MINIAB處理能力的與評估

7.處理能力的分析和評估處理能力是：短期處理能力Cp,Cpk

每一子群(批,)長期處理能力Pp,PpkCp,Pp=|USL-LSL|/6sCpk,Ppk=|USL-X平均|/3s

或|X平均-LSL|/3sUSL:上控制限LSL:低控制限s:樣品標準偏差1能力分析1) 輸入到數(shù)據(jù)窗口子群2統(tǒng)計質(zhì)量工具能力分析(正常)如需要輸入規(guī)格并點擊“Estimate”和“Option”。2) 分析方法

輸入需要的項目。輸入列和子群的大小。如果在一個Lot中只有一個數(shù)據(jù)，那么子群大小將為1。3檢查子群大小是否大于1 輸入“選項屏幕上的Target“(此例中為40) 點擊[OK]將返回到前一屏幕。再次點擊[OK]。 選項屏幕 估計屏幕4短期處理能力指數(shù)：Cp,Cpk長期處理能力指數(shù)：Pp,Ppk(Lower

SpecLine)(UpperSpecLine)長期處理能力3) 分析結(jié)果柱狀圖正態(tài)分布曲線平均值Sigma-值Zlt = Ppk3Zst = Zlt+1.5短期處理能力短期和長期DPMO5如果連續(xù)數(shù)據(jù)包含長期和短期數(shù)據(jù)SixSigma處理報告L2電子表2) 分析方法再假設(shè)有如此表中的50Lot數(shù)據(jù)。1) 輸入到數(shù)據(jù)窗口

假設(shè)有50Lot數(shù)據(jù)，每個Lot含有5個數(shù)據(jù)塊。L/#6選擇C1至C5包含數(shù)據(jù)輸入高低限規(guī)格選擇“Reports”ZltZst3) 分析結(jié)果 輸入必要的項目。 點擊[OK]。7平均值和標準偏差控制圖處理能力和規(guī)格公差L2工作單(連續(xù)值的sigma分值計算)

目的：

計算在何位置當前的CTQ特征值（連續(xù)值）位于目前的sigma-值。

作用： 1) 了解當前狀態(tài)以便能夠決定是否做出改進（也就是說，切換到較早處理階段的改 進如設(shè)計，因為如果Zst和Zlt之間的差異小于1.5則不能實現(xiàn)改進）或便于當目 標值設(shè)定、在做決定時作為數(shù)據(jù)使用。 2) Zst和Zlt的含義 Zst: 一短期sigma-值，通過將每組的標準偏差（平均）轉(zhuǎn)換為sigma-值而得到。 Zlt: 一長期sigma-值，通過將所有組的全部標準偏差（平均）轉(zhuǎn)換為sigma-值而 得到。 3) Xbar和S圖(同于將在以后解釋的Xbar和R圖) 如上所示Xbar

圖中的一個點的數(shù)據(jù)代表數(shù)據(jù)的平均值。 所以，圖表表示數(shù)據(jù)平均值的所有趨勢。 以上S圖的一點顯示以上Xbar

圖中一點的標準偏差。 這樣S圖便顯示數(shù)據(jù)間的離散趨勢。 以上的兩圖顯示何時平均值變化和何時離散較大。 這兩張圖允許對為什么CTQ特征值變化或為什么特征值產(chǎn)生錯誤進行估計。（例如，可假定在此期間工作標準并未被完全遵守。） L2工作單被用于處理控制圖，有助于在做出改進后防止問題的再次發(fā)生或防止常見問題。8離散值的數(shù)據(jù)集合SixSigma計劃報告L2工作單1) 輸入到數(shù)據(jù)窗口2) 分析操作 輸入適用的列并點擊[OK]。9ZstL1工作單DMPO對Zst3) 分析結(jié)果 顯示在階段窗口的結(jié)果。 結(jié)果圖表。10L1工作作單單(離散散值值的的sigma分值值的的計計算算)目的的：：計計算算在在當當前前的的sigma值中中當當前前的的CTQ特征值（（離散值值）如果果定位。。作用：1)了解當前前的狀態(tài)態(tài)以便于于能夠決決定是否否做出改改進或在在目標值值設(shè)定的的情況下下在在做做出決定定時作為為數(shù)據(jù)使使用。Zshift和Zst118.相關(guān)性分分析和回回歸分析析12相關(guān)性1)輸入到數(shù)數(shù)據(jù)窗口口獲取Minitab標準數(shù)據(jù)據(jù)。閱讀Minitab數(shù)據(jù)文件件夾中的的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。。統(tǒng)計基本統(tǒng)計計相關(guān)性...2)分析操作作相關(guān)性分分析有助助于在眾眾多變量量中同時時了解相相關(guān)性。。目的：在多于一一種變量量間計算算相關(guān)系系數(shù)。作用：減少主要要變量及及原因。。相關(guān)系數(shù)數(shù)R^2是一個表表達兩變變量相關(guān)關(guān)強度的的值。R^2至1強正相關(guān)關(guān)性0<R^2<<1弱正相關(guān)關(guān)性-1<<R^2<0弱負相關(guān)關(guān)性R^2to-1強負相關(guān)關(guān)性13相關(guān)性(Pearson)HeatFluxInsolatiEastSouthNorthInsolati0.6280.000East0.102-0.2040.5970.289South0.112-0.107-0.3290.5630.5820.082North-0.849-0.634-0.1170.2870.0000.0000.5450.131Time-0.351-0.584-0.0650.6970.6850.0620.0010.7370.0000.000CellContents:CorrelationP-Value3)分析結(jié)果果選擇多于于一個變變量。點擊[OK]。*上面的行行指示相相關(guān)系數(shù)數(shù)R^2，，下面的行行為P-值，指示示相關(guān)強強度。(如果P<0.05說明存在在正相關(guān)關(guān))14回歸統(tǒng)計回歸擬合線圖圖1)輸入到數(shù)數(shù)據(jù)窗口口檢查硬度度和磨擦擦間的關(guān)關(guān)系。2)操作15選擇X和Y軸選擇模型型點擊[OK]將返回到到前一屏屏幕。再再次點擊擊[OK]。選擇置信信區(qū)間顯顯示163)階段窗口口4)圖表回歸方程程相關(guān)系數(shù)數(shù)的平方方線95%置信區(qū)間間每一點95%置信區(qū)間間179.檢驗18檢驗是在在統(tǒng)計學學上決定定一事件件（觀察察數(shù)據(jù)））屬于以以下兩個個群體H0或H1中的哪一一個。H0:零假設(shè)。。例：A先生不是是罪犯。。（無罪罪）H1:備擇假設(shè)設(shè)。例：：A先生是罪罪犯。（（有罪））在此例中中，法庭庭將考慮慮是否能能夠證明明A先生是罪罪犯。檢驗中定定義了兩兩種風險險。風險（第第一種錯錯誤）：：法庭上上無根據(jù)據(jù)指控的的可能性性。在生產(chǎn)過過程中因因判斷錯錯誤將無無缺陷的的產(chǎn)品作作為有缺缺陷的產(chǎn)產(chǎn)品丟棄棄（生產(chǎn)產(chǎn)者風險險）風險（第第二種錯錯誤）：：在法庭庭上宣布布罪犯無無罪的可可能性。。忽視有缺缺陷上市市產(chǎn)品的的風險（消費者風風險）H0（無罪，無無缺陷））H1（有罪，有有缺陷））風險風險19平均值明明顯差異異的檢驗驗T-檢驗(一個樣品品)一種產(chǎn)品品的長度度由12名名操作員員用兩種種類型的的卡尺(nogisu)測量。統(tǒng)計基本統(tǒng)計計1-樣品t1)輸入到數(shù)數(shù)據(jù)窗口口2)操作20選擇備擇擇假設(shè)：：不等如需要選選擇“Graphs”點擊[OK]備責假設(shè)設(shè)零假設(shè)3)階段窗口口在此例中中，P=1.00>0.05。。所以，這這兩中卡卡尺間無無明顯差差異?卡尺無差差異選擇“difference”（（兩種卡尺尺的測量量差異）。P-值：如果大于于0.05,無明顯差差異如果小于于0.05,存在明顯顯差異21T-檢驗（兩兩個樣品品）1)輸入到數(shù)數(shù)據(jù)窗口口2)操作統(tǒng)計基本統(tǒng)計計2-樣品t22根據(jù)如何何輸入數(shù)數(shù)據(jù)選擇擇任一項項。點擊[OK]P-值3)階段窗口口選擇“為等”以選擇備備責假設(shè)設(shè)列由卡尺尺分開(nogisu)。選擇這些些項目并并選擇單單獨列。。23統(tǒng)計ANOVA方差的均均一性離散顯著著差異檢檢驗1)輸入到數(shù)數(shù)據(jù)窗口口按右圖所所示在一一列中輸輸入數(shù)據(jù)據(jù)。2)操作24填寫每一一列點擊[OK]如果分布布為正態(tài)態(tài)如果分布布為非正正態(tài)如果P-值>0.05則判斷為為無明顯顯差異3)圖表25統(tǒng)計ANOVA單向或單單向（非堆積）多于三個個平均數(shù)數(shù)據(jù)的顯顯著差異異檢驗以下兩種種方法用用于檢查查三種粘粘合劑(shurui)的強度。在單獨的的列中輸輸入1、2和和3類數(shù)數(shù)據(jù)(C1至C3)。。在C5中輸入類類型數(shù)據(jù)據(jù)并在C6中輸入數(shù)數(shù)據(jù)(C5和C6)。。1)輸入到到數(shù)據(jù)據(jù)窗口口2)操作單向：：當數(shù)數(shù)據(jù)輸輸入一一列時時使用用(C5和C6)。單向(非堆積積)：當數(shù)據(jù)據(jù)輸入入不同同列時時使用用(C1至C3)。26選擇含含類型型數(shù)據(jù)據(jù)的列列(shurui)。。通過拖拖曳，，而不不是點點擊倒倒轉(zhuǎn)此此列，，并點點擊[Select]如需要要點擊擊“Graphs”數(shù)據(jù)輸輸入到到單獨獨列時時27當數(shù)據(jù)據(jù)輸入入到一一列時時選擇單單獨列列如需要要點擊擊“Graphs”點擊項項目以以顯示示283)圖表29離散值值數(shù)據(jù)據(jù)檢驗驗卡方統(tǒng)計表卡方檢檢驗拖曳并并選擇擇列點擊[OK]1)輸入到到數(shù)據(jù)據(jù)窗口口按工作作時區(qū)區(qū)以組組計算算接受受的和和丟棄棄的的產(chǎn)品品數(shù)量量。2)操作30預期值值P-值<0.05:存在顯顯著差差異卡-計算值值3)階段窗窗口3110.方差分分析(ANOVA)32平衡ANOVAANOVA(方差分分析)是一種種非常常有用用的技技術(shù)，，是檢檢驗設(shè)設(shè)計(DOE)和度度量R&R(測量系系統(tǒng)評評估)的基礎(chǔ)礎(chǔ)。簡簡言之之，它它利用用在F-檢驗中中的離離散比比值幫幫助確確定子子群間間和子子群內(nèi)內(nèi)的離離散是是否相相同。。目的：：確定因因素和和結(jié)果果之間間的因因素關(guān)關(guān)系。。作用：：因素影影響的的決定定、減減少主主要因因素和和數(shù)學學表達達式的的模型型化。。*平衡數(shù)數(shù)據(jù)意意味著著因素素的數(shù)數(shù)據(jù)個個數(shù)是是相同同的。。統(tǒng)計ANOVA平衡ANOVA...1)數(shù)據(jù)閱閱讀2)分析方方法閱讀Minitab文件夾夾中的的標準準練習習文件件。雙雙擊\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。33指定結(jié)結(jié)果(Y變量)選擇多多于一一種因因素(X變量)*在檢查查相互互作用用的影影響時時用此此種形形式指指定(二者擇擇一地地，所所有的的主要要效應應和相相互作作用將將通過過指定定部件件|操作員員進行行分析析)。點擊按按鈕“Graphs...”并點擊擊以下下對話話框中中的剩剩余曲曲線圖圖顯示示：34剩余數(shù)數(shù)據(jù)列柱狀狀圖剩余數(shù)數(shù)據(jù)列列的正正態(tài)概概率圖圖(如為直直線則則為正正態(tài)分分布)剩余數(shù)數(shù)據(jù)對對預期期值通通過數(shù)數(shù)學表表達式式模型型做圖圖(檢查獨獨立性性和隨隨機性性)3)分析結(jié)結(jié)果35方差分分析(平衡設(shè)設(shè)計)FactorTypeLevelsValuesPartfixed1012345678910Operatorfixed3123AnalysisofVarianceforResponseSourceDFSSMSFPPart92.0587080.228745177.090.000Operator20.0480000.02400018.580.000Part*Operator180.1036670.0057594.460.000Error300.0387500.001292Total592.249125SourceVarianceErrorExpectedMeanSquareforEachTermcomponentterm(usingunrestrictedmodel)1Part4(4)+Q[1,3]2Operator4(4)+Q[2,3]3Part*Operator4(4)+Q[3]4Error0.00129(4)剩余數(shù)數(shù)據(jù)對對數(shù)據(jù)據(jù)順序序做圖圖(檢查獨立性性和隨機性性)階段窗口分析結(jié)果(ANOVA表)自由度平方和方差F-值P-值36方差的均一一性統(tǒng)計ANOVA方差的均一一性方差的均一一性是一種種檢驗多于于一個子群群數(shù)據(jù)的離離散（方差差）是否完完全均一（（零假設(shè)））或是否有有一群具有有不同的離離散（方差差）（備責責假設(shè)）。。如果分析結(jié)結(jié)果P-值大于0.05(α風險5%),可以得到結(jié)結(jié)論認為所所有了群的的方差都是是相同的。。目的：比較子群的的方差作用：在使用ANOVA時每一子群群的方差相相同是前提提條件。所所以，在進進行ANOVA以前必須研研究方差的的均一性。。1)數(shù)據(jù)閱讀2)分析方法閱讀Minitab文件夾中的的標準練習習文件。雙雙擊\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。373)分析結(jié)果(圖表