每单位机会数(对于缺陷)。
有关更多信息,请转到什么是每单位机会数?。
每个分量的复杂度计数。您可以通过为每个分量设置机会数调整观测的单位数和观测的缺陷数。例如,要进行更大型的装配,您需要 1 个单位的分量 1、6 个单位的分量 2 和 5 个单位的分量 3 等。
复杂度值列不是必需的,但是通过使用复杂度值可以降低不成比例的抽样的影响。如果没有比例,请输入一个全都包含 1 的列。
有关更多信息,请转到复杂度是什么?。
每百万机会缺陷数,通过将调整后单位数除以调整后合计机会数,然后再乘以 1 百万计算得出。
如果没有调整单位数,总机会数将向具有较大观测单位的分量偏斜。
用于表示假设长期西格玛偏移的值。如果没有指定值,Minitab 将使用默认值 1.5。
有关更多信息,请转到使用基准 Z 值估计西格玛能力。
每个分量的合格率。这是分量中没有任何机会导致缺陷的概率。
有关更多信息,请转到合格率 (YTP) 和直通率 (YRT) 是什么?。
每个分量的直通率。分量 2 的合格率是 YTP,YTP = 0.996698。要进行更大型的装配,您需要 6 个单位的分量 2。则 6 个零件 2 皆合格的概率为 YRT,(0.996698)6 = 0.980350。
有关更多信息,请转到合格率 (YTP) 和直通率 (YRT) 是什么?。
产品基准(DPMO 与基准 Z 值)报表显示产品报表中各种分量的基准统计量的另一个图形视图。
DPMO 是对长期性能的一种度量。基准 Z 值(短期)是对短期性能的一种度量。
点聚类的位置表示您的过程能力趋向于集中的位置。在上面的示例中,有一个聚类刚好低于短期 Z 值尺度 4,而另一个则接近于 4.5。因此,此处使用的许多过程均从略低于 4 运行至略高于 4 sigma。这种情况相当常见。
产品基准(移位 Z 值与基准 Z 值)报表显示产品报表中各种分量的基准统计量的另一个视图。
此图比较了各分量(移位 Z 值)的可控能力与各分量(短期 Z 值)的能力。通常,移位 Z 值落在水平带中(典型控制区),而短期 Z 值则落在垂直带中(平均技术区)。
六西格玛水平将在高水平的基准 Z 值和低水平的移位 Z 值处获得。
在上面的示例中,所有分量的移位 Z 值均为 1.5 sigma,这是实际移位 Z 值未知时的默认值。约一半的分量的基准 Z 值位于平均技术区。另一半分量的值位于右侧,这表明高于平均能力水平。
在 YTP 图中,确定质量水平最差的分量,然后查看下方的图形以确定此问题是由于高复杂度(机会计数)、低能力(短期 Z 值)还是控制不佳(移位 Z 值)造成的。
在上面的示例中,分量 18 的质量水平最差,机会计数居中,但能力低于平均能力水平。提高能力将对提高质量水平产生最大的影响。
请注意,总 YRT 表示一个单位的整个分量集合可以在无缺陷的情况下生成的概率。具有最低分量级别 YRT 值的分量对总 YRT 贡献最大。因此,要提高总 YRT,必须改善这些分量。
在上面的示例中,分量 17 的 YRT 最低,而且机会计数和能力也很低。提高分量 17 的平均短期 Z 值将对提高其质量水平产生最大的影响,从而提高总产品质量。
分量 11(第三差的分量)具有高机会计数和良好的能力。降低机会计数将对提高分量 11 的质量水平产生最大的影响,因为其能力已经相当好了。