MINITAB与质量管理

MINITAB与质量管理USLLSL课程目标：能够初步使用MINITAB；对MINITAB的质量管理模块有初步认识。内容提要：第一部分：MINITAB发展概述MINITAB操作环境介绍MINITAB功能模块介绍第二部分：统计过程控制过程能力分析测量系统分析第一部分：MINITAB发展概述MINITAB操作环境介绍MINITAB功能模块介绍第一部分MINITAB发展概述背景：1972年MINITAB诞生于宾夕法尼亚大学统计系，主要用于教学演示；1976年MINITAB手册编写完成，使得计算机软件的使用和统计的入门课程实现了结合；最初的MINITAB作为一个学术软件包使统计学更富趣味性和更有意义，随着商业市场需求的增加，1983年MINITAB公司建成；进入90年代，MINITAB开始专注于质量市场，活跃于工业及商业领域，并且伴随着全球六西格玛管理浪潮的兴起而飞速发展。2007年，MINITAB软件公司推出了最新的R15版，增加了中文简体版界面。MINITAB操作界面图例：1）启动界面：第一部分MINITAB操作环境介绍会话窗口：输出数据窗口：为一工作表格，类似于Excel的电子表单2）使用界面：会话窗口：SessionWindow数据窗口：DataWindow图表窗口：GraphWindow历史窗口：HistoryWindow各窗口功能介绍：会话窗口：显示诸如统计报表之类的输出文本。数据窗口：在此可以输入、修改数据和查看每个工作表的数据列。历史窗口：记录了所用过的命令。图形窗口：显示各种图形。一次最多只能打开15个图形窗口。Minitab之常用图形QC7手法常用的图形如下•特性要因图•控制图(参见minitab控制图教材)•柏拉图•散布图•直方图•时间序列图特性要因图决定Y头脑风暴找出可能的X将X依5M+1E方式列表将表输出MINITAB中输出结果图形练习人机料法环测不够熟练设备没有保养原料没有检查没有设定标准化方法温度太高仪器偏差太大培训不够设备不常清扫原料含水太高抽样方式不合理湿度太高仪器R&R太高监督不够没有进行首模验收输入表中注意输入格式•Select:StatQualitytoolsCauseandeffect填好各项需要的参数结果输出loss沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養抽樣方式不合理沒有設定標准化方法抽樣方式不合理沒有設定標准化方法沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養沒有進行首模驗收設備不常清掃設備沒有保養監督不夠培訓不夠不夠熟練監督不夠培訓不夠不夠熟練人機料法環測Cause-and-EffectDiagram柏拉图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特性练习项次缺陷项数量1虚焊5002漏焊3003强度不够2004外观受损1505其它160输入数据•Select:StatQualitytoolsParetoChart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结果输出散布图决定你所关心的Y决定和Y有可能的X收集Y和X的数据输入MINITAB绘出图形判定Y和X之间的关系练习YX65800668106582066830678406785068860688706789068900输入数据•Select:GraghScatterPlots输入参数可以选择不同的输出表现形式•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输出图形直方图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB表MINITAB绘出直方图进行判定练习•请打开EXCEL档案的计量型部份•Select:GraghHistogram填入参数可以同时为几个变量作直方图结果输出•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。时间序列图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB表MINITAB绘出时间序列图进行判定练习时间销售量2003/11502003/21262003/31352003/41652003/51902003/61702003/71752003/81802003/9176输入数据•Select:GraghTimeSeriesPlots填入参数时间刻度设置结果输出•依此状况来判定未定的销售趋势。MINITAB主要功能模块:描述性统计分析参数估计与假设检验相关与回归分析高水平的图形和图形编辑能力列联表抽样验收可靠性分析多元统计分析统计过程控制(SPC)测量系统分析(MSA)试验设计(DOE)MINITAB示例1----描述性统计示例说明：为了解育才小学学生的身体素质状况，对该校的小学生进行了随机抽样，并测量了其性别和身高，对此做描述性统计分析。数据：MINITAB示例1----描述性统计操作步骤：统计—基本统计量—图形化汇总；指定“变量”为“身高”。运行结果：MINITAB示例2----绘制简单统计图形常用的统计图形有哪些？直方图箱线图饼图时间序列图三维散点图箱线图箱线图是主要利用数据中的五个统计量来描述数据的一种图示方法。箱线图由箱体、上下须触线和星号三部分组成。箱体内位于中间的线代表中位数，箱体的下边界是第一四分位数Q1，上边界是第三四分位数Q3，箱体的长度就是四分位间距IQR。箱体的上下须触线的计算公式是：下限=max{Q1-1.5IQR，最小值}上限=min{Q3+1.5IQR，最大值}如果上下限的计算结果不是观测值中的最大、最小值，箱线图上就会出现一些游离点，这些点有异常值的嫌疑，通常用“*”表示MINITAB示例2----绘制箱线图示例说明：某公司从两家供应商各采购了一批灯泡，分别统计各组样品的使用寿命，绘制相应的箱线图。数据：操作步骤：图形—箱线图—一个Y含组；指定“图形变量”为“使用寿命”，指定“用于分组的类别变量”为“供应商”。运行结果：MINITAB示例3----参数估计常用的参数估计包括什么？点估计区间估计1.单正态总体均值置信区间估计2.双总体均值置信区间估计MINITAB示例3----参数估计（单总体）示例说明：某集团公司正推出节省运输费用活动，某部门20个月的运输费用使用调查结果如下，假设运输费用是服从正态分布的，求运输费用均值的95%置信区间。数据：17421827168117431676168017921735168718521861177817471678179916971664180417541707操作步骤：统计—基本统计量—单样本t；在“样本所在列”栏中输入数据列，点击“选项”后，输入置信水平为95%。运行结果：MINITAB示例3----参数估计（单总体）MINITAB示例3----参数估计（双总体）示例说明：假定A，B两名工人都生产相同规格的轴棒，关键尺寸是轴棒的直径。由于A使用的是老式车床，B使用的是新式车床，二者的精度可能有差异。现各测定他们生产的13根轴棒直径。试确定A，B两名工人生产的轴棒直径之差的95%置信区间。数据：12345678910111213A14.7614.2114.0215.0810.6512.1816.6718.2012.2411.2116.6713.4516.85B12.3710.2813.1813.2613.8010.9610.5712.8311.6713.5412.4213.2412.52操作步骤：统计—基本统计量—双样本t；在“样本在不同列中”栏中输入“C1,C2列”，点击“选项”后，输入置信水平为95%。运行结果：MINITAB示例3----参数估计（双总体）参数区间估计Minitab操作步骤总结均值估计Minitab操作步骤单总体已知方差•统计—基本统计量—单样本Z未知方差•统计—基本统计量—单样本t双总体方差已知•统计—基本统计量—双样本t•在“汇总数据列”输入信息方差相等方差未知•统计—基本统计量—双样本t•在“样本在不同列”输入信息•勾选“假定方差相等”方差不等方差未知•统计—基本统计量—双样本t•在“样本在不同列”输入信息MINITAB示例4----假设检验单正态总体均值检验总体标准差已知——单样本Z检验总体标准差未知——单样本t检验双正态总体均值检验总体标准差已知——双样本t检验总体标准差未知——双样本t检验配对检验——单样本的t检验方差分析（ANOVA分析）单因子方差分析——单因子多总体等方差检验——等方差检验MINITAB示例4----假设检验（单正态总体均值检验）示例说明：快递公司投送发往美国的邮件，平均投递时间为80个小时，标准差为14小时。现随机抽取了28份邮件的投递时间的记录数据。这份随机抽取的记录数据的平均值已经降低为75.21小时，试用Minitab分析发往美国的邮件的平均投递时间是否已经低于80个小时？数据：907359528010064816568597553689555679260719489868360937779标准差已知操作步骤：统计—基本统计量—单样本Z；输入已知的总体标准差14，输入待检验的均值80。点击“图形”，选中“数据直方图”。运行结果：MINITAB示例4----假设检验（单正态总体均值检验）标准差未知操作步骤：统计—基本统计量—单样本t；在“样本所在列”栏中输入数据列，勾选“进行假设检验”，填写相应的均值80；点击“图形”，选中“数据直方图”。运行结果：MINITAB示例4----假设检验（单正态总体均值检验）MINITAB示例4----假设检验（配对检验）示例说明：想要比较某一种减肥药药物的疗效，选定了10个人进行试验，收集了每个人服用药物之后的体重数据，试用Minitab来分析服用药物之后体重是否有显著的降低？数据：操作步骤：统计—基本统计量—成对t；在“列中的样本“栏中输入数据所在列，“备择”选项中输入“大于”。运行结果：MINITAB示例4----假设检验（配对检验）MINITAB示例4----假设检验（单因子ANOVA分析）概念指标：试验中要考察的结果。因子：在试验中会改变状态的因素或者对指标有影响的因素。通常用大写字母A,B,C,D…来表示。因子的水平：因子在试验中所处的不同状态。譬如A因子的水平用A1，A2，…来表示。MINITAB示例4----假设检验（单因子ANOVA分析）示例说明：考察温度对烧碱产品得率的影响，选了四种不同的温度进行试验，在同一温度下进行了5次试验，试用Minitab判断温度对于烧碱产品的得率是否有显著影响。数据：操作步骤：统计—方差分析—单因子；输入相应的“响应”、“因子”变量，勾选“数据箱线图”选项。运行结果：MINITAB示例4----假设检验（单因子ANOVA分析）第二部分：统计过程控制过程能力分析测量系统分析六西格玛的实施模式六西格玛改进的模式——DMAIC1.界定阶段Define2.测量阶段Measure3.分析阶段Analyze4.改进阶段Improve5.控制阶段Control六西格玛设计的模式——DMADV1.界定阶段Define2.测量阶段Measure3.分析阶段Analyze4.设计阶段Design5.验证阶段Verity六西格玛工具的组成——1.定义阶段定义阶段常用的工具：SIPOC图、立项说明书、KANO模型分析、QFD（质量功能展开）、COPQ（劣势成本分析）六西格玛工具的组成——2.测量阶段测量阶段常用的工具：流程图、MSA（测量系统分析）、过程能力分析、数据调查表、直方图、箱线图、散点图、时间序列图六西格玛工具的组成——3.分析阶段分析阶段常用的工具：