使用基准 Z 值估计西格玛能力

您可以使用基准 Z 值来代替 Cp 和 Pp 能力指数,以描述带有测量数据的某个过程的西格玛能力。

什么是基准 Z 值?

您可以使用基准 Z 值来描述过程的西格玛能力。由于基准 Z 值以标准正态分布为基础,因此基准 Z 值统计量是基准值,使您能够轻松对比过程能力。

要了解基准 Z 值,请考虑过程的所有缺陷,这些缺陷通常都会落在两个规格限上。

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

什么是不同的基准 Z 值?

基准 Z 值的统计量可以表示过程的短期(潜在)能力或长期(实际)能力,具体取决于是用组内标准差还是整体标准差进行计算。
短期基准 Z 值 (Z.benchST)
可使用过程的组内标准差计算短期基准 Z 值。它衡量的是如果您的短期变异可以保持不变(理想状态下)或得到过程不变的允诺,您当前过程的性能。
长期基准 Z 值 (Z.benchLT)
可使用过程的整体标准差计算长期基准 Z 值。它是对真实性的较好度量,因为通常无法在一段时间内保持短期变异。它代表客户实际收到的质量。
Z 偏移
是 Z.benchST 和 Z.benchLT 之间的差异。如果能够更好地控制过程并消除或减少导致子组间变异的特殊原因,则 Z 偏移越大,改进的机会越多。
通常情况下,实践者会假设偏移为 1.5 σ 偏移 (ZST = ZLT + 1.5)。

如何显示基准 Z 值

您可以执行正态功能分析并显示连续数据的基准 Z 值统计量。假设数据在C1 中,子组大小为 5,规格下限为 598,规格上限为 602。此外,假设数据来自正态分布,并且过程处于统计控制状态。

  1. 选择 统计 > 质量工具 > 能力分析 > 正态
  2. 单列 中,输入 C1
  3. 子组大小 中,输入 5
  4. 规格下限 中,输入 598。在 规格上限 中,输入 602
  5. 单击 选项。选择 基准 Z 值(西格玛水平)
  6. 在每个对话框中单击 确定
基准 Z 值统计量显示在“潜在(组内)能力”和“整体能力”下的图形输出中。

使用基准 Z 值估计西格玛能力

基准 Z 值通常用于估计过程的西格玛能力。但是,使用的确切方法可能有所不同,具体取决于行业惯例或公司标准。一些实践者会在潜在(组内)能力下将西格玛能力报告为短期基准 Z 值,从而使用子组内的标准差。而另一些实践者则会在整体能力下将西格玛能力定义为 1.5 + 长期基准 Z 值,从而使用过程的整体标准差。(例如,如果整体能力下的基准 Z 值为 4,则西格玛能力为 4 + 1.5 = 5.5)。因此,在报告西格玛能力时,您应确认在您公司或行业中使用的具体指导原则。

通过使用基准 Z 值,您可以为您的过程确定其他能力测量值。此表显示了基准 Z 值与其他能力测量值之间的关系。
基准 Z 值 西格玛能力 PPM 缺陷
1 2.5σ 158,655
2 3.5σ 22,750
3 4.5σ 1,350
4 5.5σ 32
4.5 6.0σ 3.4
注意

在此表中,西格玛能力是在假设 Z 偏移 = 1.5σ 的条件下计算的

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