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1、MINITAB教程-过程能力分析,全海军,过程能力分析,对正态分布数据计算能力指数（Cp/Cpk）对不正态分布数据的计算能力指数,对正态分布数据计算能力指数（Cp/Cpk）,使用正态能力分析根据正态分布评估过程的潜在（组内）能力和整体能力。确定过程是否能够生成满足客户要求的输出。比较过程的整体能力和其潜在（组内）能力，以评估改善的机会。,一位质量分析师希望评估螺栓生产过程的能力。为了满足客户要求，螺栓的螺纹长度与 20 毫米目标值的差值应该在 0.1 毫米范围内。该分析师根据数据的正态分布，使用正态能力分析来评估该过程满足 20 0.1 毫米规格要求的能力。,要执行正态能力分析，请选择统计质量
2、工具能力分析正态。,解释结果所有测量值都位于规格限内。过程达到目标，并且测量值大致介于规格限之内。能力指标 Cpk、Ppk 和 Cpm 均大于 1.33（这是遍接受的对应于有能力过程的最小值）。因此，工程师得出结论，锻造过程满足对活塞环直径的要求。,正态能力分析的数据注意事项,数据应当是连续的收集足够的数据以获取过程能力的可靠估计值如果可能，应当采用合理子组的形式收集数据过程必须稳定且受控制数据应该服从正态分布,指定用于 正态能力分析 的变换,统计质量工具能力分析正态变换您可以变换数据，以拟合正态分布，从而满足分析假设。Box-Cox 幂变换(W=Y)（正数(0)）Johnson 变换（仅适用
3、于整体分析）,解释结果,步骤 1：检查数据是否有问题直方图和拟合的正态曲线有助于以非正式的方式快速检查潜在问题。直观检查分布拟合,将整体实曲线与直方图的条形进行比较，评估数据是否大致是正态的。如果条形与曲线存在很大差异，则数据可能不是正态的，并且过程的能力估计值可能不可靠。如果数据看上去为非正态，需使用个体分布标识确定是否需要变换数据或拟合非正态分布以执行能力分析。,比较组内曲线和整体曲线,将整体实曲线与组内虚曲线进行比较，确定它们的对齐紧密程度。如果曲线之间存在很大差异，则表明过程可能不稳定，或者子组间可能存在明显变异。在执行能力分析之前使用控制图验证过程是否稳定。,如果您所分析的过程（如批
4、量过程）自然地显示子组间存在较大变异，而且该变异并非由特殊原因造成，则考虑使用组间/组内能力分析。,步骤 2：检查过程的观测性能,检查过程展开直观检查直方图中的数据与规格下限和规格上限的关系。理想情况下，数据的散布窄于规格散布，并且所有数据都在规格限内。超出规格限的数据表示不合格项。,在此直方图中，过程展开宽于规格展开，这表明能力较差。虽然大部分数据都在规格限内，但是也一些低于规格下限(LSL)或者高于规格上限(USL)的不合格项。,步骤 3：评估过程的能力,评估潜在能力可使用 Cpk 基于过程的位置和展开来评估该过程的潜在能力。潜在能力估计值表示在消除过程偏移和漂移的情况下可实现的能力。总体
5、上讲，Cpk 值越高，过程的能力越高。Cpk 值低表明可能需要改进过程。将 Cpk 与基准值（代表可接受的过程最小值）进行比较。许多行业使用基准值 1.33。如果 Cpk 低于基准值，则考虑如何改进您的过程，例如减少其变异或改变其位置。比较 Cp 和 Cpk。如果 Cp 和 Cpk 大致相等，则过程位于两个规格限制之间的中心位置。如果 Cp 和 Cpk 不同，则过程未处于中心位置。,对于这些过程数据，Cpk 为 1.09。因为 Cpk 小于 1.33，所以过程的潜在能力无法满足要求。过程过于接近规格下限。过程未处于中心位置，因此 Cpk 值不等于 Cp(2.76)。,评估整体能力可使用 Ppk
6、 基于过程位置和过程展开来评估该过程的整体能力。整体能力表示您客户在一段时间内体验到的实际过程性能。总体上讲，Ppk 值越高，过程的能力越高。Ppk 值低表明可能需要改进过程。将 Ppk 与基准值（代表可接受的过程最小值）进行比较。许多行业使用基准值 1.33。如果 Ppk 比基准值低，则考虑如何改进您的过程。比较 Pp 和 Ppk。如果 Pp 和 Ppk 大致相等，则该过程位于两个规格限之间的中心位置。如果 Pp 和 Ppk 不同，则过程未处于中心位置。比较 Ppk 和 Cpk。当过程在统计意义上受控制时，Ppk 和 Cpk 大致相等。Ppk 和 Cpk 之间的差异代表在消除过程偏移和漂移的
7、情况下预期可实现的过程能力提高。,对于这些过程数据，Ppk=0.52。因为 Ppk 小于 1.33，所以过程的整体能力无法满足要求。过程处于中心位置，因此 Ppk Pp(0.53)。但是，Ppk Cpk(0.72)，这表明，如果减少偏移和漂移（子组之间的变异），将可以改进过程的整体能力。,正态能力分析的观测性能/预测整体性能,性能所对应的 PPM LSL,性能所对应的 PPM USL,性能所对应的合计 PPM,个体分布标识,统计质量工具个体分布标识。,如果分布是数据的良好拟合，这些点将沿着拟合分布线附近分布。离开直线说明拟合是不可接受的。,使用 p 值评估分布的拟合。将每个分布或变换的 p 值
8、与显著性水平进行比较。通常，显著性水平（用 或 alpha 表示）为 0.05 即可。显著性水平 0.05 指示当数据实际上服从分布时，判定数据不服从分布的风险为 5%。,六合图,确定过程是否稳定且受控制确定数据是否服从正态分布估计整体能力（Pp、Ppk）和潜在能力（Cp、Cpk）,发动机制造商使用锻造过程生产活塞环。质量工程师想评估过程能力。他们收集了 25 个由 5 个活塞环组成的子组，并测量了它们的直径。活塞环直径的规格限为 74.0 毫米 0.05 毫米。,解释结果Xbar 和 R 控制图表明过程稳定，没有超出控制限的点。“最后 25 个子组”图表明数据绕着过程均值随机且对称地分布。正常概率图表明数据是正态分布的。因此，可满足正态能力分析的假设，并可分析过程的能力。直方图和能力指标表明，过程几乎位于目标中心，测量值在规格限之内。能力指标 Cpk、Ppk 和 CPM 都大于 1.33，这是一般情况下可接受的能力过程的最小值。因此，工程师得出结论：锻造过程可满足客户对活塞环直径的要求。,要执行正态 Capability Sixpack，请选择统计 质量工具 Capability Sixpack 正态。,
