有學過6
sigma的同學, 一定知道 Minitab這套軟體, 因為它把6 sigma實用化了. 過去 Minitab 並沒有中文版, 但對岸有人將它漢化後, 官方也出簡體中文版, 使用簡體中文版會比英文版更friendly, 但畢竟兩岸語文還是有差異, 尤其專有名詞上的差異更讓人難以適從, 例如常態分配 v.s. 正态分布; 品質 v.s. 质量; 巨集 v.s. 宏; 變異數分析
v.s.方差分析; 進階 v.s. 高级…
官方目前沒有繁體中文版.~可惜! 希望 Minitab TWN公司能早日完成繁體中文版的 Minitab. ~期待!
Minitab R16版新增一項功能—Assistant
助手, 對於軟體新手或統計新手來說, 是個不錯的功能. 透過它可讓您”正確地”使用統計工具, 而不至於不知如何下手.
Assistant 助手 > Measurement Systems Analysis (MSA)... 量測系統分析(MSA)...,
中文對照
您有量測資料或評價資料?
首頁
量測
衡量零件或製程特性, 如長度, 重量, 或溫度。這些資料通常包含分數(或小數)值。
範例
食品廠檢驗員量測盒裝麥片樣本重量。他們想要確定因量測系統造成製程變異有多大。
評價
歸類人, 事, 結果到兩類別之一, 例如好/壞或合格/不合格。資料通常是鑑定人主觀的鑑定。
範例
窗戶製造廠檢驗員檢驗每個窗戶和給予"合格"或"不合格"的鑑定。他們想要評估評價的一致性與精密度。
您想要設定研究或分析資料?
首頁>量測
設定研究
設定量具R&R研究自設工作表。Minitab自動建立作業員和零件和量測應該採用隨機順序的資料欄。
範例
為了評估用於貼片膏藥的量測系統, 藥商分析員執行3位技師量測10片膏藥兩次。在收集資料前,
分析員要Minitab自動產生60個要求的試驗, 每個試驗為隨機順序, 和指定技師和膏藥。
分析資料
執行量具R&R分析去確定因量測系統造成程序有多少變異。
範例
為了評估筆桿量測值變異, 製筆廠分析員執行3位作業員使用相同游標卡尺去隨機量測10枝筆桿。分析員在工作表中紀錄量測值並分析資料。
您想要設定研究或分析資料?
首頁>評價
設定研究
設定計數值一致性分析自設工作表。Minitab自動建立鑑定人和檢查項目和鑑定應該採用隨機順序的資料欄。
範例
為了評估檢驗程序, 紡織廠經理執行4位鑑定人分別鑑定20條紡織品樣本兩次。在收集資料前, 他們要Minitab自動產生160個要求的評價, 每個評價為隨機順序, 和指定鑑定人和檢查項目。
分析資料
執行計數值一致性分析去評估評價資料的一致性和準確度。
範例
為了評估核貸程序的績效, 一家有5位審計員大型銀行的品質分析員調查25件已核准或拒絕的申貸案件。分析員紀錄每位審計員核准或拒絕的申貸案件, 並分析資料的一致性和準確度。
量具R&R工作表
首頁>量測>設定研究
量具R&R工作表協助您以自設的Minitab工作表來設定研究。
指引
設定研究
l
作業員應該至少量測10個零件或更多—如果沒有獲取到總製程標準差歷史估計值。
n
為了確定量測系統是否具有評估製程性能的能力, 您需要有好的製程變異估計。製程變異可從大的歷史資料樣本, 或從研究零件來估計。如果您有製程變異歷史估計值, 10個零件的典型要求是可接受的。
n
如果沒有歷史估計值, 您應該考慮使用超過10個零件。雖然您需要大量零件去獲取真正精確的製程變異估計值, 使用15~35個零件應該比使用10個零件估計來得更好。
l
選擇能代表在長時間內典型製程輸出的零件。
n
如果零件變異並非典型製程, 研究結果可能不精確。例如, 不量測接連的零件, 單班或單一生產線的零件, 或拒收堆的零件。
l
選擇至少3位作業員來進行研究。
n
為了確定量測系統是否具有評估製程性能的能力, 您需要有好的製程變異估計。量測變異分解為兩種組成: 再現性與重複性。 再現性是指不同人量測相同零件所發生的變異。重複性是指同一人重複量測同一零件所發生的變異。研究中使用的作業員人數會影響再現性組成的精確度; 使用作業員人數越多越精確。
n
通常可接受的實行為3到5位作業員。您應該不少於3位作業員來進行研究, 除非實際使用量測系統的作業員少於3位。如果您懷疑作業員之間有極大差異, 應該考慮採用超過3到5位作業員。一旦識別作業員差異, 如某位作業員精確度低於其他作業員, 您可以經常用訓練來改善一致性。
n
當選定作業員進行研究, 確保他們可代表所有使用此量測系統作業員。如果您僅執行最佳(或最差)作業員, 結果將會偏倚且無法提供精確作業員差異預估。保證精確最好的做法是隨機選擇作業員進行研究。
l
作業員量測每個項目至少兩次。
n
量測變異分解為兩種組成: 再現性與重複性。 再現性是指不同人量測相同零件所發生的變異。重複性是指同一人重複量測同一零件所發生的變異。如果您使用至少10個零件和至少3位作業員, 每位作業員在隨機順序下量測每個零件至少兩次, 會讓您獲取適當的重複性預估值。
實施研究
l
作業員應該在典型條件下量測零件。
n
要使結果精確代表製程, 研究必須在正常運作存在的相同條件下進行,
例如量測環境和研究允許時間。
l
作業員應該在隨機順序下量測零件以減少偏倚。
n
要使資料收集順序不影響結果, 作業員應該在隨機順序下量測零件。當設定工作表, Minitab可隨機化量測物件的順序。
假定
l
量測設備應該已有適當校正。
n
使用量測設備之前, 您應該檢查在一段時間內其線性, 偏倚, 和穩定性。設備要能產生精確量測, 與標準值比較, 通過整個量測範圍, 和遍及設備壽命。
n
有專職作量具校正和維護(例如, 度量衡)的部門通常可執行這些工作。
l
從穩定製程中選擇零件。
n
理想地, 當您選擇研究的零件, 製程應該穩定。此假定可能難以查證, 因為您可能無法評估製程穩定性直到您確定量測系統是可靠的。
l
要確定量測系統是否可用來允收或拒收零件, 您必須提供至少一個規格界限。
量具R&R研究(交叉)
首頁>量測>分析資料
交叉量具R&R研究確定量測系統區別零件間的程度和由每個作業員多次量測每個零件的量測系統所造成變異有多大。
指引
設定研究
l
作業員應該至少量測10個零件或更多—如果沒有獲取到總製程標準差歷史估計值。
n
為了確定量測系統是否具有評估製程性能的能力, 您需要有好的製程變異估計。製程變異可從大的歷史資料樣本, 或從研究零件來估計。如果您有製程變異歷史估計值, 10個零件的典型要求是可接受的。
n
如果沒有歷史估計值, 您應該考慮使用超過10個零件。雖然您需要大量零件去獲取真正精確的製程變異估計值, 使用15~35個零件應該比使用10個零件估計來得更好。
n
選擇能代表在長時間內典型製程輸出的零件。
n
如果零件變異並非典型製程, 研究結果可能不精確。例如, 不量測接連的零件, 單班或單一生產線的零件, 或拒收堆的零件。
l
選擇至少3位作業員來進行研究。
n
為了確定量測系統是否具有評估製程性能的能力, 您需要有好的製程變異估計。量測變異分解為兩種組成: 再現性與重複性。 再現性是指不同人量測相同零件所發生的變異。重複性是指同一人重複量測同一零件所發生的變異。研究中使用的作業員人數會影響再現性組成的精確度; 使用作業員人數越多越精確。
n
通常可接受的實行為3到5位作業員。您應該不少於3位作業員來進行研究, 除非實際使用量測系統的作業員少於3位。如果您懷疑作業員之間有極大差異, 應該考慮採用超過3到5位作業員。一旦識別作業員差異, 如某位作業員精確度低於其他作業員, 您可以經常用訓練來改善一致性。
n
當選定作業員進行研究, 確保他們可代表所有使用此量測系統作業員。如果您僅執行最佳(或最差)作業員, 結果將會偏倚且無法提供精確作業員差異預估。保證精確最好的做法是隨機選擇作業員進行研究。
l
作業員量測每個項目至少兩次。
n
量測變異分解為兩種組成: 再現性與重複性。 再現性是指不同人量測相同零件所發生的變異。重複性是指同一人重複量測同一零件所發生的變異。如果您使用至少10個零件和至少3位作業員, 每位作業員在隨機順序下量測每個零件至少兩次, 會讓您獲取適當的重複性預估值。
實施研究
l
作業員應該在典型條件下量測零件。
n
要使結果精確代表製程, 研究必須在正常運作存在的相同條件下進行,
例如量測環境和研究允許時間。
l
作業員應該在隨機順序下量測零件以減少偏倚。
n
要使資料收集順序不影響結果, 作業員應該在隨機順序下量測零件。當設定工作表, Minitab可隨機化量測物件的順序。
假定
l
量測設備應該已有適當校正。
n
使用量測設備之前, 您應該檢查在一段時間內其線性, 偏倚, 和穩定性。設備要能產生精確量測, 與標準值比較, 通過整個量測範圍, 和遍及設備壽命。
n
有專職作量具校正和維護(例如, 度量衡)的部門通常可執行這些工作。
l
從穩定製程中選擇零件。
n
理想地, 當您選擇研究的零件, 製程應該穩定。此假定可能難以查證, 因為您可能無法評估製程穩定性直到您確定量測系統是可靠的。
l
要確定量測系統是否可用來允收或拒收零件, 您必須提供至少一個規格界限。
計數值一致性工作表
首頁>評價>設定研究
計數值一致性工作表協助您設定自設的計數值一致性分析的Minitab工作表。
指引
設定研究
l
每個項目必須為非好(允收)即壞(拒收)。
n
您必須能歸類每個項目到兩個類別之一, 例如好/壞, 合格/不合格, 或不良/非不良。
l
鑑定人應該鑑定好和壞項目大致相同的數目。
n
公平地平衡混合好和壞項目是好的實行, 如此您可評估鑑定人精確鑑定每個項目類型的能力。如果某類型項目百分比小, 將會降低您評定鑑定人鑑定項目類型程度的能力。
l
建立每個項目已知標準。
n
為了精確評估鑑定人的鑑定, 您需要獲取每個項目專家鑑定結果。
l
選擇至少3位鑑定人來進行研究。
n
通常可接受的實行為3到5位鑑定人。您應該不少於3鑑定人未來進行研究, 除非實際使用量測系統的鑑定人少於3位。如果您懷疑鑑定人之間有極大差異, 應該考慮採用超過3到5位鑑定人。一旦識別鑑定人差異, 如某位鑑定人精確度低於其他鑑定人, 您可以經常用訓練來改善一致性。
n
當選定鑑定人進行研究, 確保他們可代表所有使用此量測系統鑑定人。如果您僅執行最佳(或最差)鑑定人, 結果將會偏倚且無法提供精確鑑定人差異預估。保證精確最好的做法是隨機選擇鑑定人進行研究。
l
鑑定人鑑定每個項目至少兩次。
n
為了評估鑑定人量測相同項目一致性的能力, 每個鑑定人應該在隨機順序下鑑定每個項目至少兩次。
實施研究
l
鑑定人應該在典型條件下鑑定項目。
n
要使結果精確代表製程, 研究必須在正常運作存在的相同條件下進行,
例如鑑定環境和鑑定允許時間。
l
鑑定人應該在隨機順序下鑑定項目以減少偏倚。
n
要使資料收集順序不影響結果, 鑑定人應該在隨機順序下鑑定項目。Minitab可隨機化工作表中的鑑定順序。
l
允許重複鑑定之間有足夠時間以減少憑記憶鑑定。
n
當鑑定人鑑定每個項目超過一次, 允許鑑定之間有足夠時間以減少鑑定人記得前次鑑定的機會。
計數值一致性分析
首頁>評價>分析資料
計數值一致性分析評估橫跨評價, 試探, 和與標準或已知值之鑑定的一致性。
指引
設定研究
l
每個項目必須為非好(允收)即壞(拒收)。
n
您必須能歸類每個項目到兩個類別之一, 例如好/壞, 合格/不合格, 或不良/非不良。
l
鑑定人應該鑑定好和壞項目大致相同的數目。
n
公平地平衡混合好和壞項目是好的實行, 如此您可評估鑑定人精確鑑定每個項目類型的能力。如果某類型項目百分比小, 將會降低您評定鑑定人鑑定項目類型程度的能力。
l
建立每個項目已知標準。
n
為了精確評估鑑定人的鑑定, 您需要獲取每個項目專家鑑定結果。
l
選擇至少3位鑑定人來進行研究。
n
通常可接受的實行為3到5位鑑定人。您應該不少於3位鑑定人來進行研究, 除非實際使用量測系統的鑑定人少於3位。如果您懷疑鑑定人之間有極大差異, 應該考慮採用超過3到5位鑑定人。一旦識別鑑定人差異, 如某位鑑定人精確度低於其他鑑定人, 您可以經常用訓練來改善一致性。
n
當選定鑑定人進行研究, 確保他們可代表所有使用此量測系統鑑定人。如果您僅執行最佳(或最差)鑑定人, 結果將會偏倚且無法提供精確鑑定人差異預估。保證精確最好的做法是隨機選擇鑑定人進行研究。
l
鑑定人鑑定每個項目至少兩次。
n
為了評估鑑定人量測相同項目一致性的能力, 每個鑑定人應該在隨機順序下鑑定每個項目至少兩次。
實施研究
l
鑑定人應該在典型條件下鑑定項目。
n
要使結果精確代表製程, 研究必須在正常運作存在的相同條件下進行,
例如鑑定環境和鑑定允許時間。
l
鑑定人應該在隨機順序下鑑定項目以減少偏倚。
n
要使資料收集順序不影響結果, 鑑定人應該在隨機順序下鑑定項目。Minitab可隨機化工作表中的鑑定順序。
l
允許重複鑑定之間有足夠時間以減少憑記憶鑑定。
n
當鑑定人鑑定每個項目超過一次, 允許鑑定之間有足夠時間以減少鑑定人記得前次鑑定的機會。
詳細資訊請到官方網站進一步了解: http://www.minitab.com.tw/
和 http://www.minitab.com/
聲明: 本文純粹學術性研討, 內容所提及任何關於 Minitab 專有創作文字, 圖像與架構…等皆屬Minitab Inc. 版權所有, 嚴禁商業上轉貼使用.
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