MINIAB系統(tǒng)入門手冊

1.DMAIC步驟及工具表Six-sigmaDMAIC方法利用多種工具。我們在此回顧這些工具及步驟。122.Minitab和DMAIC在下面的描述中使用了“庫存控制改進計劃”實例。=D=

確定一計劃(利用QFD)

將產(chǎn)品交運的質量要求（CS）轉變?yōu)楫a(chǎn)品的質量因素并摘錄當前的計劃條目。 確定CTQ

或

利用前面的因素，思考為什么成本會高。

或許存在庫存控制問題。 說明缺陷

如果存在庫存控制問題，那么此例中缺陷將為：因果圖（魚骨圖）矩陣重要性評估QFDCTQ=庫存縮減庫存太多！！成本縮減（處理（優(yōu)化）中的產(chǎn)品、庫存，建立控制系統(tǒng)）為什么成本會高？3=M=

決定CTQ特征值[FMEA,因果圖(魚骨圖),巴累托圖,QFD] -1–庫存月份=庫存量(價格)/生產(chǎn)總量 CTQ特征值 = 庫存月份

反應變量(Y)對CTQ缺陷 Y -2–何種類型的產(chǎn)品出現(xiàn)問題?

-3–確認庫存規(guī)格=小于0.15個月巴累托圖檢驗:度量R&R 確定測量Y的方法(庫存月份)

當前月份庫存量:

產(chǎn)品

工人在庫房清點

處理中的貨物

工人在庫存區(qū)清點

生產(chǎn)總量:

生產(chǎn)量用計算機輸入數(shù)據(jù)計算

測量系統(tǒng)可靠性評估:

在相同的庫房計算(例如，重復計算三次)測量系統(tǒng)可靠性評估

在相同的庫房計算(例如，重復計算三次)問題聲明處理圖產(chǎn)量4=A=

分析當前狀態(tài)

例如，檢查從1997年10月至1998年9月間的每一庫存月份。 -1–正態(tài)檢驗 -2–檢查當前的sigma水平

估計影響CTQ的因素(分析)

產(chǎn)品庫存圖和處理中貨物庫存圖

并檢查平均值的離散及變遷。 為什么庫存會變化?

就魚骨圖的每一因素如時間和生產(chǎn)過程重復圖表及魚骨圖分析。運行圖正態(tài)檢驗Z-值(連續(xù)和離散值的檢驗)Xber-R圖運行圖F檢驗存在差異嗎?!正常如果P-值>0.05(好!)尋找影響Y的因素(X)和離散

t檢驗平均值

5=C=

在測量主因素時檢查測量方法

用于“M”步相同的方法測量和評估。 (檢查測量環(huán)境是否因改進而改變)

評估主因素(x)的表現(xiàn)(做出改進后分析當前狀態(tài))

用和“A”

步相同的方法做圖。 *目的是評估X(輸入)數(shù)據(jù)對Y(輸出)。 針對主原因建立管理系統(tǒng)(設置)=I=

識別主要因素

提取并檢查真正的因素原因

做圖

檢驗

確定重要的因素(Xs) 識別重大主因素(X)的最佳值(測量) 設定主因素的公差

檢驗設計的結果(模擬)(估計范圍)檢驗設計(DOE)度量R&RXber-R圖簡易風險管理控制圖標準化及其他要素實施改進質量工程(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)窗口輸入并設定數(shù)據(jù)

從命令菜單選擇命令

在對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)操作計算統(tǒng)計圖表8工具條關于數(shù)據(jù)結構的補充信息：Minitab定義以下兩種類型的數(shù)據(jù)結構：1. 堆積數(shù)據(jù)：

排列于一列的多于一個子群的數(shù)據(jù)2. 非堆積數(shù)據(jù)：

每一子群的數(shù)據(jù)，排列于分開的列（或行）使用“Manip>Stack/Unstack”命 令轉換這些數(shù)據(jù)格式。什么是子群？處理數(shù)據(jù)常分成組。例如，運送數(shù)據(jù)用發(fā)貨分組，化學處理數(shù)據(jù)用批而半導體處理數(shù)據(jù)用lot。這些數(shù)據(jù)組被稱為子群。這些子群還用在短期和長期處理能力中。打開文件保存文件插入單元格插入行插入列移動列刪除單元格最后對話框(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)關閉圖表(刪除圖表)前一命令下一命令尋找94.圖表工具Minitab具有多種有用的圖表顯示功能。以下介紹的為典型的功能：魚骨圖柱狀圖巴累托圖運行圖分散繪圖點陣圖矩陣圖頁邊圖三維圖框圖10魚骨圖圖1)輸入要要素在最最多多六六個個列列中中書書寫寫主主和和次次分分類類要要素素。。統(tǒng)計計質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，，魚魚骨骨圖圖（（因因果果圖圖，，也也稱稱為為Ishikawa圖））顯顯示示原原因因和和結結果果的的關關系系。。結結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，，機機器器，，材材料料，，方方法法和和測測量量及及環(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，，改改變變標標簽簽并并輸輸入入到到Effect和Title。。點擊擊[OK]。。3)輸出出結結果果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標準準練練習習文文件件。。雙雙擊擊\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。。柱狀狀圖圖通通過過表表示示數(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)被被分分開開用用于于測測量量值值（（連連續(xù)續(xù)變變量量）），，圖圖示示于于單單獨獨的的區(qū)區(qū)的的測測量量值值數(shù)數(shù)計計為為頻頻率率。。2)操作作圖表表柱狀狀圖圖...13為X選擇擇一一列列。。點擊擊[OK]。。3)輸出出結結果果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)操作作原因因項項計數(shù)數(shù)統(tǒng)計計質量量工工具具巴累累托托圖圖15選擇擇標標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)最大大的的兩兩個個或或三三個個條條目目總總計計所所占占比比例例易易通通過過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會很很費費時時間間。。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進。。3)圖表表點擊擊[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運行行圖圖統(tǒng)計計質量工具運行圖運行圖在折折線圖中用用時間-序序列數(shù)據(jù)做做圖，有助助于評估數(shù)數(shù)據(jù)及過程程的穩(wěn)定性性。運行圖圖類似于控控制圖，可可用于測量量和控制階階段。目的：例如，視沉沉檢查時間間-序列趨趨勢。作用：根據(jù)時間-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)分析結果選擇“列”點擊[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關性。相關關性越強，，包圍分散散點數(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。升向右右側分布被被稱為正相相關，升向向左側的分分布被稱為為負相關。。目的：檢查查變量間的的相關性（（關系）。。作用：1)兩個變量如如因和果、、輸入和輸輸出或三個個或更多變變量均可做做圖以檢查查正比關系系（或反比比關系系）以便識識別變化因因數(shù)(X)。2)相關系數(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系。。（如果計計算出的相相關系系數(shù)r小于r圖中的相應應值則可認認為存在相相關性。））閱讀Minitab數(shù)據(jù)文件夾夾中的“\MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw”。一臺機器的的熱流量(Heatflux)和多種條件件數(shù)據(jù)。19點擊[OK]。。將顯示一圖圖表。分配X和Y列(HeatFluxandNorth)。。存在負相關關20點陣圖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。點擊[OK]。。將顯示一圖圖表。3)分析結果該值的頻率率將以點顯顯示，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對對許多變量量相關性的的直覺理解解。目的：理解多于一一個變量的的相關性。。作用：減少主要變變量和原因因。223)分析結果選擇多于一一個變量以以檢查它們們的相關性性。點擊[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)分析結果指定X,Y和Z軸的三個變變量。點擊[OK]。。三維圖有助助于直覺地地理解Y變量（結果果）和兩個個X變量（原因因）之間的的關系。其其他可以利利用的技術術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量量控制中。。這種技術術的優(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“”代表的來自自Whisker的A值265.描述統(tǒng)計學學27統(tǒng)計基本統(tǒng)計顯示基本統(tǒng)統(tǒng)計描述統(tǒng)計學學輸入到數(shù)據(jù)據(jù)窗口2)操作閱讀Minitab文件夾中的的標準練習習文件。雙雙擊\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。輸入列點擊Graphs28點擊“OK”將從當前屏屏幕返回到到前一屏幕幕。再次點點擊“OK”。。3)階段窗口顯示統(tǒng)計數(shù)數(shù)量VariableNMeanMedianTrMeanStDevSEMeanResponse600.80750.80000.81570.19520.0252VariableMinimumMaximumQ1Q3Response0.40001.05000.66251.0000Executingfromfile:C:\MINITAB\MACROS\Describe.MAC描述統(tǒng)計學學代表從數(shù)數(shù)字數(shù)據(jù)中中可以了解解的內(nèi)容。。具體說，，諸如數(shù)據(jù)據(jù)平均值、、方差和標標準方差的的統(tǒng)計（參參數(shù)）予以以計算。N：自由度=獨立變量量的個數(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)的個個數(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結論的技技術被稱稱為推論論統(tǒng)計學學。選擇“Graphicalsummary””作為圖表表類型29統(tǒng)計量柱狀圖框圖樣品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、、標準偏偏差、方方差、偏偏度（左左部間的的不對稱稱性）、、峰度4)圖表描述統(tǒng)計計學目的：檢檢查正態(tài)態(tài)，計算算平均值值和標準準偏差作用：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做出””確認不同同“步驟的初步知知識識。30統(tǒng)計基本統(tǒng)計正態(tài)檢驗正態(tài)檢驗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)檢驗目的：決定收收集數(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)計工具具進行處理，，如下一步中中的檢驗。5)如果缺乏正態(tài)態(tài)，檢查數(shù)據(jù)據(jù)是否測量正正確和數(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，進行行對數(shù)變換并并進入下一步步。[注]如果數(shù)據(jù)個數(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)個個數(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)也無關關緊要。326.測量系統(tǒng)的分分析(度量R&R)33測量條件：操作員: 3重復操作: 2樣品: 10共計60行數(shù)據(jù)！度量可重復性性及再現(xiàn)性1)輸入到數(shù)據(jù)窗窗口閱讀Minitab文件夾中的標標準練習文件件。雙擊\Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。。每樣品測量兩兩次操作員碼：Smith……1,Brown...2一名操作員的的數(shù)據(jù)個數(shù)=2034統(tǒng)計質量工具GRR研究2)分析操作填寫每一框。。點擊“Option”。雙擊列于左側側的項并填寫寫這些文字框。如果列未未命名，列的的名稱將顯示為C1和C2。選擇“ANOVA”35在選項屏幕輸入入公差。點擊[OK]將返回到前一一屏幕。再次次點[OK]。結果將顯示于于階段屏幕。。度量R&R(可重復性和再再現(xiàn)性?？芍刂貜托约霸佻F(xiàn)現(xiàn)性：測量系系統(tǒng)的準確評評估)目的：確認作為標準準的用于改變變或改進測量量方法的測量量系統(tǒng)的可靠靠性。作用：1)閱讀在“StudyVar””中的值。2)如果R&R高于30%則說明測測量方法存在在問題?；仡欘櫞朔椒ú⒆鲎龀龈倪M進。3)從圖表（值））中決定可重重復性及再現(xiàn)現(xiàn)性是否存在在問題并償試試找到改進的的線索索。4)通過自由討論論或其他方法法確定有問題題的因素以尋尋找改進的線線索。（使用用因果果圖、相似圖圖方法、相關關圖方法或其其他技術）對應于99%決定標準。點擊此處以用用單獨圖表顯顯示分析結果果。如不點擊，將將顯示為一單單頁圖表總結結。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