過程能力分析minitab版-展示頁
2025-07-04 11:56本頁面
【正文】 thin) 同時(shí)顯示以下圖形，以及能力統(tǒng)計(jì)量的子集： 一張Individuals Chart, Moving Range Chart, and R Chart or S Chart,可用來驗(yàn)證過程是否處于控制狀態(tài)； 一個(gè)能力條形圖和正態(tài)概率圖，可以幫助驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布； 一個(gè)能力圖，顯示過程變差與規(guī)范界限的相對(duì)性。Capability Sixpack (Normal) 同時(shí)顯示以下圖形，以及能力統(tǒng)計(jì)量的子集： 一張Xbar (or Individuals), R or S (or Moving Range), 和 run chart, 可用來驗(yàn)證過程是否處于控制狀態(tài)； 一個(gè)能力條形圖和正態(tài)概率圖，可以幫助驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布； 一個(gè)能力圖，顯示過程變差與規(guī)范界限的相對(duì)性。這可以幫助你對(duì)正態(tài)性假設(shè)進(jìn)行視覺上的評(píng)價(jià)。報(bào)告還包括一張過程能力統(tǒng)計(jì)量的表，包括組內(nèi)和組間統(tǒng)計(jì)量。你還可以根據(jù)缺陷的數(shù)量進(jìn)行分類(使用Capability Analysis (Poisson)).二、能力分析命令概況Capability Analysis (Normal)為單個(gè)測(cè)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。Minitab還為屬性數(shù)據(jù)和計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行能力分析，基于二項(xiàng)分布和泊松概率模型。對(duì)子組變差的兩個(gè)來源的理解可以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(duì)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：n 正態(tài)或Weibull概率模型(適合于測(cè)量數(shù)據(jù))n 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)n 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(píng)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。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(duì)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(píng)價(jià)過程能力，這些圖形可以幫助你評(píng)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(píng)價(jià)過程能力的一個(gè)簡(jiǎn)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?。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(duì)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(zhǎng)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(duì)正態(tài)性假設(shè)進(jìn)行視覺上的評(píng)價(jià)。Capability Analysis (Between/Within) 為單個(gè)測(cè)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(zhǎng)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(duì)性。這可以幫助你對(duì)Weibull分布的假設(shè)進(jìn)行直觀的評(píng)價(jià)。Capability Analysis (Binomial) 適合于數(shù)據(jù)由不合格品的數(shù)量相對(duì)于抽取的全部樣本數(shù)組成時(shí)。 Capability
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