过程能力分析minitab版.doc
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2022-01-11
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过程能力概述（Process Capability Overview）
在过程处于统计控制状态之后，即生产比较稳定时，你很可能希望知道过程
能力，也即满足规格界限和生产良品的能力。你可以将过程变差的宽度与规格界
限的差距进行对比来片段过程能力。在评价其能力之前，过程应该处于控制状态，
否则，你得出的过程能力的估计是不正确的。
你可以画能力条形图和能力点图来评价过程能力，这些图形可以帮助你评价
数据的分布并验证过程是否受控。你还可以计算过程指数，即规范公差与自然过
程变差的比值。过程指数是评价过程能力的一个简单方法。因为它们无单位，你
可以用能力统计量来比较不同的过程。
一、选择能力命令（Choosing a capability command）
Minitab 提供了许多不同的能力分析命令，你可以根据数据的属性及其分布
来选择适当的命令。你可以为以下几个方面进行能力分析：
正态或 Weibull 概率模型(适合于测量数据)
很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据
二项分布或泊松概率分布模型 (适合于属性数据或计数数据)
注：如果你的数据倾斜严重，你可以利用 Box-Cox 转换或使用 Weibull 概
率模型。
在进行能力分析时，选择正确的分布是必要的。例如：Minitab 提供基于正
态和 Weibull 概率模型的能力分析。使用正态概率模型的命令提供更完整的一系
列的统计量，但是你的数据必须近似服从正态分布以保证统计量适合于这些数据。
举例来说，Analysis (Normal) 利用正态概率模型来估计期望的 PPM。这些统计
量的结实依赖于两个假设：数据来自于稳定的过程，且近似服从的正态分布。类
似地，Capability Analysis (Weibull) 利用 Weibull 分布模型计算 PPM。在两种情
况下，统计的有效性依赖于假设的分布的有效性。
如果数据倾斜严重，基于正态分布的概率会提供对实际的超出规格的概率做
比较差的统计。这种情况下，转化数据使其更近似于正态分布，或为数据选择不
同的概率模型。在 Minitab 中，你可以用“Box-Cox power transformation”或
Weibull 概率模型。Non-normal data 对这两个模型进行了比较。
如 果 你 怀 疑 过 程 具 有 较 明 显 的 组 间 变 差 ， 使 用 Capability Analysis
(Between/Within)或 Capability Sixpack (Between/Within)。子组内部的随机误差之
上，子组数据可能还有子组之间的随机变差。对子组变差的两个来源的理解可以
为过程潜在能力提供更实际的估计。Capability Analysis (Between/Within)和
Capability Sixpack (Between/Within) 计算了组间和组内标准差，然后再估计长期
的标准差。
Minitab 还为属性数据和计数数据进行能力分析，基于二项分布和泊松概率
模型。例如：产品可以根据标准判定为合格和不合格(使用 Capability Analysis
(Binomial)). 。 你 还 可 以 根 据 缺 陷 的 数 量 进 行 分 类 ( 使 用 Capability Analysis
(Poisson)).
二、能力分析命令概况
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