《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 : ~% 一、打开 Minitab 软件,建立“工序能力调查实验”项目 1. 从菜单选择 File-->New 2. 选择 Minitab Project, 然后点击 OK 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: 1. 从菜单选择 File-->Save Project As ave in 框中,选择你要保存项目的文件夹 File name 框中,输入你的项目的名字,然后点击 Save 3. 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 , 然后点击 OK 。也可以直接将 Excel 数据表中的数据“ copy ”过来。二、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: 1. 从菜单选择 Graph--> Histogram ; 2. 选择 Si mple ,然后单击 OK ; Graph Variables 中键入 C, 单击 OK ; C F r e q u e n c y 20 15 10 5 0 HistogramofC 4. 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; 1. 从菜单选择 Graph--> Histogram ; 2. 选择 With Fit ,然后单击 OK ; Graph Variables 中键入 C, 单击 OK C F r e q u e n c y 20 15 10 5 0 N 50 HistogramofC Normal 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 --> Probability Plot 或 Stat Basic s atistics --> Normality Test ) 下图是用 Graph --> Probability Plot 得出的结果。 C P e r c e n t 99 959080706050403020105 1 Mean < StDev N 50 AD P-Value ProbabilityPlotofC Normal-95%CI 5. 成份 C 的数据变化趋势分析,以生产班组分组观察; BanZu C 乙甲丁丙 IndividualValuePlotofCvsBanZu 1. 选择选择 Graph -->Individual Value Plot t; One Y 下,选择 With Groups 单击 OK ; Graph Variables 中键入 C; 4. 单击 Data View , 选中 Mean Connect line 。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。三、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; 1. 选择 Stat-->Basic Statistics -->Display Descriptive Statistics ; Variables 中键入 C; 3. 单击 Statistics ; 4. 取消 First quartile, Median, Third quartile, N nonmissing, 和N missing 的选中状态,选中 N Total ; 5. 在每个对话框中单击 OK 结果如下: Descri
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