1、数据统计分析工具数据统计分析工具时代新材精益培训课件之一时代新材精益培训课件之一Page 2数据的种类数据的种类统计分析工具统计分析工具数据在各阶段的应用数据在各阶段的应用Page 3数据的种类数据的种类Page 4DataData收集的目的收集的目的n 如果流程不稳定，鉴别并祛除不稳定的要因 - 它在目标线上吗?n 如果不在，确定影响平均值的变量，并决定最优的设置以达到 目标值 - 与顾客的要求（规格限）比起来，是可接受的吗？ n 如果不是, 确定散布源，而后消除或减少他们对工程的影响。 Page 5-Y-Y- -因变量（附属的）因变量（附属的）- -输出（结果）输出（结果）- -效果效果-
2、 -症状症状- -观察（记录）观察（记录）-X1Xn-X1Xn- -自变量（独立的）自变量（独立的）- -输入（流程）输入（流程）- -原因原因- -问题问题- -管理管理为了取得成果，应把焦点对准为了取得成果，应把焦点对准X X还是还是Y YDataData收集的目的收集的目的Page 6n 种类种类n 好好 / / 坏坏n 机器机器1, 1, 机器机器2, 2, 机器机器3 3n 班次班次n 记数事件记数事件 （如文件中的错误数（如文件中的错误数, , 装船的部品数，等）装船的部品数，等） n 连续的数据连续的数据 ( (有意义的小数有意义的小数) ) 时间时间( (秒秒) ) 压力压力
3、( (psi)psi) 传送带速度传送带速度 ( (ftft/min)/min) Rate (inches)Rate (inches) 等等等等. .DataData的种类的种类Page 7 问题问题 判断下面的情况是计数型还是计量型判断下面的情况是计数型还是计量型? ?1) 1) 不同地区顾客的平均消费不同地区顾客的平均消费, ,电话待机时间电话待机时间2) 2) 硫化机在使用过程中发生的故障次数硫化机在使用过程中发生的故障次数3) 3) 班次班次 白班白班, , 中班中班, , 晚班晚班. .4) 4) 铁件底盆的直径铁件底盆的直径5) 5) 供应商发货无供应商发货无误差发生的误差发生的次
4、数次数6) 6) 输入预定支出完了所用时间输入预定支出完了所用时间DataData的种类的种类Page 8DataData的搭配的搭配计数型数据计数型数据计数型数据计数型数据计数型数据计数型数据计数型数据计数型数据计量型数据计量型数据计量型数据计量型数据计量型数据计量型数据计量型数据计量型数据Page 9计数型计数型计量型计量型计量型计量型计数型计数型单个输出单个输出单个输入单个输入Chi-squareChi-square点图、直方图、箱线图点图、直方图、箱线图2t-test2t-test、主效果图、主效果图散点图散点图回归回归统计分析路径图（统计分析路径图（1 1）Page 10统计分析路径
5、图（统计分析路径图（2 2）计量型管理图计量型管理图Individual-X and Moving Range ChartX-Bar / R Chart 计数型管理图计数型管理图np-Chartp-Chartc-Chartu-Chart输入和输出都适用：输入和输出都适用：Page 11统计分析与项目阶段的关联统计分析与项目阶段的关联回归分析回归分析主效果图主效果图箱线图箱线图2-T检验检验散点图散点图点图点图柏拉图柏拉图主效果图主效果图2-T检验检验直方图直方图控制图控制图定义阶段定义阶段测量阶段测量阶段分析阶段分析阶段改善阶段改善阶段控制阶段控制阶段所涉及到的工具所涉及到的工具计数型控制图计
6、数型控制图计量型控制图计量型控制图卡方分析卡方分析Page 12DataData的建议的建议在工作中和项目中，我们尽量使用计量型的数据在工作中和项目中，我们尽量使用计量型的数据1 1、计量型的数据给你的信息量多。对反应自己的能力、提供的信、计量型的数据给你的信息量多。对反应自己的能力、提供的信息要多。息要多。2 2、计量型数据要求的样本量要比计数型数据的样本量少。、计量型数据要求的样本量要比计数型数据的样本量少。举例：有的公司要求注塑件规格要求举例：有的公司要求注塑件规格要求20-30cm20-30cm，但是检测第一个，但是检测第一个2828、第二个、第二个2929，最，最后检测完毕，全部合格
7、，他就说后检测完毕，全部合格，他就说100%100%的合格率。其实他可以使用的合格率。其实他可以使用cpkcpk进行。这是不进行。这是不好的。我们还是尽量使用计量型的数据好的。我们还是尽量使用计量型的数据Page 13统计分析工具统计分析工具Page 14统计分析工具介绍统计分析工具介绍Minitab是数据统计分析的图形工具是数据统计分析的图形工具Page 15统计分析工具介绍统计分析工具介绍Page 16统计分析工具介绍统计分析工具介绍Page 17统计分析工具介绍统计分析工具介绍Page 18统计分析工具介绍统计分析工具介绍返回上一次返回上一次执行执行数据分析报数据分析报告告显示工作表显示
8、工作表文件夹文件夹显示图形文显示图形文件夹件夹Page 19数据统计分析的前提数据统计分析的前提1 1、确定需要解决的问题、确定需要解决的问题2 2、确定数据收集点、确定数据收集点3 3、需要设定相应的数据收集的规则、数据收集表格、需要设定相应的数据收集的规则、数据收集表格、数据收集工具、数据收集频率并确定数据收集人数据收集工具、数据收集频率并确定数据收集人4 4、保证数据的可靠性、保证数据的可靠性5 5、确保数据的真实性和完整性、确保数据的真实性和完整性Page 20定义阶段定义阶段工具学习工具学习Page 21时序图介绍时序图介绍现状介绍、现状陈述时，通过时序图将我们的现状以动现状介绍、现
9、状陈述时，通过时序图将我们的现状以动态数据的形式展示出来。如：公司态数据的形式展示出来。如：公司2010年的销售额、项年的销售额、项目的现状介绍等目的现状介绍等新市场数据新市场数据.MTWPage 22时序图介绍时序图介绍通过数据分析可知，公司的销售持续增长，因此要求我们通过数据分析可知，公司的销售持续增长，因此要求我们的效率要跟上，同时质量不良要降低的效率要跟上，同时质量不良要降低Page 23时序图时序图新材案例新材案例Page 24柏拉图介绍柏拉图介绍帮助我们聚焦主要问题，从而确定主要的改善点或矛盾。帮助我们聚焦主要问题，从而确定主要的改善点或矛盾。打开例题：质量控制示例打开例题：质量控
10、制示例.MTWPage 25柏拉图介绍柏拉图介绍通过数据分析可知，草稿和芯片通过数据分析可知，草稿和芯片占总不良的占总不良的75%，应重点解决，应重点解决Page 26柏拉图介绍柏拉图介绍思考：思考：是否可以继续往下分解是否可以继续往下分解Page 27柏拉图柏拉图新材案例新材案例C214961456281365百 分 比41.640.57.810.2累 积 %41.682.089.8100.0C1其 他在 制 品主 辅 原 材 料产 成 品40003000200010000100806040200C C2 2百百分分比比C C 1 1 的的 P P a a r r e e t t o o 图
11、图Page 28柏拉图柏拉图新材案例新材案例数 量22.516.415.815.512.811.3 215.5519.3 489.3 326.3 235.0 226.546.338.735.6百 分 比111111102322151110222累 积 %8788898990901002345607181838486原 材 料其他TPULDPE增韧 剂HDPE已 内酰胺ABSPOEPTFE滑 石粉PA66PA6PP无碱 玻纤AS25002000150010005000100806040200数数量量百百分分比比原原 材材 料料 的的 P P a a r r e e t t o o 图图Page
12、29测量阶段测量阶段工具学习工具学习Page 30罩罩.MTW柱状图介绍柱状图介绍用于检查样本数据的形状和分布情况。如生产产品螺栓扭矩的分布情况是什么用于检查样本数据的形状和分布情况。如生产产品螺栓扭矩的分布情况是什么样样Page 31柱状图介绍柱状图介绍大多数螺栓紧固时的扭矩在 13 到 25 之间。只有 1 个螺栓过松，扭矩小于 11。但是，该分布呈正向偏斜 ；有多个螺栓拧得过紧。许多螺栓需要大于 24 的扭矩才能打开，5 个螺栓的扭矩大于 33，这几乎是目标值的两倍 Minitab 结果结果Page 32柱状图介绍柱状图介绍- -新材案例新材案例Page 33观察扭矩观察扭矩罩罩.MTW
13、 使用使用扭扭矩矩作为变量作为变量.点图介绍点图介绍Page 34Minitab 结果结果作图如上。每一个点代表一个具有给定值输出的“事件”。随着点的积累，泵运转的实际表现的特性可被看作一个抽速数值的“分布”。 点图介绍点图介绍Page 35让我们用让我们用 来显示班组对扭矩的影响来显示班组对扭矩的影响点图介绍点图介绍Page 36这个图形告诉我们什么？谁能告诉我，那个班组的好些？这个图形告诉我们什么？谁能告诉我，那个班组的好些？点图介绍点图介绍Minitab 结果结果Page 37l是各分布差异容易把握的数据调查方法是各分布差异容易把握的数据调查方法. 让我们看一下喷漆的厚度让我们看一下喷漆
14、的厚度打开文件打开文件 用列厚度作为变量用列厚度作为变量箱线图介绍箱线图介绍Page 3830.027.525.022.520.017.515.0R Ra at te eR Ra at te e 的的箱箱线线图图50%Outlierl箱线图可以体现数据扩散性及中心箱线图可以体现数据扩散性及中心. . 箱线图中的中心线不是箱线图中的中心线不是 而是而是 . . 箱线图介绍箱线图介绍Page 39我们也可以用一个变量来作我们也可以用一个变量来作 ，以分析由此变量导致的散布，以分析由此变量导致的散布 箱线图介绍箱线图介绍什么结论呢？什么结论呢？105130.027.525.022.520.017.5
15、15.0N N o o z z z z l l e eR Ra at te eR Ra at te e 的的 箱箱 线线 图图Page 40流程能力分析流程能力分析Page 41USLC- LSL6pCMin( X-LSL3USL-X3pk ,)统计学为测量流程能力发展了统计学为测量流程能力发展了2个关键的方法个关键的方法 流程能力分析流程能力分析Page 42流程能力分析流程能力分析Page 43流程能力分析流程能力分析Page 44流程能力分析流程能力分析Page 45流程能力分析流程能力分析Page 46CMin( X-LSL3USL-X3pk ,)C X-LSL3pL USL-X3 C
16、pU流程能力分析流程能力分析Page 47流程能力分析流程能力分析Page 48流程能力分析流程能力分析USLC- LSL6pCMin(pk X-LSL3USL-X3 ,)思考：思考：值大小代表值大小代表什么什么值大小代表值大小代表什么什么Page 49流程能力分析流程能力分析现在让我们做现在让我们做4个流程能力研究，以实践我们所学的知识个流程能力研究，以实践我们所学的知识 使用在使用在工作表工作表 , , , 流程目标流程目标: 70流程流程USL:100流程流程LSL: 40使用这些数据集来分析我们的使用这些数据集来分析我们的Cp和和Cpk用早些时候讨论过的流程能力的诊断结果，提出行动方针
17、用早些时候讨论过的流程能力的诊断结果，提出行动方针 Page 50流程能力流程能力新材案例新材案例Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A+级 Cpk2.0 特优A+ 级 2.0 Cpk 1.67 优 应当保持之 A 级 1.67 Cpk 1.33 良 能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A级 B 级 1.33 Cpk 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级 C 级 1.0 Cpk 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能力 D 级 0.67 Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改设计制程 流程能力流程能
18、力新材案例新材案例Page 52分析阶段分析阶段工具学习工具学习Page 53l在在 Y Y 变量下，输入伸长率。变量下，输入伸长率。l在在 X X 变量下，输入停放时间变量下，输入停放时间打开文件打开文件散点图介绍散点图介绍用来分析输入与输出之间的关系用来分析输入与输出之间的关系Page 54散点图介绍散点图介绍Minitab 结果结果正如所料，停放时间越长，伸长率越低正如所料，停放时间越长，伸长率越低Page 55回归分析介绍回归分析介绍用来分析输入与输出之间的关系，并获取输入与输出之间的关系式用来分析输入与输出之间的关系，并获取输入与输出之间的关系式前提：输入与输出之间确实存在相关性，且
19、输入输出均为计量型数据前提：输入与输出之间确实存在相关性，且输入输出均为计量型数据 在响应中，伸长率。在预测变量中，输入停放时间在响应中，伸长率。在预测变量中，输入停放时间Page 56Minitab 结果结果 回归分析介绍回归分析介绍回归方程为伸长率 = 1.537 - 0.06401 停放时间S = 0.110554 R-Sq = 22.9% R-Sq（调整） = 20.8%方差分析来源 自由度 SS MS F P回归 1 0.137689 0.137689 11.27 0.002误差 38 0.464443 0.012222合计 39 0.602132通过分析可知（1）、伸长率与时间的关
20、系方程（2）、相关系数： R-Sq = 22.9%（3）、回归因子的显著性：P小于0.05Page 57散点图介绍散点图介绍回归分析回归分析新材案例新材案例Ho : 停放时间与伸长率无关系Ha : 停放时间与伸长率有关系方差分析来源 自由度 SS MS F P回归 3 61.7804 20.5935 6.30 0.054误差 4 13.0823 3.2706合计 7 74.8627（技术要求：伸长率450%）1614121086420576568560552544536528520停停放放时时间间，h h伸伸长长率率，% %S1.80847R-Sq82.5%R-Sq（调整）69.4%回归95%
21、 置信区间95% 预测区间混混炼炼胶胶停停放放时时间间- -伸伸长长率率拟拟合合线线图图C2 = 532.6 + 7.572 C1- 0.9635 C1*2 + 0.03394 C1*3技术指标：伸长率450%P值处于0.05的边缘，由于相关性强，暂且认为该回归方程有效。结合GB6038要求停放时间为224h，可以将混炼胶停放时间由现在的16h，调整为 2h。Page 58卡方分析介绍卡方分析介绍用来分析输入与输出之间的关系，并获取输入与输出之间的关系式用来分析输入与输出之间的关系，并获取输入与输出之间的关系式前提：输入与输出之间确实存在相关性，且输入输出均为计数型数据前提：输入与输出之间确实
22、存在相关性，且输入输出均为计数型数据被雇佣被雇佣未被雇佣未被雇佣年老年老3045150230年轻年轻年龄年龄: 年老年老 & 年轻年轻雇佣实际雇佣实际: 雇佣雇佣 &不雇佣不雇佣然后我们收集数据来进行分析然后我们收集数据来进行分析.Page 59卡方分析介绍卡方分析介绍打开文件打开文件Page 60Ho:A、B供应商产品质量无差异供应商产品质量无差异Ha:A、B供应商产品质量有差异供应商产品质量有差异卡方分析介绍卡方分析介绍在期望计数下方给出的是卡方贡献 不合格 合格 合计 1 12 104 116 9.99 106.01 0.406 0.038 2 35 395 430 37.01 392.
23、99 0.110 0.010合计 47 499 546卡方 = 0.565, DF = 1, P 值 = 0.452P值值0.05，你，你什么结论？什么结论？Minitab 结果结果Page 611、案例、案例我们想要调查桶式蒸发器氩弧焊点热缩套保护（有、无）和焊漏（漏、不漏）是否有关联2、数据收集方法（试验步骤）、数据收集方法（试验步骤）测量对象：130个蒸发器氩弧焊点测量Data收集：13874852有热缩套无热缩套漏不漏卡方分析介绍卡方分析介绍Page 623、分析结果Chi-Square Test: 漏漏, 不漏不漏 Expected counts are printed below
24、observed countsChi-Square contributions are printed below expected counts 漏 不漏 Total 1 13 87 100 30.50 69.50 10.041 4.406 2 48 52 100 30.50 69.50 10.041 4.406 Total 61 139 200 Chi-Sq = 28.895, DF = 1, P-Value = 0.000P1)个体数值个体数值(n=1)X-Bar RX-Bar S个体移动范围个体移动范围（ I-MR ）特殊类型的特殊类型的“缺陷缺陷” 缺陷性项目缺陷性项目 每个样本数每
25、个样本数的几率面积不变的几率面积不变 ? 是是否否c 图图u 图图不变的样本数不变的样本数 ? np 图图否否是是p 图图注注: X-Bar S 适合适合于群大小于群大小 (n) 10控制图介绍控制图介绍Page 75控制图介绍控制图介绍个体图看上去像一个运行图，但现在个体图看上去像一个运行图，但现在它为它为数据提供了一些工程控制限数据提供了一些工程控制限 Page 76控制图介绍控制图介绍Minitab 结果结果Page 77控制图介绍控制图介绍统计 控制图 属性控制图 P控制图变量：Number 子组大小：Sample我们计算每个月的合格率、每天的效率等Page 78控制图介绍控制图介绍2
26、523211917151311975310.060.050.040.030.020.01样样 本本比比率率_P=0.0324UCL=0.05616LCL=0.008641N N u u m m b b e e r r 的的 P P 控控 制制 图图Minitab 结果结果Page 79控制图介绍控制图介绍统计 控制图 属性控制图 C控制图变量：Number 子组大小：8我们计算每片风叶的缺陷数等Page 808 17 18 15 23 9 19 6 14 17 13 15 16 22 在所有的在所有的8个单位发现的缺陷数个单位发现的缺陷数 缺陷比例缺陷比例1.0 2.1 2.3 1.9 2.9
27、 1.1 2.4 .8 1.8 2.1 1.6 1.9 2 2.8l假设我们有一套数据假设我们有一套数据 (工作表工作表 ) 描述在运输码描述在运输码头进行的检查头进行的检查 l每天为检查损坏情况取样每天为检查损坏情况取样8个单位个单位 控制图介绍控制图介绍Page 81控制图介绍控制图介绍14131211109876543213.53.02.52.01.51.00.50.0样样本本每每单单位位样样本本计计数数_U=1.893UCL=3.352LCL=0.434n nu um mb be er r 的的 U U 控控制制图图Minitab 结果结果Page 82数据统计分析只是解决问题的工具数据统计分析只是解决问题的工具更重要的是更重要的是解决问题的思路解决问题的思路路的方向正确了路的方向正确了+正确的工具才能更快的达到目标正确的工具才能更快的达到目标Page 83完完 毕毕谢谢 谢谢
