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1、1厦门法拉电子股份有限公司一Minitab介绍二Minitab界面和基本操作三数据操作与计算四常用图形与工具五SPC控制图六过程能力分析2Minitab是现代质量管理统计的领先者，全球六西格玛实施的共同语言，强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐。Minitab 统计软件为质量改善和概率应用提供准确和易用的工具，是一个很好的质量管理、设计和持续质量改进的良好工具软件。 Minitab被许多世界一流的公司所采用，包括通用电器、福特汽车、通用汽车、3M、霍尼韦尔、LG、东芝、诺基亚、以及 Six Sigma 顾问公司。3在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Si
2、gma，并开始借助Minitab使6 Sigma得以最大限度的发挥；6 Sigma的DMAIC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。4计算功能计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算5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6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78当您启动 Minitab 时，程序
3、将为您打开一个新的空项目。您将看到三个窗口： 数据窗口会话窗口工程管理窗口（启动时被最小化）如果创建了图形，还会有图形窗口。910工作表区域工作表区域:对数据进行操作的区域会话窗口会话窗口:显示分析结果输出菜单栏，工具栏11打开文件打开文件显示会话显示会话工作表文件夹工作表文件夹图表文件夹图表文件夹历史记录历史记录会话窗口会话窗口当前数据窗口当前数据窗口工程管理窗口工程管理窗口关闭所有图形关闭所有图形12Minitab每个项目可以有一个或者多个工作表。每个工作表的结构如右图所示。有三种数据类型，数字列、文本列、日期列。Minitab的操作以列为基本单位。每一列的数据性质一致。1314有多种方式
4、可以向 Minitab 中输入数据，您可以：l手工键入数据；l从其他应用程序中粘贴数据；l从文件中打开数据。Minitab 除了自身创建文件之外，还支持许多外部文件格式，包括EXCEL文件、数据库文件等。其中Minitab16支持.xlsx格式；l利用 Minitab 生成数据。 Minitab提供这样的功能，可以根据实际需求生成规则数据或服从一定规律的随机数据。15常用功能：I.工作表的子集化、拆分、合并II.数据复制、堆叠、转置、排序III.数据类型的更改、提取1617原始数据堆叠操作输出结果数据堆叠列18数据更改数据类型文本到数字要转换的列要转换的列转换后数据存转换后数据存放列，可以是放
5、列，可以是原来的数据列原来的数据列文本列文本列数字列数字列19数据转置列要转置的列要转置的列选择存储方式选择存储方式选择注释列选择注释列20数据编码数据到文本常用功能：I.计算器功能II.行、列统计量III.产生模板化数据IV.生成随机数据V.概率分布计算21执行算术运算、比较运算、逻辑运算、函数和列运算。例1：函数示例，对行求和，采用算术及行统计量函数：22计算计算器例2：对第一列和第二列进行组合运算：2324计算随机数据正态25Minitab 提供了一套灵活的图形以支持各种分析需要。26用途用途图形名称图形名称检查变量对之间检查变量对之间的关系的关系散点图、矩阵图、边际图散点图、矩阵图、边
6、际图检查并比较分布检查并比较分布直方图、点图、茎叶图、概率图、经验累积分布函数直方图、点图、茎叶图、概率图、经验累积分布函数图、概率分布图、箱线图图、概率分布图、箱线图比较变量的汇总比较变量的汇总或单个值或单个值箱线图、区间图、单值图、线条图、饼图箱线图、区间图、单值图、线条图、饼图评估计数的分布评估计数的分布条形图、饼图条形图、饼图随时间变化的数随时间变化的数据记录据记录时间序列图、区域图、散点图时间序列图、区域图、散点图27即QC手法中的散布图。散点图评估两个变量之间的关系的方向、强度和线性：A.同时趋向于上升的数据值指示正相关性。B.如果随着一个数据值的降低而另一个数据值升高，则指示负的
7、相关性。C.关系强度越大，所生成的数据点聚类就越紧密。D.异常值将落于远离主要点组处。2829图形散点图3089088087086085084083082081080068.568.067.567.066.566.065.565.0参数A参数A重重量量重量 与 参数A 的散点图重量 与 参数A 的散点图从图中散点的趋势可以直接看出，Y和X两个变量有很强的正相关倾向。那么我们是否可以说Y会随着X的增大而增大？只有正确控制的实验才能确定变量间的关系是否存在因果性。3132传统直方图制作步骤：I.收集数据并记录；II.找出数据中最大值与最小值；III.求极差；IV.决定组数；V.求组距VI.求各组上
8、限、下限；VII.求组中点；VIII.作次数分配表；IX.制作直方图。33Minitab中直方图制作步骤，实例：3435从图中的分布情况来看，容量中心发生偏移，略高于目标值1.2nF，同时整个分布形状为偏向的形态。1.2241.2161.2081.2001.1921.1841.176181614121086420容量容量频频率率1.21.171.23均值1.207标准差0.005146N100容量 直方图容量 直方图正态 使用概率图有助于确定特定分布 是否拟合您的数据，或者比较不同的样本分布。如果分布与数据拟合，则可以使用概率图估计总体的百分位数，而且将观察到下列特征：363738此例中我们选
9、择的分布为正态分布，数据点大致在拟合线附近成一条直线趋势。AD值较低，P值大于 0.05，说明正态存在。如果数据个数较少（小于 30），则不能完全相信 P值。P P值值0.050.0539第三四分位数第1四分位数中位数上须线下须线异常值40确定Y，即因果的果头脑风暴，找出可能的因将X依5M+1E方式列表将表输入到MINITAB中输出结果图行又称鱼骨图，组织有关问题的潜在原因的集体讨论信息。帮助了解潜在原因之间的关系。制作流程见右侧。41根据投诉的情况，找出可能的原因，依照人机料法环测等环节列出可能的原因，输入Minitab的工作表中，如下图所示：4243此处原因分析较为简单，仅为举例，一般情况
10、下，至少要使用5why方法继续问几个 ，因果图应有分支。这一点在minitab上较为不便，可考虑使用Visio等画图软件实现。收集各项质量特性缺陷按项目与频率列成表输入到MINITAB中MINITAB生成排列图根据排列图找出关键的Y特性又称柏拉图。寻找影响产品质量的主要问题。44从生管软件中导出数据，算出各不良项目所占不良率，输入Minitab的工作表中。如果有原始数据列，请在缺陷或属性数据位于缺陷或属性数据位于中输入该列。如果有缺陷名称列和计数列： -在缺陷或属性数据位于缺陷或属性数据位于中输入缺陷名称列。 -在频率位于频率位于中输入计数列。45整理后的数据46如早班与夜班不良项目排列47毛
11、刺引线偏灌不满外观2520151050毛刺引线偏灌不满外观班次 = 夜班不良项目不良项目计计数数班次 = 早班外观灌不满引线偏毛刺不良项目不良项目（按 班次 分组）的 Pareto 图不良项目（按 班次 分组）的 Pareto 图48不良项目 不良率比例生产损耗2.55%47.84%TG1.16%69.61%OUT0.58%80.49%外观0.54%90.62%CO0.50%100.00%合计5.33% 列出项目和频次 按降序排序 统计各项目的累积比例 作图，主坐标轴为柱形图，绘制项目的频次；次坐标轴为折线图，绘制频次的累积比例。 调整图表格式（按QC小组的格式，此处各项目的柱子间距应调整为0
12、）4950计量型 Xbar-R Xbar-s I-MR I-MR-s Z-MR计数型 P Np C U51作用作用：I.确定过程是否稳定及是否准备改进。判断出过程中出现的变差是否仅仅由普通原因引起，如果明显存在变差的特殊原因需要进一步分析，并采取措施。II.监视过程的稳定性。当特殊原因被消除后，系统处于统计受控状态，可继续使用控制图作为监控工具。判异准则：判异准则：I.一点超出控制界限。II.连续7点上升或下降或在同一侧。III.其他明显的非随机图形。52通过Xbar-R控制图，判断组装焊接强度是否稳定。收集好焊接强度的数据，并输入MINITAB工作表中。请在同一时点上连续抽取子组内的所有样本
13、，以使子组间的差异小，便于检测组间差异。子组收集的持续时间需要足够长以确保主要变异源有机会出现。 通常，25 个或更多子组就足够了。53选择数据所在列C1，输入子组大小5。选择统计 控制图 子组的变量控制图 Xbar-R。 54选择Xbar-R选项，进行控制图的参数设置。参数：控制用图须填入历史参数，本例历史均值及标准差不填。估计：计算标准差忽略的组及标准差的估计方法。55S限制：在均值上下任意倍标准差处显示控制限制。您可以为控制上限和/或下限设置边界。Box-Cox：数据的正态性转换。使用控制图时，通常不需要校正非正态性 ，除非数据高度偏斜 。5657 Minitab 最多可对控制图执行 8
14、 种特殊原因检验，这些检验可检测出数据中超出控制限制和特定模式的点。未通过检验的点标有一个红色符号和失败检验编号。在会话窗口中可显示完整结果。未通过检验的点表明数据中存在可能因特殊原因变异而导致的非随机模式。应当对这些点进行调查分析。5859 R 控制图必须受控，然后才能解释Xbar控制图。 从会话的结果来看 ，发现一个点超出控制限的范围。过程均值不稳定，需要识别导致变异的因素，并采取解决方案。6061 检验结果：1 个点，距离中心线超过 3 个标准差。检验出下列点不合格: 10 说明在此处过程不稳定，有特殊原因造成异常波动，需要调查并采取措施。62计量型I.能力分析(正态)II.能力分析(组
15、间/组内)III.能力分析(非正态)计数型I.二项分布II.泊松分布6364稳定的过程才能评估其能力，可以使用控制图来判断过程的受控情况。进行能力分析前，确认与与数据最为拟合的分布，或者将数据变换为正态分布。根据判断的情况，执行相应的能力分析。包括正态或非正态等。结果分析与判断。通过控制图检测过程是否受控65验证其正态性66设定相应的数据、子组、规格限制及其他参数。67681.2241.2161.2081.2001.1921.1841.176LSL望目规格上限LSL1.17望目1.2规格上限1.23样本均值1.20742样本 N100标准差（组内）0.00538025标准差（整体）0.0051
16、46过程数据Cp1.86CPL2.32CPU1.40Cpk1.40Pp1.94PPL2.42PPU1.46Ppk1.46Cpm1.10整体能力潜在（组内）能力PPM 规格上限0.00合计 PPM0.00实测性能PPM 规格上限13.50合计 PPM13.50预期组内性能PPM 规格上限5.71合计 PPM5.71预期整体性能组内整体MKP23-700V-122H P15的容量 的过程能力MKP23-700V-122H P15的容量 的过程能力潜在能力（短期能力）潜在能力（短期能力）与子组内的标准差相关联I.Cp 将过程展开与规格展开相关联。不考虑过程均值的位置，所以它只说明，如果过程处于中心位
17、置，那么该过程可以获得什么能力。II.CPU 和 CPL - 将过程展开与单侧规格展开相关联，同时考虑过程中心和过程展开。III.Cpk - CPU 和 CPL 的最小值。Cpk 同时包含有关过程展开和过程均值的信息，因此它是过程实际执行情况的一个度量。整体能力（长期能力）整体能力（长期能力）与整体样本标准差 相关联。I.Pp ，PPU ，PPL，Ppk与Cp ，CPU，CPL，Cpk性质类似。II.整体指数和组内能力指数之间的差别很大表明过程不受控制，或者变异的子组内分量没有估计到某些变异源。III.Cpm 仅在设定了目标值时提供。检查过程展开和过程均值相对目标的偏移，并将这些值与规格展开相
18、比较。任何偏离中心的数据，将会增加标准差。69工序能力指数Cpk工序能力分析处置参考方法Cpk1.67过于充分降低工序能力1.改用精度较低设备,延长仪器调整周期、加大产量或速度。2.缩小规格界限至4左右。3.简化检验工作。1.67Cpk1.33充分维持现状1.继续用该法控制工序，保持稳定状态。2.放宽检验，或放宽抽样间隔。1.33Cpk1尚可尽可能改进1.需用控制图或其他方式控制工序，防止外来因素波动。2.采取抽样检验，抽样方式和间隔要合理，以随时掌握产品质量状态。1Cpk0.67不足应立即检查改善、采取紧急措施1.改进工艺，缩小分散程度，提高工序能力。2.加强检验，必要时进行全数检验。Cpk
19、0.67严重不足全面检查、必要时停止生产1.组织攻关，提高工序能力。2.加强检验，通过全数进行筛选。70本例中，CPK=1.40，CP=1.86，说明过程能力充分，CP与CPK数值的差异，说明过程在一定程度上偏离了过程中心；PPK=1.46，PP=1.94，说明整体能力充分，组间不存在明显的变异源。预期组内性能大于规格上限不良率为13.5PPM，预期整体性能大于规格上限不良率为5.7PPM。采取措施：1.继续用原有方法控制工序，保持稳定状态。2.可以适当放宽检验，或放宽抽样间隔。71案例2：焊接强度的过程能力分析72P值小于0.05，不属于正态分布。73对于非正态的数据，处理方法有两种：I.找
20、出最好拟合数据的非正态分布；然后基于选定的非正态分布进行能力分析；II.使用 Box-Cox 或 Johnson 变换来变换数据使其服从正态分布，然后基于正态分布执行能力分析。74选择统计质量工具个体分布标识75执行个体分布标识后会生成对应分布的概率图及拟合优度检验等。7677可以使用 Anderson-Darling 检验来检查选定的分布是否能很好地拟合您的数据。使用 p 值 来确定哪个分布能很好地拟合数据，大于或等于0.05的 p 值暗示分布是良好拟合。1.如果多个分布拟合您的数据，请选择具有最大 p 值的分布。2.在极接近的 p 值中间，选择满足下列条件的任意一个分布：以前针对类似数据集
21、使用过的分布基于能力统计量的分布使用 LRT P 确定添加额外参数是否比不带额外参数的分布的拟合有显著改进。LRT P 值小于 0.05 暗示有显著提高。78793210-1-2-3已变换数据USL*样本均值*0.0576547标准差（整体）*0.910744LSL6望目*规格上限10样本均值7.8368样本 N125标准差（整体）0.557867LSL*目标*USL*3.777变换后过程数据Pp1.35PPL 1.54PPU 1.23Ppk 1.23Cpm*整体能力PPM 规格上限 0.00合计 PPM0.00实测性能PPM 规格上限* 22.15合计 PPM22.15预期整体性能焊接强度
22、的过程能力焊接强度 的过程能力使用 SB 分布类型的 Johnson 变换0.986 + 1.512 * Ln( ( X - 6.279 ) / ( 10.587 - X ) )80810.0270.0240.0210.0180.0150.012已变换数据LSL*USL*USL*0.01样本均值*0.0165241标准差（组内）*0.00206549标准差（整体）*0.00229885LSL6望目*规格上限10样本均值7.8368样本 N125标准差（组内）0.505047标准差（整体）0.557867LSL*0.0277778目标*变换后过程数据Cp1.43CPL 1.82CPU 1.05C
23、pk 1.05Pp1.29PPL 1.63PPU 0.95Ppk 0.95Cpm*整体能力潜在（组内）能力PPM 规格上限 0.00合计 PPM0.00实测性能PPM 规格下限*0.03PPM 规格下限*0.49PPM 规格上限* 2270.16合计 PPM2270.65预期整体性能组内整体焊接强度 的过程能力焊接强度 的过程能力使用 Box-Cox 变换，Lambda = -2829.759.008.257.506.756.00LSL规格上限LSL6望目*规格上限10样本均值7.8368样本 N125形状2.59338尺度1.51578阈值6.49069过程数据Pp1.32PPL1.51PP
24、U1.20Ppk1.20整体能力PPM 规格上限0.00合计 PPM0.00实测性能PPM 规格上限147.63合计 PPM147.63预期整体性能焊接强度 的过程能力焊接强度 的过程能力基于 Weibull 分布模型的计算复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布（plot）直方图正态分布检定CPK, PPK83用于在数据服从正态分布 时生成过程能力 报告。为确认过程稳定性 ，报告中包括：Xbar 控制图 （或单个观测值的单值控制图 ）R 控制图 或 S 控制图 （对于子组 大小大于 8 时）最后 25 个子组（或最后 25 个观测值）的运行图 为确认正态性，报告中包括：过程数据的直方图 正
25、态概率图 （含 95% 置信区间、Anderson-Darling 和 p 值）为评估能力，报告中包括：过程能力图 组内和整体能力统计量Cp 、Cpk 、Cpm 、Pp 、Ppk 和基准 Z 值 。还可以使用此功能通过 Box-Cox 或 Johnson 变换来校正数据中的非正态性，然后再对变换后的数据执行能力分析。84851917151311975311.2161.2081.200样样本本均均值值_X =1.20742UCL=1.21464LCL=1.200201917151311975310.020.010.00样样本本极极差差_R=0.01251UCL=0.02646LCL=020151
26、051.221.211.20样本样本值值1.2241.2161.2081.2001.1921.1841.176LSL规格上限LSL1.17规格上限1.23规格1.221.211.201.19组内整体规格标准差0.005380Cp1.86Cpk1.40PPM13.50组内标准差0.005146Pp1.94Ppk1.46Cpm*PPM5.71整体容量 的过程 Capability Sixpack容量 的过程 Capability SixpackXbar 控制图Xbar 控制图R 控制图R 控制图最后 20 个子组最后 20 个子组能力直方图能力直方图正态 概率图正态 概率图AD:0.678，P: 0.075能力图能力图Minitab16及17新增了一个“协助”菜单，对广大新用户来说，这是一个无比重要的工具，它提供各种统计工具和质量工具的选择树，帮你在第一时间选择正确的分析工具。并且对输出后的结果有详细的解释和分析。各种名词解释和统计也内嵌其中。86合理利用Minitab的帮助文件联系我：谢谢87