minitab常用图表解析
合集下载
BasicGraphs(Minitab基本图表)
箱形图(Boxplot)
比较样本分布特征和筛选异常点异常点Fra bibliotek上部触须
箱体
中位数值
下部触须
直方图(Histogram)
评估数据的
•形状 •中心 •延展性 •分布正态与否 •带有正态密度曲线 正态曲线
边际图(Marginal Plot)
评估两个变量之间的关系和分布
矩阵图(Matrix Plot)
显示两个变量之间的关系
打开工作表BATTERIES.MTW 从菜单选择Graph>Scatterplot 选择Simple
散点图(Scatterplot)
在Y variables中选择FlashRecov列 在X variables中选择VoltsAfter列
散点图(Scatterplot)
Minitab基本图表
图形探索
使用下面的表格来找出符合目标的最佳图形
目标... 使用...
.散点图(Scatter Plot)-显示两个变量之间的关系 .矩阵图(Matrix Plot)-同时显示多对变量之间的关系
评估成对变量之间的关系
.边际图(Marginal Plot)-类似于散点图，但是在图形边界 处增加了变量的柱状图，点图或者箱形图
点击Scale,选择Reference Lines标签 在Show Reference Lines for Y positions,输入5.25
散点图(Scatterplot)
常用图形选项
Scale:坐标轴，坐标点，网格线，参考线和百分点线 Labels:数据标签，标题和脚注 Data View:数据显示项目，包括拟合线 Multiple Graphs:多图形放置和分组变量 Data Options:过滤数据，处理丢失的数据值，按频率 数据列
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图形分析工具分析
例题： 您很关心公司生产的相机电池是否能够很好地满足顾客的需要。市场调查显示，如果两次放 电之间等待的时间超过 5.25 秒，顾客就会变得很不耐烦。 收集一组数据，来自两种不同配方的电池，检测剩余电压与放电等待时间的关系。
操作步骤： 1 打开工作表“电池数.MTW”。 2 选择图形 > 散点图。 3 选择含组，然后单击确定。 4 在 Y 变量下，输入放电恢复。在 X 变量下，输入放电后电压。 5 在用于分组的类别变量 (0-3) 中，输入公式表示。
4. 箱线图
例题：
您想要检验地毯产品的总体耐用性。地毯产品的样本放在四所住宅内，然后测量 60 天后的耐用性。创建一个箱线图 来检验耐用性得分的分布情况。
要查看 Q1、中位数、Q3、四 分位数间距、须线和 N 的精 确信息，请将光标悬停在箱 线图的任意部分。
解释结果
· · · · · 耐用性得分的中位数为 12.95。 四分位数间距为 10.575 到 17.24。 没有出现异常值。 间距为 7.03 到 22.5。 中位数上方较长的上部须线和较大的方框表明数据略呈正偏斜分布 - 分布的右尾长于左尾。
含组实例
您想要评估四款试验性地毯产品的耐用性。地毯产品的样本放在四所住宅内，然后测量 60 天后的耐用 性。创建带有中位数标签和颜色框的箱线图来检验每款地毯产品的耐用性分布。
解释结果 地毯 4 的耐用性中位数最高 (19.75)。但是，该产品同时也呈现出最大的变异性，四分位数间距为 9.855。此外，该分 布呈负向偏斜，其中至少一个耐用性测量值为 10 左右。 地毯 1 和 3 具有相近的耐用性中位数（分别为 13.52 和 12.895）。地毯 3 还呈现出最小的变异性，四分位数间距仅 为 2.8925。 地毯 2 的耐用性中位数仅为 8.625。该分布与地毯 1 的分布呈正向偏斜，四分位数间距约为 5-6。
6sigma工具Minitab常用图表汇总
Barbara F. Ryan President & CEO
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
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
如何使用Minitab A-Phase篇之六个图表分析
多变数图的分析目的:易於观察出数据间的组间变异.
注:●可使用Minitab指令拿掉异常资料组后再进行分析. (Manip>Subset Worksheet> 指令row that match>Condition 'Solt Code'=1) ●数据间必须组数相同才可进行分析. ●接受非数值性的数据当输入变数.
其它在Minitab的运用: 资料编码(连续输入变数转换属输入变数) 资料编码(连续输入变数转换属输入变数)
计算四分位之数值-1
ห้องสมุดไป่ตู้
计算四分位之数值-2
计算四分位之数值-3
还记得Q1,Q3及中位数吧!
进行编码-1
进行编码-2
使用得Q1,Q3及中位数将资料 分成四等分
编码结果
其它在Minitab的运用: 制程能力分析
数据常态检定-1
数据常态检定-2
数据常态检定-3
还记P>0.05才可算是 常态分配喔!
非常态数据 使用BOX-COX Transformation求Lambda值-1
使用BOX-COX Transformation求Lambda值-2
使用BOX-COX Transformation求Lambda值-3
A-Phase介绍的六个图表分析
三,主要效果图(Minitab指令位置)
(指令变数选取)
主要效果图的分析目的: 1.研究Noise.2.研究参数(组间变异).
A-Phase介绍的六个图表分析
四,交互作用图(Minitab指令位置)
(指令变数选取)
交互作用图的分析目的:观察因数之间是否有交互作用存在.
A-Phase介绍的六个图表分析
一,边际图(Minitab指令位置)
Minitab质量分析图表
因果图 测量
度 确 准
材料
合金 微米 显微镜
指
人员
班次 主管人
者 导 验 检
凝聚 湿度 %
件 条
滑润剂 供应商
培训
表面缺陷
指 者 导 验 检
刹车 接触 角度
速度 车床
位
环境
方法
机器
因果图，添加子分支
• 在使用因果绘制完整图的示例中，您生成了因果（鱼骨） 图来帮助确定表面瑕疵的原因。现在，您决定向此图中添 加子分支，以帮助弄清可能导致表面瑕疵的因素。以下示 例说明如何向完整的因果图中添加子分支。 1 打开文件“表面缺陷.MTW”。 2 选择统计 > 质量工具 > 因果。 3 在原因下，为 1-6 行选择在列中。 4 在 1 到 6 行中分别输入人员、机器、材料、方法、 测量和环境。 5 在效应中，键入表面瑕疵。单击确定。 6 选择编辑器 > 图形选项。 7 在第 1 行中，单击子。 8 在第 1 行中的原因下，键入 A B。 9 在第 2 行的原因下，键入 Jones Smith 最佳。 单击确定。 10 在第 6 行的原因下，键入湿度温度。单击子。 11 在第 1 行的原因下，键入高 低。 12 在第 2 行的原因下，键入高 低。 13 在每个对话框中单击确定。
因果图
• • • • • • 空白因果图
包含空分支的因果图
因果图
测量 材料 人员
A B
班次
完整因果图
准 度 确 件 条
微米 显微IT SM
滑润剂
主管人
指 者 导 验 检
供应商
培训 运算符
表面缺陷
导 指
刹车
检
者
Minitab统计分析课件
60.5
61.6
62.5
61.1
61.0
61.4
15
60.1
60.8
61.0
61.1
60.8
61.5
61.7
60.5
Select: Gragh> Histogram
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.
输入新工作表和注解的位置
数据块的堆栈结果
转置栏（Transpose Columns）
Select: Data > Transpose Columns
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: Data > Concatenate
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
7.78
0.37
0.37
辊印
2.44
0.12
0.48
污染
2.27
0.11
0.59
划伤
2.22
0.11
0.70
线形裂纹
1.97
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
61.6
62.5
61.1
61.0
61.4
15
60.1
60.8
61.0
61.1
60.8
61.5
61.7
60.5
Select: Gragh> Histogram
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.
输入新工作表和注解的位置
数据块的堆栈结果
转置栏（Transpose Columns）
Select: Data > Transpose Columns
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: Data > Concatenate
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
7.78
0.37
0.37
辊印
2.44
0.12
0.48
污染
2.27
0.11
0.59
划伤
2.22
0.11
0.70
线形裂纹
1.97
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
minitab常用图表解析
170以下占比 0.04% 0.11% 0.18% 0.05% 0.04% 0.06%
205以上占比 0.00% 0.11% 0.35% 0.05% 0.00% 0.00%
主轮时间 0 40 90 130 200 248
备注：散布图中两组变量的对应数至少在30个以上，最好50个，100个最佳。 此为示例。
常用工具栏和菜单栏
根据输入的格式丌同会显 示丌同的数列类型
柏拉图的使用
柏拉图主要用于分析，发现主要问题。
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
1. 数据录入表格内（手动输入或者粘貼的方式）
2. 选择柏拉图选项，并在弹出的对话框进行选择。
C2-T列 C3列
更深入的分析可以考虑制程能力分析。
正态分布图的使用
正态分布图的主要用于判定数组的集中性、均匀性，并综合评价其的能力水平。 我们一般用CPK值来评价过程的制程能力。 Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之
3. 生成图形并进行分析。
前三项不良为D级+破片、边缘、线痕，提供改善方向。
因果图的使用
因果图主要头脑风暴法找出可能的原因，进行改善。 例：以切片的掉片、掉棒为例。 数据组： 人
胶水配比出错
机
设备抖动严重
料
砂切割力弱，切 割深度丌均匀
法
切割深度过深
环
粘晶房温湿度超 标
胶层偏厚
晶棒、玻璃板表 面没有擦拭干净
砂浆冷却水异常， 胶水里存在异物 冷却效果差，切 割温度过高
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
进 化 能 源，定 义 未 来
晶科能源有限公司
Minitab常用图表解析
硅片技术部 高敏
2
什么是Minitab？
Minitab = Mini + Tabulator = 小型 + 计算机
Six-singma的D-M-A-I-C各阶段的常用工具。
Minitab界面
3. 生成图形并进行分析。
前三项不良为D级+破片、边缘、线痕，提供改善方向。
因果图的使用
因果图主要头脑风暴法找出可能的原因，进行改善。 例：以切片的掉片、掉棒为例。 数据组： 人
胶水配比出错
机
设备抖动严重
料
砂切割力弱，切 割深度丌均匀
法
切割深度过深
环
粘晶房温湿度超 标
胶层偏厚
晶棒、玻璃板表 面没有擦拭干净
数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义；
其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图 则是分开排列；
最后，条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据。
1. 以主轮的中心厚度为例
合计120个数据量
2. 选择直方图并做选项选择
3. 生成图形
c. 弱正相关
d. 弱负相关 e. 不相关 f. 曲线相关 当不知道两个因素之间的关系或两个因素之间关系在认识上比较模糊而需要对 这两个因素之间的关系进行调查和确认时，可以通过散布图来确认二者之间的 关系。
例：以主轮寿① ② ③ ④ ⑤ ⑥
TTV占比 1.20% 0.00% 0.11% 0.00% 0.00% 0.00%
常用工具栏和菜单栏
根据输入的格式丌同会显 示丌同的数列类型
柏拉图的使用
柏拉图主要用于分析，发现主要问题。
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
1. 数据录入表格内（手动输入或者粘貼的方式）
2. 选择柏拉图选项，并在弹出的对话框进行选择。
C2-T列 C3列
更深入的分析可以考虑制程能力分析。
正态分布图的使用
正态分布图的主要用于判定数组的集中性、均匀性，并综合评价其的能力水平。 我们一般用CPK值来评价过程的制程能力。 Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之
170以下占比 0.04% 0.11% 0.18% 0.05% 0.04% 0.06%
205以上占比 0.00% 0.11% 0.35% 0.05% 0.00% 0.00%
主轮时间 0 40 90 130 200 248
备注：散布图中两组变量的对应数至少在30个以上，最好50个，100个最佳。 此为示例。
1. 以主轮的中心厚度为例（之前的数据），检测其是否为正态分布
2. 输出检验结果
3. 选择正态分布，并在弹出的对话框进行选择
4. 输出图形
CPK=0.14，不满足要求，需要立即改进。
箱线图的使用
箱线图是通过数据的五个统计量来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据 是否具有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于几个样本的对比。
和箱线图的分布有很大的区别，这个相对更接近与整体的情况。
Notes: Information presented hereby is subject to change without further notice.
1. 以硅片厚度的TTV为例，先输入两组数据
各选择50个TTV数据
2. 选择箱线图，在弹出的对话框里进行选择
3. 输出图形
可以看到样本1的集中情况较好，TTV比样本2的要低。
区间图的使用
区间图要引入一个概念：置信区间，一般的区间图默认的是95%的置信区间。 统计上说法是按95%估计，总体参数所在的可能范围。 通常, 置信区间具有附加的不确定性: 估计值 ± 误差幅度。 例：我们采用箱线图里的样本1作为数据组
砂浆冷却水异常， 胶水里存在异物 冷却效果差，切 割温度过高
粘胶的胶水
异丙醇直接处理 拼接缝的残胶
1. 数据录入表格内，并选择因果图
2. 在弹出的对话框里进行操作
3. 生成图表
散布图的使用
散布图是用非数学的方式来辨认某现象的测量值与可能原因因素之间的关系。 主要的关系有以下几种： a. 强正相关（体积和重量）； b. 强负相关（切割液的温度和粘度）；
1. 数据录入表格内，并选择散布图（这里只选择厚薄片）
2. 在弹出的对话框里进行操作
可以选择不同的 表现形式
3. 生成图形
主轮寿命与厚薄片的发生没有相关性。
直方图的使用
直方图和条形图的区别：
首先，条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则 是固定的； 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频
A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良 能力良好，状态稳定 B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险， C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能力 D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改设计制程
晶科能源有限公司
Minitab常用图表解析
硅片技术部 高敏
2
什么是Minitab？
Minitab = Mini + Tabulator = 小型 + 计算机
Six-singma的D-M-A-I-C各阶段的常用工具。
Minitab界面
3. 生成图形并进行分析。
前三项不良为D级+破片、边缘、线痕，提供改善方向。
因果图的使用
因果图主要头脑风暴法找出可能的原因，进行改善。 例：以切片的掉片、掉棒为例。 数据组： 人
胶水配比出错
机
设备抖动严重
料
砂切割力弱，切 割深度丌均匀
法
切割深度过深
环
粘晶房温湿度超 标
胶层偏厚
晶棒、玻璃板表 面没有擦拭干净
数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义；
其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图 则是分开排列；
最后，条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据。
1. 以主轮的中心厚度为例
合计120个数据量
2. 选择直方图并做选项选择
3. 生成图形
c. 弱正相关
d. 弱负相关 e. 不相关 f. 曲线相关 当不知道两个因素之间的关系或两个因素之间关系在认识上比较模糊而需要对 这两个因素之间的关系进行调查和确认时，可以通过散布图来确认二者之间的 关系。
例：以主轮寿① ② ③ ④ ⑤ ⑥
TTV占比 1.20% 0.00% 0.11% 0.00% 0.00% 0.00%
常用工具栏和菜单栏
根据输入的格式丌同会显 示丌同的数列类型
柏拉图的使用
柏拉图主要用于分析，发现主要问题。
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
1. 数据录入表格内（手动输入或者粘貼的方式）
2. 选择柏拉图选项，并在弹出的对话框进行选择。
C2-T列 C3列
更深入的分析可以考虑制程能力分析。
正态分布图的使用
正态分布图的主要用于判定数组的集中性、均匀性，并综合评价其的能力水平。 我们一般用CPK值来评价过程的制程能力。 Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之
170以下占比 0.04% 0.11% 0.18% 0.05% 0.04% 0.06%
205以上占比 0.00% 0.11% 0.35% 0.05% 0.00% 0.00%
主轮时间 0 40 90 130 200 248
备注：散布图中两组变量的对应数至少在30个以上，最好50个，100个最佳。 此为示例。
1. 以主轮的中心厚度为例（之前的数据），检测其是否为正态分布
2. 输出检验结果
3. 选择正态分布，并在弹出的对话框进行选择
4. 输出图形
CPK=0.14，不满足要求，需要立即改进。
箱线图的使用
箱线图是通过数据的五个统计量来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据 是否具有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于几个样本的对比。
和箱线图的分布有很大的区别，这个相对更接近与整体的情况。
Notes: Information presented hereby is subject to change without further notice.
1. 以硅片厚度的TTV为例，先输入两组数据
各选择50个TTV数据
2. 选择箱线图，在弹出的对话框里进行选择
3. 输出图形
可以看到样本1的集中情况较好，TTV比样本2的要低。
区间图的使用
区间图要引入一个概念：置信区间，一般的区间图默认的是95%的置信区间。 统计上说法是按95%估计，总体参数所在的可能范围。 通常, 置信区间具有附加的不确定性: 估计值 ± 误差幅度。 例：我们采用箱线图里的样本1作为数据组
砂浆冷却水异常， 胶水里存在异物 冷却效果差，切 割温度过高
粘胶的胶水
异丙醇直接处理 拼接缝的残胶
1. 数据录入表格内，并选择因果图
2. 在弹出的对话框里进行操作
3. 生成图表
散布图的使用
散布图是用非数学的方式来辨认某现象的测量值与可能原因因素之间的关系。 主要的关系有以下几种： a. 强正相关（体积和重量）； b. 强负相关（切割液的温度和粘度）；
1. 数据录入表格内，并选择散布图（这里只选择厚薄片）
2. 在弹出的对话框里进行操作
可以选择不同的 表现形式
3. 生成图形
主轮寿命与厚薄片的发生没有相关性。
直方图的使用
直方图和条形图的区别：
首先，条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则 是固定的； 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频
A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良 能力良好，状态稳定 B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险， C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能力 D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改设计制程