第一部份
Minitab 基本介绍（Introduction to Minitab）
Minitab 基本结构、使用技巧、保存数据、保存图形、新建项目文件等；
如何基于Minitab 软件拆分、合并工作表、堆叠数据、对数据进行排序和子集化操作；
各种图形的制作及分析：直方图、散点图、箱线图、概率图、时间序列图、饼图、Pareto；
基于图形进行数据分析的案例
SPC 原理及各种控制图（SPC）
控制图的基本原理，控制限的计算，控制限与规格限的区别于联系；
控制图的判异原则及变异源分析；
控制图的不同使用阶段的划分及控制限的确立原则；
控制图的选择树，基于数据类型和合理抽样方案选择恰当的控制图的方法；
Xbar-R 控制图、Xbar-S 控制图、I-MR 控制图、P 图、NP 图、C 图、U 图制作及分
析；控制图使用的两类风险分析。
使用Minitab 软件进行监控流程是否受控的案例分析。
第二部份
过程能力分析（Capability Analysis）
过程能力分析的概念及意义；
过程能力分析的原理及的估计；
对正态数据的过程能力分析；
Cp、Cpk 的使用原则及计算意义；
PP、PPk 的使用及计算;
Cp、Cpk、Pp、PPk 的区别与联系；
PPM 的计算；
西格玛水平Z 值的计算及意义，基准的西格玛水平能力计算分析；
对非正态分布数据的能力分析：Box-Cox 转换原理、Johnson 变换及选择，如何基
于Minitab 软件进行其它分布的能力分析。
测量系统分析（MSA）
测量系统分析的概念及变异源分析的原理；
测量系统的稳定性、分辨度、线性、偏倚、重复性、再现性的概念及意义；
如何使用Minitab 软件进行量具的线性和偏倚分析；
基于Minitab 软件创建测量系统分析的工作表；
GageR&R 的计算及意义；
P/T 使用的意义及计算；
可区分类别数（NDC）的含义及计算；
测量系统分析及综合案例介绍。
第三部份
假设检验（Hypothesis Test）
假设检验的原理介绍及何时需要用假设检验进行数据分析；
假设检验中存在的两类风险；
分析及如何选择正确的假设检验工具进行分析；
原假设、备择假设确立的原则；
单样本Z 检验、单样本T 检验、双样本T 检验及ANOVA 进行数据分析；
P 值表示的含义及在不同的质量工具中输出的汇总；
回归分析（Regression）
回归分析的意义；回归分析与相关性分析的区别与联系，相关性检验及相关系数的计算；
回归模型有效性的判断，R-sq，R-sq（Adj）、S 表示的含义；
如何利用最小二乘法确立回归模型并进行残差分析及模型判断；
一元线性回归分析案例、逐步回归和最佳子集回归的介绍。
试验设计（DOE）
试验设计的发展及作用，几种常见设计类型的区别，DOE 中的几个常见概念
实施DOE 的基本策略及思路，实施过程中应注意事项
2k 因子设计原理及正交试验原理，因子的主效应、交互作用的判断；
如何基于Minitab 软件进行试验安排，复制试验、中心点、区组等操作
如何判断模型的有效性及优化模型及参数，基于Minitab 软件中的DOE 进行调优设计；
2k 全因子及部分因子设计的综合案例分析。 |
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总部李老师
