用Minitab绘制因果图、排列图
如何用Minitab软件绘制鱼骨图、柏拉图、散布图和直方图
第二步:选择“Stat>Quality Tools>cause-and Effect……”
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息
选择包含因果图相应分枝 的原因列表栏
改变缺陷分枝标识的缺 省设置,缺陷设置为人、 机、料、法、环、测量
使用Minitab制作步骤如下:
第一步:将数据输入Minitab工作表
输入不良项目
相对应的输入 不良数
第二步:选择“Stat>Quality Tools>Pareto Chart”
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -1
选择包含原始数 据的栏
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -2
如数据输入格式为缺陷名和 缺陷频率时选择该项
Machines
柏
拉
定义:
图
根据所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良 发生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因、 状况或位置的一种图形. 1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,发 现绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法 则”. 美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了 “Vital Few, Trivial Many”(重要的少数,琐细的多 数)的名词,称为“柏拉图原理”.
如何使用Minitab 制作鱼骨图、 柏拉图、散布图和直方图
鱼骨图
定义:
对于结果与原因间或所期望之效果与对策间的关系, 以箭头连结,详细分析原因或对策的一种图形称为特性 要因图,工程鱼骨图或因果图. 它为1952年日本品管权威学者石川馨博士所发明, 又称“石川图”.
使用Minitab制作步骤如下:
第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -3
MINITAB数据-分析-统计
数据的堆积（Stack&Unstack）
• Select: Data > Stack/Unstack > Stack
原始数据
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
12
数据块的堆积（Stack Blocks）
• Select: Data > Stack/Unstack > Stack Blocks
计数型
P (不合格品率控制图） nP （不合格品数控制图） C （不合格数控制图） U （单位不合格数）
52
Xbar-R
(平均值-极差)
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 不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。
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
4
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
– – – – –
时间序列 列联表 非参数估计 EDA(探索性数据分析 ) 概率与样本容量
质量工具
可靠度分析 多变量分析
Y
0 X
32
输入数据
• Select: Gragh> ScatterPlot
33
输入参数
34
输出图形
35
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
36
录入数据
Minitab-基本图表
x xx xx x xx
x
x
x
x xxx x x x x x x
基本图表- 22
x
x
x
M S I
版本: 1.0 2014-6-11 © 2007 中国铝业股份有限公司
Pareto图
Pareto图又叫帕累托图，是根据改善目标的重要性进行排列的 工具 Pareto图帮助我们聚焦于引起 80% 不良绩效的 20% 的问题 打开质量控制.mtw文件
流程改善方法论 - 标准量化管理绿带
基本图表
版本: 1.0 2014-6-11 © 2007 中国铝业股份有限公司
标准量化管理的改善方法论
步骤 I: 量化测量(M)
M1: 项目背景
1.1 项目背景概述 1.2 项目客户分析
I2: 关键影响因素定性分析
2.1 定性确定关键因素(因果矩阵) 2.2 关键因素失效模式分析, 初步改善措施
F l a w s （按 P e r i o d 分组）的 P a r e t o 图
Peel Period = Day Scratch Other Period = Evening Smudge 20 15 10 5 Flaws Peel Scratch Other Smudge
计数
20 15 10 5 0 Peel
检查表
M S I
基本图表- 20
版本: 1.0 2014-6-11 © 2007 中国铝业股份有限公司
密集图
调查表面缺陷的研究
M S I
基本图表- 21
版本: 1.0 2014-6-11 © 2007 中国铝业股份有限公司
找出刮痕
X = 1个刮痕 x x x xxx x xx x
Minitab之制图
实测性能
PPM < LSL
153846.15
PPM > USL PPM 合计
134615.38 288461.54
预期组内性能
PPM < LSL
87051.05
PPM > USL PPM 合计
84251.36 171302.41
预期整体性能
PPM < LSL
164507.47
PPM > USL PPM 合计
UCL=188.0386
36
24 12
0 187.6
187.7
187.8
187.9
188.0
单独值
187.9 187.8
_ X =187.8193
187.7
187.6
LCL=187.6001
1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51
Minitab制图 制图准备:
1.收集需制图数据资料,并打开Minitab
实测性能
PPM < LSL
153846.15
PPM > USL PPM 合计
134615.38 288461.54
187.6 187.7 187.8 187.9
预期组内性能
PPM < LSL
87051.05
PPM > USL PPM 合计
84251.36 171302.41
预期整体性能
PPM < LSL
点击标签
Minitab制图
二、概率图:
99
95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5
百分比
K18螺孔位置度的概率图
正态 - 95% 置信区间
6sigma工具Minitab常用图表汇总
方式中最具有代表性的软件。
2. Full Frame & Basic Windows
结构和基本的视窗
基本窗口
基本窗口
快捷菜单
~ Minitab基本上以5个窗口(Window)组成.
相关文件
报告生成
5. 历史记录 4. 相关信息 3. 图形 2. 工作表 1. 文本窗口
3、图形变量“长度” 类别变量“供应商”
3.6 点图
4、出图如下，
来自两家供应商的凸轮轴的平均长度彼此接近。但是，供应商 B 提供的凸轮轴的长度呈现出更大的变异性。您可以对供应商 B 的工 艺流程进行更细致的调查。
3.7 时间序列图
时间序列图：观察特定时间内的数据变化趋势 作用： 1、监控一个或多个过程在一段时间的绩效以探测趋势或模式 4、追踪对预测趋势有用的信息
六西格玛工具百宝箱
—MINITAB操作
1. Minitab介绍
MINITAB
= Mini + Tabulator
= 小的 + 计算机
背景
•Minitab :
– 72年 Penn State最先开发统计软件. – 82年 个人电脑(Personal Computer)普及并广泛使用. – 6sigma 初创时，Motorola公司主要用 SAS方式, 至GE公司使用 MINITAB扩大到全世界. – 目前大部分先进 6 sigma 公司都使用 MINITAB. (GE, AlliedSignal, Motorola, Honeywell etc.) – 设计成使用者易学而简便使用，并已成为6sigma
PP、PPK
0.50
minitab之因果图示例
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
以下是minitab数据设置格式
输出图形
QC七大工具之因果图分析示例
原始数据
m initab界面分析数据堆叠
分析路径：统计-质量工具-因果图
缺陷产生环境
测量
方法
材料
机器
人员
监督不够
培训不够
不够熟练
没有进行点检
设备不常清扫
设备没有保养
原料含s,p太高
原料没有检查
抽样方式不合理
没有设定标准化方法
仪器R&R太高
仪器偏差太大
湿度太低
温度太高
因果图。
minitab使用教程
minitab使用教程Minitab是一款统计分析软件，主要用于数据分析、统计推断和质量控制。
本教程将向您介绍如何使用Minitab进行一些基本的数据分析和图形绘制。
一、导入数据1. 打开Minitab软件。
2. 在菜单栏中选择"文件"，然后选择"导入数据"。
3. 在弹出的窗口中选择您要导入的数据文件，并点击"打开"。
4. 在"导入文本向导"中选择适当的选项，如数据分隔符和变量格式。
5. 点击"完成"以导入数据。
二、数据分析1. 描述统计a. 在"Stat"菜单下选择"基本统计"。
b. 选择"统计量"，然后选择您想要分析的变量。
c. 点击"OK"以生成描述统计结果。
2. 假设检验a. 在"Stat"菜单下选择"假设检验"。
b. 选择适当的假设检验方法，如"单样本t检验"或"配对样本t 检验"。
c. 选择要检验的变量，并设置显著性水平。
d. 点击"OK"以进行假设检验。
3. 回归分析a. 在"Stat"菜单下选择"回归"。
b. 选择"回归"，然后选择自变量和因变量。
c. 点击"OK"以进行回归分析。
三、图形绘制1. 直方图a. 在"Graph"菜单下选择"直方图"。
b. 选择要绘制直方图的变量。
c. 点击"OK"以生成直方图。
2. 散点图a. 在"Graph"菜单下选择"散点图"。
b. 选择自变量和因变量。
c. 点击"OK"以生成散点图。
minitab的多元回归分析
P 0.607 0.563 0.383 0.675 0.010
VIF
1.3 11.0 11.7
1.7
S = 0.4127
R-Sq = 80.9%
R-Sq(adj) = 74.5%
这这个个新新方方程程解解释释
了了因因变变量量异异变变性性 的的 7766..77%%
RR--SSqq ((aaddjj)) 调调整整由由于于变变量量没没有有 真真实实值值时时的的自自由由度度.. 在在比比较较
X2
我们希望识别出哪一个预测变量X (如
果有的话) 有助于预测Y
多元回归 - 5
实例: 生产工厂
化学工程师研究在大量生产接触开关中需要用到银的量 .虽然仅少量的银沉淀在开关上,大量的银将经过一个多 重步骤而被浪费掉.他收集好数据,并将建立一个预测模 型.. ...一个黑带建议运用多元回归
变量如下所示 (步骤 1)
那那么么,,我我们们该该怎怎么么做做?? 我我们们如如何何才才能能识识别别重重要要的的变变量量??
多元回归 - 26
关于系数要注意的几个问题
系数受预测变量的相关关系影响…
假定我们在模型中没有引入“persons” 对没有“persons” 的情形再次回归 对剩余的系数有什么影响?
对 p-值进行解释的问题…
值位于这两个概率水平之间的灰色区域内，则建模者 可将该项留在模型中。
多元回归 - 17
步骤 5: 残差分析
选择: Stat>Regression> Regression
多元回归 - 18
步骤 5: 残差分析
多元回归 - 19
Normal Score
步骤 5: 残差分析
总体上看并不差…
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（1）用Minitab绘制因果图
例1：探寻“病人在寻找X光室时遇到困难”的原因时，发现四个潜在原因：政策、场所设备、人、程序。
而“政策”又可能有2个方面：法规对X光室位置的强制性要求、隔离规则；“场所设备”又有可能有两个方面：走廊布局图、场所标志；“人”又可能有两个方面：拥挤的走廊、登记处忘记提供指示；“程序”可能是：登记排队。
对此画出因果图。
步骤：
（1）将四个潜在原因填入工作表的4列（C1-C4）。
（2）从“统计>质量工具>因果”进入因果图对话框
（3）在“原因”栏中选入政策、场所设备、人、程序；在“标签”栏下填入：政策、场所设备、人、程序；在“效应”空格栏中填入“病人在寻找X光室时遇到困难”。
（4）点击“确定”即可得到因果图。
双击图中的字，可以进行编辑奥！
难
时遇到困找X 光室病人在寻程序人
场所
政策
隔离规则
置的强制性要求法规对X 光室位场所标记
走廊布局图
供指示
登记处忘记提拥挤的走廊
登记排队
因果图
练一练：
探寻某部件表面产生疵点的原因，从5M1E 方面分析，发现六个方面潜在原因如表1-1.
人 机器 材料 方法 测量 环境 班次 车床 供应商 角度 仪器 温度 主管 位置 保管 接触 检查员 湿度 培训
速度
防锈剂
刹车
（2）用Minitab绘制排列图
例2：某顾客服务过程输出缺陷数据如表1-3，试找出需要改进的“关键的少数”因素。
步骤：
（1）将数据输入工作表C1、C2列
（2）从“统计>质量工具>Pareto图”进入Pareto图对话框
（3）将“类型”选入“缺陷或属性数据在”；将“发生频次”选入“频率位于”；选定“不合并”。
（4）还可以点击“选项”对图的信息进行补充奥！
（5）帕累托图画完啦！还可以双击图片自由编辑奥。
（6）结果分析
由于“顾客等待时间长”和“迟于规定时间回复”所占比例为76%，接近80%，可见需要改进的关键过程是“顾客等待时间长”和“迟于规定时间回复”。
有时需要改进的“关键少数”因素，不能仅用频数决定。
有的缺陷尽管发生的频数少，但是一旦发生就会造成极坏的结果，对这样的缺陷要加上较大的权重，因此，我们必须考虑加权排列图。
来挑战下自己吧！！！
某服务过程输出缺陷与权重数据如表1-4所示，画出加权排列图。
类型权重发生频数A：顾客等待时间长 5 51。