如何用JMP和Minitab来制作鱼骨图
一年前，听Intel的朋友说JMP比Minitab易用，功能又强大专门多，当时我一点感受都没有，因为我当时只会用Minitab，可不能用JMP。前不久参加了一个客户的培训，用的是JMP，在网上又看到专门多比较两者的材料，因此我也想跟大伙儿分享一下我的一些体会。就以常用的鱼骨图为例吧，它是早年大名鼎鼎的QC七工具之一，现在不管是做六西格玛项目，依旧开展QC小组活动，它差不多上必用的方法！
假设我们现在从人Man、机Machine、料Material、法Method、环Environment、测量Measure六个方面分析一个质量问题Quality Problem，我们分别用JMP和Minitab来制作一个鱼骨图看看……
对比一：数据格式
JMP有两种数据输入模式。第一种的数据格式如图一所示。总共有2列，分别为Parent父项和Child子项。那个地点的父项是指effect结果，子项是指cause缘故，上一级的缘故专门可能成为下一级的结果，按上下层次结构逐行描述清晰，一共31行，正好等于所有大小鱼骨、鱼刺的总数量。第二种输入模式不需要事先在表格里输入数据，先作图就行，待图形完成后，能够将图形中的文字内容转换为表格。
Minitab只有一种数据输入模式。它的数据格式如图二所示。总共有9列，分别为Man、Machine、Material、Method、Measure、Environment、Training、Speed、Micrometers，即构成整个鱼骨架的9个鱼骨分支，每列的行数等于它所对应的effect结果所包含的cause缘故的数量。
JMP的第一种数据输入模式与Minitab遵循不同的逻辑思路， 操作起来感受都不错。我觉得JMP先作图，然后将图形转化成数据表的方式专门有用，如何说在做头脑风暴或问题讨论的时候，不可能有事前预备好的数据表，用这种方式能够一边讨论一边优化鱼骨图，等讨论完毕后再将图形转化成数据表，进而能够做其他深入的分析。
Minitab软件操作一
一. 制作图表Histogram直方图案例1.1
1. 数据见下表
2. 打开Graph的Histogram
3. 出现一个对话框光标在Graph的X栏1中鼠标双击左边的C1 Time to Failure则Time to Failure显示在Graph的X栏1中然后点击OK
4. 出现图表 35003000250020001500100050006
54
3
2
1
0
Time to FailureFrequency
5. 制作报告可以将图表复制到word文档中
二. 使用图表摘要和正态测试评价分布性质
一 案例2.1
数据Time to Failure如下表
a) 点击StatBasic StatisticsDisplay Descriptive Statistics
b) 出现对话框选择C1 Time to Failure双击或点击下方Select填入Variables栏中
c) 然后点击Graphs键出现新的对话框选择Histogram of data, with normal curve”栏点击OK键关闭此对话框
d) 再点击OK键关闭前一对话框出现图表及文本数据如下
05001000150020002500300035000123456
Time to FailureFrequencyHistogram of Time to Failure, with Normal Curve
Descriptive Statistics: Time to Failure
Variable N Mean Median TrMean StDev SE Mean
Time to 20 1955 1959 1966 887 198
Variable Minimum Maximum Q1 Q3 Time to 175 3538 1319 2690 二 案例2.2
1. 打开工作表出现对话框按路径C:\Program Files\Mtbdemo\Data文件类型为Minitab (*.mtw)打开Pulse文件
Minitab 使用心得
一、 单值图
考察3个时间不一样，比较中心数据
西部东部中部876543210中心日日 的单值图
2.直方图
76543210.40.30.20.10.0日密度3.9841.280994.4521.2521012.9811.090102均值标准差N中部东部西部中心日 的直方图正态
3.组块式直方图
765432120151050765432120151050中部日频率东部西部均值3.984标准差1.280N99中部均值4.452标准差1.252N101东部均值2.981标准差1.090N102西部日 的直方图正态
组块变量: 中心
如上图所示，这三个中心的交货时间分布曲线呈现相同的样式，都是近似正态分布。
4.散点图(两变量关系)
480360240120086420480360240120086420中部距离日东部西部日 与 距离 的散点图组块变量: 中心
三个出货中心散点图中的这些点，都没有明显的样式。各中心的回归线相对呈
水平状，表明交货位置到出货中心的距离远近对交货时间没有影响
5.编辑器-布局工具
可以复制多图在一起显示
6.控制图
1917151311975313.503.253.002.752.50样本样本均值__X =2.985UCL=3.598LCL=2.3711917151311975311.00.80.60.40.2样本样本标准差_S=0.629UCL=1.080LCL=0.179日 的 Xbar-S 控制图
6.005.254.503.753.002.251.50目标USLLSL*目标3.33USL6样本均值2.98455样本 N200标准差（组内）0.647083标准差（整体）0.647152过程数据Cp*CPL*CPU1.55Cpk1.55Pp*PPL*PPU1.55Ppk1.55Cpm1.21整体能力潜在（组内）能力PPM < LSL*PPM > USL0.00PPM 合计0.00实测性能PPM < LSL*PPM > USL1.58PPM 合计1.58预期组内性能PPM < LSL*PPM > USL1.58PPM 合计1.58预期整体性能组内整体日 的过程能力
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