如何用MINITAB进行过程能力分析

过程能力概述

一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产,那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制,生产出好的零件（产品）,通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前,过程必须受控。如果过程不受控,你将得到不正确的过程能力值。

.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。

选择能力命令

MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令,你可以对以下情况进行能力分析:

——正态或Weiｂuｌl概率模式(对于测量数据)

——不同子组之间可能有很强变差的正态数据

——二项式或Poissｏｎ概率模式(对于计数数据或属性数据)

当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求,例如，MINIＴAＢ提供基于正态或Weiｂull分布模型上的能力分析工具,使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置,但是，适用的数据必须近似于正态分布.

例如，利用正态概率模型,能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上,1、数据来自于一个稳定的过程，２、数据服从近似的正态分布,类似地，能力分析(Weiｂuｌｌ）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中,统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。

如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用ＭINITAB,你可以使用Ｂｏｘ－Coｘ能力转化或Ｗeibuｌｌ概率模型,非正态数据比较了这两种方法.

如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内)或SＩXpaｃk能力分析(组间/组内)。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。

MINITAB也提供基于二项式和Pｏiｓsｏn概率模型属性数据（计数型）的能力分析,例如，产品可与标准比较分为有缺陷和没有缺陷(用能力分析(二项式）)。也可以根据缺陷个数对产品进行分类(用能力分析（Pｏｉssｏn）)。

MＩNＩTＡB的能力分析命令

能力分析（正态)画出单个测量值的能力柱状图,用一条基于过程平均值和标准偏差的正态曲线覆盖在柱状图上,这个图形有助于进行正态假设的视觉评估。这个报告包括了过程能力统计表，既包括组内也包括整体统计。

能力分析（组间／组内)画出了用正态曲线覆盖的单个测量值的能力柱状图。这有助于进行正态假设的视觉评估。用这种分析方法可进行组间\组内有很强变差来源的子组数据的分析，这个报告包括组间/组内和整个过程能力的统计分析

能力分析(Weｉｂuｌｌ分布)

画出基于过程形状和比例的Wｅｉｂull曲线覆盖单个测量值的能力柱状图,这有助于进行Weibull分布的视觉评估。这个报告也包括了整个过程能力的统计分析

ＳIXPACＫ能力分析（正态分布)

连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图表深入了解单个的显示值的含义:

——单个数据图，R 或Ｓ(离差）,以及运行图,可用来检验过程是否受控. ——能力柱状图和正态分布图,可用来检验数据是否服从正态分布.

SＩＸＰACＫ能力分析(组间/组内)适用于组间有很强变差来源的子组数据, SIXPＡＣK能力分析(组间/组内）连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图表深入了解单个的显示值的含义:

——单个极差,离差图和极差和离差图,可用于检验过程受控状态．

——柱状图和正态分布图可用于检验数据的正态分布情况

——能力图显示了与规范比较后的过程变异

SＩXPAＣK能力(Ｗeiｂuｌl) 在一个显示面上显示了下面的多个图形,和各项能力统计数据:

——一个(或单个数据)图、R(或移动极差）图，以及运行图,通常用于检验过程是否受控。