Minitab-QC七工具制作方法.ppt

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Minitab的使用的使用QC7工具常用图形的制作p1CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitab界面和基本操作介绍2Minitab用于QC7工具常用图形的制作3p3Minitab介绍介绍Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一；之一；相对来讲，相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较在质量管理方面的应用是比较适合的；适合的；Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。

都可以应付自如。

p4Minitab的功能的功能计算功能计算功能计算器功能计算器功能生成数据功能生成数据功能概率分布功能概率分布功能矩阵运算矩阵运算数据分析功能数据分析功能基本统计基本统计回归分析回归分析方差分析方差分析实验设计分析实验设计分析控制图控制图质量工具质量工具可靠度分析可靠度分析多变量分析多变量分析基本统基本统计计时间序列时间序列列联表列联表非参数估计非参数估计EDA概率与样本容量概率与样本容量图形分析图形分析直方图直方图散布图散布图时间序列图时间序列图条形图条形图饼图饼图边际图边际图概率图概率图茎叶图茎叶图特征图特征图箱图箱图矩阵图矩阵图轮廓图轮廓图三维图三维图点图点图CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitab界面和基本操作介绍2Minitab用于QC7工具常用图形的制作3p6Minitab界面界面工作表工作表:

输入数据的窗口每一列的名字可以写在最前面的列每一列的数据性质是一致的主菜单主菜单会话会话:

分析结果输出窗口同一时间只能激活一个窗口同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存每一个窗口可以单独储存.p7Minitab界面界面不同的要求选择不同的保存命令p8数据类型的转换（数据类型的转换（ChangeDataType）Select:

数据数据更改数据类型更改数据类型需要转换的列转换后数据存放列，可以是原来的数据列p9数据的堆叠（数据的堆叠（Stack&Unstack）输入需要堆积的列，如果由前后顺序，按前后顺序进行输入输入堆积后存放列的位置注解可以用来区分数据的来源原始数据堆叠数据Select:

数据数据堆叠堆叠列列/行行p10数据块的堆叠（数据块的堆叠（StackBlocks）原始数据在对话框中输入25列数据，及注解列输入新工作表或注解的位置输出数据Select:

数据数据堆叠堆叠列的区组列的区组原始数据p11转置栏（转置栏（TransposeColumns）输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列Select:

数据数据转置列转置列输出数据p12合并（合并（Concatenate）输入需要连接的数据列输入新数据列的位置原始数据输出数据Select:

数据数据合并合并p13编码（编码（Code）原始数据编码规则被编码的变量Select:

数据数据编码编码输出数据CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitab界面和基本操作介绍2Minitab用于QC7工具常用图形的制作3p15QC新旧七工具新旧七工具常用的图形如下常用的图形如下特性要因图特性要因图柏拉图柏拉图散布图散布图直方图直方图控制图控制图层别图层别图查检表查检表关联图关联图系统图系统图亲和图亲和图矩阵图矩阵图PDPC法法箭条图箭条图矩阵数据解析法矩阵数据解析法QC旧七工具旧七工具QC新七工具新七工具p16例子例子操作人员设备物料方法环境信息管理者能源/资源精制操作错误收集器试剂精制流程不合理空气结净度不达标参考文献过于陈旧工作安排不合理突然停电新员工冰箱菌体保存缓冲液不合理低温室温度异常SOP不完备资料读取不足突然停水树脂保存条件不合理指示错误特性要因图特性要因图为何某酶的活性异常为何某酶的活性异常p17输入表中输入表中Select:

统计统计质量工具质量工具因果图因果图注意输入格式特性要因图特性要因图p18填好各项需要的参数填好各项需要的参数特性要因图特性要因图p19结果输出结果输出特性要因图特性要因图p20例子例子项次NC类型NC数量1VendorError92PackagingError43QCFailure34LabelError25AliquotingError26ExpirationDate27ImproperHandling2柏拉图柏拉图2010年年NC发生类型分析发生类型分析p21输入数据输入数据Select:

统计统计质量工具质量工具Pareto图图柏拉图柏拉图p22填好各项参数填好各项参数可以对柏拉图进行命名输入缺陷列输入频数列其他项所占的比率柏拉图柏拉图p23结果输出结果输出柏拉图柏拉图p24例子例子YX65800668106582066830678406785068860688706789068900散布图散布图p25输入数据输入数据Select:

图形图形散点图散点图散布图散布图p26输入参数输入参数散布图散布图p27输出图形输出图形可以用直接方式判定，有正相关的倾向。

更详细的说明可以参见回归分析散布图散布图p28例子例子Select:

图形图形直方图直方图直方图直方图p29填入参数填入参数可以同时为几个变量作直方图直方图直方图p30结果输出结果输出请依照QC7的方法来进行图形分析和判定更深入的分析可以参见制程能力分析部份。

直方图直方图创建直方图后，可创建直方图后，可以使用以使用选择条形选择条形编辑条形编辑条形区间区间来来自定义区间的数量自定义区间的数量和位置。

和位置。

控制图分类控制图分类控制图类型控制图类型功能功能标准差标准差估算方法（默认）估算方法（默认）计量值控制图单值变量控制图单值控制图I控制图跟踪过程水平移动极差的平均值来估计移动极差控制图MR控制图跟踪过程变异移动极差的平均值来估计单值-移动极差控制图I-MR控制图同时跟踪过程水平和过程变异移动极差的平均值来估计子组变量控制图子组平均值控制图Xbar控制图跟踪过程水平使用合并标准差来估计子组极差控制图R控制图跟踪大小为8或更小的样本的过程变异根据子组极差的平均值来估计子组标准差控制图S控制图跟踪大小为9或更大的样本的过程变异根据子组标准差的平均值来估计子组平均值-极差控制图Xbar-R控制图同时跟踪大小为8或更小的样本过程水平和过程变异子组极差的平均值来估计子组平均值-标准差控制图Xbar-S控制图同时跟踪大小为9或更大的样本过程水平和过程变异根据子组标准差的平均值来估计计数值控制图不合格率控制图P控制图监测每个子组中的不合格率不合格品数控制图C控制图监测每个子组中的不合格品数p31单值控制图单值控制图单值控制图标绘变量数据在一段时间内的单个观测值。

使用此控制图可以在标绘变量数据在一段时间内的单个观测值。

使用此控制图可以在难以或不可能将测量值分成子组时监控过程中心。

这种情况通常难以或不可能将测量值分成子组时监控过程中心。

这种情况通常在测量费用高昂、生产量偏低或产品生产周期很长时发生。

单值在测量费用高昂、生产量偏低或产品生产周期很长时发生。

单值控制图也称为控制图也称为I控制图。

使用单值控制图来跟踪过程水平并检测控制图。

使用单值控制图来跟踪过程水平并检测是否存在特殊原因是否存在特殊原因。

单值控制图使用移动极差的平均值来估计过程变异单值控制图使用移动极差的平均值来估计过程变异（标准差）。

（标准差）。

标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。

一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

标准差公式：

p32单值控制图单值控制图-绘制与分析绘制与分析出荷到出荷到CLI的制品，在干冰运输条件下，对其运输过程的温度进行跟踪监测，的制品，在干冰运输条件下，对其运输过程的温度进行跟踪监测，每小时取一个温度值，做其单值控制图，并进行质量分析。

每小时取一个温度值，做其单值控制图，并进行质量分析。

选择：

选择：

统计统计控制图控制图单值的变量控制图单值的变量控制图单值单值。

在变量中，输入在变量中，输入温度温度。

单击单击单值控制图选项单值控制图选项，然后单击，然后单击阶段阶段选项卡，输入选项卡，输入外部环境外部环境单击单击S限制限制选项卡，输入显示控制限在标准差的倍数：

选项卡，输入显示控制限在标准差的倍数：

6单击单击存储存储选项卡，选择选项卡，选择均值均值和和标准差标准差。

单击检验选项卡，执行选定的特殊原因检验。

单击检验选项卡，执行选定的特殊原因检验。

单击单击确定确定p33输出结果分析：

检验1。

1个点，距离中心线超过6.00个标准差。

检验出下列点不合格:

1,27,49,75,76,117,118。

单值控制图单值控制图-绘制与分析绘制与分析单值控制图显示控制限制范围之外有单值控制图显示控制限制范围之外有7个点，个点，这这7个点基本都处于运输箱转移到下一运输线时。

个点基本都处于运输箱转移到下一运输线时。

p34均值均值Xbar控制图控制图-制作与分析制作与分析X控制图控制图子组平均值的控制图。

使用子组平均值的控制图。

使用X控制图可以跟踪过程水平控制图可以跟踪过程水平并检测是否存在特殊原因。

并检测是否存在特殊原因。

默认情况下，默认情况下，Minitab的的X控制图使用合并标准差估控制图使用合并标准差估计过程变异计过程变异。

合并标准差是所有数据点在其组平合并标准差是所有数据点在其组平均值（不是总体平均值）附近的平均值（不是总体平均值）附近的平均展开幅度。

它是每个组的标准差均展开幅度。

它是每个组的标准差的加权平均值。

加权使更大组对总的加权平均值。

加权使更大组对总体估计值产生更大比例的影响。

体估计值产生更大比例的影响。

例如，您的研究有以下四个组：

例如，您的研究有以下四个组：

组组平均值平均值标准差标准差N19.72.550212.12.950314.53.250417.36.8200合并标准差合并标准差=5.486p35均值均值Xbar控制图控制图-制作与分析制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据进行分析：

数据分为对业务部分注体积检测实验的数据进行分析：

数据分为8组，每组包含组，每组包含9-13个数据，利用子组均值个数据，利用子组均值Xbar控制图检测分注过程是否稳定。

控制图检测分注过程是否稳定。

操作步骤：

操作步骤：

1选择选择统计统计控制图控制图子组的变量控制图子组的变量控制图Xbar。

2选择图表的所有观测值均在一列中，然后输入选择图表的所有观测值均在一列中，然后输入分注体积分注体积。

3在子组大小中，输入在子组大小中，输入分组分组。

4单击单击存储存储选项卡，选择选项卡，选择均值均值和和标准差标准差。

5单击单击Xbar选项选项，然后单击，然后单击检验检验选项卡。

选项卡。

6选择选择执行所有的特殊原因检验执行所有的特殊原因检验。

7单击单击S限制限制选项卡。

选项卡。

8在在显示控制限在显示控制限在下的下的标准差的这些倍数标准差的这些倍数中输入中输入3。

在每个对话框中单。

在每个对话框中单击确定。

击确定。

p36均值均值Xbar控制图控制图-制作与分析制作与分析检测结果检测结果检验检验8.行内连续行内连续8点距离中心线超过点距离中心线超过1个标准差（中心线的上方和下方）个标准差（中心线的上方和下方）检验出下列点不合格检验出下列点不合格:

8p37极差极差R控制图和标准差控制图和标准差S控制图控制图子组极差的控制图。

使用子组极差的控制图。

使用R控制图控制图可以跟踪过程变异并检测是否存在特殊原可以跟踪过程变异并检测是否存在特殊原因因。

R控制图通常用于跟踪大小为控制图通常用于跟踪大小为8或更小的样本的过程变异。

或更小的样本的过程变异。

默认情况下，默认情况下，R控制图根据子组极差的平均值来估计过程变异控制图根据子组极差的平均值来估计过程变异。

您还。

您还可以使用合并标准差，或输入可以使用合并标准差，或输入的历史值。

的历史值。