【正文】 結(jié)果分析 U圖表明有3個(gè)點(diǎn)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(duì)平均DPU有一個(gè)很好的評(píng)估。 選擇Stat 228。 ——為過程輸入DPU目標(biāo)值 試驗(yàn)子對(duì)話框 執(zhí)行指明原因的4個(gè)試驗(yàn)——見做指明原因的試驗(yàn)。 在Defects中，輸入包含缺陷數(shù)的列。例如，如果當(dāng)更多的項(xiàng)目被取樣時(shí)，你注意到DPU有變小的趨勢(shì)，這可能由疲勞的檢驗(yàn)人員造成，這是一個(gè)普遍的問題。 丟失的數(shù)據(jù) 如果某個(gè)觀察值丟失了，在U圖上將有一個(gè)缺口，在那里子組界限已經(jīng)畫出了。當(dāng)子組大小不等時(shí)，必須輸入一個(gè)相應(yīng)的子組容量的列。 ——DPU柱狀圖，顯示收集的單位缺陷的整體分布。或者，如果你生產(chǎn)器具，你可能想記錄器具表面擦傷的數(shù)量，因?yàn)楸砻娲笮〔煌?，你也要記錄每個(gè)樣品表面的大小。 能力分析（泊松分布） 當(dāng)數(shù)據(jù)服從泊松分布時(shí)，使用能力分析（泊松分布）來產(chǎn)生一個(gè)能力報(bào)告。但是可能需要收集更多的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證。 Quality Tools 228。你每天記錄銷售代表無效的沒有回復(fù)的數(shù)量，記錄20天。 如需要，使用下面列出的選項(xiàng)，然后點(diǎn)擊OK。 在Defectives,中，輸入包含缺陷數(shù)的列。 例如，當(dāng)更多的項(xiàng)目被抽樣時(shí)，如果缺陷率有變小的趨勢(shì)，這可能是由于檢驗(yàn)員疲勞所致，這是一個(gè)普遍的問題。除了丟失的數(shù)據(jù)外其他的線和圖都相似。當(dāng)子組容量不等時(shí)，你必須要輸入子組容量的列。 圖 of cumulative %defective——檢驗(yàn)?zāi)闶欠褚褟淖銐虻臉颖臼占瘮?shù)據(jù)以對(duì)缺陷%有一個(gè)穩(wěn)定的評(píng)估。然后你可能記錄檢查的零件總數(shù)和按標(biāo)準(zhǔn)確定的失敗數(shù)量。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。 Quality Tools 228。 這些統(tǒng)計(jì)的說明信息, 見 能力統(tǒng)計(jì) 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(cè)量10塊地板磚，連續(xù)進(jìn)行了10 天。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(jì)算。 警告：當(dāng)你輸入 “已知” 的這些參數(shù)數(shù)值時(shí)，要小心這些參數(shù)的細(xì)小變化，特別是形狀參數(shù)，可能對(duì)相關(guān)概率有很大影響。 ——當(dāng)數(shù)據(jù)在幾列時(shí)，選擇 Subgroups across rows of, 輸入包含數(shù)據(jù)的列號(hào)。如果整組數(shù)據(jù)丟失，在平均值圖會(huì)出現(xiàn)一個(gè)缺口。轉(zhuǎn)化 數(shù)據(jù), 使用控制 圖 命令下的選項(xiàng)BoxCox 轉(zhuǎn)化, 輸入Lambda = 0(natural log). 更多細(xì)節(jié), 見非正態(tài) 數(shù)據(jù)的BoxCox 能力轉(zhuǎn)化。 數(shù)據(jù) 你可以輸入單個(gè)的觀察值或按組取的數(shù)據(jù)，單個(gè)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。 當(dāng)使用Weibull模型時(shí)，MINITAB僅計(jì)算整體能力統(tǒng)計(jì)，Pp和 Ppk。 能力圖顯示Cpk值() 和 Ppk值 () , 所以你的過程可能要進(jìn)行一些改進(jìn)。 結(jié)果說明 如果你想解釋過程能力 統(tǒng)計(jì)， 你的數(shù)據(jù)必須服從正態(tài) 分布. 這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)看來已經(jīng)滿足了。3 以滿足工程規(guī)范。 ——用自己的標(biāo)題代替默認(rèn)的圖形標(biāo)題。—見 評(píng)估過程變差 選項(xiàng)子對(duì)話框 ——當(dāng)你有很歪斜的數(shù)據(jù)時(shí)，使用BoxCox能力轉(zhuǎn)化 。如果不指明m 或 s 值， MINITAB 將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中評(píng)估。 能力 Sixpack (組間/組內(nèi)). 2 進(jìn)行下列之一的操作： ——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列時(shí)，在Single column中輸入數(shù)據(jù)列號(hào)，在 Subgroup size中輸入子組容量或子組號(hào)所在的列號(hào)。 使用BoxCox 轉(zhuǎn)化時(shí), 數(shù)據(jù) 必須是正數(shù)。 最后,能力圖給出了過程相對(duì)于規(guī)范可變性 的圖示看法。能力 Sixpack (組間/組內(nèi)) 當(dāng)你懷疑有組內(nèi)和組間變差時(shí)，使用能力Sixpack（組間/組內(nèi)） 命令。你的數(shù)據(jù)也沒有這種趨勢(shì)，表明是穩(wěn)定的過程。 能力 Sixpack (正態(tài)). 3 在 Single column中, 輸入 Warping. 在Subgroup size中, 輸入 10. 4 在Upper spec中, 輸入 8. 5 點(diǎn)擊 選項(xiàng)s. 6 點(diǎn)擊 BoxCox power transf或mation (W = Y**Lambda). 選擇 Lambda = (square root).然后在每個(gè)對(duì)話框中點(diǎn)擊OK。從前面的分析中，你發(fā)現(xiàn)地板磚數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布, 使用lambda 轉(zhuǎn)化可以使數(shù)據(jù) “更正態(tài).” 詳細(xì)情況, 見 帶BoxCox轉(zhuǎn)化的能力分析舉例。Cp () 值and Cpk () 。 在正態(tài)概率圖上, 這些點(diǎn)大致為直線。你的數(shù)據(jù)也沒有這種趨勢(shì)，表明是穩(wěn)定的過程。 能力 Sixpack (正態(tài)). 3在 Single column中, 輸入 Supp1. 在 Subgroup size中, 輸入 5. 4 在 Lower spec中, 輸入 598. 在 Upper spec中, 輸入 602. 點(diǎn)擊 OK. 停止2號(hào)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。零件之一的凸輪軸必須是 600 mm 177。 說明：當(dāng)使用子組平均極差(Rbar)來估計(jì)s時(shí)， MINITAB 顯示一個(gè) R 圖。 計(jì)算 這些能力時(shí), Minitab 評(píng)估 swithin 時(shí)，考慮的是組內(nèi)變差。 ——用自己的標(biāo)題代替默認(rèn)的圖形標(biāo)題。 默認(rèn)的s是在集中標(biāo)準(zhǔn)偏差基礎(chǔ)上進(jìn)行的。如果不指明m 或 s 值， MINITAB 將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中評(píng)估。 能力 Sixpack (正態(tài)). 2 、進(jìn)行下列之一操作: ——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列時(shí)，在Single column中輸入數(shù)據(jù)列號(hào)，在 Subgroup size中輸入子組容量或子組號(hào)所在的列號(hào)。如果整個(gè)子組丟失，在控制圖上會(huì)產(chǎn)生一個(gè)缺口。 如果你有分組的數(shù)據(jù)，為了評(píng)估過程標(biāo)準(zhǔn)偏差，每組至少有兩個(gè)及以上觀察值。單個(gè)觀察值必須在一列中，分組數(shù)據(jù)可以在一列或幾列中。與能力 統(tǒng)計(jì)比較的結(jié)果，有助于你評(píng)估過程是否受控和滿足規(guī)范。 能力 Sixpack (正態(tài)分布) 當(dāng)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布或你有BoxCox轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)時(shí)，使用能力 Sixpack (正態(tài)) 命令大致估算過程能力能力 Sixpack 同時(shí)顯示以下信息： ——一個(gè)圖形 (或單個(gè)觀察值的單個(gè)圖形) ——一個(gè)R圖或S 圖t (或單個(gè)觀察值的MR圖) ——最少25組數(shù)據(jù)的運(yùn)行圖 (或至少25個(gè)觀察值) —過程數(shù)據(jù)柱狀圖 —— 正態(tài)分布圖 ——過程能力圖 ——組內(nèi)和整體能力統(tǒng)計(jì)：Cp, Cpk, Cpm (如果輸入的話), 以及swithin。因此，你的過程能力不足。 Quality Tools 228。點(diǎn)擊 OK. 能力分析 (Weibull 分布模型)舉例 假設(shè)你在一家生產(chǎn)地板磚的工廠工作，關(guān)心的是地板磚的彎曲度，為確保產(chǎn)品質(zhì)量，你每天測(cè)量10塊地板磚的彎曲度，連續(xù)測(cè)量了10天。如果你特別輸入形狀，可能對(duì)相關(guān)概率產(chǎn)生巨大影響。它的定義參數(shù)是形狀(b)和刻度(d)。優(yōu)于當(dāng)作在正態(tài)情況下的平均值和變差的評(píng)估。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(jì)算。因此，當(dāng)計(jì)算預(yù)期的界外%時(shí)，MINITAB將一個(gè)邊界設(shè)置為0。 在Lower spec 或 Upper spec中,，分別輸入規(guī)范界限的上限或下限。 執(zhí)行能力分析 (Weibull 分布模型) 1選擇Stat 228。對(duì)非正態(tài)數(shù)據(jù)使用評(píng)估方法的比較，見非正態(tài) 數(shù)據(jù) 。這個(gè)計(jì)算是在Weibull的形狀和刻度參數(shù)的最大可能評(píng)估基礎(chǔ)上進(jìn)行的。 這個(gè)報(bào)告也包括過程數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，如平均值，形狀，刻度，目標(biāo)值（如果輸入的話）和過程規(guī)范；實(shí)際的整體能力和觀察到的和預(yù)期的整體性能。 表明過程有相當(dāng)?shù)哪芰?，但還能改進(jìn)。 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?zhàn)泳鶆虻剡M(jìn)行。在評(píng)估不使用偏移常數(shù)時(shí)，不點(diǎn)擊Use unbiasing constants. 改變?cè)u(píng)估sbetween的方法。 計(jì)算stotal時(shí)，MINITAB集中swithin and sbetween. 評(píng)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(jì)是Cp, Cpk, CPU, and CPL。然后，stotal通常用于計(jì)算能力分析。 能力統(tǒng)計(jì) 當(dāng)使用能力分析（組間/組內(nèi)）時(shí)，MINITAB計(jì)算整體能力統(tǒng)計(jì)（Pp, Ppk, PPU, and PPL）和組間/組內(nèi)能力統(tǒng)計(jì)（Cp,Cpk, CPU, and CPL）。 ——是否顯示能力分析圖，默認(rèn)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(jì)算。 評(píng)估子對(duì)話框 評(píng)估組內(nèi)和組間標(biāo)準(zhǔn)偏差的不同方法見評(píng)估過程變差。如果你選擇一個(gè)邊界，MINITAB不計(jì)算另一邊界的能力統(tǒng)計(jì)。 若需要，可使用下面的選項(xiàng)，然后，點(diǎn)擊OK。 能力分析 (組間/組內(nèi)) 進(jìn)行下列之一的操作： ——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列時(shí)，在Single column中輸入數(shù)據(jù)列號(hào)。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(gè)數(shù)不完全一樣，在計(jì)算組間變差時(shí)，只使用大多數(shù)子組容量相等的子組計(jì)算。 這個(gè)報(bào)告還包括過程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，如過程平均值，目標(biāo)值，如果你輸入一個(gè)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(jì)算能力統(tǒng)計(jì)。在這些條件下，整個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)執(zhí)行一個(gè)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(diǎn)擊選項(xiàng)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(shí)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(jìn)過程。 指定評(píng)估組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差的方法。這些方法的相關(guān)優(yōu)點(diǎn)見參考文獻(xiàn)[1]。 組內(nèi)能力描述了在變化和偏移能評(píng)估時(shí)，過程相對(duì)于規(guī)范界限運(yùn)行的能夠達(dá)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(píng)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(shí)過程的能力。 ——是否顯示能力分析圖，缺省為顯示圖形。 ——僅進(jìn)行組內(nèi)或整體分析，默認(rèn)為兩個(gè)都計(jì)算。見估計(jì)過程變差 選項(xiàng)子對(duì)話框 當(dāng)數(shù)據(jù)嚴(yán)重歪斜時(shí)，可使用BoxCox能力轉(zhuǎn)化。 如果需要，可以