6sigma工具Minitab常用图表

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6sigma工具Minitab常用图表汇总

Barbara F. Ryan President & CEO
方式中最具有代表性的软件。
2. Full Frame & Basic Windows
结构和基本的视窗
基本窗口
基本窗口
快捷菜单
~ Minitab基本上以5个窗口(Window)组成.
相关文件
报告生成
5. 历史记录 4. 相关信息 3. 图形 2. 工作表 1. 文本窗口
3、图形变量“长度” 类别变量“供应商”
3.6 点图
4、出图如下，
来自两家供应商的凸轮轴的平均长度彼此接近。但是，供应商 B 提供的凸轮轴的长度呈现出更大的变异性。您可以对供应商 B 的工艺流程进行更细致的调查。
3.7 时间序列图
时间序列图：观察特定时间内的数据变化趋势作用： 1、监控一个或多个过程在一段时间的绩效以探测趋势或模式 4、追踪对预测趋势有用的信息
六西格玛工具百宝箱
—MINITAB操作
1. Minitab介绍
MINITAB
= Mini + Tabulator
= 小的 + 计算机
背景
•Minitab :
– 72年 Penn State最先开发统计软件. – 82年个人电脑(Personal Computer)普及并广泛使用. – 6sigma 初创时，Motorola公司主要用 SAS方式, 至GE公司使用 MINITAB扩大到全世界. – 目前大部分先进 6 sigma 公司都使用 MINITAB. (GE, AlliedSignal, Motorola, Honeywell etc.) – 设计成使用者易学而简便使用，并已成为6sigma
PP、PPK
0.50

6sigma图表分析(PPT 62张)

• 通过对数据分布分析可以找出过程中X变量发生变动的原因
那好,现在开始通过事例一起掌握图表的分布
确认基本统计量
Descriptive Statistics 可提供多种图表和数据的平均及标准偏差, 倾斜,峰度,置信区间,正态分布等信息,帮助我们确认基本统计量.
Stat > Basic Statistics > Display Descriptive Statistics
Graph > Dot plot (Multiple Do规格的异常状态的数据.
120
通过 Dot plot 可以看出供应商合同付款周期的散布比较大 , 同时平均值出现严重的偏移.
Histogram直方图
•主要应用在了解数据的形状及形态. •便于掌握数据的集中倾向,位置,平均, 分布等.
S S
2

i 1
2 (X X ) /( n 1 ) i
Sx
Sx n
输出图表分析:
Descriptive Statistics
Variable: 合同付款期
Anderson-Darling Normality Test A-Squared: P-Value: Mean StDev Variance Skewness Kurtosis N Minimum 1st Quartile Median 3rd Quartile Maximum 1.481 0.001 57.4805 24.2588 588.490 0.252767 -5.1E-01 88 5.560 37.670 52.610 79.638 116.430
95% Confidence Interval for Mu 52.341

六西格玛统计过程控制及Minitab操作实例应用(PPT 页)

Pp
PP

USL-LSL
6LT
1. Pp和Ppk总是同大差距可以通过调整
S
时使用
中心提高过程能力
Ppk Ppm k(P inp ,Pu)pl C 4
2. 确定过程是否实 3. C和P有较大差距暗际上满足客户需求示特殊原因存在
如果过程没有特殊原因的影响,这四个指标将会很接近
受控状态（In Control）和失控状态（Out of Control）
六西格玛统计过程控制及Minitab操作实例应用
统计过程控制
统计 -- 基于概率的决策规则过程 -- 任何重复的工作或步骤控制 -- 监察过程的表现，提供反馈
流程波动的种类
50
40
30
20
10
0
-10
流程变差存在两种普遍原因的波动
200
400
600
800
1000
波动是现有流程所固有的
特殊原因的波动
波动是由于外来因素的影响而发生的
普遍原因的波动
此类波动存在于每一个流程之中
利用现有技术是不能控制或减少这一类的波动
只有这一类波动存在的时候的流程能力是流程最好的能力，也叫作短期能力，它反映了流程的技术能力。
反映这一类波动大小的指标为σST 。
抽样的技术：合理子组
1. CP会小于CPK么? 2. CP什么情况下等于CPK? 3. 顾客为什么要求我们提供CP和CPK值呀? 4. CP和CPK为什么必须成对分析?
过程长期的波动
Cp和Cpk反映了过程的潜在的能力，但是随着时间的进行，过程表现出来的波动往往要比普遍原因的波动要大。
过程实际波动的大小σLT用来衡量。过程实际的表现称为过程绩效指标（Process

精选6SIGMA项目管理软件Minitab操作教程gla

3. 与数据有关的三个窗口A.数据窗口（Data window）数据窗口中的内容即为工作表中的数据列。当打开了多个工作表时，每个工作表都有其自己的数据窗口。
数据管理概要
注意：数据窗口不是电子表格尽管数据窗口有行和列，但它不像EXCEL那样的电子表格，它的单元格数量是有限的。而且单元格中的数值只能手工输入或者有命令生成，它不能包含有方程式，它的值不会随其他单元格的值变化而变化。例如：想要C3=C1+C2,首先必须用计算器计算C1+C2的值。如果改变C1的值，若不用计算器再计算的话，C3的值是不会改变的。换而言之，C3不随C1变而变。
进行一个典型的分析往往要经过很多步骤。以下六章讲的就是与此相关的基本分析步骤。每章节主要讲了那一步的一些基本、常见的分析内容。以下是各章节的列表及内容简述。
打开、保存、关闭PROJECT文件
■打开一个新的project文件，选择File New, 按Minitab Project, 再按 OK. ■打开一个已有的project文件，选择File Open Project. ■打开一个已有的project worksheet，选择File Open Worksheet. ■保存一个project文件，选择File Save Project ■关闭一个project文件，你必须打开一个新的project文件，或一个已有的 project文件，或者退出。一个MINITAB Project文件包含了所有的工作：收集的数据、输出的文本、图形等。当保存一个project文件时，所有的东西都保存下来了。但是一次只能打开一个project文件。Project文件里的各种工作表（data、work- sheet、graph等）可以单独进行处理---可以生成数据、图形，也可以从别的文件中通过拷贝的形式向一个project文件添加数据和图形。Project文件里的大部分窗口的内容都能够单独保存和打印。也可以忽略某些工作表或图形，这样的话，这些工作表和图形便不会保存到project文件中去。每当保存一个project 文件时，保存了以下一些内容：一. 所有窗口的内容，其中包括： 1. 每个数据窗口（Data window）的数据列。 2．信息窗口（Info window）中的常量、矩阵。 3．会话窗口（Session window）和历史窗口（History window）中的所有的文本。 4 . 每个图形窗口（Graph window）。二. 通过命令 FileProject Description 生成的 project 文件注解。三. 通过命令 Editor Worksheet Descriptions 生成的对每个工作表的注解。四. 每个窗口的大小、位置和状态。

Minitab 在6Sigma的应用例

6 明根值6
Mincolns’
Multi-Vari Chart for Measure by Mold - Day
10.1
1
2
3
Shift
1
2
3
1
2
3
Mold
1 2 3 4
10.0
Measure
9.9
1
2
3
Day
12
明根值6 Mincolns’ 2003
明根值6 Mincolns’ 2003
Frequency
假設檢定
One-Sample T: Diameter
Test of mu = 10 vs mu not = 10
Variable N Mean StDev SE Mean
Diameter 11 10.0058 0.0078 0.0024
Variable
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
95.0% CI
TP
Diameter ( 10.0005, 10.0110) 2.45 0.034
Histogram of Diameter
(with Ho and 95% t-confidence interval for the mean)
3
2
1
0 9.990
9.995
_
Ho
X
[
10.000
10.005
Diameter
] 10.010
10.015
6 明根值6
Mincolns’
13
全因階實驗設計效應Pareto
• 其他
7
明根值6 Mincolns’ 2003
Gage R&R 分析

minitab常用图表解析

170以下占比 0.04% 0.11% 0.18% 0.05% 0.04% 0.06%
205以上占比 0.00% 0.11% 0.35% 0.05% 0.00% 0.00%
主轮时间 0 40 90 130 200 248
备注：散布图中两组变量的对应数至少在30个以上，最好50个，100个最佳。此为示例。
常用工具栏和菜单栏
根据输入的格式丌同会显示丌同的数列类型
柏拉图的使用
柏拉图主要用于分析，发现主要问题。
收集各项质量特性缺陷列成表输入到MINITAB中
MINITAB绘出图形
找出关键的Y特性
1. 数据录入表格内（手动输入或者粘貼的方式）
2. 选择柏拉图选项，并在弹出的对话框进行选择。
C2-T列 C3列
更深入的分析可以考虑制程能力分析。
正态分布图的使用
正态分布图的主要用于判定数组的集中性、均匀性，并综合评价其的能力水平。我们一般用CPK值来评价过程的制程能力。 Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级 Cpk≥2.0 特优可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优应当保持之
3. 生成图形并进行分析。
前三项不良为D级+破片、边缘、线痕，提供改善方向。
因果图的使用
因果图主要头脑风暴法找出可能的原因，进行改善。例：以切片的掉片、掉棒为例。数据组：人
胶水配比出错
机
设备抖动严重
料
砂切割力弱，切割深度丌均匀
法
切割深度过深
环
粘晶房温湿度超标
胶层偏厚
晶棒、玻璃板表面没有擦拭干净
砂浆冷却水异常，胶水里存在异物冷却效果差，切割温度过高

6sigma图表分析精编版

Scatter plot Marginal plot, Matrix plot Time series plot
Multi-Vari Chart
分布的比较和构成
变量间的关系和时间的变化
多个变量的相关性
图表菜单
Minitab Ver.13 提供分析数据的图表工具
在工作表中输入数据或把EXCEL中的数据粘贴过来
输入要分析的数据的名称
请点击
Graph > Dot plot (Multiple Dot plot)
为什么境内供应商的合同付款期与境外相差这么大?另外境内供应商的合同付款期分布为什么这么宽?
通过Dot plot可以看出区域不同的供应商的合同付款期有很大的区别,特别是境内的散布特别宽.Multiple Dot plot的分布在数据很多的时候也很容易看出.
Box plot是比较数据间的分布差异,中位数和散布大小的比较.
Box plot
Graph > Box plot
利用A_01付款天数.mtv例子对境内和境外供应商的合同付款期进行比较,用Box plot图表分析.
Graph > Boxplot
输入相应的X和Y
编辑图表的颜色,形状等
Box plot的理解
- 变量间的关系,趋势等
- 明确输入变量之间的差异
- 选择更适合的图表 - 使用图表工具做出数据形态
图表的用途
掌握变量分布的形状,平均值的位置及方差比较各变量分布的特性明确两个以上的变量之间的差异比较变量相对重要度掌握变量数据随时间的变化
好的图表才能说明问题
通过 Dot plot可以看出供应商合同付款周期的散布比较大,同时平均值出现严重的偏移.

Minitab在6sigma中的应用精编版

计量值
Minitab在量测系统分析中的应用
Gage R&R
(Gaugelin.MTW)
计量值
准确性及线性
Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Linearity and Bias Study
13.17%>5%,线性NG
P-value<0.05，Bias显著，准确性NG
Minitab在量测系统分析中的应用
准确性评估
Mean:量测平均值
量测平均值的95%信赖区间
准确性判定结果
统计显著
No
Yes
技术显著
No
不需
不需
Yes
更多试验
需要
1、定义：a、精确性是透过重复量测真实产品产生的自然变异。 b、重复性是评估在相同条件下重复量测同一参数产生的变异，是评估量测设备及所定义的量测方法“与生俱来”的变异。2、目的：定义量测设备固有的变异是否可接受而且在此短期的量测数值是稳定的。3、判断：P/T Ratio（量测能力的量化指标,P/T越小越好）手动量测设备：P/T ≤10% 自动量测设备： P/T ≤20%
单边规格
若P/T>30%，则表示再现性Fail若P/T≤30%，则必须进行以下的步骤
发现样品量测有显著异常的具体状况。
Minitab在量测系统分析中的应用
精确性评估
再现性评估
Graph>Boxplot
Minitab在量测系统分析中的应用
精确性评估
再现性评估
-Gage R&R是出了MCA以外，另一个针对量测系统变异评估的方法。
Gage R&R
计量值
计数值

六西格玛中图形分析的Minitab实现解读

８六西格玛管理中ＤＭＡＩＣ模型的第三个阶段是分析（Ａ）,在量测阶段识别了发生什么（Ｙ）之后，接下来的工作就是通过分析寻找发生问题的原因。

即最终确定出一组按重要程度排列的影响Ｙ的因素ｘ１、ｘ２、…、ｘｎ.分析阶段所用的方法在很大程度上取决于所解决的问题和面对的业务流程，通常采取数据分析和流程分析相结合的方法。

数据分析主要是利用已经收集的数据或为分析而需要收集的数据来分辨问题模式、问题发展趋势或其他一些有关因素；流程分析主要是从整个流程运行的角度，辨别不一致的、不相关的或可能引起问题发生或导致问题发生的某些领域.将各种方法发现的结论放在一起，获得对影响因素的全面认识。

从六西格玛管理的角度看，分析阶段实现的目标具体说有三个：找出影响项目Ｙ的所有因素；辨别出关键少数的因素;评估预测改进效益.分析阶段的工具根据工具的类型分为三大类，由头脑风暴法等组成的定性分析方法、由统计技术支撑的定量分析方法以及由统计技术和管理技术支撑的图形工具。

图形分析工具主要包括:比较两组数据差异的箱线图、描述因素变量间相关关系的散点图、显示影响因素的直方图、描述影响因素之间关系的多变量图、从客户要求、技术、产品要求的角度进行综合分析的质量功能展开、通过二维图表分析三个变量间关系的等高线图、通过流程寻找原因的流程图等.下面结合Ｍｉｎｉｔａｂ软件重点介绍箱线图、散点图、边际图、矩阵图、等高线图、多变量图等.一、箱线图（ＢｏｘＰｌｏｔｓ）箱形图是通过一个或几个箱形来描述数据分布特征的绘图工具。

在六西格玛质量管理中，它的主要作用表现在以下两个方面：比较不同样本间数据的分散程度与集中程度,找出差异为下一步的判断和决策提供依据。

对于每个独立的箱形图，判断数据是否有异常点（ｏｕｔｌｉｅｒ）的存在,对异常点应重点分析，总结原因。

要建立与分析箱形图，必须先了解Ｑ值。

Ｑ是ｑｕａｒｔｉｌｅ的缩写,代表数据的１／４，每一个样本共有４个Ｑ值，当将样本数据按由小到大排序后，把这些数据均分为４部分，则每一部分的最大值即为六西格玛中图形分析的Ｍｉｎｉｔａｂ实现文／王作成方何样本相应的４个Ｑ值，这４个Ｑ值依次为：Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３、Ｑ４,位于中间位置的数据或两个数据的算术平均数称为中位数.从Ｇｒａｐｈ下拉菜单打开Ｂｏｘｐｌｏｔ主对话框，通过变量的选择输入，可以画一个箱形图，也可以根据类别变量将每一个类别值的箱形图画在同一个视窗中。

minitab常见图表分析培训

7
统计基础
范围和四分位数
范围（Range）：数据集合中的最大值和最小值之差。 Range＝最大值－最小值
四分位数（Quartile）：对数据集合按四等份进行排列。
Q1：第一四分位数（First Quartile）＝25％对应值。 Q2：第二四分位数（Second Quartile：组中值）＝50％对应值。 Q3：第三四分位数（Third Quartile）＝75％对应值。四分位范围（IQR：Inter quartile Range）：Q3－Q1
19
Minitab 图表分析
箱图（Box plot）
是对多个图表间数据分布的差异点，中心位置和散步大小的比较。
Boxplot of C1
2.06 2.04 2.02 2.00 1.98 1.96
C1
Lishen battery Confidential Proprietary
20
Minitab 图表分析
Histogram of C1, C2
30
25
20
15
10
5
0 1.97 1.98 1.99 2.00 2.01 2.02 2.03 Data
Variable C1 C2
Lishen battery Confidential Proprietary
18
Lishen battery Confidential Proprietary
饼图（pie chart）
Lishen battery Confidential Proprietary
24
Minitab 图表分析
饼图（pie chart）
Pie Chart of C2 vs C1
2.20%.7% 6.6% 8.8%

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Boxplot of Week 1, Week 2, Week 3
2、选择：统计>质量工具>属性一致性分析
3.4 MSA
选择对话框
[ Measure ]
会话框输出如下：
每个检验员的评级的属性一致性分析准确性》85% 每个检验员与标准评估一致性合格 #检 #相检验员验数符数百分比 95 % 置信区间 Duncan 15 8 53.33 (26.59, 78.73) Hayes 15 13 86.67 (59.54, 98.34) Holmes 15 15 100.00 (81.90, 100.00) Montgomery 15 15 100.00 (81.90, 100.00) Simpson 15 14 93.33 (68.05, 99.83) 检验员之间评估一致性 #检 #相验数符数百分比 95 % 置信区间 15 6 40.00 (16.34, 67.71)
4. 信息窗口
~ 将 Minitab的数据处理结果以图像的形式展现
~ 工作表中数据的相关信息 - 名称(Column) - 所在列 - Data的个数 - 错误值的个数 - 概要的阐述Data Type等内容 (N:NUMBER, T:TEXT, D: DAY….)
Basic Window
5. 历史数据
Barbara F. Ryan President & CEO
方式中最具有代表性的软件。
2. Full Frame & Basic Windows
结构和基本的视窗
基本窗口
基本窗口
快捷菜单
~ Minitab基本上以5个窗口(Window)组成.
相关文件
报告生成
5. 历史记录 4. 相关信息 3. 图形 2. 工作表 1. 文本窗口
• 您负责评估烧结时间对三种不同金属的耐压强度的效应。在以下每种烧结时间下对每种金属类型的五个样本测量了耐压强度： 100 分钟、150 分钟和 200 分钟。在您进行全面数据分析之前，要通过创建多变异图来查看数据以了解是否有明显的趋势或交互作用。数据输入如右下方：
3.5 多变量分析
1、选择：统计>质量工具>多变异图
2、双击录入数据
3.5 多变量分析
3、结果说明
多变异图表明金属的类型与其烧结的时间长度之间存在交互作用。金属类型 1 在烧结 100 分钟时获得最佳耐压强度，金属类型 2 在烧结 150 分钟时获得，金属类型 3 在烧结 200 分钟时获得。要量化此交互作用，可以使用如方差分析或一般线性模型等技术来进一步分析此数据。
六西格玛工具百宝箱
—MINITAB操作
1. Minitab介绍
MINITAB
= Mini + Tabulator
= 小的 + 计算机
背景
•Minitab :
– 72年 Penn State最先开发统计软件. – 82年个人电脑(Personal Computer)普及并广泛使用. – 6sigma 初创时，Motorola公司主要用 SAS方式, 至GE公司使用 MINITAB扩大到全世界. – 目前大部分先进 6 sigma 公司都使用 MINITAB. (GE, AlliedSignal, Motorola, Honeywell etc.) – 设计成使用者易学而简便使用，并已成为6sigma
20
测量系统只有 40%的可信度
Duncan Hayes Holmes 检验员 Montgomery Simpson
0
3.5 多变量分析
多变量图（Multi-vari Chart）—直观地提供过程各影响因素之间的关系以及它们对过程输出影响的图形工具。多变量图可以用来确定影响过程输出Y的主要因素。它一般用在数据分析的早期阶段。
3.6 点图
您在一家汽车工厂工作，目前正面临所用凸轮轴长度的变异性问题。您想了解由两家供应商提供的凸轮轴的质量是否相当，因此从每家随机抽取 100 件凸轮轴测量其长度。创建一个含堆叠组的点图来比较两家供应商的样本。
工作表“凸轮轴 2.MTW”
3.6 点图
1、选择：图形>点图>多变异图 2、单击含组、确定
观测的不良率 3.3
群内预想不良率 3.4
全体预想不良率 3.5
3.4 MSA
[ Measure ]
测量系统分析—计量型数据
汽车工业行动组织量具研究，选择了 10 个代表过程变
异预期范围的部件。3 名操作员以随机顺序测量这 10
个部件，每个部件测量 3 次
3.4 MSA
1、原始数据：汽车工业行动组织量具研究
过程数据 LSL 0.5 目标 0.55 USL 0.6 样本均值 0.54646 样本 N 100 标准差（组内） 0.0185477 标准差（整体） 0.0193414
组内整体
潜在（组内）能力 Cp 0.90 CPL 0.83 CPU 0.96 Cpk 0.83 整体能力 Pp PPL PPU Ppk Cpm 0.86 0.80 0.92 0.80 0.85
环境
方法
机器
3.3 工程能力分析
Case 3：
一家线缆制造商希望评估线缆的直径是否符合规格。线
缆直径必须为 0.55 + 0.05 cm 才符合工程规格。分析员评估过程的能力以确保其满足客户的要求，即 Ppk 为 1.33。分析员每小时从生产线中取 5 根连续的线缆作为一个子组，并记录直径。
3.3 工程能力分析
4、图形输出如下：
测量的量具 R & R ( 方差分析 )
量具名称: 研究日期:
变异分量
100
% 贡献 % 研究变异
报表人: 公差: 其他:
测量 à
2 0 -2
部件
百分比
50
0
量具 R&R
重复
再现性
部件间
1
2
3
4
5 部件
6
7
8
9
10
R 控制图（按操作员）
A 1.0 B C UCL=0.880 _ R=0.342 LCL=0 2 0 -2 0.0 A
~ 显示在运用Minitab当中使用过的所有指令。
3.Minitab 常用图表
3.1 3.2 3.3 3.4 3.5
柏拉图鱼骨图工程能力分析
测量系统分析多变量分析
3.6 3.7 3.8 3.9 4.0
点图时间序列图图
1、原始数据如下：质量控制示例.MTW 2、选择：统计>质量工具>Pareto 图
3、点击：已整理成表格的缺陷数据
4、Minitab输出如下表：
缺陷数的 P a r e t o 图
100 400 80 300
200 40 100
20
缺陷数计数百分比累积 %
0
丢失的螺丝钉缺少的线夹 274 59 64.8 13.9 64.8 78.7
漏油衬垫 43 10.2 88.9
有缺陷的外罩不完整部件 19 10 4.5 2.4 93.4 95.7
数据收集
3.7 箱图
1、选择：图形>箱线图 2、选择：含组确定
3.7 箱图
3、选择：如图选择输入数据确定
4、结果输出
该箱线图显示： ·对于机器 1，直径中位数和变异性看来每周都在增加。 ·对于机器 2，直径中位数和变异性在各周似乎都比较稳定。
3.7 箱图
箱图：用来分析中值和四分值关系作用： 1、帮助识别极限数价值 2、体现数据中央趋势和数据分布
单击快捷键即可切换到相应窗口
基本窗口
1. 会话窗口
~ Minitab的命令,错误信息及数据处理结果用文本形式显示. 2. 工作表
~ 同时打开多个输入Data的窗口，可以不用直接输入数据，拷贝EXCEL ，WORD 上的数据粘贴上去。相同类型的数据，按列输入
Basic Window
3. 图形窗口
图形输出如下：
评估一致性
研究日期: 报表人: 产品名称: 其他:
检验员与标准
100
95.0% 置信区间百分比
作业者之间判定结果不一致，应》 85% #检 #相验数符数百分比 95 % 置信区间 15 6 40.00 (16.34, 67.71) 所有检验员与标准评估一致性
80
百分比
60
40
测量 à
操作员
样本极差
0.5
Xbar 控制图（按操作员）
A 2 B C 2 _ _ UCL=0.351 X =0.001 LCL=-0.348
B 操作员
C
操作员乘部件交互作用
操作员 A B
样本均值
平均
可区分的类别数 = 4
0
0
C
判定：≥5
-2 -2 1 2 3 4 5 6 部件 7 8 9 10
3、图形变量“长度” 类别变量“供应商”
3.6 点图
4、出图如下，
来自两家供应商的凸轮轴的平均长度彼此接近。但是，供应商 B 提供的凸轮轴的长度呈现出更大的变异性。您可以对供应商 B 的工艺流程进行更细致的调查。
3.7 时间序列图
时间序列图：观察特定时间内的数据变化趋势作用： 1、监控一个或多个过程在一段时间的绩效以探测趋势或模式 4、追踪对预测趋势有用的信息
路径：图形>时间序列图
Time
180 160 140 120
Series
Plot
of
身高
身高
100 80 60 40 20 1 2 3 4 5 6 年龄 10 12 15 20 25 30
3.7 箱图您的公司生产塑料管件，您很关心直径的一致性问题。您要测量每台机器在 3 周内生产的管件，每周各测量 10 个管件。创建一个箱线图来检验分布情况。

6sigma工具Minitab常用图表

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