MINIAB系統(tǒng)入門(mén)手冊(cè)

1.DMAIC步驟及工具表Six-sigmaDMAIC方法利用多種工具。我們?cè)诖嘶仡欉@些工具及步驟。122.Minitab和DMAIC在下面的描述中使用了“庫(kù)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(kù)存控制問(wèn)題。 說(shuō)明缺陷

如果存在庫(kù)存控制問(wèn)題，那么此例中缺陷將為：因果圖（魚(yú)骨圖）矩陣重要性評(píng)估QFDCTQ=庫(kù)存縮減庫(kù)存太多??！成本縮減（處理（優(yōu)化）中的產(chǎn)品、庫(kù)存，建立控制系統(tǒng)）為什么成本會(huì)高？3=M=

決定CTQ特征值[FMEA,因果圖(魚(yú)骨圖),巴累托圖,QFD] -1–庫(kù)存月份=庫(kù)存量(價(jià)格)/生產(chǎn)總量 CTQ特征值 = 庫(kù)存月份

反應(yīng)變量(Y)對(duì)CTQ缺陷 Y -2–何種類(lèi)型的產(chǎn)品出現(xiàn)問(wèn)題?

-3–確認(rèn)庫(kù)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(cè)量Y的方法(庫(kù)存月份)

當(dāng)前月份庫(kù)存量:

產(chǎn)品

工人在庫(kù)房清點(diǎn)

處理中的貨物

工人在庫(kù)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

測(cè)量系統(tǒng)可靠性評(píng)估:

在相同的庫(kù)房計(jì)算(例如，重復(fù)計(jì)算三次)測(cè)量系統(tǒng)可靠性評(píng)估

在相同的庫(kù)房計(jì)算(例如，重復(fù)計(jì)算三次)問(wèn)題聲明處理圖產(chǎn)量4=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(kù)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(kù)存圖和處理中貨物庫(kù)存圖

并檢查平均值的離散及變遷。 為什么庫(kù)存會(huì)變化?

就魚(yú)骨圖的每一因素如時(shí)間和生產(chǎn)過(guò)程重復(fù)圖表及魚(yú)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

5=C=

在測(cè)量主因素時(shí)檢查測(cè)量方法

用于“M”步相同的方法測(cè)量和評(píng)估。 (檢查測(cè)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(duì)Y(輸出)。 針對(duì)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(cè)量) 設(shè)定主因素的公差

檢驗(yàn)設(shè)計(jì)的結(jié)果(模擬)(估計(jì)范圍)檢驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)度量R&RXber-R圖簡(jiǎn)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63.基本屏幕7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(duì)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8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(lèi)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(kāi)的列（或行）使用“Manip>Stack/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(chēng)為子群。這些子群還用在短期和長(zhǎng)期處理能力中。打開(kāi)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(duì)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(圖表再排列)關(guān)閉圖表(刪除圖表)前一命令下一命令尋找94.圖表工具M(jìn)initab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(yú)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(yè)邊圖三維圖框圖10魚(yú)骨圖圖1)輸入要要素在最最多多六六個(gè)個(gè)列列中中書(shū)書(shū)寫(xiě)寫(xiě)主主和和次次分分類(lèi)類(lèi)要要素素。。統(tǒng)計(jì)計(jì)質(zhì)量量工工具具因和和果果...就象象它它的的名名字字所所暗暗示示的的，，魚(yú)魚(yú)骨骨圖圖（（因因果果圖圖，，也也稱(chēng)稱(chēng)為為Ishikawa圖））顯顯示示原原因因和和結(jié)結(jié)果果的的關(guān)關(guān)系系。。結(jié)結(jié)果果的的原原因因如如缺缺陷陷和和異異常常被被分分為為5M和1E（（人，，機(jī)機(jī)器器，，材材料料，，方方法法和和測(cè)測(cè)量量及及環(huán)環(huán)境境））并并再再分分為為較較小小的的骨骨。。2)分析析操操作作11在每每一一輸輸入入?yún)^(qū)區(qū)選選擇擇一一列列。。按要要求求，，改改變變標(biāo)標(biāo)簽簽并并輸輸入入到到Effect和Title。。點(diǎn)擊擊[OK]。。3)輸出出結(jié)結(jié)果果12柱狀狀圖圖1)輸入入至至數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)窗窗口口在Minitab文件件夾夾中中閱閱讀讀標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)練練習(xí)習(xí)文文件件。。雙雙擊擊\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。。柱狀狀圖圖通通過(guò)過(guò)表表示示數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)的的條條代代表表頻頻率率分分布布。。離離散散和和連連續(xù)續(xù)的的變變量量均均可可做做入入圖圖中中。。在在此此例例中中，，該該區(qū)區(qū)被被分分開(kāi)開(kāi)用用于于測(cè)測(cè)量量值值（（連連續(xù)續(xù)變變量量）），，圖圖示示于于單單獨(dú)獨(dú)的的區(qū)區(qū)的的測(cè)測(cè)量量值值數(shù)數(shù)計(jì)計(jì)為為頻頻率率。。2)操作作圖表表柱狀狀圖圖...13為X選擇擇一一列列。。點(diǎn)擊擊[OK]。。3)輸出出結(jié)結(jié)果果14巴累累托托圖圖1)輸入入到到數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)窗窗口口2)操作作原因因項(xiàng)項(xiàng)計(jì)數(shù)數(shù)統(tǒng)計(jì)計(jì)質(zhì)量量工工具具巴累累托托圖圖15選擇擇標(biāo)標(biāo)簽簽和和缺缺陷陷列列巴累累托托圖圖按按頻頻率率的的順順序序再再次次排排列列柱柱狀狀圖圖的的數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)條條并并被被用用于于分分析析主主要要因因素素。。如如此此圖圖所所示示，，左左和和右右軸軸分分別別表表示示頻頻率率和和百百分分比比。。折折線線圖圖顯顯示示柱柱狀狀圖圖的的累累加加值值。。目的的：：方方便便地地比比較較部部件件、、要要素素和和其其他他條條目目的的頻頻率率。。作用用：：1)一眼眼即即可可看看出出最最有有影影響響力力的的條條目目。。2)最大大的的兩兩個(gè)個(gè)或或三三個(gè)個(gè)條條目目總總計(jì)計(jì)所所占占比比例例易易通通過(guò)過(guò)折折線線圖圖顯顯示示累累加加百百分分比比的的右右軸軸而而理理解解。。3)利用用所所有有的的要要素素分分析析原原因因會(huì)會(huì)很很費(fèi)費(fèi)時(shí)時(shí)間間。。選擇擇一一些些重重要要的的要要素素用用于于有有效效的的分分析析及及改改進(jìn)進(jìn)。。3)圖表表點(diǎn)擊擊[OK]在此此指指定定“95%””將使使余余下下的的圖圖示示為為“Others””。。16運(yùn)行行圖圖統(tǒng)計(jì)計(jì)質(zhì)量工具運(yùn)行圖運(yùn)行圖在折折線圖中用用時(shí)間-序序列數(shù)據(jù)做做圖，有助助于評(píng)估數(shù)數(shù)據(jù)及過(guò)程程的穩(wěn)定性性。運(yùn)行圖圖類(lèi)似于控控制圖，可可用于測(cè)量量和控制階階段。目的：例如，視沉沉檢查時(shí)間間-序列趨趨勢(shì)。作用：根據(jù)時(shí)間-序列數(shù)據(jù)據(jù)及狀態(tài)數(shù)數(shù)據(jù)可推斷斷出變化要要素。1)輸入到數(shù)據(jù)據(jù)窗口L/#2)分析操作173)分析結(jié)果選擇“列”點(diǎn)擊[OK]。。18分散繪圖圖表做圖1)輸入到數(shù)據(jù)據(jù)窗口2)分析操作分散繪圖有有助于用圖圖表方式確確定兩種變變量間是否否存在相關(guān)關(guān)性。相關(guān)關(guān)性越強(qiáng)，，包圍分散散點(diǎn)數(shù)據(jù)的的橢圓的半半主軸和半半次軸的比比值就越大大。升向右右側(cè)分布被被稱(chēng)為正相相關(guān)，升向向左側(cè)的分分布被稱(chēng)為為負(fù)相關(guān)。。目的：檢查查變量間的的相關(guān)性（（關(guān)系）。。作用：1)兩個(gè)變量如如因和果、、輸入和輸輸出或三個(gè)個(gè)或更多變變量均可做做圖以檢查查正比關(guān)系系（或反比比關(guān)系系）以便識(shí)識(shí)別變化因因數(shù)(X)。2)相關(guān)系數(shù)的的值(r)和r圖中的值可可比較以確確定其間是是否存在顯顯著關(guān)系。。（如果計(jì)計(jì)算出的相相關(guān)系系數(shù)r小于r圖中的相應(yīng)應(yīng)值則可認(rèn)認(rèn)為存在相相關(guān)性。））閱讀Minitab數(shù)據(jù)文件夾夾中的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。一臺(tái)機(jī)器的的熱流量(Heatflux)和多種條件件數(shù)據(jù)。19點(diǎn)擊[OK]。。將顯示一圖圖表。分配X和Y列(HeatFluxandNorth)。。存在負(fù)相關(guān)關(guān)20點(diǎn)陣圖1)輸入到數(shù)據(jù)據(jù)窗口使用與前一一部分相同同的數(shù)據(jù)。。閱讀Minitab數(shù)據(jù)文件夾夾中的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。GraphDotplot...2)分析操作選擇一變量量。點(diǎn)擊[OK]。。將顯示一圖圖表。3)分析結(jié)果該值的頻率率將以點(diǎn)顯顯示，而不不是柱狀圖圖中的數(shù)據(jù)據(jù)條。21矩陣圖1)輸入到數(shù)據(jù)據(jù)窗口使用與前一一部分中相相同的數(shù)據(jù)據(jù)。閱讀Minitab數(shù)據(jù)文件夾夾中的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。圖表矩陣圖2)分析操作矩陣圖有助助于同時(shí)對(duì)對(duì)許多變量量相關(guān)性的的直覺(jué)理解解。目的：理解多于一一個(gè)變量的的相關(guān)性。。作用：減少主要變變量和原因因。223)分析結(jié)果選擇多于一一個(gè)變量以以檢查它們們的相關(guān)性性。點(diǎn)擊[OK]。。2323三維圖1)輸入到數(shù)據(jù)據(jù)窗口使用與前一一部分中相相同的數(shù)據(jù)據(jù)。閱讀Minitab數(shù)據(jù)文件夾夾中的“\MTBWIN\Data\Exh_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)變變量。點(diǎn)擊[OK]。。三維圖有助助于直覺(jué)地地理解Y變量（結(jié)果果）和兩個(gè)個(gè)X變量（原因因）之間的的關(guān)系。其其他可以利利用的技術(shù)術(shù)如三維表表面圖和輪輪廓圖。24框圖圖表框圖將列分配到到X和Y軸1)輸入到數(shù)據(jù)據(jù)窗口2)分析操作25框圖早已被被用于質(zhì)量量控制中。。這種技術(shù)術(shù)的優(yōu)越性性是可不在在柱狀圖中中劃分布的的情況下了了解大致的的分布情況況，和對(duì)數(shù)數(shù)種變量劃劃圖和并排排查看?？蚩驁D是按以以下方式劃劃出的：中值3)圖表第一四分位位數(shù)中值第三四分位位數(shù)A=第三四分位位數(shù)–第一四分位位數(shù)(顯示完整數(shù)數(shù)據(jù)50%分布范圍)連接1.5××A范圍內(nèi)最大大的數(shù)據(jù)和和第三四分位數(shù)連接1.5××A范圍內(nèi)最小小的數(shù)據(jù)和和第一四分位數(shù)用“”代表的來(lái)自自Whisker的A值265.描述統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)27統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)顯示基本統(tǒng)統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)輸入到數(shù)據(jù)據(jù)窗口2)操作閱讀Minitab文件夾中的的標(biāo)準(zhǔn)練習(xí)習(xí)文件。雙雙擊\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。輸入列點(diǎn)擊Graphs28點(diǎn)擊“OK”將從當(dāng)前屏屏幕返回到到前一屏幕幕。再次點(diǎn)點(diǎn)擊“OK”。。3)階段窗口顯示統(tǒng)計(jì)數(shù)數(shù)量VariableNMeanMedianTrMeanStDevSEMeanResponse600.80750.80000.81570.19520.0252VariableMinimumMaximumQ1Q3Response0.40001.05000.66251.0000Executingfromfile:C:\MINITAB\MACROS\Describe.MAC描述統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)代表從數(shù)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)中中可以了解解的內(nèi)容。。具體說(shuō)，，諸如數(shù)據(jù)據(jù)平均值、、方差和標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)方差的的統(tǒng)計(jì)（參參數(shù)）予以以計(jì)算。N：自由度=獨(dú)立變量量的個(gè)數(shù)數(shù)。平均值：：所有數(shù)數(shù)據(jù)的和和除以數(shù)數(shù)據(jù)的個(gè)個(gè)數(shù)。中值：排列數(shù)據(jù)據(jù)是處于于中央的的數(shù)據(jù)。。StDev:方差的平平方根，，是一種種離散的的測(cè)量。。最小和最最大：最最小和最最大值Q1和Q3：第一和第第三四分分位數(shù)=在排位上上等同于于25和75%的數(shù)據(jù)。。注：從樣樣品推論論群體結(jié)結(jié)論的技技術(shù)被稱(chēng)稱(chēng)為推論論統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)。選擇“Graphicalsummary””作為圖表表類(lèi)型29統(tǒng)計(jì)量柱狀圖框圖樣品95%平均值置置信區(qū)間間(MU)和中值。。注意和和顯示在在框圖上上的柱狀狀圖刻度度不同。。正態(tài)(正常分布布如果p>0.05)平均值、、標(biāo)準(zhǔn)偏偏差、方方差、偏偏度（左左部間的的不對(duì)稱(chēng)稱(chēng)性）、、峰度4)圖表描述統(tǒng)計(jì)計(jì)學(xué)目的：檢檢查正態(tài)態(tài)，計(jì)算算平均值值和標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)偏差作用：1)與連續(xù)值使用用2)可以確定數(shù)據(jù)據(jù)分布的特征征。通過(guò)了解解距中央的偏偏度、分布的的峰度、平均值和中值，，收集數(shù)據(jù)的的分布可作為為將來(lái)做出””確認(rèn)不同同“步驟的初步知知識(shí)識(shí)。30統(tǒng)計(jì)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)窗窗口2)操作具有一些特征征的數(shù)據(jù)選擇一列31正態(tài)存在如果果P-值>0.05缺乏正態(tài)如果果P-值<0.053)圖表正態(tài)檢驗(yàn)?zāi)康模簺Q定收收集數(shù)據(jù)的分分布是否存在在正態(tài)。作用：1)此技術(shù)與連續(xù)續(xù)值使用。2)如果在圖表中中數(shù)據(jù)排列在在一條直線上上并由P-值判斷則說(shuō)明明正態(tài)存在。。3)如果顯示的P-值大于0.05,正態(tài)存在，但但如果低于0.05則則缺乏正態(tài)態(tài)。4)如果數(shù)據(jù)具有有正態(tài)，則可可用統(tǒng)計(jì)工具具進(jìn)行處理，，如下一步中中的檢驗(yàn)。5)如果缺乏正態(tài)態(tài)，檢查數(shù)據(jù)據(jù)是否測(cè)量正正確和數(shù)據(jù)修修正為正確數(shù)數(shù)據(jù)。6)如果數(shù)據(jù)是正正確的，進(jìn)行行對(duì)數(shù)變換并并進(jìn)入下一步步。[注]如果數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)數(shù)較小（小于于30）則則不能完全相相信P-值。在數(shù)據(jù)個(gè)個(gè)數(shù)較小的的情況下下即使數(shù)據(jù)被被判斷為缺乏乏正態(tài)也無(wú)關(guān)關(guān)緊要。326.測(cè)量系統(tǒng)的分分析(度量R&R)33測(cè)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)性性及再現(xiàn)性1)輸入到數(shù)據(jù)窗窗口閱讀Minitab文件夾中的標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)練習(xí)文件件。雙擊\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。。每樣品測(cè)量?jī)蓛纱尾僮鲉T碼：Smith……1,Brown...2一名操作員的的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)=2034統(tǒng)計(jì)質(zhì)量工具GRR研究2)分析操作填寫(xiě)每一框。。點(diǎn)擊“Option”。雙擊列于左側(cè)側(cè)的項(xiàng)并填寫(xiě)寫(xiě)這些文字框。如果列未未命名，列的的名稱(chēng)將顯示為C1和C2。選擇“ANOVA”35在選項(xiàng)屏幕輸入入公差。點(diǎn)擊[OK]將返回到前一一屏幕。再次次點(diǎn)[OK]。結(jié)果將顯示于于階段屏幕。。度量R&R(可重復(fù)性和再再現(xiàn)性?？芍刂貜?fù)性及再現(xiàn)現(xiàn)性：測(cè)量系系統(tǒng)的準(zhǔn)確評(píng)評(píng)估)目的：確認(rèn)作為標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)的用于改變變或改進(jìn)測(cè)量量方法的測(cè)量量系統(tǒng)的可靠靠性。作用：1)閱讀在“StudyVar””中的值。2)如果R&R高于30%則說(shuō)明測(cè)測(cè)量方法存在在問(wèn)題?；仡欘櫞朔椒ú⒆鲎龀龈倪M(jìn)進(jìn)。3)從圖表（值））中決定可重重復(fù)性及再現(xiàn)現(xiàn)性是否存在在問(wèn)題并償試試找到改進(jìn)的的線索索。4)通過(guò)自由討論論或其他方法法確定有問(wèn)題題的因素以尋尋找改進(jìn)的線線索。（使用用因果果圖、相似圖圖方法、相關(guān)關(guān)圖方法或其其他技術(shù)）對(duì)應(yīng)于99%決定標(biāo)準(zhǔn)。點(diǎn)擊此處以用用單獨(dú)圖表顯顯示分析結(jié)果果。如不點(diǎn)擊，將將顯示為一單單頁(yè)圖表總結(jié)結(jié)。36帶交到作用的的雙向ANOVA表SourceDFSSMSFPPart92.058710.22874539.71780.00000Operator20.048000.0240004.16720.03256Operator*Part180.103670.0057594.45880.00016Repeatability300.038750.001292Total592.24912度量R&RSourceVarCompStdDev5.15*SigmaTotalGageR&R0.0044370.0666150.34306Repeatability0.0012920.0359400.18509Reproducibility0.0031460.0560880.28885Operator0.0009120.03020