MINITAB在可靠性数据分析中的应用
Minitab软件过程能力概述与分析
过程能力概述 一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据） ——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据
——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。 假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.
如何用MINITAB进行过程能力分析
过程能力概述 一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产,那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制,生产出好的零件（产品）,通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前,过程必须受控。如果过程不受控,你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令,你可以对以下情况进行能力分析: ——正态或Weiｂuｌl概率模式(对于测量数据) ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或Poissｏｎ概率模式(对于计数数据或属性数据) 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求,例如，MINIＴAＢ提供基于正态或Weiｂull分布模型上的能力分析工具,使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置,但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型,能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上,1、数据来自于一个稳定的过程，２、数据服从近似的正态分布,类似地，能力分析(Weiｂuｌｌ）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中,统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。 如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用ＭINITAB,你可以使用Ｂｏｘ－Coｘ能力转化或Ｗeibuｌｌ概率模型,非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内)或SＩXpaｃk能力分析(组间/组内)。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。
(整理)MinitabDOE操作说明全因子实验范例.
Minitab DOE操作說明: 範例: 全因子實驗設計法 3因子2水準實驗設計: 因子—A.時間 ,B.溫度 ,C.催化劑種類 Step 1:決定實驗設計 開啟Minitab R14版 1.選擇Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design 2.點擊 因所要討論的因子有三個 , 由表中可以作二種選擇:
選擇Ⅲ作4次實驗 選擇Full作8次實驗 一個三因子2水準的設計共有23 (或8)種可能的組合 , 一個包含所有可能組合的設計 , 即稱之為全因子設計(Full Factorial Design) ,好處是可避免交絡(Confounding)的情況 ,也就是所有因子的效應無法與其它的效應明確分辨出來 ; 然而 ,使用較少的組合設計稱 之為部份因子設計(Fractional Factorial Design) 此範例決定是全因子設計 , 因在化學工廠內 , 要控制這些因子(時間/壓力/催化劑種類) 並不耗費時間及成本 , 且實驗可在非尖峰時間進行 , 避免打斷生產線的進度 , 如果這 實驗所需成本很高或困難執行 , 你可能需做不同決定。 3.點擊回到主對話框中 4.選擇 5.點擊,選取Full factorial
6.在Number of replicates選項中選2 ,按 Step 2:因子命名與因子水準的設定 因子水準的設定可以是文字或數值 若因子為連續性→使用數值水準設定 ,可為量測的任意值(ex.反應時間) 若因子為類別變數→使用文字水準設定 ,為有限的可能值(ex.催化劑種類) , 建議數值儘可能分開: 1.點擊按鈕
用minitab软件进行测量的说明
用MINITAB软件进行测量系统分析 质量部陈志明 摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。 关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA） 一测量系统分析概述 测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。 测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。 测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是： 1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值； 2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别； 3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的； 4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。 5）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。 通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题，工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。 二测量系统分析流程及方法 测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（记数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量热计平衡室）的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（1）。 测量系统分析步骤： 1.验证“量具（gage）”的校准； 2.选择工件和测量者执行测量； 3.用MINITAB软件进行数据评估； 4.分析数据，解释结果，得出结论； 5.检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。 量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。 为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的10件工
Minitab DOE数据分析
————— 2014/5/15 9:16:17 ————————————————————欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关帮助。 结果: DOE_热处理(全因).MTW 拟合因子: 强度与加热温度, 加热时间, 转换时间, 保温时间 （Step3：回归系统的统计质量） 强度的估计效应和系数（已编码单位） 系数标 项效应系数准误 T P 常量 541.319 1.841 293.98 0.000 加热温度 20.038 10.019 1.841 5.44 0.032 加热时间 16.887 8.444 1.841 4.59 0.044 转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409 保温时间 11.113 5.556 1.841 3.02 0.095 加热温度*加热时间 0.737 0.369 1.841 0.20 0.860 加热温度*转换时间 -0.487 -0.244 1.841 -0.13 0.907 加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493 加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764 加热时间*保温时间 7.113 3.556 1.841 1.93 0.193 转换时间*保温时间 0.837 0.419 1.841 0.23 0.841 加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552 加热温度*加热时间*保温时间 -5.288 -2.644 1.841 -1.44 0.288 加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675 加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667 Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711 （Step2：观察回归效果） S = 7.36546 （是西格玛希望越小越好） PRESS = * R-Sq = 97.17% R-Sq（预测） = *% R-Sq（调整） = 74.56% （step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05)
可靠性数据分析的计算方法
可靠性数据分析的计算方法
PROCEEDINGS,Annual RELIABILITY and MAINTAINABILITY Symposium（1996） 可靠性数据分析的计算方法 Gordon Johnston, SAS Institute Inc., Cary 关键词：寿命数据分析加速试验修复数据分析软件工具 摘要&结论 许多从事组件和系统可靠度研究的专业人员并没有意识到，通过廉价的台式电脑的普及使用，很多用于可靠度分析的功能强大的统计工具已经用于实践中。软件的计算功能还可以将复杂的计算统计和图形技术应用于可靠度分析问题。这大大的便利了工业统计学家和可靠性工程师，他们可以将这些灵活精确的方法应用于在可靠度分析时所遇到的许多不同类型的数据。 在本文中，我们在SAS@系统中将一些最有用的统计数据和图形技术应用到例子的当中，这些例子主要包涵了寿命数据，加速试验数据，以及可修复系统中的数据。随着越来越多的人意识到创新性软件在可靠性数据分析中解决问题的需要，毫无疑问，计算密集型技术在可靠性数据分析中的应用的趋势将会继续扩大。 1.介绍 本文探讨了人们在可靠性数据分析普遍遇到的三个方面： 寿命数据分析 试验加速数据分析 可修复系统数据的分析 在上述各领域，图形和分析的统计方法已被开发用于探索性数据分析，可靠性预测，并用于比较不同的设计系统，供应商等的可靠性性能。 为了体现将现代统计方法用于结合使用高分辨率图形的使用价值，在下面的章节中图形和统计方法将被应用于含有上述三个方面的可靠性数据的例子中。2.寿命数据分析 概率统计图的寿命数据分析中使用的最常见的图形工具之一。Weibull 图是最常见的使用可靠性的概率图的类型，但是当Weibull概率分布并不符合实际数据的时候，类似于对数正态分布和指数分布这一类的概率图在寿命数据分析中也能够起到帮助。 在许多情况下，可用的数据不仅包含故障时间，但也包含在分析时没有发生故障的单位的运行时间。在某些情况下，只能够知道两次故障发生之间的时间间隔。例如，在测试大量的电子元件时，如果记录每一个发生故障的元件的故障时间，那么这可能不经济。相反，在固定的时间间隔内
Minitab软件运用培训(2天)
Minitab的运用培训课程 ●课程背景 MINITAB作为6sigma最佳工具软件，让复杂的统计技术在您的企业中变成广泛应用的工具。本课程内容设计兼顾对学员相关统计技术的巩固，同时结合六西格项目应用时的相关工具来讲授。学员不但会操作MINITAB，更重要的是在实施过程中如何选择合适工具与方法。 ●培训对象 本教程适用于那些直接负责数据收集、控制图构筑和监控、以及对产品和过程特性的测量作统计分析的人员，包括研发、工程、技术、质量、生产、项目以及对六西格玛感兴趣的所有人员。 ●培训条件 学员配合电脑分组学习。 参加培训企业最好明确希望解决那些问题，并在课前收集好相关数据：质量检验结果，SPC,MSA,DOE等数据，课程进行中老师将以企业的实际数据为例展开教学。 ●培训时间 2天，可根据客户要求增删培训内容，调整培训时间。 ●课程收获 1.掌握Minitab基本统技技术的操作方法。 2.进一步理解和掌握图表分析、过程能力分析、测量系统分析、试验设计以及统计过程控制SPC和QC 常见工具之应用。 3.能结合六西格项目和质量管理需要选择适用的统计工具。 4.掌握相关工具的minitab操作、数据和图形结果的分析与判定。 ●课程大纲 第一章变化的度量-初识Minitab 一.变化与变化的度量 二.总体与样本的统计量
三.中心趋势的度量-用Minitab来练习。 四.离散度的度量-用Minitab来练习。 五.正态分布-用Minitab来练习。 第二章Mintab软件基础介绍 一.Mintab 的系统要求 二.Minitab界面 三.工具栏的介绍 四.视窗结构 五.文件类型 六.数据类型 七.常用菜单与命令 八.操作便捷高效 九.数据与图形的对应 第三章Mintab软件的功能运用（计算功能、统计功能、绘制图表功能等） 一.使用计算器 二.数据类型的转换 三.数据的堆积 四.描述性统计及练习 五.正态概率图及练习 六.非正态数据的正态概率图及练习 七.箱线图及练习 八.时间趋势图及练习 第四章常用的过程能力衡量指标CPK和Z值 一.Cp介绍和练习 二.Cpk指标与Z值介绍和练习 三.过程能力指数与6σ原理 四.Minitab计算过程能力指数CPK与Z值 五.练习:Minitab计算CPK与Z值
可靠性数据收集与分析方法
可靠性数据收集与分析方法 【摘要】可靠性数据是开展可靠性工作的基础，是提高产品质量、改进使用和维修方法的重要资料，其对推进可靠性技术的发展起着重要作用。本文重点介绍了数据的来源、数据类型的分类、数据收集的要求及流程。 【关键词】可靠性数据收集;数据类型;完全数据;删失数据 Abstract：Reliability data is the basis of the work of reliability，which is the important information of improving the quality of product，ameliorating use and maintenance methods. It plays an important effect for the development of reliability technology. This essay introduces the source of the data，the sorts of the data type，the requirements and the flow of data collection. Key words：Reliability Data Collection;Data types;Complete Data ;Censored Data 前言 可靠性数据是系统可靠性设计、研究、分析、评定和改进的依据，数据收集、处理与分析则是一切可靠性工作的基础。对收集的可靠性数据进行严格的筛选，正确地分析处理，建立可靠性相关模型，真实地反映部件的失效规律，用于指导产品的可靠性设计、分析及评估。 可靠性数据处理及分析为可靠性设计和可靠性试验提供了基础，为可靠性管理提供了决策依据。可靠性数据分析可以定量评估车辆的可靠性，发现可靠性设计的薄弱环节，改进设计。有效的可靠性数据是开展可靠性、维修性、保障性分析的基础，是决策的依据。 可靠性工作贯穿于产品的设计、制造、使用、维修等全寿命周期历程，因而可靠性数据及其分析也伴随着产品寿命周期的各个阶段的可靠性工作而进行。可靠性数据分析是从数据的产生、收集到分析可靠性参数、寿命指标的综合过程。工程研制阶段的可靠性数据分析结果，可为产品的改进和定型提供科学的依据;生产阶段的可靠性数据分析结果，可为产品的设计和制造提供较权威的评价;使用阶段的可靠性数据分析结果，可以反映产品趋向成熟期或到达成熟期的可靠性水平，可为今后新产品的可靠性设计和改进原产品设计提供最有益的参考。 1.可靠性数据的来源 数据是可靠性分析和评估的基础，为进行产品的可靠性分析，首先进行可靠性数据收集，然后进行分析评价，为进一步提高产品的可靠性提供科学依据。 按可靠性数据的来源，可分为试验数据和现场数据。试验数据是在实验室中
Minitab统计分析(上)
Minitab统计分析(上） Minitab介绍 1.Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一； 2.相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的； 3.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6 Sigma的关系1.在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Sigma，并开始借助Minitab 使6 Sigma得以最大限度的发挥；2.6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；3.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 1.计算功能(1)计算器功能(2)生成数据功能(3) 概率分布功能(4)矩阵运算2.数据分析功能 (1)基本统计(2)回归分析(3)方差分析(4)实验设计分析(5)控制图(6)质量工 具(7)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。3.图形分析(1)直方图 (2)散布图(3)时间序列图(4)条形图(5)箱图(6)矩阵图(7)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1.由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；2.在两天的时间里，主要的课程内容安
排如下：Minitab界面和基本操作介绍 数据的生成(Make Random Data)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(Change Data Type)Select: 数据> 更改数据类型> 数字到文本数据类型的转换结果数据的堆栈（Stack&Unstack）Select: 数据> 堆叠> 列数据的堆栈结果数据块的堆栈(Stack Blocks)Select: 数据> 堆叠> 列的区组数据块的堆栈结果转置栏（Transpose Columns）Select: 数据> 转置列转置结果连接（Concatenate）Select: 数据> 合并连接结果编码（Code） Select: 数据> 编码>数字到文本编码结果Minitab 之常用图形QC手法常用的图形如下：(1)特性要因图(2)控制图(参见SPC部分)(3)柏拉图(4)散布图(5)直方图(6)时间序列图特性要因图练习输入表中Select: 统计> 质量工具> 因果填好各项需要的参数柏拉图练习输入数据Select: 统计> 质量工具> Pareto 图结果输出练习下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析散布图练习输入数据 Select: 图形> 散点图输入参数输出图形直方图练习输入数据