MINITAB質(zhì)量規(guī)劃工具

1、MINITAB質(zhì)量策劃工具（Quality Planning Tools）1、走勢圖（Run Chart）概述走勢圖能夠顯示你將處理的數(shù)據(jù)的變化趨勢，并對非隨機(jī)行為進(jìn)行兩種檢驗(yàn)。走勢圖同時(shí)顯示所有的觀看結(jié)果及子組數(shù)，并在中位數(shù)處劃一水平線。但子組大小大于1時(shí)，走勢圖還能夠顯示子組的均值或中位數(shù)并以線條將它們連接起來。 對非隨機(jī)行為的兩種檢驗(yàn)?zāi)軌蛱讲熠厔?、變?dòng)幅度、混合及數(shù)據(jù)的聚類性。這些分析表明已察覺的變差來自于異常因素，即來自于系統(tǒng)外的能夠被糾正的因素。另一方面，一般因素導(dǎo)致的變差，是隱含的變差或過程自身的屬性導(dǎo)致的變差。一個(gè)過程當(dāng)僅有一般因素而不是異常因素阻礙過程輸出時(shí)才是受控的。 例假設(shè)

2、你在一家生產(chǎn)各種測量輻射的設(shè)備的公司工作。作為QC工程師，你對一個(gè)薄膜型的裝置持續(xù)測量輻射量的設(shè)備感興趣。你希望分析在一個(gè)試驗(yàn)室中收集的二十臺(tái)設(shè)備的數(shù)據(jù)。每次測試后，你都記錄下了每臺(tái)設(shè)備測量的輻射量。作為探討性的測量，你決定利用走勢圖評價(jià)測量結(jié)果的變動(dòng)性。1Open the worksheet RADON.MTW.2Choose Stat Quality Tools Run Chart.3In Single column, enter Membrane. 4In Subgroup size, enter 2. Click OK. 結(jié)果結(jié)果分析聚類檢驗(yàn)在0.05的水平上是顯著的。既然聚類檢驗(yàn)的概

3、率（p=0.02）比0.05小，你能夠得出結(jié)論存在異因阻礙你的過程，你應(yīng)該調(diào)查可能的來源。聚類可能意味著取樣或測量有問題。注：在那個(gè)地點(diǎn)選擇0.05的顯著性水平進(jìn)行講明。因?yàn)樵谠S多應(yīng)用中它都適用。你能夠選擇任何顯著性水平對非隨機(jī)現(xiàn)象進(jìn)行檢驗(yàn)顯著性評估。當(dāng)顯示的p值比選擇的顯著性水平低時(shí)，你應(yīng)拒絕虛擬假設(shè)數(shù)據(jù)隨機(jī)排列支持另一個(gè)選擇。參見對隨機(jī)性檢驗(yàn)的更完整的研討。2、排列圖（Pareto Chart）概述排列圖是一種條圖，其橫軸表示研究對象的類不，而不是連續(xù)的刻度。橫軸的分類通常是缺陷。通過按最大到最小順序排列的條形，排列圖能夠關(guān)心你推斷缺陷中有哪些是關(guān)鍵的少數(shù)以及次要的多數(shù)。一個(gè)累積百分比的連

4、線能夠關(guān)心你推斷每個(gè)類不的累加效果。排列圖能夠?qū)⒏纳婆Φ闹攸c(diǎn)放在能夠取得最大成果的因素上。 排列圖能夠?yàn)樗械臄?shù)據(jù)畫一張圖，或數(shù)據(jù)內(nèi)部的分組對應(yīng)的幾個(gè)獨(dú)立的圖形。例1 Example of using Pareto Chart using Raw Data 你所工作的公司制造金屬書架。在最終檢查中，一定數(shù)量的書架因?yàn)閯潅?、裂片、彎曲或花邊等緣故被拒收。你希望通過排列圖了解是什么缺陷導(dǎo)致了要緊問題。首先，你計(jì)算每個(gè)缺陷發(fā)生的次數(shù)，接著你在每次發(fā)生時(shí)將缺陷的名稱輸入到叫“Damage”的工作表列中。1Open the worksheet EXH_QC.MTW.2Choose Stat Quali

5、ty Tools Pareto Chart.Choose Chart defects data in and enter Damage in the text box. Click OK. 結(jié)果1 結(jié)果分析175%的損失是劃傷和裂片造成的，因此你應(yīng)該將改善的重點(diǎn)放在這兩個(gè)方面。 例2 Example of using Pareto Chart using Count Data假設(shè)你在一家制造摩托車的公司工作。你希望減少因?yàn)樗俣扔?jì)不良導(dǎo)致的質(zhì)量成本。在檢查中，一定數(shù)量的速度計(jì)被拒收，缺陷的類型也被記錄了下來。你在“Defects”中輸入缺陷的名稱，在“Count”中輸入相應(yīng)的計(jì)數(shù)。你明白你能夠?qū)?/p>

6、重點(diǎn)放在導(dǎo)致大多數(shù)的拒收的缺陷上而省下許多鈔票。一個(gè)排列圖能夠關(guān)心你識(shí)不哪些缺陷導(dǎo)致了多數(shù)的問題。1Open the worksheet EXH_QC.MTW.2Choose Stat Quality Tools Pareto Chart.3Choose Chart defects table. Enter Defects in Labels in and Counts in Frequencies in. Click OK. 結(jié)果2結(jié)果分析2一半以上的速度計(jì)是因?yàn)闊o螺釘而拒收，因此你應(yīng)將重點(diǎn)放在那個(gè)問題上。例3 Example of using Pareto Chart with a By

7、Variable 假想你在生產(chǎn)洋娃娃的公司工作。最近你注意到，在工廠最終檢查中，因?yàn)閯潅?、剝落、臟污而被拒收的洋娃娃數(shù)量在上升。你想了解是否在類型和缺陷數(shù)量以及生產(chǎn)洋娃娃的班次之間存在某個(gè)關(guān)系。1Open the worksheet EXH_QC.MTW.2Choose Stat Quality Tools Pareto Chart.3Choose Chart defects data in and enter Flaws in the text box. In BY variable in, enter Period. Click OK結(jié)果3結(jié)果分析3夜班生產(chǎn)的缺陷品較多。大多數(shù)的問題是劃傷

8、和剝落引起的。假如你檢查夜班生產(chǎn)的過程細(xì)節(jié)的話，你可能會(huì)了解到專門多與問題相關(guān)的信息。3、因果圖（Cause-and-Effect Diagram）概述利用因果圖（魚骨圖）來組織頭腦風(fēng)暴法獲得的關(guān)于問題的潛在緣故，它能夠關(guān)心你識(shí)不潛在緣故之間的關(guān)系。你能夠畫一張空圖，或在圖中添加任何你想添加的信息。例 Draw a blank diagram利用排列圖，你發(fā)覺你的零件要緊是因?yàn)楸砻嫒毕荻痪苁?。今天下午，你將與不同部門的成員利用頭腦風(fēng)暴法查找這些缺陷的潛在緣故。你需要提早打印出一張因果圖幫你組織會(huì)議中的信息。你能夠： 畫一張空圖 1Choose Stat Quality Tools Cause

9、-and-Effect.2Check Do not label the branches, then click OK畫一張帶空枝的圖 1Choose Stat Quality Tools Cause-and-Effect.2In Title, type Sample FISHBONE Diagram, then click OK.畫一個(gè)完整的圖 1Open the file EXH_QC.MTW.2Choose Stat Quality Tools Cause-and-Effect.3Under Causes, type Man, Machine, Material, Method, Mea

10、sure, and Enviro in rows 1 through 6, respectively.4In Effect, type Surface Flaws. Click OK.結(jié)果 畫一個(gè)完整的圖4、多變量圖（Multi-Vari Chart）概述Minitab能夠顯示最多含四個(gè)因子的多變量圖（Shainin multi-vari charts）。多變量圖以圖形表示變差分析的結(jié)果從而為變差分析提供了又一種可視化的選擇。這些圖還可用于數(shù)據(jù)的初步分析以縱覽數(shù)據(jù)。該圖同時(shí)為每個(gè)因子的不同水平顯示平均值。例 你負(fù)責(zé)評價(jià)三種不同金屬的燒結(jié)時(shí)刻對耐壓強(qiáng)度的阻礙。You are responsibl

11、e for evaluating the effects of sintering time on the compressive strength of three different metals. 在每個(gè)燒結(jié)時(shí)刻下各取5個(gè)金屬樣本測量耐壓強(qiáng)度：100 minutes, 150 minutes, and 200 minutes. 在進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)分析前，你希望通過多變量圖觀看數(shù)據(jù)是否有可察覺的趨勢或交互作用。1Open the worksheet SINTER.MTW.2Choose Stat Quality Tools Multi-Vari Chart.3In Response, ent

12、er Strength.In Factor 1, enter SinterTime. In Factor 2, enter MetalType. Click OK. 結(jié)果 結(jié)果分析多變量圖表明在金屬類型和燒結(jié)時(shí)刻長短之間存在著交互作用。燒結(jié)100Min時(shí)，金屬1獲得最大耐壓強(qiáng)度，金屬2燒結(jié)150Min，金屬3燒結(jié)200Min。為量化分析交互作用，你能夠進(jìn)一步地使用變差分析或通用線性模型。5、對稱圖（Symmetry Plot）概述對稱圖能夠用來評價(jià)樣本數(shù)據(jù)是否來自于對稱分布。許多統(tǒng)計(jì)過程假設(shè)數(shù)據(jù)來自于正態(tài)分布。然而，許多過程不服從正態(tài)分布，因此數(shù)據(jù)來自于一個(gè)對稱分布通常是必要的。其它統(tǒng)計(jì)過程，比如非參數(shù)方法，假設(shè)數(shù)據(jù)來自于對稱分布而不是正態(tài)分布。因此，對稱圖在許多情況差不多上一個(gè)專門有