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。
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。
- 选择 。
- 在 单列 中，输入 C1。
- 在 子组大小 中，输入 5。
- 在 规格下限 中，输入 598。在 规格上限 中，输入 602。
- 单击 选项。选择 基准 Z 值（西格玛水平）。
- 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
