如何用MINITAB进行过程能力分析

要使用MINITAB进行过程能力分析，需要先收集相关数据，然后在MINITAB中打开数据文件。

接着，选择适当的过程能力分析工具，如能力指数图或正态概率图等。通过这些图表，可以快速辨别数据是否符合正态分布，是否存在特殊因素以及能力指数的变化情况等。

分两步进行，以下是以软件中菜单的依次顺序：

1.统计-基本统计量-正态性检验。P值>0.05为正态，否则为非正态（非正态不能直接进行过程能力分析，需要进行数据变换）。

2.检验数据为正态。统计-质量工具-能力分析-正态。

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， 数据来自于一个稳定的过程， 1、 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。