如何用MINITAB進行過程能力分析(doc 40頁)

如何用MINITAB進行過程能力分析目錄：
一、 選擇能力命令
二、 MINITAB的能力分析命令
三、 能力統計分析
四、 能力分析
五、 能力分析(Weibull分布)
六、 能力Sixpack(組間/組內)
七、 能力Sixpack(Weibull分布)
八、 能力分析(二項分布)
九、 能力分析（泊鬆分布）

如何用MINITAB進行過程能力分析內容提要：
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。

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