MINITAB入門培訓(xùn)手冊(ppt 40).ppt

1、個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,1,1. DMAIC 步驟及工具表,Six-sigma DMAIC 方法利用多種工具。 我們在此回顧這些工具及步驟。,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,2,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,3,2. Minitab 和 DMAIC,在下面的描述中使用了“庫存控制改進(jìn)計(jì)劃”實(shí)例。,= D = 確定一計(jì)劃 (利用 QFD) 將產(chǎn)品交運(yùn)的質(zhì)量要求（CS）轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品的質(zhì)量因素并摘錄當(dāng)前的計(jì)劃條目。 確定 CTQ 或 利用前面的因素，思考為什么成本會(huì)高。或許存在庫存控制問題。 說明缺陷 如果存在庫存控制問題，那么此例中缺陷將為：,因果圖 （魚骨圖）,矩陣重要性評(píng)估,QFD,CTQ

2、= 庫存縮減,庫存太多！,成本縮減,（處理（優(yōu)化）中的產(chǎn)品、庫存，建立控制系統(tǒng)）,為什么成本會(huì)高？,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,4,= M = 決定 CTQ 特征值 FMEA, 因果圖 (魚骨圖), 巴累托圖, QFD - 1 庫存月份 = 庫存量 (價(jià)格)/生產(chǎn)總量 CTQ 特征值=庫存月份 反應(yīng)變量 (Y) 對 CTQ 缺陷 Y - 2 何種類型的產(chǎn)品出現(xiàn)問題? - 3 確認(rèn)庫存規(guī)格 = 小于 0.15 個(gè)月,巴累托圖,檢驗(yàn):,度量 R&R,確定測量 Y 的方法 (庫存月份) 當(dāng)前月份庫存量: 產(chǎn)品 工人在庫房清點(diǎn) 處理中的貨物 工人在庫存區(qū)清點(diǎn) 生產(chǎn)總量: 生產(chǎn)量用計(jì)算機(jī)輸入數(shù)據(jù)計(jì)算

3、測量系統(tǒng)可靠性評(píng)估: 在相同的庫房計(jì)算 (例如，重復(fù)計(jì)算三次) 測量系統(tǒng)可靠性評(píng)估 在相同的庫房計(jì)算 (例如，重復(fù)計(jì)算三次),問題聲明,處理圖,產(chǎn)量,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,5,= A = 分析當(dāng)前狀態(tài) 例如，檢查從 1997 年 10 月至 1998 年 9 月間的每一庫存月份。 - 1 正態(tài)檢驗(yàn) - 2 檢查當(dāng)前的 sigma 水平 估計(jì)影響 CTQ 的因素 (分析) 產(chǎn)品庫存圖和處理中貨物庫存圖 并檢查平均值的離散及變遷。 為什么庫存會(huì)變化? 就魚骨圖的每一因素如時(shí)間和生產(chǎn)過程重復(fù)圖表及魚骨圖分析。,運(yùn)行圖,正態(tài)檢驗(yàn),Z-值 (連續(xù)和離散值的檢驗(yàn)),Xber-R 圖,運(yùn)行圖,F 檢

4、驗(yàn),存在差異嗎?!,正常如果 P-值 0.05 (好!),尋找影響 Y 的因素 (X),和,離散 ,t 檢驗(yàn),平均值 ,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,6,= C = 在測量主因素時(shí)檢查測量方法 用于 “M” 步相同的方法測量和評(píng)估。 (檢查測量環(huán)境是否因改進(jìn)而改變) 評(píng)估主因素(x)的表現(xiàn) (做出改進(jìn)后分析當(dāng)前狀態(tài)) 用和 “A” 步相同的方法做圖。 * 目的是評(píng)估 X (輸入) 數(shù)據(jù)對 Y (輸出)。 針對主原因建立管理系統(tǒng) (設(shè)置),= I = 識(shí)別主要因素 提取并檢查真正的因素原因 做圖 檢驗(yàn) 確定重要的因素 (Xs) 識(shí)別重大主因素 (X) 的最佳值 (測量) 設(shè)定主因素的公差 檢驗(yàn)設(shè)

5、計(jì)的結(jié)果 (模擬) (估計(jì)范圍),檢驗(yàn)設(shè)計(jì) (DOE),度量 R&R,Xber-R 圖,簡易 風(fēng)險(xiǎn)管理 控制圖 標(biāo)準(zhǔn)化及其他要素,實(shí)施改進(jìn),質(zhì)量工程 (QE),和,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,7,3. 基本屏幕,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,8,階段窗口 (分析輸出屏幕),數(shù)據(jù)窗口 (工作單屏幕) (幾乎和在 Excel 中相同),MINITAB 屏幕,以下是一般操作流程。 在數(shù)據(jù)窗口輸入并設(shè)定數(shù)據(jù) 從命令菜單選擇命令 在對話框中輸入分析條件 在階段窗口中顯示分析數(shù)值 在圖表窗口顯示分析結(jié)果圖表,信息窗口 (工作單清單屏幕),歷史記錄窗口 (命令保存屏幕),操作,計(jì)算,統(tǒng)計(jì),圖表,個(gè)人資料

6、僅供參考-Kyle,9,工具條,關(guān)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的補(bǔ)充信息： Minitab 定義以下兩種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)： 1.堆積數(shù)據(jù)： 排列于一列的多于一個(gè)子群的數(shù)據(jù) 2.非堆積數(shù)據(jù)： 每一子群的數(shù)據(jù)，排列于分開的列（或行）使用 “ManipStack/Unstack” 命令轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)格式。 什么是子群？ 處理數(shù)據(jù)常分成組。例如，運(yùn)送數(shù)據(jù)用發(fā)貨分組，化學(xué)處理數(shù)據(jù)用批而半導(dǎo)體處理數(shù)據(jù)用 lot。這些數(shù)據(jù)組被稱為子群。這些子群還用在短期和長期處理能力中。,打開文件,保存文件,插入單元格,插入行,插入列,移動(dòng)列,刪除單元格,最后對話框 (返回到最后的指示屏幕),返回到階段窗口,返回到數(shù)據(jù)窗口,圖表管理 (圖表再排

7、列),關(guān)閉圖表 (刪除圖表),前一命令,下一命令,尋找,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,10,4. 圖表工具,Minitab 具有多種有用的圖表顯示功能。以下介紹的為典型的功能： 魚骨圖 柱狀圖 巴累托圖 運(yùn)行圖 分散繪圖 點(diǎn)陣圖 矩陣圖 頁邊圖 三維圖 框圖,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,11,魚骨圖,1)輸入要素 在最多六個(gè)列中書寫主和次分類要素。,統(tǒng)計(jì) 質(zhì)量工具 因和果.,就象它的名字所暗示的，魚骨圖（因果圖，也稱為 Ishikawa 圖）顯示原因和結(jié)果的關(guān)系。結(jié)果的原因如缺陷和異常被分為 5M 和 1E（人，機(jī)器，材料，方法和測量及環(huán)境）并再分為較小的骨。,2)分析操作,個(gè)人資料 僅供參

8、考-Kyle,12,在每一輸入?yún)^(qū)選擇一列。 按要求，改變標(biāo)簽并輸入到 Effect 和 Title。 點(diǎn)擊 OK。,3)輸出結(jié)果,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,13,柱狀圖,1)輸入至數(shù)據(jù)窗口,在 Minitab 文件夾中閱讀標(biāo)準(zhǔn)練習(xí)文件。雙擊MtbwinDataGageaiag.mtw。,柱狀圖通過表示數(shù)據(jù)的條代表頻率分布。離散和連續(xù)的變量均可做入圖中。在此例中，該區(qū)被分開用于測量值（連續(xù)變量），圖示于單獨(dú)的區(qū)的測量值數(shù)計(jì)為頻率。,2)操作,圖表 柱狀圖.,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,14,為 X 選擇一列。 點(diǎn)擊 OK。,3)輸出結(jié)果,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,15,巴累托圖,1)輸

9、入到數(shù)據(jù)窗口,2)操作,原因項(xiàng),計(jì)數(shù),統(tǒng)計(jì) 質(zhì)量工具 巴累托圖,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,16,選擇標(biāo)簽和缺陷列,巴累托圖按頻率的順序再次排列柱狀圖的數(shù)據(jù)條并被用于分析主要因素。如此圖所示，左和右軸分別表示頻率和百分比。折線圖顯示柱狀圖的累加值。 目的：方便地比較部件、要素和其他條目的頻率。 作用： 1)一眼即可看出最有影響力的條目。 2)最大的兩個(gè)或三個(gè)條目總計(jì)所占比例易通過折線圖顯示累加百分比的右軸而理解。 3)利用所有的要素分析原因會(huì)很費(fèi)時(shí)間。 選擇一些重要的要素用于有效的分析及改進(jìn)。,3)圖表,點(diǎn)擊 OK,在此指定 “95%” 將使余下的圖示為 “Others”。,個(gè)人資料 僅供參

10、考-Kyle,17,運(yùn)行圖,統(tǒng)計(jì) 質(zhì)量工具 運(yùn)行圖,運(yùn)行圖在折線圖中用時(shí)間-序列數(shù)據(jù)做圖，有助于評(píng)估數(shù)據(jù)及過程的穩(wěn)定性。運(yùn)行圖類似于控制圖，可用于測量和控制階段。 目的：例如，視沉檢查時(shí)間-序列趨勢。 作用：根據(jù)時(shí)間-序列數(shù)據(jù)及狀態(tài)數(shù)據(jù)可推斷出變化要素。,1)輸入到數(shù)據(jù)窗口,L / #,2) 分析操作,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,18,3)分析結(jié)果,選擇 “列”,點(diǎn)擊 OK。,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,19,分散繪圖,圖表 做圖,1)輸入到數(shù)據(jù)窗口,2)分析操作,分散繪圖有助于用圖表方式確定兩種變量間是否存在相關(guān)性。相關(guān)性越強(qiáng)，包圍分散點(diǎn)數(shù)據(jù)的橢圓的半主軸和半次軸的比值就越大。升向右側(cè)分

11、布被稱為正相關(guān)，升向左側(cè)的分布被稱為負(fù)相關(guān)。 目的：檢查變量間的相關(guān)性（關(guān)系）。 作用： 1)兩個(gè)變量如因和果、輸入和輸出或三個(gè)或更多變量均可做圖以檢查正比關(guān)系（或反比關(guān)系）以便識(shí)別變化因數(shù) (X)。 2)相關(guān)系數(shù)的值 (r) 和 r 圖中的值可比較以確定其間是否存在顯著關(guān)系。（如果計(jì)算出的相關(guān)系數(shù) r 小于 r 圖中的相應(yīng)值則可認(rèn)為存在相關(guān)性。）,閱讀 Minitab 數(shù)據(jù)文件夾中的 “MTBWINDataExh_regr.mtw”。,一臺(tái)機(jī)器的熱流量 (Heat flux) 和多種條件數(shù)據(jù)。,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,20,點(diǎn)擊 OK。 將顯示一圖表。,分配 X 和 Y 列(HeatF

12、lux and North)。,存在負(fù)相關(guān),個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,21,點(diǎn)陣圖,1)輸入到數(shù)據(jù)窗口,使用與前一部分相同的數(shù)據(jù)。閱讀 Minitab 數(shù)據(jù)文件夾中的 “MTBWINDataExh_regr.mtw”。,Graph Dot plot.,2)分析操作,選擇一變量。 點(diǎn)擊 OK。 將顯示一圖表。,3)分析結(jié)果 該值的頻率將以點(diǎn)顯示，而不是柱狀圖中的數(shù)據(jù)條。,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,22,矩陣圖,1)輸入到數(shù)據(jù)窗口,使用與前一部分中相同的數(shù)據(jù)。閱讀 Minitab 數(shù)據(jù)文件夾中的 “MTBWINDataExh_regr.mtw”。,圖表 矩陣圖,2)分析操作,矩陣圖有助于同

13、時(shí)對許多變量相關(guān)性的直覺理解。 目的：理解多于一個(gè)變量的相關(guān)性。 作用：減少主要變量和原因。,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,23,3)分析結(jié)果,選擇多于一個(gè)變量以檢查它們的相關(guān)性。 點(diǎn)擊 OK。,23,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,24,三維圖,1)輸入到數(shù)據(jù)窗口,使用與前一部分中相同的數(shù)據(jù)。閱讀 Minitab 數(shù)據(jù)文件夾中的 “MTBWINDataExh_regr.mtw”。,圖表 三維圖.,2)分析操作,3)分析結(jié)果,指定 X, Y 和 Z 軸的三個(gè)變量。 點(diǎn)擊 OK。,三維圖有助于直覺地理解 Y 變量（結(jié)果）和兩個(gè) X 變量（原因）之間的關(guān)系。其他可以利用的技術(shù)如三維表面圖和輪廓圖。,

14、個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,25,框圖,圖表 框圖,將列分配到 X 和 Y 軸,1)輸入到數(shù)據(jù)窗口 2)分析操作,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,26,框圖早已被用于質(zhì)量控制中。這種技術(shù)的優(yōu)越性是可不在柱狀圖中劃分布的情況下了解大致的分布情況，和對數(shù)種變量劃圖和并排查看?？驁D是按以下方式劃出的：,中值,3)圖表,第一四分位數(shù) ,中值 ,第三四分位數(shù) ,A = 第三四分位數(shù) 第一四分位數(shù) (顯示完整數(shù)據(jù) 50% 分布范圍),連接 1.5 A 范圍內(nèi)最大的數(shù)據(jù)和第三 四分位數(shù),連接 1.5 A 范圍內(nèi)最小的數(shù)據(jù)和第一 四分位數(shù), 用 “” 代表的來自 Whisker 的 A 值,個(gè)人資料 僅供參考

15、-Kyle,27,5. 描述統(tǒng)計(jì)學(xué),個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,28,統(tǒng)計(jì) 基本統(tǒng)計(jì) 顯示基本統(tǒng)計(jì),描述統(tǒng)計(jì)學(xué),輸入到數(shù)據(jù)窗口 2)操作,閱讀 Minitab 文件夾中的標(biāo)準(zhǔn)練習(xí)文件。雙擊 MtbwinDataGageaiag.mtw。,輸入列,點(diǎn)擊 Graphs,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,29, 點(diǎn)擊 “OK” 將從當(dāng)前屏幕返回到前一屏幕。再次點(diǎn)擊 “OK”。 3)階段窗口,顯示統(tǒng)計(jì)數(shù)量,Variable N Mean Median TrMean StDev SE Mean Response 60 0.8075 0.8000 0.8157 0.1952 0.0252 Variable

16、Minimum Maximum Q1 Q3 Response 0.4000 1.0500 0.6625 1.0000 Executing from file: C:MINITABMACROSDescribe.MAC,描述統(tǒng)計(jì)學(xué)代表從數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)中可以了解的內(nèi)容。具體說，諸如數(shù)據(jù)平均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)方差的統(tǒng)計(jì)（參數(shù)）予以計(jì)算。 N：自由度 = 獨(dú)立變量的個(gè)數(shù)。 平均值：所有數(shù)據(jù)的和除以數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。 中值： 排列數(shù)據(jù)是處于中央的數(shù)據(jù)。 StDev: 方差的平方根，是一種離散的測量。 最小和最大：最小和最大值 Q1 和 Q3：第一和第三四分位數(shù) = 在排位上等同于 25 和 75% 的數(shù)據(jù)。 注：從樣品推

17、論群體結(jié)論的技術(shù)被稱為推論統(tǒng)計(jì)學(xué)。,選擇 “Graphical summary” 作為圖表類型,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,30,統(tǒng)計(jì)量,柱狀圖,框圖,樣品 95% 平均值置信區(qū)間 (MU) 和中值。注意和顯示在框圖上的柱狀圖刻度不同。,正態(tài) (正常分布如果 p 0.05),平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、偏度（左部間的不對稱性）、峰度,4)圖表,描述統(tǒng)計(jì)學(xué) 目的：檢查正態(tài)，計(jì)算平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差 作用： 1)與連續(xù)值使用 2)可以確定數(shù)據(jù)分布的特征。通過了解距中央的偏度、分布的峰度、平 均值和中值，收集數(shù)據(jù)的分布可作為將來做出 ”確認(rèn)不同“ 步驟的初步知識(shí)。,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,31,統(tǒng)計(jì)

18、 基本統(tǒng)計(jì) 正態(tài)檢驗(yàn),正態(tài)檢驗(yàn),1)輸入到數(shù)據(jù)窗口 2)操作,具有一些特征的數(shù)據(jù),選擇一列,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,32,正態(tài)存在如果 P-值 0.05 缺乏正態(tài)如果 P-值 0.05,3)圖表,正態(tài)檢驗(yàn) 目的：決定收集數(shù)據(jù)的分布是否存在正態(tài)。 作用： 1)此技術(shù)與連續(xù)值使用。 2)如果在圖表中數(shù)據(jù)排列在一條直線上并由 P-值判斷則說明正態(tài)存在。 3)如果顯示的 P-值大于 0.05, 正態(tài)存在，但如果低于 0.05 則缺乏正態(tài)。 4)如果數(shù)據(jù)具有正態(tài)，則可用統(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行處理，如下一步中的檢驗(yàn)。 5)如果缺乏正態(tài)，檢查數(shù)據(jù)是否測量正確和數(shù)據(jù)修正為正確數(shù)據(jù)。 6)如果數(shù)據(jù)是正確的，進(jìn)行對數(shù)

19、變換并進(jìn)入下一步。 注如果數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)較小（小于 30）則不能完全相信 P-值。在數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)較小的情況下即使數(shù)據(jù)被判斷為缺乏正態(tài)也無關(guān)緊要。,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,33,6. 測量系統(tǒng)的分析 (度量 R&R),個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,34,測量條件： 操作員: 3 重復(fù)操作: 2 樣品: 10,共計(jì) 60 行數(shù)據(jù)！,度量可重復(fù)性及再現(xiàn)性,1)輸入到數(shù)據(jù)窗口,閱讀 Minitab 文件夾中的標(biāo)準(zhǔn)練習(xí)文件。雙擊 MtbwinDataGageaiag.mtw。,每樣品測量兩次,操作員碼：Smith 1, Brown . 2,一名操作員的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)= 20,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,35,統(tǒng)

20、計(jì) 質(zhì)量工具 GRR 研究,2)分析操作,填寫每一框。,點(diǎn)擊 “Option”。,雙擊列于左側(cè)的項(xiàng)并填寫這些文字 框。如果列未命名，列的名稱將顯 示為 C1 和 C2。,選擇 “ANOVA”,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,36,在選項(xiàng)屏幕輸入公差。,點(diǎn)擊 OK 將返回到前一屏幕。再次點(diǎn) OK。 結(jié)果將顯示于階段屏幕。,度量 R&R (可重復(fù)性和再現(xiàn)性。可重復(fù)性及再現(xiàn)性：測量系統(tǒng)的準(zhǔn)確評(píng)估) 目的：確認(rèn)作為標(biāo)準(zhǔn)的用于改變或改進(jìn)測量方法的測量系統(tǒng)的可靠性。作用： 1)閱讀在 “Study Var” 中的值。 2)如果 R&R 高于 30% 則說明測量方法存在問題。回顧此方法并做出改進(jìn)。 3)從圖表

21、（值）中決定可重復(fù)性及再現(xiàn)性是否存在問題并償試找到改進(jìn)的線索。 4)通過自由討論或其他方法確定有問題的因素以尋找改進(jìn)的線索。（使用因果圖、相似圖方法、相關(guān)圖方法或其他技術(shù)）,對應(yīng)于 99% 決定標(biāo)準(zhǔn)。,點(diǎn)擊此處以用單獨(dú)圖表顯示分析結(jié)果。 如不點(diǎn)擊，將顯示為一單頁圖表總結(jié)。,個(gè)人資料 僅供參考-Kyle,37,帶交到作用的雙向 ANOVA 表 Source DF SS MS F P Part 9 2.05871 0.228745 39.7178 0.00000 Operator 2 0.04800 0.024000 4.1672 0.03256 Operator*Part 18 0.10367

22、0.005759 4.4588 0.00016 Repeatability 30 0.03875 0.001292 Total 59 2.24912 度量 R&R Source VarComp StdDev 5.15*Sigma Total Gage R&R 0.004437 0.066615 0.34306 Repeatability 0.001292 0.035940 0.18509 Reproducibility 0.003146 0.056088 0.28885 Operator 0.000912 0.030200 0.15553 Operator*Part 0.002234 0.047263 0.24340 Part-To-Part 0.037164 0.192781 0.99282 Total Variation 0.041602 0.203965 1.05042 Source %Contribution %Study Var %Tolerance Total Gage R&R 10.67 32.66 34.31 Repeatability 3.10 17.62 18.51 Rep