minitab过程能力分析图制作
过程能力统计和控制图(minitab)
数据正态检验
• Normal probability plots are a graphical technique to determine if a distribution is normally distributed • Stat Basic Stats Normality Test • Select “Normal” as Variable
4
平均值管理图
5
38.80
[ Control ]
你若显示±3σ ，选择S Limits
选择OK后 Minitab输出如下表：
Xbar-R Chart of heigth of wave guide
U C L=38.80651 38.78
注
Sample Mean
_ _ X=38.77267
38.76
数据正态检验
• 在变量处 选择 左边的 “C1 Position”数据，正态性检验选择“AndersonDarling”
数据正态检验
数据正态检验
P value > 0.05 the data is normal
过程能力分析
过程能力分析
• 在单列处 选择 左边的 “C1 Distance 25”数据，子组大小选择“5”（具体根据 子组实际的数量选择）；规格上限和规范下限根据实际的特性选择
过程能力分析
数据描述性统计
数据运行图
控制图
平均值管理图
3
[ Control ]
对话框输出以下信息
注：若你的数据如下，请选择 Observations for a subgroup are in one Row of columns
输入数据栏，要求子组数在25个以上 选择Xbar R Options 输入一子组容量或子组指示栏，一般为5 5 选择Tests，选中所有空白框
minitab过程能力分析图制作
2
过程能力分析分类
计量型
-------表现为正态概率和非正态概率分布型，是一组连续性数据
计数型
-------表现为Poisson（泊松）计数型和二次（元）型，依次形成缺 陷数U图为基础的报告和不良数P图为基础的报告，是各自独立的 一组数据
3
过程能力分析------计量型
例题：我们研究一个冲压件孔直径是否符合规定要求（规定值 f10+0.1/0，满足客户Ppk≥1.33要求。
13
过程能力分析------计数型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“二项B“。
14
过程能力分析------计数型
Step3. 出现的”能力分析（二项分布）“工具栏内，在”缺陷 数“，双击”C3“，输入“不合格数”；在”实际样本量） “中双击”C2“，输入“数量”；单击”选项“。
10
过程能力分析------计量型
Step7. 报告分析（略）
11
过程能力分析------计数型
例题：我们研究11月份焊接件生产和检查数量。从发现的不合格数 ，来探讨焊接件的过程能力。
12
过程能力分析------计数型
Step1. 我们将一个月1-30日采集的数据输入工作表
连续输入1日-30日的数据
4
过程能力分析------计量型
Step1. 按要求测量得到一组数据后，输入工作表
连续输入60个数据
5
过程能力分析------计量型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“”正态“。
6
过程能力分析------计量型
Step3. 出现的”能力分析（正态分布）“工具栏内，在”单列“中双 击”C2“，填入”实测值“；在”子组大小（Z）“中输入”5“ ；在”规格下限“中输入10；在”规格上限“中输入10.1，单击 ”确定“。
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
过程能力分析minitab版
过程能力概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。
你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。
在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。
你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。
你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。
过程指数是评价过程能力的一个简单方法。
因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。
一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。
你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)⏹很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⏹二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。
在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。
例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。
使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。
举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。
这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。
类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。
在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。
如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。
这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不同的概率模型。
过程能力(minitab教程)
在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程 能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。你可以将过程变差的宽度与规格界 限的差距进行对比来片段过程能力。 在评价其能力之前， 过程应该处于控制状态， 否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。 你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力， 这些图形可以帮助你评价 数据的分布并验证过程是否受控。你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过 程变差的比值。过程指数是评价过程能力的一个简单方法。因为它们无单位， 你 可以用能力统计量来比较不同的过程。 一、选择能力命令（ Choosing a capability command ） Minitab 提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布 来选择适当的命令。你可以为以下几个方面进行能力分析： � 正态或 Weibull 概率模型( 适合于测量数据) � 很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据 � 二项分布或泊松概率分布模型 (适合于属性数据或计数数据) 注： 如果你的数据倾斜严重，你可以利用 Box-Cox 转换或使用 Weibull 概率 模型。 在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。例如： Minitab 提供基于正 态和 Weibull 概率模型的能力分析。使用正态概率模型的命令提供更完整的一系 列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数 据。举例来说， Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的 PPM。这些 统计量的结实依赖于两个假设： 数据来自于稳定的过程， 且近似服从的正态分布。 类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用 Weibull 分布模型计算 PPM 。在两种 情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。 如果数据倾斜严重， 基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做 比较差的统计。这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不 同的概率模型。 在 Minitab 中， 你可以用 “Box-Cox power transformation ” 或 Weibull 概率模型。Non-normal data 对这两个模型进行了比较。 如 果 你 怀 疑 过 程 具 有 较 明 显 的 组 间 变 差 ， 使 用 Capability Analysis (Between/Within) 或 Capability Sixpack (Between/Within) 。子组内部的随机误差之 上，子组数据可能还有子组之间的随机变差。对子组变差的两个来源的理解可以 为 过 程 潜 在 能 力 提 供 更 实 际 的 估 计 。 Capability Analysis (Between/Within) 和 Capability Sixpack (Between/Within) 计算了组间和组内标准差，然后再估计长期 的标准差。 Minitab 还为属性数据和计数数据进行能力分析，基于二项分布和泊松概率 模型。例如：产品可以根据标准判定为合格和不合格( 使用 Capability Analysis (Binomial)). 。 你 还 可 以 根 据 缺 陷 的 数 量 进 行 分 类 ( 使 用 Capability Analysis
minitab过程能力分析图制作
精品课件
10
过程能力分析------计量型
Step7. 报告分析（略）
精品课件
11
过程能力分析------计数型
例题：我们研究11月份焊接件生产和检查数量。从发现的不合格数 ，来探讨焊接件的过程能力。
精品课件
12
过程能力分析------计数型
Step1. 我们将一个月1-30日采集的数据输入工作表
连续输入1日-30日的数据
精品课件
13
过程能力分析------计数型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“二项B“。
精品课件
14
过程能力分析------计数型
Step3. 出现的”能力分析（二项分布）“工具栏内，在”缺陷 数“，双击”C3“，输入“不合格数”；在”实际样本量） “中双击”C2“，输入“数量”；单击”选项“。
精品课件
15
过程能力分析------计数型
Step4. 出现的”能力分析（二项分布）选项“工具栏内，在” 标题“中，输入“2014年11月份焊接过程能力分析报告”； 单击”确定“。
精品课件
16
过程能力分析------计数型
Step5. 图表报告生成。
精品课件
17
过程能力分析------计数型
Step6. 报告分析（略）
精品课件
4
过程能力分析------计量型
Step1. 按要求测量得到一组数据后，输入工作表
连续输入60个数据
精品课件
5
过程能力分析------计量型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“”正态“。
精品课件
6
过程能力分析------计量型
Minitab教程-过程能力分析
目
CONTENCT
录
• 引言 • Minitab软件简介 • 过程能力分析基本概念 • Minitab软件进行过程能力分析的
步骤 • 案例分析 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
02
01
03
过程能力分析是质量管理中的重要工具，用于评估生 产过程中的稳定性和能力。
通过过程能力分析，可以了解生产过程的性能，识别 潜在的问题和改进机会。
根据收集的数据计算规格范围和标准差。
分析结果
根据过程能力指数判断过程能力是否满足要 求。
过程能力分析的注意事项
数据来源要可靠
收集的数据应来自实际生产过程，且数据量要足够 大，以保证结果的准确性。
规格范围要合理
规格范围的设定应符合产品要求和市场需求，不能 过高或过低。
考虑特殊原因的影响
在计算过程能力指数时，应考虑特殊原因对数据的 影响，以避免误判。
本教程将介绍如何使用Minitab软件进行过程能力分 析，帮助用户更好地理解和应用这一工具。
过程能力分析的重要性
过程能力分析有助于确保产品 质量的稳定性和一致性，提高 客户满意度。
通过过程能力分析，可以确定 生产过程的最佳参数和操作条 件，降低生产成本。
过程能力分析还可以帮助企业 识别潜在的风险和问题，及时 采取措施进行改进和预防。
展望
随着科技的不断发展， 质量管理的要求也在不 断提高。
未来，过程能力分析将 更加注重智能化和自动 化，以提高分析效率和 准确性。
Minitab软件将继续发 挥重要作用，为质量管 理提供更加全面和强大 的支持。
未来，我们期望看到更 多关于过程能力分析的 研究和应用，以推动质 量管理领域的进步和发 展。
过程能力分析minitab版
过程能力概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。
你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。
在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。
你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。
你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。
过程指数是评价过程能力的一个简单方法。
因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。
一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。
你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)⏹很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⏹二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。
在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。
例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。
使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。
举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。
这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。
类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。
在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。
如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。
这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不同的概率模型。
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过程能力分析------计量型
Step7. 报告分析（略）
11
过程能力分析------计数型
例题：我们研究11月份焊接件生产和检查数量。从发现的不合格数 ，来探讨焊接件的过程能力。
12
过程能力分析------计数型
Step1. 我们将一个月1-30日采集的数据输入工作表
连续输入1日-30日的数据
2
过程能力分析分类
计量型
-------表现为正态概率和非正态概率分布型，是一组连续性数据
计数型
-------表现为Poisson（泊松）计数型和二次（元）型，依次形成缺陷 数U图为基础的报告和不良数P图为基础的报告，是各自独立的一 组数据
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过程能力分析------计量型
例题：我们研究一个冲压件孔直径是否符合规定要求（规定值 f10+0.1/0，满足客户Ppk≥1.33要求。
18
结语
请大家阅读此培训教材同时，查看MINITAB中“帮助”，将 获得有益的帮助。
19
结束语
谢谢！
20
15
过程能力分析------计数型
Step4. 出现的”能力分析（二项分布）选项“工具栏内，在” 标题“中，输入“2014年11月份焊接过程能力分析报告”； 单击”确定“。
16
过程能力分析------计数型
Step5. 图表报告生成。
17
过程能力分析------计数型
Step6. 报告分析（略）
7
过程能力分析------计量型
Step4. 出现的”能力分析（正态分布）选项“工具栏内，在”目标（ 添加Cpm到表格）栏内输入”9.9“单击”确定“。
8
过程能力分析------计量型
Step5. 形成能力报告。
9
过程能力分析------计量型
Step6. 点击菜单栏”文件“，保存项目或将项目另存为。注意保存的 文件名后缀”.MPJ“不得删除。
4
过程能力分析------计量型
Step1. 按要求测量得到一组数据后，输入工作表
连续输入60个数据
5
过程能力分析------计量型来自Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“”正态“。
6
过程能力分析------计量型
Step3. 出现的”能力分析（正态分布）“工具栏内，在”单列“中双 击”C2“，填入”实测值“；在”子组大小（Z）“中输入”5“ ；在”规格下限“中输入10；在”规格上限“中输入10.1，单击 ”确定“。
13
过程能力分析------计数型
Step2. 点击“统计”--“质量工具”--“能力分析”--“二项B“。
14
过程能力分析------计数型
Step3. 出现的”能力分析（二项分布）“工具栏内，在”缺陷 数“，双击”C3“，输入“不合格数”；在”实际样本量） “中双击”C2“，输入“数量”；单击”选项“。
MINITAB过程能力分析图制作
过程能力概述
什么是过程能力
----------过程处于统计受控状态下（稳定生产），过程特性满足规定 要求的能力。
----------过程特性，往往表现为具体的计量型或计数型指标。 ---------规定要求，往往表现为实际尺寸在标准偏差范围的波动，是否
符合要求或通过、不通过，符合不符合，合格与不合格