Introduzione a Minitab, software per analisti statistica controllo qualità Per info: agostini@gmsl.it 0331.587511

1. Prodotto per il Controllo Qualità,
il Miglioramento dei Processi
ed il supporto alla
Metodologia Sei Sigma
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2. Funzionalità e Semplicità
Minitab è un programma di analisi, con funzioni
specifiche per:
• La generazione di Carte di Controllo
• Grafici SPC ed Analisi della Qualità
• Analisi dei Sistemi di Misura, GAGE R&R
• Design of Experiment
• Funzioni per la metodologia SixSigma
• oltre a procedure di statistica generale.
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3. Report Professionali
In un unico documento tecnico si
possono combinare selezioni di dati
dalle tabelle, risultati numerici con
grafici e testi di commento.
In molti casi, anche se avete copiato i
grafici di Minitab in altre applicazioni, è
possibile con un semplice click,
modificarli ed editarli per meglio
adattarli alle esigenze d'impaginazione
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4. Dati da Excel
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5. Dati da Databases
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6. Grafici completi ed immediati
Appropriate visualizzazioni dei dati a secondo
del tipo di analisi da eseguire
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7. Grafici a Pannello
Grafici multipli a Pannello
Quando vengono creati grafici multipli si
possono visualizzare in pannelli separati sulla
stessa finestra grafica.
Pannelli condizionati da una variabile
E' possibile categorizzare i dati in pannelli
differenti, utilizzando una variabile di
riferimento che separerà i dati in gruppi.
Separazione in Pannelli
E' possibile segmentare lunghe variabili in
pannelli separati per una più facile lettura dei
dati.
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8. Strumenti per l’analisi Statistica
Minitab offre un’ampia gamma di funzioni per tutte le
esigenze nel settore dell’Analisi della Qualità:
• Funzioni Statistiche di Base ed Avanzate
• Regressioni ed ANOVA
• Carte di Controllo
• Controllo Statistico di Processi
• Design of Experiment (DOE)
• Analisi degli strumenti di Misura - Gage R&R
• Analisi Sopravvivenza ed Affidabilità
• Time Series e Forecasting
• Macro per operazioni ripetitive.
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9. Regressioni
Una domanda statistica comune è "Quanto una variabile
dipende da un'altra?". Le funzioni di regressione consentono di
investigare le relazioni tra una variabile e una o più variabili
predittive.
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10. Analisi delle Varianze - ANOVA
Le funzioni ANOVA sono utili per trovare i parametri
ottimali per l'attrezzatura, il fattore o la combinazione di
fattori che possono dare errori di produzione, e più.
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11. Carte di Controllo
310
Xbar-R Chart of Coating
U C L=311,97
In Minitab vi sono numerosi tipi di Carte di
300
Controllo suddivise in:
Sample Mean
_
_
290 X=289,24
280
270
LC L=266,52
Variable Control Charts
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
60
Sample
U C L=57,19
X-bar & Range
Standard Deviation
45
Sample Range
30
_
R=22,22
15
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
LC L=0 Individual Measurements
Sample
Moving Average Median
300
I-MR-R/S (Between/Within) Chart of Coating
1
1
1
Median/Individual
UCL=298,81
CUSUM, ed altre ancora
Subgroup Mean
_
290 X=289,24
280 LCL=279,68
Attribute Control Charts
1
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
UCL=11,75
MR of Subgroup Mean
10
5 __
MR=3,60
Percent Defective (p)
0 LCL=0
50
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
UCL=57,19
Number Defective (np)
Sample Range
25
0
_
R=22,22
LCL=0
Defects (c)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Sample
Defects per Unit (u)
Short Run Analysis
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12. Analisi Capability Multipla
P bb
ro a ilityPlo fSu p
tso p lier1, Su p
p lier2,Su p
p lier3,Su p
p lier4
Process capability: normal, non- Supplier1 Supplier 2
N a 5 CI,AD .3 1 .4 7
orml-9 % :0 7 ,P:0 0 N a 5 I,AD .3 9 .4 5
orml-9%C :0 5 ,P:0 3
normal, attribute and batch 9
9
9
0
9
9
9
0
Process Capability Sixpack 50 50
10 10
Normal and Weibull plots e 1
38 39 40 41
1
40 41 42
Supplier3 Supplier 4
Symmetry plot 99
N a 5 CI,AD .2 1 .8 8
orml-9 % :0 1 ,P:0 4
99
N a 5
orml-9%CI,AD .2 0 .6 0
:0 7 ,P:0 6
90 90
50 50
Cap ilityH g so p lier1, Su p
ab isto ram fSu p p lier2,Su p
p lier3,...
Supplier 1 Supplier2 10 10
LL
S UL
S LSL USL 1 1
W in 3
ith 0 W in
ith Within
24
Within 41 42 43 44 38 40 42
Cp 1 4.9 5 O erall
v Cp 1.675 Overall
CP 0 3
L .3 4 O ra
ve ll CPL 0.986
18
Overall
CP 3 5 2
U .5 7 0 Pp 1 8
.5 1 CPU 2.364 Pp 1.640
Cp 0 3
k .3 4 PPL 0 7
.2 2 Cp 0.986
k PPL 0.965
CCp 1 4
k .9 5 PPU 2 9
.8 0 CCpk 1.675 12 PPU 2.315
10 k .2 2
Pp 0 7 6
Ppk 0.965
Cpm *
Cpm *
0 38.8 40.4 42.0 43.6
37.2 0 38.8 40.4 42.0 43.6
37.2
Supplier 3 Supplier4
LL
S USL LSL USL
W ithin Within W ithin W in
ith
Cp 1.607
24 Overall Cp 0.831 12 Overall
CPL 1.618 Overall CPL 0.159 Overall
CPU 1.596 18 Pp 1.565 CPU 1.504 9 Pp 0.841
Cpk 1.596 PPL 1.576 Cpk 0.159 PPL 0.160
CCpk 1.607 12 PPU 1.554 CCpk 0.831 6 PPU 1.522
Ppk 1.554 Ppk 0.160
6 Cpm * 3 Cpm *
0 38.8 40.4 42.0 43.6
37.2 0 38.8 40.4 42.0 43.6
37.2
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13. Capacità di Processo
Analisi di capacità del processo attraverso la creazione di grafici
completi di indici statistici quali: Cp, Cpk, Cpu, Cpl, Cpm, oltre una
serie di informazioni che danno un quadro complessivo del processo
produttivo.
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14. Analisi di Affidabilità e Sopravvivenza
Uno degli aspetti
fondamentali della
qualità è la capacità di
previsione di "vita" di
un prodotto prima che
questo si guasti.
Conoscere l'affidabilità
dei propri prodotti
consente di ottenere
un discreto livello di
qualità ed un vantaggio
sui concorrenti.
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15. Gage R&R - Analisi dei Sistemi di Misura
Vengono spesi molti soldi e tempo per la lettura delle misure
che assicurano il controllo della produzione e aiutano a
mantenere un livello di qualità accettabile.
Ma quanto sono accurati gli strumenti che effettuano
queste misurazioni?
E' necessario identificare le sorgenti di variazione ed
assicurare che le variazioni osservate sui campioni non sono
dovute alla mancanza di precisione ed accuratezza del
sistema di misura.
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16. Gage R&R - Analisi dei Sistemi di Misura
Minitab offre una serie completa di funzioni
statistiche che aiutano a determinare il degrado
del sistema di misura.
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17. Design of Experiment
La sperimentazione è cruciale per indagare sui fattori che
influenzano la qualità del prodotto o del servizio.
Utilizzando opportune tecniche statistiche, si possono
raggiungere livelli ottimali di gestione dei processi che
immediatamente si traducono in sensibili miglioramenti
produttivi.
Le sperimentazioni, opportunamente preparate, rivelano in
poco tempo molte informazioni sull'andamento del
processo.
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18. DOE - Contributo al miglioramento
In diverse applicazioni il DOE ha contribuito a:
Risparmiare nei costi e migliorare la
produttività
Sviluppare prodotti che raramente hanno fallito
Migliorare prodotti e processi
Ridurre il tempo di sviluppo del prodotto
Ridurre le perdite
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19. Corsi e Formazione
I Corsi Minitab disponibili
sono:
• Introduzione Pratica
• Statistica di Base
• SPC, Statistical Process
Control e Gage R&R
• Design of Experiment
I nostri corsi sono tenuti da docenti qualificati per l’insegnamento e
certificati dalla società Minitab. Il materiale didattico è quello ufficiale
tradotto in lingua italiana.
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