如何用MINIAB進行過程能力

1過程能力概述一旦過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，并且是連續(xù)生產，那么你可能想知道這個過程是否有能力滿足標準的限制，生產出好的零件〔產品〕，通過比擬過程變差的寬度和標準界限的寬度可以確定過程能力。在評估過程能力之前，過程必須受控。如果過程不受控，你將得到不正確的過程能力值。.你能通過畫能力柱狀圖和能力圖來評估過程能力。這些圖形能夠幫助你評估數據的分布和檢驗過程是否受控。你也可以估計包括標準公差與正常過程變差之間比率的能力指數。能力指數或統(tǒng)計指數都是評估過程能力的一種方法，因為它們都沒有單位，所以，可以用能力統(tǒng)計表來比擬不同過程的能力。

選擇能力命令MINITAB提供了一組不同的能力分析命令，你可以根據數據的性質和分布從中選擇命令，你可以對以下情況進行能力分析：——正態(tài)或Weibull概率模式〔對于測量數據〕——不同子組之間可能有很強變差的正態(tài)數據——二項式或Poisson概率模式〔對于計數數據或屬性數據〕當進行能力分析時，選擇正確的公式是根本要求，例如，MINITAB提供基于正態(tài)或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正態(tài)概率模型的命令提供了更完全的統(tǒng)計設置，但是，適用的數據必須近似于正態(tài)分布.例如，利用正態(tài)概率模型，能力分析〔正態(tài)〕可以估計預期零件的缺陷PPM數。這些統(tǒng)計分析建立在兩個假設的根底上，1、數據來自于一個穩(wěn)定的過程，2、數據服從近似的正態(tài)分布，類似地，能力分析〔Weibull〕計算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在這兩個例子中，統(tǒng)計分析正確性依賴于假設分布模型的正確性。如果數據是歪斜非常嚴重，那么用正態(tài)分布分析將得出與實際的缺陷率相差很大的結果。在這種情況下，把這個數據轉化比正態(tài)分布更適當的模型，或為數據選擇不同的概率模式.用MINITAB,你可以使用Box-Cox能力轉化或Weibull概率模型，非正態(tài)數據比擬了這兩種方法.如果疑心過程中子組之間有很強的變差來源，可以使用能力分析〔組間/組內〕或SIXpack能力分析〔組間/組內〕。除組內數據具有隨機誤差外，組間還可能有隨機變差。明白了子組變差的來源，可以為你提供過程更真實的潛在能力評估。能力分析〔組間/組內〕或SIXpack能力分析〔組間/組內〕既計算組內標準偏差也計算組間標準偏差，然后，集中它們來計算總的標準偏差。MINITAB也提供基于二項式和Poisson概率模型屬性數據〔計數型〕的能力分析，例如，產品可與標準比擬分為有缺陷和沒有缺陷〔用能力分析〔二項式〕〕。也可以根據缺陷個數對產品進行分類〔用能力分析〔Poisson〕〕。

MINITAB的能力分析命令

能力分析〔正態(tài)〕畫出單個測量值的能力柱狀圖，用一條基于過程平均值和標準偏差的正態(tài)曲線覆蓋在柱狀圖上，這個圖形有助于進行正態(tài)假設的視覺評估。這個報告包括了過程能力統(tǒng)計表，既包括組內也包括整體統(tǒng)計。

能力分析〔組間/組內〕畫出了用正態(tài)曲線覆蓋的單個測量值的能力柱狀圖。這有助于進行正態(tài)假設的視覺評估。用這種分析方法可進行組間\組內有很強變差來源的子組數據的分析，這個報告包括組間/組內和整個過程能力的統(tǒng)計分析

能力分析〔Weibull分布〕畫出基于過程形狀和比例的Weibull曲線覆蓋單個測量值的能力柱狀圖，這有助于進行Weibull分布的視覺評估。這個報告也包括了整個過程能力的統(tǒng)計分析獻

脈

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