Minitab工具基礎(chǔ)運(yùn)用

趙輝Minitab基礎(chǔ)運(yùn)用2018.12.19124測(cè)量系統(tǒng)分析（MSA）5控制圖（ControlCharts）1Minitab基本操作2Minitab基本圖表（Graph）3過(guò)程能力分析（SPC）3Minitab基本操作什么是Minitab？01Minitab畫(huà)面構(gòu)成02Minitab菜單構(gòu)成03數(shù)據(jù)編輯044Minitab基本操作MINITAB=Mini+Tabulator=小型

+計(jì)算機(jī)1、什么是Minitab?介紹

于1972年，美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)用來(lái)作統(tǒng)計(jì)分析、教育用而開(kāi)發(fā)，目前已出版

Windows用版本Vesion15.1，并且已在工學(xué)、社會(huì)學(xué)等所有領(lǐng)域被廣泛使用。MINITAB是為質(zhì)量改善、教育和研究應(yīng)用領(lǐng)域提供統(tǒng)計(jì)軟件和服務(wù)的先導(dǎo),是一個(gè)很好的質(zhì)量管理和質(zhì)量設(shè)計(jì)的工具軟件，更是持續(xù)質(zhì)量改進(jìn)的良好工具軟件,MINITAB統(tǒng)計(jì)軟件為質(zhì)量改善和概率應(yīng)用提供準(zhǔn)確和易用的工具,MINITAB被許多世界一流的公司所采用，包括通用電器、福特汽車、通用汽車、3M、霍尼韋爾、LG、東芝、諾基亞、以及SixSigma顧問(wèn)公司。特別是與Six-sigma關(guān)聯(lián)，在GE、AlliedSignal等公司已作為基本的程序而使用,作為統(tǒng)計(jì)學(xué)入門教育方面技術(shù)領(lǐng)先的軟件包，MINITAB也被4,000多所高等院校所采用。

優(yōu)點(diǎn)

以菜單的方式構(gòu)成，所以無(wú)需學(xué)習(xí)高難的命令文，只需擁有基本的統(tǒng)計(jì)知識(shí)便可使用。圖表支持良好，特別是與Six-sigma有關(guān)聯(lián)的部分陸續(xù)地在完善之中。5Minitab基本操作2、Minitab畫(huà)面構(gòu)成1:直接輸入Minitab的命令或顯示類似統(tǒng)計(jì)表的文本型結(jié)果文件的窗口;2:用于直接輸入數(shù)據(jù)或可以修改的窗口，具有類似Excel中的spreadsheet功能;3:儲(chǔ)存已使用過(guò)的所有命令，并幫助已使用過(guò)的命令可重復(fù)使用;4:顯示各種統(tǒng)計(jì)圖表，同時(shí)可以打開(kāi)15個(gè)窗口.12346Minitab基本操作3、Minitab菜單構(gòu)成文件

:有關(guān)文件管理所需的副菜單的構(gòu)成編輯

:編輯

Worksheetdata,外部

data

的

link及

commandlinkeditor

副菜單計(jì)算

:利用內(nèi)部函數(shù)的數(shù)據(jù)計(jì)算及利用分布函數(shù)的數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù):為進(jìn)行分析而收集或統(tǒng)計(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

:是分析統(tǒng)計(jì)資料的副菜單，由基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)、回歸分析、分散分析、品質(zhì)管理、時(shí)針序列分析、離散資料分析、非母數(shù)統(tǒng)計(jì)分析等構(gòu)成圖表

:為編輯Graph的GraphLayout,Chart副菜單及文字Graph構(gòu)成編輯器

:不使用菜單，使用命令直接作業(yè)及Clipboardsetting等副菜單工具:有關(guān)資源管理器、工具欄、選項(xiàng)欄、安全性設(shè)定等構(gòu)成窗口

:由控制

Window

畫(huà)面構(gòu)成的副菜單及管理

Graph

畫(huà)面的副菜單構(gòu)成

7Minitab基本操作3.1、Minitab

菜單(文件）3.2、Minitab

菜單(數(shù)據(jù))8Minitab基本操作3.3、Minitab

菜單(計(jì)算)3.4、Minitab

菜單(統(tǒng)計(jì))3.5、Minitab

菜單(圖表)9Minitab基本操作4、數(shù)據(jù)編輯在窗口Worksheet中可以輸入數(shù)據(jù)，一個(gè)變量為一列。列用“C”開(kāi)頭，后面緊跟數(shù)字，譬如C1，C2，…等。既可以用C1表示變量名，也可以在C1下面輸入字母X，用“X”表示變量名。一行表示對(duì)一個(gè)個(gè)體進(jìn)行觀察所得到的觀察結(jié)果。數(shù)據(jù)是全屏幕進(jìn)行編輯的，光標(biāo)在哪一個(gè)單元格，就可以在該單元格中輸入數(shù)據(jù)并進(jìn)行修改；插入單元格、行或列在“Editor”中分別點(diǎn)擊“InsertCells”、“InsertRows”、“InsertColumns”進(jìn)行，或點(diǎn)擊右鍵進(jìn)行；刪除行、列在“Data”中分別點(diǎn)擊“DeleteRows”、“EraseVariables”進(jìn)行；刪除單元格在“Edit”中點(diǎn)擊“DeleteCells”進(jìn)行，或點(diǎn)擊右鍵進(jìn)行；10Minitab基本圖表二、Minitab基本圖表---散點(diǎn)圖（Scatterplot）---矩陣圖（MatrixPlots）---邊際圖（MarginalPlots）---直方圖（Histogram）---箱線圖（BoxPlot）---條形圖（BarChart）---餅圖（PieChart）---時(shí)間序列圖（TimeSeriesPlot）11Minitab基本圖表公司生產(chǎn)的相機(jī)電池是否能夠很好地滿足顧客的需要。市場(chǎng)調(diào)查顯示，如果兩次放電之間等待的時(shí)間超過(guò)5.25秒，顧客就會(huì)變得很不耐煩。收集了分別使用過(guò)不同時(shí)間的電池的一個(gè)樣本，并在每個(gè)電池放電后立即測(cè)量了其剩余電壓（放電后電壓），還測(cè)量了各電池再次放電之前必須等待的時(shí)間（放電恢復(fù)時(shí)間）。(File:Graph-1.MTW)1、散點(diǎn)圖:想知道變數(shù)間的關(guān)聯(lián)性的時(shí)候12Minitab基本圖表1、散點(diǎn)圖:想知道變數(shù)間的關(guān)聯(lián)性的時(shí)候13Minitab基本圖表2、矩陣圖:想知道多種變數(shù)間的聯(lián)系性時(shí)

14Minitab基本圖表3、邊際圖（允許值圖）:同時(shí)確認(rèn)兩個(gè)變量之間的關(guān)系和分布15Minitab基本圖表4、直方圖:確認(rèn)數(shù)據(jù)的散布情況File:Graph-3.MTW16Minitab基本圖表5、箱線圖:確認(rèn)數(shù)據(jù)的散布及平均17Minitab基本圖表6、條形圖:用于分析對(duì)比汽車裝配廠的車門噴漆環(huán)節(jié)存在較大的問(wèn)題，現(xiàn)對(duì)一天的噴漆缺陷進(jìn)行了記錄，請(qǐng)用圖形對(duì)各項(xiàng)缺陷類型的頻次進(jìn)行直觀的比較。共有25條記錄：劃痕、劃痕、桔紋、桔紋、色差、劃痕、Other、Other、桔紋、桔紋、桔紋、桔紋、劃痕、劃痕、桔紋、劃痕、色差、劃痕、桔紋、桔紋、桔紋、桔紋、Other、Other、劃痕、劃痕、桔紋File:Graph-4.MTW18Minitab基本圖表某移動(dòng)通信服務(wù)商對(duì)計(jì)費(fèi)差錯(cuò)原因進(jìn)行分析，收集了1個(gè)月的話單錯(cuò)誤的類型，具體數(shù)據(jù)如下，請(qǐng)用圖形直觀地顯示各種錯(cuò)誤類型的構(gòu)成比例：File:Graph-5.MTW計(jì)費(fèi)類型錯(cuò) 112612無(wú)主話單 26950字段解析錯(cuò) 18861長(zhǎng)途話單解析錯(cuò)11250電話號(hào)碼錯(cuò) 52787、餅圖:用于分析對(duì)比19Minitab基本圖表8、時(shí)間序列圖:反映數(shù)據(jù)隨著時(shí)間變化的趨勢(shì)與走向QuarterYearSales120001002200012032000180420001831200114322001151320011994200121112002165220021933200220542002235銷售部新來(lái)的經(jīng)理需要了解一下公司歷年來(lái)的銷售情況，他收集了2000年度到2002年度每個(gè)季度的銷售數(shù)據(jù)，具體如下，請(qǐng)用圖形直觀地反映銷售的趨勢(shì)和走向:File:Graph-6.MTW20過(guò)程能力分析三、過(guò)程能力分析（SPC）

---柏拉圖（ParetoChart）---因果圖（CauseandEffect）---能力分析（Normal）---能力分析（Binomial）---能力分析（Poisson）21過(guò)程能力分析1、柏拉圖:確認(rèn)數(shù)據(jù)的比重,找出CTQ的一種方法

掌握對(duì)于地域別顯示器需要的比重

統(tǒng)計(jì)/質(zhì)量工具/Pareto圖北美22.9EU17.9韓國(guó)1.8日本5.7中國(guó)2印度0.9亞洲4.6中南美3.1CIS/東歐2.2其他1.922過(guò)程能力分析通過(guò)使用Pareto圖，您發(fā)現(xiàn)部件通常是因?yàn)楸砻骅Υ枚獾骄苁铡＝裉煜挛?，您與各個(gè)部門的成員召開(kāi)會(huì)議，集體討論這些瑕疵的潛在原因。2、因果圖:了解潛在原因之間的關(guān)系統(tǒng)計(jì)/質(zhì)量工具/因果（C）23過(guò)程能力分析

MINITAB上,不提供對(duì)Cp的很多情報(bào)

-比如

如果沒(méi)有USL或LSL的話就沒(méi)有計(jì)算結(jié)果

-主要以Cpk為中心,分析工程能力

工程能力指數(shù)Cp不考慮偏移,

即,不考慮工程平均的工程能力指數(shù),

所以不是很好的工程能力指數(shù)

(第1代

工程能力指數(shù))

測(cè)定期間

:

2000.05.25日適用

Spec:24秒以下

在總組

ALine上,掌握各工程別ST后要算出全工序的Cp值.

統(tǒng)計(jì)/質(zhì)量工具/能力分析（正態(tài)）ST17192428242619202223252620242125262117253、能力分析（Normal）24過(guò)程能力分析

想要測(cè)量AAA型號(hào)的

B部位的Torque(Spec:25+/-5)

統(tǒng)計(jì)/質(zhì)量工具/能力分析（A）/正態(tài)Torque

2422143718362721171632173122273421202719241621162418263031213416281432152414161425過(guò)程能力分析

假設(shè)前面所提到的例題的Spec(Spec:25+/-5)是相同但是其Data是經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的Data時(shí)我們考慮異常原因，這時(shí)用???來(lái)反映工程能力是比較合理.統(tǒng)計(jì)/質(zhì)量工具/能力分析（A）/正態(tài))Lot1Lot2Lot3Lot4Lot52421281618142732173018242422212721163416172422201432263719153131361614273421161426過(guò)程能力分析統(tǒng)計(jì)/質(zhì)量工具/CapabilitySixpack/正態(tài)27量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）4.測(cè)量系統(tǒng)分析（MSA）

---重復(fù)性和再現(xiàn)性（GageR&R）---屬性測(cè)量研究（

AttributeAgreementAnalysis）28量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）必須選擇ANOVA.用ANOVA方法時(shí)不僅可以分析出試料及測(cè)量者的主效果,而且還可以分析出測(cè)量者和試料間的交互作用.-6isDefaultedNumber-6(*Sigma)means①thenumberofStDevneededtocapture99.73%ofprocessmeasurements②thewidthoftheintervalyouneedtocapture99.73%ofyourprocessmeasurements輸入測(cè)量對(duì)象的公差范圍沒(méi)有公差時(shí),在原封不動(dòng)的狀態(tài)下點(diǎn)OK,之后

不用%Tolerance而用%StudyVar來(lái)

判斷GageR&R結(jié)果.GageR&R(連續(xù)型DATA)29量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）能夠區(qū)分部品和部品間差異的

測(cè)量System的能力

(工程管理用)在部品規(guī)定的公差范圍內(nèi)

可以區(qū)分認(rèn)定與否的

測(cè)量System的能力(GageR&R最終合格與否判定)

能夠區(qū)分部品間變動(dòng)的Gage能力

(不重疊的測(cè)量部品置信區(qū)間的個(gè)數(shù))測(cè)量部品的置信區(qū)間的個(gè)數(shù)越多說(shuō)明測(cè)量者和測(cè)量雖然有反復(fù)，但是測(cè)量的精度很高.如果,置信區(qū)間的個(gè)數(shù)少說(shuō)明(即,重疊的置信區(qū)間多

的意思)測(cè)量的變動(dòng)很大.※參考1.%Contributiond+e=c,b+c=a,a+f=g2.%StudyVar&%Toleranced2+e2=c2,b2+c2=a2,a2+f2=g2GageR&R(連續(xù)型DATA)包含交互作用的雙因子方差分析表來(lái)源自由度SSMSFP樣品90.01332250.00148034.009780.025人員10.00090250.00090252.444700.152樣品*人員90.00332250.00036922.203980.068重復(fù)性200.00335000.0001675合計(jì)390.0208975刪除交互作用項(xiàng)選定的Alpha=0.25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&R0.000295051.50重復(fù)性0.000167529.24再現(xiàn)性0.000127522.26人員0.00002674.66人員*樣品0.000100817.60部件間0.000277848.50合計(jì)變異0.0005728100.00過(guò)程公差=0.6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&R0.01717560.10305371.7717.18重復(fù)性0.01294220.07765354.0812.94再現(xiàn)性0.01129160.06775047.1811.29人員0.00516400.03098421.585.16人員*樣品0.01004160.06024941.9610.04部件間0.01666670.10000069.6416.67合計(jì)變異0.02393280.143597100.0023.93可區(qū)分的類別數(shù)=1abcdefg30量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）GageR&R(連續(xù)型DATA)31量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）Ex)為了分析以Go/No-GoGage判定合格/不合格的系數(shù)型測(cè)試系統(tǒng)選了15EA樣品(合格品8個(gè),不合格品7個(gè))之后由3名測(cè)試人員反復(fù)測(cè)了3次后得到了如下的Data.屬性測(cè)量研究32量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）?Minitab使用方法

:統(tǒng)計(jì)>質(zhì)量工具>屬性一致性分析33量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）?測(cè)量一致性評(píng)價(jià)-評(píng)價(jià)每個(gè)測(cè)試人員反復(fù)測(cè)試出的值之間的測(cè)量一致性*各測(cè)試人員的反復(fù)測(cè)量的結(jié)果的一致性的比率反復(fù)測(cè)試每個(gè)樣品時(shí)不一致的樣品數(shù)總樣品數(shù)×10034量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）?測(cè)量準(zhǔn)確性(Accuracy)的評(píng)價(jià)-比較每個(gè)測(cè)試人員的測(cè)試值vs標(biāo)準(zhǔn)(參考值)時(shí)評(píng)價(jià)是否一致*每個(gè)測(cè)試人員反復(fù)測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性比率標(biāo)準(zhǔn)值一致的次數(shù)總樣品數(shù)×10035量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）點(diǎn):對(duì)比率的點(diǎn)推定值線:信賴區(qū)間的寬度*Graph

解釋36控制圖5.控制圖（ControlCharts）

---控制圖(Xbar-R)---控制圖(Xbar-S)---控制圖–P(不良率控制圖)---控制圖–NP(不良數(shù)控制圖)---控制圖–C(缺陷數(shù)控制圖)---控制圖–U（單位缺陷數(shù)控制圖)37控制圖控制圖(Xbar-R)

利用控制圖的事例解釋

對(duì)Monitor的C/A+B/C的Gap,找到了最佳條件并且在那條件下做了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

最終確認(rèn)了改善有效果.

(最佳條件

:Latch幅

320mm,Latch高度

25mm,Resin:ABS)

從現(xiàn)在開(kāi)始是控制階段,有必要利用控制圖來(lái)Monitoring最佳條件是否被維持管理

07年6月19日開(kāi)始8天的Y值,即測(cè)量Gap的Data統(tǒng)計(jì)/控制圖/子組的變量控制圖/Xbar-R38量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）

對(duì)日期別Sampling的

N=7個(gè)Data求出它的平均和范圍,根據(jù)控制上下限公式

畫(huà)Xbar控制圖和

R控制圖.

Graph上沒(méi)有什么

OutofControlPoint,

OutofPattern

因此可以說(shuō)Gap在量產(chǎn)條件下處在穩(wěn)定狀態(tài)39量測(cè)系統(tǒng)分析（MSA）控制圖(Xbar-S)

利用下面Data畫(huà)Xbar-S控制圖.(SubgroupSize=5,一般情況下

SubgroupSize大于5)統(tǒng)計(jì)/控制圖/子組的變量控制圖/Xbar-s…599.8602.8600.0599.6602