chǔ)上,數(shù)據(jù)來自于一個穩(wěn)定的過程,數(shù)據(jù)服從近似的正態(tài)分布,類似地,能力分析(Weibull)計算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。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。 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。 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 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。 如果一個觀察值丟失了,MINITAB在計算時將予以忽略。 ——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。 說明:當子組容量為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). 在能力分析(正態(tài))或能力SIXPACK(正態(tài))主對話框中,點擊“Estimate”。 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。所以你可以用l = 。 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。在Subgroup size中,輸入子組容量或子組指示器的列號。 ——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。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。3 to meet engineering specifications. 能力分析 (Weibull 分布) 當數(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。 Quality Tools 228。這些能力統(tǒng)計的解釋,見能力統(tǒng)計。 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。當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。 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。 當使用子組平均標準偏差(Sbar)來估計s時, MINITAB 顯示一個S 圖. 當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。 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。 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。 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)。 能力統(tǒng)計 當你使用能力分析 (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。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。 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。 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。 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。 能力分析 (Binomial) ——缺陷率圖,檢驗DPU是否受項目取樣數(shù)量的影響。 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。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。 能力分析(二項式分布模型)舉例 假設(shè)你負責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。 執(zhí)行一個能力分析(二項式分布模型) 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。優(yōu)于當作正態(tài)情況下平均值和變差的評估。這可能使那組數(shù)據(jù)的控制界限不同。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。 評估子對話框 ——用不同的方法評估過程標準偏差 (s) 。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。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。 Quality Tools 228。 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。 Quality Tools 228。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。 3 在 Scale parameter中, 選擇Hist或ical value, 輸入一個正的刻度值。 ——通過輸入δ公差來代替六倍的標準偏差間隔(過程均值每邊3倍δ)來計算能力統(tǒng)計。使用帶優(yōu)化BoxCox能力轉(zhuǎn)化的能力分析 (正態(tài) 分布) 。Cpk指數(shù)表明生成的零件是否在公差范圍內(nèi)。在評估不使用偏移常數(shù)時,不點擊Use unbiasing constants. 4 點擊 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,這個過程是用涂層輥在紙上涂一薄涂層。計算這些能力時,Minitab評估swithin and sbetween并集中它們來評估stotal。 說明: 當定義規(guī)范上下限為邊界時,MINITAB還計算觀察到的界外%,如果觀察到的界外%不為零,這明確指出了不正確數(shù)據(jù)的數(shù)量。 理想狀況下,所有組的數(shù)據(jù)個數(shù)相等。 因為你僅輸入一個規(guī)范上限,能力統(tǒng)計打印的是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。 . 選擇Stat 228。在那里有一個凸輪軸長度連續(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,你看到有兩個凸輪軸的供應(yīng)商,直到他們的產(chǎn)品受控. 降低了2號供應(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,你決定運行一個能力研究看1號供應(yīng)商是否有能力獨自滿足你的工程規(guī)范.
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