MINITAB使用手冊(cè)(doc 71頁(yè)).doc

1、MINITAB使用手冊(cè)本手冊(cè)主要介紹如何使用MINITAB，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析手法以推動(dòng)Six Sigma 的MAIC方案改善步驟。以下我們就MAIC各階段的重點(diǎn)及MINITAB所提供的相關(guān)應(yīng)用工具逐步說(shuō)明。所謂MAIC是指測(cè)量（Measure）、分析（Analyze）、改善（Improve）與控制（Control）四個(gè)階段，分別解釋如下：測(cè)量：確認(rèn)測(cè)量系統(tǒng)能正確地測(cè)量目前過(guò)程與流程的績(jī)效水平。分析：找出造成過(guò)程績(jī)效變異的關(guān)鍵變數(shù)及其影響程度。改善：改善造成過(guò)程績(jī)效變異的關(guān)鍵變數(shù)，以改善過(guò)程、流程績(jī)效水平?？刂疲壕S持改善成果，并標(biāo)準(zhǔn)化、文件化以防止再發(fā)生。MINITAB 在Six Sigma各個(gè)階段

2、使用工具說(shuō)明:一、測(cè)量階段使用工具測(cè)量系統(tǒng)分析（MSA: Measurement System Analysis）；二、 過(guò)程數(shù)據(jù)的收集與分析階段使用工具如下：1、 原因分析：-特性要因圖（Cause-and-Effect Diagram）2、 穩(wěn)定性分析：推移圖（Run Chart）控制圖（Control Chart）3、 過(guò)程能力分析：常態(tài)分配的檢定（Normal Probability Plot）對(duì)稱圖（Symmetry Plot）過(guò)程能力指數(shù)：Cpk(Cpk越好，過(guò)程能力越好，Target: Cpk1.33)4、 一維與三維（One & Three-Dimensional）圖形分析點(diǎn)圖

3、（Dot Plot）箱形圖（Box and Whisker Plots）直方圖（Histogram）3D圖（3D Plot）5、 輸入?yún)?shù)/輸出品質(zhì)特性數(shù)據(jù)分析：柏拉圖（Pareto Plot）散布圖（Scatter Diagram）邊際圖（Marginal Plot）矩陣圖（Matrix Plot）等高線圖（Contour Plot）6、 數(shù)據(jù)分配形態(tài)、差異、相關(guān)性分析工具：-決定過(guò)程數(shù)據(jù)的分配形態(tài)及分布（敘述統(tǒng)計(jì)：Display Descriptive Statistics）-決定過(guò)程平均值與我們標(biāo)準(zhǔn)值的目標(biāo)值是否相同？（1-Sample Z；1-Sample t）-決定兩個(gè)過(guò)程或更多過(guò)程

4、之間的平均值是否相同？（兩個(gè)過(guò)程的比較使用2-Sample t or Paired t, 2者以上或更多之間的比較使用1-Way ANOVA）-決定兩組資料的變異數(shù)彼此之間是否相同？（2 Variance）-決定新零件或新原料制程產(chǎn)品不良率是否與原先的相同？（1-Proportion；2-Proportion）-決定兩者或更多變數(shù)之間是否有關(guān)聯(lián)？（Linear Regression Analysis Correlation）7、 變異數(shù)成分分析多變數(shù)圖（Multi Vari Chart）二因子變異數(shù)分析（2-Way ANOVA）三、 改善階段使用工具實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE: Design of Ex

5、periments）四、 控制階段使用工具如下：統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制（SPC： Statistical Process Control）過(guò)程能力分析（Process Capability Analysis）,確認(rèn)過(guò)程能力是否能穩(wěn)定的符合規(guī)格及不良率。MINITAB統(tǒng)計(jì)工具介紹一、 量測(cè)系統(tǒng)分析任何時(shí)候進(jìn)行一個(gè)過(guò)程的數(shù)據(jù)的測(cè)量，都會(huì)發(fā)現(xiàn)變異（誤差）的存在，這些變異主要來(lái)自于兩部分任何過(guò)程所產(chǎn)出的零件之間一定都會(huì)有差異；測(cè)量方法本身引起的變異。因此就算重復(fù)測(cè)量同一個(gè)物件，不一定會(huì)得到相同的結(jié)果。統(tǒng)計(jì)過(guò)程管制SPC重在研究Part to Part(部件與部件間)的變異，而且盡可能將變異降到最小以達(dá)到產(chǎn)品一致

6、的目標(biāo)。但是在進(jìn)行任何SPC的分析之前，我們應(yīng)該檢查所觀察到的變異是否有偏高的誤差是因測(cè)量系統(tǒng)所引起的。過(guò)程開(kāi)發(fā)中的每一個(gè)流程都是根據(jù)過(guò)程所測(cè)量到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)/圖形分析所得到的結(jié)果，來(lái)判斷過(guò)程能力是否符合工程規(guī)格，然后進(jìn)行設(shè)備調(diào)整與過(guò)程改善的。但是大部分的數(shù)據(jù)都是經(jīng)由測(cè)量?jī)x器設(shè)備得到，測(cè)量數(shù)據(jù)品質(zhì)的好壞和測(cè)量系統(tǒng)是否處在一個(gè)穩(wěn)定的狀況下有關(guān)。測(cè)量數(shù)值品質(zhì)的衡量指標(biāo)主要有偏差（Bias）和變異（Variation），偏差是指偏離標(biāo)準(zhǔn)值的程度，而變異則是指數(shù)據(jù)的分布擴(kuò)算程度。如果測(cè)量?jī)x器或人員的誤差很大，容易造成測(cè)量數(shù)據(jù)的平均值偏離真值，也就是造成偏差或變異大于過(guò)程實(shí)際的變異，以誤差大的過(guò)程數(shù)據(jù)

7、來(lái)判斷過(guò)程進(jìn)行調(diào)整或管制，影響是很難衡量的。MINITAB提供許多工具指令，幫助了解過(guò)程的變異有多少是因?yàn)闇y(cè)量系統(tǒng)的變異所造成的。Stat-Quality Tools-Gage Study-1) Gage Run Chart:檢測(cè)測(cè)量系統(tǒng)的精確度2) Gage R&R Study (Crossed):可重復(fù)性分析3) Gage R&R Study(Nested):不可重復(fù)性分析4) Gage Linearity and Bias Study:量具的線性及偏差分析；檢驗(yàn)Gage的線性與準(zhǔn)確度。其中，對(duì)于再生性與再現(xiàn)性的研究，有兩種方法：Xbar-R與ANOVA，嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，ANOVA方法比Xbar

8、-R的方法較正確，因?yàn)樗锌紤]到操作人員與零件/物料的交互作用。Gage R&R Study (Crossed)可以讓你選擇用Xbar-R或ANOVA的方法，而Gage R&R Study(Nested)則只能用ANOVA的方法。Gage R&R Study (Crossed)數(shù)據(jù)收集方法：在進(jìn)行一個(gè)Gage R&R 試驗(yàn)前，操作員的人數(shù)、被測(cè)量的零件數(shù)目、每一個(gè)零件被反復(fù)測(cè)量的次數(shù)、被測(cè)量的零件特性，與測(cè)量的環(huán)境都必須先行決定。通常我們重點(diǎn)考慮下列幾點(diǎn)：A、 操作員：隨機(jī)選取幾個(gè)使用量具的操作員，這可以讓我們?cè)u(píng)估量具對(duì)不同操作員的敏感度。B、 零件：自同一規(guī)格的零件中隨機(jī)選取5到10個(gè)零件進(jìn)行測(cè)量。C、 反復(fù)測(cè)量的次數(shù)：每一個(gè)零件的測(cè)量特性被每一個(gè)操作員反復(fù)測(cè)量至少二次。實(shí)例講解：講解1：講解2：方法講解3：講解4：講解5：講解6：講解7：例：二、 過(guò)程數(shù)據(jù)的收集與分析1、 數(shù)據(jù)的收集層別法2、 數(shù)據(jù)分析分為三個(gè)步驟：例題講解：控制圖（管制圖）典型的管制圖包含一中心線CL，用來(lái)表示在統(tǒng)計(jì)過(guò)程管制內(nèi)時(shí)品質(zhì)特性之平均值；另外還有兩條水平線，分別為上管制界限UCL和下管制界限LCL。若管制圖中有點(diǎn)落在管制上、下限之外的話，則應(yīng)找出點(diǎn)落在管制界限外