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1、统计工具在质量分析中的应用,2004,目录,前言柏拉图推移图控制图过程能力,前言,统计工具在质量控制中有广泛的用途。通过统计工具，能深入的分析质量现象，得到很多有用的信息。图表有着很直观的表达能力，能简捷明确的表达意思，也容易得到共识。统计工具非常丰富，在此仅简单介绍柏拉图、推移图、控制图、过程能力几个基本工具。统计工具不深奥，关键在于应用于实践。,柏拉图推移图控制图过程能力,柏拉图说明,一般用于从多个因子中找出关键因子数据格式为数据名、数值（或百分比），一般数据名在5个以上。数据名要求为文本格式（Text），数值要求为数据格式（Numeric）。一般按80/20原则，找到造成80问题的关键因
2、素。,柏拉图Minitab菜单选择,柏拉图填写数据,数据名,数据,柏拉图图表结果,关键原因,柏拉图推移图控制图过程能力,推移图说明,推移图也叫时间序列图，是以时间轴为横轴，变量为纵轴的一种图。推移图主要目的是观察变量是否随时间变化而呈某种趋势。横轴可按需要以分钟、小时、天、周、月、年等进行分类，不用在单元格中填写，直接从对话框中选取。当自定时间间隔时，需要建相应时间列，并指定为时间格式（Data）。纵轴数据要用数据格式（Numeric）。,推移图Minitab菜单选择,推移图填写数据,选择月,起始月份,推移图图表结果,柏拉图推移图控制图过程能力,控制图说明,控制图比较复杂。分连续数据和离散数据
3、控制图。对于连续数据，要求数据符合正态分布。如果不符合正态分布，需要将其转化为正态分布，如何不能变为正态分布，就不能使用控制图。对于连续数据，又分为单值和分组控制图。所谓单值，就是每个数据的重要性相同（如采集间隔相同）；所谓分组，就是每个数据的重要性不同(如每小时采集1次，每次连续采集5个点）。控制图一般要求有20个点以上。,控制图正态检验,连续数据控制图需先进行正态检验,控制图正态检验结果,PValue大于0.05，正态,控制图Minitab菜单选择(连续）,选择均值方差图,控制图填写数据（连续）,数据列,每组的数据个数,控制图-如何判定异常点（连续）,软件自动检测异常点,检验异常点有8种原
4、则，前3种常用,控制图图表结果（连续）,是4个数据一组的均值,本例是4个数据一组，一般5个数以上为好,显示异常点类型,控制图 Minitab菜单选择（离散）,不合格数、总数图,控制图填写数据（离散）,不合格数,总数,控制图图表结果（离散）,因每次的总数不同，所以上下限是变化的,异常点,规格限和下限也会变化,柏拉图推移图控制图过程能力,过程能力说明,过程能力计算也分连续和离散数据，比较复杂。连续数据要求是正态分布（同控制图），数据量在20以上。如果不是也不能转换为正态分布，只能用分位数计算，数据量要求很大（暂不讲解）。连续数据过程能力分Cp（USLLSL）/6、CpkMin（USL）/3，（LS
5、L）/3）。当分布中心等于规格限中心时，CpCpk，当偏离时规格中心时，CpCpk。一般实用中选Cpk。离散数据典型例子就是每天统计缺陷数和总数。可用二项分布和直接用合格率计算。离散数据中计算的是Z值，即合格数分布在多少倍内。,过程能力Minitab菜单选择（连续）,正态的过程能力,数据列,过程能力填写数据（连续）,上下限,过程能力图表结果（连续）,过程能力分长期、短期，一般看Within,Cp,Cpk,分布中心,规格限中心，有偏离,过程能力Minitab菜单选择（离散）,缺陷数和总数,过程能力填写数据（离散）,过程能力图表结果（离散）,过程能力和置信区间,Z值,不合格率散布,不合格率分布,累
6、计不合格率,过程能力用合格率数据1,过程能力用合格率数据2,合格率数据3146/3210,过程能力简单合格率结果,过程能力,过程能力是什么概念,简单地说，过程能力代表过程满足客户规格限的能力（如合格率）。连续数据中，SigmaCapability3Cpk，离散数据中，SigmaCapabilityZ值。,总结,柏拉图用于从众多原因中找出主要原因，例如可从质量问题中分析出主要原因。推移图用来看变化趋势，例如可看质量变化趋势。控制图分连续和离散数据，连续数据需要符合正态分布，离散数据的上下限可能会变化。根据异常点判定设置可以过程是否稳定和是否超出控制。过程能力分连续数据和离散数据，连续数据需要符合正态分布，过程能力分Cp和Cpk。离散数据可用二项分布和合格率计算。例如可用过程能力分析质量控制能力，质量合格率。附数据文件。,
