【正文】 列中， 分組的數(shù)據(jù)可以在一列中或幾列中。當子組的容量不等時，在一列中輸入子組數(shù)據(jù)，在另一列中放子組代號。 舉例見數(shù)據(jù)。 Tip 為了做一個你能完全解釋的控制圖， 你的數(shù)據(jù)必須服從正態(tài)分布. 如果e Weibull 分布更適合你的數(shù)據(jù) , 一個log正態(tài) 分布大概也比較適合。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。 數(shù)據(jù)必須是正數(shù)。 如果某個子組的一個觀察值丟失了， MINITAB 在為那個子組計算這些統(tǒng)計時忽略它。這可能使那組數(shù)據(jù)的控制界限不同。如果整組數(shù)據(jù)丟失，在平均值圖會出現(xiàn)一個缺口。 執(zhí)行能力 sixpack (Weibull 概率模型) 1 選擇Stat 228。 Quality Tools 228。 能力 Sixpack (Weibull). 2 進行以下之一操作: ——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。 ——當數(shù)據(jù)在幾列時，選擇 Subgroups across rows of, 輸入包含數(shù)據(jù)的列號。 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。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s ， 然后點擊 OK. 選項 選項子對話框 ——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。 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。 —— 改變組數(shù)或觀察值的數(shù)量來顯示運行圖。默認值是25。 ——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。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。 ——用自己的標題代替默認的圖形標題。 能力統(tǒng)計 能力 Sixpack (Weibull) 顯示整體能力統(tǒng)計, Pp and Ppk. 這些計算是在Weibull分布的形狀和刻度的最大可能性基礎(chǔ)上進行的。優(yōu)于當作正態(tài)情況下平均值和變差的評估。 這些統(tǒng)計的說明信息, 見 能力統(tǒng)計 能力 sixpack (Weibull probability model)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，為保證產(chǎn)品質(zhì)量，你每天測量10塊地板磚，連續(xù)進行了10 天。 數(shù)據(jù)的柱狀圖顯示不服從正態(tài) 分布—見帶BoxCox轉(zhuǎn)化的 能力分析舉例。所以你決定執(zhí)行一個Weibull概率模型基礎(chǔ)上的能力sixpack 。 1 . 2 選擇 Stat 228。 Quality Tools 228。 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。但是， 能力圖顯示過程不滿足規(guī)范。Ppk () 小于指標線 , 所以你的過程能力不足。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。 能力分析(二項分布) 當數(shù)據(jù)服從二項式分布時，用能力分析(二項式)產(chǎn)生一個過程能力報告。二項式分布通常用來記錄由抽樣總數(shù)產(chǎn)生的缺陷項目數(shù)。例如，你可能有一個通過/失敗的標準來確定一個項目是不是缺陷。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?；蛘?，你可以記錄每天預定工作的人數(shù)和每天的生病的人數(shù)。 如果數(shù)據(jù)滿足下列條件，使用能力分析（二項式）： ——每個項目在同樣條件下 ——每個項目可能導致一個或兩個可能的結(jié)果（成功/失敗，可行/不可行） ——對每個項目，成功（或失?。┑母怕氏嗟?——每個項目的結(jié)果都是互相獨立的。 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。 圖 of cumulative %defective——檢驗?zāi)闶欠褚褟淖銐虻臉颖臼占瘮?shù)據(jù)以對缺陷%有一個穩(wěn)定的評估。 柱狀圖 of %defective——顯示從收集的樣本中缺陷%的整體分布。 Defective rate plot——檢驗缺陷%是否受取樣項目數(shù)量的影響。 數(shù)據(jù) 使用服從二項式分布的數(shù)據(jù)工作表中每列的項目應(yīng)包含每組的缺陷數(shù)。當子組容量不等時，你必須要輸入子組容量的列。 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。 不合格品數(shù)量 檢驗量 11 1003 12 968 9 897 13 1293 9 989 15 1423 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。除了丟失的數(shù)據(jù)外其他的線和圖都相似。 不等的子組大小 在P圖中，控制限是子組大小的函數(shù)。一般來說，在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。當子組大小不等時，相對于樣本大小的缺陷%的線允許你檢驗兩者之間是否有關(guān)系。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。子組大小在其他圖上沒有意義，因為這些圖只顯示缺陷%。 執(zhí)行一個能力分析（二項式分布模型） 選擇Stat 228。 Quality Tools 228。 能力分析 (Binomial). 在Defectives,中，輸入包含缺陷數(shù)的列。 進行下列之一的操作： ——當樣本數(shù)是常數(shù)時，在Constant size中輸入樣本數(shù) ——當樣本數(shù)不同時，在Use sizes in中輸入包含樣本數(shù)的列。 如需要，使用下面列出的選項，然后點擊OK。 選項 能力分析（二項式）子對話框 ——輸入缺陷比例的歷史數(shù)據(jù)，這個值必須在0到1之間。 ——輸入缺陷%的目標值。 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。 選項子對話框 ——選擇打印的顏色配置 ——用自己的標題代替默認的圖形標題。 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，就是回復呼叫的能力如何。你每天記錄銷售代表無效的沒有回復的數(shù)量，記錄20天。你也記錄總的呼叫數(shù)。 . 選擇Stat 228。 Quality Tools 228。 能力分析 (Binomial) 在Defectives中，輸入Unavailable. 在Use sizes in中，輸入Calls，點擊OK。 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。但是可能需要收集更多的數(shù)據(jù)來驗證?？雌饋順颖緮?shù)并不影響缺陷率。，這是很低的。這個過程需要大量改進。 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。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。這個項目的取樣數(shù)量可能變化，所以你也要保留取樣數(shù)量的記錄。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?；蛘撸绻闵a(chǎn)器具，你可能想記錄器具表面擦傷的數(shù)量，因為表面大小不同，你也要記錄每個樣品表面的大小。 當數(shù)據(jù)滿足下列條件時，使用能力分析（泊松分布）： ——每個項目單位空間或單位時間的缺陷率相同 ——在不同項目中觀察到的缺陷數(shù)彼此獨立。 能力分析（泊松分布）為服從泊松分布的數(shù)據(jù)產(chǎn)生一個過程能力報告，這個報告包括以下內(nèi)容： ——U 圖，在報告產(chǎn)生的時間里檢驗過程是否受控。 ——累積的平均DPU（單位缺陷）圖，檢驗?zāi)銖淖銐驑悠分惺占臄?shù)據(jù)是否有穩(wěn)定的平均評估值。 ——DPU柱狀圖，顯示收集的單位缺陷的整體分布。 ——缺陷率圖，檢驗DPU是否受項目取樣數(shù)量的影響。 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。當子組大小不等時，必須輸入一個相應(yīng)的子組容量的列。 假設(shè)你已收集每單位的缺陷數(shù)的數(shù)據(jù)和單位數(shù)量的大小。對于任一給定單位，數(shù)量可能都不同，在一列中輸入缺陷數(shù)，如果單位大小不同，在另一列中輸入單位大小。 不合格數(shù) 檢驗數(shù) 3 89 4 94 7 121 2 43 11 142 6 103 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。除了丟失的觀察值外，其它圖形相似。 子組大小不等時 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。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，如果當更多的項目被取樣時，你注意到DPU有變小的趨勢，這可能由疲勞的檢驗人員造成，這是一個普遍的問題。子組大小在其他圖上沒有影響，因為它們只顯示DPU。 執(zhí)行一個能力分析（泊松分布模型） 選擇Stat Quality Tools 能力分析 (Poisson). 在Defects中，輸入包含缺陷數(shù)的列。 進行下列之一的操作： ——當單位大小相同時，在Constant size中輸入單位大小 ——當單位大小不同時，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，然后點擊OK。 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。 ——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。 調(diào)整試驗的靈敏度——使用定義指明原因的試驗 選項子對話框 選擇使用滿顏色、分部顏色或黑白色的打印設(shè)置。 用自己的標題取代默認的圖形標題 能力分析（泊松分布模型）舉例 假設(shè)你在電線生產(chǎn)廠從事有關(guān)電線絕緣過程有效性的工作，你取隨機的電線長度，然后通過施加一個試驗電壓來找 出絕緣的薄弱點。你記錄薄弱點的數(shù)量和每根線的長度。 選擇Stat 228。 Quality Tools 228。 能力分析 (Poisson). 在Defects中，輸入Weak Spots. 在Uses sizes in中，輸入Lengths，點擊OK。 結(jié)果分析 U圖表明有3個點超出控制限，累積的平均DPU（單位缺陷），這表明已收集足夠的樣品對平均DPU有一個很好的評估。DPU的比率看來部首線長度的影響。