六西瑪突破策略及工具課件

六西瑪突破策略及工具DMAIC1六西瑪突破策略及工具DMAI六西格瑪區(qū)分流程六西瑪突破策略及工具DMAIC流程分析因果圖和因果矩陣測(cè)量系統(tǒng)分析過程能力分析方差分析相關(guān)和回歸分析Ｉ試驗(yàn)設(shè)計(jì)Ｃ控制階段作用處理過程變異中控制圖作用六西格瑪鑒別定義測(cè)量創(chuàng)建一份過程現(xiàn)行工作狀況的“地圖”確定問題原因在進(jìn)行底線分析時(shí)驗(yàn)證項(xiàng)目輸出Y的測(cè)量系統(tǒng)有效性在底線分析、即確定現(xiàn)在的過程能力現(xiàn)狀水平用以評(píng)估當(dāng)前過程能力分析確認(rèn)并按優(yōu)先順序排列變異或缺陷原因在驗(yàn)證原因時(shí)檢驗(yàn)測(cè)量系統(tǒng)有效性1.確定因變量Ｙ的變差來源2.驗(yàn)證假定原因的真實(shí)性３．確認(rèn)回歸議程的可信度1.驗(yàn)證原因的真實(shí)性2.確定關(guān)鍵少數(shù)變量試驗(yàn)設(shè)計(jì)用以對(duì)大量的輸入變量進(jìn)行篩選優(yōu)化改善創(chuàng)建一份顯示過程改進(jìn)后的新的“地圖”在進(jìn)行DOE和驗(yàn)證解決方案時(shí)檢驗(yàn)測(cè)量系統(tǒng)有效性評(píng)估方案的作用1.確認(rèn)那些因素影響ＤＯＥ結(jié)果2.確認(rèn)回歸議程的可信度用以確定關(guān)鍵的少數(shù)輸入變量并確定其對(duì)輸出變量的影響用以評(píng)估改善方案的有效性控制在對(duì)過程變量進(jìn)行控制時(shí)驗(yàn)證測(cè)量系統(tǒng)的有效性評(píng)估控制結(jié)果的有效性對(duì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)保持改善階段所取得的成果，使過程持續(xù)運(yùn)行在新的水平上。用以控制關(guān)鍵的Ｘ‘Ｓ和過程輸出Ｙ的波動(dòng)2六西格瑪區(qū)分流程六西瑪突破策略及工具DMAIC流程分析因果圖六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法流程分析過程流程圖簡單直觀認(rèn)識(shí)過程各種流程的分析改善1.確定始點(diǎn)和終點(diǎn)2.通過腦力激蕩法列出過程的所有工序3.實(shí)地考察過程并與過程相關(guān)人員進(jìn)行交流4.列出主要過程步驟5.討論、評(píng)審及修改流程圖6.再次考察過程并與相關(guān)人員進(jìn)行交流7.在流程圖上加檢查、返工、修理、報(bào)廢等步驟8.過程流程圖定稿因果圖因果圖（魚骨圖）分析1.主要從5w1h幾個(gè)要素去分別確定問題2.原因可能為過程輸入變量或其他1.適用于任何過程2.適用于需要分析原因的任何時(shí)間3.尤其適用于輸入變量較難確認(rèn)的商業(yè)交易或服務(wù)過程1.確定問題或特性2.確定主要原因類別3.根據(jù)原因類別，確定中間原因4.將中間原因細(xì)分為更詳細(xì)的原因5.確定最重要的原因因果矩陣分析1.一般和過程圖一并使用2.在過程的每一工序確認(rèn)過程輸入變量1.適用于需要確認(rèn)輸入變量影響的任何一場(chǎng)合。2.適用于任何過程3.在輸出變量為多個(gè)時(shí)尤其適用1.確定主要過程輸出變量。2.確定主要過程輸出變量的重要度（從重要度到不重要）3.列出過程步驟（工序）。4.針對(duì)每個(gè)主要過程輸出變量，在過程的每個(gè)工序確認(rèn)對(duì)該輸出有影響的輸入變量。5.確定輸入變量和輸出變量之間的相關(guān)程度，由相關(guān)程度大小排10～0級(jí)。6.計(jì)算每個(gè)工序輸入變量的總分。7.根據(jù)總分確定輸入變量的優(yōu)先級(jí)別。8.對(duì)關(guān)鍵輸入變量影響的真實(shí)性做以驗(yàn)證。單站點(diǎn)問答分析尋根究底，從問題一直追究下去，直到原因出現(xiàn)。1.適用于任何過程2.尤其適用于需廣泛深入地探討問題真正原因的場(chǎng)合Ｗｈｙ？－》原因1ｗｈｙ？－》原因２ｗｈｙ？原因3ｗｈｙ？測(cè)量系統(tǒng)分析方法連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析1.方差分析法優(yōu)點(diǎn)：可以識(shí)別人員和部品交互作用的影響缺點(diǎn)：需要統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行計(jì)算需要精確分析、識(shí)別交互作用影響的場(chǎng)合1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的10個(gè)被測(cè)量部品2.選擇2～3名測(cè)量人員3.每人對(duì)每個(gè)部品測(cè)2～3次Minitab:用給定公差和未定公差分析Minitab:Stat>Qualitytools>GageR&RStudy(Crossed)選ANOVA2.平均值和極差分析法優(yōu)點(diǎn)：可區(qū)分測(cè)量人員誤差和測(cè)量儀器誤差，可手工計(jì)算缺點(diǎn)：無法識(shí)別交互影響，計(jì)算繁瑣適用于各類連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析，對(duì)交互作用影響不計(jì)的場(chǎng)合1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的10個(gè)被測(cè)量部品2.選擇2～3名測(cè)量人員3.每人對(duì)每個(gè)部品測(cè)2～3次Minitab:Stat>Qualitytools>GageR&RStudy(Crossed)選XbarandR3.部品內(nèi)偏差分析法優(yōu)點(diǎn)：可將部品內(nèi)偏差與測(cè)量誤差區(qū)分開來缺點(diǎn)：計(jì)算繁瑣需考慮部品內(nèi)部偏差的場(chǎng)合1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的5個(gè)被測(cè)量部品2.選擇2～3名測(cè)量人員3.每人測(cè)定每個(gè)部品時(shí)同時(shí)記錄最大值和最小值4.每人對(duì)每個(gè)部品尺寸重復(fù)測(cè)量2～3次4.簡略法優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算簡便缺點(diǎn)：不能區(qū)分人員和儀器影響要求不高或需盡快作出判斷的場(chǎng)合1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的5個(gè)被測(cè)量部品2.選擇2名測(cè)量人員3.每人對(duì)每個(gè)部品測(cè)1次5.即時(shí)法優(yōu)點(diǎn)：分析過程迅速計(jì)算簡單缺點(diǎn)：不提供人員影響數(shù)據(jù)適用于自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的10個(gè)被測(cè)量部品2.選擇1名測(cè)量人員3.重復(fù)測(cè)量每個(gè)部品2～10次3六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法流程分析過程六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法測(cè)量系統(tǒng)分析方法離散數(shù)據(jù)分析重復(fù)性和再現(xiàn)性誤差離散數(shù)據(jù)的測(cè)量系統(tǒng)Minitab:stat>Qualitytools>AttributeGageR&RStudy過程能力分析連續(xù)數(shù)據(jù)過程能力分析正態(tài)數(shù)據(jù)分析法需填寫各組樣本容量和規(guī)格上下限Minitab:stat>Qualitytools>CapabilityAnalysis(Normal)非正態(tài)數(shù)據(jù)的能力分析法數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后正態(tài)數(shù)據(jù)分析需將轉(zhuǎn)換結(jié)果存在指定列中后還需進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，如不服從正態(tài)則不適用Minitab:stat>ControlCharts>Box-CoxTransformation用韋伯分布數(shù)據(jù)分析法首先在Singlecolumn:中輸入非正態(tài)數(shù)據(jù)，再下填寫規(guī)格上下限，后進(jìn)入OptionsMinitab:stat>Qualitytools>CapabilityAnalysis(Weibull)正態(tài)性檢驗(yàn)如Ｐ<０．０５則不服從正態(tài)分布Minitab:stat>BasicStatistics>NormalityTest過程穩(wěn)定性檢驗(yàn)輸入數(shù)據(jù)及各組樣本容量和規(guī)格上下限后進(jìn)入TESTS對(duì)過程分析時(shí)，確認(rèn)過程是否穩(wěn)定十分重要,從圖形輸出中看出過程是否處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)。Minitab:stat>Qualitytools>Capabilitysixpack(Normal)離散數(shù)據(jù)過程能力分析二項(xiàng)分布數(shù)據(jù)能力分析相應(yīng)欄中需輸入不良品數(shù)和檢查數(shù)，目標(biāo)不良數(shù)為０，后進(jìn)Ｏptions選Fullcolor主要針對(duì)單位產(chǎn)品的不良品數(shù)Minitab:stat>Qualitytools>CapabilityAnalysis(Binomial)泊松分布數(shù)據(jù)能力分析相應(yīng)欄中需輸入缺陷數(shù)和檢查數(shù)，目標(biāo)不良數(shù)為０，后后進(jìn)Ｏptions選Fullcolor主要針對(duì)單位產(chǎn)品缺陷數(shù)據(jù)Minitab:stat>Qualitytools>CapabilityAnalysis(Poisson)分析階段圖形分析工具過程圖分析直方圖分析箱圖分析時(shí)序圖分析因果圖分析失效模式和影響分析質(zhì)量功能展開圖故障樹分析4六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法測(cè)量系統(tǒng)分析六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法分析階段通用分析工具參數(shù)估計(jì)和置信區(qū)間單樣本對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)間估計(jì)以判斷改善前后或不同類別數(shù)據(jù)間的可能分布范圍雙樣本

在解決實(shí)際問題時(shí)，常會(huì)遇到需要對(duì)多個(gè)樣本進(jìn)行比較的情況，需用雙樣本區(qū)間估計(jì)

假設(shè)檢驗(yàn)單樣本均值Ｚ檢驗(yàn)法需輸入相應(yīng)數(shù)據(jù)和總體б值，需測(cè)試的目標(biāo)均值（n>30時(shí)且總體標(biāo)準(zhǔn)差已知）Minitab:Stat>BasicStatistics>1-SamplezＴ檢驗(yàn)法需輸入相應(yīng)數(shù)據(jù)和需測(cè)試的目標(biāo)均值（n≤30時(shí)且目標(biāo)均值已知）Minitab:Stat>BasicStatistics>1-Sampleｔ單樣本標(biāo)準(zhǔn)差（卡方）檢驗(yàn)法比較計(jì)算出的與查卡方分布表得出的值，如計(jì)算出的值小于查表得出的卡值，接受零假設(shè)，反之則拒絕。用于對(duì)樣本標(biāo)準(zhǔn)差的假設(shè)檢驗(yàn)（確認(rèn)檢驗(yàn)總體標(biāo)準(zhǔn)差是否偏離原來值）n=樣本容量s=樣本標(biāo)準(zhǔn)差б＝總體標(biāo)準(zhǔn)差雙樣本均值雙樣本z檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)兩樣本數(shù)據(jù)存于一欄，進(jìn)Graphs選Boxplotsofdata用于比較兩個(gè)數(shù)據(jù)組的平均值雙樣本t檢驗(yàn):Minitab:Stat>BasicStatistics>2-Samplet成對(duì)t檢驗(yàn)改善前后數(shù)據(jù)在工作表中輸入數(shù)據(jù)1、2欄，并計(jì)算差異填入“3欄”用于比較數(shù)據(jù)成對(duì)時(shí)兩個(gè)總體的平均值差異.Minitab:Stat>BasicStatistics>Pairedt多樣本均值檢驗(yàn)用于不同條件的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同列的狀況。Minitab:Stat>ANOVA>One-way(Unstacked)單變量方差分析

用于比較多個(gè)數(shù)據(jù)組的平均值是否相同.雙樣本方差F檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)放在不同列用以比較兩個(gè)方差.Minitab:Stat>BasicStatistics>2VarincesBartlett檢驗(yàn)法用以比較多樣本正態(tài)數(shù)據(jù)的方差.Levene檢驗(yàn)法用以比較多個(gè)非正態(tài)數(shù)據(jù)的方差.多樣本方差檢驗(yàn)在進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)時(shí)會(huì)同時(shí)自動(dòng)用兩種方法（Bartlett和Levene）對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)在需要同時(shí)比較多個(gè)方差的場(chǎng)合Minitab:Stat>ANOVA>TestforEqualVariances5六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法分析階段通用六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法分析階段通用分析工具假設(shè)檢驗(yàn)離散數(shù)據(jù)柏拉圖用于將關(guān)鍵少數(shù)變量從次要的多數(shù)中找出來。Minitab:Stat>Qualitytools>paretochart單個(gè)比例的置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)在Minitab相應(yīng)欄中輸入檢查數(shù)和不良數(shù)后進(jìn)Options輸入目標(biāo)比例Minitab:Stat>BasicStatistics>1Proportion公式：置信區(qū)間上限＝置信區(qū)間下限＝兩個(gè)比例的置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)在Minitab相應(yīng)欄中輸入檢查數(shù)和不良數(shù)后進(jìn)Options輸入目標(biāo)值后再輸入備選假設(shè)Minitab:Stat>BasicStatistics>2Proportion公式：置信區(qū)間上限＝

置信區(qū)間下限＝多個(gè)比例的檢驗(yàn)在Minitab相應(yīng)欄中輸入缺陷數(shù)和抽樣數(shù)后進(jìn)SLimits輸入95%置信度對(duì)應(yīng)的Ｚ值同時(shí)比較多個(gè)比例之間是否有顯著區(qū)別，方法是用不良率控制圖（Ｐ圖）進(jìn)行。Minitab:ControlChart>P公式：置信區(qū)間上限＝置信區(qū)間下限＝＝每個(gè)比例的樣本均值＝每個(gè)比例的樣本容量

＝對(duì)應(yīng)于特定置信度的ｚ值，從正態(tài)分布表查得。缺陷率的假設(shè)檢驗(yàn)Minitab:ControlChart>Ｕ公式：置信區(qū)間上限＝置信區(qū)間下限＝＝每個(gè)缺陷比率的樣本均值＝每個(gè)缺陷比率的樣本均值

＝每個(gè)缺陷比率的樣本均值比例的卡方檢驗(yàn)6六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法分析階段通用六西瑪突破策略及工具DMAIC7六西瑪突破策略及工具DMAI六西格瑪區(qū)分流程六西瑪突破策略及工具DMAIC流程分析因果圖和因果矩陣測(cè)量系統(tǒng)分析過程能力分析方差分析相關(guān)和回歸分析Ｉ試驗(yàn)設(shè)計(jì)Ｃ控制階段作用處理過程變異中控制圖作用六西格瑪鑒別定義測(cè)量創(chuàng)建一份過程現(xiàn)行工作狀況的“地圖”確定問題原因在進(jìn)行底線分析時(shí)驗(yàn)證項(xiàng)目輸出Y的測(cè)量系統(tǒng)有效性在底線分析、即確定現(xiàn)在的過程能力現(xiàn)狀水平用以評(píng)估當(dāng)前過程能力分析確認(rèn)并按優(yōu)先順序排列變異或缺陷原因在驗(yàn)證原因時(shí)檢驗(yàn)測(cè)量系統(tǒng)有效性1.確定因變量Ｙ的變差來源2.驗(yàn)證假定原因的真實(shí)性３．確認(rèn)回歸議程的可信度1.驗(yàn)證原因的真實(shí)性2.確定關(guān)鍵少數(shù)變量試驗(yàn)設(shè)計(jì)用以對(duì)大量的輸入變量進(jìn)行篩選優(yōu)化改善創(chuàng)建一份顯示過程改進(jìn)后的新的“地圖”在進(jìn)行DOE和驗(yàn)證解決方案時(shí)檢驗(yàn)測(cè)量系統(tǒng)有效性評(píng)估方案的作用1.確認(rèn)那些因素影響ＤＯＥ結(jié)果2.確認(rèn)回歸議程的可信度用以確定關(guān)鍵的少數(shù)輸入變量并確定其對(duì)輸出變量的影響用以評(píng)估改善方案的有效性控制在對(duì)過程變量進(jìn)行控制時(shí)驗(yàn)證測(cè)量系統(tǒng)的有效性評(píng)估控制結(jié)果的有效性對(duì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)保持改善階段所取得的成果，使過程持續(xù)運(yùn)行在新的水平上。用以控制關(guān)鍵的Ｘ‘Ｓ和過程輸出Ｙ的波動(dòng)8六西格瑪區(qū)分流程六西瑪突破策略及工具DMAIC流程分析因果圖六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法流程分析過程流程圖簡單直觀認(rèn)識(shí)過程各種流程的分析改善1.確定始點(diǎn)和終點(diǎn)2.通過腦力激蕩法列出過程的所有工序3.實(shí)地考察過程并與過程相關(guān)人員進(jìn)行交流4.列出主要過程步驟5.討論、評(píng)審及修改流程圖6.再次考察過程并與相關(guān)人員進(jìn)行交流7.在流程圖上加檢查、返工、修理、報(bào)廢等步驟8.過程流程圖定稿因果圖因果圖（魚骨圖）分析1.主要從5w1h幾個(gè)要素去分別確定問題2.原因可能為過程輸入變量或其他1.適用于任何過程2.適用于需要分析原因的任何時(shí)間3.尤其適用于輸入變量較難確認(rèn)的商業(yè)交易或服務(wù)過程1.確定問題或特性2.確定主要原因類別3.根據(jù)原因類別，確定中間原因4.將中間原因細(xì)分為更詳細(xì)的原因5.確定最重要的原因因果矩陣分析1.一般和過程圖一并使用2.在過程的每一工序確認(rèn)過程輸入變量1.適用于需要確認(rèn)輸入變量影響的任何一場(chǎng)合。2.適用于任何過程3.在輸出變量為多個(gè)時(shí)尤其適用1.確定主要過程輸出變量。2.確定主要過程輸出變量的重要度（從重要度到不重要）3.列出過程步驟（工序）。4.針對(duì)每個(gè)主要過程輸出變量，在過程的每個(gè)工序確認(rèn)對(duì)該輸出有影響的輸入變量。5.確定輸入變量和輸出變量之間的相關(guān)程度，由相關(guān)程度大小排10～0級(jí)。6.計(jì)算每個(gè)工序輸入變量的總分。7.根據(jù)總分確定輸入變量的優(yōu)先級(jí)別。8.對(duì)關(guān)鍵輸入變量影響的真實(shí)性做以驗(yàn)證。單站點(diǎn)問答分析尋根究底，從問題一直追究下去，直到原因出現(xiàn)。1.適用于任何過程2.尤其適用于需廣泛深入地探討問題真正原因的場(chǎng)合Ｗｈｙ？－》原因1ｗｈｙ？－》原因２ｗｈｙ？原因3ｗｈｙ？測(cè)量系統(tǒng)分析方法連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析1.方差分析法優(yōu)點(diǎn)：可以識(shí)別人員和部品交互作用的影響缺點(diǎn)：需要統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行計(jì)算需要精確分析、識(shí)別交互作用影響的場(chǎng)合1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的10個(gè)被測(cè)量部品2.選擇2～3名測(cè)量人員3.每人對(duì)每個(gè)部品測(cè)2～3次Minitab:用給定公差和未定公差分析Minitab:Stat>Qualitytools>GageR&RStudy(Crossed)選ANOVA2.平均值和極差分析法優(yōu)點(diǎn)：可區(qū)分測(cè)量人員誤差和測(cè)量儀器誤差，可手工計(jì)算缺點(diǎn)：無法識(shí)別交互影響，計(jì)算繁瑣適用于各類連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析，對(duì)交互作用影響不計(jì)的場(chǎng)合1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的10個(gè)被測(cè)量部品2.選擇2～3名測(cè)量人員3.每人對(duì)每個(gè)部品測(cè)2～3次Minitab:Stat>Qualitytools>GageR&RStudy(Crossed)選XbarandR3.部品內(nèi)偏差分析法優(yōu)點(diǎn)：可將部品內(nèi)偏差與測(cè)量誤差區(qū)分開來缺點(diǎn)：計(jì)算繁瑣需考慮部品內(nèi)部偏差的場(chǎng)合1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的5個(gè)被測(cè)量部品2.選擇2～3名測(cè)量人員3.每人測(cè)定每個(gè)部品時(shí)同時(shí)記錄最大值和最小值4.每人對(duì)每個(gè)部品尺寸重復(fù)測(cè)量2～3次4.簡略法優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算簡便缺點(diǎn)：不能區(qū)分人員和儀器影響要求不高或需盡快作出判斷的場(chǎng)合1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的5個(gè)被測(cè)量部品2.選擇2名測(cè)量人員3.每人對(duì)每個(gè)部品測(cè)1次5.即時(shí)法優(yōu)點(diǎn)：分析過程迅速計(jì)算簡單缺點(diǎn)：不提供人員影響數(shù)據(jù)適用于自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)1.選擇能夠代表整個(gè)過程范圍的10個(gè)被測(cè)量部品2.選擇1名測(cè)量人員3.重復(fù)測(cè)量每個(gè)部品2～10次9六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法流程分析過程六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法測(cè)量系統(tǒng)分析方法離散數(shù)據(jù)分析重復(fù)性和再現(xiàn)性誤差離散數(shù)據(jù)的測(cè)量系統(tǒng)Minitab:stat>Qualitytools>AttributeGageR&RStudy過程能力分析連續(xù)數(shù)據(jù)過程能力分析正態(tài)數(shù)據(jù)分析法需填寫各組樣本容量和規(guī)格上下限Minitab:stat>Qualitytools>CapabilityAnalysis(Normal)非正態(tài)數(shù)據(jù)的能力分析法數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后正態(tài)數(shù)據(jù)分析需將轉(zhuǎn)換結(jié)果存在指定列中后還需進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，如不服從正態(tài)則不適用Minitab:stat>ControlCharts>Box-CoxTransformation用韋伯分布數(shù)據(jù)分析法首先在Singlecolumn:中輸入非正態(tài)數(shù)據(jù)，再下填寫規(guī)格上下限，后進(jìn)入OptionsMinitab:stat>Qualitytools>CapabilityAnalysis(Weibull)正態(tài)性檢驗(yàn)如Ｐ<０．０５則不服從正態(tài)分布Minitab:stat>BasicStatistics>NormalityTest過程穩(wěn)定性檢驗(yàn)輸入數(shù)據(jù)及各組樣本容量和規(guī)格上下限后進(jìn)入TESTS對(duì)過程分析時(shí)，確認(rèn)過程是否穩(wěn)定十分重要,從圖形輸出中看出過程是否處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)。Minitab:stat>Qualitytools>Capabilitysixpack(Normal)離散數(shù)據(jù)過程能力分析二項(xiàng)分布數(shù)據(jù)能力分析相應(yīng)欄中需輸入不良品數(shù)和檢查數(shù)，目標(biāo)不良數(shù)為０，后進(jìn)Ｏptions選Fullcolor主要針對(duì)單位產(chǎn)品的不良品數(shù)Minitab:stat>Qualitytools>CapabilityAnalysis(Binomial)泊松分布數(shù)據(jù)能力分析相應(yīng)欄中需輸入缺陷數(shù)和檢查數(shù)，目標(biāo)不良數(shù)為０，后后進(jìn)Ｏptions選Fullcolor主要針對(duì)單位產(chǎn)品缺陷數(shù)據(jù)Minitab:stat>Qualitytools>CapabilityAnalysis(Poisson)分析階段圖形分析工具過程圖分析直方圖分析箱圖分析時(shí)序圖分析因果圖分析失效模式和影響分析質(zhì)量功能展開圖故障樹分析10六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法測(cè)量系統(tǒng)分析六西格瑪分析工具細(xì)部分析類別特點(diǎn)適用場(chǎng)合使用方法分析階段通用分析工具參數(shù)估計(jì)和置信區(qū)間單樣本對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)間估計(jì)以判斷改善前后或不同類別數(shù)據(jù)間的可能分布范圍雙樣本

在解決實(shí)際問題時(shí)，常會(huì)遇到需要對(duì)多個(gè)樣本進(jìn)行比較的情況，需用雙樣本區(qū)間估計(jì)

假設(shè)檢驗(yàn)單樣本均值Ｚ檢驗(yàn)法需輸入相應(yīng)數(shù)據(jù)和總體б值，需測(cè)試的目標(biāo)均值（n>30時(shí)且總體標(biāo)準(zhǔn)差已知）Minitab:Stat>BasicStatistics>1-SamplezＴ檢驗(yàn)法需輸入相應(yīng)數(shù)據(jù)和需測(cè)試的目標(biāo)均值（n≤30時(shí)且目標(biāo)均值已知）Minitab:Stat>BasicStatistics>1-Sampleｔ單樣本標(biāo)準(zhǔn)差（卡方）檢驗(yàn)法比較計(jì)算出的與查卡方分布表得出的值，如計(jì)算出的值小于查表得出的卡值，接受零假設(shè)，反之則拒絕。用于對(duì)樣本標(biāo)準(zhǔn)差的假設(shè)檢驗(yàn)（確認(rèn)檢驗(yàn)總體標(biāo)準(zhǔn)差是否偏離原來值）n=樣本容量s=樣本標(biāo)準(zhǔn)差б＝總體標(biāo)準(zhǔn)差雙樣本均值雙樣本z檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)兩樣本數(shù)據(jù)存于一欄，進(jìn)Graphs選Boxplotsofdata用于比較兩個(gè)數(shù)據(jù)組的平均值雙樣本t檢驗(yàn):Minitab:Stat>BasicStatistics>2-Samplet成對(duì)t檢驗(yàn)改善前后數(shù)據(jù)在工作表中輸入數(shù)據(jù)1、2欄，并計(jì)算差異填入“3欄”用于比較數(shù)據(jù)成對(duì)時(shí)兩個(gè)總體的平均值差異.Minitab:Stat>BasicStatistics>Pairedt多樣本均值檢驗(yàn)用于不同條件的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同列的狀況。Minitab:Stat>ANOVA>One-way(Unstacked)單變量方差分析

用于比較多個(gè)數(shù)據(jù)組的平均