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1、Minitab的使用1Minitab介绍 Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一； 相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的； Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。2Minitab与6 Sigma的关系 在上个世纪80年代Motolora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都通过Minitab简单的完成； 即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。3Minitab的功能 计算功能计算功能
2、计算器功能 生成数据功能 概率分布功能 矩阵运算4Minitab的功能 数据分析功能数据分析功能 基本统计 回归分析 方差分析 实验设计分析 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5Minitab的功能 图形分析图形分析 直方图 散布图 时间序列图 条形图 箱图 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6Minitab界面和基本操作介绍7Minitab界面Data Window: 输入数据的窗口 每一列的名字可以写在最前面的列 每一列的数据性质是一致的主菜单主菜单Session Window: 分析结果输出窗口8
3、Minitab界面 同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.不同的要求选择不同的保存命令9工具栏的介绍打开文件打开文件保存文件保存文件打印窗口打印窗口剪切剪切复制复制粘贴粘贴恢复恢复插入单元格插入单元格插入行插入行插入列插入列移动列移动列剪切单元格剪切单元格最后一次对话框最后一次对话框程序窗口程序窗口上一次记忆刷上一次记忆刷下一次记忆刷下一次记忆刷数据窗口数据窗口管理图形管理图形撤销撤销帮助帮助关闭图形关闭图形10数据类型的转换（Change Data Type）Select: Manip Change Data Type Text to Numeric需要转换的列转换后数据存放列，
4、可以是原来的数据列11数据的堆积（Stack&Unstack） Select: Manip Stack/Unstack Stack输入需要堆积的列，如果由前后顺序，按前后顺序进行输入输入堆积后存放列的位置注解可以用来区分数据的来源原始数据12数据块的堆积（Stack Blocks） Select: Manip Stack/Unstack Stack Blocks原始数据在对话框中输入25列数据，注解列在前面输入新工作表和注解的位置13转置栏（Transpose Columns）输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列 Select: Manip Transpose Columns14连
5、接（Concatenate） Select: Manip Concatenate输入需要连接的数据列输入新数据列的位置原始数据15编码（Code） Select: Manip code原始数据编码规则被编码的变量16Minitab之常用图形17QC7手法常用的图形如下 特性要因图 控制图(参见minitab控制图教材) 柏拉图 散布图 直方图 时间序列图18特性要因图决定Y头脑风暴找出可能的X将X依5M+1E方式列表将表输出MINITAB中输出结果图形19练习人机料法环测不够熟练设备没有保养原料没有检查没有设定标准化方法温度太高仪器偏差太大培训不够设备不常清扫原料含水太高抽样方式不合理湿度太高
6、仪器R&R太高监督不够没有进行首模验收20输入表中注意输入格式 Select: Stat Quality tools Cause and effect21填好各项需要的参数22结果输出loss沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養抽樣方式不合理沒有設定標准化方法抽樣方式不合理沒有設定標准化方法沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養監督不夠培訓不夠不夠熟練
7、監督不夠培訓不夠不夠熟練人機料法環測Cause-and-Effect Diagram23柏拉图收集各项质量特性缺陷列成表输入到MINITAB中MINITAB绘出图形找出关键的Y特性24练习项次缺陷项数量1虚焊5002漏焊3003强度不够2004外观受损1505其它16025输入数据 Select: Stat Quality tools Pareto Chart26填好各项参数可以对柏拉图进行命名输入缺陷列输入频数列其他项所占的比率27结果输出外觀受損其它強 度不夠漏 焊虛焊15016020030050011.512.215.322.938.2100.0 88.5 76.3 61.1 38.21
8、0005000100806040200DefectCountPercentCum %PercentCount不良數量柏拉圖28散布图决定你所关心的Y决定和Y有可能的X收集Y和X的数据输入MINITAB绘出图形判定Y和X之间的关系29练习YX6580066810658206683067840678506886068870678906890030输入数据 Select: Gragh Plot31输入参数可以选择不同的输出表现形式32输出图形90085080068676665XY可以用直接方式判定，有正相关的倾向。更详细的说明可以参见回归分析33直方图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINI
9、TAB表MINITAB绘出直方图进行判定34练习 请打开EXCEL档案的计量型部份 Select: Gragh Histogram35填入参数可以同时为几个变量作直方图36102.0101.5101.0100.5100.099.599.098.598.097.597.09876543210測量值Frequency结果输出请依照QC 7的方法来进行图形分析和判定更深入的分析可以参见制程能力分析部份。37时间序列图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB表MINITAB绘出时间序列图进行判定38练习时间销售量2003/11502003/21262003/31352003/416520
10、03/51902003/61702003/71752003/81802003/917639输入数据 Select: Gragh Histogram40填入参数时间刻度设置41结果输出2003/92003/82003/72003/62003/52003/42003/32003/22003/1190180170160150140130120Date/Time銷售量依此状况来判定未定的销售趋势。42Minitab的SPC使用43Minitab可提供的图形 计量型 Xbar-R Xbar-s I-MR I-MR-s Z-MR 计数型 P Np C U44Xbar-R做法 Xbar-R是用于计量型 判稳
11、准则：连续二十五点没有超出控制界限。 判异准则： 一点超出控制界限 连续六点上升或下降或在同一侧 不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。45Xbar-R做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施46Xbar-R练习 打开下列档案 Select: Stat Control Chart Xbar-R47输入参数根据不同的输入方式选择不同的分析方法如果是控制用控制图则需要在这里填入数据48决定测试要求可以在这里选择判异准则49决定标准差的估计方法一般选择Rbar的标准差估计方式50决定选项进行正态性转换可输入SPC控制图信息51图形输出2
12、52015105Subgroup0604603602601600599598597Sample MeanMean=600.2UCL=603.1LCL=597.41050Sample RangeR=3.872UCL=8.833LCL=0Xbar/R Chart for Supp252判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图53Xbar-s做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施54Xbar-s练习 打开下列档案Select: Stat Control Chart Xbar-s55输入参数解释与Xbar-R图相同56图形
13、输出252015105Subgroup0603602601600599598597Sample MeanMean=600.2UCL=603.0LCL=597.443210Sample StDevS=1.722UCL=3.902LCL=0Xbar/S Chart for Supp257判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图58I-MR图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施59I-MR练习 打开下列档案，用其来进行I-MR图练习Select: Stat Control Chart I-MR60输入参数输入变量如果是
14、控制用控制图请输入数据61图形输出302010Subgroup01051041031021011009998979695Individual Value302010sample2Mean=99.78UCL=104.2LCL=95.376543210Moving Range1R=1.656UCL=5.411LCL=0I and MR Chart for reading62判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图63I-MR-R图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施64I-MR-R练习 打开下列档案，用其来进行I-M
15、R-R图练习Select: Stat Control Chart I-MR-R65输入参数输入变量和样本数如果是控制用控制图只需要输入历史平均值66图形输出603602601600599598Individuals Chart of Subgroup MeansIndividual Value11Mean=600.2UCL=602.2LCL=598.3210Moving Range Chart of Subgroup MeansMoving RangeR=0.7292UCL=2.382LCL=0252015105Subgroup01050Range Chart of All DataSampl
16、e RangeR=3.872UCL=8.833LCL=0I-MR-R/S (Between/Within) Chart: Supp267判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图68Z-MR图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施69Z-MR练习 打开下列档案，用其来进行Z-MR图练习Select: Stat Control Chart Z-MR70输入参数输入变量输入自变量71决定估计选择是否是计算的均值还是历史均值选择标准差的估计方法72图形输出0CABAB15105SubgroupStandardized Da
17、taMean=0UCL=3LCL=-343210Moving RangeR=1.128UCL=3.686LCL=0Z/MR Chart for Thicknes73p图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施74p练习 P图只能适用在二项分布的质量特性性。 在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。75输入数据 请打开数据文档Select: Stat Control Chart P76输入参数输入变量输入样本数如果是控制用控制图则在这里输入数据77决定判异准则选择判异准则计数型的判异准则与计量型的不太一样
18、78决定估计方式样本量不同的时候可以有不同的主力方式79图形输出25201510500.040.030.020.010.00Sample NumberProportionP Chart for 不合格數P=0.01165UCL=0.03029LCL=080np图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施81np练习 np图只能适用在二项分布的质量特性性。 在做np图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。82输入数据 请打开数据文档Select: Stat Control Chart NP83图形输出252015
19、10501050Sample NumberSample CountNP Chart for 不合格數NP=3.471UCL=9.027LCL=084c图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施85C图练习 c图只能适用在卜氏分布的质量特性上。 在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。 另外就是基本上c图的样本要一定才可以。如果样本数不一样，则应当使用u图。86输入数据 请打开数据文档Select: Stat Control Chart C87输入参数输入变量88决定判异准则判异准则同P图一
20、样89图形输出25201510509876543210Sample NumberSample CountC Chart for 缺陷數C=2.88UCL=7.971LCL=090u图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施91u图练习 u图只能适用在卜氏分布的质量特性上。 在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。92输入数据 请打开数据文档Select: Stat Control Chart C93输入参数输入变量输入样本量94图形输出25201510500.030.020.010.00S
21、ample NumberSample CountU Chart for 缺陷數U=0.009855UCL=0.02971LCL=095MINITAB之制程能力分析96制程能力之分类计量型(基于正态分布)计数型(基于二项分布)计数型(基于卜氏项分布)97MINITAB 能力分析的选项(计量型) Capability Analysis (Normal) Capability Analysis (Between/Within) Capability Analysis (Weibull) Capability Sixpack (Normal) Capability Sixpack (Between/W
22、ithin) Capability Sixpack (Weibull)98Capability Analysis (Normal) 该命令会划出带理论正态曲线的直方图，这可直观评估数据的正态性。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组内和总体能力统计。99Capability Analysis (Between/Within) 该命令会划出带理论正态曲线的直方图，可以直观评估数据的正态性。 该命令适用于子组间存在较大变差的场合。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组间子组内和总体能力统计。100Capability Analysis (Weibull) 该命会会划出带韦伯曲线的直方图，这可直
23、观评估数据是否服从韦伯分布。输出报告中还包含总体过程总能力统计101制程能力分析做法决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明102STEP1决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明Y特性一般是指客户所关心所重视的特性。Y要先能量化，尽量以定量数据为主。Y要事先了解其规格界限，是单边规格，还是双边规格。目标值是在中心，或则不在中心测量系统的分析要先做好。103STEP2决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明在收集Y特性时要注意层别和分组。各项的数据要按时间顺序做好相应的整理104STEP3决定Y特性决定
24、Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。105STEP4决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB數據表進行分析結果說明利用MINITABSTATQUALITY TOOLCAPABILITY ANALYSIS (NORMAL)106STEP5决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB數據表進行分析結果說明利用MINITAB的各项图形来进行结果说明107练习样本X1X2X3X4X5199.7098.72100.24101.28101.20299.32100.97100.8799.2498.21399.89
25、99.83101.4899.56100.90499.1599.7199.1799.3098.80599.66100.80101.06101.16100.45697.7498.8299.2498.6498.737101.18100.2499.6299.3399.918101.54100.96100.62100.67100.499101.49100.6799.36100.38102.101097.1698.2697.59100.0999.78108输入数据注意输入方式 Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Normal)109输入选项输入上下规
26、格界限根据不同的数据输入方式选择分析方法110选择标准差的估计方法一般选择复合的标准差估计方式111选项的输入选择是否作正态型转换如果需要计算Cpm则需要输入目标值过程能力表现形式的选择112以Cpk, Ppk结果的输出103.5102.5101.5100.599.598.597.596.5TargetUSLLSLProcess Capability Analysis for X1 - X5PPM TotalPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM Quality Tools Capabilty Ana
27、lysis(Weibull)119填入选项要求韦氏分布的参数估计120结果图形104102100989694USLLSLProcess Capability Analysis for X1 - X5Calculations Based on Weibull Distribution ModelPPM TotalPPM USLPPM USLPPM basic statisticnormality test 但数据要放到同一个column中，所以必须针对前面的数据进行一下处理122数据调整进行数据的堆积123填写选项输入变量输入作为参考的概率记号124结果输出P-Value: 0.515A-Squ
28、ared: 0.324Anderson-Darling Normality TestN: 50StDev: 1.12483Average: 99.9056102101100999897.999.99.95.80.50.20.05.01.001Probabilityx1Normal Probability Plot125结果输出(加标0.5概率)P-Value: 0.515A-Squared: 0.324Anderson-Darling Normality TestN: 50StDev: 1.12483Average: 99.905610210110099989799.90560.50000.9
29、99.99.95.80.50.20.05.01.001Probabilityx1Normal Probability Plot126计量型制程能力分析总结 一般的正态分布使用 Capability Analysis (Normal) 如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用 Capability Analysis (Between/Within) 当非正态分布时则可以使用 Capability Analysis (Weibull)127Capability Sixpack (Normal) 复合了以下的六个图形 Xbar R 原始数据分布（plot） 直方图 正态分布检定 CPK, PPK1
30、28练习 请以前面的数据来进行相应的Capability Sixpack (Normal)练习 Select: Stat Quality Tools Capabilty Sixpack(Normal)129输入各项参数输入规格130选定判异准则选择判异准则131选择标准差估计方法默认值是复合标准差计算公式132考虑可选择项如果希望计算Cpm,则输入目标值133结果输出109876543210101.5100.599.598.5Xbar and R ChartSubgrMean11Mean=99.91UCL=101.1LCL=98.744.53.01.50.0RangeR=2.025UCL=4.
31、282LCL=0109876543210Last 10 Subgroups102.5101.099.598.0Subgroup NumberValues103T 97Capability PlotProcess ToleranceIIIIIIIIISpecificationsWithinOverall10210098Normal Prob Plot10210098Capability HistogramWithinStDev:Cp:Cpk:0.8706231.151.11OverallStDev:Pp:Ppk:Cpm:1.130590.880.860.89Process Capability
32、Sixpack for X1 - X5134Capability Sixpack (Between/Within) 复合了以下的六个图形 Xbar R 原始数据分布 直方图 正态分布检定 CPK, PPK135同前练习及结果103.5101.098.596.0I-MR-R ChartMeanMean=99.91UCL=102.9LCL=96.923210Mov.RangeR=1.124UCL=3.672LCL=01098765432104.53.01.50.0SubgroupRangeR=2.025UCL=4.282LCL=0103T 97Capability PlotProcess Tole
33、ranceIIIIIIIIISpecificationsBetween/WithinOverall103.0100.598.0Normal Prob Plot10210098Capability Histogram0.91720.87061.26461.13060.790.770.880.860.89StDevsBetw:Within:Total:Overall:CapabilityCp:Cpk:Pp:Ppk:Cpm:Process Capability Sixpack for X1 - X5136Capability Sixpack (Weibull) 复合了以下的六个图形 Xbar R 原
34、始数据分布 直方图 正态分布检定 CPK, PPK137结果输出109876543210101.5100.599.598.5Xbar and R ChartSubgrMeansMean=99.91UCL=101.1LCL=98.744.53.01.50.0RangesR=2.025UCL=4.282LCL=0109876543210Last 10 Subgroups102.5101.099.598.0Subgroup NumberValues103 97Overall (LT)Shape: 102.700Scale: 100.439Pp: 0.74Ppk: 0.64Capability Plo
35、tProcess ToleranceSpecificationsIIIIII10210110099989796Weibull Prob Plot10210098Capability HistogramProcess Capability Sixpack for X1 - X5138二项分布制程能力分析 二项分布只适合用在 好，不好 过，不过 好，坏 不可以用在 0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。139示例 数据在excel档案中Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Binomial)140填好各项的参数输入样本数输入历
36、史的不良率141选好控制图的判异准则142填入选择项可以选择输入图形的表现形式143结果及输出25201510500.060.050.040.030.020.010.00Sample NumberProportionP=0.01658UCL=0.04367LCL=02520151052.12.01.91.81.71.61.51.41.3Sample Number%Defective4.53.01.50.0Target25020015010076543210%DefectiveSample SizeBinomial Process Capability Report for 不良數Summary
37、 StatsCumulative %DefectiveDist of %DefectiveP ChartRate of Defectives(denotes 95% C.I.)Average P:%Defective:Target:PPM Def.:Process Z:0.01658031.6580165802.130(0.0132, 0.0206)(1.32, 2.06)(13168, 20594)(2.042, 2.221)144卜氏分布制程能力分析 卜分布只适合用在 计数型，有二个以上的选择时 例如可以用在 外观检验，但非关键项部份 0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布
38、。145示例 数据在excel档案中Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Poisson)146填好各项的参数147结果及输出25201510500.080.070.060.050.040.030.020.010.00Sample NumberSample CountU=0.02342UCL=0.05588LCL=02520151050.0280.0260.0240.0220.020Sample NumberDPU0.0450.0300.0150.000Target2502001501000.040.030.020.01DPUSample
39、SizePoisson Process Capability Report for 不良數_1Summary StatsCumulative DPUDist of DPUU ChartDefect Rate(denotes 95% C.I.)Mean DPU:Min DPU:Max DPU:Targ DPU:0.02341970.0120.040(0.0193011, 0.0281569)148基础统计149描述性统计Select: Stat Basic Statistics Display descriptive statistics150描述性统计 输出 结果151平均值检定（Z/t）Se
40、lect: Stat Basic Statistics 2 Sample t152比率检定（1P/2P）153比率检定（1P/2P）输出结果154标准差的检定（F）155标准差的检定（F）40302010095% Confidence Intervals for SigmasHouseAge1009080706050403020100Boxplots of Raw DataP-Value : 0.000Test Statistic: 165.617Levenes TestP-Value : 0.000Test Statistic: 0.001F-TestFactor LevelsAgeHous
41、eTest for Equal Variances156MSA测量系统分析157MSA的目的 了解测量系统是否有足够的能力来侦测出产品或制程参数的变更。158MSA分析的对像 只要控制计划当中所提出的测量系统就必须进行分析。 包含产品特性 包含过程特性159MSA分析方法的分类MSA计量型计数型破坏型160计量型MSA计量型位置分析离散分析稳定性分析偏倚分析线性分析重复性分析再现性分析稳定性分析161计数型MSA计量型风险分析法信号分析法数据解析法162破坏性MSA计量型偏倚分析变异分析稳定性分析法163偏移(Bias)真值观测平均值偏倚偏倚偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。真值的取
42、得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定之。164重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。165再现性(Reproducibility)再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。再现性166稳定性(Stability)稳定性时间1时间2稳定性(或飘移)，是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。167线性(Linearity)量程基准值观测平均值基准值线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值168线性(Line
43、arity)观测平均值基准值无偏倚有偏倚169Case study(你喜欢什么类型仪器)基准值观测平均值基准值观测平均值基准值观测平均值170稳定性分析的做法n自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自：n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄171稳定性分析的做法n选取一标准样品n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性n取出对产品特性或过程特性有代表性的样本。n针
44、对本样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测量十次，加以平均，做为参考值。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄172稳定性分析的做法n请现场测量人员连续测量25组数据，每次测量25次。n记录下这些数据。n一般而言初期的25组数据最好在短的时间内收集，利用这些数据来了解仪器的稳定状况決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後
45、續持續點圖，判圖保留記錄173稳定性分析的做法n将数据输入到minitab中。n计算每一组的平均值n计算每一组的R值。n计算出平均值的平均值n计算出R的平均值。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄174稳定性分析的做法n计算控制界限n平均值图：Xbarbar+-A2Rbar, XbarbarnR值图：D4Rbar, Rbar, D3Rbarn划出控制界限n将点子绘上n先检查R图，是否连续25点都在控制界限内，以判定重复性是否稳定。n再看Xba
46、r图，是否连绩25点都在控制界限内，以判定偏移是否稳定。n可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检定，看是否有偏差。n可以利用Rbar/d2来了解仪器的重复性。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄175稳定性分析的做法n后续持续点图、判图n如果前面的控制图是稳定的，那么就可以将此控制界限做为控制用控制界限。n我们后续就固定时间，使用同样的样本、同样的测量仪器，同样的测量人员。n此时由于样本、仪品、人都是固定的，所以如果绘出来的图形有异常，一
47、般就代表仪器有问题，要进行相应的处理。n异常的判定n点：一点超出控制界限n线：连续七点上升，连续七点下降，连绩七点在同一侧。n面：非随机性分析，在+-1sigma的范围内应覆盖68%的概率。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄176稳定性分析的做法n保留记录n各项的线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每
48、次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄177范例10/1610/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/2248.248.148.34
49、8.048.148.148.348.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.648.448.348.948.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.4178252015105049.549.048.548.0SubgroupMeans1X=48.483.0SL=49.16-3.0SL=47.801.00.50.0StDevsS=0.34833.0SL=0.8944-3.0SL=0.000Stability Anal
50、ysis for viscosity179结果判定 可以利用Xbar-MASTER来评估其偏差程度。 可以利用Rbar/d2来评估其EV，例用EV/TV可以了解其相应的EV%。180示例 Master的值为48 产品的公差为48+-2 所以偏差为影响百分比为(48.48-48)/4，当然也可以进行相应的统计t检定看是否有显著差异 利用Rbar/d2来估计其标准差，也可以评估其相应的EV%。181Minitab的做法收集数据将数据输入minitab中制作控制图判图数据解析判定仪器的适用性182偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表