可使用预期整体性能的“PPM < LSL”来估计基于过程整体变异预期低于规格下限的不合格品的数目(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 PPM < LSL 值表示更高的过程能力(相对于规格下限)。在理想情况下,很少或无任何部件具有小于规格下限的测量值。
可使用预期整体性能的“PPM > USL”来估计基于过程整体变异预期高于规格上限的不合格品的数目(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 PPM > USL 值表示较高的过程能力(相对于规格上限)。在理想情况下,很少或无任何部件具有大于规格上限的测量值。
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。
PPM | 不合格部件 % | 合格部件 % |
---|---|---|
66807 | 6.6807% | 93.3193% |
6210 | .621% | 99.379% |
233 | .0233% | 99.9767% |
3.4 | .00034% | 99.99966% |
可使用预期整体性能的“% < LSL”来估计基于过程整体变异预期低于规格下限的不合格品的百分比。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 % < LSL 值表示更高的过程能力(相对于规格下限)。在理想情况下,很少或无任何部件具有小于规格下限的测量值。
可使用预期整体性能的“% > USL”来估计基于过程整体变异预期高于规格上限的不合格品的百分比。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 % > USL 值表示较高的过程能力(相对于规格上限)。在理想情况下,很少或无任何部件具有大于规格上限的测量值。
可使用预期整体性能的“合计 %”来估计基于过程整体变异预期超出规格限的不合格品的百分比。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 % 值表示较高的过程能力。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。
置信区间是性能度量值的可能范围。置信区间由置信下限和置信上限定义。边界是通过确定样本估计值的边际误差来计算的。置信下限定义可能小于性能度量值的值。置信上限定义可能大于性能度量值的值。
要显示置信区间,必须单击选项并在执行能力分析时选择包括置信区间。Minitab 对于能力指数和性能度量值显示置信区间或置信边界。Minitab 对于子组间/子组内变异和整体变异显示不同的统计量。
由于数据样本是随机的,因此从过程收集的不同样本不可能生成相同的性能度量估计值。要计算过程性能度量的实际值,您将需要分析由过程生成的所有项数据,而这是不可行的。您可以改为使用置信区间来确定性能度量值的可能范围。
在 95% 置信水平下,您可以 95% 地确信性能度量的实际值包含在置信区间内。也就是说,如果您从过程中收集 100 个随机样本,则可以预计大约 95 个样本生成的区间中包含性能度量的实际值。
置信区间有助于评估样本估计值的实际意义。如果可能,基于过程知识或行业标准将置信边界与基准值进行比较。
例如,某家公司针对规格外合计 % 使用最小基准值 0.3%。该公司使用能力分析获取规格外合计 % 的估计值为 0.146%,这表示过程有能力。为了进一步评估此估计值,该公司针对规格外合计 % 显示 95% 置信上限。如果 95% 置信上限小于 0.3%,则该公司可以十分确信其过程有能力,即使考虑到会影响估计值的随机采样的变异性也是如此。