用MINITAB软件进行测量系统分析
第二章MINITAB之制程能力分析
第二章MINITAB之制程能力分析制程能力分析是通过对生产过程进行统计分析，识别和评估生产过程偏离目标值的能力。
MINITAB是一种常用的统计分析软件，可以帮助我们进行制程能力分析。
本文将介绍MINITAB在制程能力分析中的应用，包括测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等。
首先，我们需要进行测量系统的分析，以确保测量系统具有良好的稳定性和准确性。
MINITAB提供了一系列测量系统分析工具，包括平均值图、范围图、方差分析等。
通过这些工具，我们可以评估测量系统的可靠性，进而确定测量系统是否适合用于制程能力分析。
接下来是过程稳定性分析，主要应用MINITAB中的控制图工具。
控制图可以帮助我们监控过程的稳定性，及时发现和纠正过程中的异常情况。
MINITAB提供了许多不同类型的控制图，例如X-控制图、R-控制图、P-控制图等。
我们可以根据数据类型和分布情况选择合适的控制图，分析过程是否稳定，并识别特殊原因的存在。
最后是过程能力指数的计算。
过程能力指数是衡量过程能力的一个重要指标。
MINITAB提供了能力分析工具，可以帮助我们计算过程的CP、CPK、Pp和Ppk等指数。
通过这些指标，我们可以评估过程是否能够满足要求，并进行相应的改进。
在使用MINITAB进行制程能力分析时，有一些注意事项需要注意。
首先，要选择合适的样本大小和采样方案，以确保分析结果具有一定的可信度。
其次，要确保数据的质量，包括数据的准确性和完整性。
如果数据存在异常值或缺失值，应进行相应的处理。
最后，要结合实际情况对分析结果进行解释和应用，提出相应的改进措施。
综上所述，MINITAB是一种功能强大的统计分析软件，在制程能力分析中有着广泛的应用。
通过MINITAB的测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等功能，我们可以全面评估和改进生产过程，提高产品质量和生产效率。
用Minitab进行属性一致性(通过不通过)测量系统研究
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等)
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等) 随机性的对所有样本进行测量 Minitab分析 分析结果并确定后续措施
用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究 用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究
大家好！今天我们谈谈：“计数型测量”如何进行测量系统研究。也就是属性一致性分析，用Minitab软件进行
最常见的计数型测量就是通过或者不通过
有时候，测量结果Байду номын сангаас属性值或者计数型数据
计数型测量主要针对测量人员进行
同一测量者对同一零件不同测量轮数的一致性程度
Minitab 结果分析
总观测次数对比真值的一致率
检验员C总共评价50 次，有37次与真值一 致, 74%一致
偏倚是指一切测量值对真值的偏离
我们可以理解为这 是：偏倚
Minitab结果分析
有效判定中（两次结果 一致），将不合格判定 为合格的比率。 A有3次，3/25=12%
检验员和标准的不一致
某些检验员工作不熟练，对标准不熟 判定标准没有规定好，每个人理解不同 评价过程环境不佳，例如灯光等
所有检验员和标准的不一致
重复性不好 检验员各自的评价方式不一致 未落实培训以及效果评估未落实 标准规定不好，以及检验员对标准不熟悉
今天就谈到这，欢迎大家交流！
属性值测量数据的获得
一般需要收集20个或20个以上的零件（最好是100个）
计数型MSA(minitab)
数据收集与整理
按照测量计划进行数据收集
按照制定的测量计划，使用合适的测量系统进行数据收集。
数据整理
对收集到的数据进行整理，包括数据筛选、缺失值处理、异 常值处理等。
分析数据并评估测量系统的性能
数据分析
对整理后的数据进行统计分析，包括 描述性统计、假设检验等。
评估测量系统的性能
根据数据分析结果，评估计数型MSA 的测量系统性能，包括稳定性、重复 性、再现性等方面的评估。
进一步研究计数型MSA在不同行业和 领域的应用，以拓展其应用范围。
深入研究计数型MSA与其他测量系统 评估方法的比较和整合，以提供更全 面的测量系统评估方案。
探索使用其他统计软件进行计数型 MSA分析的可行性，以提高分析效率 和准确性。
鼓励更多企业采用计数型MSA来评估 其测量系统性能，以提高产品质量和 生产效率。
同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
案例三：产品包装缺陷检测系统
要点一
总结词
要点二
详细描述
产品包装缺陷检测系统是计数型MSA的又一应用案例，用 于检测产品包装的完整性。
产品包装缺陷检测系统通常使用机器视觉技术来识别包装 上的缺陷或瑕疵，如裂缝、污渍、缺失标签等。计数型 MSA可以用于评估产品包装缺陷检测系统的准确性，通过 比较检测到的缺陷与实际存在的缺陷的一致性来评估。此 外，还可以评估产品包装缺陷检测系统的可靠性，通过比 较不同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
通过识别和纠正测量系统 中的问题，可以减少不必 要的浪费和返工，从而降 低生产成本。
提高生产效率
准确的测量结果有助于加 快生产速度，提高生产效 率。
ห้องสมุดไป่ตู้
计数型MSA的应用场景
MINITAB使用方法MSA
MINITAB使用方法MSAMINITAB是一款用于统计分析和数据可视化的软件工具，可用于各种统计分析和实验设计。
在质量管理中，特别是测量系统分析（MSA），MINITAB可以帮助分析人员评估测量系统的准确性、稳定性和重复性。
以下是使用MINITAB进行MSA的一般步骤。
1.收集数据：首先，要收集一组测量数据，这些数据代表实际生产环境中的测量结果。
确保数据具有代表性，并包含典型的测量范围。
2.打开MINITAB：启动MINITAB软件，并创建一个新的工作表。
3. 数据导入：将测量数据导入MINITAB。
可以选择使用“Worksheet”菜单上的“Import Data”选项，然后从文件中导入数据。
5.数据分析：使用MINITAB的统计工具进行数据分析。
以下是进行MSA分析的一些重要步骤。
a. 平均值和方差分析：使用MINITAB的“Stat”菜单，选择“Basic Statistics”选项，然后选择“Descriptive Statistics”来计算平均值和方差。
c.方差成分图：MINITAB提供绘制方差成分图的工具，通过显示各个因素的贡献，对测量系统的变异性进行可视化。
d. 标准化指数：使用MINITAB的统计功能来计算测量系统的标准化指数，例如Gage R&R指数。
标准化指数是判断测量系统的稳定性和重复性的一种指标。
6.结果解释和报告：根据分析结果，对测量系统进行评估。
根据需要生成分析报告，包括图形、表格和统计指标。
MINITAB提供了丰富的报告和图形生成工具。
以上是使用MINITAB进行MSA分析的一般步骤。
MINITAB提供了广泛的工具和功能，可用于更高级的MSA分析和其他统计分析任务。
使用MINITAB，用户可以更轻松地收集、分析和解释数据，并在质量管理中做出更准确的决策。
MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内 －>良好
大部分点落在管理界限外 －>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动 －>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析： 离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育； 检查者3需要追加训练； (反复性)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >
Minitab在MSA中运用
Minitab在MSA中的应用导言测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）是确保测量结果的准确性和可靠性的关键过程。
在质量管理和过程改进中，MSA是至关重要的工具，可帮助组织评估其测量系统的性能并做出相应的调整。
Minitab是一种功能强大的统计软件，被广泛应用于数据分析和质量管理领域。
在MSA中，Minitab提供了一系列强大的功能和方法，用于分析和评估测量系统的性能。
Minitab中的基本概念在开始介绍Minitab在MSA中的具体应用之前，我们首先了解一些Minitab中的基本概念。
数据输入Minitab提供了多种数据输入方式，包括手动输入、复制粘贴和导入外部文件等。
用户可以根据实际情况选择最适合的数据输入方式。
工作表Minitab使用工作表的概念来组织和管理数据。
用户可以在一个工作表中输入多个变量的数据，每列表示一个变量，每行表示一个观测值。
数据清洗和准备Minitab提供了一系列数据清洗和准备工具，用于处理缺失数据、异常值和重复数据等。
这些工具可以帮助用户在进行MSA之前，将数据整理成可分析的形式。
统计分析和图表展示Minitab提供了丰富的统计分析和图表展示功能，用于探索数据的特性和关系。
用户可以通过Minitab生成直方图、散点图、箱线图等各种图表，同时还可以计算均值、方差、标准差等统计指标。
Minitab在MSA中的运用Gage R&R分析Gage R&R（Repeatability and Reproducibility）分析是MSA的核心内容之一，用于评估测量系统的可重复性和可再现性。
Minitab提供了一种简单且全面的方法来执行Gage R&R分析。
首先，用户需要将测量数据输入Minitab的工作表中，并确保每列代表一个变量，每行代表一个观测值。
然后，通过导航栏中的。
使用Minitab作MSA测量系统分析
结果分析-图示法
在进行其他统计分析之前，应先使用图表工具对 数据进行系统的筛选。从而找到变差明显特殊原因。
极差图
极差图-非层叠 极差图-层叠
● 在包括平均极差和控制限的标准的极差图上画出了由每个评 价人对每个零件测量的多个读数范围。从画在图中得出的数据分 析可以得出很多有用的解释。如果所有的极差都受控，则所有评 价人的工作状态是相同的，可以认为每人重复测量的重复性是一 致的。 ● 如果一个评价人不受控，说明他的方法与其他人不同。如果 所有评价人都不受控，则测量系统对评价人的技术很敏感，需要 改善以获得有用的数据。 ● 极差图可以帮助我们确定：与重复性相关的统计控制，测量 过程中评价人之间对每个零件的一致性。 ● 以上图形的评审显示评价人之间变异性是不同的，应分析并 消除其影响。
3:测量结果-数据的用途
测量数据通常有那些用途？
● 用于判断产品是否合格. ● 用于分析生产过程。 ● 用于确定两个或多个变量之间是否有显著关系
4:测量过程
● 测量：给具体事务赋以数值，以表示它们之间关于特 定特性的关系。 ● 赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。 测量结果由一个数字和一个标准的测量单位构成。测量 结果是测量过程的输出。应将测量看成一个制造过程， 它产生数据作为输出。
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
因为上面刻度的分辨率比两个部件之间 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。
第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。
测量系统的有效分辨率（discrimination）
● 要求不低于过程变差或允许偏差（tolerance）的十分之一 ● 零件之间的差异必须大于最小测量刻度 ● 不同数据分级(ndc)的计算：
2024版Minitab软件分析教程
中位数
将一组数值由小到大排列后，位于中 间位置的数。在Minitab中，可以通 过选择“统计”>“基本统计”>“中 位数”来找到。
2024/1/29
13
离散程度度量（方差、标准差等）
2024/1/29
方差
衡量数据波动大小的指标，是每个数据与全体数据平均数 之差的平方值的平均数。在Minitab中，选择“统 计”>“基本统计”>“方差”来计算。
常见的事后比较方法包括：Tukey HSD、Scheffe、Bonferroni等。其中，Tukey HSD方法适用于各组样本量相等的情况； Scheffe方法适用于各组样本量不等的情况；Bonferroni方法则是一种保守的事后比较方法，通过调整显著性水平来控制第一类错 误的概率。在选择事后比较方法时，应根据实际情况和需求进行选择。
通过ODBC或JDBC连接数据库，从数据库中导入数据。
从其他软件导入
支持从SPSS、SAS等统计软件中导入数据。
2024/1/29
9
数据清洗与预处理技巧
重复值处理
检查数据中是否存在重复值， 并根据需要进行删除或合并。
1
异常值处理
识别并处理数据中的异常值， 如使用箱线图、Z分数等方法
进行识别和处理。 2024/1/29
2024/1/29
多重插补
使用多重插补方法对缺失值进行插补，以获 得更准确的结果。
11
2024/1/29
03
描述性统计分析
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集中趋势度量（均值、中位数等）
均值
所有数值的总和除以数值的个数。在 Minitab中，可以通过选择“统 计”>“基本统计”>“均值”来计算。
众数
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用MINITAB软件进行测量系统分析
简介
MINITAB是一款流行的质量管理和统计分析软件，可用于统计数据分析、验证、模拟等多种应用。
本文将介绍如何使用MINITAB进行测量系统分析。
什么是测量系统分析？
测量系统分析是一种用于评估测量数据质量的统计分析技术。
它用于评估测量
过程的可靠性和稳定性，以确定测量数据的准确性和可行性。
主要目的是确保测量数据是可信、稳定和一致的。
测量系统分析的组成部分
测量系统分析主要由以下三个部分组成：
1. 重复性分析
重复性分析是评估测量系统的稳定性和可重复性的一种方法。
它涉及在同一条
件下多次测量一个物品，并记录测量结果。
2. 中误差分析
中误差分析是一种确定测量系统误差来源的方法。
中误差主要是针对不同测量
器具之间差异的分析。
3.倾向性分析
倾向性分析是评估测量系统的准确性的一种技术。
在该分析中，实验员将同一
个物品测量多次，然后与实际值进行比较。
MINITAB软件进行测量系统分析
在MINITAB软件中，可以使用各种功能和工具完成测量系统分析。
以下是一
个简单的步骤指南：
1. 输入数据
将所有与测量系统相关的数据输入到MINITAB中。
这些数据可能包括实际测
量值、类型和数量等信息。
2. 启动分析工具
启动MINITAB软件中的测量系统分析工具，并选择所需的分析选项。
3. 进行分析
在分析工具中，进行重复性分析、中误差分析和倾向性分析。
分析结果将显示在软件中，并提供附加分析和工具。
4. 生成报告
根据分析结果生成报告，进行数据可视化和结果研究。
此外还可以使用MINITAB软件中的图表和其他数据可视化工具来展示分析结果。
MINITAB软件提供了进行测量系统分析的多种方法和工具，可以帮助保存大量时间和精力。
使用该软件进行测量系统分析将得到更准确、可靠的数据，并帮助提高测量方法和技术。