质量管理与可靠性实验指导.doc

《质量管理与可靠性》实验指导书
车轴钢技术标准:
氢:<=2ppm,氧:<=20ppm,氮: 50~70ppm
Si:~%,Mn:~%,P:<=%
S:<=%,Ni(镍):<=%,Cr(铬):<=%
Cu:<=%,V(钒):~%,Al:~%
工序能力调查实验
实验目的:统计学领域提供有关收集、汇总、分析和解释数据以及根据分析结果得出结论的原则和方法学。统计量可以用于描述数据并做出推断,这两者都可以指导决策并改进过程和产品。
打开Minitab软件,建立“工序能力调查实验”项目。
图1-1 Minitab软件界面
从菜单选择File-->New 从菜单选择【文件】——【新建】
选择Minitab Project,然后点击OK选择Minitab 项目,然后单击【确定】按钮。
新建项目
可以保存当前的工作为一个项目。当保存了项目,就一次性的保存了所有工作,包括所有的在会话窗口的输出,所有的打开的图形窗口。当重新打开项目时,所有的信息将重新显示,就是保存时候的状态。
按照下面的步骤来保存你的项目:
从菜单选择 File-->Save Project As
从菜单中选择【文件】——【将项目另存为】
在 Save in 框中,选择你要保存项目的文件夹
在 File name 框中,输入你的项目的名字,然后点击 Save 【保存】。
建立车轴钢成份分析数据表
从菜单选择File>New,然后在弹出的对话框选择Minitab Worksheet【Minitab 工作表】,然后点击OK【确定】。
也可以直接将Excel数据表中的数据“copy”过来。
选择要分析的成份(下面以C为例)数据,绘制直方图,查看其分布规律以及变化趋势:
从菜单选择 Graph【图形】--> Histogram【直方图】;
选择Simple【简单】,然后单击OK【确定】;
直方图
在Graph Variables 【图形变量】中键入C,单击OK【确定】;
直方图参数设置界面
直方图结果
为了测定成份C的数据是否服从正态分布,对直方图进行正态拟合;
从菜单选择 Graph【图形】--> Histogram【直方图】;
选择With Fit【包含拟合】,然后单击OK【确定】;
在Graph Variables【图形变量】中键入C,单击OK【确定】
包含拟合直方图
如上图所示,成份C的数据分布曲线是近似正态分布。
(如果观察值少于50 个,也可以用正态概率图象来检验其正态性Graph【图形】--> Probability Plot【概率图】或【统计】——【基本统计量】Stat Basic satistics-->
【正态性检验】Normality Test)
下图是用Graph【图形】--> Probability Plot【概率图】得出的结果。
成份C的数据变化趋势分析,以生产班组分组观察;
选择选择Graph【图形】-->Individual Value Plot【单值图】;
在One Y 一个Y选项下,选择With Groups【含组】单击OK;
在Graph Variables 【图形变量】中键入C,用于分组的类别变量中键入班组;
单击Data View【数据视图】按钮,选中Mean Connect line【均值连接线】。
单值图显示了四个生产班组所炼的钢,C含量平均值看起来都差不多。如果细化的话,还可以对早、中、晚不同时间段生产的钢种进行成份分析,查找缺陷原因。
成份数据统计分析,计算相关统计量:
对C成份数据描述性统计量的计算;
选择Stat【统计】-->Basic Statistics【基本统计量】-->Display Descriptive Statistics【显示描述性统计】;
在Variables 【变量】中键入C;
单击Statistics;
取消First quartile, Median, Third quartile, N nonmissing, 和N missing的选中状态,选中N Total;
取消选中下四分位数、中位数、上四分位数、N 非缺失和 N 缺失,选中 N 合计。
在每个对话框中单击OK
结果如下:
描述性统计: C
平均值
变量合计数平均值标准误标准差最小值最大值
C 50
重复执行上述步骤,在【变量】选项中键入C,在按变量选项中键入班组,单击确定按钮,可得到如下结果:
描述性统计: C
平均值