解释 组间/组内能力分析 的主要结果

可通过完成以下步骤来解释组间/组内能力分析。主要输出包括直方图、正态曲线和能力指标。

步骤 1:检查数据是否有问题

您的过程应该稳定,并且原始(或变换的)过程数据应该服从正态分布。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。
重要信息

要更全面地分析这些要求,请使用组间/组内 Capability Sixpack

直观检查数据分布

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,请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。

好拟合
差拟合
注意

您可以使用组间/组内能力分析中的Box-Cox选项变换非正态数据。要将非正态分布与您的数据相拟合,请使用非正态能力分析

比较组间/组内曲线和整体曲线

将整体实曲线与组间/组内虚曲线进行比较,确定它们的对齐紧密程度。如果组间/组内曲线和整体曲线之间的差异很大,则表明过程可能不稳定,或者除子组间/子组内变异以外,过程还可能存在其他变异源。在执行能力分析之前使用控制图验证过程是否稳定。

紧密对齐
对齐欠佳

步骤 2:检查过程的观测性能

可使用能力直方图在视觉上检查样本观测值,以与过程要求进行比较。

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。

注意

要确定过程中不合格项的实际数量,请使用 PPM < 规格下限、PPM > 规格上限以及合计 PPM 的结果。有关更多信息,请转到“所有统计量和图形”。

评估过程的中心

评估过程是否位于规格限的中间,或者在目标值处(如果具有目标值)。数据的中心出现在分布曲线的尖峰,并通过样本均值估计。

在此直方图中,虽然样本观测值在规格限内,但是分布曲线的峰值未在目标的中心位置。大部分数据超出目标值。

步骤 3:评估过程的能力

使用主要能力指数来评估您过程符合要求的程度。

评估组间/组内能力

使用 CPK 评估过程的组间/组内能力,同时考虑其位置和散布。通常情况下,Cpk 值越高,过程的能力越高,而较低的 Cpk 值则表明可能需要改善过程。

  • 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。

主要结果:Cpk

对于这些过程数据,Cpk 为 1.09。因为 Cpk 小于 1.33,所以过程的组间/组内能力无法满足客户要求。过程太接近规格下限。由于过程未居中,因此 Cpk 不等于 Cp (2.76)。

评估整体能力

可使用 Ppk 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 Cpk 和 Ppk。如果 Cpk 比 Ppk 大得多,则除子组间和子组内变异外,过程中还可能存在其他系统性变异源。例如,工具磨损是可能导致生产过程展示的组间/组内能力 (Cpk) 比整体能力 (Ppk) 更高的系统性变异源。
主要结果:Ppk

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客户要求。由于过程未居中,因此 Ppk ≈ Pp (0.53)。但是,Ppk < Cpk (0.72),这表明如果减少或排除其他系统性过程变异源,将可以改善整体能力。

重要信息

Cpk 和 Ppk 指标用于度量过程的能力(仅同与过程均值最接近的规格限相关)。因此,这些指标只表示过程曲线的一侧,而不度量过程曲线另一侧的过程执行情况。如果过程产生超出规格上下限的不合格项,请使用输出中的其他能力度量,以便更加完整地评估过程性能。有关更多信息,请转到所有统计量和图形

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