Minitab – wykorzystanie programu w zakresie SPC

ZAWARTOŚĆ:

• Środowisko Minitab – typy plików, zasady pracy z arkuszami.
• Zakres dostępnych analiz Minitab – podstawowe funkcje statystyczne programu.
• Możliwości programu w zakresie tworzenia raportów.
• Konfigurowanie programu – najważniejsze opcje przydatne w praktyce.

ZAWARTOŚĆ:

• Podstawowe operacje na danych.
• Przekształcanie danych, dodawanie kolumn, sortowanie.
• Układanie danych w bloki, wydzielanie arkuszy, łączenie i dzielenie zbiorów danych.
• Graficzne przedstawianie danych – wybrane wykresy użyteczne w zarządzaniu jakością (histogram, wykres prawdopodobieństwa, dotplot).
• Metody oceny zgodności zebranych danych z rozkładami teoretycznymi (np. rozkładem normalnym).
• Obliczanie podstawowych statystyk.

ĆWICZENIA:
Wyznaczanie podstawowych miar statystycznych;
Przekształcanie bloków danych – porządkowanie arkusza;
Badanie normalności danych – metoda graficzna i test A-D.

ZAWARTOŚĆ:

• Podstawy zbierania danych na potrzeby SPC – częstość kontroli i wielkość próbki.
• Przegląd standardów w zakresie SPC (m.in. ISO 8258 i SPC AIAG) – różnice w podejściu do oceny procesów.

ZAWARTOŚĆ:

• Dobór kart kontrolnych do sterowania procesami.
• Analiza procesu z wykorzystaniem karty x-R (teoria i opcje Minitab).
• Karty kontrolne specjalne – przegląd możliwości Minitab.
• Wykorzystanie kart kontrolnych dla rozkładów innych niż normalny – transformaty w Minitab.
• Karty kontrolne przy danych atrybutowych – p, np, u i c.

ĆWICZENIA:
Ocena stabilności z wykorzystaniem karty x-R (xbar-R);
Wykorzystanie testów stabilności w Minitab przy karcie kontrolnej;
Praca z danymi niezgodnymi z rozkładem normalnym.

ZAWARTOŚĆ:

• Przygotowanie danych do oceny zdolności procesów – zasady zbierania wyników pomiarów.
• Obliczanie wskaźników Cp i Cpk w Minitab.
• Obliczanie wskaźników Pp i Ppk w Minitab.
• Analiza zdolności maszyn Cm i Cmk – jak to zrobić w Minitab pomimo braku takiej opcji.
• Praca z danymi bez rozkładu normalnego.

ĆWICZENIA:
Obliczanie wskaźników Cp/Cpk i Pp/Ppk dla typowych danych z procesów;
Wyznaczanie wadliwości procesu w oparciu o wyniki zdolności;
Analiza wpływu wielkości próbki na wiarygodność oceny zdolności procesu.