Minitab17-培训教程.pdf

1、Minitab 培训教 程 基本介 绍 常用品质控制图 制程能力分析 常用图表制作 MSA 测量系统分析 Minitab 与6 Sigma的关系 在上个世纪80 年代，Motorola 开始在公 司内推 行6 Sigma ，并开 始借 助Minitab 使6 Sigma 得以最 大限度 的发挥 ； 6 Sigma 的MAIC 阶段中 ，很多 分析和 计算都 可以通 过Minitab 简单的 完成； 即使是对统计的只是不怎 么熟悉 ，也同 样可以 运用Minitab 很好的 完 成各项分析； Minitab的功能 计算功能 计算器 生成数据 概率分布 矩阵运算 数据分析功 能 基本统计 回归分析

2、 方差费 实验设计 控制图 质量工具 可靠度分析 多变量分析 时间序列 列联表 非参数估计 EDA 概率与样本 容量 图形分析 直方图 散布图 时间序列图 条形图 箱型图 矩阵图 轮廓图 三维图 点图 饼图 边际图 概率图 茎叶图 特征图 Minitab 主 界面介绍 主菜单 Session Window: 分析结果输出窗口 Data Window: 数据输入窗口 工具栏介绍 剪切 复制 粘贴 恢复 重做 编辑最近对话框 状态向 导 显示session 窗口折叠 显示worksheets 折叠 显示GRAPH 折叠 项目窗 口 历史记 录 项目管理窗口 关闭所有图形窗口 插入单 元 格 插入行

3、 插入列 移除列 打开文 件 保存文 件 打印窗 口 之前之后命令 查找数 据 查找下一个数据 取消 帮助 报告便 栈 打开相关文件 显示因子设计 Session窗口 当前数据窗口 清除 基本介 绍 常用品质控制图 制程能力分析 常用图表制作 MSA 测量系统分析 常用图表 散点图 直方图 点图 箱线 图 条形图 饼 图 时间序列图 980 960 940 920 900 880 860 840 820 800 71 70 69 68 67 66 65 Y X Scatterplot of X vs Y 实例一 1 No. XY1 658002 668103 658204 668305 678

4、406 678507 688608 688709 6789010 6890011 6890012 6891013 6993014 7094015 7095016 7096017 71970 散点图：X 值与Y值的相关性 数据点 趋势线 实例一 2 进阶：回归分析- 线性 71 70 69 68 67 66 65 1000 950 900 850 800 X Y S 17.2425 R-Sq 90.6% R-Sq(adj) 90.0% Fitted Line Plot Y = - 1094 + 29.17 X 拟合线性关系 实例二 直方图：数值区域数量分布 点图：同直方图 Sample Mean

5、 8 STDEV 0.2 Group 1 Group 2 Group 3 Group 4 Mean 8 9 7 9 STDEV 0.2 0.4 0.7 1 11.7 10.8 9.9 9.0 8.1 7.2 6.3 5.4 Group 1 Group 2 Group 3 Group 4 Data Dotplot of Group 1, Group 2, Group 3, Group 4 8.3 8.2 8.1 8.0 7.9 7.8 7.7 7.6 12 10 8 6 4 2 0 Sample Frequency Histogram of Sample实例三 箱线图：数值范围分布 条形图：数值

6、出现频率分布 Group 4 Group 3 Group 2 Group 1 12 11 10 9 8 7 6 5 Data Boxplot of Group 1, Group 2, Group 3, Group 4 6 5 4 2 1 120 100 80 60 40 20 0 Sample Count Chart of Sample实例四 饼图：同条形图 时间序列图：数值序列的变化 1 2 4 5 6 Category Pie Chart of Sample 144 128 112 96 80 64 48 32 16 1 6 5 4 3 2 1 Index Sample Time Seri

7、es Plot of Sample 默认数值排列顺序为时间顺序 基本介 绍 常用品质控制图 制程能力分析 常用图表制作 MSA 测量系统分析 柏拉图 质量管控作 用 ： 一般在鱼骨图后，区分“少 数重点 因素” 和 “大量微细因素”，采用2-8原 则，抓 重点， 优 先解决主要问题点； 制作注意事 项 ： 百分比为累加型，最终值 应为100% ； 因素项目不要过多，一般 不良项 目占比 超 出95% 范围的因素可合并 展示， 默认为 相 对小概率事件； 百 分比 线的 起始 点从 第一 个柱 状顶 端开 始； Count 149 76 32 30 23 8 Percent 46.9 23.9

8、10.1 9.4 7.2 2.5 Cum % 46.9 70.8 80.8 90.3 97.5 100.0 Sample Other 3 9 4 6 2 350 300 250 200 150 100 50 0 100 80 60 40 20 0 Count Percent Pareto Chart of Sample控制图基础 68.26% 95.45% 99.73% + 1 + 2 + 3 -1 -2 -3 6 Sigma 即为3 Sigma， 数据分布在概率为99.73% 的范围内； +3 -3 CL 中线 UCL 上控制 线 LCL 下控制 线 控制图类别 Data 类型 计量型 计数

9、型不良品 计数型缺陷数 子组大小 子组大小 子组大小 N=25 N6 N=1 Xbar-R Xbar-S I-MR 变化 一致 变化 一致 P NP U C 控制图常用计量 型 Xbar-R ： 有子组数，实例subgroup size = 4； 优先判断 R 图，组内差异； 31 28 25 22 19 16 13 10 7 4 1 7.0 6.5 6.0 5.5 5.0 Sample Sample Mean _ _ X=5.997 UCL=6.816 LCL=5.178 31 28 25 22 19 16 13 10 7 4 1 2.4 1.8 1.2 0.6 0.0 Sample Sam

10、ple Range _ R=1.124 UCL=2.564 LCL=0 Xbar-R Chart of dot 1, ., dot 4 31 28 25 22 19 16 13 10 7 4 1 8 7 6 5 4 Observation Individual Value _ X=6.034 UCL=7.603 LCL=4.465 31 28 25 22 19 16 13 10 7 4 1 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 Observation Moving Range _ MR=0.590 UCL=1.928 LCL=0 I-MR Chart of dot 1 I-MR ： 无子组数

11、，单值为点； 优先判断 I 图，单值间差异； 控制图常用计数 型 P Chart ： 样本量可变，单体以OK/NG判定 ； 单点显示为不合格率； 31 28 25 22 19 16 13 10 7 4 1 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Sample Sample Count Per Unit _ U=0.623 UCL=1.215 LCL=0.031 U Chart of defect U Chart ： 单体总缺陷点数可变，每 个缺陷 点以 OK/NG 判定； 单点显示为单体缺陷率； 31 28 25 22 19 16 13 10 7 4 1 0.20 0.15 0

12、.10 0.05 0.00 Sample Proportion _ P=0.0991 UCL=0.1920 LCL=0.0061 P Chart of defect Tests performed with unequal sample sizes基本介 绍 常用品质控制图 制程能力分析 常用图表制作 MSA 测量系统分析 背景 Within spec 符合规格 符合规格控制 限：单边/双边 当前测试单体 符合客户规格 标准 缺陷：无法保 证未测试单体 的质量 Within Control 受控 在3 控制限 以内 过程具备可预 测性 缺陷：无法保 证生产整体的 长期稳定性 CPK 1.67

13、过程稳定 过程有极高的 可预测性，不 良率/缺陷率低 质量控制的三个阶段 CPK 与PPM Sigma Yield CPK PPM 1 68.27% 0.33 317310 2 95.45% 0.67 44431 3 99.73% 1.00 2700 4 99.99% 1.33 66 5 99.99% 1.67 0.6 6 99.99% 2.00 0.002 CPK 与PPK CPK Capability Indies of Process 过程要求受控，稳定； 样本容量3050； PPK Performance Indies of Process 可以是不稳定的过程； 样本容量100； 考虑

14、过程偏差 当可能得到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时（至少100个个体 样本），可以在过程稳定时计算CPK；对于输出满足规格要求且呈可预测图形 的长期不稳定过程，应该使用PPK； 引自QS9000 PPAP 手册 CPK 计算 正 态 Normal 8.4 8.2 8.0 7.8 7.6 7.4 7.2 7.0 LSL LSL 7 Target * USL * Sample Mean 8.01007 Sample N 100 StDev(Within) 0.20986 StDev(Overall) 0.204646 Process Data Cp * CPL 1.60 CPU * C

15、pk 1.60 Pp * PPL 1.65 PPU * Ppk 1.65 Cpm * Overall Capability Potential (Within) Capability PPM USL * PPM Total 0.00 Observed Performance PPM USL * PPM Total 0.74 Exp. Within Performance PPM USL * PPM Total 0.40 Exp. Overall Performance Within Overall Process Capability of dot 1 、 CPK 91 81 71 61 51

16、 41 31 21 11 1 8.5 8.0 7.5 Individual Value _ X=8.010 UCL=8.640 LCL=7.380 91 81 71 61 51 41 31 21 11 1 0.8 0.4 0.0 Moving Range _ MR=0.2367 UCL=0.7734 LCL=0 100 95 90 85 80 8.4 8.0 7.6 Observation Values 8.4 8.2 8.0 7.8 7.6 7.4 7.2 7.0 LSL LSL 7 Specifications 8.5 8.0 7.5 Within Overall Specs StDev

17、0.2099 Cp * Cpk 1.60 PPM 0.74 Within StDev 0.2046 Pp * Ppk 1.65 Cpm * PPM 0.40 Overall Process Capability Sixpack of dot 1 I Chart Moving Range Chart Last 25 Observations Capability Histogram Normal Prob Plot AD: 0.182, P: 0.910 Capability Plot CPK 计算Sixpack 单值 控制图 CPK CPK 计算Sixpack 子组 46 41 36 31 2

18、6 21 16 11 6 1 10.0 7.5 5.0 Sample Mean _ _ X=7.895 UCL=11.533 LCL=4.257 46 41 36 31 26 21 16 11 6 1 5.0 2.5 0.0 Sample Range _ R=1.934 UCL=6.320 LCL=0 50 45 40 35 30 10.0 7.5 5.0 Sample Values 12.0 10.5 9.0 7.5 6.0 4.5 LSL LSL 4 Specifications 15 10 5 0 Within Overall Specs StDev 1.715 Cp * Cpk 0.7

19、6 PPM 11559.31 Within StDev 1.730 Pp * Ppk 0.75 Cpm * PPM 12177.85 Overall Process Capability Sixpack of C22 Xbar Chart R Chart Last 25 Subgroups Capability Histogram Normal Prob Plot AD: 0.273, P: 0.661 Capability PlotCPK 计算非正态 Step 1：识别分布类型 Step 2：根据分布类型做分析 基本介 绍 常用品质控制图 制程能力分析 常用图表制作 MSA 测量系统分析 概

20、述 MSA （Measurement System Analysis)包括： 重复性 Repeatability ： 同一位作业者，用同一个 量具， 多次量 测同一 个零件 的指定 特性所 得的变 异； 再现性 Reproducibility ： 不同作业者，以相同量具 量测同 一个零 件的指 定特性 时，量 测平均 值的变 异； 线性 Linearity： 量具在预期操作范围内偏 移差异 的分布 状况； 偏倚 Bias ： 量测平均值与真值的差值 。真值 由较高 等级的 量具测 量数次 取平均 ； 稳定性 Stability： 用相同量具在不同时间测 量同一 标准件 或零件 所得的 变异；

21、GR&R判定标准 GR&R NDC 范围 结论 GR&R 30% 量测系统不能接受 GR&R 及NDC要求： GR&R计量型执行步骤 在量测系统使用者中选出23个测量员 ； 抽取10 个零件，部件间偏差尽量大，以此 代表实 际或期 望的过 程变差 ；把零 件从110 号进 行编号 ，号 码应隐藏，不被测量员看见； 由测量人员乱序的随机对10 个零件进行23次 测量， 记录人 员将结 果对应 记录， 并对所 有测量 人员隐 藏结果；测量过程应防止人员出现测 量惯性 ，确保 每一次 测量的 独立性 ； 数据记录表示例如下： 测量员 次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A 1 0.65

22、1.00 0.85 0.85 0.55 1.00 0.95 0.85 1.00 0.60 2 0.60 1.00 0.80 0.95 0.45 1.00 0.95 0.80 1.00 0.70 3 0.60 1.05 0.80 0.90 0.50 1.00 0.90 0.85 1.05 0.70 B 1 0.55 1.05 0.80 0.80 0.40 1.00 0.95 0.75 1.00 0.55 2 0.55 0.95 0.75 0.75 0.40 1.05 0.90 0.70 0.95 0.50 3 0.60 1.00 0.80 0.75 0.40 1.00 0.90 0.75 1.0

23、0 0.55 C 1 0.50 1.05 0.80 0.80 0.45 1.00 0.95 0.80 1.05 0.85 2 0.55 1.00 0.80 0.80 0.45 1.05 0.95 0.80 1.05 0.80 3 0.50 1.00 0.80 0.80 0.50 1.05 0.95 0.80 1.05 0.85 GR&R计量型报告 Part-to-Part Reprod Repeat Gage R&R 100 50 0 Percent % Contribution % Study Var % Tolerance 10987654321 10987654321 109876543

24、21 0.10 0.05 0.00 Part Sample Range _ R=0.045 UCL=0.1158 LCL=0 A B C 10987654321 10987654321 10987654321 1.00 0.75 0.50 Part Sample Mean _ _ X=0.8089 UCL=0.8549 LCL=0.7629 A B C 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1.00 0.75 0.50 Part C B A 1.00 0.75 0.50 Operater 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1.00 0.75 0.50 Part Average A

25、B C Operater Gage name: Date of study: Reported by: Tolerance: Misc: Components of Variation R Chart by Operater Xbar Chart by Operater Value by Part Value by OperaterPart * Operater Interaction Gage R&R (ANOVA) for Value 计量型Gage R&R 交叉型 Crossed； 可让步接受 系统需要改 善 GR&R计数型执行步骤 在量测系统使用者中选出23个测量员 ； 抽取尽 量多个

26、 零件， 以此代 表实际 或期望 的过程 变差； 零件依 次编号 ，号码 应隐藏 ，不被 测量员 看见； 由测量人员乱序的随机对零件组进行23次测量 ，记 录人员 将结果 对应记 录，并 对所有 测量人 员隐藏 结果；测量过程应防止人员出现测量 惯性， 确保每 一次测 量的独 立性； 数据记录表示例如下： 量测员 次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 A 1 G G NG NG G G NG NG G G G G G G G G G G G G 2 G G G NG G G NG NG G G G G NG G G G G

27、G G G 3 G G G NG G G NG G G G G G G G G G G G G G B 1 G G G NG G G NG G G G G G G G G G G G G G 2 G G G NG G G NG G G G G G G G G G G G G G 3 G G G NG G G NG G G G G G G G G G G G G G C 1 G G G NG G G NG G G G G G NG G G G G G G G 2 G G NG NG G G NG G G G G G G G G G G G G G 3 G G G NG G G NG G G G

28、G G G G G G G G G G GR&R计数型报告 计数型Gage R&R 嵌套型 Nested ； Part-to-Part Reprod Repeat Gage R&R 100 50 0 Percent % Contribution % Study Var 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10987654321 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10987654321 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10987654321 1.0 0.5 0.0 Part Sample Range _ R=0.083

29、 UCL=0.215 LCL=0 A B C 2 0 1 9 1 8 1 7 1 6 1 5 1 4 1 3 1 2 1 1 1 0987654321 2 0 1 9 1 8 1 7 1 6 1 5 1 4 1 3 1 2 1 1 1 0987654321 2 0 1 9 1 8 1 7 1 6 1 5 1 4 1 3 1 2 1 1 1 0987654321 1.0 0.5 0.0 Part Sample Mean _ _ X=0.867 UCL=0.952 LCL=0.781 A B C Operater Part C B A 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 1

30、0 9 8 7 6 5 4 3 2 1 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1.0 0.5 0.0 C B A 1.0 0.5 0.0 Operater Gage name: Date of study: Reported by: Tolerance: Misc: Components of Variation R Chart by Operater Xbar Chart by Operater Value By Part (

31、Operater ) Value by Operater Gage R&R (Nested) for Value 不可接受 不可接受 GR&R线性&偏倚研究执行 步 骤 量测系统使用者1人； 抽取5个零件，部件间偏差尽量大，以此 代表实 际或期 望的量 测范围 ；把零 件从15号进行 编号， 号码 应隐藏，不被测量员看见； 由测量人员随机对5个零件进行10 次测量，记 录人员 将结果 对应记 录，并 对测量 人员隐 藏结果 ；测量 过程应防止人员出现测量惯性，确保 每一次 测量的 独立性 ； 数据记录表示例如下： 部件 参考值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 0.55 0.60

32、0.60 0.60 0.55 0.55 0.60 0.50 0.55 0.50 0.55 2 1.00 1.00 1.00 1.05 1.00 0.95 1.00 1.05 1.05 1.05 1.00 3 0.80 0.85 0.80 0.80 0.80 0.75 0.80 0.80 0.80 0.80 0.75 4 0.95 0.95 0.95 0.95 0.95 0.90 0.95 0.95 0.95 0.95 0.90 5 0.30 0.30 0.30 0.35 0.30 0.30 0.30 0.30 0.25 0.30 0.30 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.100 0

33、.075 0.050 0.025 0.000 -0.025 -0.050 Reference Value Bias 0 Regression 95% CI Data Avg Bias Constant 0.03765 0.01375 0.009 Slope -0.03980 0.01794 0.031 Predictor Coef SE Coef P Gage Linearity S 0.0332346 R-Sq 9.3% Average 0.009 0.035 0.3 0.030 0.000 0.55 0.015 0.345 0.8 -0.005 0.629 0.95 -0.010 0.08

34、1 1 0.015 0.171 Reference Bias P Gage Bias Gage name: Date of study: Reported by: Tolerance: Misc: Gage Linearity and Bias Study for Value GR&R线性&偏倚报告 量具偏移 P 0.05，即偏移合格； 量具线性 P 0.05 ，即线性合格； 线性合格 偏倚不合格 ； 不 适合量测0.3 的部件； GR&R稳定性 量测系统使用者1人，部件1pcs ； 由测量人员按照固定测量周期对此零 件进行 测量， 记录结 果，过 程中应 确保每 一次测 量的独 立性； 测

35、试数据量应25 ； 数据记录表示例如下，做I-MR 图查看过程 是否稳 定： No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Value 2.8 3.1 3.2 2.1 3 3.1 3 3.4 3.4 3.2 No. 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Value 2.7 3.5 3.1 2.9 2.5 2.7 3.1 3.5 3.2 3.1 No. 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Value 2.6 3.3 3.1 2.9 3 3.3 3.1 2.5 3 3 No. 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 Value 3.2 2.9 3 3.4 3.4 3.3 3.1 3.2 2.5 2.7 37 33 29 25 21 17 13 9 5 1 4.0 3.5 3.0 2.5 Observation Individual Value _ X=3.04 UCL=3.824 LCL=2.256 37 33 29 25 21 17 13 9 5 1 1.00 0.75 0.50 0.25 0.00 Observation Moving Range _ MR=0.295 UCL=0.963 LCL=0 I-MR Chart of C1结 束 The End