Minitab_的基本操作及实例运用讲述.ppt

* * * * * * * * * * * * * 7. 选取會話窗口。 解釋：此工序有一点离中心线超出3個標準差，4/5的点离中心线1個標準之外（在中心线的一边）。既然问题已经确实存在，下面应当找出原因和解决的办法。不幸的是，抽样计划并没有对问题精确的在哪里、什么时候发生作出具体的说明，因为每个班次只抽取了一个样本。好的计划应当是在问题的解决阶段每个班次多抽取几个样本。在特殊原因找到并解决之后再转换到监控阶段。因此，从这些数据可以知道能得到什么了。 1.选择統計 ? 控製圖 ? 子組的變量控製圖 ? X-bar 2.在Single column中输入長度。 3.在子組大小中，输入5。点击OK 4.点击Xbar選項。 5.在檢驗頁中選擇對特殊原因進行所有檢驗。 6.確定 質量管理和改善 解釋：我们希望Length这样的变量服从正态分布。在这里所生成的直方图当然不是很好的。实际上，从598，599，601高峰开始呈现出两个独立的、明显不同的分布。检查记录清单发现凸轮轴供应商有两家，现在开始明白为什么会出现这样奇怪的直方图了。所以决定从两家供应商获得测定值并对每批数据单独运行X和R图。每家供应商的数据都保存在供應商1列和供應商2列中。 步骤五、生成正态曲线的直方图。 直方图的正态曲线是一种检查变量分布的有用方法。 1.选择 統計 ? 基本統計量 ? 顯示描述性統計 2.在變量中，输入長度。 3.点击圖形，出现一个对话框。 4.选中數據直方圖，包含正態曲綫。 5.確認。 質量管理和改善 另外，对供應商2进行估算，操作步骤同上 解釋：供應商2的 X-bar 图反映出有问题。从这个图上，可以看出有两点超出管理上限。R 图没有显示出工序超出管理，然而，中心线是3.890，几乎是供應商1的3倍。从长远来看，应当等到供應商2生产的凸轮轴在管理范围之内时才采用供應商1。对于供應商2，应当与其合作，共同减小变动到可接受的水平。 步骤六、同时显示Xbar和R图 1.統計 ? 控製圖 ? 子組的變量控製圖 ? Xbar-R 2 选择Single column，输入供應商1。 3 在子組大小中，输入 5，確認。 解釋：尽管平均值是599.5而不是600，供應商1 的平均值和樣本極差看上去都在管理范围之内。 質量管理和改善 步骤七、准备工序能力分析 只采用supplier1，使得变动大为减小。从组装线上下来的组件不良数明显降低，但是问题没有完全消除。决定进行能力分析，看看supplier1是否符合工程规格600±2mm。进行工序能力分析之前，工序必须可控。管理图表明，由于措施得力，工序现在在管理范围之内。同时还希望凸轮轴的长度服从正态分布。现在由直方图检验其正态性。现在看看supplier1的凸轮轴长度的分布。 1.选择統計 ? 基本統計量 ? 顯示描述性統計 2.在變量中，输入供應商1，点確認。 此直方图比较令人满意，不象以前那样，再没有多个離散尖蜂 質量管理和改善 步骤八、 进行工序能力分析。 1.选择統計 ? 質量工具 ? 能力分析 ?正態 2.选择單列 ?供應商1 。 3.选择子組大小? 5。 4.在規格下限中，输入 598。 5.在規格下限中，输入 602。 6.点击選項 。 7.在目標（添加 Cpm 到表格），输入600。 8.点確認。 質量管理和改善 从上面这个图形可以看出，工序的平均值与目标值不足，中心值落在目标值的左边。曲线的左边尾部落在了下限以外。因此，有些凸轮轴不符合最低规格598mm。 我们再看看文字性的统计说明。Cpk 指数表明工序能否在公差范围内进行生产。如果Cpk指数为1.33，意味着工序恰好符合规格；小于 1.33说明超出规格。理想情况下，希望 Cpk 远大于1.33，因为这个指数越大，表明工序越好。供應商1的 Cpk指数只有0.9，表明需要减小 变动，靠近目标值。 質量管理和改善 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Foxconn Confidential Minitab的基本操作及實例應用 Minitab 的基本操作及實例運用 Name: 徐寧超 / Michael Xu Job Function: Eng-Product Rev: 29th, Oct, 2010 MINITAB = Mini + Tabulator =小型 + 计算机 Minitab是一個非常好的質量管理和質量設計的工具軟件，更是持續質量改進的良好的工具軟件。 一般统计 - 基础统计 -回归分析 - 分散分析 - 多变量分析 - 非母数分析 - TABLE(行列) - 探索性 资料(数据)分析 品质管理 - 品质管理工具