MINITAB過程能力概述(ppt 42頁)

MINITAB過程能力概述內容提要：
一旦過程處於統計控製狀態，並且是連續生產，那麼你可能想知道這個過程是否有能力滿足規範的限製，生產出好的零件（產品），通過比較過程變差的寬度和規範界限的寬度可以確定過程能力。在評估過程能力之前，過程必須受控。如果過程不受控，你將得到不正確的過程能力值。
.你能通過畫能力柱狀圖和能力圖來評估過程能力。這些圖形能夠幫助你評估數據的分布和檢驗過程是否受控。你也可以估計包括規範公差與正常過程變差之間比率的能力指數。能力指數或統計指數都是評估過程能力的一種方法，因為它們都沒有單位，所以，可以用能力統計表來比較不同過程的能力。
選擇能力命令
MINITAB提供了一組不同的能力分析命令，你可以根據數據的性質和分布從中選擇命令，你可以對以下情況進行能力分析：
——正態或Weibull概率模式（對於測量數據）
——不同子組之間可能有很強變差的正態數據
——二項式或Poisson概率模式（對於計數數據或屬性數據）
當進行能力分析時，選擇正確的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基於正態或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正態概率模型的命令提供了更完全的統計設置，但是，適用的數據必須近似於正態分布.
例如，利用正態概率模型，能力分析（正態）可以估計預期零件的缺陷PPM數。這些統計分析建立在兩個假設的基礎上，1、數據來自於一個穩定的過程，2、數據服從近似的正態分布，類似地，能力分析（Weibull）計算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在這兩個例子中，統計分析正確性依賴於假設分布模型的正確性。
如果數據是歪斜非常嚴重，那麼用正態分布分析將得出與實際的缺陷率相差很大的結果。在這種情況下，把這個數據轉化比正態分布更適當的模型，或為數據選擇不同的概率模式.用MINITAB,你可以使用Box-Cox能力轉化或Weibull概率模型，非正態數據比較了這兩種方法.
如果懷疑過程中子組之間有很強的變差來源，可以使用能力分析（組間/組內）或SIXpack能力分析（組間/組內）。除組內數據具有隨機誤差外，組間還可能有隨機變差。明白了子組變差的來源，可以為你提供過程更真實的潛在能力評估。能力分析（組間/組內）或SIXpack能力分析（組間/組內）既計算組內標準偏差也計算組間標準偏差，然後，集中它們來計算總的標準偏差。
MINITAB也提供基於二項式和Poisson概率模型屬性數據（計數型）的能力分析，例如，產品可與標準比較分為有缺陷和沒有缺陷（用能力分析（二項式））。也可以根據缺陷個數對產品進行分類（用能力分析（Poisson））。
MINITAB的能力分析命令
能力分析（正態） 畫出單個測量值的能力柱狀圖，用一條基於過程平均值和標準偏差的正態曲線覆蓋在柱狀圖上，這個圖形有助於進行正態假設的視覺評估。這個報告包括了過程能力統計表，既包括組內也包括整體統計。
能力分析（組間/組內） 畫出了用正態曲線覆蓋的單個測量值的能力柱狀圖。這有助於進行正態假設的視覺評估。用這種分析方法可進行組間\組內有很強變差來源的子組數據的分析，這個報告包括組間/組內和整個過程能力的統計分析
能力分析（Weibull分布）
畫出基於過程形狀和比例的Weibull曲線覆蓋單個測量值的能力柱狀圖，這有助於進行Weibull分布的視覺評估。這個報告也包括了整個過程能力的統計分析
SIXPACK能力分析（正態分布）
連同這個能力統計的子集一起,結合下麵的圖表深入了解單個的顯示值的含義：
——單個數據圖，R 或 S(離差),以及運行圖,可用來檢驗過程是否受控.
——能力柱狀圖和正態分布圖,可用來檢驗數據是否服從正態分布.
SIXPACK能力分析（組間/組內）適用於組間有很強變差來源的子組數據, SIXPACK能力分析（組間/組內）連同這個能力統計的子集一起,結合下麵的圖表深入了解單個的顯示值的含義：
——單個極差,離差圖和極差和離差圖,可用於檢驗過程受控狀態.
——柱狀圖和正態分布圖可用於檢驗數據的正態分布情況
——能力圖顯示了與規範比較後的過程變異
SIXPACK能力(Weibull) 在一個顯示麵上顯示了下麵的多個圖形,和各項能力統計數據:
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