過程能力分析課件

過程能力分析單擊此處添加副標題演講者：什么是過程能力分析過程能力分析：在過程處于統(tǒng)計受控狀態(tài)下，通過指定過程變異或規(guī)格界限的寬度以評估過程是否有能力(即符合規(guī)格界限并生產(chǎn)出“良好”的產(chǎn)品)，如果流程表現(xiàn)越能滿足客戶要求，則流程能力越充分，反之則不足。Minitab

可通過個體分布標識擬合過程數(shù)據(jù)的分布，通過Johnson變換或Box-Cox變換對數(shù)據(jù)進行變換使其服從正態(tài)分布，并根據(jù)數(shù)據(jù)的分布選擇不同的過程能力分析方法，包括：正態(tài)分布能力分析、

組間/組內(nèi)能力分析、非正態(tài)分布能力分析、多變量正態(tài)分布能力分析、多變量非正態(tài)分布能力分析、二項分布能力分析、Poisson

分布能力分析、正態(tài)分布能力六包裝分析、組間/組內(nèi)能力六包裝分析及非正態(tài)分布能力六包裝基本概念規(guī)格界限

(LSL和USL)：由設(shè)計工程師根據(jù)客戶的要求，對產(chǎn)品特性參數(shù)設(shè)置的公差范圍；公差（USL-LSL）短期流程偏差

st長期流程偏差

lt流程能力±3

st在什么前提下再進行流程能力分析：能力分析要求過程處于受控狀態(tài)，否則，會錯誤估計過程能力流程能力分析的數(shù)據(jù)一定是準確的，所以一般情況是在測量系統(tǒng)分析可靠后進行流程能力分析LSLUSL流程表現(xiàn)要求要求什么是過程能力為何測量過程能力缺陷率得以量化確認可改進機會分析過程能力可使組織預(yù)測其所有產(chǎn)品和服務(wù)的真實質(zhì)量水平確認過程發(fā)生問題的本質(zhì)-

居中程度或分散度如何評價過程能力abc過程能力高過程能力一般過程能力不足對于相同的規(guī)格要求，標準差越小，西格瑪水準越高，發(fā)生不良的可能性越小，流程能力越充分。練習(xí)：思考過程A過程B過程

C哪個過程能力好？哪個過程能力不好？思考：當(dāng)標準差沒有變化，客戶的要求更加嚴格時，這對不良率和過程能力有什么影響呢？過程能力指數(shù)過程潛在能力：描述流程的潛在最佳值好指標Cp過程應(yīng)有能力：可觀察到的短期過程性能CpuCpl過程能力指數(shù)：比較客戶要求的產(chǎn)品和我們生產(chǎn)的產(chǎn)品=客戶之聲/流程之聲=流程應(yīng)該做什么/流程做了什么=規(guī)格范圍/流程分散指數(shù)值越高，流程能力越好。過程能力統(tǒng)計意義上的測量是指過程變異與規(guī)格界限之間的關(guān)系。Cp

比較的是過程變異(6

)與規(guī)格界限之間的關(guān)系。代表過程潛力指數(shù)，是規(guī)格范圍與6倍的所測量的過程標準偏差的比值，反應(yīng)過程離散程度。Cpk

是考慮了離散及過程中心值與規(guī)格中心值偏移的問題。過程能力指數(shù)CPK=Min{CPL,

CPU}CPL=

X-LSL

3sCPU=

USL-X

3sCP與CPK之間的關(guān)系1.601.601.600.400.400.400.400.15過程居中能力好偏差小過程中心偏移偏差小過程居中偏差大過程中心偏移偏差大在6σ里,

我們首先解決中心偏移問題，然后解決產(chǎn)生偏差的原因。流程能力PPK差<1一般1-1.33可以1.33-1.67好?1.67過程能力指數(shù)長期過程能力指數(shù)PPL=

X-LSL3lPPU=

USL-X

3lPPK=Min{PPL,

PPU}比較的是長期過程變異(6

)與規(guī)格界限之間的關(guān)系。代表長期過程潛力指數(shù)，是規(guī)格范圍與6倍的所測量的過程標準偏差的比值，反應(yīng)過程離散程度。Ppk

是考慮了離散及過程中心值與規(guī)格中心值偏移的問題。短期的變量：所有輸入是不變的同一天,

相同技術(shù),

相同設(shè)備,

同批材料…

…

.

.反映過程設(shè)計帶來的變化情況長期的變量輸入發(fā)生改變不同天,

不同的技術(shù),

不同的材料,批次………反映客戶實際經(jīng)歷的變化情況短期

、長期過程能力長期數(shù)據(jù)短期機會01短期0204短期03長期05短期06短期σ-變

異

...SeasonalBatchsOperatorsDay

to

DayMachinesShort

Term

TermLong

2

2

2

2

2

2

2BetweenWithinTotal

2

2

2CP、CPK和PP、PPK的關(guān)系CPPPCPKPPK變異的狀態(tài)可能的最好偏移的狀態(tài)實際（總體）改進機會如何減小不良品的產(chǎn)生使中心靠攏目標值降低離散從統(tǒng)計的角度看,只有兩個問題：中心偏移

：過程中心值不在目標值上離散：過程偏差太大Minitab軟件能力分析（正態(tài)性檢驗）3025151099.99995908070605040302010510.120T

h

i

c

k

n

e

s

s百分比均值

22

.

03標準差

2

.

841N 150AD 0

.

361P

值 0

.

442T

h

i

c

k

n

e

s

s

的概率圖正態(tài)

-

95

%

置信區(qū)間在95%的置信度下數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布Minitab軟件能力分析（正態(tài)性檢驗）30251599.99995908070605040302010510.120Thickness百分比均值

22.03標準差

2.841N 150AD

0.361P值

0.442Thickness

的概率圖正態(tài)

20222426

28LSL望目

規(guī)格上限LSL望目規(guī)格上限樣本均值樣本

N18242622

.

0267150標準差（組內(nèi)）

2

.

84791標準差（整體）

2

.

84132過程數(shù)據(jù)潛在（組內(nèi)）能力Cp

0.47CPL0.

47CPU0.

47Cpk0.

47整體能力Pp0.

47PPL0.

47PPU0.

47Ppk0.

47Cpm0.

19PPPM

>

規(guī)格上限合計

PPM113333

.

33206666

.

671416

18實測性能

預(yù)期組內(nèi)PM

<

規(guī)格下限

93333

.

33

PPM

<

規(guī)格下限性能78695

.

06PPM

>

規(guī)格上限

81482

.

38合計PPM

160177

.

44PPM

<

規(guī)格下限PPM

>

規(guī)格上限合計

PPM78214

.

4580995

.

47159209

.

93預(yù)期整體性能組內(nèi)整體T

h

i

c

k

n

e

s

s

的過程能力Minitab軟件能力分析（能力分析）282622 24201814 16LSL規(guī)格上限過程數(shù)據(jù)LSL 18望目 *規(guī)格上限 26樣本均值 22.0267樣本

N 150標準差（組內(nèi)） 2.84791標準差（整體） 2.84132潛在（組內(nèi)）能力Cp 0.47CPL

0.47CPU

0.47Cpk

0.47整體能力Pp

0.47PPL

0.47PPU

0.47Ppk

0.47Cpm *實測性能PPM

<

規(guī)格下限 93333.33PPM

>

規(guī)格上限 113333.33合計

PPM 206666.67PPM

<

規(guī)格下限PPM

>

規(guī)格上限合計PPM78695.0681482.38160177.44預(yù)期組內(nèi)性能PPM

<

規(guī)格下限PPM

>

規(guī)格上限合計PPM78214.4580995.47159209.93預(yù)期整體性能組內(nèi)整體Thickness

的過程能力30272421181512LSL規(guī)格上限12*LSL望目規(guī)格上限樣本均值樣本

N3022.0267150標準差（組內(nèi)）

2.84791標準差（整體）

2.84132過程數(shù)據(jù)整體能力Pp

1.06PPL

1.18PPU

0.94Ppk

0.94Cpm

*潛在（組內(nèi)）能力Cp

1.05CPL

1.17CPU

0.93Cpk

0.93實測性能PPM<規(guī)格下限

0.00預(yù)期組內(nèi)性PPM

<

規(guī)格下限能215.20預(yù)期整體性PPM

<

規(guī)格下限能208.66PPM

>

規(guī)格上限0.00PPM

>

規(guī)格上限2557.46PPM

>

規(guī)格上限2506.46合計

PPM0.00合計

PPM2772.66合計

PPM2715.12組內(nèi)整體Thickness

的過程能力Minitab軟件能力分析（拆分工作表）Minitab軟件能力分析（正態(tài)性檢驗）99959080706050403020105115.0

17.5

20.0

22.5

25.0

27.5

30.0Thickness百分比Nozzle1

510均值標準差NADP19.021.655470.501

0.19821.911.077570.356

0.44525.241.576460.505

0.193Thickness

的概率圖正態(tài)

-

95%

置信區(qū)間在95%的置信度下數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布Minitab軟件能力分析（

能力分析）簡意賅的闡述您的觀點。點擊此處添加正文，

請言簡意賅的闡述您的觀點。14

16

18

20LSL規(guī)格上限過程數(shù)據(jù)LSL 18望目 *規(guī)格上限 26樣本均值 19.0241樣本

N 47標準差（組內(nèi)）

1.63017標準差（整體）

1.65472Cp

0.82CPL

0.21CPU

1.43Cpk

0.21PPU

1.41Ppk

0.21Cpm

*潛在（組內(nèi)）能力實測性能PPM

<

規(guī)格下限 297872.34PPM

>

規(guī)格上限 0.00合計

PPM 297872.34預(yù)期組內(nèi)性能PPM

<

規(guī)格下限 264929.25PPM

>

規(guī)格上限 9.38合計

PPM 264938.63PPM

<

規(guī)格下限PPM

>

規(guī)格上限合計PPM267990.7212.45268003.17預(yù)期整體性能組內(nèi)整體Thickness

的過程能力整體能力Pp

0.81PPLLSL

0.21規(guī)格上限18*LSL望目規(guī)格上限樣本均值樣本N57標準差（組內(nèi)）

0.96523522

標準差（24整體）

216.07694過程數(shù)據(jù)21.9075 Cp

1.38CPL

1.35CPU

1.41Cpm

*

Cpk

1.35

整體能力Pp

1.24PPL

1.21PPU

1.2726點擊此處添加正文，

文字是您思煉，

為了潛在演（組示內(nèi)）發(fā)能力

布的良好效果，

請言0.000.000.00實測性能PPM

<

規(guī)格下限PPM

>

規(guī)格上限合計PPM25.8111.1836.99預(yù)期組內(nèi)性能PPM

<規(guī)格下限PPM

>規(guī)格上限合計

PPM組內(nèi)整體Thickness

的過程能力18.019.521.022.524.025.527.0

28.5LSL規(guī)格上限18.0 19.2 20.4 21.6 2LS2L.8 24.0

1825.2望目 *預(yù)期整規(guī)體格性上能限 26PPM<

規(guī)格下樣限本均值142.64

25.2422PPM>規(guī)格上樣限本

N

72.30

46合計

PPM

標準差（組21內(nèi)4.）94

1.69425標準差（整體）

1.57638過程數(shù)據(jù)整體能力Pp

0.85PPL

1.53PPU

0.16Ppk

0.16Cpm

*潛在（組內(nèi)）能力Cp

0.79CPL

1.42CPU

0.15Cpk

0.150.00PPM

>

規(guī)格上限合計

PPM369565.22369565.22實測性能PPM

<

規(guī)格下限9.57PPM

>

規(guī)格上限合計

PPM327345.54327355.12預(yù)期組內(nèi)性能PPM

<

規(guī)格下限2.17PPM

>

規(guī)格上限合計

PPM315366.43315368.61預(yù)期整體性能PPM

<

規(guī)格下限組內(nèi)整體PpkT

h1i.2c1

kness

的過程能力非正態(tài)數(shù)據(jù)的過程能力特性參數(shù) 分布類型合格率 二項式分布缺陷率 泊松分布周期時間 指數(shù)分布不是所有測量特性參數(shù)都是正態(tài)分布的：計量型控制圖包括：I-MR （單值移動極差圖）Xbar-R（均值極差圖）Xbar-s（均值標準差圖）計數(shù)型控制圖包括：二項式分布：P（用于可變樣本量的不合格品率）Np（用于固定樣本量的不合格品數(shù)）泊松分布：u（用于可變樣本量的單位缺陷數(shù)）c（用于固定樣本量的缺陷數(shù)）非正態(tài)數(shù)據(jù)的流程能力計算特性不清楚的分布——正態(tài)性檢驗——非正態(tài)：利用BOX-COX轉(zhuǎn)換、JOHNSON轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布，再進行能力分析。15100-599.99995908070605040302010510.15D

1百分比均值

2.833標準差

2.235N 500AD 14.076P值

<0.005D

1

的概率圖正態(tài)

在95%的置信度下數(shù)據(jù)呈非正態(tài)分布M

i

n

i

t

a

b

軟件能力分析

（

正態(tài)性

檢驗）加正文，

請言簡意賅的闡述您的觀點。20015050099.99995908070605040302010510.1100數(shù)據(jù)百分比70

.

00 10

.

00

500

0

.

418 0

.

32870

.

00 10

.

00

500

46

.

489

<

0

.

00570

.

00 10

.

00

500

44

.

491

<

0

.

005100

.

0 32

.

38

500

27

.

108

<

0

.

005良好效果，

請言簡意賅的闡述您的均觀值點標。準差點擊N

此處A

D添P點擊此處添加正文 ，文字

是您思煉，

為M了y

s演t

e

r示y

發(fā)布的變量NormalPos

SkewNeg

SkewN

o

r

m

a

l

,

P

o

s

S

k

e

w

,

N

e

g

S

k

e

w

,

M

y

s

t

e

r

y

的概率圖正態(tài)

-

9

5

%

置信區(qū)間Minitab軟件能力分析（正態(tài)性檢驗）1

0

09

08

06

05

04

03

07

06

05

04

03

02

01

007

0N

o

r

m

a

l頻率均值 7

0

.

0

0標準差

1

0

.

0

0N 5

0

0N

o

r

m

a

l

直

方

圖正態(tài)

1

2

5

.

01

1

2

.

51

0

0

.

07

5

.

06

2

.

55

0

.

01

4

01

2

01

0

08

06

04

02

008

7

.

5P

o

s

S

k

e

w頻率均值 7

0

.

0

0標準差

1

0

.

0

0N 5

0

0P

o

s

S

k

e

w

直

方

圖正態(tài)

8

47

26

03

62

41

202

5

02

0

01

5

01

0

05

004

8N

e

g

S

k

e

w頻率均值 7

0

.

0

0標準差

1

0

.

0

0N 5

0

0N

e

g

S

k

e

w

直

方

圖正態(tài)

1

6

01

4

06

04

06

05

04

03

02

01

008

0 1

0

0 1

2

0M

y

s

t

e

r

y頻率均值 1

0

0

.

0標準差

3

2

.

3

8N 5

0

0M

y

s

t

e

r

y

直

方

圖正態(tài)

1

0

08

0 9

07

06

05

04

03

0均

值中

位

數(shù)7

1

.

07

0

.

57

0

.

06

9

.

56

9

.

0A

n

d

e

r

s

o

n

-

D

a

r

l

i

n

g

正

態(tài)

性

檢

驗

A

平

方 0

.

4

2P

值 0

.

3

2

8均

值 7

0

.

0

0

0標

準

差 1

0

.

0

0

0方

差 1

0

0

.

0

0

0偏

度 -

0

.

0

5

0

0

0

8峰

度 0

.

4

2

3

2

5

6N 50

0最

小

值 2

9

.

8

2

4第一四分

位

數(shù) 6

3

.

4

1

2中

位

數(shù) 6

9

.

9

7

7第三四分

位

數(shù) 7

6

.

6

5

3最

大

值 1

0

3

.

3

0

195%均值置信區(qū)

間6

9

.

1

2

1 7

0

.

8

7

995%中位數(shù)置信區(qū)

間6

9

.

0

2

1 7

0

.

7

3

795%標準差置信區(qū)

間9

.

4

1

6 1

0

.

6

6

295%置信區(qū)

間Normal匯

總1

3

01

2

01

0

0 1

1

08

0 9

07

0均

值中

位

數(shù)7

17

06

96

86

76

66

5A

n

d

e

r

s

o

n

-

D

a

r

l

i

n

g

正

態(tài)

性

檢

驗

A

平

方 4

6

.

4

9P值

小

于 0

.

0

0

5均

值 7

0

.

0

0

0標

準

差 1

0

.

0

0

0方

差 1

0

0

.

0

0

0偏

度 2

.

4

1

7

0

7峰

度 6

.

9

3

0

4

1N 50

0最

小

值 6

2

.

9

2

1第一四分位數(shù)

63.647中

位

數(shù) 6

5

.

6

9

5第三四分位數(shù)

72.821最

大

值 1

3

0

.

3

6

695%均值置信區(qū)

間6

9

.

1

2

1 7

0

.

8

7

995%中位數(shù)置信區(qū)

間6

5

.

2

6

0 6

6

.

5

0

195%標準差置信區(qū)

間9

.

4

1

6 1

0

.

6

6

295%置信區(qū)

間PosSkew匯

總7

26

04

82

4 3

61

20均

值中

位

數(shù)7

57

47

37

27

17

06

9A

n

d

e

r

s

o

n

-

D

a

r

l

i

n

g

正

態(tài)

性

檢

驗

A

平

方 4

4

.

4

9P值

小

于 0

.

0

0

5均

值 7

0

.

0

0

0標

準

差 1

0

.

0

0

0方

差 1

0

0

.

0

0

0偏

度 -

2

.

8

6

8

8峰

度 1

1

.

5

8

9

7N 50

0最

小

值 1

.

8

6

6第一四分位數(shù)

67.891中

位

數(shù) 7

3

.

7

8

3第三四分位數(shù)

76.290最

大

值 7

7

.

1

0

695%均值置信區(qū)

間6

9

.

1

2

1 7

0

.

8

7

995%中位數(shù)置信區(qū)

間7

3

.

1

6

2 7

4

.

3

2

695%標準差置信區(qū)

間9

.

4

1

6 1

0

.

6

6

295%置信區(qū)

間NegSkew匯

總1

6

01

4

06

0 8

0 1

0

0 1

2

04

0均

值中

位

數(shù)1

2

01

1

01

0

09

08

0A

n

d

e

r

s

o

n

-

D

a

r

l

i

n

g

正

態(tài)

性

檢

驗

A

平

方 2

7

.

1

1P值

小

于 0

.

0

0

5均

值 1

0

0

.

0

0標

準

差 3

2

.

3

8方

差 1

0

4

8

.

7

8偏

度 0

.

0

0

7

1

6峰

度 -

1

.

6

3

1

8

4N 50

0最

小

值 4

1

.

7

7第一四分

位

數(shù) 6

8

.

6

9中

位

數(shù) 1

0

4

.

2

0第三四分位數(shù)

130.81最

大

值 1

6

2

.

8

295%均值置信區(qū)

間9

7

.

1

5 1

0

2

.

8

595%中位數(shù)置信區(qū)

間8

2

.

7

8 1

1

7

.

6

695%標準差置信區(qū)

間3

0

.

4

9 3

4

.

5

395%置信區(qū)

間Mystery

匯總Minitab軟件能力分析（正態(tài)性檢驗）Minitab軟件能力分析（個體分布標識）Minitab軟件能力分析（個體分布標識）6099.99990501010.10 30時間百分比4.53.00.0

1.590501010.1百分比100110.110時間百分比10010.199.9

99.999

9990

9050

5010

1010.110時間

-

閾值百分比擬合優(yōu)度檢驗正態(tài)AD=

5.738

P值<

0.005Box-Cox

變換AD=

0.432

P值=

0.299對數(shù)正態(tài)AD=

0.432

P值=

0.2993

參數(shù)對數(shù)正態(tài)AD=

0.277

P值=

*時間Box-Cox

變換后

(Lambda

=

0)正態(tài)

-

95%

置信區(qū)間時間

的概率圖正態(tài)

-

95%

置信區(qū)間99.999對數(shù)正態(tài)

-

95%

置信區(qū)間3

參數(shù)對數(shù)正態(tài)

-

95%

置信區(qū)間1000.0199.990501010.10.1

1

10時間百分比10

1000.010.11010.11時間

-

閾值百分比1001010.110.1時間百分比1001099.9

99.990

9050

5010

1010.10.01

0.11時間

-

閾值百分比擬合優(yōu)度檢驗指數(shù)AD=

5.822

P值<

0.0032

參數(shù)指數(shù)AD=

1.763

P值=

0.014WeibullAD=

1.986

P值<

0.0103

參數(shù)

WeibullAD=

0.822

P值=

0.037指數(shù)

-

95%

置信區(qū)間時間

的概率圖2

參數(shù)指數(shù)

-

95%

置信區(qū)間99.99050Weibull

-

95%

置信區(qū)間3

參數(shù)

Weibull

-

95%

置信區(qū)間5099.9905010.1-100-50

0時間百分比604020099109050100.1時間百分比10099.99990501010.10.11 10時間百分比1001010.199.99990501010.1時間

-

閾值百分比擬合優(yōu)度檢驗最小極值A(chǔ)D=

10.959

P值<

0.010最大極值A(chǔ)D=

2.116

P值<

0.010GammaAD=

1.426

P值<

0.0053

參數(shù)

GammaAD=

0.661

P值=

*最小極值

-

95%

置信區(qū)間時間的概率圖最大極值

-

95%

置信區(qū)間99.9Gamma

-

95%

置信區(qū)間3

參數(shù)

Gamma

-

95%

置信區(qū)間6099.99990501010.1-300 30時間百分比10019990501010.110時間百分比1000100905010.11 10時間

-

閾值百分比4-499.9 99.999 999050101010.10時間百分比擬合優(yōu)度檢驗LogisticAD=

3.715

P值<

0.005對數(shù)

LogisticAD=

0.498

P值=

0.1693

參數(shù)對數(shù)

LogisticAD=

0.322

P值=

*Johnson

變換AD=

0.267

P值=

0.680Johnson

變換后Logistic

-

95%

置信區(qū)間時間

的概率圖對數(shù)

Logistic

-

95%

置信區(qū)間99.93

參數(shù)對數(shù)

Logistic

-

95%

置信區(qū)間正態(tài)

-

95%

置信區(qū)間Minitab軟件能力分析（BOX-COX變換）210-1-2-3-4-5180160140120100806040200L

a

m

b

d

a標準差置信水平上限限Lambda（使用

95.

0%

置信）估計-

0.

19置信水平下限-

0.

50置信水平上限0.

08取整值0.

00時間

的

B

o

x

-

C

o

x

圖置信水平下限040302010010 20 30 40 50時間頻率時間

直方圖9999.995908070605040302010510.1-30-20

-100102030405060時間百分比均值

12.31標準差

9.656N 100AD

5.738P值

<0.005時間

的概率圖正態(tài)

-

95%置信區(qū)間541099

.

99995908070605040302010510

.

12 3T百分比均值

2

.

2

6

9標準差

0

.

6

8

4

5N 1

0

0A

D 0

.

4

3

2P值

0.299T的概率

圖正態(tài)

-

9

5

%置信區(qū)間Minitab軟件能力分析（非正態(tài)能力分析）420單獨值_X

=2.269UCL=4.29921移動極差UCL=2.49432180 85 90 95 100觀測值值LCL=0.2391 11 21 31 41 51 61 71 81 91 1.01.52.02.53.03.5

4.0規(guī)格USL* 2.890374.5MR=0.7630 LCL=01 11 21 31 41 51 61 71 81 91 0.0整體規(guī)格組內(nèi)標準差

0.6767Cp *Cpk 0.31PPM 179315.80整體標準差

0.6845Pp *Ppk 0.30Cpm *PPM 182064.06時間

的過程

Capability

Sixpack使用

Box-Cox變換，Lambda=0I

控制圖移動極差控制圖最后

2

5

個觀測值能力直方圖USL*正態(tài)概率圖

AD:0.432，P:

0.2991.5 3.0變換后能力圖組內(nèi)

3.

5 4.

03.

01.

0 1.

5 2.

0 2.

5已變換數(shù)據(jù)U

S

L

*2

.

8

9

0

3

72

.

2

6

9

1

8標準差（

組內(nèi)）

*

0

.

6

7

6

7

0

2標準差（

整體）

*

0

.

6

8

4

4

9

3**L

S

L望目規(guī)格上限樣本均值樣本

N1

81

2

.

3

11

0

0L

S

L

*目標*U

S

L

*樣本均值***標準差（

組內(nèi)）

8

.

4

4

4

3

7標準差（

整體）

9

.

6

5

6

4

2變換后過程數(shù)據(jù)整體能力P

p

*PPL

*P

P

U

0

.

3

0P

p

k

0

.

3

0Cpm

*潛在（

組內(nèi)）

能力C

p *CPL

*C

P

U

0

.

3

1C

p

k

0

.

3

1實測性能P

P

M

<

規(guī)格下限 *預(yù)期組內(nèi)性能P

P

M

<

規(guī)格下限* *預(yù)期整體性能P

P

M

<

規(guī)格下限* *P

P

M

>

規(guī)格上限1

8

0

0

0

0

.

0

0P

P

M

>

規(guī)格上限*1

7

9

3

1

5

.

8

0P

P

M

>

規(guī)格上限*1

8

2

0

6

4

.

0

6合計

P

P

M1

8

0

0

0

0

.

0

0合計

P

P

M1

7

9

3

1

5

.

8

0合計

P

P

M1

8

2

0

6

4

.

0

6組內(nèi)整體時

間

的

過

程

能

力使用

B

o

x

-

C

o

x

變換，

L

a

m

b

d

a

=

0Minitab軟件能力分析（非正態(tài)能力分析）Minitab軟件能力分析（Johnson變換）0 3

0 6

09

9

.

99

99

05

01

010

.

1百分比NA

D1

0

05

.

7

3

8P值

<

0

.

0

0

540-

49

9

.

99

99

05

01

010

.

1百分比

N 1

0

0AD

0.267P

值

0

.

6

8

01

.

21

.

00

.

2 0

.

40

.

6

00

.

4

5

0

.

3

00

.

1

50

.

0

00

.

6 0

.

8Z

值A(chǔ)D

檢驗的

P

值參考

P

最

佳

擬

合

的

P

值

:

0

.

6

8

0

0

5

8最

佳

擬

合

的

Z

:

0

.

7

4最

佳

變

換

類

型

:

S

U變

換

函

數(shù)

相

等-

3

.

4

1

4

1

3

+

1

.

2

4

8

0

1

*

A

s

i

n

h

(

(

X

-

1

.

6

8

0

3

8

)

/

1

.

0

2

7

8

5

)原始數(shù)據(jù)的概率

圖已變換數(shù)據(jù)的概率

圖選擇變換0

.

7

4（

P

值

=

0

.

0

0

5

均

值

<

=

0

.

0

0

5

）時間的Johnson變

換210-

1-

3 -

2標準差（

整體）

*

1

.

0

6

1

5

59

.

6

5

6

4

2**0

.

9

0

2

7

9

3-

0

.

0

5

6

1

5

6

6標準差（

整體）變換后L

S

L

*目標*U

S

L

*樣本均值*過程數(shù)據(jù)L

S

L *望目 *規(guī)格上限 1

8樣本均值 1

2

.

3

1樣本

N 1

0

0整體能力P

p

*P

P

L *P

P

U

0

.

3

0P

p

k

0

.

3

0C

p

m *實測性能P

P

M

<

規(guī)格下限

*P

P

M

>

規(guī)格上限

1

8

0

0

0

0

.

0

0合計

P

P

M 1

8

0

0

0

0

.

0

0預(yù)期整體性能P

P

M

<

規(guī)格下限*

*P

P

M

>

規(guī)格上限*

1

8

3

1

7

0

.

2

7合計

P

P

M 1

8

3

1

7

0

.

2

7時

間

的

過

程

能

力使用

S

U

分布類型的

J

o

h

n

s

o

n

變換-

3

.

4

1

4

+

1

.

2

4

8

*

A

s

i

n

h

(

(

X

-

1

.

6

8

0

)

/

1

.

0

2

8

)U

S

L

*已變換數(shù)據(jù)Minitab軟件能力分析（非正態(tài)能力分析）5030 4020100規(guī)格上限

18樣本均值

12.31樣本

N 100位置 2.26918尺度 0.684493過程數(shù)據(jù)LSL *望目 *整體能力Pp

*PPL

*實測性能PPM<規(guī)格下限

*PPM>規(guī)格上限

180000.00合計PPM

180000.00*PPM

>

規(guī)格上限合計

PPM182064.06182064.06PPU 0.13Ppk 0.13預(yù)期整體性能PPM

<

規(guī)格下限時間

的過程能力基于

對數(shù)正態(tài)

分布模型的計算規(guī)格上限Minitab軟件能力分析（二項分布）對于服從二項分布的數(shù)據(jù)，可使用二項分布能力分析生成過程能力報告，包括P控制圖、累計缺陷品率圖、缺陷品直方圖以及缺陷率圖或二項圖0.450.300.150.001 4 7101316192225

28樣本比率_P=0.2489UCL=0.4857LCL=0.0121302510528242015

20樣本%

缺陷匯總統(tǒng)計（95.0%置信）%缺陷: 24.89置信區(qū)間下限: 22.09置信區(qū)間上限: 27.85目標: 0.00PPM

缺陷: 248889置信區(qū)間下限: 220946置信區(qū)間上限: 278486過程

Z: 0.6780置信區(qū)間下限: 0.5873置信區(qū)間上限: 0.76901551510510觀測缺陷期望缺陷40302010086420%

缺陷頻率Tar次品數(shù)

的二項過程能力分析P

控制圖累積

%

缺陷二項圖直方圖

從P控制圖可見，該過程處于統(tǒng)計受控狀態(tài)，滿足二項分布能力分析的條件。累積缺陷率圖中的3條水平虛線從上至下依次為過程平均缺陷率的上限、平均缺陷率及其下限。其縱坐標為過程的累積平均缺陷率，如累積平均缺陷率將趨于穩(wěn)定，則表明有足夠樣本計算平均缺陷率的估計值。如果沒有足夠的數(shù)據(jù)來估計平均缺陷品率，則無法繼續(xù)分析。本例中最終的累積平均缺陷率為7.47%，但尚未趨于穩(wěn)定，表明還需要收集更多的樣本進行能力分析。二項圖為預(yù)期缺陷項目數(shù)與觀測缺陷項目數(shù)的對比圖，數(shù)據(jù)點均接近或重疊在對角線上時，表明數(shù)據(jù)服從二項分布。如果明顯偏離對角線，則不宜進行二項分布能力分析。本例的數(shù)據(jù)點均比較接近對角線，表明數(shù)據(jù)適合進行二項分布能力分析。過程Z值為1.44<2，表明該過程能力不足，此過程需要進行改進。Minitab軟件能力分析（二項分布）0.020.010.00比率_P=0.00951UCL=0.02287LCL=0201551.11.00.90.80.710樣本%

缺陷置信區(qū)間上限:

11434過程Z:

2.3451置信區(qū)間下限:

2.2756置信區(qū)間上限: