ステップ1：データに問題があるか確認する
外れ値
ステップ2：工程の観測された性能を調べる
工程能力ヒストグラムを使用して、工程要件に関連してサンプル観測値を調べます。
工程広がりを調べる
下側規格限界と上側規格限界との関係でヒストグラムのデータを視覚的に調べます。理想的には、データの広がりは規格広がりよりも狭く、すべてのデータは規格限界内にあります。 規格限界外のデータは、不適合品を表します。
このヒストグラムでは、工程広がりが規格広がりよりも広く、工程能力が低いことを示しています。ほとんどのデータは規格限界内にありますが、多くの不適合品目は下側規格限界(LSL)を下回っているか、上側規格限界(USL)を上回っています。
注
工程内の不適合品目の実際の数を判断するには、PPM USLとPPM < LSL, PPM > 合計の結果を使用します。詳細は、「すべての統計量およびグラフ」を参照してください。
工程の位置を評価する
工程が規格限界の間で中心化されているか、または目標値がある場合にはその目標値で中心化されているかどうかを評価します。分布曲線のピークは、ほとんどのデータがどこにあるかを示します。
このヒストグラムでは、サンプル観測値が規格限界の内部にありますが、分布曲線のピークは目標値上にありません。データのほとんどが目標値を超過しており、上側規格限界の近くに分布しています。
ステップ3：工程能力を評価する
パラメトリック分析では、Ppkを使用して、工程位置と工程広がりの両方に基づいて工程の全体の工程能力を評価します。ノンパラメトリック分析では、Cnpkを使用して全体の工程能力を評価します。全体の工程能力は、時間の経過とともに顧客が実際に経験する工程性能を示します。
一般に、いずれかの統計量の値が高いほど、工程能力が高いことを示します。可能な場合は、Z.LSL（全体）を、工程の知識または業界の基準に基づくベンチマーク値と比較します。
全体の工程能力を測定する統計量を、工程で許容できる最小値を表すベンチマーク値と比較します。多くの業界でベンチマーク値1.33が使用されています。統計量がベンチマークよりも低い場合は、工程を改善する方法を検討します。
主要な結果: Ppk
これらの工程データの場合は、Ppk = 0.25となります。Ppkが1.33より小さいため、この工程の全体的な工程能力は顧客の要件を満たしていません。
正規分布に従うデータの潜在的な工程能力を評価する
正規データまたは変換後に正規分布に従うデータの潜在的な工程能力を評価できます。工程位置と工程広がりの両方に基づいて潜在的な工程能力を評価するには、Cpkを使用します。潜在的な工程能力は、工程のシフトとドリフトが除外された場合に達成可能な工程能力を示します。
一般に、Cpk値が高いほど工程能力が高いことを示します。Cpk値が低い場合は、その工程を改善する必要があることを示します。
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Cpkを、工程で許容できる最低値を表すベンチマークと比較します。多くの業界でベンチマーク値1.33が使用されています。Cpkがベンチマークより低い場合、工程の変動を低減したり、位置をシフトするなど、工程を改善する方法を検討します。
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CpとCpkを比較します。CpとCpkがほぼ等しい場合は、その工程は規格限界間の中央に中心があります（中心化）。CpとCpkが異なる場合、工程は中心化されていません。
主要な結果: Cpk
これらの工程データの場合、Cpkは1.09になっています。Cpkが1.33より小さいため、工程の潜在的な工程能力は要件を満たしていません。工程が規格限界に近すぎるため、工程能力は低くなります。工程が中心化されていないため、CpkはCp(2.76)と等しくありません。
