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尺寸测量系统分析minitab使用方法

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minitab的使用教材

minitab的使用教材

minitab的使⽤教材第⼀节计量值控制图应⽤案例⼀、Xbar-R控制图应⽤案例某公司SPC⼩组对A产品注塑过程的⼀个关键尺⼨的分布离散过⼤的问题进⾏改进,在控制阶段,他们选⽤了X-R控制图对该尺⼨进⾏监控,应⽤流程如下:1.确定需要控制的过程:本例选定的需控制过程为A产品注塑成型过程。

2.确定需控制的项⽬:A产品的⼀个关键尺⼨规格为5.50+0.05mm3.定义测量系统:因为该过程采⽤3班⽣产,因此项⽬组确定的测量系统为3班各⼀位检验员,共⽤同⼀把卡尺,及各班⽣产的产品.4.量测系统分析:经⼩组分析认为该测量系统可接受5.消除明显过程偏差经过⼩组DMAI各阶段已将注塑成型过程的偏差降⾄最低6.确定抽样数及频率每⼩时⼀次,每次5PCS抽取样本数如下表:表17.计算控制界限:(1)计算X和RbarX=5.501 Rbar=0.031(2)计算X bar图控制界限:UCL=X+A2 R bar =5.501+0.58×0.031=5.519LCL=X-A2 R bar =5.5.01-0.58×0.03=5.483CL= X=5.501(3)计算R图控制界限:UCL=D4 R bar =2.11×0.031=0.065LCL= D3 R bar (⽆)CL=R bar =0.0318.根据作图:图,根据准则未发现异常.9.分析Rbar10分析X图:异常总结如下:bar(1)第6、10、11、26、超过控制界限(2)第3、7、27、28点排列呈⼀定的规律性，因为在这些点上，连续3个点中中⼼线⼀侧有2点超过2ó，即靠近控制界限的点太多。

11、计算过程能⼒：因为处于⾮受控状态，故⽆法计算过程能⼒。

12、Minitab在作X bar-R图中的运⽤：步骤如下：第⼀步：将表中的数据输⼊Minitab⼯作表中如下图：（图1-1）第⼆步：在minitab的下拉菜单中选择stat>control charts>Xbar-R,格⼯如下图（图1-2）第三步选中后出现的对话框出现如下信息：如(图1-3).（图1-3）第四步，点选TEST选项作测试选项选择：见（图1-4）（图1-4）各选项含义如下：超出3sigma的规格点；连续9点出现在中⼼线的⼀侧；连续14点交替上升或下降；中⼼线的⼀侧连续3个点中有2个超过2sigma;中⼼线的⼀侧连续5个点中有4个超出1sigma;连续15点位于1sigma规格内；连续8点超过1sigma规格；第五步：点击Options,输⼊sigma⽔平和控制图标题图1-5 第六步：点击“OK”⽣产我们所需的控制图：如下：图1-6第七步⼯作表输出结果如下：⼆、案例X bar-S控制图案例某公司最近接到⼀批机加⼯订单，因客户对产品的某个关键尺⼨“孔径A”要求极为严格，该公司决定⽤控制图平对该尺⼨的加⼯过程进⾏控制，为了对“孔径A”的分布状态有较为详细-S图对“孔径A”进⾏控制，控制流程如下：的了解，品质⼯程部⼯程师决定⽤Xbar1．确定需控制的过程及项⽬。

用MINITAB软件进行测量系统分析1

用MINITAB软件进行测量系统分析1

用MINITAB软件进行测量系统分析质量部陈志明摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。

本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。

关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA）一测量系统分析概述测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。

理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。

而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。

低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。

测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。

测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。

通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是：1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值；2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别；3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的；4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。

5）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。

通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。

测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。

Minitab的使用方法解读

Minitab的使用方法解读

时间以分(minute)为单位
28
Flextronics Mechanical - Doumen
Minitab的使用方法
时间别的厚度变化趋势
时间别
29
Flextronics Mechanical - Doumen
Graph 题目及趋势线追加
Minitab的使用方法
为了确认按照时间是否 存在倾向或周期性在这 里选择 Lowess.
Minitab的使用方法
Menu中 Graph>Histogram
双击
在这里输入列(column)
7
如下画成 Histogram (因为是随机数据形状各异)
Flextronics Mechanical - Doumen
Minitab的使用方法
Graph的意义在分析 阶段详细说明
8
为了看Minitab的 window 构成 如下制作 Window
选择X, y变数 (在这 里是X: Machine, Y: thickness
选择Graph形态 (在这里是柱形图)
35
Flextronics Mechanical - Doumen
Minitab的使用方法
比较机器 1, 2
制品的厚度
36
Flextronics Mechanical - Doumen
27
时间列Plot( Time series plot)
Flextronics Mechanical - Doumen
Minitab的使用方法
Time series plot是以 x 轴为时间时可看出按时间数据是否有变化?
Graph>Time Series plot 假定C3的厚度数据是按照 时间连续测定的

MiniTab最经典最全面的操作教程

MiniTab最经典最全面的操作教程

MiniTab最经典最全面的操作教程MiniTab是一款专业的数据分析软件，被广泛用于教育、工业和商业领域。

MiniTab拥有丰富的数据处理和分析工具，可以快速地揭示数据中隐藏的关联性和规律性。

同时，MiniTab还具备友好的用户界面和简单的操作流程，即使是没有专业背景的用户也能够轻松上手。

本篇文章将介绍MiniTab最经典最全面的操作教程，帮助读者了解MiniTab的各种功能和应用。

安装MiniTab在开始使用MiniTab之前，需要先进行软件安装。

MiniTab提供了Windows和Mac版本的安装包，用户可以根据自己的操作系统选择对应的安装包进行下载。

安装步骤如下：1.打开安装程序2.同意软件许可协议3.选择安装路径4.等待安装完成安装完成后，用户就可以开始使用MiniTab了。

导入数据MiniTab支持导入多种数据格式，包括Excel、CSV、TXT等格式。

导入数据的步骤如下：1.打开MiniTab2.点击File -> Open Worksheet进行导入3.选择对应的数据文件4.设定导入参数和选项5.点击OK进行数据导入在导入数据时，用户需要选择正确的数据文件格式，并设定对应的参数和选项。

例如，用户可以指定数据的分隔符、数据类型、数据列等信息。

数据分析MiniTab提供了多种数据分析工具，可以快速地揭示数据中的关联性和规律性。

以下是一些常见的数据分析方法：描述统计描述统计是一种用于描述数据特征的方法，包括均值、中位数、方差、标准差、最大值和最小值等指标。

MiniTab提供了丰富的描述统计工具，包括统计摘要、箱线图、直方图、散点图等，可以帮助用户快速地了解数据的分布和特征。

假设检验假设检验是一种统计推断方法，用于检验某个假设是否成立。

MiniTab提供了多种假设检验工具，包括t检验、方差分析、卡方检验等，可以帮助用户进行数据分析和决策。

回归分析回归分析是一种用于描述和预测变量之间关系的方法，包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。

Minitab软件操作教程

Minitab软件操作教程

Minitab软件操作教程1. 介绍Minitab是一款流行且功能强大的统计软件包，广泛用于数据分析和质量管理。

它提供了丰富的统计方法和图表工具，帮助用户快速分析数据、发现趋势和模式，并做出有用的决策。

本教程将带你逐步了解Minitab软件的基本操作。

2. 安装和启动Minitab首先，您需要安装Minitab软件。

请按照官方网站上的说明进行安装，并确保您拥有有效的许可证。

安装完成后，您可以在开始菜单或应用程序目录中找到Minitab的快捷方式。

点击Minitab图标启动软件。

在Minitab启动界面上，您可以选择新建项目或打开现有项目。

如果您是第一次使用Minitab，选择新建项目开始。

3. 创建数据集在Minitab中，数据集是您将要分析的数据的集合。

要创建一个新的数据集，请选择“Worksheet”选项卡并点击“New Worksheet”。

您可以手动输入数据或从外部文件中导入数据。

如果您选择手动输入数据，请注意确保数据按照正确的格式分列。

如果您选择导入数据，请确保数据文件格式与Minitab兼容。

4. 数据分析Minitab提供了丰富的数据分析方法，可以帮助您探索数据、找出异常值、计算统计量和生成图表。

以下是一些常用的数据分析方法：描述性统计：•平均值：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“Display Descriptive Statistics”计算数据列的平均值。

•方差和标准差：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“Display Descriptive Statistics”计算数据列的方差和标准差。

•百分位数：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“Descriptive Statistics”计算数据列的百分位数。

假设检验：•单样本T检验：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“1-Sample t”执行单样本T检验，检验样本均值是否与给定值相等。

计数型MSA(minitab)

计数型MSA(minitab)

数据收集与整理
按照测量计划进行数据收集
按照制定的测量计划，使用合适的测量系统进行数据收集。
数据整理
对收集到的数据进行整理，包括数据筛选、缺失值处理、异 常值处理等。
分析数据并评估测量系统的性能
数据分析
对整理后的数据进行统计分析，包括 描述性统计、假设检验等。
评估测量系统的性能
根据数据分析结果，评估计数型MSA 的测量系统性能，包括稳定性、重复 性、再现性等方面的评估。
进一步研究计数型MSA在不同行业和 领域的应用，以拓展其应用范围。
深入研究计数型MSA与其他测量系统 评估方法的比较和整合，以提供更全 面的测量系统评估方案。
探索使用其他统计软件进行计数型 MSA分析的可行性，以提高分析效率 和准确性。
鼓励更多企业采用计数型MSA来评估 其测量系统性能，以提高产品质量和 生产效率。
同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
案例三：产品包装缺陷检测系统
要点一
总结词
要点二
详细描述
产品包装缺陷检测系统是计数型MSA的又一应用案例，用 于检测产品包装的完整性。
产品包装缺陷检测系统通常使用机器视觉技术来识别包装 上的缺陷或瑕疵，如裂缝、污渍、缺失标签等。计数型 MSA可以用于评估产品包装缺陷检测系统的准确性，通过 比较检测到的缺陷与实际存在的缺陷的一致性来评估。此 外，还可以评估产品包装缺陷检测系统的可靠性，通过比 较不同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
通过识别和纠正测量系统 中的问题，可以减少不必 要的浪费和返工，从而降 低生产成本。
提高生产效率
准确的测量结果有助于加 快生产速度，提高生产效 率。
ห้องสมุดไป่ตู้
计数型MSA的应用场景

MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文

MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
数值应该在控 制限内
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内 －>良好
大部分点落在管理界限外 －>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动 －>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析： 离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育； 检查者3需要追加训练； (反复性)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >

测量系统分析在MINITAB中的运用例

测量系统分析在MINITAB中的运用例

平均值
Xa Ra
Xb Rb
Xc Rc X
RP
重庆泰利福汽车零部件有限公司
Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,Ltd.
R Ra
Rb
Rc
/评价人
R
X DIFF Max X
• 典型的极差法：
•
2个评价人
•
5个零件
• 两个评价人各将每个零件测量一次。 • 计算极差的和与平均极差。 • 通过将平均极差均值乘以1/d2*(d2可以查表找到
m=2,g=5).
重庆泰利福汽车零部件有限公司
Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,Ltd.
极差法-示例
重庆泰利福汽车零部件有限公司
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结果分析-图示法
在进行其他统计分析之前，应先使用图表工具对数据进行系统的筛
选。从而找到变差明显特殊原因。
重庆泰利福汽车零部件有限公司
Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,Ltd.
• 极差法：短期方法，快速的近似值
• 均值—极差法：长期方法，将变差分解为重复性和再现性。
• ANOVA分析法：标准的统计技术，可将变差分为四类： 零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用，以及量具造成的
重复误差。
重庆泰利福汽车零部件有限公司
Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,Ltd.
Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,公司

MINITAB使用教程

MINITAB使用教程

MINITAB使用教程MINITAB是一款流行的统计分析软件，被广泛应用于数据分析、数据可视化和统计建模等领域。

它的界面简洁直观，功能强大，适合从初学者到专业人士的使用者。

本篇教程将介绍MINITAB的基本功能和使用方法，帮助读者快速上手。

第一部分：安装和设置2.打开MINITAB，首次运行会提示用户进行许可证注册。

按照提示填写相应信息完成注册。

3. 进入MINITAB主界面后，点击"Tools"（工具）选项，再点击"Options"（选项），可以对软件进行个性化设置，如界面语言、数值格式等。

第二部分：数据导入和管理1. 导入数据：点击菜单栏的"File"（文件），选择"Open Worksheet"（打开工作表），选择数据文件并导入。

2. 数据管理：MINITAB提供了丰富的数据管理功能，如数据排序、筛选、拆分等。

这些功能可以通过菜单栏的"Data"（数据）选项来实现。

第三部分：统计分析1. 单变量统计分析：选择要分析的变量，点击菜单栏的"Stat"（统计）选项，选择需要的统计方法，如描述性统计、分布统计、控制图等。

2. 双变量统计分析：选择两个变量，点击菜单栏的"Stat"（统计）选项，选择需要的统计方法，如相关性分析、回归分析等。

3. 多变量统计分析：选择多个变量，点击菜单栏的"Stat"（统计）选项，选择需要的统计方法，如主成分分析、聚类分析等。

第四部分：数据可视化1. 单变量可视化：选择要可视化的变量，点击菜单栏的"Graph"（图表）选项，选择需要的图表类型，如直方图、饼图等。

2. 双变量可视化：选择两个变量，点击菜单栏的"Graph"（图表）选项，选择需要的图表类型，如散点图、箱线图等。

应用Minitab进行测量系统分析

应用Minitab进行测量系统分析

应用Minitab进行测量系统分析引言应用系统的方法研究测量过程，通过对测量系统的分析来评价测量系统和测量数据的质量和可靠性是十分有意义的。

测量系统分析是ISO／TS 16949和ISO10012：2003中重要的测量过程控制技术。

质量改进的有效性在很大程度上取决于测量系统的能力，因此正确的测量往往是质量改进的第一步。

1 测量系统分析的研究内容1.1 基本概念数据是测量的结果，而测量是指"以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业"。

这"一整套作业"就是给具体的事物(实体或软件)赋值的过程。

这个过程的输入有人(操作者)、机(量具和必要的设备和软件)、料(实体或系统)、法(操作方法)、环(测量环境)等，这个过程的输出就是测量系统，见图1。

所谓测量系统分析，是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源，及其对测量结果的影响，最后给出本测量系统是否合乎使用要求的明确判断。

测量系统必须具有良好的准确性(accuracy)和精确性(precision)，通常由偏倚(bias)和波动(variation)等统计指标来表征。

偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值(真值)之差，其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。

波动表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度，常用测量结果的标准差σ或过程波动VP表示。

波动也可称为变异。

测量数据质量高，既要求偏倚小，又要求波动小。

偏倚和波动中有一项大，就不能说测量数据质量高。

1.2 测量结果波动的分解图2揭示了过程波动的主要来源以及测量系统分析的主要内容。

通过测量系统分析，控制测量系统的偏倚和波动，以便获得准确且精确的测量数据。

1.3 重复性和再现性重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下，对同一测量对象进行多次重复测量所得结果的一致性。

此时测量值的波动称为重复性，记为VE。

Minitab软件的使用方法

Minitab软件的使用方法

Minitab软件的使用方法
介绍
Minitab是一款流行的统计分析软件，广泛用于各行各业的数据分析和质量管理。

它具有简单易用的界面和功能强大的工具，可以帮助用户进行数据统计、图表绘制、假设检验、回归分析等操作。

本文将介绍Minitab软件的基本使用方法，帮助初学者快速上手。

安装
首先，您需要从Minitab官方网站下载并安装Minitab软件。

根据您的操作系统类型选择相应的安装程序，并按照安装向导的提示进行操作。

安装完成后，启动Minitab软件。

界面概览
当您启动Minitab软件时，将会看到以下界面：
Minitab界面
Minitab界面
Minitab的界面主要由四个部分组成：
1.菜单栏：包含各种功能菜单，提供了各种数据分析和操作
选项。

2.工具栏：常用操作的快捷方式，例如打开文件、保存文件、
运行分析等。

3.Session窗口：显示命令和输出结果。

4.Worksheet窗口：用于编辑和管理数据。

导入数据
在开始进行数据分析之前，您需要导入要处理的数据。

Minitab支
持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、文本文件等。

要导入数据，可以按照以下步骤操作：
1.点击菜单栏中的。

Minitab各功能操作说明

Minitab各功能操作说明

统计 > 质量工具 > 量具研究 > 量具 R&R 研究（嵌套）（破坏性试验）数据的要求：对数据进行排列，以使每一行都包含部件名或部件号、操作员以及实测测量值。

部件和操作员可以是文本或数字。

部件嵌套在操作员中，因为每名操作员都测量唯一的部件。

要设置并随机排列工作表，请参阅创建量具 R&R 研究工作表。

注如果您使用破坏性试验，则必须能够假定一批中所有部件的相同程度足够高，以致于可以把它们当作是同一部件。

在下面的示例中，Daryl 的部件号 1 是与 Beth 的部件号 1 完全不同的部件。

部件号操作员测量值部件号操作员测量值1 Daryl 1.48 1 Daryl 1.481 Daryl 1.43 1 Daryl 1.432 Daryl 1.83 2 Daryl 1.832 Daryl 1.83 2 Daryl 1.833 Daryl 1.53 3 Daryl 1.533 Daryl 1.52 3 Daryl 1.524 Beth 1.38 1 Beth 1.384 Beth 1.78 1 Beth 1.785 Beth 1.33 2 Beth 1.33... ... ... ... ... ...量具R&R 研究需要平衡设计（每个单元格的观测值个数相同）和仿行。

您可以使用[7]中介绍的方法估计任何缺失的观测值。

缺失数据：量具 R&R 研究需要平衡设计（每个单元格的观测值个数相同）和仿行来计算方差分量。

如果出现缺失数据，则可能需要对缺失观测值进行估计。

有关估计的方法，请参见[7]。

估计了缺失观测值后，便可将数据作为平衡设计进行分析。

指定量具公差及量具变异：研究变异：输入要在会话窗口输出的研究变异列中使用的倍数。

默认倍数是 6，这是捕获过程测量的 99.73% 所需的标准差个数。

过程公差：输入已知公差极差（规格上限 - 规格下限）、规格下限或规格上限。

Minitab操作指南

Minitab操作指南

R Chart by 测量人员
A B C UCL=4.792 4 2 0 _ R=1.467 LCL=0 498 500
测量读数 by 测量人员
Sample Range
496 A B 测量人员 C
Xbar Chart by 测量人员
A B C UCL=500.358 _ _ X=497.6
Sample Mean
• Gage Run Chart提供各测量数据的链图，帮助你分 析不同的操作者和工件之间测量结果的差异； • Gage R&R (Crossed) 用于分析当每一被测工件都可 以被多个操作者重复测量时的GR&R分析； • Gage R&R (Nested) 用于分析当每一被测工件不可 以被多个操作者重复测量（即进行破坏性测量）时的 GR&R分析；上述三种选择均针对计量型（连续型）数 据而言。 • Attribute Gage Study (Analytic Method)则是针 对计数型（逻辑型）数据的分析。
样本 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X1 99.70 99.32 99.89 99.15 99.66 97.74 101.18 101.54 101.49 97.16 X2 98.72 100.97 99.83 99.71 100.80 98.82 100.24 100.96 100.67 98.26 X3 100.24 100.87 101.48 99.17 101.06 99.24 99.62 100.62 99.36 97.59 X4 101.28 99.24 99.56 99.30 101.16 98.64 99.33 100.67 100.38 100.09 X5 101.20 98.21 100.90 98.80 100.45 98.73 99.91 100.49 102.10 99.78

Minitab操作教程(中文)

Minitab操作教程(中文)
一个产品能有许多缺点，总共缺点数 比总Sample size能大. - 不良 : 具体指示需要不合格尺产品总共的不良数 比总Sample size不能大
20
Dialog 窗
① 变数指定 ② Sample的大小输入 的列指定
③ OK
21
Sample Count
分析结果 Graph 窗
0.15 0.10 0.05 0.00
............ 8 page
2.2 I-MR 管理图 2.4 NP 管理图 2.6 C 管理图 2.8 管理图的层别
3. 求工程能力
......... 33 page
3.1 车间内工程能力 3.3 预测的不良率 3.5 全体预想的不良率
3.2 全体工程能力 3.4 区域内预想不良率
4. MSA ................... 40 page
10. 试验计划法 (DOE) ...... 92 page
10.1 22 要因排布法 10.3 相互适用
10.2 主效果주효과 2
1. 求基本统计量
1.1 算术平均
1.2 标准偏差
1.3 分散
1.4 中央值
1.5 最小值
1.6 最大值
1.7 平均的信赖区域
1.8 平均偏差的信赖区域 1.9 中央值得信赖区域 1.10 定规性检定
例题
A为了仔细观察工程的品质特性的产品长度的分布和统计量抽出标本,收集 Data.
Worksheet
路线 Stat ▶ Basic Statistics ▶ Display Descriptive Statistics
3
Dialog 窗
① 变数指定
② Graphs 计

MINITAB使用手册

MINITAB使用手册

MINITAB使用手册本手册主要介绍如何使用MINITAB，应用统计分析手法以推动Six Sigma 的MAIC方案改善步骤。

以下我们就MAIC各阶段的重点及MINITAB所提供的相关应用工具逐步说明。

所谓MAIC是指测量（Measure）、分析（Analyze）、改善（Improve）与控制（Control）四个阶段，分别解释如下：测量：确认测量系统能正确地测量目前过程与流程的绩效水平。

分析：找出造成过程绩效变异的关键变数及其影响程度。

改善：改善造成过程绩效变异的关键变数，以改善过程、流程绩效水平。

控制：维持改善成果，并标准化、文件化以防止再发生。

MINITAB 在Six Sigma各个阶段使用工具说明:一、测量阶段——使用工具测量系统分析（MSA: Measurement System Analysis）；二、过程数据的收集与分析阶段——使用工具如下：1、原因分析：-特性要因图（Cause-and-Effect Diagram）2、稳定性分析：——推移图（Run Chart）——控制图（Control Chart）3、过程能力分析：——常态分配的检定（Normal Probability Plot）——对称图（Symmetry Plot）——过程能力指数：Cpk(Cpk越好，过程能力越好，Target: Cpk>1.33) 4、一维与三维（One & Three-Dimensional）图形分析——点图（Dot Plot）——箱形图（Box and Whisker Plots）——直方图（Histogram）——3D图（3D Plot）5、输入参数/输出品质特性数据分析：——柏拉图（Pareto Plot）——散布图（Scatter Diagram）——边际图（Marginal Plot）——矩阵图（Matrix Plot）——等高线图（Contour Plot）6、数据分配形态、差异、相关性分析工具：-决定过程数据的分配形态及分布（叙述统计：Display Descriptive Statistics）-决定过程平均值与我们标准值的目标值是否相同？（1-Sample Z；1-Sample t）-决定两个过程或更多过程之间的平均值是否相同？（两个过程的比较使用2-Sample t or Paired t, 2者以上或更多之间的比较使用1-Way ANOVA）-决定两组资料的变异数彼此之间是否相同？（2 Variance）-决定新零件或新原料制程产品不良率是否与原先的相同？（1-Proportion；2-Proportion）-决定两者或更多变数之间是否有关联？（Linear Regression Analysis Correlation）7、变异数成分分析——多变数图（Multi – Vari Chart）——二因子变异数分析（2-Way ANOVA）三、改善阶段——使用工具实验设计（DOE: Design of Experiments）四、控制阶段——使用工具如下：——统计过程控制（SPC： Statistical Process Control）——过程能力分析（Process Capability Analysis）,确认过程能力是否能稳定的符合规格及不良率。

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选择测量方法
如图所示，选 取： ☞“统计” ☞“质量工具” ☞“量具研究” ☞“量具R&R 研究（交叉）” 在我司一般选 取“交叉法”。 具体原因见下 页“小注①”
小注① ：
选择交叉分析法的原因：
实际产品变异
过程变异
测量系统变异
量具重复性和再现性研究确定观测到的过程变异中有多少是因测量系统变异 所致。使 用 Minitab 可以执行交叉或嵌套量具 R&R 研究。 ①当每个部件由每个操作员多次测量时，请使用量具 R&R 研究（交叉）。 ②当每个部件只由一名操作员测量（如在破坏性试验 中）时，请使用量具 R&R 研究 （嵌套）。在破坏性试验中，测量特征在测量过程后与其在开始时不同。撞击试验即 是破坏性试验的一个例子。 选择交叉或嵌套 如果需要使用破坏性试验 ，则必须能够假定一个批次中所有部件的相同程度高到足以 声称其为相同的部件。如果无法做出此假定，则一个批次中部件之间的变异将掩盖测 量住系统变异。 如果可以做出此假定，则为破坏性试验选择交叉还是嵌套量具 R&R 研究取决于建立测 量过程的方式。如果所有操作员都测量来自每个批次的部件，则使用量具 R&R 研究 （交叉）。如果每个批次只由一名操作员测量，则必须使用量具 R&R 研究（嵌套）。 实际上，只要操作员测量独特的部件，就属于嵌套设计。
13.948 13.949 13.940 13.950 14.002 13.928 13.949 13.965 13.951 13.986
13.952 13.957 13.938 13.946 13.996 13.935 13.952 13.964 13.952 13.981
录入数据
如图所示：大体可分为3列，“部 件号”列、“操作员”列、和“测量数 据”列。其中“测量数据”列可以根 据图纸要求测量的数据分为多列。 ①部件号为测量数据所对应的 序号，此处为1-10循环排列； ②姓名为两人，也是与测量数 据相对应。 ③数据部分是将上表中的所有 数据按照顺序排为一列。
2010年1月27日
13.946 13.950 13.942 13.948 14.008 13.934 13.946 13.961 13.949 13.985
第3次
产品序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
第1次
第2次
13.945 13.950 13.945 13.946 13.998 13.929 13.947 13.958 13.948 13.990
尺寸测量系统的minitab使 用方法及其解析就介绍到 这里。
“准确”与“精确”关系
“准确”且“精确”
“准确”但“不精确”
“精确”但“不准确”
既“不准确”也“不精确”
测量值*人
10个产品，每个产品测量3次，所以每个测量员位置上共有30个点。横线所连 得带有“+”的点为30次测量所得的平均值。
13.96±0.05 mm的量具 R&R
来源 合计量具 R&R 重复性 再现性 C2 部件间 合计变异 来源 合计量具 R&R 重复性 再现性 C2 部件间 合计变异 方差分量 0.0000124 0.0000121 0.0000003 0.0000003 0.000427 0.0004394 标准差(SD) 0.0035242 0.0034849 0.0005251 0.0005251 0.0206635 0.0209618 研究变异(6 * SD) 0.021145 0.020909 0.003151 0.003151 0.123981 0.125771 方差分量贡献率 2.83 2.76 0.06 0.06 97.17 100 %研究变异 (%SV) 16.81 16.62 2.51 2.51 98.58 100
测量系统事前准备事项
选取样件时，样件要尽量覆盖整个生产制程——样件的尺寸范围覆 盖面尽可能的广（但不能超过规定的尺寸限度值）。原因详见“可区
分类别类别数”；
测量之前需要针对要测量的样件规定测量方式、测量基准； 使用的量具需要精度较高，一般要求精度误差为产品尺寸公差范围 的1/10或测量尺寸极差值的1/10。在这里我们选取两者较小的1/10， 一般为测量尺寸极差的1/10，因为大部分情况下：测量尺寸范围< 公差范围； 测量时要遵循随机原则。
选择测量方法
双击后自动填入右侧要求的空白处 如图所示，依次根据 提示选择右侧框要求 填入的内容。 分析方法，我们选择 “方差分析”。
选择方差分析法的原因如下页（小注②）
小注② ：
选择方差分析法的原因：
• Minitab 为量具 R&R（交叉）提供了两种方法：X 和 R 法或方差分析法。X 和 R 法将 整体变异分为三种类别：部件间变异、重复性和再现性。方差分析法进一步将再现性 划分为其操作员以及操作员与部件交互作用这两个要素（如下图所示）。 在某种程度上，方差分析法比 X 和 R 法更准确，因为它考虑了操作员与部件交互作用， 所以我们选择“方差分析法”。
（R&R)
97.17%+2.83%=100%
R控制图
每个产品测量3次，这3次的最大值减去最小值即为每个样品极差（最大值-最小值= 样本极差） 从上图可以“马春秀”测试的第一个产品的重复性相对较差，最大值与最小值之间的差 异为0.012mm。 其余各点的测试较为均衡。
每个点值代表：测量员每 个产品测量3次求取的平 均值
Gage R&R判断原则（%研究变异 列）
%R&R <5% ≤10% 10%-30% >30% Results 很好 测量系统可接受 测量系统是否可接受取决于具体应用、测量设 备成本、维修成本或其他因素 则测量系统不可接受，并应予以改进。
可区分的类别数：
Minitab 通过将部件的标准差除以量具的标准差，然后乘以 1.4 14来 计算此声明中的类别数。然后，Minitab 会截断该值的尾数，除非该 值小于 1。如果小于 1，Minitab 会将可区分类别数设为等于 1。 此数字表示要跨越产品变异极差的非重叠置信区间 数。您也可以将其 视为测量系统可识别的过程数据中的分组数。 假设您测量 10 个不同部件，Minitab 报告说您的测量系统可以识别 4 个可区分类别。这意味着，10 个部件中某些部件的差异不够大，不 足以被测量系统识别为存在差异。如果希望识别出更多可区分类别， 需要更精确的量具 。 汽车工业行动组织 (AIAG )建议，当类别数小于 2 时，测量系统对于 控制过程毫无价值，因为无法区分各个部件。当类别数为 2 时，数据 可分为两组，如高和低。当类别数为 3 时，数据可分为三组，如高、 中、低。5 或更高的值表明测量系统可接受。 本次测量系统的 可区分类别数为8>5,所以测量系统可接受。
尺寸测量系统分析minitab使用 方法及解析讲解
2010年4月29日 品质部
编号 量具 测量员 投影仪 马春秀 申凡 SS-C-01
检查项目 测产品尺寸 尺寸测量系 统分析
校验 √
R分 Gage R & R分 析 √ √ √
随机选取样品10件。 每件产品拟定1个测试位置，每个位置随机测试3次，根据 位置的编号分为1组，共60个数据进行分析。 分析各测量员的重复性以及再现性 求取合计量具变异 达到要求方可使用.
将两图放到一个坐标系内 进行查看。
根据点的重合度及差异大 小可以察看某个产品测量 时是否出现问题，以查找 原因所在。
数字“1”代表产品编号，圈内所代表的点为每个产品所测量的值所在位置， 因为一共有2个测量员，每个人测量3次，所以图中一共有六个圆圈点。折线所 连的点为6次测量数值的平均值-----即最大的带有“+”号的圆圈。 从上图可以看出1#、5#、7#件在测量时的精确度较差。如果测量系统的R&R偏 差较大，可以对1#、5#、7#产品进行原因分析。 “精确”与“准确”关系见下页图
可区分的类别数 = 8 判定方法如下页：
MSA--尺寸测量系统分析判定方式 尺寸测量系统分析判定方式
Gage R&R判断原则（%贡献 列）
%R&R ≤1% 1%-9% >9% Results 测量系统可接受 测量系统是否可接受取决于具体应用、测量设 备成本、维修成本或其他因素 则测量系统不可接受，并应予以改进。 上页表中“%研究 变异列”的%R&R 值为16.81%处于 10%-30%范围以内， 所以测量系统是可 以接受的。 上页表中的“%贡 献列”的%R&R值 为2.83%处于1%9%范围以内，所以 测量系统是可以接 受的。
测量数据
测量员 马春秀 2010年1月27日
产品序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
测量员
第1次
第2次
第3次
13.950 13.955 13.938 13.944 14.000 13.932 13.948 13.964 13.956 13.980
申凡
13.958 13.956 13.940 13.950 14.005 13.936 13.952 13.959 13.958 13.982
可区分类别数小的原因：
分子过小，产品之间波动小。一般来说验证测量系统（不是评价过程能力等） 测量过程要满足随机原则，而样本抽样时尽量选择能代表总体特征的样品） 2，分母过大 ①量具方面，比如量具能够测量的最小单位与样件间的误差相差不够大。 ②测量人员之间对同一尺度（同一产品的同一特性）的测量确实存在较大的 差异。 ③测量过程本身也很重要，比如棒料两端不一致、片材（壁厚）厚度不均， （由于不知何种产品）我们假设是直径，圆柱度不够而带有椭圆，两次测量 分别落在长轴和短轴上（如果是同一人测量，差别就会归结到重复性，如果 是不同人差别就会归结到再现性（包括交互作用），无疑增大分母），这类 问题细说起来比较麻烦，所以验证之前，要做好测量过程的“规定”和标记 以减少不期望的因素的干扰，让过程和数据比较清晰。 选取样件原则： 选取样件原则：取样时尽量使样件覆盖整个生产制程，即选取的样件在规定的尺寸范 围内，分布的尽可能广。这样便增大了产品之间的波动，使可区分类别数的分子增大。 假设量具间的波动是不变的，可区分类别数便增大了。