minitable轉(zhuǎn)訓(xùn)

1、1寧波雙林汽車部件股份有限公司寧波雙林汽車部件股份有限公司報(bào)告：日期：Minitab培訓(xùn)劉勇2016-06-162持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密目 錄 一.Minitab介紹和基本操作 二.Mintab常用圖形 1.直方圖 2.散點(diǎn)圖 3.箱線圖 4.餅圖 三、方差分析 四、控制圖 五、質(zhì)量工具 六、DOE3持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密一、Minitab 17 介紹Minitab界面介紹打開(kāi)Minitabl界面2個(gè)窗口4持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密Minitab 17 介

2、紹n 數(shù)據(jù)的輸入n 數(shù)據(jù)的類型n 如果表頭沒(méi)有任何是指數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)行，后面C2-T是指文本型，C3-D是日期型5持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密n 數(shù)據(jù)的分類4.數(shù)據(jù)分類：什么是統(tǒng)計(jì)； 統(tǒng)計(jì)分為：描述性統(tǒng)計(jì)。推斷性統(tǒng)計(jì)。 統(tǒng)計(jì)是抽樣分析判斷的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，直接打交道的數(shù)據(jù)，通常稱為樣本。樣本來(lái)自于抽樣的總體，計(jì)算出樣本的各種參數(shù)，以計(jì)算出的樣本參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行評(píng)估，這種方法成為描述性的統(tǒng)計(jì)分析。進(jìn)行統(tǒng)計(jì)抽樣的分析并不是要對(duì)樣本進(jìn)行評(píng)判，我們目的是對(duì)未知的總體進(jìn)行評(píng)判。借助樣本的參數(shù)信息對(duì)總體進(jìn)行分析，叫推斷性的統(tǒng)計(jì)。描述性分析的是樣本的參數(shù)信息，推斷性分

3、析 是總體的。描述性的服務(wù)于推斷型的分析。如直方圖屬于描述型的。cpk等術(shù)語(yǔ)推斷型的。圖形的分析是屬于描述型的，針對(duì)于樣本的推斷性的可分為參數(shù)分析，假設(shè)檢驗(yàn)6持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密Minitab 17 介紹4.數(shù)據(jù)分類： 中國(guó)地區(qū)：正太分布。 歐美：高斯分布，臺(tái)灣：常態(tài)分布。叫法不一樣而已。 分布形狀，中性，對(duì)稱的分部，對(duì)稱軸是他的均值。 關(guān)于均值的分布狀況：離散還是集中，叫極差。根據(jù)他的對(duì)稱性，1倍極差，2倍極差。3倍極差。-1極差。-2極差。-3極差抽樣數(shù)據(jù)如果符合正太分布，99.73%的數(shù)據(jù)應(yīng)該落在-3極差到3極差之間，3極差。這只是正太分

4、布輸出的特性而已，跟6沒(méi)有關(guān)系。95.45%的概率數(shù)據(jù)落在-22只加。68.26%分布在-11之間。注：很多工具使用時(shí)需要驗(yàn)證是否符合正太分布。那些工具在使用前需要做正太分布檢驗(yàn)。如：cpk。i-mR，i-t，Z-T，方差分析。殘差分析。7持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密Minitab 17 介紹n 數(shù)據(jù)分類。4.數(shù)據(jù)分類： 怎么樣才知道數(shù)據(jù)是否符合正太分布。判定的指標(biāo)是P值，P0.05，服從正太分布。P0.左偏0.05時(shí)候表示2個(gè)變量之間沒(méi)有顯著性的相關(guān)。P0.05表示2個(gè)變量之間存在顯著的相關(guān)。只有在P0.05時(shí)候沒(méi)有統(tǒng)計(jì)的意義相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系。如果

5、2個(gè)變量之間有相關(guān)關(guān)系且是因果關(guān)系，稱為回歸關(guān)系。其他時(shí)候用相關(guān) 系數(shù)R來(lái)表達(dá)，相關(guān)r-1，1之間。r=-1稱為絕對(duì)相關(guān)。r0時(shí)候稱正相關(guān)。r0.05表明該因子不顯著。P0.05時(shí)沒(méi)有相關(guān)。溫度同拉拔力P=0.0090.05，所以有相關(guān)。Pearson 相關(guān)系數(shù) = 0.565（r值）濃度同拉拔力P=0.0000.05相關(guān)時(shí)間同拉拔力P=0.2860.05無(wú)相關(guān)28持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密29持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密Minitab 17工具使用豎排（選擇子組數(shù)據(jù)全部在同一列中）/橫排輸入數(shù)據(jù)（子組數(shù)據(jù)在

6、同一行中）右下角X-R選項(xiàng)均值-標(biāo)準(zhǔn)差。（不輸入由數(shù)據(jù)計(jì)算，輸入的時(shí)候是給定的控制線和標(biāo)準(zhǔn)差），什么時(shí)候需要填/不需要填。只有在過(guò)程穩(wěn)定的時(shí)候再作出過(guò)程能力分析。1.只有過(guò)程能力合格穩(wěn)定后選定出均值和標(biāo)準(zhǔn)差后面的控制線是控制性，前面的是分析性控制圖。分析型的控制圖轉(zhuǎn)化為控制線的控制圖。如果什么都不寫(xiě)就是分析性的。設(shè)定了就是控制性的。檢驗(yàn)項(xiàng)的設(shè)定。是設(shè)定這個(gè)過(guò)程是否合格。嚴(yán)格上是8條都需要。1.般只第一個(gè)（有一個(gè)點(diǎn)超出3）控制圖最基本原理。（0.27%）2.連續(xù)9個(gè)點(diǎn)在控制線同側(cè)。是為了防止數(shù)據(jù)的均直線同設(shè)定的均值發(fā)生偏移。一旦發(fā)生，是存在風(fēng)險(xiǎn)，并不一定發(fā)生了偏移。K的計(jì)算概率都是按照0.27%

7、計(jì)算出來(lái)的醫(yī)藥行業(yè)將9改為7，要求提高了。是為了防止均值發(fā)生偏移。3。連續(xù)K=6個(gè)點(diǎn)連續(xù)遞增和遞減。為什么取6，也是概率計(jì)算30持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密第七個(gè)原則：連續(xù)15個(gè)點(diǎn)在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)波動(dòng)。說(shuō)明我們選擇的測(cè)量系統(tǒng)的分辨率太低，無(wú)法識(shí)別。下拉列表執(zhí)行選定的特殊原因檢驗(yàn)?？刂茍D的本質(zhì)是時(shí)間序列圖，不要破壞取樣是順序。一般前面4點(diǎn)選擇的比較多。要求評(píng)估總體的均值，為推斷性的。在分析X-R圖是時(shí)候要線分析R圖，嚴(yán)格的順序。先分析下面的。X-R圖X圖考察的是平均值。組間差異，所以第一步要保證組內(nèi)的差異R圖。先分析R圖如果R圖不受控，X圖的控制沒(méi)有意

8、義。參數(shù)估計(jì)：用樣本的信息直接乘以除以參數(shù)信息。子組的概念必須是每次不同產(chǎn)品的測(cè)量值。同一個(gè)產(chǎn)品的測(cè)量是對(duì)量測(cè)工具的評(píng)估。數(shù)據(jù)不要輕易的求平均值。平均后就沒(méi)有很大的意義。如果控制圖不按次數(shù)，而要按照抽樣時(shí)間，統(tǒng)計(jì)-控制圖-子組的變量-X-R圖-尺度-標(biāo)記-空白處選擇-DAte-確定31持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密工作表Improve。MTW不能刪除不受控的控制點(diǎn)再制作控制圖?？刂茍D的目的是對(duì)生產(chǎn)的預(yù)防作用。時(shí)間序列圖。在統(tǒng)計(jì)分析的過(guò)程中，要找出數(shù)據(jù)的同源性。CTRL+E返回上一步驟，X-S選項(xiàng)-階段-change。清晰的反應(yīng)3個(gè)階段的均值和R值，反應(yīng)出

9、采取措施后的影響。也可以采用箱線圖，統(tǒng)計(jì)-方差分析-單因子-32持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密33持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密過(guò)程能力分析過(guò)程能分析是來(lái)評(píng)估/預(yù)測(cè)砸一個(gè)穩(wěn)定的過(guò)程中輸出能不能滿足客戶的要求。1.連續(xù)性過(guò)程。cpk短期的、ppk長(zhǎng)期。長(zhǎng)期和短期跟抽樣的長(zhǎng)短沒(méi)有直接關(guān)系。MINITABLE定義為組內(nèi) CP，cpk 整體的指標(biāo)用pp、PPK即可以長(zhǎng)期的也可以表示短期的用西格瑪水平Z來(lái)表示。2.屬性型，測(cè)量結(jié)果多少多少是合格的。判定的標(biāo)準(zhǔn)是合格率，DPU,DPMO抽取了1000個(gè)零件發(fā)現(xiàn)16個(gè)不合格，一共

10、找出32個(gè)缺陷，已知每個(gè)零件可能出現(xiàn)10個(gè)缺陷，求DPM。DPMO = 缺陷數(shù) / 機(jī)會(huì)數(shù) x 106。=D/U*O1000000=32000 D是缺陷數(shù)，U樣本數(shù) O=1034持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密Minitab 17工具使用n 六、控制圖2.計(jì)算cp和cpk。整體分布99.73%的數(shù)據(jù)落在均值3倍標(biāo)準(zhǔn)差之間。研究這99.73%的數(shù)據(jù)多少落在我們的公差范圍內(nèi)。即(USL-LSL)/6=cp。如果過(guò)程是一個(gè)單側(cè)公差，單側(cè)公差是不能計(jì)算cp的，有很多時(shí)候人為加一個(gè)公差是不對(duì)的。如桌子的粗糙度不能高于0.4，下限不能取0選擇的時(shí)候一定要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正

11、太分布的檢驗(yàn)如果數(shù)據(jù)不是正太分布的。cp計(jì)算是沒(méi)有意義的。要求數(shù)據(jù)一定是正態(tài)分布。我們工具中可以轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布的。35持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密3. 是總體的標(biāo)準(zhǔn)差。也是一個(gè)估計(jì)值。 =Rbar/d24.cp僅僅只考察組內(nèi)的變異大小。組間的是不能考慮的5.cp不會(huì)出現(xiàn)負(fù)值。cp越大，表示過(guò)程能力的輸出越高？不對(duì)，cp的大小僅僅是西格瑪?shù)挠绊憽Ｋ?，CP僅考察過(guò)程輸出的精確性，不能說(shuō)明過(guò)程能力。6、cp只是過(guò)程的潛在能力指數(shù)。規(guī)格現(xiàn)的中心U=（USL+LSL)/2 引入一個(gè)新的指標(biāo)cpk cpk=min（cpu=（USL-U)/3標(biāo)準(zhǔn)差，cpl=(U-

12、LSL)/3標(biāo)準(zhǔn)差）取較小的為cpk。相關(guān)的補(bǔ)充：1.單側(cè)公差能不能計(jì)算cpk？可以。2.cpk的數(shù)據(jù)也必須滿足正太分布3.cpk也只能考察組內(nèi)變異。cpk可以是負(fù)數(shù)。當(dāng)輸出均值沒(méi)有落在規(guī)格線之間的時(shí)候cpk就是負(fù)數(shù)。當(dāng)規(guī)格線的中心和輸出的均值重合的時(shí)候cp=cpk=cpu=cpl輸出均值發(fā)生偏移的時(shí)候cpk1.33,數(shù)據(jù)的分布過(guò)于離散。分析變異源。，一類是描述性的圖形：多變異圖 。一類是推斷性的圖形。變異源的分析實(shí)際是方差分析的一種。點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)-質(zhì)量工具-多變異圖。pp和ppk的計(jì)算pp=（usl-lsl）/6S，cp=（usl-lsl）/66個(gè)以上的數(shù)據(jù)才統(tǒng)計(jì)。1）當(dāng)樣本量比較少的時(shí)候使用p

13、p，當(dāng)過(guò)程處于試生產(chǎn)階段的時(shí)候，使用pp，要求ppk1.67，生產(chǎn)階段要求cpk1.332）cp和cpk要求數(shù)據(jù)必須是正太分布。當(dāng)數(shù)據(jù)不符合正太分布的時(shí)候使用pp。3）pp即可以考察組內(nèi)變異，也考察組間變異。組內(nèi)+組間的，就是整體的變異。因此PP是整體的4）當(dāng)過(guò)程沒(méi)有很完善的抽樣方案的時(shí)候，使用pp。（不能確定如何分組）。一旦出現(xiàn)上述情況，建議使用PP而不使用cp。ppk計(jì)算和cpk是一樣的，將換成S。37持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密z西格瑪水平。Z=（usl-lsl）/2 T=12 必須要有公差才來(lái)說(shuō)西格瑪水平。Z和cp之間的關(guān)系，cp=1.67 1

14、.33 1 0.67 四個(gè)階段的劃分。Z=5 4 3 2 當(dāng)Z=6時(shí)候，ppm=3.4當(dāng)Z西格瑪水平計(jì)算出的時(shí)候，可以計(jì)算出ppm。在軟件中的計(jì)算方式先計(jì)算數(shù)據(jù)是正太分布圖形-基本統(tǒng)計(jì)-正太型分析 計(jì)算P值0.05即為正太分布。選擇統(tǒng)計(jì)-質(zhì)量工具-能力分析-正太選擇統(tǒng)計(jì)-質(zhì)量工具-Capbility sixpage 最后25個(gè)子組的分布情況。收集數(shù)據(jù)-正太檢驗(yàn)-統(tǒng)計(jì)-質(zhì)量工具-能力分析/Capbility sixpage當(dāng)不是正太分布的時(shí)候：個(gè)體分布標(biāo)識(shí)。1.想辦法轉(zhuǎn)換成正太分布（使用頻度較高）2.正確是找出他的分布方式（分布？分布？）1.數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。minitable提供2種轉(zhuǎn)化方法，一種J

15、ohnson變換，一種叫BOX-COX變換。2.14種常規(guī)分布。擬合。統(tǒng)計(jì)-質(zhì)量工具-個(gè)體分布標(biāo)識(shí)找一個(gè)P值最大的。P越大表示服從分布的概率越大38持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密39持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密六、測(cè)量系統(tǒng)分析對(duì)某一個(gè)特定的事物某一的特性進(jìn)行復(fù)制的過(guò)程叫測(cè)量。測(cè)量所用到的工具叫測(cè)量系統(tǒng)。分為：連續(xù)性數(shù)據(jù)和屬性型數(shù)據(jù)（如通止規(guī)，Kappa參數(shù)來(lái)衡量。Kappa=（P觀測(cè)-P偶然）/（1-P偶然）通常認(rèn)為Kappa0.9時(shí)候認(rèn)為一致性較高。Kappa被測(cè)公差的1/10。可區(qū)分類別數(shù)。NDC5. NDC

16、就是分為幾類。3.偏移-測(cè)量值同參考值之間的差值。目的是對(duì)量具進(jìn)行校準(zhǔn)。參考值是用更高級(jí)的測(cè)量設(shè)備對(duì)部件進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)量得出的值。4.線性- 在量具的量程范圍內(nèi)，偏移量和量程之間的關(guān)系。如：被測(cè)部件的尺寸不一樣的時(shí)候，偏移的數(shù)字是不一樣的，這個(gè)稱為量具的線性。 線性的模型 假設(shè)：模型Y=KX+B Y為偏移量，X為測(cè)量量具的真實(shí)值，目的是確保線性關(guān)系存在后，再次測(cè)量不同的部件時(shí)的調(diào)整狀況。 最好的預(yù)測(cè)是在最小值和最大值之間預(yù)測(cè)，如果超出時(shí)候模型可能不適用。 1）在空格欄右鍵-選擇公式，計(jì)算偏差值。2圖形選擇散點(diǎn)圖。確定。 2） 統(tǒng)計(jì)-質(zhì)量工具-量具研究-量具的線性和偏移研究 當(dāng)P0.05時(shí)候表示

17、在當(dāng)前量程，沒(méi)有顯著偏移。P0.05表示有顯著的偏移。 偏移是衡量測(cè)量系統(tǒng)是準(zhǔn)確度。41持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密5.重復(fù)性。同一個(gè)人選擇同一測(cè)量設(shè)備對(duì)同一個(gè)部件的同一個(gè)位置進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)量。如果還是有差異，這個(gè)就是測(cè)量的誤差，用EV來(lái)表示。6.再現(xiàn)性。不同的人選擇同一測(cè)量設(shè)備對(duì)同一個(gè)部件的同一個(gè)位置進(jìn)行多次測(cè)量。如果還有差異，這個(gè)就是人的問(wèn)題，用AV來(lái)表示。測(cè)量系統(tǒng)的六性分析。衡量測(cè)量系統(tǒng)是否可以接收的2個(gè)指標(biāo)Gage R&R30%就是不可接收的。 測(cè)量系統(tǒng)的變異ms站過(guò)程總變異total的百分比。P/T比值=6ms/公差，作用：使用當(dāng)前的

18、測(cè)量系統(tǒng)能否準(zhǔn)確的判定出在給定公差下的 產(chǎn)品判定。如果P/T30%說(shuō)明當(dāng)前測(cè)量系統(tǒng)不適用。30%不可接收。2再現(xiàn)性 0.059220 0.35532 29.40影響較大。 Operator*Part 0.051928 0.31157 25.78影響較大，改善的方向 3）可區(qū)分的類別數(shù) = 3 說(shuō)明量具的精度不夠。 包含交互作用的雙因子方差分析表 44持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密來(lái)源 自由度 SS MS F PPart 9 2.99863 0.333181 36.4064 0.000Operator 2 0.06694 0.033468 3.6570 0

19、.046Part * Operator 18 0.16473 0.009152 8.6156 0.0001）PartP值0.05因子對(duì)應(yīng)的P值是不相關(guān)的，不顯著的。P0.05說(shuō)明是沒(méi)有顯著的影響的，說(shuō)明這10個(gè)零件是不適用測(cè)量系統(tǒng)分析的，所以這里P必須0.05就沒(méi)有分析的必要了 2）Operator P值需要0.05，說(shuō)明操作員對(duì)測(cè)量系統(tǒng)的影響是不顯著的。3）Part * Operator0.05正確是分析順序，先分析P值，看部件的選取是否是合適的。圖形輸出的判定：直方圖的縱坐標(biāo)表示出現(xiàn)的頻次。 條形圖代表百分比。直方圖的橫坐標(biāo)數(shù)字的寬窄代表，條形圖沒(méi)有意義。測(cè)量系統(tǒng)分析期望越多的數(shù)據(jù)點(diǎn)落在控

20、制線之外，因?yàn)闇y(cè)量系統(tǒng)分析的對(duì)象是測(cè)量系統(tǒng)?？刂凭€上下限是測(cè)量系統(tǒng)的變異，數(shù)據(jù)點(diǎn)是過(guò)程的變異。期望過(guò)程的變異遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于測(cè)量系統(tǒng)的變異。量具的精度越高，控制線就越窄，點(diǎn)就越多落在控制線之外。x3ms，這張圖是期望越多的點(diǎn)落在控制線之外。45持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密量具 R&R 方差分量來(lái)源 方差分量 貢獻(xiàn)率合計(jì)量具 R&R 0.0045693 11.26 重復(fù)性 0.0010622 2.62 再現(xiàn)性 0.0035070 8.64 Operator 0.0008105 2.00 Operator*Part 0.0026965 6.65部件

21、間 0.0360033 88.74合計(jì)變異 0.0405726 100.00過(guò)程公差 = 246持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密 研究變異 %研究變 %公差來(lái)源 標(biāo)準(zhǔn)差(SD) (6?SD) 異 (%SV) (SV/Toler)合計(jì)量具 R&R 0.067596 0.40558 33.56 20.28 重復(fù)性 0.032592 0.19555 16.18 9.78 再現(xiàn)性 0.059220 0.35532 29.40 17.77 Operator 0.028470 0.17082 14.13 8.54 Operator*Part 0.051928

22、0.31157 25.78 15.58部件間 0.189745 1.13847 94.20 56.92合計(jì)變異 0.201426 1.20856 100.00 60.4360.43=6?SD/公差USL-UCL=cp，這個(gè)值越大越好。47持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密n 七、DOE設(shè)計(jì)Design of Experiment 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) DOE，是對(duì)過(guò)程或者產(chǎn)品進(jìn)行改善或優(yōu)化，找出最佳關(guān)鍵因子，因子的交互作用及取值的方法ANOVA方差分析找出影響因子+回歸（找出最優(yōu)化的因子）Regressio。當(dāng)我們進(jìn)行方差分析和回歸分析的時(shí)候重要條件是手中有數(shù)據(jù)，但是當(dāng)

23、沒(méi)有數(shù)據(jù)的時(shí)候，就必須先做實(shí)驗(yàn)，即DOE，DOE是一種主動(dòng)型的分析方法而ANOVA方差分析+回歸Regressio是一種被動(dòng)型的質(zhì)量3個(gè)階段。抽樣階段-控制階段（預(yù)防）生產(chǎn)-統(tǒng)計(jì)的階段（不良即不是生產(chǎn)也不是檢驗(yàn)出來(lái)的，是設(shè)計(jì)出來(lái)的）48持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密第一階段 組織和安排實(shí)驗(yàn)第二 實(shí)施實(shí)驗(yàn)第三 實(shí)驗(yàn)的分析階段第四 實(shí)驗(yàn)的優(yōu)化階段第五個(gè) 調(diào)優(yōu)運(yùn)算第六個(gè) 驗(yàn)證階段第一步 確定問(wèn)題-建立目標(biāo)-選擇因變量Y（輸出的目的）-選擇自變量X（因子），所有的影響因子都需要考慮進(jìn)去，另可多選不可少選如果少選，模型的擬合較差，R2就較小。-選擇因子的水平（選擇

24、的水平要適當(dāng)寬一點(diǎn)較好）-進(jìn)行實(shí)驗(yàn)-收集數(shù)據(jù)（2k次方實(shí)驗(yàn)，2指的水平，K指的因子數(shù)，每做一次實(shí)驗(yàn)收集一組數(shù)據(jù)。收集到一組關(guān)于Y的數(shù)據(jù)，連續(xù)性數(shù)據(jù)。X為離散型數(shù)據(jù)。2K實(shí)驗(yàn)的永遠(yuǎn)是一個(gè)線性的49持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密DOE 篩選-描述-優(yōu)化 RSM設(shè)計(jì) 當(dāng)線性不能滿足的時(shí)候，DOE術(shù)語(yǔ)主效應(yīng)：觀測(cè)值在高水平的平均值減去低水平值的平均值。根據(jù)主效應(yīng)判定因子的影響程度的高低。一個(gè)因子的主效應(yīng)和另外一個(gè)因子相當(dāng)時(shí)。2個(gè)因子之間沒(méi)有交互作用。如果有就是有交互作用。中心點(diǎn) 取每組水平的平均值（150 4 900）取中心點(diǎn)的好處：1.提高實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木?.如

25、果中心點(diǎn)同水平在一挑直線上，說(shuō)明是一個(gè)線性模型。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠癜l(fā)生彎曲。3.提高對(duì)實(shí)驗(yàn)誤差的精度分析。仿形就是復(fù)制的意識(shí)。建立仿形就是為了提高實(shí)驗(yàn)誤差。仿形必須是重新意義的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)順序也可能打亂。50持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密二、實(shí)驗(yàn)的實(shí)施實(shí)驗(yàn)的分析統(tǒng)計(jì)-DOE-必須先做因子實(shí)驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)模型有彎曲，做響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)。 混料設(shè)計(jì)一般用在配方設(shè)計(jì)。加起來(lái)=1分析因子設(shè)計(jì)-項(xiàng)的設(shè)定-（一般最多選2）。三階三階以上的交互作用是不顯著的，要保留足夠的自由度用來(lái)分析實(shí)驗(yàn)誤差。判定：超過(guò)紅線的項(xiàng)都是顯著的，沒(méi)超過(guò)的都是不顯著的。紅線代表實(shí)驗(yàn)誤差的臨界值。方差分析中P

26、0.05表示模型不彎曲。P0.05表示模型有彎曲。如下圖51持續(xù)改進(jìn) 追求卓越 全力打造全球優(yōu)秀汽車零部件供應(yīng)商內(nèi)部資料 敬請(qǐng)保密來(lái)源 自由度 Adj SS Adj MS F 值 P 值模型 10 0.353063 0.035306 10.01 0.002 線性 4 0.326097 0.081524 23.12 0.000 溫度 1 0.156025 0.156025 44.25 0.000 時(shí)間 1 0.114752 0.114752 32.55 0.000 濃度 1 0.005814 0.005814 1.65 0.235 壓強(qiáng) 1 0.049506 0.049506 14.04 0.006 2 因子交互作用 6 0.026966 0.004494 1.27 0.365 溫度*時(shí)間 1 0.000225 0.000225 0.06 0.807 溫度*濃度 1 0.000100 0.000100 0.03 0.870 溫度*壓強(qiáng) 1 0.003752 0.003752 1.06 0.332 時(shí)間*濃度 1 0.000977 0.000977 0.28 0.613 時(shí)間*壓強(qiáng) 1 0.021756 0.021756 6.17 0.038 濃度*壓強(qiáng) 1 0.000156 0.000156 0.04 0.839誤差 8 0.028206 0.003526 彎曲 1 0