如何用JMP和Minitab來制作魚骨圖

1、如何用JMP和Minitab來制作魚骨圖? HYPERLINK /article/2009/0811/A20090811518885_2.shtml 一年前，聽Intel的朋友說JMP比Minitab易用，功能又強大很多，當時我一點感覺都沒有，因為我當時只會用Minitab，不會用JMP。前不久參加了一個客戶的培訓，用的是JMP，在網上又看到很多比較兩者的材料，所以我也想跟大家分享一下我的一些體會。就以常用的魚骨圖為例吧，它是早年大名鼎鼎的QC七工具之一，現在無論是做六西格瑪項目，還是開展QC小組活動，它都是必用的方法！ 假設我們現在從人Man、機Machine、料Material、法Meth

2、od、環(huán)Environment、測量Measure六個方面分析一個質量問題Quality Problem，我們分別用JMP和Minitab來制作一個魚骨圖看看 對比一：數據格式 JMP有兩種數據輸入模式。第一種的數據格式如圖一所示?？偣灿?列，分別為Parent父項和Child子項。這里的父項是指effect結果，子項是指cause原因，上一級的原因很可能成為下一級的結果，按上下層次結構逐行描述清楚，一共31行，正好等于所有大小魚骨、魚刺的總數量。第二種輸入模式不需要事先在表格里輸入數據，先作圖就行，待圖形完成后，可以將圖形中的文字內容轉換為表格。 Minitab只有一種數據輸入模式。它的數據

3、格式如圖二所示。總共有9列，分別為Man、Machine、Material、Method、Measure、Environment、Training、Speed、Micrometers，即構成整個魚骨架的9個魚骨分支，每列的行數等于它所對應的effect結果所包含的cause原因的數量。 JMP的第一種數據輸入模式與Minitab遵循不同的邏輯思路， 操作起來感覺都不錯。我覺得JMP先作圖，然后將圖形轉化成數據表的方式很實用，畢竟在做頭腦風暴或問題討論的時候，不可能有事前準備好的數據表，用這種方式可以一邊討論一邊優(yōu)化魚骨圖，等討論完畢后再將圖形轉化成數據表，進而可以做其他深入的分析。 對比二：菜

4、單操作 JMP的操作路徑為：主菜單Graph Diagram，選擇列Child為Y, Child、列Parent為X, Parent后，可得到如圖三所示的魚骨圖。Minitab的操作路徑為：主菜單Stat Quality Tools Cause-and-Effect，先分別選擇列Man、Machine、Material、Method、Measure、Environment為Branch 1-6的Cause，再分別在Man的Sub-Branch里選擇列Training為Cause、Machine的Sub-Branch里選擇列Speed為Cause、Measure的Sub-Branch里選擇列Mi

5、crometers為Cause，可得到如圖三所示的魚骨圖。在這個方面，兩個軟件異曲同工， JMP操作便捷一些。 HYPERLINK /article/2009/0811/A20090811518885_2.shtml 圖一 JMP的的第一種數據據輸入格式圖二 Miniitab的數數據輸入格式式對比三：圖形效效果 從圖三三和圖四看，兩兩者相差不大大。 在在應用魚骨圖圖分析問題時時，很重要的的一點是都強強調要徹底調調查深層原因因，多問幾個個為什么，也也就是要多建建幾層原因架架構。Minnitab能能構建3個原原因層，而我我發(fā)現JMPP可以通過鼠鼠標操作建立立多達第十幾幾層的子原因因，能進行更更深入

6、的探究究問題實質的的分析，更好好地發(fā)揮魚骨骨圖的功效。 圖三 JMP的的魚骨圖圖形形圖四 Miniitab的魚魚骨圖圖形對比四：拓拓展功能 在拓展展功能方面，我我發(fā)現JMPP比Miniitab豐富富很多。JMMP可以根據據不同的需要要將相同的內內容轉化成邏邏輯性更強的的樹形圖（如如圖五所示）或或者結構緊湊湊的嵌套圖（如如圖六所示）， 靈活了不少少！ 圖五 JMP輸輸出的統(tǒng)計圖圖形 圖六 JMP輸輸出的統(tǒng)計圖圖形就魚骨圖而而言，Minnitab和和JMP都可可以做簡單的的概念導入式式分析。而在在此基礎上，JJMP還可以以幫助進行更更深層次的原原因分析，更更符合問題討討論和總結的的思路，而且且實現

7、和表現現方式也可以以根據需要靈靈活選用，更更有利于提高高工作效率 如何用JMP進進行可靠性(Reliaabilitty)分析 HYPERLINK /esoftware/ http:/n/esofftwaree/ 20010年066月04日114：22 來源：eeNet硅谷谷動力 字字號： HYPERLINK javascript:ts(acontent,-1) 小 | HYPERLINK javascript:ts(acontent,1) 大【文章摘要】令令人不解的是是，很多企業(yè)業(yè)已經意識到到可靠性分析析的重要性，卻卻依然在刻意意地回避可靠靠性分析，這這是為什么呢呢？原因很多多，其中的一一個主

8、要原因因是因為一般般企業(yè)覺得常常規(guī)的統(tǒng)計質質量管理已經經夠復雜了可靠性是一一個在產品的的設計、制造造和使用的每每個環(huán)節(jié)中都都存在的問題題。簡單地說說，所謂可靠靠性就是產品品不易發(fā)生故故障的程度。眾眾所周知，產產品在出廠檢檢驗時通常都都是合格的，但但是隨著時間間的推移，產產品的功能和和性能會漸漸漸發(fā)生變化，最最終導致故障障的發(fā)生。雖雖然這一趨勢勢無法改變，但但設計、制造造出在指定時時間內不出現現故障的產品品卻是企業(yè)和和消費者都關關心的話題。遠遠到二戰(zhàn)早期期美軍戰(zhàn)斗機機頻頻發(fā)生的的通信故障，近近到今年315期間屢屢屢曝光的某某品牌筆記本本電腦的質量量問題，究其其實質，都是是產品可靠性性不過關惹的的

9、禍。合理應應用可靠性分分析，可以幫幫助研發(fā)、工工程、質量等等部門的技術術人員提高產產品質量的穩(wěn)穩(wěn)定性，降低低產品全壽命命周期費用和和售后服務成成本，改善顧顧客的滿意度度和忠誠度。 令人不不解的是，很很多企業(yè)已經經意識到可靠靠性分析的重重要性，卻依依然在刻意地地回避可靠性性分析，這是是為什么呢？原因很多，其其中的一個主主要原因是因因為一般企業(yè)業(yè)覺得常規(guī)的的統(tǒng)計質量管管理已經夠復復雜了，而可可靠性的研究究還需要用到到許多更高深深的統(tǒng)計學知知識，這對于于沒有經過正正規(guī)統(tǒng)計方法法培訓的人來來說，會讓人人望而生畏，這這在客觀上大大大限制了可可靠性方法在在企業(yè)的推廣廣。 筆筆者嘗試過用用不同軟件進進行可靠

10、性分分析，SASS公司的高端端六西格瑪軟軟件JMP(試用版可以以在www.jmp.ccom/chhina下載載)是其中之之一， 其交交互式可視化化分析的特點點在可靠性方方面也有很好好的體現。下下 面以以一個典型的的實例來看看看如何用JMMP做可靠性性分析。 例： 某某公司為了對對一個電子產產品進行可靠靠性分析，收收集了一批該該產品的使用用壽命數據（如如圖一所示，當當“刪失”=0時表示示“時間”是精確的失失效時間，當當“刪失”=1時表示示精確的失效效時間不詳，但但肯定大于“時間”所顯示的數數值）。在這這組具有代表表性的數據下下，我們來研研究一下該產產品的失效特特性如何？當當失效概率為為90%時，

11、該該產品的可靠靠壽命是多少少？ 按照可靠性性方法的理論論，要解決這這兩個問題，需需要首先解決決一個基本問問題：這組壽壽命數據是服服從什么分布布的？實在地地講，這不是是一個容易解解決的問題，得得一個一個分分布地去嘗試試、去比較、去去驗證，什么么威布爾 Weibbull分布布啊，對數正正態(tài)分布啊，指指數分布啊，等等等，少說也也有十幾種。而而一般質量工工程師一聽這這些專業(yè)的統(tǒng)統(tǒng)計學名詞就就犯暈，而且且由于壽命數數據中又含有有“刪失”特性，判斷斷起來就更復復雜了，通常常需要通過一一系列冗長的的統(tǒng)計分析報報表和統(tǒng)計指指標去判斷。 筆者在在用JMP軟軟件做分析的的時候，發(fā)現現JMP中有有一條命令叫叫“擬合

12、所有分分布”，它可以在在幾秒鐘的時時間內 對所有常規(guī)規(guī)的可靠性分分布逐一擬合合，然后自動動篩選出最佳佳的分布擬合合。比如在下下圖中，“對數正態(tài)”分布就是JJMP在快速速比較所有壽壽命分布后找找到的最佳分分布。如果不不太懂統(tǒng)計學學原理，只想想直觀地看一一看這個分布布長什么樣的的話，就看圖圖上那個紅色色曲線及其周周邊粉紅色的的置信區(qū)間帶帶；如果對統(tǒng)統(tǒng)計學原理比比較懂，想深深入了解統(tǒng)計計學上的判別別依據，還可可以看下面那那個“模型擬合”表格中的相相關指標?？偪傊?，可以各各取所需，完完成最基本的的分布模型識識別的任務。 圖二 可靠性分分布模型比較較的可視化展展示此外，在獲獲得最佳擬合合分布的同時時，與

13、該產品品質量相關的的各種可靠性性特征（如可可靠壽命、失失效概率、失失效概率密度度、故障率等等等）也可以以用圖形化方方式來表現。比比如在下圖中中，“分布刻畫器器”和“分位數刻畫畫器”都顯示了失失效概率與產產品壽命之間間的關系（兩兩者的主要差差別是X軸和和Y軸所代表表的變量正好好相反），“危險率刻畫畫器”顯示的是危危險率（即通通常所說的HHazardd Ratee）隨產品壽壽命的變化而而產生變化的的規(guī)律（這可可以用來實現現可靠性理論論中最著名的的“浴盆曲線”），“密度刻畫器器”顯示的是失失效概率密度度隨產品壽命命的變化而產產生變化的規(guī)規(guī)律。 圖三 可靠性分分析中主要特特征變量的刻刻畫器利用這些圖圖

14、形就可以形形象地解釋第第一個問題“該產品的失失效特性如何何？”了?，F在我我們來回答第第二個問題“當失效概率率為90%時時，該產品的的可靠壽命是是多少？”在“分位數刻畫畫器”的X軸上輸輸入“0.9”，就可以在在Y軸上得到到紅色數值“412.00117”和藍色數值值“278.675,6609.1446”，表明此時時的可靠壽命命應該是4112.01117，其置信信區(qū)間應該是是278.675,6609.1446。 關于可靠靠性分析的內內容還有很多多，比如加速速壽命分析、壽壽命數據的回回歸分析和可可維修性分析析等等。這些些在JMP軟軟件中都有對對應的圖形化化智能分析平平臺，一個很很直接的好處處是可以讓非

15、非統(tǒng)計專業(yè)背背景的工程師師迅速跨越統(tǒng)統(tǒng)計學的壁壘壘，直接進行行技術問題的的分析和研究究，進而提升升產品的可靠靠性，降低顧顧客投訴率以以及售后服務務成本從逐步回歸看JJMP和Miinitabb的差異 HYPERLINK /esoftware/ http:/n/esofftwaree/ 20010年011月11日009：57 來源：eeNet硅谷谷動力 字字號： HYPERLINK javascript:ts(acontent,-1) 小 | HYPERLINK javascript:ts(acontent,1) 大【文章摘要】逐逐步回歸是回回歸分析中的的重要內容，也也是統(tǒng)計建模模的主要實現現手段

16、之一，在在大學的統(tǒng)計計課程中是必必講的內容。不不過，與簡單單線性回歸相相比，逐步回回歸的概念更更為復雜，計計算量也更加加繁瑣。雖然然學校辦公室室的電腦里安安裝了Minnitab軟軟件，計算起起來方便了一一些，但總覺覺得不順手，很很多要求都無無法實現，講講課的時候學學生也不容易易理解。逐步回歸是是回歸分析中中的重要內容容，也是統(tǒng)計計建模的主要要實現手段之之一，在大學學的統(tǒng)計課程程中是必講的的內容。不過過，與簡單線線性回歸相比比，逐步回歸歸的概念更為為復雜，計算算量也更加繁繁瑣。雖然學學校辦公室的的電腦里安裝裝了Miniitab軟件件，計算起來來方便了一些些，但總覺得得不順手，很很多要求都無無法實

17、現，講講課的時候學學生也不容易易理解。所以以這兩年來我我一直在尋找找一個理想的的統(tǒng)計課程教教學軟件，并并能更好地實實現逐步回歸歸的功能。 工夫不不負有心人，一一個偶然的機機會北大有位位老師向我推推薦了SASS公司的JMMP軟件， 效果果然不不同凡響，試試用一段時間間就愛不釋手手了。下面就就小心地以軟軟件自帶的案案例數據為例例，比較一下下這兩個軟件件吧。例例：初學統(tǒng)計計學課程的學學生參加了一一個簡單的試試驗。每個學學生都記錄了了其身高、體體重、性別、是是否吸煙、平平時活動水平平以及靜息脈脈搏。他們全全都投擲了硬硬幣，其硬幣幣頭像朝上的的學生原地跑跑步一分鐘。然然后，整個班班級的學生再再次記錄了其

18、其脈搏?，F在在要找出第二二次脈搏的最最佳預測變量量。 先先來看看Miinitabb。 菜菜單操作的路路徑是：SttatReegresssionSStepwiise Reegresssion，它它的自定義功功能（如是前前向法、后向向法、還是混混合法，門限限值分別是多多少等等） 都是通過菜菜單對話框中中一個叫“Methoods”的選項來控控制的（如圖圖一）。輸出出結果出現在在另一個Seessionn窗口中，包包括回歸的最最終次數（此此例中為4次次）、每次增增減的變量（此此例中分別為為脈搏1、跑跑步、性別、活活動）、變量量的回歸系數數及其檢驗統(tǒng)統(tǒng)計量（如圖圖二）。 圖一 Miinitabb逐步回歸的的自定義選項項 圖二 Miinitabb逐步回歸的的輸出結果 這樣的的結果中規(guī)中中矩，但最大大的問題是無無法讓人體會會到逐步回歸歸是如何“逐步”實現的。對對于初學者或或者是具有鉆鉆研精神的學學生來說，這這不能不說是是個缺憾。 再來看看看JMP。 菜單操操作的路徑是是：AnallyzeFFit MoodelPPersonnalityy: Steepwisee。從分析的的初始界面（如如圖三）就可可以看出JMMP和一般統(tǒng)統(tǒng)計軟件的不不同：JMPP的逐步回歸歸自定義選項項（圖三的上上半部分）與與最終回歸變變量的估計量量（圖三的下下半部分）都都是在同一個個報表中出現