如何用MINITAB進(jìn)行過程能力分析報(bào)告

怎樣用MINITAB進(jìn)行過程能力解析報(bào)告怎樣用MINITAB進(jìn)行過程能力解析報(bào)告45/45怎樣用MINITAB進(jìn)行過程能力解析報(bào)告過程能力概括一旦過程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)，而且是連續(xù)生產(chǎn)，那么你可能想知道這個(gè)過程能否有能力知足規(guī)范的限制，生產(chǎn)出好的部件（產(chǎn)品），經(jīng)過比較過程變差的寬度和規(guī)范界限的寬度能夠確立過程能力。在評(píng)估過程能力以前，過程必然受控。假如過程不受控，你將獲取不正確的過程能力值。.你能經(jīng)過畫能力柱狀圖和能力爭(zhēng)來評(píng)估過程能力。這些圖形能夠幫助你評(píng)估數(shù)據(jù)的散布和查驗(yàn)過程能否受控。你也能夠預(yù)計(jì)包含規(guī)范公差與正常過程變差之間比率的能力指數(shù)。能力指數(shù)或統(tǒng)計(jì)指數(shù)都是評(píng)估過程能力的一種方法，因?yàn)樗鼈兌紱]有單位，所以，能夠用能力統(tǒng)計(jì)表來比較不一樣樣樣過程的能力。選擇能力命令MINITAB供給了一組不一樣樣樣的能力解析命令，你能夠依據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和散布從中選擇命令，你能夠?qū)σ韵聽顩r進(jìn)行能力解析：——正態(tài)或Weibull概率模式（關(guān)于丈量數(shù)據(jù)）——不一樣樣樣子組之間可能有很強(qiáng)變差的正態(tài)數(shù)據(jù)——二項(xiàng)式或Poisson概率模式（關(guān)于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)或?qū)傩詳?shù)據(jù)）當(dāng)進(jìn)行能力解析時(shí)，選擇正確的公式是基本要求，比方，MINITAB供給鑒于正態(tài)或Weibull散布模型上的能力解析工具，使用正態(tài)概率模型的命令供給了更圓滿的統(tǒng)計(jì)設(shè)置，可是，合用的數(shù)據(jù)必然近似于正態(tài)散布.比方，利用正態(tài)概率模型，能力解析（正態(tài)）能夠預(yù)計(jì)預(yù)期部件的缺點(diǎn)PPM數(shù)。這些統(tǒng)計(jì)解析成立在兩個(gè)假定的基礎(chǔ)上，1、數(shù)據(jù)來自于一個(gè)堅(jiān)固的過程，2、數(shù)據(jù)依據(jù)近似的正態(tài)散布，近似地，能力解析（Weibull）計(jì)算部件的缺點(diǎn)PPM值利用的是Weibull散布。在這兩個(gè)例子中，統(tǒng)計(jì)解析正確性依靠于假定散布模型的正確性。假如數(shù)據(jù)是傾斜特別嚴(yán)重，那么用正態(tài)散布解析將得出與實(shí)質(zhì)的缺點(diǎn)率相差很大的結(jié)果。在這類狀況下，把這個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變比正態(tài)散布更適合的模型，或?yàn)閿?shù)據(jù)選擇不一樣樣樣的概率模式.用MINITAB,你能夠使用Box-Cox能力轉(zhuǎn)變或Weibull概率模型，非正態(tài)數(shù)據(jù)比較了這兩種方法.假如思疑過程中子組之間有很強(qiáng)的變差根源，能夠使用能力解析（組間/組內(nèi)）SIXpack能力解析（組間/組內(nèi)）。除組內(nèi)數(shù)據(jù)擁有隨機(jī)偏差外，組間還可能有隨機(jī)變差。理解了子組變差的根源，能夠?yàn)槟愎┙o過程更真切的隱蔽能力評(píng)估。能力解析（組間/組內(nèi)）或SIXpack能力解析（組間/組內(nèi)）既計(jì)算組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差也計(jì)算組間標(biāo)準(zhǔn)偏差，此后，集中它們來計(jì)算總的標(biāo)準(zhǔn)偏差。MINITAB也供給鑒于二項(xiàng)式和Poisson概率模型屬性數(shù)據(jù)（計(jì)數(shù)型）的能力解析，比方，產(chǎn)品可與標(biāo)準(zhǔn)比較分為出缺點(diǎn)和沒出缺點(diǎn)（用能力解析（二項(xiàng)式））。也能夠依據(jù)缺點(diǎn)個(gè)數(shù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行分類（用能力解析（Poisson））。MINITAB的能力解析命令能力解析（正態(tài)）畫出單個(gè)丈量值的能力柱狀圖，用一條鑒于過程均勻值和標(biāo)準(zhǔn)偏差的正態(tài)曲線覆蓋在柱狀圖上，這個(gè)圖形有助于進(jìn)行正態(tài)假定的視覺評(píng)估。這個(gè)報(bào)告包含了過程能力統(tǒng)計(jì)表，既包含組內(nèi)也包含整體統(tǒng)計(jì)。能力解析（組間/組內(nèi)）畫出了用正態(tài)曲線覆蓋的單個(gè)丈量值的能力柱狀圖。這有助于進(jìn)行正態(tài)假定的視覺評(píng)估。用這類解析方法可進(jìn)行組間組內(nèi)有很強(qiáng)變差根源的子組數(shù)據(jù)的解析，這個(gè)報(bào)告包含組間/組內(nèi)和整個(gè)過程能力的統(tǒng)計(jì)解析能力解析（Weibull散布）畫出鑒于過程形狀和比率的Weibull曲線覆蓋單個(gè)丈量值的能力柱狀圖，這有助于進(jìn)行Weibull散布的視覺評(píng)估。這個(gè)報(bào)告也包含了整個(gè)過程能力的統(tǒng)計(jì)解析SIXPACK能力解析（正態(tài)散布）連同這個(gè)能力統(tǒng)計(jì)的子集一同,聯(lián)合下邊的圖表深入認(rèn)識(shí)單個(gè)的顯示值的含義：——單個(gè)數(shù)據(jù)圖，R或S(離差),以及運(yùn)轉(zhuǎn)圖,可用來查驗(yàn)過程能否受控.——能力柱狀圖和正態(tài)散布圖,可用來查驗(yàn)數(shù)據(jù)能否依據(jù)正態(tài)散布.SIXPACK能力解析（組間/組內(nèi)）合用于組間有很強(qiáng)變差根源的子組數(shù)據(jù),SIXPACK能力解析（組間/組內(nèi)）連同這個(gè)能力統(tǒng)計(jì)的子集一同,聯(lián)合下邊的圖表深入認(rèn)識(shí)單個(gè)的顯示值的含義：——單個(gè)極差,離差圖和極差和離差圖,可用于查驗(yàn)過程受控狀態(tài).——柱狀圖和正態(tài)散布圖可用于查驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)散布狀況——能力爭(zhēng)顯示了與規(guī)范比較后的過程變異SIXPACK能力(Weibull)在一個(gè)顯示面上顯示了下邊的多個(gè)圖形,和各項(xiàng)能力統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):——一個(gè)（或單個(gè)數(shù)據(jù)）圖、R（或挪動(dòng)極差）圖，以及運(yùn)轉(zhuǎn)圖，平常用于檢驗(yàn)過程能否受控。——能力柱狀圖和Weibull性能圖平常用于查驗(yàn)數(shù)據(jù)能否依據(jù)Weibull散布?！芰?zhēng)顯示了與規(guī)范比較過程的可變性。固然SIXPACK能力命令供給了比能力解析命令少的統(tǒng)計(jì)，可是圖形的擺列平常用于查驗(yàn)過程能否受控，以及數(shù)據(jù)能否依據(jù)所選擇的散布模型。能力解析(Binomial)合用于數(shù)據(jù)由總的抽樣部件的缺點(diǎn)數(shù)構(gòu)成時(shí)，它畫了一個(gè)圖，這有助于查驗(yàn)過程能否受控，這個(gè)報(bào)告還包含缺點(diǎn)積累率的圖形，缺點(diǎn)百分比的柱狀圖和缺點(diǎn)率圖。能力解析（泊松）合用于數(shù)據(jù)由每個(gè)項(xiàng)目的缺點(diǎn)數(shù)構(gòu)成時(shí)，報(bào)告畫了一個(gè)U圖，它有助于查驗(yàn)過程能否受控，報(bào)告還包含了積累的均勻DPU（每單位缺點(diǎn)數(shù)）的柱狀圖和缺點(diǎn)率圖。能力統(tǒng)計(jì)解析過程能力統(tǒng)計(jì)是過程能力的數(shù)值,用來權(quán)衡過程知足標(biāo)準(zhǔn)的能力程度,這些統(tǒng)計(jì)量是單個(gè)的和沒有單位的，所以能夠比較不一樣樣樣過程的的能力，能力統(tǒng)計(jì)基本上是贊同的過程顛簸（標(biāo)準(zhǔn)界限的范圍）與實(shí)質(zhì)過程顛簸（6δ）的比值。某些統(tǒng)計(jì)考慮了過程均勻值或目標(biāo)值。說明：能力統(tǒng)計(jì)使用簡(jiǎn)單，可是，擁有未圓滿認(rèn)識(shí)的散布特色?？偟膩碚f，依靠單個(gè)能力統(tǒng)計(jì)來談?wù)摚ū憩F(xiàn)）一個(gè)過程不是好的習(xí)慣，很多業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為1.33是過程能力的最小可接受的值，幾乎沒有人相信小1的值是可接受的，小于1的值表示過程變差比規(guī)范的公差寬，這里有一些怎樣使用能力統(tǒng)計(jì)的指導(dǎo)目標(biāo)：過程能力命令能力統(tǒng)計(jì)能力解析（正態(tài)）和能力SIXPACK（正態(tài)）Cp,Cpk,CPU,CPL,andCpm（假如你指定目標(biāo)值）——與組內(nèi)變差有關(guān)，Pp,Ppk,PPU,PPL——與整體變差有關(guān)能力解析（組間/組內(nèi)）和能力SIXPACK（組間/組內(nèi)）Cp,Cpk,CPU,CPL,andCpm（假如你指定一個(gè)目標(biāo)值）——與組內(nèi)和組間變差有關(guān)Pp,Ppk,PPU,PPL——與整體變差有關(guān)能力統(tǒng)計(jì)合用途合定義Cp或Pp合用于過程在規(guī)范界限的中是公差（規(guī)范界限的寬度）與實(shí)心時(shí)際寬度（過程公差）的比值。(USLLSL)/6Cpk或Ppk合用于過程不在規(guī)范界公差（規(guī)范界限寬度）與實(shí)限的中心地點(diǎn)，可是落在際寬度的比值，考慮了過程界限以內(nèi)時(shí)均勻值和規(guī)范中點(diǎn)的關(guān)系。minimum[(USL)/3,(LSL)/3]CPU或PPU合用于僅有規(guī)范上限時(shí)USL-/3CPL或PPL合用于只有規(guī)范下限時(shí)-LSL/3說明：假如過程目標(biāo)值不是規(guī)范中心點(diǎn)，應(yīng)使用Cpm代替Cpk，因?yàn)榱坑嘘P(guān)于目標(biāo)值的過程均勻值優(yōu)于有關(guān)于規(guī)范中心值的過程均勻值。見論，Cpm可經(jīng)過在選項(xiàng)子對(duì)話框中輸入一個(gè)目標(biāo)值來計(jì)算。

Cpm衡[9]的討非正態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)為非正態(tài)散布時(shí)，能夠選擇轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)獲取更適合的正態(tài)散布，或選擇Weibull散布模式，——轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)，使用帶優(yōu)化Box—Cox能力轉(zhuǎn)變的能力解析（正態(tài)），SIXPACK能力解析（正態(tài)），能力解析（組間/組內(nèi)）或SIXPACK（組間/組內(nèi)）命令。見非正態(tài)數(shù)據(jù)的Box—Cox能力轉(zhuǎn)變?！褂肳eibull散布模型，使用能力解析（Weibull）和SIXPACK能力Weibull）。下邊的表格概括了兩種方法之間的不一樣樣樣。帶Box—Cox能力轉(zhuǎn)變的正態(tài)模型用轉(zhuǎn)變后的數(shù)據(jù)可進(jìn)行柱狀圖,規(guī)格界限,目標(biāo)值,過程參數(shù)(均值,組內(nèi)和整體

Weibull模型用實(shí)質(zhì)數(shù)據(jù)可進(jìn)行柱狀圖狀和比率)和能力統(tǒng)計(jì).

,過程參數(shù)(形標(biāo)準(zhǔn)偏差)以及能力統(tǒng)計(jì)計(jì)算.計(jì)算組內(nèi)和整體過程參數(shù)和能力統(tǒng)計(jì)在柱狀圖上畫正態(tài)曲線以確立轉(zhuǎn)變能否使數(shù)據(jù)“更吻合正態(tài)散布”。

僅計(jì)算整體過程參數(shù)和能力統(tǒng)計(jì)在柱狀圖上畫Weibull曲線以確立數(shù)據(jù)能否知足Weibull散布.哪一種方法更好？獨(dú)一的答案是看哪一種模型擬合數(shù)據(jù)更好，假如兩種模型擬合數(shù)據(jù)相同，則選擇正態(tài)模式可能更好，因?yàn)樗茉u(píng)估整體和組內(nèi)過程能力。能力解析（正態(tài)散布）當(dāng)數(shù)據(jù)依據(jù)正態(tài)散布或擁有Box-Cox轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)時(shí)，可用能力解析（正態(tài)分布）來產(chǎn)生一個(gè)能力解析報(bào)告。這個(gè)報(bào)告包含覆蓋著兩條正態(tài)曲線的能力柱狀圖和整體和組內(nèi)能力統(tǒng)計(jì)的圓滿表格，這兩條正態(tài)曲線是分別用過程均勻值和組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差和過程均勻值和整體標(biāo)準(zhǔn)偏差產(chǎn)生的。這個(gè)報(bào)告還包含了過程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，如過程均勻值、目標(biāo)值（假如輸入了的話），組內(nèi)和整體標(biāo)準(zhǔn)偏差，和過程規(guī)范，察看到的性能，和預(yù)期的組內(nèi)和整體性能。能力解析(正態(tài)散布)過程能力進(jìn)行能力解析,從報(bào)告上可直觀地判斷數(shù)據(jù)是不是正態(tài)散布,過程能否在目標(biāo)中心,以及能否有能力連續(xù)知足過程規(guī)范要求。假定大部分的過程數(shù)據(jù)都依據(jù)正態(tài)散布。如數(shù)據(jù)嚴(yán)重傾斜，見非正態(tài)數(shù)據(jù)的談?wù)?。?shù)據(jù)你能夠使用單個(gè)的察看值或子組數(shù)據(jù),單個(gè)的察看值應(yīng)在一列中,子組數(shù)據(jù)能夠在單個(gè)列中,或幾列的行中,當(dāng)子組數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)不等時(shí),在一列中輸入數(shù)據(jù),此后,成立一列寄存子組指示器.舉例見數(shù)據(jù).假如為分組數(shù)據(jù),為了評(píng)估過程標(biāo)準(zhǔn)偏差,一個(gè)子組中必然最罕有兩個(gè)察看值.在使用Box-Cox轉(zhuǎn)變時(shí)，數(shù)據(jù)必然是正數(shù)。假如一個(gè)察看值拋棄了，MINITAB在計(jì)算時(shí)將予以忽視。運(yùn)轉(zhuǎn)能力解析（正態(tài)概率模型）1、選擇“統(tǒng)計(jì)”菜單欄下的“質(zhì)量工具”欄中的“能力解析（正態(tài)）”。、進(jìn)行以下操作：——當(dāng)子組或單個(gè)的察看值在同一列時(shí)，輸入數(shù)據(jù)列號(hào)到“Singlecolumn”中，在“subgroupsize”中，輸入子組大小或子組指示器的列號(hào)，關(guān)于單個(gè)數(shù)據(jù)，輸入子組大小為1?！?dāng)子組在不一樣樣樣的列時(shí)，選擇“Subgroupsacrossrowsof”，輸包含數(shù)據(jù)全部行的列號(hào)。3、在“Lowerspec”或“Upperspec,”中，輸入規(guī)范的下限和/或上限。必然最少輸入此中的一個(gè)數(shù)據(jù)。4、假如需要，能夠使用下邊列出的全部選項(xiàng)，此后點(diǎn)擊“OK”選項(xiàng)能力解析（正態(tài)散布）對(duì)話框——定義規(guī)范的上、下界為“界限”，表示丈量值不可以夠落在界限以外，所以，對(duì)于界限來說，希望的規(guī)范外的百分率為0，假如選擇界限，那么規(guī)范的上、下限在解析時(shí)將被上、下界限代替?！偃缰肋^程參數(shù)或過去數(shù)據(jù)的預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)，能夠輸入（過程均勻值）和（過程的隱蔽標(biāo)準(zhǔn)偏差）的歷史值，假如不指明或的數(shù)值，MINITAB將從給出的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)計(jì)。評(píng)估子對(duì)話框用不一樣樣樣的方法來預(yù)計(jì)過程標(biāo)準(zhǔn)偏差( )。見預(yù)計(jì)過程變差選項(xiàng)子對(duì)話框當(dāng)數(shù)據(jù)嚴(yán)重傾斜時(shí)，可使用Box-Cox能力轉(zhuǎn)變。見非正態(tài)散布數(shù)據(jù)的Box-Cox能力轉(zhuǎn)變——輸入過程目標(biāo)值，或正常例范值，MINITAB除了進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)能力統(tǒng)計(jì)外，還計(jì)算Cpm值?！斎胍粋€(gè)出了6δ（過程均值每邊3個(gè)）以外的δ公差間隔來計(jì)算過程能力。比方，輸入12，表示用12δ的間隔寬度來計(jì)算，均值每邊6個(gè)δ?！獌H進(jìn)行組內(nèi)或整體解析，默認(rèn)為兩個(gè)都計(jì)算。——顯示用百分比或ppm表示的看到的性能，希望的“組內(nèi)”性能，和預(yù)期的“整體”性能。——輸入一個(gè)能力柱狀圖的最小和/或最大顯示刻度。——顯示代替能力統(tǒng)計(jì)的Zbench值，缺省顯示能力統(tǒng)計(jì)?！芊耧@示能力解析圖，缺省為顯示圖形?！米远x的標(biāo)題代替缺省的圖形標(biāo)題。說明：當(dāng)定義規(guī)范的上、下限為界限時(shí)，MINITAB還計(jì)算界外的%，假如樣本中的界外%不為0，將有一個(gè)不正確數(shù)據(jù)的顯然數(shù)據(jù)提示。存儲(chǔ)子對(duì)話框在工作表的列中存儲(chǔ)選擇的統(tǒng)計(jì)項(xiàng)，可利用的存儲(chǔ)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)取決于在能力解析（正態(tài)）對(duì)話框和子對(duì)話框中的選擇項(xiàng)。能力統(tǒng)計(jì)當(dāng)使用正態(tài)散布模型進(jìn)行能力解析時(shí)，MINITAB計(jì)算與組內(nèi)變差有關(guān)的能力統(tǒng)計(jì)（Cp,Cpk,CPU,andCPL）和整體變差有關(guān)的能力統(tǒng)計(jì)(Pp,PpkPPU,PPL)。在14-4頁可見這些統(tǒng)計(jì)的說明。Cp,Cpk,CPU,andCPL描繪了過程的隱蔽能力——在過程的子組均值沒有改變和漂移時(shí)過程的能力。在計(jì)算這些數(shù)據(jù)時(shí)，Minitab只考慮組內(nèi)變差，而不考慮組間變差。Pp,Ppk,PPU,andPPL描繪了過程的整體能力，計(jì)算時(shí)，MINITAB考慮了全部變差。整體能力描繪了正在運(yùn)轉(zhuǎn)的過程有關(guān)于規(guī)范界限的實(shí)質(zhì)狀況。組內(nèi)能力描繪了在變化和偏移能評(píng)估時(shí)，過程有關(guān)于規(guī)范界限運(yùn)轉(zhuǎn)的能夠達(dá)到的能力，整體和組內(nèi)變差的差別指出了過程失控或組內(nèi)能力不可以夠評(píng)估的變差根源。說明:當(dāng)子組容量為1時(shí),組內(nèi)變差的評(píng)估是在挪動(dòng)極差的基礎(chǔ)進(jìn)步行的,相臨的丈量值被有效地認(rèn)為是另一組數(shù)據(jù).預(yù)計(jì)過程變差用標(biāo)準(zhǔn)差( )來評(píng)估過程變差是正態(tài)能力解析的一個(gè)重要步驟，能力解析（正態(tài)）和能力SIXPACK（正態(tài)）都計(jì)算組內(nèi)和整體變差，與組內(nèi)變差有關(guān)的能力統(tǒng)計(jì)有Cp，Cpk，CPU，CPL；與整體變差有關(guān)的是PP，PPK，PPU，PPL。計(jì)算整體能力時(shí)，MINITAB使用了數(shù)據(jù)的整體標(biāo)準(zhǔn)偏差。計(jì)算組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差時(shí)，MINITAB供給了幾個(gè)選項(xiàng)，以下所示。這些方法的有關(guān)長(zhǎng)處見參照文件[1]。指定評(píng)估組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差的方法。1、在能力解析（正態(tài)）或能力SIXPACK（正態(tài)）主對(duì)話框中，點(diǎn)擊“Estimate”。、進(jìn)行下邊中的一個(gè)操作：關(guān)于子組容量大于1時(shí)，計(jì)算的基礎(chǔ)為：——用均勻極差-選擇Rbar.——用組標(biāo)準(zhǔn)偏差

-選擇

Sbar

，在評(píng)估時(shí)，不使用偏移常數(shù)，不選

Useunbiasingconstants

.——用共有標(biāo)準(zhǔn)差，——選擇

Pooledstandarddeviation

，不使用偏移常數(shù)，不選

Useunbiasing關(guān)于單個(gè)的察看值（子組容量為1時(shí)），在以下基礎(chǔ)上評(píng)估：均勻挪動(dòng)極差（默認(rèn)）—選擇均勻挪動(dòng)極差，可從2改變挪動(dòng)極差的長(zhǎng)度，點(diǎn)擊“用挪動(dòng)極差長(zhǎng)度”，在對(duì)話框中輸入一個(gè)數(shù)字。挪動(dòng)極差的中值—選擇挪動(dòng)極差中值，點(diǎn)擊“用挪動(dòng)極差長(zhǎng)度”，在對(duì)話框中輸入一個(gè)數(shù)字，可從2改變挪動(dòng)極差的長(zhǎng)度，—MSSD的平方根（連續(xù)變差平方的均勻值）—選擇“MSSD的平方根”，在評(píng)估中不使用無偏差的常數(shù)。3、點(diǎn)擊“OK”。能力解析（正態(tài)散布模型）舉例假定你工作在一個(gè)汽車廠的裝置工程部，部件之一的凸輪軸的尺寸，知足工程規(guī)范。在那處有一個(gè)凸輪軸長(zhǎng)度連續(xù)超出規(guī)范的問題，造成產(chǎn)品裝置不良

必然在

600±2mm以,廢品高和返工多.在檢查庫存記錄的基礎(chǔ)上,你看到有兩個(gè)凸輪軸的供給商

,極差圖顯示

2號(hào)供給商的凸輪軸產(chǎn)品超出控制限.所以你決定對(duì)他停止供貨,直到他們的產(chǎn)品受控

.降低了2號(hào)供給商的供貨量后,裝置不良品的數(shù)目顯然降落了行一個(gè)能力研究看1號(hào)供給商能否有能力單獨(dú)知足你的工程規(guī)范

,可是,問題沒有圓滿除去.

,你決定運(yùn)1、翻動(dòng)工作表2、選擇Stat?QualityTools?能力解析(正態(tài)).3、在“單列”中，輸入“Supp1”，在“子組容量”中，輸入“5”4、在“下限”中，輸入“598”，在“上限”中，輸入“602”5、點(diǎn)擊‘選項(xiàng)’，在‘目標(biāo)值’（在表格中增添CPm），輸入‘600’，在每個(gè)對(duì)話框中點(diǎn)擊‘ok’結(jié)果說明假如你想解說過程能力統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)應(yīng)大體依據(jù)正態(tài)散布。經(jīng)過柱狀圖覆蓋的正態(tài)曲線來看，這個(gè)要求看來已經(jīng)知足了?？墒?，你能夠過程均勻值略小于目標(biāo)值600。散布的左側(cè)尾部落在規(guī)范下限以外,這意味著你有時(shí)可已看到不吻合規(guī)范下限598mm的凸輪軸.Cpk指數(shù)表示過程生產(chǎn)的部件能否在公差范圍內(nèi).1號(hào)供給商的Cpk值僅為0.9，這表示他們需要經(jīng)過減少變差和環(huán)繞目標(biāo)值定位過程來改良過程。相同地，PPM<LSL-每百萬部件重要性能低于規(guī)范下限的數(shù)目—是，這表示每100萬凸輪軸中大體有3621個(gè)不可以夠知足規(guī)范的下限598mm的要求。因?yàn)?#供給商是當(dāng)前你最好的供給商，你應(yīng)和它們一同提升它們的過程，以及你們自己的過程。使用Box-Cox轉(zhuǎn)變的能力解析舉例假定你在一家生產(chǎn)地板瓷磚的工廠中從事與瓷磚曲折度有關(guān)的工作，為保證產(chǎn)質(zhì)量量，你每個(gè)工作日丈量了10塊瓷磚的曲折度，連續(xù)丈量了10天。柱狀圖顯示你的餓數(shù)據(jù)不依據(jù)正態(tài)散布，所以你決定使用Box-Cox能力轉(zhuǎn)變盡量使數(shù)據(jù)“更吻合正態(tài)散布”。第一，你需要找到轉(zhuǎn)變的最優(yōu)lambda(值，此后，你能夠用那個(gè)lambda(值履行Box-Cox轉(zhuǎn)變，進(jìn)行能力解析。1、翻動(dòng)工作表TILES.MTW.2、選擇Stat?Control圖s?Box-CoxTransf或mation.3、在Singlecolumn，輸入“Warping”，在Subgroupsize中，輸入10，點(diǎn)擊OK。最好的評(píng)估lambda值是，可是，說真話，你可能想要一個(gè)與直覺轉(zhuǎn)變吻合的lambda值，如平方根（lambda為0.5），在我們的例子中，0.5是一個(gè)合理的選擇，應(yīng)為它落在lambda值區(qū)間的置信度為95%。，如圖上垂直線所標(biāo)出的。所以你能夠用=0.5的Box-Cox轉(zhuǎn)變來進(jìn)行能力解析。1、選擇Stat?QualityTools?能力解析(正態(tài)).2、在Singlecolumn中，輸入Warping，在Subgroupsize中,輸入10.3、在Upperspec中，輸入84、點(diǎn)擊選項(xiàng)s.5、點(diǎn)擊Box-Coxpowertransf或mation(W=YLambda)，選擇（平方根），在每個(gè)對(duì)話框中點(diǎn)擊Ok結(jié)果解析憂如你從覆蓋在柱狀圖上的正態(tài)曲線所看到的，Box-Cox轉(zhuǎn)變“正態(tài)化”了數(shù)據(jù)，此刻過程能力統(tǒng)計(jì)合用于數(shù)據(jù)。因?yàn)槟銉H輸入一個(gè)規(guī)范上限，能力統(tǒng)計(jì)打印的是CPU和Cpk，兩個(gè)都是0.76，低于的指標(biāo)線，所以你的過程顯示能力不夠，你也能在柱狀圖上看出一些過程數(shù)據(jù)落在規(guī)范上限以外。你決定履行用這個(gè)數(shù)據(jù)履行一個(gè)Weibull模型的能力解析，見怎么比較擬合數(shù)據(jù)見能力解析的例子（Weibull散布模型）。能力解析（組間/組內(nèi)）用能力解析（組間/組內(nèi)）依據(jù)組間和組內(nèi)變差來產(chǎn)生一個(gè)過程能力報(bào)告。當(dāng)你按組采集數(shù)據(jù)時(shí)，組內(nèi)的隨機(jī)偏差可能不是考慮的獨(dú)一變差根源。可能也存在組間偏差。在這些條件下，整個(gè)過程變差既包含組間變差也包含組內(nèi)變差。能力解析（組間/組內(nèi)）計(jì)算組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差和組間標(biāo)準(zhǔn)偏差?；蛟S指明歷史的標(biāo)準(zhǔn)偏差。這些將聯(lián)合（集中）起來計(jì)算總的標(biāo)準(zhǔn)偏差?？偟臉?biāo)準(zhǔn)偏差將用于計(jì)算能力統(tǒng)計(jì)。如Cp和Cpk。這個(gè)報(bào)告包含覆蓋兩條正態(tài)曲線的能力柱狀圖，和一個(gè)圓滿的整體和總的（組間/組內(nèi)）能力統(tǒng)計(jì)表。正態(tài)曲線分別用過程均勻值和整體標(biāo)準(zhǔn)偏差以及過程均勻值和總的標(biāo)準(zhǔn)偏差來產(chǎn)生。這個(gè)報(bào)告還包含過程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，如過程均勻值，目標(biāo)值，假如你輸入一個(gè)的話，總的（組間/組內(nèi)）和整體標(biāo)準(zhǔn)偏差和察看到的和預(yù)期的性能。數(shù)據(jù)你能夠使用按組（每組兩個(gè)或更多的察看值）取的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)能夠在一列，或幾列。為使用Box-Cox轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)必然是正的。理想狀況下，全部組的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)相等。假如因?yàn)閽仐墧?shù)據(jù)或子組容量不相等使得你的子組數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)不圓滿相同，在計(jì)算組間變差時(shí)，只使用大部分子組容量相等的子組計(jì)算。履行一個(gè)能力解析（組間/組內(nèi)）1、選擇Stat?QualityTools?能力解析(組間/組內(nèi))2、進(jìn)行以下之一的操作：——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列時(shí)，在Singlecolumn中輸入數(shù)據(jù)列號(hào)。在Subgroupsize中，輸入子組容量或子組指示器的列號(hào)?！?dāng)數(shù)據(jù)在幾列時(shí)，選擇Subgroupsacrossrowsof,在對(duì)話框中輸入包含行的列號(hào).3、在Lowerspec或Upperspec,分別輸入規(guī)范的下限或上限，最少輸入一個(gè)。4、若需要，可使用下邊的選項(xiàng)，此后，點(diǎn)擊OK。選項(xiàng)能力解析（組間/組內(nèi)）對(duì)話框——定義規(guī)范的上限和下限為“界限”，表示丈量值不可以夠落在這些界限以外。因此，關(guān)于界限來說，希望的落在界外的%為0。假如你選擇一個(gè)界限，MINITAB不計(jì)算另一界限的能力統(tǒng)計(jì)。——假如你從過去數(shù)據(jù)已知道過程參數(shù)或預(yù)計(jì)值，輸入過去的值（過程均勻值）和組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差和或組間標(biāo)準(zhǔn)偏差。假如你不指明或值，MINITAB將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)來評(píng)估。說明：當(dāng)定義規(guī)范上下限為界限時(shí)，MINITAB還計(jì)算察看到的界外%，假如察看到的界外%不為零，這明確指出了不正確數(shù)據(jù)的數(shù)目。評(píng)估子對(duì)話框評(píng)估組內(nèi)和組間標(biāo)準(zhǔn)偏差的不一樣樣樣方法見評(píng)估過程變差。選項(xiàng)子對(duì)話框——當(dāng)有傾斜嚴(yán)重的數(shù)據(jù)時(shí)，使用Box-Cox能力轉(zhuǎn)變——見非正態(tài)數(shù)據(jù)的Box-Cox能力轉(zhuǎn)變?！斎胍粋€(gè)過程目標(biāo)值，或名義規(guī)格，MINITAB在標(biāo)準(zhǔn)能力統(tǒng)計(jì)外計(jì)算Cpm?！?jīng)過輸入δ公差來代替六倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差間隔（過程均值每邊3倍δ）來計(jì)算能力統(tǒng)計(jì)。比方，輸入12表示用12倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差寬度，過程均值每邊6倍δ來計(jì)算?！獌H履行組間/組內(nèi)解析，或僅履行整體解析，默認(rèn)值為兩個(gè)都履行?！@示察看到的性能，用%或PPm表示的預(yù)期的“組間/組內(nèi)”性能，和預(yù)期的“整體”性能。默認(rèn)值為ppm表示?！芊耧@示能力解析圖，默認(rèn)為顯示?！斎肽芰χ鶢顖D顯示的最小和/或最大刻度。——用自己的標(biāo)題代替默認(rèn)的圖形標(biāo)題。存儲(chǔ)子對(duì)話框——在工作表中存儲(chǔ)選擇的統(tǒng)計(jì)，存儲(chǔ)的統(tǒng)計(jì)依靠于你在能力統(tǒng)計(jì)（組間/組內(nèi)）對(duì)話框和子對(duì)話框的選擇。能力統(tǒng)計(jì)當(dāng)使用能力解析（組間/組內(nèi)）時(shí)，MINITAB計(jì)算整體能力統(tǒng)計(jì)（Pp,Ppk,PPU,andPPL）和組間/組內(nèi)能力統(tǒng)計(jì)（Cp,Cpk,CPU,andCPL）。這些統(tǒng)計(jì)的說明，見能力統(tǒng)計(jì)。Cp,Cpk,CPU,andCPL描繪的是過程的隱蔽能力——即在假如過程子組均勻值沒有發(fā)生偏移時(shí)的過程能力。計(jì)算這些能力時(shí)，Minitab評(píng)估withinandbetween并集中它們來評(píng)估total。此后，total平常用于計(jì)算能力解析。Pp,Ppk,PPU,andPPL描繪的是過程的整體能力，在計(jì)算這些能力時(shí)，MINITAB評(píng)估的是考慮整個(gè)研究中變差的的整體。評(píng)估過程變差正態(tài)數(shù)據(jù)能力解析的一個(gè)重要步驟是用標(biāo)準(zhǔn)偏差評(píng)估過程變差，sigma( )。能力解析（組間/組內(nèi)）和能力Sixpack(組間/組內(nèi))都計(jì)算組內(nèi)，組間，總的和整體變差。與總的變差有關(guān)的能力統(tǒng)計(jì)是Cp,Cpk,CPU,andCPL。與整體變差有關(guān)的能力統(tǒng)計(jì)是Pp,Ppk,PPU,andPPL.計(jì)算整體時(shí)，MINITAB使用全部數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。計(jì)算withinandbetween，MINITAB供給幾個(gè)選項(xiàng)，以下所列。這些方法的長(zhǎng)處的談?wù)撘奫1]。計(jì)算total時(shí)，MINITAB集中withinandbetween.評(píng)估過程偏差( ),的公式，見幫助。指明評(píng)估withinandbetween的方法1、在能力解析(組間/組內(nèi))或能力Sixpack(組間/組內(nèi))主對(duì)話框中,點(diǎn)擊Estimate.1、改變?cè)u(píng)估within的方法，選擇以下之一：——均勻極差—選擇Rbar.——均勻標(biāo)準(zhǔn)偏差——選擇Sbar，在評(píng)估不使用偏移常數(shù)時(shí)，不點(diǎn)擊Useunbiasingconstants.——集中的標(biāo)準(zhǔn)偏差（默認(rèn)）——選擇Pooledstandarddeviation。在評(píng)估不使用偏移常數(shù)時(shí)，不點(diǎn)擊Useunbiasingconstants.3、改變?cè)u(píng)估between的方法。選擇以下之一：——均勻挪動(dòng)極差（默認(rèn)）——選擇Averagemovingrange.點(diǎn)擊checkUsemovingrangeoflength并輸入一個(gè)數(shù)字，能夠改變挪動(dòng)極差的長(zhǎng)度。——MSSD(連續(xù)差別平方的均勻值)的平方根—選擇SquarerootofMSSD。在評(píng)估不使用偏移常數(shù)時(shí)，不點(diǎn)擊Useunbiasingconstants.4點(diǎn)擊OK.能力解析(組間/組內(nèi))舉例假定你對(duì)這樣的過程能力感興趣，這個(gè)過程是用涂層輥在紙上涂一薄涂層。你關(guān)懷的是紙涂上正確的厚度，而且經(jīng)過輥?zhàn)泳鶆虻剡M(jìn)行。你從25個(gè)連續(xù)的輥?zhàn)又腥×?個(gè)樣品，并丈量涂層厚度。這個(gè)厚度必然是50±3，以知足工程規(guī)范的要求。Supposeyouareinterestedinthe能力ofaprocessthatcoatsrollsofpaperwithathinfilm.Youareconcernedthatthepaperisbeingcoatedwiththec或rectthicknessoffilmandthatthecoatingisappliedevenlythroughouttheroll.Youtakethreesamplesfrom25consecutiverollsandmeasurecoatingthickness.Thethicknessmustbe50±3tomeetengineeringspecifications.1、翻動(dòng)工作表BWCAPA.MTW.2、選擇Stat?QualityTools?能力解析(組間/組內(nèi))3、在Singlecolumn中，輸入Coating。在Subgroupsize中，輸入Roll。4、在Lowerspec，輸入47，在Upperspec中，輸入53，點(diǎn)擊OK。Interpretingresults結(jié)果解析你能夠看到過程均勻值(49.8829)湊近于目標(biāo)值50。Cpk指數(shù)表示生成的部件能否在公差范圍內(nèi)。CPK指數(shù)僅為1.21，表示過程有相當(dāng)?shù)哪芰Γ€可以夠改良?？偟念A(yù)期的“組間/組內(nèi)”性能PPM是193.94。這表示每100萬個(gè)涂層中大體有194個(gè)不知足規(guī)范限制。這個(gè)解析告訴你你的過程能力比較高。能力解析(Weibull散布)當(dāng)數(shù)據(jù)依據(jù)Weibull散布時(shí)，使用能力解析(Weibull)命令來產(chǎn)生一個(gè)過程能力報(bào)告。這個(gè)報(bào)告包含一個(gè)覆蓋Weibull曲線的能力柱狀圖和一個(gè)整體能力統(tǒng)計(jì)的表格。Weibull曲線從過程形狀和刻度產(chǎn)生。這個(gè)報(bào)告也包含過程數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，如均勻值，形狀，刻度，目標(biāo)值（假如輸入的話）和過程規(guī)范；實(shí)質(zhì)的整體能力和察看到的和預(yù)期的整體性能。這個(gè)報(bào)告平常用于直觀的評(píng)估有關(guān)于目標(biāo)值的過程散布狀況。數(shù)據(jù)能否依據(jù)Weibull散布，過程能否有能力連續(xù)知足規(guī)范的要求。當(dāng)使用Weibull模型時(shí)，MINITAB計(jì)算整體能力統(tǒng)計(jì)，Pp,Ppk,PPU,andPPL。這個(gè)計(jì)算是在Weibull的形狀和刻度參數(shù)的最大可能評(píng)估基礎(chǔ)進(jìn)步行的。優(yōu)于看作在正態(tài)狀況下的均勻值和變差的評(píng)估。假如你有不依據(jù)正態(tài)散布的數(shù)據(jù)，你想計(jì)算組內(nèi)能力統(tǒng)計(jì)，CpandCpk。使用帶優(yōu)化Box-Cox能力轉(zhuǎn)變的能力解析(正態(tài)散布)。對(duì)非正態(tài)數(shù)據(jù)使用評(píng)估方法的比較，見非正態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)你能夠在一列中輸入數(shù)據(jù)，或許在多列中輸入數(shù)據(jù)，假如你安排每列中輸一個(gè)子組數(shù)據(jù)的話。因?yàn)閃eibull能力解析不計(jì)算組內(nèi)能力統(tǒng)計(jì)，MINITAB在計(jì)算時(shí)不使用組數(shù)，比方，見數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)必然是正數(shù)。假如察看值拋棄，MINITAB在計(jì)算時(shí)將忽視它。履行能力解析(Weibull散布模型)1選擇Stat?QualityTools?能力解析(Weibull).2進(jìn)行以下之一操作:——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列中時(shí)，選擇

Singlecolumn

，并輸入包含數(shù)據(jù)的列號(hào)。——當(dāng)數(shù)據(jù)在幾行時(shí)，選擇

Subgroupsacrossrowsof

，并在對(duì)話框中輸入包含行的列號(hào)。3、在Lowerspec或Upperspec中,，分別輸入規(guī)范界限的上限或下限。你必然最少輸入其中一個(gè)，這些界限必然是正數(shù)，固然，規(guī)范下限可能為0。4、如需要，可使用下邊所列的任何選項(xiàng)，此后點(diǎn)擊

OK。選項(xiàng)能力解析(Weibull)對(duì)話框——定義規(guī)范的上下限為“界限”，表示丈量值不可以夠落在界限以外。所以，當(dāng)計(jì)算預(yù)期的界外

%時(shí)，MINITAB

將一個(gè)界限設(shè)置為

0。說明：當(dāng)定義規(guī)范的上下限為界限時(shí)，MINITAB還計(jì)算察看到的界外%，假如察看到的界外%趨于非0的話，這是對(duì)不正確數(shù)據(jù)的顯然指示。選項(xiàng)子對(duì)話框輸入Weibull形狀和刻度參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)——見Weibull的散布家族——輸入過程目標(biāo)或正常的規(guī)范，MINITAB在標(biāo)準(zhǔn)能力統(tǒng)計(jì)外還計(jì)算Cpm。——經(jīng)過輸入δ公差來代替六倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差間隔（過程均值每邊

3倍δ）來計(jì)算能力統(tǒng)計(jì)。比方，輸入

12表示用

12

倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差寬度，過程均值每邊

6倍δ來計(jì)算?！米约旱臉?biāo)題代替默認(rèn)的圖形標(biāo)題。能力統(tǒng)計(jì)當(dāng)使用Weibull模型進(jìn)行能力解析時(shí)，MINITAB僅計(jì)算整體能力解析，Pp,Ppk,PPU,andPPL。這個(gè)計(jì)算是在Weibull的形狀和刻度參數(shù)的最大可能評(píng)估基礎(chǔ)進(jìn)步行的。優(yōu)于看作在正態(tài)狀況下的均勻值和變差的評(píng)估。這些能力統(tǒng)計(jì)的解說，見能力統(tǒng)計(jì)。Pp,Ppk,PPU,andPPL描繪的是過程的整體能力，MINITAB評(píng)估整體時(shí)，考慮的時(shí)整個(gè)研究的變差。these統(tǒng)計(jì)s,MINITABestimates整體consideringthevariationf或thewholestudy.Weibull散布家族Weibull散布其實(shí)是一族散布，包含指數(shù)散布和Rayleigh散布。它的定義參數(shù)是形狀( )和刻度( )。散布的形狀變化很廣，依靠于的大小，如時(shí)，為指數(shù)散布，時(shí)，則為Rayleigh散布。如必需，你能夠輸入形狀和刻度的歷史數(shù)據(jù)，假如不輸歷史數(shù)據(jù)，MINITAB從數(shù)據(jù)中獲取最大可能性的評(píng)估。警示：因?yàn)樾螤詈涂潭葏?shù)定義了Weibull散布的性質(zhì)，它們也平常用于計(jì)算能力統(tǒng)計(jì)的概率。假如你特別輸入形狀，可能對(duì)有關(guān)概率產(chǎn)生巨大影響。輸入形狀和刻度參數(shù)的歷史值1在能力解析(Weibull)或能力Sixpack(Weibull)主對(duì)話框中，點(diǎn)擊選項(xiàng)。2在Shapeparameter下邊,選擇以下之一：1(Exponential)2(Rayleigh)nHist或icalvalue,在對(duì)話框中輸入一個(gè)正數(shù)。3在Scaleparameter中,選擇Hist或icalvalue,輸入一個(gè)正的刻度值。點(diǎn)擊OK.能力解析(Weibull散布模型)舉例假定你在一家生產(chǎn)地板磚的工廠工作，關(guān)懷的是地板磚的曲折度，為保證產(chǎn)質(zhì)量量，你每日丈量10塊地板磚的曲折度，連續(xù)丈量了10天。數(shù)據(jù)的柱狀圖顯示不依據(jù)正態(tài)散布——見就Box-Cox轉(zhuǎn)變的能力解析舉例。所以你決定履行一個(gè)鑒于Weibull概率模型上的能力解析。1、翻動(dòng)工作表TILES.MTW.2、選擇Stat?QualityTools?能力解析(Weibull).3、在Singlecolumn中,輸入Warping.4、在Upperspec中,輸入8.點(diǎn)擊OK.結(jié)果說明能力柱狀圖沒有顯示假定模型和數(shù)據(jù)之間的顯然差別?？墒悄隳軌蚩吹缴⒉嫉挠覀?cè)尾部落在了規(guī)范上限8mm以外。PpkandPPU指數(shù)告訴你過程能否將生產(chǎn)出在公差以內(nèi)的產(chǎn)品。兩個(gè)指數(shù)都是0.77，低于指標(biāo)線1.33，所以，你的過程能力不足。相同地，塊地板磚中有

PPM>USL——每百萬產(chǎn)品中超出規(guī)范上限的數(shù)目是20000塊的曲折度將超出規(guī)范上限8mm。

。這表示每百萬在能力解析

(正態(tài))中可見相同的數(shù)據(jù)。能力Sixpack(正態(tài)散布)當(dāng)數(shù)據(jù)依據(jù)正態(tài)散布或你有Box-Cox轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)時(shí)，使用能力Sixpack(正態(tài))命令大體估算過程能力能力Sixpack同時(shí)顯示以下信息：——一個(gè)圖形(或單個(gè)察看值的單個(gè)圖形)——一個(gè)R圖或S圖t(或單個(gè)察看值的MR圖)——最少25組數(shù)據(jù)的運(yùn)轉(zhuǎn)圖(或最少25個(gè)察看值)—過程數(shù)據(jù)柱狀圖——正態(tài)散布圖——過程能力爭(zhēng)——組內(nèi)和整體能力統(tǒng)計(jì)：

Cp,Cpk,Cpm(

假如輸入的話

),

以及

within

;Pp,Ppk,and

整體R圖或運(yùn)轉(zhuǎn)圖平常用于查驗(yàn)過程能否受控。柱狀圖和正態(tài)散布圖平常用于查驗(yàn)數(shù)據(jù)能否依據(jù)正態(tài)散布。最后，過程能力爭(zhēng)給出了與規(guī)范比較較的過程可變性圖示見解。與能力統(tǒng)計(jì)比較的結(jié)果，有助于你評(píng)估過程能否受控和知足規(guī)范。Amodelthatassumesthe

數(shù)據(jù)依據(jù)正態(tài)

散布的假定適合大部分過程數(shù)據(jù)。假如你的數(shù)據(jù)歪斜很嚴(yán)重或組內(nèi)變差不是常數(shù)（比方，變差與均勻值成比率），

見非正態(tài)數(shù)據(jù)的談?wù)摗?shù)據(jù)你能夠輸入單個(gè)的察看值或分組的數(shù)據(jù)。單個(gè)察看值必然在一列中，分組數(shù)據(jù)能夠在一列或幾列中。當(dāng)有子組容量不等的數(shù)據(jù)時(shí)，在一列中輸入數(shù)據(jù)，在另一列中輸入組號(hào)。舉例見數(shù)據(jù)。使用Box-Cox轉(zhuǎn)變,數(shù)據(jù)必然是正數(shù)。假如你有分組的數(shù)據(jù)，為了評(píng)估過程標(biāo)準(zhǔn)偏差，每組最罕有兩個(gè)及以上察看值。組數(shù)不用然要相同多。假如某個(gè)子組的一個(gè)數(shù)據(jù)就是了，MINITAB計(jì)算時(shí)將予以忽視。這樣的忽視可能使控制圖中心線和控制限變化。假如整個(gè)子組拋棄，在控制圖上會(huì)產(chǎn)生一個(gè)缺口。運(yùn)轉(zhuǎn)能力sixpack(正態(tài)概率模式)1、選擇Stat?QualityTools?能力Sixpack(正態(tài)).2、進(jìn)行以下之一操作:——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列時(shí)，在Singlecolumn中輸入數(shù)據(jù)列號(hào)，在Subgroupsize中輸入子組容量或子組號(hào)所在的列號(hào)。假如是單個(gè)察看值，輸入子組容量為1.——當(dāng)數(shù)據(jù)在幾列時(shí)，選擇Subgroupsacrossrowsof,輸入包含數(shù)據(jù)的列號(hào)。3、在Lowerspec或Upperspec中,分別輸入規(guī)范的上限或下限,，必然最少輸入一個(gè)。4、如需要，使用以下的任何選項(xiàng)s，此后點(diǎn)擊OK.選項(xiàng)能力Sixpack(正態(tài))對(duì)話框——假如從過去數(shù)據(jù)評(píng)估中已知過程參數(shù)，輸入(t過程均勻值)和(過程隱蔽標(biāo)準(zhǔn)偏差)。假如不指明或值，MINITAB將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中評(píng)估。Testssub對(duì)話框——在8個(gè)指明原由的測(cè)試中選擇—見做指明原由的測(cè)試。調(diào)整試驗(yàn)的敏感度，用定義指明原因的試驗(yàn)。評(píng)估子對(duì)話框——評(píng)估過程標(biāo)準(zhǔn)偏差( )的不一樣樣樣方法—見評(píng)估過程變差。默認(rèn)的是在集中標(biāo)準(zhǔn)偏差基礎(chǔ)進(jìn)步行的。選項(xiàng)子對(duì)話框——但數(shù)據(jù)很傾斜時(shí)，使用Box-Cox能力轉(zhuǎn)變—見為非正態(tài)數(shù)據(jù)使用Box-Cox能力轉(zhuǎn)變——改正在運(yùn)轉(zhuǎn)圖上顯示的察看值的組數(shù)，默認(rèn)為25組?！斎脒^程目標(biāo)值或標(biāo)稱規(guī)范，MINITAB在計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)能力統(tǒng)計(jì)外還計(jì)算Cpm經(jīng)過輸入δ公差來代替六倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差間隔（過程均值每邊3倍δ）來計(jì)算能力統(tǒng)計(jì)。比方，輸入12表示用12倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差寬度，過程均值每邊6倍δ來計(jì)算?！米约旱臉?biāo)題代替默認(rèn)的圖形標(biāo)題。能力統(tǒng)計(jì)能力Sixpack(正態(tài))顯示組內(nèi)和整體能力統(tǒng)計(jì)，Cp,Cpk,Cpm(假如指明目標(biāo)值),和within,以及Pp,Ppk,and整體.這些能力統(tǒng)計(jì)的說明,見能力統(tǒng)計(jì)。Cp,Cpk,CPU,andCPL描繪的是過程的隱蔽能力—在過程沒有偏移時(shí)的能力。計(jì)算這些能力時(shí),Minitab評(píng)估within時(shí)，考慮的是組內(nèi)變差。但組間不存在偏移。Pp,Ppk,PPU,andPPL反應(yīng)的餓是過程的整體能力。當(dāng)計(jì)算這些統(tǒng)計(jì)時(shí),MINITAB評(píng)估整體時(shí)考慮的是整個(gè)研究中的變差。說明：1、當(dāng)使用子組均勻極差(Rbar)來預(yù)計(jì)時(shí)，MINITAB顯示一個(gè)R圖。2、當(dāng)使用子組均勻標(biāo)準(zhǔn)偏差(Sbar)來預(yù)計(jì)時(shí)，MINITAB顯示一個(gè)S圖.3、當(dāng)使用集中標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)偏差來預(yù)計(jì)，而且子組容量小于時(shí)，MINITAB顯示一個(gè)R圖。4、當(dāng)使用集中標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)偏差來預(yù)計(jì)，而且子組容量大于或等于時(shí)，MINITAB顯示一個(gè)S圖。能力sixpack(正態(tài)概率模型)舉例假定你在汽車廠的裝置發(fā)動(dòng)機(jī)的部門工作。部件之一的凸輪軸必然是600mm±2mm長(zhǎng)以知足規(guī)范要求。那處有一個(gè)長(zhǎng)久性的凸輪軸長(zhǎng)度超出規(guī)范值的問題—這個(gè)問題產(chǎn)生了下線產(chǎn)品裝置不適合，和比較高的廢品和返修率。在檢查存貨記錄的基礎(chǔ)上，你發(fā)現(xiàn)凸輪軸有兩個(gè)供給商，R圖顯示2號(hào)供給商的凸輪軸產(chǎn)品超出界限，所以你決定停止它的供貨直到它的產(chǎn)品在控制限內(nèi)。停止2號(hào)供給商的供貨后，低質(zhì)裝置產(chǎn)品的數(shù)目有效降低了，可是，問題并無圓滿解決。你決定運(yùn)轉(zhuǎn)一個(gè)能力sixpack來看號(hào)供給商能否單獨(dú)有能力知足你的工程規(guī)范。1、翻動(dòng)工作表CAMSHAFT.MTW.2、選擇Stat?QualityTools?能力Sixpack(正態(tài)).3在Singlecolumn中,輸入Supp1.在Subgroupsize中,輸入5.4在Lowerspec中,輸入598.在Upperspec中,輸入602.點(diǎn)擊OK.結(jié)果說明在均勻值圖和R圖上，點(diǎn)隨機(jī)地散布在控制限之間。這表示是一個(gè)堅(jiān)固的過程。比較R圖和均勻值圖上點(diǎn)能否相互跟從也是特別重要的。你的數(shù)據(jù)也沒有這類趨向，表示是堅(jiān)固的過程。運(yùn)轉(zhuǎn)圖上的點(diǎn)隨機(jī)水平散布，沒有偏移趨向，也表示過程堅(jiān)固。假如想去說明過程能力統(tǒng)計(jì)，你的數(shù)據(jù)應(yīng)大體依據(jù)正態(tài)散布。在能力柱狀圖上，數(shù)據(jù)大致依據(jù)正態(tài)曲線。在正態(tài)概率圖上,這些點(diǎn)大體為直線。這些模型表示數(shù)據(jù)是正態(tài)散布?？墒菑哪芰?zhēng)上,你能夠看見過程公差落在規(guī)范下限下邊。有時(shí)你能夠看到凸輪軸的均勻值不知足規(guī)范下限598mm的要求。Cp(1.16)值andCpk(0.90)值都低于的指標(biāo)線。表明1號(hào)供給商需要提升過程。帶Box-Cox轉(zhuǎn)變的能力sixpack舉例假定你在生產(chǎn)地板磚的工廠工作，關(guān)懷的是地板磚的曲折度。為保證產(chǎn)質(zhì)量量，你每日丈量10塊地板磚的曲折度，連續(xù)抽樣10天。以前面的解析中，你發(fā)現(xiàn)地板磚數(shù)據(jù)不依據(jù)正態(tài)散布,使用lambda值為的Box-Cox轉(zhuǎn)變能夠使數(shù)據(jù)“改正態(tài).”詳盡狀況,見帶Box-Cox轉(zhuǎn)變的能力解析舉例。全部你將對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)轉(zhuǎn)帶Box-Cox轉(zhuǎn)變的能力sixpack。1、翻動(dòng)工作表TILES.MTW.2、選擇Stat?QualityTools?能力Sixpack(正態(tài)).3在Singlecolumn中,輸入Warping.在Subgroupsize中,輸入10.4在Upperspec中,輸入8.5點(diǎn)擊選項(xiàng)s.6點(diǎn)擊Box-Coxpowertransf或mation(W=YLambda).選擇(squareroot).此后在每個(gè)對(duì)話框中點(diǎn)擊OK。結(jié)果說明在均勻值圖和R圖上，點(diǎn)隨機(jī)地散布在控制限之間。這表示是一個(gè)堅(jiān)固的過程。比較R圖和均勻值圖上的點(diǎn)能否相互跟從也是特別重要的。你的數(shù)據(jù)也沒有這類趨向，表示是堅(jiān)固的過程。運(yùn)轉(zhuǎn)圖上的點(diǎn)隨機(jī)水平散布，沒有偏移趨向，也表示過程堅(jiān)固。從能力柱狀圖上你能夠看出,數(shù)據(jù)依據(jù)正態(tài)曲線.在正態(tài)概率圖上,數(shù)據(jù)點(diǎn)大體為一條直線.這些模式表示Box-Cox轉(zhuǎn)變“正態(tài)化”了數(shù)據(jù).此刻這個(gè)能力統(tǒng)計(jì)適合數(shù)據(jù)了.可是，能力爭(zhēng)顯示過程不知足規(guī)范。Cpk(0.76)值和Ppk(0.75)值低于的指標(biāo)線,所以，你的過程能力不足。能力Sixpack(組間/組內(nèi))當(dāng)你思疑有組內(nèi)和組間變差時(shí)，使用能力Sixpack（組間/組內(nèi)）命令。能力Sixpack(組間/組內(nèi))贊同你大體評(píng)估過程能力和同時(shí)顯示以下信息：——單個(gè)察看值圖——挪動(dòng)極差圖——一個(gè)R圖或S圖——過程數(shù)據(jù)的柱狀圖——正態(tài)概率圖——過程能力爭(zhēng)——組間/組內(nèi)和整體能力統(tǒng)計(jì)Cp,Cpk,Cpm(假如指明目標(biāo)值),within,between,和total;Pp,Ppk,and整體.均勻值圖,挪動(dòng)極差,和R或S圖能查驗(yàn)過程能否受控。柱狀圖和正態(tài)概率圖能查驗(yàn)數(shù)據(jù)能否依據(jù)正態(tài)散布。最后,能力爭(zhēng)給出了過程有關(guān)于規(guī)范可變性的圖示見解。聯(lián)合能力統(tǒng)計(jì),這個(gè)信息有助于你評(píng)估過程能否受控和產(chǎn)品能否知足規(guī)范。Amodelthatassumesthatthe數(shù)據(jù)依據(jù)正態(tài)散布的假定模型適合于大部分過程數(shù)據(jù).假如你的數(shù)據(jù)傾斜很嚴(yán)重或組內(nèi)變差不為常數(shù)（比方，變差與均勻值成比率）時(shí)，見Non-非正態(tài)數(shù)據(jù)下的談?wù)摂?shù)據(jù)你能夠按組輸入數(shù)據(jù)，每組兩個(gè)或以上察看值。子組數(shù)據(jù)能夠在一列或幾列中。使用Box-Cox轉(zhuǎn)變時(shí),數(shù)據(jù)必然是正數(shù)。理想狀況下，全部的子組容量相等，假如你的子組容量因?yàn)閿?shù)據(jù)拋棄或樣品數(shù)目不等而不一樣樣樣時(shí)，在評(píng)估組間變差時(shí)，只使用大部分子組容量相等的子組數(shù)據(jù)。單個(gè)察看值圖和挪動(dòng)極差圖的控制限是在主要的子組容量評(píng)估得出的。做能力sixpack(組間/組內(nèi))1選擇Stat>QualityTools?能力Sixpack(組間/組內(nèi)).進(jìn)行以下之一的操作：——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列時(shí)，在Singlecolumn中輸入數(shù)據(jù)列號(hào)，在Subgroupsize中輸入子組容量或子組號(hào)所在的列號(hào)?！?dāng)數(shù)據(jù)在幾列時(shí)，選擇Subgroupsacrossrowsof,輸入包含數(shù)據(jù)的列號(hào)。3、在Lowerspec或Upperspec中,分別輸入規(guī)范的上限或下限,，必然最少輸入一個(gè)。4、如需要，使用以下的任何選項(xiàng)s，此后點(diǎn)擊OK.選項(xiàng)能力Sixpack(組間/組內(nèi))對(duì)話框——假如從過去數(shù)據(jù)評(píng)估中已知過程參數(shù)，輸入(t過程均勻值)和(過程隱蔽標(biāo)準(zhǔn)偏差)。假如不指明或值，MINITAB將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中評(píng)估。試驗(yàn)子對(duì)話框——在8個(gè)指明原由的試驗(yàn)中選擇—見做指明原由的試驗(yàn)。調(diào)整試驗(yàn)的敏捷度時(shí)，使用指明原由試驗(yàn)的定義。評(píng)估子對(duì)話框——用不一樣樣樣的方法評(píng)估過程標(biāo)準(zhǔn)偏差( )?！娫u(píng)估過程變差選項(xiàng)子對(duì)話框——當(dāng)你有很傾斜的數(shù)據(jù)時(shí)，使用Box-Cox能力轉(zhuǎn)變?！姺钦龖B(tài)數(shù)據(jù)。——輸入過程目標(biāo)值或標(biāo)稱規(guī)范，MINITAB在計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)能力統(tǒng)計(jì)外還計(jì)算Cpm——經(jīng)過輸入δ公差來代替六倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差間隔（過程均值每邊3倍δ）來計(jì)算能力統(tǒng)計(jì)。比方，輸入12表示用12倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差寬度，過程均值每邊6倍δ來計(jì)算?！米约旱臉?biāo)題代替默認(rèn)的圖形標(biāo)題。能力統(tǒng)計(jì)當(dāng)你使用能力解析(組間/組內(nèi))時(shí),MINITAB計(jì)算整體能力統(tǒng)計(jì)(Pp,Ppk,PPU,andPPL)和組間/組內(nèi)能力統(tǒng)計(jì)s(Cp,Cpk,CPU,andCPL).這些統(tǒng)計(jì)的說明,見能力統(tǒng)計(jì)能力sixpack(組間/組內(nèi))舉例假定你對(duì)帶一層薄膜的紙涂層輥的過程能力感興趣，你關(guān)懷的是紙被涂上正確的薄膜厚度。這個(gè)薄膜經(jīng)過輥?zhàn)泳鶆虻氖┘?。你?5個(gè)連續(xù)的輥?zhàn)又腥×?個(gè)樣，并丈量薄膜厚度，這個(gè)厚度必然是50±3以知足工程規(guī)范。因?yàn)槟阆氪_立整個(gè)輥?zhàn)拥谋∧つ芊窬鶆颍阅阌肕INITAB來履行能力Sixpack(組間/組內(nèi)).1翻動(dòng)工作表BWCAPA.MTW.2選擇Stat?QualityTools?能力Sixpack(組間/組內(nèi)).說明：——當(dāng)你用子組均勻極差評(píng)估評(píng)估時(shí)，MINITAB顯示一個(gè)R圖.——當(dāng)用子組均勻標(biāo)準(zhǔn)偏差(Sbar)評(píng)估時(shí)，MINITAB顯示一個(gè)S圖.——當(dāng)使用集中標(biāo)準(zhǔn)偏差評(píng)估，而且子組容量小于時(shí)，MINITAB顯示一個(gè)R圖.——當(dāng)使用集中標(biāo)準(zhǔn)偏差評(píng)估，而且子組容量大于等于時(shí)，MINITAB顯示一個(gè)S圖3在Singlecolumn,輸入Coating.InSubgroupsize,輸入Roll.4在Lowerspec,輸入47.InUpperspec,輸入53.5點(diǎn)擊Tests.選擇Perf或malleighttests.在每個(gè)對(duì)話框中點(diǎn)擊OK。結(jié)果說明假如你想解說過程能力在能力柱狀圖中,

統(tǒng)計(jì)，

你的數(shù)據(jù)必然依據(jù)正態(tài)

散布.

這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)看來已經(jīng)知足了。數(shù)據(jù)大體依據(jù)正態(tài)曲線.在正態(tài)概率涂上，數(shù)據(jù)點(diǎn)也大體依據(jù)一條直線。沒有點(diǎn)不知足指明原因的測(cè)試，所以，意味著你的過程受控。在單個(gè)察看值圖和挪動(dòng)極差圖上沒有點(diǎn)相互跟從，明過程堅(jiān)固。能力爭(zhēng)顯示Cpk值(1.21)和Ppk值(1.14)方才在指標(biāo)線以下,的過程可能要進(jìn)行一些改良。

又表所以你能力Sixpack(Weibull散布)當(dāng)Weibull散布與你的過程數(shù)很湊近時(shí),你能夠用能力Sixpack(Weibull散布)命令來大體預(yù)計(jì)過程能力,能力Sixpack(Weibull散布)在一個(gè)顯示面上聯(lián)合了以下信息：——一個(gè)圖形（或關(guān)于單個(gè)察看值的圖形）——一個(gè)R圖（或單值的MR圖）——近來25組數(shù)據(jù)（或最后25組）的運(yùn)轉(zhuǎn)圖——過程數(shù)據(jù)的能力爭(zhēng)——一個(gè)Weibull散布圖——過程柱狀圖圖——整體能力統(tǒng)計(jì)Pp,Ppk,，形狀( ),和刻度( )圖或運(yùn)轉(zhuǎn)圖可用于查驗(yàn)過程能否受控。柱狀圖和Weibull散布圖平常用于查驗(yàn)數(shù)據(jù)近似Weibull模型，最后，能力爭(zhēng)給出了有關(guān)于規(guī)范過程可變性的視覺圖形。這個(gè)信息有助于你判斷過程能否受控和連續(xù)生產(chǎn)出知足規(guī)范要求的產(chǎn)品。當(dāng)使用Weibull模型時(shí)，MINITAB僅計(jì)算整體能力統(tǒng)計(jì)，Pp和Ppk。這個(gè)計(jì)算是鑒于Weibull散布的形狀和比率參數(shù)的最大可能性評(píng)估進(jìn)步行的，它優(yōu)于在正態(tài)散布下的均勻值和變差評(píng)估。假如你有不依據(jù)正態(tài)散布的數(shù)據(jù)，想計(jì)算組內(nèi)統(tǒng)計(jì)(Cp,Cpk,within)，見使用Box-Cox能力轉(zhuǎn)變的能力解析（正態(tài)散布）。對(duì)非正態(tài)數(shù)據(jù)兩種方法的比較，見非正態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)你能夠輸入單個(gè)的察看值或按組取的數(shù)據(jù)，單個(gè)的察看值應(yīng)在一列中，分組的數(shù)據(jù)能夠在一列中或幾列中。當(dāng)子組的容量不等時(shí)，在一列中輸入子組數(shù)據(jù)，在另一列中放子組代號(hào)。舉例見數(shù)據(jù)。Tip為了做一個(gè)你能圓滿解說的控制圖，你的數(shù)據(jù)必然依據(jù)正態(tài)散布.假如eWeibull散布更適合你的數(shù)據(jù),一個(gè)log正態(tài)散布大體也比較適合。轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù),使用控制圖命令下的選項(xiàng)Box-Cox轉(zhuǎn)變,輸入Lambda=0(naturallog).更多細(xì)節(jié),見非-正態(tài)數(shù)據(jù)的Box-Cox能力轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)必然是正數(shù)。假如某個(gè)子組的一個(gè)察看值拋棄了，MINITAB在為那個(gè)子組計(jì)算這些統(tǒng)計(jì)時(shí)忽視它。這可能使那組數(shù)據(jù)的控制界限不一樣樣樣。假如整組數(shù)據(jù)拋棄，在均勻值圖會(huì)出現(xiàn)一個(gè)缺口。履行能力sixpack(Weibull概率模型)1選擇Stat?QualityTools?能力Sixpack(Weibull).2進(jìn)行以下之一操作:——當(dāng)數(shù)據(jù)在一列時(shí)，在Singlecolumn中輸入數(shù)據(jù)列號(hào)，在Subgroupsize中輸入子組容量或子組號(hào)所在的列號(hào)?！?dāng)數(shù)據(jù)在幾列時(shí)，選擇Subgroupsacrossrowsof,輸入包含數(shù)據(jù)的列號(hào)。3、在Lowerspec或Upperspec中,分別輸入規(guī)范的上限或下限,，必然最少輸入一個(gè)。這些界限必然是正數(shù)，固然規(guī)范下限可能為04、如需要，使用以下的任何選項(xiàng)s，此后點(diǎn)擊OK.選項(xiàng)選項(xiàng)子對(duì)話框——輸入你自己的Weibull形狀和刻度參數(shù)—見Weibull散布家族。假如你不輸入數(shù)值,MINITAB將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取最大可能性的評(píng)估。警示：當(dāng)你輸入“已知”的這些參數(shù)數(shù)值時(shí)，要當(dāng)心這些參數(shù)的微小變化，特別是形狀參數(shù)，可能對(duì)有關(guān)概率有很大影響?！淖兘M數(shù)或察看值的數(shù)目來顯示運(yùn)轉(zhuǎn)圖。默認(rèn)值是25?！?jīng)過輸入δ公差來代替六倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差間隔（過程均值每邊3倍δ）來計(jì)算能力統(tǒng)計(jì)。比方，輸入12表示用12倍的標(biāo)準(zhǔn)偏差寬度，過程均值每邊6倍δ來計(jì)算?！米约旱臉?biāo)題代替默認(rèn)的圖形標(biāo)題。能力統(tǒng)計(jì)能力Sixpack(Weibull)顯示整體能力統(tǒng)計(jì),PpandPpk.這些計(jì)算是在Weibull散布的形狀和刻度的最大可能性基礎(chǔ)進(jìn)步行的。優(yōu)于看作正態(tài)狀況下均勻值和變差的評(píng)估。這些統(tǒng)計(jì)的說明信息,見能力統(tǒng)計(jì)能力sixpack(Weibullprobabilitymodel)舉例假定你在生產(chǎn)地板磚的工廠工作，關(guān)懷的是地板磚的曲折度，為保證產(chǎn)質(zhì)量量，你每日丈量10塊地板磚，連續(xù)進(jìn)行了10天。數(shù)據(jù)的柱狀圖顯示不依據(jù)正態(tài)散布—見帶Box-Cox轉(zhuǎn)變的能力解析舉例。所以你決定履行一個(gè)Weibull概率模型基礎(chǔ)上的能力sixpack。1翻動(dòng)工作表TILES.MTW.2選擇Stat?QualityTools?能力Sixpack(Weibull).3InSinglecolumn,輸入Warping.InSubgroupsize,type10.4InUpperspec,type8.點(diǎn)擊OK.結(jié)果說明能力柱狀圖沒有顯示假定模型和數(shù)據(jù)間的顯然差別，在Weibull概率圖上，數(shù)據(jù)點(diǎn)也大體是一條直線?？墒牵芰?zhēng)顯示過程不知足規(guī)范。Ppk(0.77)小于指標(biāo)線1.33,所以你的過程能力不足。相同數(shù)據(jù)的能力Sixpack(正態(tài))解析,見帶Box-Cox轉(zhuǎn)變的能力sixpack舉例。能力解析(二項(xiàng)散布)當(dāng)數(shù)據(jù)依據(jù)二項(xiàng)式散布時(shí)，用能力解析(二項(xiàng)式)產(chǎn)生一個(gè)過程能力報(bào)告。二項(xiàng)式散布通常用來記錄由抽樣總數(shù)產(chǎn)生的缺點(diǎn)項(xiàng)目數(shù)。比方，你可能有一個(gè)經(jīng)過/失敗的標(biāo)準(zhǔn)來確立一個(gè)項(xiàng)目是不是缺點(diǎn)。此后你可能記錄檢查的部件總數(shù)和按標(biāo)正確立的失敗數(shù)目?；蛟S，你可以記錄每日預(yù)約工作的人數(shù)和每日的患病的人數(shù)。假如數(shù)據(jù)知足以下條件，使用能力解析（二項(xiàng)式）：——每個(gè)項(xiàng)目在相同條件下——每個(gè)項(xiàng)目可能致使一個(gè)或兩個(gè)可能的結(jié)果（成功/失敗，可行/不可以夠行）——對(duì)每個(gè)項(xiàng)目，成功（或失?。┑母怕氏嗟取總€(gè)項(xiàng)目的結(jié)果都是相互獨(dú)立的。能力解析（二項(xiàng)式）產(chǎn)生一個(gè)包含下邊內(nèi)容的過程能力報(bào)告：圖——查驗(yàn)過程能否受控。圖ofcumulative%defective——查驗(yàn)?zāi)隳芊褚褟淖銐虻臉颖静杉瘮?shù)據(jù)以對(duì)缺點(diǎn)%有一個(gè)堅(jiān)固的評(píng)估。柱狀圖

of%defective

——顯示從采集的樣本中缺點(diǎn)

%的整體散布。Defectiverateplot

——查驗(yàn)缺點(diǎn)

%能否受取樣項(xiàng)目數(shù)目的影響。數(shù)據(jù)使用依據(jù)二項(xiàng)式散布的數(shù)據(jù)工作表中每列的項(xiàng)目應(yīng)包含每組的缺點(diǎn)數(shù)。時(shí)，你必然要輸入子組容量的列。

當(dāng)子組容量不等假定你已采集了查驗(yàn)部件的數(shù)目和不合格部件的數(shù)目，全部數(shù)據(jù)都是變化的，在一列中輸入不合格部件的數(shù)目，假如總的查驗(yàn)數(shù)目變化，那么在另一列中輸入子組容量。不合格品數(shù)目查驗(yàn)量1110031296898971312939989151423拋棄的數(shù)據(jù)假如一個(gè)察看值拋棄了，在P圖大將有一個(gè)缺口，而那處組容量線已畫出來了。