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Minitab介绍Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一；相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的；Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。Minitab与6Sigma的关系在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6Sigma，并开始借助Minitab使6Sigma得以最大限度的发挥；6Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。Minitab的功能计算功能–计算器功能–生成数据功能–概率分布功能–矩阵运算Minitab的功能数据分析功能–基本统计–回归分析–方差分析–实验设计分析–控制图–质量工具–可靠度分析–多变量分析•时间序列•列联表•非参数估计•EDA•概率与样本容量Minitab的功能图形分析–直方图–散布图–时间序列图–条形图–箱图–矩阵图–轮廓图•三维图•点图•饼图•边际图•概率图•茎叶图•特征图课程内容安排※由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；※在两天的时间里，主要的课程内容安排如下：R&D研发支援生产6σTransactionManufacturing区分第一天第二天上午基本界面和操作介绍常用图形的Minitab操作特性要因图柏拉图散布图直方图时间序列图4）组间/组内能力分析5）Weibull能力分析基础统计和假设检验1)描述统计2)单样本Z测试3)单样本T测试4)双样本T测试5)成对T测试6)1比率测试7)2比率测试8)正态分布下午SPC的Minitab操作1)Xbar-RChart2)Xbar-SChart3)I-MRChart4)Z-MRChart5)I-MR-R/SChart6)PChart7)NPChart8)CChart9)UChart能力分析1）正态分布图能力分析2）泊松分布图能力分析3）二项分布图能力分析方差分析1)单因数和双因数方差分析回归分析1)简单回归2)逐步回归MSA测量系统分析1)测量重复和再现性(交叉Crossed、嵌套Nested)2)测量走势图3)测量线性研究4)属性测量R&R研究（计数）Minitab界面和基本操作介绍Minitab界面SessionWindow:•分析结果输出窗口DataWindow:•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Minitab界面•同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.不同的要求选择不同的保存命令打开文件保存文件打印窗口之前之后命令查找数据查找下一个数据取消帮助显示因子设计当前数据窗口session窗口剪切复制粘贴恢复显示worksheets折叠显示GRAPH折叠状态向导显示session窗口折叠项目窗口关闭所有图形窗口重做编辑最近对话框历史记录报告便栈打开相关文件项目管理窗口插入单元格插入行插入列移除列工具栏的介绍数据的生成(MakeRandomData)例：生成一组男生身高的数据，要求：平均身高175cm，标准偏差5cm，数据个数100.•Select:计算随机数据正态数据的生成结果生成有规律的数据•Select:计算产生模板化数据简单数集结果输出数据类型的转换(ChangeDataType)•Select:数据更改数据类型数字到文本需要转换的列转换后数据存放列，可以是原来的数据列数据类型的转换结果数据的堆栈（Stack&Unstack）•Select:数据堆叠列原始数据输入需要堆栈的列，如果由前后顺序，按前后顺序进行输入输入堆栈后存放列的位置注解可以用来区分数据的来源数据的堆栈结果数据块的堆栈(StackBlocks)•Select:数据堆叠列的区组原始数据在对话框中输入2~5列数据，注解列在前面输入新工作表和注解的位置数据块的堆栈结果转置栏（TransposeColumns）•Select:数据转置列输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列转置结果连接（Concatenate）•Select:数据合并原始数据输入需要连接的数据列输入新数据列的位置连接结果编码（Code）•Select:数据编码数字到文本原始数据被编码的变量存储编码值的栏规则编码编码结果Minitab之常用图形QC手法常用的图形如下:特性要因图控制图(参见SPC部分)柏拉图散布图直方图时间序列图特性要因图决定特性Y头脑风暴找出可能的要因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s,p太高抽样方式不合理湿度太低仪器R&R太高监督不够没有进行点检输入表中•Select:统计质量工具因果注意输入格式填好各项需要的参数结果输出: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:统计质量工具Pareto图填好各项参数输入缺陷列输入频数列在此指定“95%”将使余下的图示为“Others”。设置X轴,Y轴标签可以对柏拉图进行命名结果输出不良项目不良数不良率累计不良率摩擦痕7.780.370.37辊印2.440.120.48污染2.270.110.59划伤2.220.110.70线形裂纹1.970.090.79异物压入1.330.060.85斑痕1.110.050.91微细裂纹0.770.040.94垫纸压入0.680.030.98轧机垫纸印痕0.510.021.00合计21.08下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析练习: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:图形散点图输入参数可以选择不同的输出表现形式输出图形•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序号零件重量161.161.361.460.660.662.061.060.6260.660.860.961.361.060.860.760.2361.360.660.360.761.260.661.162.1461.060.861.860.960.961.761.460.4560.960.260.661.561.759.862.162.3661.060.860.960.661.161.061.160.9760.360.761.061.760.561.661.660.7860.561.361.561.161.060.761.260.8961.061.461.060.361.161.161.061.11061.260.960.461.660.660.460.360.61160.460.561.361.261.960.961.060.71260.860.859.760.861.061.260.660.71362.361.261.260.061.060.161.461.11462.260.960.561.662.561.161.061.41560.160.861.061.160.861.561.760.5Select:图形直方图输入数据例:右表为某零件重量的数据.试作(1)直方图(2)计算均值x和标准差s(3)该特性值的下限是60.2克,上限是62.6克,在直方图中加入规格线并加以讨论.填入参数可以选择不同的输出表现形式可以同时为几个变量作直方图点击此选项输入上下规格界限结果输出•请依照直方图分析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2006/11502006/21262006/31352006/41652006/51902006/61702006/71752006/81802006/9176输入数据•Select:图形时间序列图填入参数可以选择不同的输出表现形式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的SPC使用•控制图一.控制图原理1.现代质量管理的一个观点--产品质量的统计观点a.产品的质量具有变异性.b.产品质量的变异具有统计规律性.至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是由机器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的.随着测量理论与测量工具的进步,人们终于认识到:产品质量具有变异性,公差制度的建立是一个标志.产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象的统计规律.•控制图一.控制图原理2.控制图的原理a.计量值产品特性的正态分布如果我们对某一计量值产品的特性值(如:钢卷厚度等）进行连续测试,只要样本量足够大,就可看到它们服从正态分布的规律.416786975**0μn(x;μ,σ)•控制图一.控制图原理b.3σ控制方式下的产品特性值区间3σ控制方式下产品特性值落在[μ-3σ,μ+3σ]范围内的概率为99.73%,其产品特性值落在此区间外的概率为1-99.73%=0.27%.416786975**0.135%0.135%μ-3σμ+3σμ•控制图一.控制图原理c.常规控制图的形成μμ-3σμ+3σμμ+3σμ-3σμ-3σμ+3σμ•控制图一.控制图原理d.控制图原理的解释第一种解释:1.若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL的概率只有1‰左右.2.若过程异常,μ值发生偏移,于是分布曲线上、下偏移,则点子超过UCL或LCL的概率大为增加.结论:点出界就判异以后要把它当成一条规定来记住.891011UCLCLLCL时间(h)•控制图一.控制图原理第二种解释:1.偶然因素引起偶然波动。偶然波动不可避免,但对质量的影响微小,通常服从正态分布,且其分布不随时间的变化而改变。可预测过程受控•控制图一.控制图原理2.异因引起异波。异波产生后,其分布会随时间的变化而发生变化。异波对质量影响大,但采取措施后不难消除。第二种解释:结论:控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限,休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素.不可预测过程失控二.常规控制图及其用途•控制图~取样费时、昂贵的场合.UCLx=X+2.66RsUCLRs=3.267Rs单值-移动极差控制图X-Rs现场需把测定数据直接记入控制图进行控制.UCLX=X+m3A2RUCLR=D4RLCLR=D3R中位数-极差控制图X-R当样本大小n10,需要应用s图来代替R图.UCLX=X+A3sUCLs=B4sLCLs=B3s均值-标准差控制图X-s最常用最基本的控制图.控制对象:长度、重量等.UCLX=X+A2RUCLR=D4RLCLR=D3R均值-极差控制图X-R正态分布(计量值)备注控制图界限控制图名称控制图代号分布~二.常规控制图及其用途•控制图一定单位,样品大小不变时UCLc=c+3c不合格数控制图c一定单位中所出现缺陷数目控制UCLu=u+3u/n单位不合格数控制图u泊松分布(计点值)不合格品数控制UCLnp=np+3np(1-p)不合格品数控制图np用于不合格品率或合格品率控制UCLp=p+3p(1-p)/n不合格品率控制图p二项分布(计件值)备注控制图界限控制图名称控制图代号分布√√√√Minitab可提供的图形•计量型–Xbar-R–Xbar-s–I-MR–I-MR-s–Z-MR•计数型–P–Np–C–UXbar-R做法Xbar-R是用于计量型判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。判异准则：–一点超出控制界限–连续六点上升或下降或在同一侧–不呈