正态 Capability Sixpack 的整体能力

查找随正态 Capability Sixpack 提供的每个整体能力统计值的定义和解释指导。

标准差(整体)

整体标准差是所有测量值的标准差,并且是过程整体变异的估计值。如果以正确方式对数据进行收集,整体标准差将捕获所有系统性变异源。在这种情况下,它表示客户在一段时间内经历的实际过程变异。

注意

如果您在执行能力分析时使用数据变换,Minitab 还会计算标准差(整体)*,即变换的数据的整体标准差。

解释

将子组内标准差与整体标准差进行比较。如果子组内标准差和整体标准差之间的差异很大,则表明过程可能不稳定,或者除子组内变异以外,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。

Minitab 使用整体标准差计算过程整体能力的 Pp、Ppk 和其他度量。

Pp

Pp 是对整体过程能力的度量。Pp 是用于比较下列两个值的比率:
  • 规格展开 (USL – LSL)
  • 基于整体标准差的过程展开(6-σ 变异)
Pp 将基于过程的变异而非其位置来评估整体能力。

必须同时提供规格下限 (LSL) 和规格上限 (USL) 以计算 Pp 指数。

解释

可使用 Pp 基于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。

由于 Pp 不考虑过程的位置,因此它表明在过程处于中心位置的情况下过程可以获得的整体能力。总体上讲,Pp 值越高,过程的能力越高。Pp 值低表明可能需要改进过程。

低 Pp

在此示例中,规格展开小于过程整体展开。因此,Pp 值 (0.40) 低,并且过程的整体能力差(基于过程变异)。

高 Pp

在此示例中,规格展开显著大于过程的整体展开。因此,Pp 值 (1.80) 高,并且过程的整体能力高(基于过程变异)。

您可以将 Pp 与其他值进行比较,以获取有关过程能力的更多信息。
  • 将 Pp 与基准值进行比较以评估过程的整体能力。许多行业使用基准值 1.33。如果 Pp 比基准值低,则考虑如何通过减少过程变异来改进过程。

  • 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。

警告

由于 Pp 指数不考虑过程的位置,它并不表示过程与规格限所限定的目标区域的接近程度。例如,以下图形显示了两个具有相同 Pp 值的过程,但其中一个过程落在规格限内,而另一个则没有。
Pp = 2.27
Pp = 2.27

如需进行完整而准确的分析,请结合其他能力指数(如 Ppk)使用这些图形,以便根据数据得出有意义的结论。

Ppk

Cpk 是对过程整体能力的度量,等于 PPU 和 PPL 中的最小值。Ppk 是用于比较下列两个值的比率:
  • 从过程均值到最近规格限(USL 或 LSL)的距离
  • 基于整体变异的过程单侧展开(3-σ 变异)
Ppk 同时评估过程的位置和整体变异。

解释

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。

低 Ppk

在此例中,从过程均值到最近规格限 (USL) 的距离小于单侧过程展开。因此,Ppk 值 (0.66) 低,并且过程的整体能力差。

高 Ppk

在此例中,从过程均值到最近规格限 (LSL) 的距离大于单侧过程展开。因此,Ppk 值 (1.68) 高,并且过程的整体能力高。

您可以将 Ppk 与其他值进行比较,以获取有关过程能力的更多信息。
  • 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 Ppk 和 Cpk。当过程在统计意义上受控制时,Ppk 和 Cpk 大致相等。Ppk 和 Cpk 之间的差异代表在消除过程偏移和漂移的情况下预期可实现的过程能力提高。

警告

Ppk 指数只表示过程曲线的一侧,不会度量过程曲线另一侧的过程执行情况。

例如,下列图形显示了两个具有相同 Ppk 值的过程。但是,一个过程违反了两个规格限,另一个过程只违反了规格下限。

Ppk = min {PPL = 4.01, PPU = 0.64} = 0.64
Ppk = PPL = PPU = 0.64

如果过程中具有同时超出两个规格限的不合格部件,可考虑使用其他指数(如基准 Z 值),以便更加完整地评估过程的能力。

Cpm

Cpm 是对整体过程能力的度量。Cpm 将规格展开与数据展开相比较,并考虑数据与目标值的偏差。

必须为 Minitab 提供一个目标值以计算 Cpm。

解释

可使用 Cpm 相对于过程展开和目标值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,Cpm 值越高,过程的能力越高。Cpm 值低表明可能需要改进过程。

高 Cpm

在此示例中,过程达到目标,并且所有数据都在规格限内。因此,Cpm 值高 (1.60)。

低 Cpm

在此示例中,数据都在规格限内,但是过程未达到目标。因此,Cpm 值低 (1.03)。

低 Cpm

在此示例中,过程达到目标,但是并非所有数据都在规格限内。因此,Cpm 值低 (0.48)。

您可以将 Cpm 与其他值进行比较,以获取有关过程能力的更多信息。

  • 将 Cpm 与基准值进行比较以评估过程的整体能力。许多行业使用基准值 1.33。如果 Cpm 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 Ppk 和 Cpm。如果过程在目标处居中,则 Ppk 与 Cpm 值大致相等。

预期整体性能所对应的合计 PPM

针对预期整体性能的合计 PPM 是其测量值超出规格限的预期百万分数。预期整体性能值是通过使用整体变异计算的。针对预期整体性能的合计 PPM 等于 1,000,000 乘以从整体过程分布中随机选择的部件的测量值超出规格限的几率。
随机选择的部件超出规格限的几率由整体正态曲线下的阴影区域显示。

解释

可使用预期整体性能的“合计 PPM”来基于过程整体变异估计预期处于规格限外的不合格品的数目(以百万分数表示)。整体性能值表示客户在一段时间内实际体验到的过程性能。

较低的合计 PPM 值表示更高的过程能力。在理想情况下,很少或无任何部件具有位于规格限外的测量值。

您还可以使用 PPM 来估计过程中的合格部件和不合格部件的百分比。
PPM 不合格部件 % 合格部件 %
66807 6.807% 93.193%
6210 0.621% 99.379%
233 0.0233% 99.9767%
3.4 0.00034% 99.99966%

总体能力的基准 Z 值

基准 Z 值(整体)是标准正常分布(用于将估计的过程中缺陷品率转换为上侧尾部概率)的百分位数。它是基于整体过程性能通过使用整体标准差计算的。

过程的缺陷值落在两个规格限上。整体标准差由刻度标记显示。

如果您将所有缺陷都放在分布的右尾上,然后测量从中心(垂直线)到定义总缺陷的点的整体标准差倍数,您就会得到基准 Z 值(整体)。

注意

要显示基准 Z 值度量,您必须在执行能力分析时单击 选项 并将能力统计量的默认输出更改为基准 Z 值。

解释

可使用基准 Z 值(整体)评估过程的整体西格玛能力。

总体上讲,基准 Z 值越高,过程的能力越高。基准 Z 值低表明可能需要改进过程。如果可能,基于过程知识或行业标准将基准 Z 值与基准值进行比较。如果基准 Z 值低于您的基准值,则考虑如何改进过程。

比较基准 Z 值(组内)和基准 Z 值(整体)。当过程在统计意义上受控制时,基准 Z 值(组内)和基准 Z 值(整体)大致相等。这两个值之间的差异表示在使过程受控制的情况下预期可提高的处理能力。 基准 Z 值(整体)有时称为 Z.Bench Long-Term (LT)

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