Minitab實(shí)際應(yīng)用.ppt

Minitab的使用,Minitab介紹,Minitab是眾多統(tǒng)計(jì)軟件當(dāng)中比較簡(jiǎn)單易懂的軟件之一；相對(duì)來(lái)講，Minitab在質(zhì)量管理方面的應(yīng)用是比較適合的；Minitab的功能齊全，一般的數(shù)據(jù)分析和圖形處理都可以應(yīng)付自如。,Minitab與6Sigma的關(guān)系,在上個(gè)世紀(jì)80年代Motolora開(kāi)始在公司內(nèi)推行6Sigma，并開(kāi)始借助Minitab使6Sigma得以最大限度的發(fā)揮；6Sigma的MAIC階段中，很多分析和計(jì)算都可以都通過(guò)Minitab簡(jiǎn)單的完成；即使是對(duì)統(tǒng)計(jì)的知識(shí)不怎么熟悉，也同樣可以運(yùn)用Minitab很好的完成各項(xiàng)分析。,Minitab的功能,計(jì)算功能計(jì)算器功能生成數(shù)據(jù)功能概率分布功能矩陣運(yùn)算,Minitab的功能,數(shù)據(jù)分析功能基本統(tǒng)計(jì)回歸分析方差分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)分析控制圖質(zhì)量工具可靠度分析多變量分析,時(shí)間序列列聯(lián)表非參數(shù)估計(jì)EDA概率與樣本容量,Minitab的功能,圖形分析直方圖散布圖時(shí)間序列圖條形圖箱圖矩陣圖輪廓圖,三維圖點(diǎn)圖餅圖邊際圖概率圖莖葉圖特征圖,課程內(nèi)容安排,由于時(shí)間有限，很多內(nèi)容只是做簡(jiǎn)單的介紹；在兩天的時(shí)間里，主要的課程內(nèi)容安排如下：,課程內(nèi)容安排第一天,上午Minitab基本界面和操作介紹常用圖形的Minitab操作特性要因圖柏拉圖散布圖直方圖時(shí)間序列圖,課程內(nèi)容安排第一天,下午SPC的Minitab操作1）Box-Cox轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為正態(tài)2）Xbar-RChart3）Xbar-SChart4）I-MR-R/SChart5）PChart6）NPChart7）CChart,課程內(nèi)容安排第二天,上午能力分析1）正態(tài)分布圖能力分析2）泊松分布圖能力分析3）組間/組內(nèi)能力分析4）Weibull能力分析基本統(tǒng)計(jì)1）描述統(tǒng)計(jì),課程內(nèi)容安排第二天,下午基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)2）單樣本Z測(cè)試3）單樣本T測(cè)試4）雙樣本T測(cè)試5）成對(duì)T測(cè)試6）1比率測(cè)試7）2比率測(cè)試8）相關(guān)分析9)正態(tài)分布,MSA測(cè)量系統(tǒng)分析1）測(cè)量重復(fù)性和再現(xiàn)性(交叉Crossed)2）測(cè)量重復(fù)性和再現(xiàn)性(嵌套Nested)3）測(cè)量走勢(shì)圖4）測(cè)量線(xiàn)性研究5）屬性測(cè)量R&R研究（計(jì)數(shù)）,Minitab界面和基本操作介紹,Minitab界面,DataWindow:輸入數(shù)據(jù)的窗口每一列的名字可以寫(xiě)在最前面的列每一列的數(shù)據(jù)性質(zhì)是一致的,主菜單,SessionWindow:分析結(jié)果輸出窗口,Minitab界面,同一時(shí)間只能激活一個(gè)窗口.每一個(gè)窗口可以單獨(dú)儲(chǔ)存.,不同的要求選擇不同的保存命令,工具欄的介紹,打開(kāi)文件,保存文件,打印窗口,剪切,復(fù)制,粘貼,恢復(fù),插入單元格,插入行,插入列,移動(dòng)列,剪切單元格,最后一次對(duì)話(huà)框,程序窗口,上一次記憶刷,下一次記憶刷,數(shù)據(jù)窗口,管理圖形,撤銷(xiāo),幫助,關(guān)閉圖形,數(shù)據(jù)類(lèi)型的轉(zhuǎn)換（ChangeDataType）,Select:ManipChangeDataTypeTexttoNumeric,需要轉(zhuǎn)換的列,轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)存放列，可以是原來(lái)的數(shù)據(jù)列,數(shù)據(jù)的堆積（Stack&Unstack）,Select:ManipStack/UnstackStack,輸入需要堆積的列，如果由前后順序，按前后順序進(jìn)行輸入,輸入堆積后存放列的位置,注解可以用來(lái)區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的來(lái)源,原始數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)塊的堆積（StackBlocks）,Select:ManipStack/UnstackStackBlocks,原始數(shù)據(jù),在對(duì)話(huà)框中輸入25列數(shù)據(jù)，注解列在前面,輸入新工作表和注解的位置,轉(zhuǎn)置欄（TransposeColumns）,輸入需要轉(zhuǎn)置的列,輸入新工作表的位置,可以輸入注解列,Select:ManipTransposeColumns,連接（Concatenate）,Select:ManipConcatenate,輸入需要連接的數(shù)據(jù)列,輸入新數(shù)據(jù)列的位置,原始數(shù)據(jù),編碼（Code）,Select:Manipcode,原始數(shù)據(jù),編碼,規(guī)則,被編碼的變量,Minitab之常用圖形,QC7手法常用的圖形如下,特性要因圖控制圖(參見(jiàn)minitab控制圖教材)柏拉圖散布圖直方圖時(shí)間序列圖,特性要因圖,決定Y,頭腦風(fēng)暴找出可能的X,將X依5M+1E方式列表,將表輸出MINITAB中,輸出結(jié)果圖形,練習(xí),輸入表中,注意輸入格式,Select:StatQualitytoolsCauseandeffect,填好各項(xiàng)需要的參數(shù),結(jié)果輸出,柏拉圖,收集各項(xiàng)質(zhì)量特性缺陷,列成表,輸入到MINITAB中,MINITAB繪出圖形,找出關(guān)鍵的Y特性,練習(xí),輸入數(shù)據(jù),Select:StatQualitytoolsParetoChart,填好各項(xiàng)參數(shù),可以對(duì)柏拉圖進(jìn)行命名,輸入缺陷列,輸入頻數(shù)列,其他項(xiàng)所占的比率,結(jié)果輸出,散布圖,決定你所關(guān)心的Y,決定和Y有可能的X,收集Y和X的數(shù)據(jù),輸入MINITAB繪出圖形,判定Y和X之間的關(guān)系,練習(xí),輸入數(shù)據(jù),Select:GraghPlot,輸入?yún)?shù),可以選擇不同的輸出表現(xiàn)形式,輸出圖形,可以用直接方式判定，有正相關(guān)的傾向。更詳細(xì)的說(shuō)明可以參見(jiàn)回歸分析,直方圖,決定你所關(guān)心的Y或X,收集Y或X的數(shù)據(jù),輸入MINITAB表,MINITAB繪出直方圖,進(jìn)行判定,練習(xí),請(qǐng)打開(kāi)EXCEL檔案的計(jì)量型部份Select:GraghHistogram,填入?yún)?shù),可以同時(shí)為幾個(gè)變量作直方圖,結(jié)果輸出,請(qǐng)依照QC7的方法來(lái)進(jìn)行圖形分析和判定更深入的分析可以參見(jiàn)制程能力分析部份。,時(shí)間序列圖,決定你所關(guān)心的Y或X,收集Y或X的數(shù)據(jù),輸入MINITAB表,MINITAB繪出時(shí)間序列圖,進(jìn)行判定,練習(xí),輸入數(shù)據(jù),Select:GraghHistogram,填入?yún)?shù),時(shí)間刻度設(shè)置,結(jié)果輸出,依此狀況來(lái)判定未定的銷(xiāo)售趨勢(shì)。,Minitab的SPC使用,Minitab可提供的圖形,計(jì)量型Xbar-RXbar-sI-MRI-MR-sZ-MR,計(jì)數(shù)型PNpCU,Xbar-R做法,Xbar-R是用于計(jì)量型判穩(wěn)準(zhǔn)則：連續(xù)二十五點(diǎn)沒(méi)有超出控制界限。判異準(zhǔn)則：一點(diǎn)超出控制界限連續(xù)六點(diǎn)上升或下降或在同一側(cè)不呈正態(tài)分布，大部份點(diǎn)子沒(méi)有集中在中心線(xiàn)。,Xbar-R做法,決定要研究或控制的Y或X特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,Xbar-R練習(xí),打開(kāi)下列檔案,Select:StatControlChartXbar-R,輸入?yún)?shù),根據(jù)不同的輸入方式選擇不同的分析方法,如果是控制用控制圖則需要在這里填入數(shù)據(jù),決定測(cè)試要求,可以在這里選擇判異準(zhǔn)則,決定標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法,一般選擇Rbar的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方式,決定選項(xiàng),進(jìn)行正態(tài)性轉(zhuǎn)換,可輸入SPC控制圖信息,圖形輸出,判圖,請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖,Xbar-s做法,決定要研究或控制的Y或X特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,Xbar-s練習(xí),打開(kāi)下列檔案Select:StatControlChartXbar-s,輸入?yún)?shù),解釋與Xbar-R圖相同,圖形輸出,判圖,請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖,I-MR圖做法,決定要研究或控制的Y或X特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,I-MR練習(xí),打開(kāi)下列檔案，用其來(lái)進(jìn)行I-MR圖練習(xí)Select:StatControlChartI-MR,輸入?yún)?shù),輸入變量,如果是控制用控制圖請(qǐng)輸入數(shù)據(jù),圖形輸出,判圖,請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖,I-MR-R圖做法,決定要研究或控制的Y或X特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,I-MR-R練習(xí),打開(kāi)下列檔案，用其來(lái)進(jìn)行I-MR-R圖練習(xí)Select:StatControlChartI-MR-R,輸入?yún)?shù),輸入變量和樣本數(shù),如果是控制用控制圖只需要輸入歷史平均值,圖形輸出,判圖,請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖,Z-MR圖做法,決定要研究或控制的Y或X特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,Z-MR練習(xí),打開(kāi)下列檔案，用其來(lái)進(jìn)行Z-MR圖練習(xí)Select:StatControlChartZ-MR,輸入?yún)?shù),輸入變量,輸入自變量,決定估計(jì),選擇是否是計(jì)算的均值還是歷史均值,選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法,圖形輸出,p圖做法,決定要研究或控制的Y特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,p練習(xí),P圖只能適用在二項(xiàng)分布的質(zhì)量特性性。在做p圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到1/p5/p，如此之下的圖才比較具有意義。,輸入數(shù)據(jù),請(qǐng)打開(kāi)數(shù)據(jù)文檔Select:StatControlChartP,輸入?yún)?shù),輸入變量,輸入樣本數(shù),如果是控制用控制圖則在這里輸入數(shù)據(jù),決定判異準(zhǔn)則,選擇判異準(zhǔn)則計(jì)數(shù)型的判異準(zhǔn)則與計(jì)量型的不太一樣,決定估計(jì)方式,樣本量不同的時(shí)候可以有不同的主力方式,圖形輸出,np圖做法,決定要研究或控制的Y特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,np練習(xí),np圖只能適用在二項(xiàng)分布的質(zhì)量特性性。在做np圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到1/p5/p，如此之下的圖才比較具有意義。,輸入數(shù)據(jù),請(qǐng)打開(kāi)數(shù)據(jù)文檔Select:StatControlChartNP,圖形輸出,c圖做法,決定要研究或控制的Y特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,C圖練習(xí),c圖只能適用在卜氏分布的質(zhì)量特性上。在做c圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到取樣時(shí)至少包含一個(gè)缺陷以上，如此之下的圖才比較具有意義。另外就是基本上c圖的樣本要一定才可以。如果樣本數(shù)不一樣，則應(yīng)當(dāng)使用u圖。,輸入數(shù)據(jù),請(qǐng)打開(kāi)數(shù)據(jù)文檔Select:StatControlChartC,輸入?yún)?shù),輸入變量,決定判異準(zhǔn)則,判異準(zhǔn)則同P圖一樣,圖形輸出,u圖做法,決定要研究或控制的Y特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,u圖練習(xí),u圖只能適用在卜氏分布的質(zhì)量特性上。在做u圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到取樣時(shí)至少包含一個(gè)缺陷以上，如此之下的圖才比較具有意義。,輸入數(shù)據(jù),請(qǐng)打開(kāi)數(shù)據(jù)文檔Select:StatControlChartC,輸入?yún)?shù),輸入變量,輸入樣本量,圖形輸出,MINITAB之制程能力分析,制程能力之分類(lèi),計(jì)量型(基于正態(tài)分布),計(jì)數(shù)型(基于二項(xiàng)分布),計(jì)數(shù)型(基于卜氏項(xiàng)分布),MINITAB能力分析的選項(xiàng)(計(jì)量型),CapabilityAnalysis(Normal)CapabilityAnalysis(Between/Within)CapabilityAnalysis(Weibull)CapabilitySixpack(Normal)CapabilitySixpack(Between/Within)CapabilitySixpack(Weibull),CapabilityAnalysis(Normal),該命令會(huì)劃出帶理論正態(tài)曲線(xiàn)的直方圖，這可直觀評(píng)估數(shù)據(jù)的正態(tài)性。輸出報(bào)告中還包含過(guò)程能力統(tǒng)計(jì)表，包括子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計(jì)。,CapabilityAnalysis(Between/Within),該命令會(huì)劃出帶理論正態(tài)曲線(xiàn)的直方圖，可以直觀評(píng)估數(shù)據(jù)的正態(tài)性。該命令適用于子組間存在較大變差的場(chǎng)合。輸出報(bào)告中還包含過(guò)程能力統(tǒng)計(jì)表，包括子組間子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計(jì)。,CapabilityAnalysis(Weibull),該命會(huì)會(huì)劃出帶韋伯曲線(xiàn)的直方圖，這可直觀評(píng)估數(shù)據(jù)是否服從韋伯分布。輸出報(bào)告中還包含總體過(guò)程總能力統(tǒng)計(jì),制程能力分析做法,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說(shuō)明,STEP1決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說(shuō)明,Y特性一般是指客戶(hù)所關(guān)心所重視的特性。Y要先能量化，盡量以定量數(shù)據(jù)為主。Y要事先了解其規(guī)格界限，是單邊規(guī)格，還是雙邊規(guī)格。目標(biāo)值是在中心，或則不在中心測(cè)量系統(tǒng)的分析要先做好。,STEP2決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說(shuō)明,在收集Y特性時(shí)要注意層別和分組。各項(xiàng)的數(shù)據(jù)要按時(shí)間順序做好相應(yīng)的整理,STEP3決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說(shuō)明,將數(shù)據(jù)輸入MINTAB中，或則在EXCEL中都可以。,STEP4決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說(shuō)明,利用MINITABSTATQUALITYTOOLCAPABILITYANALYSIS(NORMAL),STEP5決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說(shuō)明,利用MINITAB的各項(xiàng)圖形來(lái)進(jìn)行結(jié)果說(shuō)明,練習(xí),輸入數(shù)據(jù),注意輸入方式,Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysis(Normal),輸入選項(xiàng),輸入上下規(guī)格界限,根據(jù)不同的數(shù)據(jù)輸入方式選擇分析方法,選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法,一般選擇復(fù)合的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方式,選項(xiàng)的輸入,選擇是否作正態(tài)型轉(zhuǎn)換,如果需要計(jì)算Cpm則需要輸入目標(biāo)值,過(guò)程能力表現(xiàn)形式的選擇,以Cpk,Ppk結(jié)果的輸出,以Zbench方式輸出,結(jié)果說(shuō)明,請(qǐng)學(xué)員按此圖形來(lái)說(shuō)明該制程狀況,CapabilityAnalysis(Between/Within),CapabilityAnalysis(Weibull),此項(xiàng)的分析是用在當(dāng)制程不是呈現(xiàn)正態(tài)分布時(shí)所使用。因?yàn)槿绻瞥滩皇钦龖B(tài)分布硬用正態(tài)分布來(lái)分析時(shí)，容易產(chǎn)生誤差，所以此時(shí)可以使用韋氏分布來(lái)進(jìn)行分析，會(huì)更貼近真實(shí)現(xiàn)像。,練習(xí),請(qǐng)使用同前之?dāng)?shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析。上規(guī)格：103下規(guī)格：97規(guī)格中心：100,輸入相關(guān)參數(shù),Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysis(Weibull),填入選項(xiàng)要求,韋氏分布的參數(shù)估計(jì),結(jié)果圖形,正態(tài)分布適用性的判定,可以使用Statbasicstatisticnormalitytest但數(shù)據(jù)要放到同一個(gè)column中，所以必須針對(duì)前面的數(shù)據(jù)進(jìn)行一下處理,數(shù)據(jù)調(diào)整,進(jìn)行數(shù)據(jù)的堆積,填寫(xiě)選項(xiàng),輸入變量,輸入作為參考的概率記號(hào),結(jié)果輸出,結(jié)果輸出(加標(biāo)0.5概率),計(jì)量型制程能力分析總結(jié),一般的正態(tài)分布使用CapabilityAnalysis(Normal)如果是正態(tài)分布且其組內(nèi)和組間差異較大時(shí)可用CapabilityAnalysis(Between/Within)當(dāng)非正態(tài)分布時(shí)則可以使用CapabilityAnalysis(Weibull),CapabilitySixpack(Normal),復(fù)合了以下的六個(gè)圖形XbarR原始數(shù)據(jù)分布（plot）直方圖正態(tài)分布檢定CPK,PPK,練習(xí),請(qǐng)以前面的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行相應(yīng)的CapabilitySixpack(Normal)練習(xí)Select:StatQualityToolsCapabiltySixpack(Normal),輸入各項(xiàng)參數(shù),輸入規(guī)格,選定判異準(zhǔn)則,選擇判異準(zhǔn)則,選擇標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方法,默認(rèn)值是復(fù)合標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式,考慮可選擇項(xiàng),如果希望計(jì)算Cpm,則輸入目標(biāo)值,結(jié)果輸出,CapabilitySixpack(Between/Within),復(fù)合了以下的六個(gè)圖形XbarR原始數(shù)據(jù)分布直方圖正態(tài)分布檢定CPK,PPK,同前練習(xí)及結(jié)果,CapabilitySixpack(Weibull),復(fù)合了以下的六個(gè)圖形XbarR原始數(shù)據(jù)分布直方圖正態(tài)分布檢定CPK,PPK,結(jié)果輸出,二項(xiàng)分布制程能力分析,二項(xiàng)分布只適合用在好，不好過(guò)，不過(guò)好，壞不可以用在0,1,2,3等二項(xiàng)以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。,示例,數(shù)據(jù)在excel檔案中Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysis(Binomial),填好各項(xiàng)的參數(shù),輸入樣本數(shù),輸入歷史的不良率,選好控制圖的判異準(zhǔn)則,填入選擇項(xiàng),可以選擇輸入圖形的表現(xiàn)形式,結(jié)果及輸出,卜氏分布制程能力分析,卜分布只適合用在計(jì)數(shù)型，有二個(gè)以上的選擇時(shí)例如可以用在外觀檢驗(yàn)，但非關(guān)鍵項(xiàng)部份0,1,2,3等二項(xiàng)以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。,示例,數(shù)據(jù)在excel檔案中,Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysis(Poisson),填好各項(xiàng)的參數(shù),結(jié)果及輸出,基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì),描述性統(tǒng)計(jì),Select:StatBasicStatisticsDisplaydescriptivestatistics,描述性統(tǒng)計(jì),輸出結(jié)果,平均值檢定（Z/t）,Select:StatBasicStatistics2Samplet,比率檢定（1P/2P）,比率檢定（1P/2P）,輸出結(jié)果,標(biāo)準(zhǔn)差的檢定（F）,標(biāo)準(zhǔn)差的檢定（F）,MSA測(cè)量系統(tǒng)分析,MSA的目的,了解測(cè)量系統(tǒng)是否有足夠的能力來(lái)偵測(cè)出產(chǎn)品或制程參數(shù)的變更。,MSA分析的對(duì)像,只要控制計(jì)劃當(dāng)中所提出的測(cè)量系統(tǒng)就必須進(jìn)行分析。包含產(chǎn)品特性包含過(guò)程特性,MSA分析方法的分類(lèi),MSA,計(jì)量型,計(jì)數(shù)型,破壞型,計(jì)量型MSA,計(jì)量型,位置分析,離散分析,穩(wěn)定性分析,偏倚分析,線(xiàn)性分析,重復(fù)性分析,再現(xiàn)性分析,穩(wěn)定性分析,計(jì)數(shù)型MSA,計(jì)量型,風(fēng)險(xiǎn)分析法,信號(hào)分析法,數(shù)據(jù)解析法,破壞性MSA,計(jì)量型,偏倚分析,變異分析,穩(wěn)定性分析法,偏移(Bias),真值,觀測(cè)平均值,偏倚,偏倚：是測(cè)量結(jié)果的觀測(cè)平均值與基準(zhǔn)值的差值。真值的取得可以通過(guò)采用更高級(jí)別的測(cè)量設(shè)備進(jìn)行多次測(cè)量，取其平均值而定之。,重復(fù)性(Repeatability),重復(fù)性,重復(fù)性是由一個(gè)評(píng)價(jià)人，采用一種測(cè)量?jī)x器，多次測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)獲得的測(cè)量值變差。,再現(xiàn)性(Reproducibility),再現(xiàn)性是由不同的評(píng)價(jià)人，采用相同的測(cè)量?jī)x器，測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)測(cè)量平均值的變差。,再現(xiàn)性,穩(wěn)定性(Stability),穩(wěn)定性,時(shí)間1,時(shí)間2,穩(wěn)定性(或飄移)，是測(cè)量系統(tǒng)在某持續(xù)時(shí)間內(nèi)測(cè)量同一基準(zhǔn)或零件的單一特性時(shí)獲得的測(cè)量值總變差。,線(xiàn)性(Linearity),量程,基準(zhǔn)值,觀測(cè)平均值,基準(zhǔn)值,線(xiàn)性是在量具預(yù)期的工作范圍內(nèi)，偏倚值的差值,線(xiàn)性(Linearity),觀測(cè)平均值,基準(zhǔn)值,無(wú)偏倚,有偏倚,Casestudy(你喜歡什么類(lèi)型儀器),基準(zhǔn)值,觀測(cè)平均值,基準(zhǔn)值,觀測(cè)平均值,基準(zhǔn)值,觀測(cè)平均值,穩(wěn)定性分析的做法,自控制計(jì)劃中去尋找需要分析的測(cè)量系統(tǒng)，主要的考慮來(lái)自：控制計(jì)劃中所提及的產(chǎn)品特性控制計(jì)劃中所提及的過(guò)程特性,穩(wěn)定性分析的做法,選取一標(biāo)準(zhǔn)樣品控制計(jì)劃中所提及的產(chǎn)品特性控制計(jì)劃中所提及的過(guò)程特性取出對(duì)產(chǎn)品特性或過(guò)程特性有代表性的樣本。針對(duì)本樣本使用更高精密度等級(jí)的儀器進(jìn)行精密測(cè)量十次，加以平均，做為參考值。,穩(wěn)定性分析的做法,請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員連續(xù)測(cè)量25組數(shù)據(jù)，每次測(cè)量25次。記錄下這些數(shù)據(jù)。一般而言初期的25組數(shù)據(jù)最好在短的時(shí)間內(nèi)收集，利用這些數(shù)據(jù)來(lái)了解儀器的穩(wěn)定狀況,穩(wěn)定性分析的做法,將數(shù)據(jù)輸入到minitab中。計(jì)算每一組的平均值計(jì)算每一組的R值。計(jì)算出平均值的平均值計(jì)算出R的平均值。,穩(wěn)定性分析的做法,計(jì)算控制界限平均值圖：Xbarbar+-A2Rbar,XbarbarR值圖：D4Rbar,Rbar,D3Rbar劃出控制界限將點(diǎn)子繪上先檢查R圖，是否連續(xù)25點(diǎn)都在控制界限內(nèi)，以判定重復(fù)性是否穩(wěn)定。再看Xbar圖，是否連績(jī)25點(diǎn)都在控制界限內(nèi)，以判定偏移是否穩(wěn)定。可以利用Xbarbar-標(biāo)準(zhǔn)值，進(jìn)行偏差檢定，看是否有偏差。可以利用Rbar/d2來(lái)了解儀器的重復(fù)性。,穩(wěn)定性分析的做法,后續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖、判圖如果前面的控制圖是穩(wěn)定的，那么就可以將此控制界限做為控制用控制界限。我們后續(xù)就固定時(shí)間，使用同樣的樣本、同樣的測(cè)量?jī)x器，同樣的測(cè)量人員。此時(shí)由于樣本、儀品、人都是固定的，所以如果繪出來(lái)的圖形有異常，一般就代表儀器有問(wèn)題，要進(jìn)行相應(yīng)的處理。異常的判定點(diǎn)：一點(diǎn)超出控制界限線(xiàn)：連續(xù)七點(diǎn)上升，連續(xù)七點(diǎn)下降，連績(jī)七點(diǎn)在同一側(cè)。面：非隨機(jī)性分析，在+-1sigma的范圍內(nèi)應(yīng)覆蓋68%的概率。,穩(wěn)定性分析的做法,保留記錄各項(xiàng)的線(xiàn)性分析的記錄要保存下來(lái)，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測(cè)量?jī)x器其測(cè)量能力是足夠的。,范例,結(jié)果判定,可以利用Xbar-MASTER來(lái)評(píng)估其偏差程度?？梢岳肦bar/d2來(lái)評(píng)估其EV，例用EV/TV可以了解其相應(yīng)的EV%。,示例,Master的值為48產(chǎn)品的公差為48+-2所以偏差為影響百分比為(48.48-48)/4，當(dāng)然也可以進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)t檢定看是否有顯著差異利用Rbar/d2來(lái)估計(jì)其標(biāo)準(zhǔn)差，也可以評(píng)估其相應(yīng)的EV%。,Minitab的做法,收集數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)輸入minitab中,制作控制圖,判圖,數(shù)據(jù)解析,判定儀器的適用性,偏倚分析的做法,偏倚分析的做法,自控制計(jì)劃中去尋找需要分析的測(cè)量系統(tǒng)，主要的考慮來(lái)自：控制計(jì)劃中所提及的產(chǎn)品特性控制計(jì)劃中所提及的過(guò)程特性,偏倚分析的做法,自生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)抽取樣本：一般是取在制程中間的產(chǎn)品。拿取此產(chǎn)品到更高精密的測(cè)量設(shè)備，測(cè)量十次，加以平均，取得參考值。,偏倚分析的做法,現(xiàn)場(chǎng)人員測(cè)量：現(xiàn)場(chǎng)人員：指的是實(shí)際在現(xiàn)場(chǎng)工作的人員，由于他們來(lái)進(jìn)行測(cè)量，才能真正了解公司測(cè)量的偏差是多少。重復(fù)測(cè)量十五次，取記錄其值。,偏倚分析的做法,將數(shù)據(jù)輸入到minitab中：excel：我們利用來(lái)計(jì)劃平均值，標(biāo)準(zhǔn)差，以及平均值的標(biāo)準(zhǔn)差。平均值使用的語(yǔ)法：average標(biāo)準(zhǔn)差的語(yǔ)法為：stdev,偏倚分析的做法,計(jì)算t值，并加以判定t值的計(jì)算法：利用(平均值-標(biāo)準(zhǔn)值)平均值的標(biāo)準(zhǔn)差。t=是指用來(lái)判定是否有明顯偏差的基準(zhǔn)，其和自由度有關(guān)，一般典型的=0.05如果tt就代表有明顯的偏移。如果tBasicStatistics1Samplet,設(shè)定檢定對(duì)像及檢定值,輸入基準(zhǔn)值,繪圖選檢定直方圖,可以選擇不同的圖型來(lái)形象表示,置信區(qū)間選0.95,選擇置信區(qū)間,選擇假設(shè)和被擇假設(shè),結(jié)果輸出,One-SampleT:偏差Testofmu=0vsmunot=0VariableNMeanStDevSEMean偏差150.00670.21200.0547Variable95.0%CITP偏差(-0.1107,0.1241)0.120.905tHistogramof偏差,圖形輸出,線(xiàn)性分析的做法,線(xiàn)性分析,決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)由控制計(jì)劃當(dāng)中挑選，需要進(jìn)行分析的儀器。一般典型包含了產(chǎn)品特性測(cè)量?jī)x器以及過(guò)程特性測(cè)量?jī)x器。測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。線(xiàn)性一般是在制程變異范圍比較寬，只做單點(diǎn)的偏差分析，可能擔(dān)心不足時(shí)使用。,線(xiàn)性分析,抽取代表制程變異范圍的樣品，45個(gè)此時(shí)一般由現(xiàn)場(chǎng)當(dāng)中取出。最好能覆蓋最大值和最小值。針對(duì)取出的樣品進(jìn)行精測(cè)利用更高等級(jí)的測(cè)量設(shè)備進(jìn)行測(cè)量十次，將十次的值進(jìn)行平均，將此平均值做為參考值。,線(xiàn)性分析,請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本12次測(cè)量人員應(yīng)當(dāng)是能夠代表實(shí)際測(cè)量的人員。同一樣品請(qǐng)測(cè)量人員重復(fù)測(cè)量12次。記錄下測(cè)量數(shù)據(jù)。,線(xiàn)性分析,輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中輸入已經(jīng)得到的測(cè)量數(shù)據(jù)。利用minitab的資料分析工具中的回歸工具進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算。,線(xiàn)性分析,計(jì)算截距t值，斜率t值利用minitab的回歸分析進(jìn)行分析。我們直接看各項(xiàng)的t檢定結(jié)果，以及看p值。,線(xiàn)性分析,是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整檢查截距的t值是否大于t，如果是大于t，則代表有明顯的截距問(wèn)題?；騽t可以直接看p值，如果pRegression,輸入?yún)?shù),輸入變量,輸入自變量,結(jié)果輸出,RegressionAnalysis:biasversusmTheregressionequationisbias=0.737-0.132mPredictorCoefSECoefTPConstant0.736670.0725210.160.000m-0.131670.01093-12.040.000S=0.2395R-Sq=71.4%R-Sq(adj)=70.9%AnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPRegression18.32138.3213145.020.000ResidualError583.32800.0574Total5911.6493UnusualObservationsObsmbiasFitSEFitResidualStResid134.01.10000.21000.03790.89003.76R164.01.00000.21000.03790.79003.34RRdenotesanobservationwithalargestandardizedresidual,判定,圖形分析顯示特殊原因可能影響測(cè)量系統(tǒng)?；鶞?zhǔn)值4數(shù)據(jù)顯示可能是雙峰。即使不考慮基準(zhǔn)值數(shù)據(jù)4，作圖分析也清楚的顯示出測(cè)量系統(tǒng)有線(xiàn)性問(wèn)題。R2值指出線(xiàn)性模型對(duì)于數(shù)據(jù)是不適合的模型。即使模型可以接受，”偏倚=0”線(xiàn)與置信交叉而不是被包含其中。此時(shí)，主管應(yīng)該開(kāi)始分析和解決測(cè)量系統(tǒng)的問(wèn)題，因?yàn)閿?shù)據(jù)分析不會(huì)提供任何其它的有價(jià)值的線(xiàn)索。然而，為確保所有書(shū)面文文件都已作標(biāo)記，主管還是計(jì)算了在此斜率和截距情況下的t統(tǒng)計(jì)量。ta=-12.043tb=10.158,判定,采用默認(rèn)值=0.05，t表自由度(gm-2)=58和0.975的比率，主管得出關(guān)鍵值t58,0.975=2.00172。因?yàn)閠at58,0.975，從作圖分析獲得的結(jié)果由數(shù)據(jù)分析得到增強(qiáng)測(cè)量系統(tǒng)存在線(xiàn)性問(wèn)題。在此種情況下，因?yàn)橛芯€(xiàn)性問(wèn)題，tb與t58,0.975的關(guān)系如何無(wú)關(guān)緊要。引起線(xiàn)性問(wèn)題可能的原因也可以在前面中找到。如果測(cè)量存在線(xiàn)性問(wèn)題，需要通過(guò)調(diào)整軟件、硬件或兩項(xiàng)同時(shí)進(jìn)行來(lái)再校準(zhǔn)以達(dá)到0偏倚。如果偏倚在測(cè)量范圍內(nèi)不能被調(diào)整到0，只要測(cè)量系統(tǒng)保持穩(wěn)定，仍可用于產(chǎn)品過(guò)程控制，但不能進(jìn)行分析，直到測(cè)量系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定。,R&R分析的做法,R&R分析,決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)由控制計(jì)劃當(dāng)中挑選，需要進(jìn)行分析的儀器。一般典型包含了產(chǎn)品特性測(cè)量?jī)x器以及過(guò)程特性測(cè)量?jī)x器。測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。,R&R分析,選擇十個(gè)可以代表制程變化的產(chǎn)品，一般此項(xiàng)產(chǎn)品的變化，最好能夠覆蓋產(chǎn)品的變化范圍比較好。選擇可以代表實(shí)際現(xiàn)測(cè)量人員的操作測(cè)量人員。每一個(gè)測(cè)量人員針對(duì)每一個(gè)產(chǎn)品重復(fù)測(cè)量23次。測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。,R&R分析,請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品重復(fù)測(cè)量23次。在測(cè)量時(shí)，要使用盲測(cè)的原則，偵測(cè)出人員平常測(cè)量時(shí)的無(wú)意識(shí)錯(cuò)誤，才能真正估計(jì)出在正式測(cè)量時(shí)的誤差。,R&R分析,將各項(xiàng)的測(cè)量數(shù)據(jù)輸入到excel的檔案當(dāng)中。輸入數(shù)據(jù)時(shí)要注意有效讀數(shù)，只取到最小讀數(shù)，如果要估讀，只能估讀一半。,R&R分析,計(jì)算出R&R的結(jié)果一般利用此項(xiàng)的excel表格可以得可以下的結(jié)果：AV:人員的變異EV:儀器的變異PV：產(chǎn)品的變異TV：總變異R&R%：重復(fù)性和再現(xiàn)性所占的比例。,R&R分析,判定：R&R%30%，不可以接受。,R&R分析,保留記錄各項(xiàng)的R&R的記錄要保存下來(lái)，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測(cè)量?jī)x器其測(cè)量能力是足夠的。,R&R練習(xí),Select:StatQualityToolsGageR&R(Crossed),輸入各項(xiàng)參數(shù),得到結(jié)果,GageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.00443710.67Repeatability0.0012923.10Reproducibility0.0031467.56Operator0.0009122.19Operator*Part0.0022345.37Part-To-Part0.03716489.33TotalVariation0.041602100.00StdDevStudyVar%StudyVarSource(SD)(5.15*SD)(%SV)TotalGageR&R0.0666150.3430632.66Repeatability0.0359400.1850917.62Reproducibility0.0560880.2888527.50Operator0.0302000.1555314.81Operator*Part0.0472630.2434023.17Part-To-Part0.1927810.9928294.52TotalVariation0.2039651.05042100.00NumberofDistinctCategories=4GageR&RforResponse,圖形結(jié)果,Phase3計(jì)數(shù)型MSA,計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法,計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法,決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)由控制計(jì)劃當(dāng)中挑選，需要進(jìn)行分析的儀器。一般典型包含了產(chǎn)品特性測(cè)量?jī)x器以及過(guò)程特性測(cè)量?jī)x器。測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。一般比較典型的是外觀檢驗(yàn)部份。只判定好或不好，通或不通的儀器。,計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法,選擇二十個(gè)左右可以代表制程的樣品此樣品必須包含合格和不合格的產(chǎn)品，臨界附近的產(chǎn)品最好要有?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員23人以實(shí)際在現(xiàn)場(chǎng)工作人員為主。,計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法,執(zhí)行測(cè)量每一個(gè)樣本最好都有其標(biāo)準(zhǔn)值，標(biāo)準(zhǔn)值一般是由公司的質(zhì)量部所判定。讓每一個(gè)對(duì)此二十個(gè)左右的樣品進(jìn)行測(cè)量判定，每一個(gè)產(chǎn)品最少要測(cè)二次以上，才可以了解每一個(gè)人的重復(fù)性的情況。記錄下數(shù)據(jù)。,計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法,輸入數(shù)據(jù)到minitab檔案將各個(gè)人員的測(cè)量結(jié)果輸入到minitab檔案中。minitab檔案可以自動(dòng)執(zhí)行計(jì)算，并得到相應(yīng)的分析結(jié)果。,計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法,計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)分析的結(jié)果minitab表格將可以計(jì)算出下列四項(xiàng)的內(nèi)容。個(gè)人的重復(fù)性正確百分比。個(gè)人和標(biāo)準(zhǔn)值相比較的正確百分比。全部測(cè)量人員一致的百分比。全部測(cè)量人員和標(biāo)準(zhǔn)一致的百分比。,計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法,進(jìn)行判定，和采取措施個(gè)人的重復(fù)性正確百分比90%。個(gè)人和標(biāo)準(zhǔn)值相比較的正確百分比90%。全部測(cè)量人員一致的百分比90%。全部測(cè)量人員和標(biāo)準(zhǔn)一致的百分比90%。萬(wàn)一小于此百分比，則代表此測(cè)量系統(tǒng)尚不可以被接受，應(yīng)做調(diào)整。,計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法,保留記錄各項(xiàng)的風(fēng)險(xiǎn)分析法的記錄要保存下來(lái)，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測(cè)量?jī)x器其測(cè)量能力是足夠的。,風(fēng)險(xiǎn)分析法范例,Select:StatQualityToolsAttributeG