minitab過程能力分析doc14-質(zhì)量工具-展示頁
2024-08-30 02:38本頁面
【正文】 為過程潛在能力提供更實(shí)際的估計(jì)。 如果你懷疑過程具有較明顯的組間變差，使用 Capability Analysis (Between/Within)或 Capability Sixpack (Between/Within)。在 Minitab中，你可以用“ BoxCox power transformation”或 Weibull概率模型。 如果數(shù)據(jù)傾斜嚴(yán)重，基于正態(tài)分布的概率會(huì)提供對實(shí)際的超出規(guī)格的概率做比較差的統(tǒng)計(jì)。類似地， Capability Analysis (Weibull) 利用 Weibull 分布模型計(jì)算 PPM。舉例來說， Analysis (Normal) 利用正態(tài)概率模型來估計(jì)期望的 PPM。例如： Minitab 提供基于正態(tài)和 Weibull 概率模型的能力分析。你可以為以下幾個(gè)方面進(jìn)行能力分析： ? 正態(tài)或 Weibull 概率模型 (適合于測量數(shù)據(jù) ) ? 很可能來源于具有明顯組間變差的總體的正態(tài)數(shù)據(jù) ? 二項(xiàng)分布或泊松概率分布模型 (適合于屬性數(shù)據(jù)或計(jì)數(shù)數(shù)據(jù) ) 注：如果你的數(shù)據(jù)傾斜嚴(yán)重，你可以利用 BoxCox轉(zhuǎn)換或使用 Weibull 概率模型。因?yàn)樗鼈儫o單位，你可以用能力統(tǒng)計(jì)量來比較不同的過程。你還可以計(jì)算過程指數(shù)，即規(guī)范公差與自然過程變差的比值。在評價(jià)其能力之前，過程應(yīng)該處于控制狀態(tài)，否則，你得出的過程能力的估計(jì)是不正確的。企業(yè) ()大量管理資料下載 第 1 頁 共 14 頁 過程能力概述（ Process Capability Overview） 在過程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)之后，即生產(chǎn)比較穩(wěn)定時(shí)，你很可能希望知道過程能力，也即滿足規(guī)格界限和生產(chǎn)良品的能力。你可以將過程變差的寬度與規(guī)格界限的差距進(jìn)行對比來片段過程能力。 你可以畫能力條形圖和能力點(diǎn)圖來評價(jià)過程能力，這些圖形可以幫助你評價(jià)數(shù)據(jù)的分布并驗(yàn)證過程是否受控。過程指數(shù)是評價(jià)過程能力的一個(gè)簡單方 法。 一、選擇能力命令（ Choosing a capability mand） Minitab 提供了許多不同的能力分析命令，你可以根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性及其分布來選擇適當(dāng)?shù)拿睢? 在進(jìn)行能 力分析時(shí)，選擇正確的分布是必要的。使用正態(tài)概率模型的命令提供更完整的一系列的統(tǒng)計(jì)量，但是你的數(shù)據(jù)必須近似服從正態(tài)分布以保證統(tǒng)計(jì)量適合于這些數(shù)據(jù)。這些統(tǒng)計(jì)量的結(jié)實(shí)依賴于兩個(gè)假設(shè)：數(shù)據(jù)來自于穩(wěn)定的過程，且近似服從的正態(tài)分布。在兩種情況下，統(tǒng)計(jì)的有效性依賴于假 設(shè)的分布的有效性。這種情況下，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)使其更近似于正態(tài)分布，或?yàn)閿?shù)據(jù)選擇不同的概率模型。 Nonnormal data 對這兩個(gè)模型進(jìn)行了比較。子組內(nèi)部的隨機(jī)誤差之上，子組數(shù)據(jù)可能還有子組之間的隨機(jī)變差。 Capability Analysis (Between/Within)和Capability Sixpack (Between/Within) 計(jì)算了組間和組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差，然后再估計(jì)長期的標(biāo)準(zhǔn)差。例如：產(chǎn)品可以根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)判定為合格和不合格 (使用 Capability Analysis (Binomial)).。這可以幫助你對正態(tài)性假設(shè)進(jìn)行視覺上的評價(jià)。 Capability Analysis (Between/Within) 為單個(gè)測量結(jié)果畫一張能力條形圖，圖上包含基于過程均值和標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)曲線。報(bào)告還包括一張組間 /組內(nèi)和長期過程能力統(tǒng)計(jì)量的列表。 Capability Sixpack (Between/Within)適合于組間變差比較明顯的子組數(shù)據(jù)。 Capability Sixpack (Weibull) 同時(shí)顯示以下圖形，以及能力統(tǒng)計(jì)量的子集： 一張 Individuals, R (or Moving Range), and run chart, 可用來驗(yàn)證過程是否處于控制狀態(tài)； 一個(gè)能力條形圖和 Weibull 概率圖，可以幫助驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否服從 Weibull分布； 一個(gè)能力圖，顯示過程變差與規(guī)范界限的相對性。這可以幫助你對 Weibull 分布的假設(shè) 進(jìn)行直觀的評價(jià)。 Capability Analysis (Binomial) 適合于數(shù)據(jù)由不合格品的數(shù)量相對于抽取的全部樣本數(shù)組成時(shí)。 Capability Analysis (Poisson)適用于數(shù)據(jù)為單位缺陷數(shù)。 企業(yè) ()大量管理資料下載 第 3 頁 共 14 頁 MINITAB過程能力分析（ Process Capability Analysis） Capability Analysis (Normal) [概述 ] Capability Analysis (Normal)用于對來自于正態(tài)分布的數(shù)據(jù)或 BoxCox轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行能力分析。兩條正態(tài)曲線分別與過程均值和組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差、過程均值和長期標(biāo)準(zhǔn)差相對應(yīng)。因此，該報(bào)告可用于直觀評價(jià)過程是否服從正態(tài)分布，是否以目標(biāo)值為中心，是否具備持續(xù)滿足過程規(guī)范要求的能力。如果數(shù)據(jù)是傾斜的，參見 Nonnormal data 下面的討論 。某個(gè)零件，凸輪軸的長度的工程規(guī)范為 600+2mm。 在對記錄清單檢查后，你發(fā)現(xiàn)該零件 有兩個(gè)供應(yīng)商。 在去除供應(yīng)商 2后，不良裝配的數(shù)量明顯減少，但問題并未完全消除。 1 Open the worksheet . 2 Choose Stat Quality Tools Capability Analysis (Normal). 3 In Single column, enter Supp1. In Subgroup size, enter 5. 4 In Lower spec, enter 598. In Upper spec, enter 602. 5 Click Options. In Target (adds Cpm to table), enter 600. Click OK in each dialog box. [結(jié)果 ] 企業(yè) ()大量管理資料下載 第 4 頁 共 14 頁 6 0 26 0 16 0 05 9 95 9 8T a r g e t U S LL S LP r o c e s s C a p a b i l i t y A n a l y s i s f o r S u p p 1P P M T o t a lP P M U S LP P M L S LP P M T o t a lP P M U S LP P M L S LP P M T o t a lP P M U S LP P M L S L
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