正态能力分析 的图形

对于随正态能力分析提供的每个图形,查找定义和解释指导。

能力直方图

能力直方图用于显示样本数据的分布。直方图上的每个条形表示区间内数据的频率。

直方图中的组内曲线和整体曲线是使用过程均值和不同的过程变异估计值生成的正态分布曲线。组内虚曲线使用子组内标准差。整体实曲线使用整体标准差。

解释

使用能力直方图查看样本数据与分布拟合和规格限的关系。

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,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

您可以使用正态能力分析中的变换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。

紧密对齐
对齐欠佳
重要信息

要更全面地分析正态能力分析的假定,请使用正态 Capability Sixpack

检查样本数据与规格限的关系。

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。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)。

在这些结果中,过程数据出现在规格限中央。但是,过程散布大于规格散布,这表明能力较差。虽然大部分数据都在规格限内,但是也有一些低于规格下限 (LSL) 和高于规格上限 (USL) 的部件。

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”。

使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策