【正文】 DPU的比率看來部首線長度的影響。 Quality Tools 228。 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。 子組大小在其他圖上沒有影響，因為它們只顯示DPU。除了丟失的觀察值外，其它圖形相似。 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。 ——缺陷率圖，檢驗DPU是否受項目取樣數(shù)量的影響。 當(dāng)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。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。看起來樣本數(shù)并不影響缺陷率。 能力分析 (Binomial) 你也記錄總的呼叫數(shù)。 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(zhǔn)試驗的敏感度。 選擇Stat 228。子組大小在其他圖上沒有意義，因為這些圖只顯示缺陷%。 不等的子組大小 在P圖中，控制限是子組大小的函數(shù)。 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。 柱狀圖 of %defective——顯示從收集的樣本中缺陷%的整體分布?；蛘?，你可以記錄每天預(yù)定工作的人數(shù)和每天的生病的人數(shù)。 能力分析(二項分布) 當(dāng)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。 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。 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。 ——用自己的標(biāo)題代替默認的圖形標(biāo)題。 —— 改變組數(shù)或觀察值的數(shù)量來顯示運行圖。 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。 執(zhí)行能力 sixpack (Weibull 概率模型) 1 選擇Stat 228。 數(shù)據(jù)必須是正數(shù)。當(dāng)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。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。 能力Sixpack(Weibull分布) 當(dāng)Weibull分布與你的過程數(shù)很接近時,你可以用能力Sixpack(Weibull分布)命令來大致估計過程能力, 能力Sixpack(Weibull分布)在一個顯示面上結(jié)合了以下信息： —— 一個 圖形（或?qū)τ趩蝹€觀察值的圖形） —— 一個R 圖（或單值的MR圖） —— 最近25組數(shù)據(jù)（或最后25組）的運行圖 —— 過程數(shù)據(jù)的能力圖 —— 一個Weibull分布圖 —— 過程柱狀圖圖 —— 整體能力統(tǒng)計Pp, Ppk,，形狀(b), 和刻度 (d) R圖或運行圖可用于檢驗過程是否受控。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。 因為你想確定整個輥子的薄膜是否均勻，所以你用MINITAB 來執(zhí)行能力 Sixpack (組間/組內(nèi)). 1 打開工作表 . 2 選擇 Stat 228。 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。—見非正態(tài) 數(shù)據(jù) 。 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。 ——當(dāng)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。 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)。結(jié)合能力統(tǒng)計,這個信息有助于你評估過程是否受控和產(chǎn)品是否滿足規(guī)范。 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(biāo)值), swithin, sbetween, 和 stotal。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。例如，輸入12表示用12倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差寬度，過程均值每邊6倍δ來計算。 評估子對話框 ——用不同的方法評估過程標(biāo)準(zhǔn)偏差 (s) 。 如需要，使用下列的任何選項s ， 然后點擊 OK. 選項 能力 Sixpack (組間/組內(nèi)) 對話框 ——如果從過去數(shù)據(jù)評估中已知過程參數(shù)，輸入m (t過程平均值) 和 s (過程潛在標(biāo)準(zhǔn)偏差) 。 做能力 sixpack (組間/組內(nèi)) 1 選擇 Stat Quality Tools 228。子組數(shù)據(jù)可以在一列或幾列中。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。 Cpk ()值和Ppk () , 所以，你的過程能力不足。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。 Quality Tools 228。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。 有時你可以看到凸輪軸的平均值不滿足規(guī)范下限598 mm的要求。 在能力柱狀圖上，數(shù)據(jù) 大致服從正態(tài)曲線。比較R圖和平均值圖上點是否互相跟隨也是非常重要的。 Quality Tools 228。 在檢查存貨記錄的基礎(chǔ)上，你發(fā)現(xiàn)凸輪軸有兩個供應(yīng)商，R圖顯示2號供應(yīng)商的凸輪軸產(chǎn)品超出界限，所以你決定停止它的供貨直到它的產(chǎn)品在控制限內(nèi)。 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。當(dāng)計算這些統(tǒng)計時, MINITAB 評估 s整體 時考慮的是整個研究中的變差。 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。例如，輸入12表示用12倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差寬度，過程均值每邊6倍δ來計算。 評估子對話框 ——評估過程標(biāo)準(zhǔn)偏差(s)的不同方法—見 評估過程變差。 如需要，使用下列的任何選項s ， 然后點擊 OK. 選項 能力 Sixpack (正態(tài)) 對話框 ——如果從過去數(shù)據(jù)評估中已知過程參數(shù)，輸入m (t過程平均值) 和 s (過程潛在標(biāo)準(zhǔn)偏差) 。 Quality Tools 228。這樣的忽略可能使控制圖中心線和控制限變化。 使用 BoxCox轉(zhuǎn)化, 數(shù)據(jù) 必須是正數(shù)。 數(shù)據(jù) 你可以輸入單個的觀察值或分組的數(shù)據(jù)。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。 表明過程有相當(dāng)?shù)哪芰?，但還能改進。 Quality Tools 228。 Suppose you are interested in the 能力 of a process that coats rolls of paper with a thin film. You are concerned that the paper is being coated with the c或rect thickness of film and that the coating is applied evenly throughout the roll. You take three samples from 25 consecutive rolls and measure coating thickness. The thickness must be 50 177。你關(guān)心的是紙涂上正確的厚度，并且通過輥子均勻地進行。在評估不使用偏移常數(shù)時，不點擊Use unbiasing constants. 改變評估sbetween的方法。 計算stotal時，MINITAB集中swithin and sbetween. 評估過程偏差(s),的公式，見幫助。與總的變差有關(guān)的能力統(tǒng)計是Cp, Cpk, CPU, and CPL。然后，stotal通常用于計算能力分析。 能力統(tǒng)計 當(dāng)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（Cp,Cpk, CPU, and CPL）。 ——是否顯示能力分析圖，默認為顯示。例如，輸入12表示用12倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差寬度，過程均值每邊6倍δ來計算。 評估子對話框 評估組內(nèi)和組間標(biāo)準(zhǔn)偏差的不同方法見評估過程變差。如果你選擇一個邊界，MINITAB不計算另一邊界的能力統(tǒng)計。 若需要，可使用下面的選項，然后，點擊OK。 能力分析 (組間/組內(nèi)) 進行下列之一的操作： ——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列時，在Single column中輸入數(shù)據(jù)列號。如果由于丟失數(shù)據(jù)或子組容量不相等使得你的子組數(shù)據(jù)個數(shù)不完全一樣，在計算組間變差時，只使用大多數(shù)子組容量相等的子組計算。 這個報告還包括過程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，如過程平均值，目標(biāo)值，如果你輸入一個的話，總的（組間/組內(nèi)）和整體標(biāo)準(zhǔn)偏差和觀察到的和預(yù)期的性能?？偟臉?biāo)準(zhǔn)偏差將用于計算能力統(tǒng)計。在這些條件下，整個過程變差既包括組間變差也包括組內(nèi)變差。 你決定執(zhí)行用這個數(shù)據(jù)執(zhí)行一個Weibull模型的能力分析，見怎么比較擬合數(shù)據(jù)見能力分析的例子（Weibull分布模型）。 點擊選項s. Quality Tools 228。如圖上垂直線所標(biāo)出的。 Control 圖s 228。 柱狀圖顯示你的餓數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，所以你決定使用BoxCox能力轉(zhuǎn)化盡量使數(shù)據(jù)“更符合正態(tài)分布”。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(biāo)值定位過程來改進過程。 指定評估組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差的方法。這些方法的相關(guān)優(yōu)點見參考文獻[1]。 組內(nèi)能力描述了在變化和偏移能評估時，過程相對于規(guī)范界限運行的能夠達到的能力， 整體和組內(nèi)變差的差異指出了過程失控或組內(nèi)能力不能評估的變差來源。 Cp, Cpk, CPU, and CPL描述了過程的潛在能力——在過程的子組均值沒有改變和漂移時過程的能力。 ——是否顯示能力分析圖，缺省為顯示圖形。 ——僅進行組內(nèi)或整體分析，默認為兩個都計算。見估計過程變差 選項子對話框 當(dāng)數(shù)據(jù)嚴(yán)重歪斜時，可使用BoxCox能力轉(zhuǎn)化。 如果需要，可以使用下面列出的所有選項，然后點