MINITAB能力分析

MINITAB下数据的过程能力分析：1.正态数据：a.检验数据的正态性：统计》基本统计量》正态性检验》确定（MINITAB示例）P>0.05，则数据服从正态分布，因此可进行连续数据中正态数据的过程能力分析及其指数的计算，但在进行分析和计算之前还需判定过程是否受控，可使用控制图；b.控制图监控：统计》控制图》子组的变量控制图》X-R图》确定；可见无异常发生，过程受控；c.过程能力分析与计算：统计》质量工具》能力分析》正态》确定2.非正态数据：a.数据的正态性检验：同上P<0.05，所以数据为非正态数据，需进行转换后方可进行过程能力分析，但这并不妨碍用原始数据进行控制图的绘制。

b.数据的转换：统计》控制图》BOX-COX变换》填入数据“扭曲”，子组大小填“10》选项》将变换后的数据存入“C2”中》确定；得到如下图，可知转换的λ=0.5，即对原始数据求平方根；c.控制图的绘制：步骤同上d. 过程能力分析：统计》质量工具》能力分析》正态》单列为“C2”，子组大小为“10”，规格上限为“2.82”，2.82=81/2，确定3. 离散数据： a ． 计算DPMO ，公式参见SRINNI 培训：b ．将DPMO 暂时理解为不合格品率，如果DPMO=66807.2，则不合格品率P=0.00668072；c ． 计算》概率分布》正态分布》逆累计概率》输入常量“0.0668072”，，确定：d ．根据正态分布的对称性：Z =︳-1.5︳+1.5=3，即相应的SIGMA 水平为3， 公式为： Z=︳x︳+1.5如果DPMO=1350,则P=0.00135,按照如上步骤，则有：逆累积分布函数正态分布，平均值 = 0 和标准差 = 1P( X <= x ) x0.00135 -2.99998，所以Z=2.99+1.5=4.5。

第二章MINITAB之制程能力分析制程能力分析是通过对生产过程进行统计分析，识别和评估生产过程偏离目标值的能力。

MINITAB是一种常用的统计分析软件，可以帮助我们进行制程能力分析。

本文将介绍MINITAB在制程能力分析中的应用，包括测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等。

首先，我们需要进行测量系统的分析，以确保测量系统具有良好的稳定性和准确性。

MINITAB提供了一系列测量系统分析工具，包括平均值图、范围图、方差分析等。

通过这些工具，我们可以评估测量系统的可靠性，进而确定测量系统是否适合用于制程能力分析。

接下来是过程稳定性分析，主要应用MINITAB中的控制图工具。

控制图可以帮助我们监控过程的稳定性，及时发现和纠正过程中的异常情况。

MINITAB提供了许多不同类型的控制图，例如X-控制图、R-控制图、P-控制图等。

我们可以根据数据类型和分布情况选择合适的控制图，分析过程是否稳定，并识别特殊原因的存在。

最后是过程能力指数的计算。

过程能力指数是衡量过程能力的一个重要指标。

MINITAB提供了能力分析工具，可以帮助我们计算过程的CP、CPK、Pp和Ppk等指数。

通过这些指标，我们可以评估过程是否能够满足要求，并进行相应的改进。

在使用MINITAB进行制程能力分析时，有一些注意事项需要注意。

首先，要选择合适的样本大小和采样方案，以确保分析结果具有一定的可信度。

其次，要确保数据的质量，包括数据的准确性和完整性。

如果数据存在异常值或缺失值，应进行相应的处理。

最后，要结合实际情况对分析结果进行解释和应用，提出相应的改进措施。

综上所述，MINITAB是一种功能强大的统计分析软件，在制程能力分析中有着广泛的应用。

通过MINITAB的测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等功能，我们可以全面评估和改进生产过程，提高产品质量和生产效率。

过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。

在评估过程能力之前，过程必须受控。

如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。

.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。

这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。

你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。

能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。

选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）——不同子组之间可能有很强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。

这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM 值利用的是Weibull分布。

在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。

如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。

在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用M INITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。

过程能力概述一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。

在评估过程能力之前，过程必须受控。

假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。

.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。

这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。

你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。

能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。

选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据）——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。

这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。

在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。

假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。

在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.假如怀疑过程中子组之间有专门强的变差来源，能够使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。