6σ內(nèi)訓(xùn)系列-minitab實(shí)操

1,Minitab實(shí)操,2,目錄,Mitab介紹,計(jì)算功能,圖形功能,數(shù)據(jù)分析功能,1,2,3,4,BreadPPT,Minitab介紹,BreadPPT,Minitab與6Sigma的關(guān)系,BreadPPT,5,BreadPPT,Minitab與角色的掌握程度,Minitab界面和基本操作介紹,主菜單,會(huì)話:分析結(jié)果輸出窗口,工作表:輸入數(shù)據(jù)的窗口每一列的名字可以寫在最前面的列每一列的數(shù)據(jù)性質(zhì)是一致的,Minitab工具欄的介紹,打開文件,保存文件,打印窗口,剪切,復(fù)制,粘貼,恢復(fù),插入單元格,插入行,插入列,移動(dòng)列,剪切單元格,最后一次對(duì)話框,程序窗口,上一次記憶刷,下一次記憶刷,數(shù)據(jù)窗口,管理圖形,撤銷,幫助,關(guān)閉圖形,Minitab的功能,基本統(tǒng)計(jì)回歸分析方差分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)分析控制圖質(zhì)量工具多變量分析,直方圖散布圖時(shí)間序列圖條形圖箱圖矩陣圖輪廓圖.,計(jì)算器功能生成數(shù)據(jù)功能概率分布功能矩陣運(yùn)算,數(shù)據(jù)分析功能,圖形分析,計(jì)算功能,BreadPPT,計(jì)算功能,9,計(jì)算功能,10,實(shí)例：隨機(jī)生成正態(tài)數(shù)據(jù),1,2,3,4,5,6,計(jì)算功能,11,實(shí)例：累積概率計(jì)算，3030光通量平均值20，標(biāo)準(zhǔn)差為1，求該分布中光通量小于19的概率。,1,累積分布函數(shù)正態(tài)分布，平均值=20和標(biāo)準(zhǔn)差=1xP(X=x)190.158655,計(jì)算功能,12,實(shí)例：逆累積概率計(jì)算，3030光通量平均值20，標(biāo)準(zhǔn)差為1，求該分布中累積面積等于10%處對(duì)應(yīng)的光通量值。,1,逆累積分布函數(shù)正態(tài)分布，平均值=20和標(biāo)準(zhǔn)差=1P(X=x)x0.118.7184,圖形功能,13,圖形功能,14,直方圖：通過觀察圖的形狀，判斷生產(chǎn)過程是否穩(wěn)定，預(yù)測生產(chǎn)過程的質(zhì)量。,1,總體分布正態(tài)趨勢，數(shù)據(jù)分布良好，沒有出現(xiàn)明顯的偏態(tài)，傾斜。,1,2,3,4,5,圖形功能,15,柏拉圖：按重要順序顯示出每個(gè)質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目對(duì)整個(gè)質(zhì)量問題的作用，識(shí)別進(jìn)行質(zhì)量改進(jìn)的機(jī)會(huì),累積80%比例的不良分別為、臟污、粘膠、溢膠，崩邊，為本次的改善重點(diǎn)項(xiàng),1,2,3,5,4,實(shí)例：3030系列直通率持續(xù)低迷，QE欲找出影響良率的主要不良項(xiàng)及影響程度,圖形功能,16,魚骨圖：是一種發(fā)現(xiàn)問題“根本原因”的分析方法，為問題型、原因型及對(duì)策型魚骨圖等幾類,1,2,3,3,4,實(shí)例：經(jīng)過數(shù)據(jù)收集及分析，切偏為主要影響直通率的不良項(xiàng)，工程師欲分析造成切偏不良的根本原因,圖形功能,17,散布圖：是用來表示一組成對(duì)的數(shù)據(jù)之間是否有相關(guān)性的一種圖表。,3,3,膠量與膠厚呈正相關(guān),1,2,4,圖形功能,18,散布圖：分布形態(tài),圖形功能,19,管制圖：,請(qǐng)參考SPC管制圖課程,數(shù)據(jù)分析,20,對(duì)制程的輸入輸出資料進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)分析,21,圖形化匯總：,1,實(shí)例：編帶工程師想檢查5050R9數(shù)據(jù)的分布及是否存在異常值,2,3,受異常值影響，數(shù)據(jù)似乎不服從正態(tài)分布，通過箱先圖可看出，存在多個(gè)異常值。,雙樣本T檢驗(yàn)和置信區(qū)間:R9,階段R9雙樣本T平均值階段N平均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤變更后67312.941.190.046變更前53213.031.200.052差值=mu(變更后)-mu(變更前)差值估計(jì):-0.0873差值的95%置信區(qū)間:(-0.2231,0.0484)差值=0(與)的T檢驗(yàn):T值=-1.26P值=0.207自由度=1135,數(shù)據(jù)分析,假設(shè)檢驗(yàn)：比較倆個(gè)樣本之間是否存在差異。,1,實(shí)例：采購新開發(fā)了一家熒光粉供應(yīng)商，工程師想知道，變更后的熒光粉R9是否與現(xiàn)制程使用的存在差異。,2,3,P值0.05，表明更換供應(yīng)商后對(duì)R9沒有明顯的影響。,相關(guān):膠量,膠厚膠量和膠厚的Pearson相關(guān)系數(shù)=0.647P值=0.00,數(shù)據(jù)分析,相關(guān)：計(jì)算數(shù)據(jù)來量化說明相關(guān)性,1,實(shí)例：散布圖實(shí)例延伸，計(jì)算相關(guān)性系數(shù),2,3,P值=0，Pearson=0.647，有足夠的證據(jù)顯示膠量與膠厚存在中度正相關(guān)的關(guān)系,|XY|0.8時(shí)稱為高度相關(guān)；當(dāng)|XY|0.3時(shí)稱為低度相關(guān)；其它時(shí)候?yàn)橹卸认嚓P(guān)。,數(shù)據(jù)分析,正態(tài)性檢驗(yàn)：用來檢查數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布,1,實(shí)例：分光工程師想知道EMC3030RA的數(shù)據(jù)是否處于正態(tài)分布。,2,3,P值0.05，表明數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，需要了解是什么原因?qū)е碌摹?回歸分析:命中率與粉1,粉2,粉3回歸方程為命中率=1.33+0.00996粉1+0.0321粉2-0.124粉3自變量系數(shù)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤TP常量1.33480.34633.850.001粉10.0099570.0063621.560.130粉20.0321490.0050456.370.000粉3-0.1242250.009789-12.690.000S=0.0450424R-Sq=87.3%R-Sq（調(diào)整）=85.8%PRESS=0.0883671R-Sq（預(yù)測）=77.85%方差分析來源自由度SSMSFP回歸30.348150.1160557.200.000殘差誤差250.050720.00203合計(jì)280.39887,數(shù)據(jù)分析,回歸分析：確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,1,1.方差分析表中的p值(0.000)顯示此回歸過程估計(jì)的模型在a水平為0.05時(shí)具有顯著性。這表明至少有一個(gè)系數(shù)不為零。2.由于預(yù)測的R2值與R2以及調(diào)整的R2值都很接近，因此模型似乎并沒有過度擬合而且具有足夠的預(yù)測能力。3.粉2和粉3的p值均為0.000，這說明只有變量粉2和粉3的模型可能更合適。,2,3,實(shí)例：配膠工程師想知道新膠水的靶點(diǎn)命中率是否可以通過三種粉的含量來預(yù)測。,數(shù)據(jù)分析,能力分析（六合一）：分析數(shù)據(jù)能力,2,實(shí)例：配膠工程師想知道新膠水的R9能力如何。,數(shù)據(jù)分析,能力分析（六合一）：分析數(shù)據(jù)能力,結(jié)果解釋：1.X-Bar圖顯示過程受控，沒有出現(xiàn)失控的數(shù)字。2.直方圖顯示擬合良好，數(shù)據(jù)均落入規(guī)格內(nèi)。3.正態(tài)概率圖P=0.21，說明數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。4.子組運(yùn)行圖點(diǎn)子隨機(jī)散落，無明顯規(guī)律性。5.Cp