如何用MINITAB进行过程能力分析(doc 40页)

如何用MINITAB进行过程能力分析目录：
一、 选择能力命令
二、 MINITAB的能力分析命令
三、 能力统计分析
四、 能力分析
五、 能力分析(Weibull分布)
六、 能力Sixpack(组间/组内)
七、 能力Sixpack(Weibull分布)
八、 能力分析(二项分布)
九、 能力分析（泊松分布）

 

如何用MINITAB进行过程能力分析内容提要：
MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：
——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）
——不同子组之间可能有很强变差的正态数据
——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）
当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.
例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。
如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.
如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源，可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。

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