minitab过程能力分析图制作

如何编写合格的CPK、PPK数据如何制作合格的“过程能力分析”PPK数据利用MINITAB软件（Minitab 16）生成假的合适的PPK数据源—25组（每组5个）测量值。

要求计算得到的PPK值≥1.67。

以117.64±0.2为例。

一、打开Minitab软件，选择“计算”-“随机数据”-“正态”（图1）二、在产生的（图2）对话框中填入数据。

“均值”为117.64；PPK为1.67时“标准差”等于单边公差0.2除于5 得到值0.04；“数据行数”填125（25组/每组5个数据）；计划在表格中生成9组数据供挑选，表格每列的头部分别标记为1-9；在对话框左边选择全部列号码，点击选择后存入右边的框内。

点击确定后，得到数据如图3三、检验每列数据的PPK是否大于或等于1.67。

选择按钮“改善”-“评估能力”-“变量数据”-“正态能力”，见图4在出现的对话框中分别从左边选择一个列号码，如1；“子组大小”填5；“规格下限”和“规格上限”分别填下公差和上公差的数据。

见图5四、点确定后，出现一个图表（见图6），如果PPK≥1.67，则这组数据可用；如果PPK＜1.67，这组数据就放弃。

然后依次用“第三步”的方法检验1-9组数据哪几组可用。

五、在表格第一列前插入一列，循环往下填写1-5数字，一直到125行。

（见图7）六、拆分每列数据为5列。

选“数据”-“拆分列”（图8）在跳出的对话框内选择左边的列号码1到右边，“使用的下标”从左边选择C1列，在新的工作表中生成，点确定。

（图9）在新的工作表中生成5列数据，每列25行。

七、列转置成行。

（图10）选择“数据”-“转置列”，在跳出的对话框选中左边这5列，选择到右边，转置到新的表格中，点确定后生成新表格，5行各行25个数据。

（图11）（图12）。

表格1中，其它可采用的各列数据（2-9列）也可以通过第六、七步骤，产生横置的数据。

八、可以把横置的数据复制，粘贴到各种PPK计算表格中。

过程能力分析minitab版过程能力概述（Process Capability Overview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。

你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。

在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。

你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。

过程指数是评价过程能力的一个简单方法。

因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。

一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你可以为以下几个方面进行能力分析：正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。

在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。

例如：Minitab 提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。

使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。

如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。

过程能力概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。

你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。

在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。

你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。

过程指数是评价过程能力的一个简单方法。

因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。

一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)⏹很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⏹二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。

在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。

例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。

使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。

如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。

这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不同的概率模型。

过程能力概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。

你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。

在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。

你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。

过程指数是评价过程能力的一个简单方法。

因为它们无单位，你可以用能力统计量来比较不同的过程。

一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你可以为以下几个方面进行能力分析：⏹正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)⏹很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⏹二项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用Box-Cox转换或使用Weibull 概率模型。

在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。

例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能力分析。

使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。

如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。

这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不同的概率模型。

干货：如何用Minitab软件进行过程能力分析（CPCPK）引入过程能力分析的目的1、在我们现有的管理过程中，我们经常会遇到有些具体指标总是不尽人意，存在许多需要改进的地方。

那么在改进之前，我们就有必要知道我们的问题到底有多严重？目前的过程能力到底是多少？也就是说，在试图解决一个问题(改进)之前，首先需要深入了解问题现状及其过程能力。

因此进行过程能力分析很有必要。

过程能力分析可以根据实际情况选择使用，如果暂时还不能计算，可以放在以后去解决。

2、哪一个过程最佳?上面三个图中，哪一个过程最佳？你是否想知道，为什么？过程表现如何？什么是最佳的过程？什么是最差的过程？连续数据过程能力指数Cp1、Cp－表示过程容差与自然容差的比值大小，用来衡量过程的能力。

2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。

连续数据过程能力指数CpK1、Cpk－表示当过程中心值偏移时，中心值与规格上下限之间的最短距离与1/2自然容差的比值大小。

2、计算过程能力的要求：A、稳定过程；B、数据分布类型——正态分布。

3、中心值无偏离时，Cpk= CpCP/CPK计算事例[一]中心值无偏离时，Cpk= CpCP/CPK计算事例[二]中心值偏离时，Cpk CpCP/CPK计算事例[Minitab]1、例如:按照设计图纸的要求,某一机柜门板的长度要求是1.5±0.1图纸下发给供应商后,供应商试加工了32个样品,具体的数据如下,请衡量该供应商加工该门板的过程能力。

2、首先要判断是否为正态分布，若否，则须经转换为正态分布后方可使用Minitab求取Cpk。

A、数据是否正态根据P值来判断,如果P值大于0.05，数据符合正态分布；P值小于0.05，则数据是非正态的。

B、实际操作过程中，如果数据为非正态，只要数据的容量大于30个，我们也可以近视认为数据是符合正态分布的。

3、用Minitab软件计算CPKSigma计算事例[Minitab]使用Excel计算Sigma水平说明：在上图Probability一栏中输入合格率，则Excel会自动计算出的长期的σ水平即: Zlt=1.9110；最后加上1.5 σ的补偿，得出短期的σ水平即: Zst=3.411。

如何用MINITAB进行过程能力分析报告过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。

在评估过程能力之前，过程必须受控。

如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。

.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。

这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。

你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。

能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。

选择能力命令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M INITAB,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）。

过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。

在评估过程能力之前，过程必须受控。

如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。

.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。

这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。

你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。

能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。

选择能力命令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M INITAB,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）。

运⽤Minitab进⾏过程能⼒（Process+Capability）_1过程能⼒概述（Process CapabilityOverview）在过程处于统计控制状态之后，即⽣产⽐较稳定时，你很可能希望知道过程能⼒，也即满⾜规格界限和⽣产良品的能⼒。

你可以将过程变差的宽度与规格界限的差距进⾏对⽐来⽚段过程能⼒。

在评价其能⼒之前，过程应该处于控制状态，否则，你得出的过程能⼒的估计是不正确的。

你可以画能⼒条形图和能⼒点图来评价过程能⼒，这些图形可以帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还可以计算过程指数，即规范公差与⾃然过程变差的⽐值。

过程指数是评价过程能⼒的⼀个简单⽅法。

因为它们⽆单位，你可以⽤能⼒统计量来⽐较不同的过程。

⼀、选择能⼒命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不同的能⼒分析命令，你可以根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你可以为以下⼏个⽅⾯进⾏能⼒分析：正态或Weibull概率模型(适合于测量数据)很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⼆项分布或泊松概率分布模型(适合于属性数据或计数数据)注：如果你的数据倾斜严重，你可以利⽤Box-Cox转换或使⽤Weibull 概率模型。

在进⾏能⼒分析时，选择正确的分布是必要的。

例如：Minitab提供基于正态和Weibull概率模型的能⼒分析。

使⽤正态概率模型的命令提供更完整的⼀系列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利⽤正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依赖于两个假设：数据来⾃于稳定的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利⽤Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。

如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做⽐较差的统计。

-----
1、输入数据。

2、货仓：将数据堆叠到一列中，点选数据—堆叠—列。

-----
出现堆叠列选项框，选用要堆叠的列，点选目前工作表的列，输入寄存堆叠的列C26，点确立，即可出现堆叠的列 C26。

-----
3、正态性查验
点选工具栏统计 --基本统计量 --正态性查验
选择堆叠的列 C26，点选百分位数线无，正态性查验Anderson-Darling，输入标题，确立
自动生成正态性查验
4、绘制 Xbar-R 控制图
点选工具栏统计—控制图—子组的变量控制图 --Xbar-R(B)
出现 Xbar-R 控制图选项框，选择刚堆叠的列，输入子组大小，
点选选项，出现下列图对话框，点选查验，选择对特别原由进行全部查验，确立点选标签，出现下列图对话框，输入标题，确立
-----Xbar-R 控制图选项框确立后，自动生成Xbar-R 控制图
-----
5、过程能力剖析
点选工具栏统计 --质量工具 --能力剖析 --正态
点选单列，选用堆叠的列，输入子组大小、规格上下限，
-----
确立后，自动生成过程能力剖析图表。

6、6σ绘制
点选工具栏统计 --质量工具 --Capability Sixpack(S)--正态
-----
在正态散布对话框中点选单列，选择堆叠的列C26，输入子组大小、规格上下限点选查验，出现下列图对话框，点选进行全部8 项查验（ A ），确立
-----点选选项，出现下列图对话框，输入标题，确立
确立后，自动生成。

过程能力分析minitab版在过程处于统计操纵状态之后，即生产比较稳固时，你很可能希望明白过程能力，也即满足规格界限与生产良品的能力。

你能够将过程变差的宽度与规格界限的差距进行对比来片段过程能力。

在评价其能力之前，过程应该处于操纵状态，否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。

你能够画能力条形图与能力点图来评价过程能力，这些图形能够帮助你评价数据的分布并验证过程是否受控。

你还能够计算过程指数，即规范公差与自然过程变差的比值。

过程指数是评价过程能力的一个简单方法。

由于它们无单位，你能够用能力统计量来比较不一致的过程。

一、选择能力命令（Choosing a capability command）Minitab提供了许多不一致的能力分析命令，你能够根据数据的属性及其分布来选择适当的命令。

你能够为下列几个方面进行能力分析：⏹正态或者Weibull概率模型(适合于测量数据)⏹很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据⏹二项分布或者泊松概率分布模型(适合于属性数据或者计数数据)注：假如你的数据倾斜严重，你能够利用Box-Cox转换或者使用Weibull 概率模型。

在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。

比如：Minitab提供基于正态与Weibull概率模型的能力分析。

使用正态概率模型的命令提供更完整的一系列的统计量，但是你的数据务必近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。

举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的PPM。

这些统计量的结实依靠于两个假设：数据来自于稳固的过程，且近似服从的正态分布。

类似地，Capability Analysis (Weibull) 利用Weibull 分布模型计算PPM。

在两种情况下，统计的有效性依靠于假设的分布的有效性。

假如数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做比较差的统计。

这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或者为数据选择不一致的概率模型。