Pp
- 由 Z 值表示的规格散布。就标准正态分布上的 Z 值而言，此区间表示所选非正态分布的原始规格限。
- 标准正态分布的 6-σ 散布。当测量值呈正态分布时，以过程均值为中心的 6-σ 散布将包含 99.74% 的过程测量值。
Pp 的此定义基于 Z 分值计算方法（默认方法）。有关更多信息，请转到使用 Z 值法确定非正态数据的整体能力。
注意
您必须提供规格下限 (LSL) 和规格上限 (USL)，才能计算 Pp 指数。如果规格上限或规格下限超出您为数据建模指定的分布范围，将无法使用默认方法计算 Pp。要更改计算方法，请选择。
解释
可使用 Pp 根据过程散布评估过程的整体能力。整体能力表示客户在一段时间内体验的过程的实际性能。
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。如果 Pp < 1，则规格散布小于过程散布，表明过程不能生产至少 99.74% 的合格部件。
低 Pp
在此示例中，相对于过程散布，规格散布较小。因此，Pp 较低 (≈ ..40)，并且过程的整体能力较差。
高 Pp
在此示例中，相对于过程散布，规格散布较大。因此，Pp 较高 (≈ 1.80)，并且过程的整体能力较好。
-
将 Pp 与基准值进行比较以评估过程的整体能力。许多行业都使用基准值 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。
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比较 Pp 和 Ppk 以评估过程中位数是否接近于规格中点。如果 Pp > Ppk，则过程中位数将远离规格中点并接近于规格限之一。
PPL
- 单侧规格散布，基于标准正态尺度中的规格下限 (Z.LSL)
- 标准正态分布的 1/6 6-σ 散布，值等于 3。
PPL 的此定义基于 Z 分值计算方法（默认方法）。有关更多信息，请转到使用 Z 值法确定非正态数据的整体能力。
注意
如果规格下限超出您为数据建模指定的分布范围，将无法使用默认方法计算 PPL。要更改计算方法，请选择。
解释
可使用 PPL 评估过程相对于其规格下限的整体能力。整体能力表示客户在一段时间内体验的过程的实际性能。
总体上讲，PPL 值越高，表示过程在其分布下侧尾部的能力越高。PPL 值低表明可能需要改进过程。
如果 PPL < 1，则超过 0.31% 的过程测量值都小于规格下限。
低 PPL
在此示例中，很多项都超出了规格下限。因此，PPL 较低 (≈ ..43)，并且就规格下限而言，过程的整体能力较差。
高 PPL
在此示例中，没有任何超出规格下限的项，并且最近的测量值距离 LSL 线也较远。因此，PPL 较高 (≈ 1.40)，并且就规格下限而言，过程的整体能力较好。
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将 PPL 与基准值进行比较以评估过程的整体能力。许多行业都使用基准值 1.33。如果 PPL 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。
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如果您同时具有规格上限和规格下限，则将 PPL 与 PPU 进行比较。如果 PPL 不近似地等于 PPU，则过程不在中心位置。当 PPL < PPU 时，过程产生违反规格下限的缺陷单元的可能性更大。当 PPU < PPL 时，过程产生违反规格上限的缺陷单元的可能性更大。
PPU
- 单侧规格散布，基于标准正态尺度中的规格上限 (Z.USL)
- 标准正态分布的 1/6 6-σ 散布，值等于 3。
PPU 的此定义基于 Z 分值计算方法（默认方法）。有关更多信息，请转到使用 Z 值法确定非正态数据的整体能力。
注意
如果规格上限超出您为数据建模指定的分布范围，将无法使用默认方法计算 PPU。要更改计算方法，请选择。
解释
可使用 PPU 评估过程相对于其规格上限的整体能力。整体能力表示客户在一段时间内体验的过程的实际性能。
总体上讲，PPU 值越高，表示过程在其分布上侧尾部的能力越高。PPU 值低表明可能需要改进过程。
如果 PPL < 1，则超过 .13% 的过程测量值都大于规格上限。
低 PPU
在此示例中，很多项都超出了规格上限。因此，PPU 较低 (≈ ..40)，并且就规格上限而言，过程的整体能力较差。
高 PPU
在此示例中，没有任何超出规格上限的项，并且最近的测量值距离 USL 线也较远。因此，PPU 较高 (≈ 2.25)，并且就规格上限而言，过程的整体能力较好。
-
将 PPU 与基准值进行比较以评估过程的整体能力。许多行业都使用基准值 1.33。如果 PPU 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。
-
如果您同时具有规格上限和规格下限，则将 PPL 与 PPU 进行比较。如果 PPL 不近似地等于 PPU，则过程不在中心位置。当 PPL < PPU 时，过程产生违反规格下限的缺陷单元的可能性更大。当 PPU < PPL 时，过程产生违反规格上限的缺陷单元的可能性更大。
Ppk
- 基于标准正态尺度中的规格下限 (Z.LSL) 或规格上限 (Z.USL) 的单边规格散布（取较小值）。
- 标准正态分布的 1/6 6-σ 散布，值等于 3。
Ppk 的此定义基于 Z 分值计算方法（默认方法）。有关更多信息，请转到使用 Z 值法确定非正态数据的整体能力。
注意
如果规格下限和规格上限都超出您为数据建模指定的分布范围，将无法使用默认方法计算 Ppk。要更改计算方法，请选择。
解释
可使用 Ppk 根据过程位置和过程散布评估过程的整体能力。整体能力表示客户在一段时间内体验的过程的实际性能。
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
在此示例中，与过程的规格下限执行情况相比，其规格上限的执行情况要差一些。因此 Ppk 值等于 PPU (≈ ..40) 且较低，表明能力较差。
高 Ppk
在此示例中，与过程的规格上限执行情况相比，其规格下限的执行情况要差一些。因此 Ppk 值等于 PPL (≈ 1.40) 且较高，表明能力较好。
-
如果 Ppk < 1，则规格散布小于过程散布，表明超过 ..13% 的过程输出超出了至少一个规格限。
-
将 Ppk 与基准值（代表可接受的过程最小值）进行比较。许多行业都使用基准值 1.33。如果 Ppk 比基准值低，则考虑如何改进您的过程。
警告
Ppk 指数表示的过程能力仅限于“较差”侧的过程测量值，即显示较差过程性能的一侧。如果您的过程具有同时超出规格限两侧的不合格部件，请检查同时超出两个规格限的部件的能力图形和概率，以便更加完整地评估过程能力。
整体能力的 Z LSL
Z.LSL（整体）是对整体西格玛能力的度量（相对于规格下限）。估计值等于 PPL 值的 3 倍而且基于过程的整体变异。
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 Z.LSL（整体）评估过程相对于其规格下限的整体西格玛能力。
总体上讲，Z.LSL 值越高，表示过程在其分布下侧尾部的能力越高。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 Z.LSL 值（整体）与基准值进行比较。如果 Z.LSL 值低于您的基准值，则考虑如何改进过程。
Z USL 整体能力
Z.USL（整体）是对整体西格玛能力的度量（相对于规格上限）。估计值等于 PPU 的 3 倍而且基于过程的整体变异。
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 Z.USL（整体）评估过程相对于其规格上限的整体西格玛能力。
总体上讲，Z.USL 值越高，表示过程在其分布上侧尾部的能力越高。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 Z.USL 值（整体）与基准值进行比较。如果 Z.USL 值低于您的基准值，则考虑如何改进过程。
总体能力的基准 Z 值
基准 Z 值（整体）是对过程整体西格玛能力的量度。估计基准 Z 值时将考虑低于 LSL 和高于 USL 的产品的概率。此估计基于您为分析指定的非正态分布的参数。
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 值小于基准值，则考虑如何改进您的过程。
