MINITAB质量分析工具应用大全
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质量工程与管理技术课程设计指导老师:李晓萍制作者:黄劲松学号:1240408214时间:2015.01.05Minitab如何分析解决质量管理中的问题一.选用案例---某生产中的关键零件“主轴”(一)案例某机床生产厂生产铣床,需要装配主轴箱部件,其中的关键零件是床头箱主轴,由供应商提供,床头箱主轴的长度规格是600±2mm。
长期以来一直存在一个问题,主轴的长度总是不符合规格,由此导致组装线适合度下降、磨损和返工率上升。
要求采用适当的步骤和方法分析产生问题的原因,提出改善措施。
(二)课程要求根据案例数据,利用minitab软件制作出因果图、排列图、直方图、控制图以及对两组样本数据进行显著性检验,并简要说明。
(二)分析步骤步骤1:数据的采样作为管理者,需要通过X和R图来监控,为此采样100个轴的长度数据,采样时以5个数据为一组进行。
这样得到了主轴的20个样本,每样本5个数据,单位是毫米:14 598.8 598.8 599.2 601.2 599.215 599.2 598.2 597.8 599.8 599.416 599.4 600 600.4 599.6 599.617 599.6 599.2 599.6 600 599.818 599 599.8 600 599.6 59919 599.2 601.2 600.8 599.2 599.620 600.6 600.4 600.4 598.6 599.4 将数据录入Minitab。
步骤2:检验样本数据的正态p值=0.064>0.05,从而定量地接受原假设:数据应当来自正态总体。
步骤3样本的显著性检验由p值<0.05,所以我们拒绝原假设,认为主轴长度存在偏差。
步骤4:X bar-R图分析用R图检查一下范围数据范围。
生成一个管理图(R图)检查样本数据里主轴的长度范围情况。
希望样本数据的范围离中心值(估计的平均值)不要太远以免出现大的变动。
Minitab简单应用1. 引言Minitab是一款流行的统计分析软件,广泛应用于工业、教育和研究领域。
Minitab提供了丰富的统计工具和数据分析功能,能够帮助用户更好地理解和处理数据。
本文将介绍Minitab的简单应用,包括数据导入、数据分析和结果可视化。
2. 数据导入Minitab支持多种数据导入方式,包括Excel、CSV等格式。
用户可以直接在Minitab中翻开这些文件,或者通过拖放功能将文件拖到Minitab窗口中。
Minitab还提供了数据编辑功能,可以对数据进行添加、删除和修改。
数据导入后,用户可以开始进行数据分析。
Minitab提供了丰富的统计分析工具,能够满足不同用户的需求。
以下是Minitab中常用的数据分析功能:3.1 描述统计Minitab可以计算数据的平均值、中位数、标准差等统计量,并生成描述统计表和图表。
用户可以使用Minitab的描述统计功能来了解数据的根本情况。
3.2 t检验Minitab可以进行一样本t检验、双样本t检验和配对样本t检验。
用户可以使用Minitab的t检验功能来比拟两个样本之间的差异是否显著。
Minitab支持单因子方差分析和多因子方差分析。
用户可以使用Minitab的方差分析功能来比拟不同因素对数据的影响是否显著。
3.4 回归分析Minitab可以进行简单线性回归和多元线性回归分析。
用户可以使用Minitab的回归分析功能来建立模型并预测未来的结果。
3.5 质量工具Minitab提供了多种质量工具,如散点图、直方图和控制图等。
这些工具可以帮助用户分析过程中的变异情况,识别异常点和改良过程。
4. 结果可视化Minitab提供了丰富的结果可视化功能,用户可以将分析结果以图表的形式展示出来。
Minitab支持各种图表类型,如柱状图、线图、散点图和饼图等。
用户可以根据自己的需求选择适宜的图表类型,并自定义图表的样式。
5. 结论Minitab是一款强大的统计分析软件,可以帮助用户更好地理解和处理数据。
随着ISO9000质量管理体系在我国的普及,越来越多的组织加入到自觉贯彻、执行该标准的行列中。
为了确保组织体系的时效性、正确性、充分性、完整性,达到持续改进、顾客满意的目的,在体系的运行中涉及大量的数据和信息。
这些信息和数据的数量非常庞大,对它们的处理也是一项非常繁琐的工作。
人工数据处理不但需要投入大量的人力、物力、财力,而且经常因为计算错误导致分析的失败。
这使得我们必须开发、寻找合适的软件工具,以帮助从复杂的计算分析中解脱出来。
MINITAB 软件的出现不但搭建了MINITAB 软件在质量管理体系数据统计分析中的应用双 利(第七一八研究所, 河北 邯郸 056027)摘 要:统计技术应用是质量管理体系的一项重要内容,是保证体系的持续改进、提高顾客满意度的基础工作。
长期以来,统计技术一直是我国大部分组织的一个薄弱环节,大量数据的处理和繁琐的分析影响其在组织体系的实施。
MINITAB 软件是一款专用统计技术软件,应用于ISO9001质量管理体系的数据管理,将极大地缩短数据分析时间和可靠度,为持续改进提供有利的依据。
本文将结合实例阐述MINITAB 软件的功能及其在质量管理体系中的应用。
关键词:MINITAB 软件;统计技术;质量管理;持续改进 中图分类号:TP311.13 文献标识码:BMINITAB Software for Data Stat. and Analysis in Quality Management SystemSHUANG Li(The 718 Research Institute, Handan 056027, China)Abstract :Application of statistical skill is one of the important content of quality management system and is a basic task for ensuring control improvement and increasing customer satisfaction. For a long time, statistical skill is always an unsubstantial item in the majority of organization in China and large numbers of data handling and complicated analysis influence its doing. The MINITAB is the software for statistical skill and it will fit to sharply reduce analytical time and enhance reliability of data to offer a favorable proof for control improvement if applied in data management of ISO9001 Quality Management System. The paper will expatiate on functions of the MINITAB software and the application in quality management system , combined with many instances.Keywords :MINITAB software , Statistical skill , Quality management Control improvement舰 船 防 化2005年第1期,30~35 CHEMICAL DEFENCE ON SHIPS No. 1,30~35质量管理体系的数据平台,同时也为其它管理体系和企业日常管理提供了可靠的数据保证方案。
Minitab软件在产品质量回顾中的应用一、Minitab软件与产品质量回顾Minitab是一款统计技术数据处理软件,1972年诞生于美国宾夕法尼亚大学统计系,它可以快捷地制作质量控制图对数据进行分析并及时发现过程中的异常,实现对生产过程的有效监控。
马逢时等指出,质量控制图由美国Shewhart博士在1924年首次提出,他认为各种质量特性值的波动可分为偶然波动和异常波动,偶然波动在生产过程中一直存在,是不可避免的;异常波动是外界原因引起的,需重点关注。
应用质量控制图能及时发现异常波动,排除产生异常波动的原因,达到只存在偶然波动而没有异常波动的状态,即为稳态。
过程处于稳定状态时产品质量才能更好地受控。
产品质量回顾是企业针对一系列的生产和质量相关数据的回顾分析,以评价产品工艺的一致性,及相关物料和产品质量标准的适用性,以对其趋势进行识别并不良趋势进行控制,从而确保产品工艺稳定可靠,符合质量标准的要求,并为持续改进产品质量提供依据。
我公司每年运用Minitab软件等统计工具对生产的药品开展质量回顾分析,以确认在现行的生产工艺和控制方法条件下生产出的产品的安全性、有效性及质量符合规定水平。
二、产品质量回顾中的数据类型我公司质量回顾分析收集的数据来源主要与药品生产质量有关,一般可分为离散型数据和连续型数据,而应用Minitab软件分析的主要为连续型数据,分析的目的是为了发现不良趋势,评价产品质量和生产工艺的稳定性。
三、方法与结果以我公司产品灌装生产时关键工艺指标“灌装装量”为例阐述应用Minitab软件进行质量分析评价。
灌装时装量如果控制不稳定,不利于临床的准确用药,且无法保证药效,对于一些特殊疾病的临界用药,甚至可能危及生命。
通过实施统计过程控制,用数据讲话替代以往仅凭最终检验自以为生产过程稳定的看法,更科学合理,可规避或应对质量风险,使决策与管理行为由“经验驱动”向“数据驱动”转变,以便做到更加客观地对药品生产过程的稳定性进行分析和评价。