SPC 初始过程能力分析报告
SPC过程能力分析
控制图是SPC的核心工具，它是一种图表示方法，用于实时监控过程中的关键变量。控制图通常包括中心线（CL ）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），以及点估计值和过程控制界限。当点估计值超出控制界限或点估计 值在界限附近波动时，可以判断过程存在异常。
SPC的作用
监控过程稳定性
SPC可以实时监控生产过程中的关键变量，如产 品尺寸、重量、强度等，确保它们在可接受的范 围内波动。当发现异常时，可以及时采取措施消 除异常，恢复过程的稳定性。
分析原因
对问题的根本原因进行分析和 识别，找出影响过程能力的因 素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过 程中，并对实施效果进行监测 和评估。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检 测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改 进措施，如采用新的工艺、调 整设备参数、培训员工等。
总结经验
集成化和云化
企业将更多地采用集成化和云化的SPC技术，实现数据的快速共享和高 效处理，提高生产和管理效率。
03
工业4.0与IoT集成
SPC技术将与工业4.0和物联网（IoT）技术紧密结合，实现生产过程的
全面数字化和智能化。
SPC应用的发展趋势
拓展应用领域
SPC技术的应用领域将进一步扩大，例如在医疗、教育、服务业等 领域的应用，为企业提供更全面的质量管理解决方案。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
Ppk的计算
Ppk = (USL - LSL) / 3σ，其中USL为上规 格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
spc培训课件(如何做过程能力分析报告)
spc培训课件(如何做过程能力分析报告)spc培训课件(如何做过程能力分析报告)篇一：统计过程控制(SPC)之过程控制过程能力过程性能和过程指数统计过程控制（SPC）之过程控制/过程能力/过程性能和过程指数定义/说明/要求/目的：能力是指：一个稳定过程中固有变差的总范围。
过程控制是指：分析某一过程或其输出，以便采取适当的措施来达到一种统计受控的状态，这种控制是对过程进行的控制，而不是事后的行为。
?范围；对于计量型过程能力是指：一个稳定过程固有的变差的总范围，一般为过程固有变差的6?数据，其被定义为6??c，对于计数型数据，通常为不合格品或不合格的平均比例或比率。
过程能力指数是指：过程能力满足产品质量标准要求（规格范围等）的程度。
分布是指：描述具有稳定系统变差的一种输出方式，其中单个值是不可预测的，但一组单值就可形成一种图形，并可用位置、分布宽度和形状这些术语来描述。
过程控制系统的目的是对过程当前和将来的状态作出预测，以便对影响过程的措施做出经济合理的决定。
采用的总体标准差的估计方法的不同导致过程能力和过程性能之间的不同。
理解过程控制/过程能力/过程性能和过程指数才能最终比较“过程的声音”和“顾客的声音”。
检查表：spc培训课件(如何做过程能力分析报告)篇二：SPC过程能力分析minitab版1、输入数据。
2、堆栈：将数据堆叠到一列中，点选数据—堆叠—列。
出现堆叠列选项框，选取要堆叠的列，点选当前工作表的列，输入存放堆叠的列C26，点确定，即可出现堆叠的列C26。
3、正态性检验点选工具栏统计--基本统计量--正态性检验选择堆叠的列C26，点选百分位数线无，正态性检验Anderson-Darling，输入标题，确定自动生成正态性检验4、绘制Xbar-R控制图点选工具栏统计—控制图—子组的变量控制图--Xbar-R(B)出现Xbar-R控制图选项框，选择刚堆叠的列，输入子组大小，点选选项，出现下图对话框，点选检验，选择对特殊原因进行所有检验，确定点选标签，出现下图对话框，输入标题，确定spc培训课件(如何做过程能力分析报告)篇三：SPC过程能力研究评价指导书有限公司作业文件文件编号：版号：A/0（SPC）统计过程控制过程能力研究评价作业指导书批准：审核：编制：受控状态：分发号：20XX年11月15日发布20XX年11月15日实施过程能力研究评价作业指导书1目的对过程（工序）能力进行研究评价,采取必要的控制措施,确保过程能力满足质量特性值的要求。
spc分析报告
SPC分析报告1. 引言SPC是统计过程控制（Statistical Process Control）的缩写，它是一种用于监控和改进过程稳定性和一致性的方法。
通过对过程中的关键指标进行统计分析，可以帮助我们了解过程的性能，并及时采取控制措施，以确保产品或服务的质量达到要求。
本文将基于SPC方法，对一个实际案例进行分析，以展示如何通过SPC来改进过程。
2. 案例描述我们将以一个制造业公司的生产线为例进行分析。
该生产线生产的零件的尺寸是关键指标，需要保证在一定的范围内。
在实际生产中，我们发现尺寸的偏离情况比较严重，需要找出问题所在，以便采取相应的控制措施。
3. 数据收集首先，我们需要收集一定数量的样本数据，以便进行分析。
我们在生产线上连续采集了100个零件的尺寸数据，并将其记录下来。
4. 数据分析接下来，我们将对收集到的数据进行分析。
4.1 数据绘图我们可以先绘制一个控制图，以直观地观察尺寸数据的变化。
markdown python import matplotlib.pyplot as plt导入数据data = [1.2, 1.3, 1.4, …]绘制控制图plt.plot(data, marker=’o’) plt.axhline(y=mean(data), color=’r’, linestyle=’–‘, label=’平均值’) plt.axhline(y=mean(data)+3std(data), color=’g’, linestyle=’–‘, label=’上控制限’) plt.axhline(y=mean(data)-3std(data), color=’g’, linestyle=’–‘, label=’下控制限’) plt.legend() plt.xlabel(’样本编号’) plt.ylabel(’尺寸’) plt.title(’尺寸控制图’) plt.show() ```通过绘制控制图，我们可以看到数据点的分布情况以及是否超出了控制限。
初始过程能力研究报告SPC模版
该过程目前能被接受,批准后即可开始生产，并按照控制计划进行。
批准/日期： 项目编号：
78.13 19.53 19.55 19.59 19.50 0.09 0.06 0.14 0.00
23 19
24
25 20 19.60 19.57 19.51 19.56
78.24 19.56 19.55 19.59 19.50 0.09 0.06 0.14 0.00
1.70 22 19.57 19.50 19.58 19.57
78.23 19.56 19.55 19.59 19.50 0.07 0.06 0.14 0.00
4 4 19.56 19.51 19.51 19.55
78.13 19.53 19.55 19.59 19.50 0.05 0.06 0.14 0.00
5 5 19.50 19.60 19.53 19.54
78.17 19.54 19.55 19.59 19.50 0.10 0.06 0.14 0.00
6 6
7
8 7 19.59 19.53 19.54 19.51
78.18 19.54 19.55 19.59 19.50 0.08 0.06 0.14 0.00
9 8 19.54 19.54 19.55 19.54
78.28 19.57 19.55 19.59 19.50 0.06 0.06 0.14 0.00
18 15 19.57 19.52 19.51 19.54
78.14 19.53 19.55 19.59 19.50 0.06 0.06 0.14 0.00
19
20 16 19.59 19.57 19.54 19.53
X=AVE（X）=
UCLX=X+A2R=
过程能力证明报告 SPC
170.04
均值Average
170.02
170.0005
1
169.94 170
169.92
169.90
169.88
169.86 1
最小值
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Minimum 低于规格
下限的读
数
Readings
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Data Points
频数 Frequency
25
20
20
20
19
15
10
6 5
1 0 0
19
8 5 0
子组Subgroups
Data Values
UCLr
AveR
LCLr
数据点Data Points
分布曲线Distribution Shape
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
SPC-过程能力分析报告
废品率 (%)
到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点，总经理采取措施
召集一次“特别会议”，要一次性并永久性解决这个问题
在作完一个关于废品重要性的生动报告后，总经理走了.
3
员工们不知道该做什么.而且他们还有更重要的指标.
所以他们什么也没做.
2
不再 “温和的管理”
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2000
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值） 的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标准差）
表示。
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数
据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表
示。
2.2 SPC的关系链
目录
CONTENTS
一、一个真实的故事 二、SPC的基础知识 三、控制图 四、过程能力分析
1.一个真实的故事
案
例
2000年 4月 ***厂公司晚会上 工厂的废品率比上年度降低1.5%
总经理给全厂颁奖
3
仪式在餐厅进行：为所有的人准备了各种点心和饮料！
总经理讲演：“每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
带来故障成本的大幅度降低
2.2 SPC的关系链
（2） SPC的组成链
名称
平均值 （X ）
极差 （Range）
σ （Sigma） 标准差 (Standard Deviation)
中位数 ˜x 单值
（Individual）
一组测量值的均值
解释
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
用于代表标准差的希腊字母
SPC过程能力分析
控制图的构造要素
控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL） 和下控制限（LCL），通过这三个要素在图表上的 展示，来判断过程是否稳定。
控制图的分析与解读
判稳准则
控制图的分析首先关注过程是否 稳定，通常通过点是否超出控制 限、连续点的排列是否随机等方
面进行判断。
判异准则
当点超出控制限、连续7点位于 中心线同一侧等情况出现时，通
无法解决所有质量问题
SPC过程能力分析主要关注过程的稳定性和能力 ，但无法解决所有质量问题，如设备故障、原材 料缺陷等。
未来发展方向与趋势探讨
智能化分析
随着人工智能和机器学习技术的发展，未来SPC过程能力分析有望 实现智能化分析，自动识别生产过程中的异常和波动。
集成化管理
企业质量管理涉及的部门和流程众多，未来SPC过程能力分析有望 与其他质量管理方法集成，形成一体化的质量管理体系。
提升操作人员技能水平
加强操作人员技能培训和考核，确保操作人员熟练掌握生产技能和 操作规程，减小人为因素对生产过程的影响。
04
过程控制图分析与应用
Chapter
控制图的基本原理与构造
统计过程控制基础
控制图是统计过程控制（SPC）的核心工具，基于 数理统计原理，通过图形化展示过程中的波动，以 区分自然波动与异常波动。
解决方案
通过SPC分析发现，服务过程中存在员工服务态 度和技能水平不够稳定的问题。通过培训和考核 ，提高员工的服务意识和技能水平，最终实现服 务质量的提升和客户满意度的提高。
分析步骤
确定服务过程中的关键质量特性，收集数据并进 行统计分析，应用控制图和服务蓝图等工具进行 过程分析和改进。
经验教训
服务行业也可以应用SPC过程能力分析来提高服 务质量和效率，关键在于确定适当的关键质量特 性，并采取有针对性的改进措施。
SPC-过程能力分析
SPC-过程能⼒分析统计过程控制（SPC ）⼀、基本概念 1. 变差1.1 定义:过程的单个输出之间不可避免的差别。
1.2 分类:1.2.1 固有变差(普通变差)：仅由普通原因造成的过程变差,由σR/d 2来估计。
1.2.2 特殊变差:由特殊原因造成的过程变差。
1.2.3 总变差:由于普通和特殊两个原因造成的变差,σS 估计。
2.过程2.1 定义:能产⽣输出—- ⼀种给定的产品或服务的⼈、设备、材料、⽅法和环境的组合。
过程可涉及到我们业务的各个⽅⾯，管理过程的⼀个有⼒⼯具，即为统计过程控制。
2.2 分类:2.2.1 受控制的过程:只存在普通原因的过程。
2.2.2 不受控制的过程:同时存在普通原因及特殊原因的过程。
⼜称不稳定过程。
3. 过程均值: ⼀个特定过程的特性的测量值,分布的位置即为过程平均值,通常⽤X 来表⽰。
4. 过程能⼒:⼀个稳定过程的固有变差( 6σR/d 2)的总范围.5. 过程性能:⼀个过程总变差的总范围( 6σS ). 6.正态分布：⼀种⽤于计量型数据的、连续的、对称的钟型频率分布，它是计量型数据⽤控制图的基础，当⼀组测量数据服从正态分布时，有⼤约68.26%的测量值落在平均值处正负⼀个标准差的区间内,⼤约95.44%的测量值将落在平均值处正负⼆个标准的区间内。
这些百分数是控制界限或控制图分析的基础,⽽且是许多过程能⼒确定的基础。
7. 统计过程控制:使⽤诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态,从⽽提⾼过程能⼒。
8.措施8.1 定义:减⼩或消除变差的⽅法。
8.2 分类:8.2.1 局部措施:⽤来消除变差的特殊原因,由与过程直接相关⼈员实施,⼤约可纠正15%的过程问题。
8.2.2 对于系统采取措施:⽤来消除变差的普通原因,要求管理措施,以便纠正,⼤约可纠正85%的过程问题。
9. 标准差: 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值(如:⼦组均值)的分布宽度的量度,⽤希腊字母σ或字母S(⽤于样本标准差)表⽰。
SPC过程能力分析报告
SPC过程能力分析报告SPC（统计过程控制）是一种以统计方法来控制过程稳定性和质量的管理工具。
通过在过程中收集数据并进行统计分析，SPC可以帮助企业识别和纠正过程中的变异，以确保产品或服务的一致性和稳定性。
本篇报告将对公司进行SPC过程能力分析，以评估和改进其过程控制能力。
一、背景介绍本次分析的对象是一家电子产品制造公司，其主要产品为手机电池。
公司希望通过SPC过程能力分析来评估和改进其电池生产过程的稳定性和质量，以提高产品一致性并降低缺陷率。
二、数据收集和分析为了进行SPC过程能力分析，我们收集了公司过去六个月的电池生产数据。
主要数据包括每月产量、每月缺陷数量以及每月质量控制检查结果等。
通过对数据进行统计分析，我们得出了以下结论：1.控制图分析我们使用控制图来分析过程的稳定性。
通过绘制产量、缺陷数量和质量控制检查结果的控制图，我们发现产量的控制图显示过程处于可接受的稳定性范围内，而缺陷数量和质量控制检查结果的控制图则显示过程存在明显的非随机变异。
2.批次分析我们对每个批次的电池进行了分析，发现一些批次的电池存在较高的缺陷率。
通过深入分析这些批次的生产数据和质量控制记录，我们发现生产过程中存在一些固定的问题，如材料供应商质量不稳定和操作员技能不足等。
三、问题原因分析基于数据收集和分析结果，我们对电池生产过程中存在的问题进行了原因分析。
主要问题包括以下几个方面：1.材料质量不稳定一些批次的电池缺陷率较高，部分原因是材料供应商质量不稳定。
为了解决这个问题，公司应该与供应商合作，建立更加稳定的供应链，并定期审核供应商的质量体系。
2.过程操作不规范操作员技能和培训不足是导致缺陷率高的原因之一、公司应该加强对操作员的培训，确保其熟悉操作流程和使用设备的规范。
此外，公司还应该建立标准操作程序，并通过培训和审查来确保操作员按照这些程序进行操作。
3.设备维护不及时设备故障和维护不及时也会导致生产过程的不稳定性和缺陷率的升高。
SPC过程能力分析
二、控制图应用准备及前提
1、确定过程输出特性。 2、对过程输出特性的要求。（内外部；目标值/规格 限）上限：USL,下限LSL 3、抽样方案。 4、过程是否稳定/统计受控和服从正态分布。（非正 态转换）
15
三、过程稳定性及过程能力分析步骤
1、对数据进行正态性检验：
如果P＞0.05，说明原假设成
Cpk≥1.67；
28
2.5.1、数据正态概率图分析：
目的：分析数据是否正态分 布及影响因素； 判断原则：P＞0.05，则数据 为正态分布。
本例分析结论：P=0.183＞0.05，
数据为正态分布，具备进行过
程能力分析条件。
29
2.5.2、控制图分析：
30
2.5.3、直方图分析：
31
2.5.4、过程能力分析：
过程能力：指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化，也就是在 受控状态下，实现过程目标的能力。
过程能力指数：是过程能力与过程目标相比较，定量描绘的数值。 过程能力指数表示的方法： Cp：过程均值 与规范中值一致时的过程能力指数。 Cpk：过程均值 与规范中值不一致时的过程能力指数。 •过程能力指数表述仅存在普通原因变差时的过程能力。 Pp：过程均值 与规范中值一致时的过程性能指数。 Ppk：过程均值 与规范中值不一致时的过程性能指数。 •过程性能指数表述，存在普通原因变差和特殊原因变差。
数据过于分散 或者数据不准（测量 方法不当、量具精度 正 斜 “ 所 较 能 应或 分 有 差 是 重尾向布叫）分新部右做造组收”偏“成太集指右的细、向偏；引整右斜也起理侧”可的数，，。 且 据因 。为其偏度值将大 于 负0或（向即左为偏正）。例如 “ 产钢 包 斜生尾水 分增负部回布碳偏”磷，差指，M6。向不中例左锈As如侧钢元钢，中素
初始过程能力研究报告(一)
初始过程能力研究报告（一）引言概述：本报告旨在对初始过程能力进行研究，通过对相关理论和实践进行分析，探讨初始过程能力的重要性，研究方法和关键结果。
初始过程是指在某个任务或项目开始执行之前所涉及的识别、规划和准备阶段，其能力的高低直接关系到任务或项目的成功与否。
本报告将从需求分析和调研、项目规划与设计、资源调配与团队建设、风险管理与控制以及执行监控与调整这五个大点来阐述初始过程能力的关键要素。
正文：一、需求分析和调研1.明确项目目标和关键指标2.分析和理解需求，确定项目可行性3.深入了解相关市场和竞争环境4.收集、整理和分析用户反馈和需求5.评估项目风险和难点，制定应对策略二、项目规划与设计1.制定详细的项目计划和时间表2.明确项目阶段和关键里程碑3.确定项目资源和预算4.梳理项目工作流程和责任分配5.编制项目交付物和成果物清单三、资源调配与团队建设1.根据项目需求和规划，进行人员招募和配置2.营造积极的团队氛围和合作精神3.培养和发展团队成员的专业能力4.建立有效的沟通和协调机制5.做好人员激励和绩效考核工作四、风险管理与控制1.识别和分析项目风险，编制风险清单2.制定风险应对策略和预案3.建立风险监控和防范机制4.定期审查和评估风险的发生概率和影响程度5.及时调整项目执行计划和资源分配，控制风险的影响范围五、执行监控与调整1.监控项目执行进度和成本，与计划进行比较2.收集和分析项目执行过程中的关键指标和数据3.及时发现问题和异常，制定解决方案4.与项目干系人进行定期沟通和汇报5.根据实际情况，调整项目执行计划和资源分配总结：初始过程能力对于项目的成功至关重要。
通过需求分析和调研、项目规划与设计、资源调配与团队建设、风险管理与控制以及执行监控与调整这五个大点的全面展开，可以提升初始过程能力的核心要素。
只有具备高度的初始过程能力，才能在项目开始之前做好充分的准备工作，降低风险，提高项目的执行效率和成功率。
SPC培训课件(如何做过程能力分析报告)
知识点
1、术语和定义
1.1、正态分布
1.2、过程能力 1.3、过程稳定性 1.4、子组 2、分析报告中包含的内容 2.1、基本测量信息 2.2、数据收集表
2.3、事件日志
2.4、六合图及分析
第一部分
术语和定义
1.1、正态分布
以平均值为中心呈对称分布的钟形曲线。正态分布是最常见的统计分布，因为许 多物理、生物和社会方面的测量值都自然近似于正态。许多统计分析均要求数据来 自正态分布总体。
2.4、六合图及分析
2.4.4、S 控制图 为子组中的变量数据绘制一段时间内的过程标准差。此控制图在许多行业中 广泛用于检查过程的稳定性。例如，可以使用 S 控制图检查部件长度、呼叫 次数或一段时间内医院患者血压的子组的过程变异。 请看下面的 S 控制图。一家家居用品制造商要评估窗户清洁产品灌装过程的 稳定性。他们在 30 个小时内每小时抽取十个窗户清洁剂瓶，并称量每个瓶 子的重量。 点在中心线周围随机变化，且在控制限制之内。未显 示出任何趋势或模式。这 30 个子组中窗户清洁剂的 灌装重量变异性是稳定的。 在使用 Xbar 控制图解释过程平均值之前，使用 S 控制图检查过程变异。由于 计算 Xbar 控制图的控制限制时同时考虑过程展开和中心，因此过程变异必须 受控制，才能正确解释 Xbar 控制图。如果 S 控制图不受控制，则 Xbar 控制 图中的控制限制可能不准确，还可能错误地指示不受控制的情况。 当子组大小为 9 或更大时，使用 S 控制图。当子组大小为 8 或更小时，使用 R 控制图。
2.4、六合图及分析
2.4.6、直方图 用于评估连续样本数据的形状和展开的图形。可以在分析之前或在分析的同时 创建直方图，从而帮助确认假设并指导进一步的分析。 为了绘制直方图，Minitab 将样本值划分成许多区间。默认情况下，条形表示 落入每个区间的观测值个数（频率）。例如，在下面的直方图中，1 与 2 之间 有 1 个观测值，2 与 3 之间有 3 个观测值，等等。Minitab 会自动确定最佳区 间数，但是您可以编辑区间数和覆盖的区间面积。 以下是直方图可帮助您回答的一些问题：
SPC过程能力分析
02
改进过程能力可以降低生产成本，提高生产效率，同时也可以
减少废品和返工。
增强竞争力
03
高质量的产品可以获得更好的市场口碑和客户满意度，从而增
强企业的竞争力。
质量改进的步骤
分析原因
对问题的根本原因进行分析和 识别，找出影响过程能力的因 素。
实施改进措施
将改进措施应用到实际生产过 程中，并对实施效果进行监测 和评估。
短期数据不足以反映长期趋势时的处理方法
要点一
总结词
要点二
详细描述
短期数据可能无法反映过程的长期趋势，需要采取措施来 弥补。
当只有短期数据时，可能无法准确地反映过程的长期趋势 。为了弥补这种局限性，可以采取以下措施：1. 收集更多 数据：通过收集更多的短期数据来增加样本数量，从而更 好地估计长期趋势。2. 延长数据收集时间：如果可能的话 ，可以延长数据收集时间，以便更好地反映长期趋势。3. 使用移动平均等方法：可以使用移动平均等方法来平滑短 期数据中的随机波动，从而更好地反映长期趋势。
意度和组织声誉。
02
过程能力分析
过程能力的定义
01
过程能力
02
过程能力指数
是指过程加工质量方面的能力，它是衡量过程加工内在一致性的最低 能力。
是指衡量过程加工质量水平的指标，通常用Cpk、Ppk表示。
过程能力的计算
Cpk的计算
Cpk = (USL - LSL) / 6σ，其中USL为上 规格限，LSL为下规格限，σ为标准差。
识别问题
通过对生产过程进行观察和检 测，发现存在的问题和缺陷。
制定改进措施
根据分析结果，制定相应的改 进措施，如采用新的工艺、调 整设备参数、培训员工等。
SPC过程能力分析
第七页，编辑于星期五：八点 一分。
7
2、过程控制和过程能力 过程控制
受控
(消除了特殊原因)
时间 范 不受控 围 (存在特殊原因)
第八页，编辑于星期五：八点 一分。
8
过程能力
第九页，编辑于星期五：八点 一分。
9
• 每个过程可以分类如下： – 受控或不受控 – 是否有满足客户要求
20 第二十页，编辑于星期五：八点 一分。
2.1、正态性检验
问题：P值≤0.05，数据非正态分布
原因：数据检测精度不够；有偏离正常区域的点；概率曲线弯 曲等
21 第二十一页，编辑于星期五：八点 一分。
2.2、受控性检验
第二十二页，编辑于星期五：八点 一分。 22
第二十三页，编辑于星期五：八点 一分。 23
负或向左偏斜分布
“尾部”指向左侧，产生负偏差。例如 钢包的包龄，连浇炉数，铸坯合格率等。
26 第二十六页，编辑于星期五：八点 一分。
2.3.2、与规范界限的比较分析
当直方图的形状呈正常性时，即工序在此时刻处于稳定状态时，还需 要进一步将直方图同规范界限（即公差）进行比较，以分析判断 工序 满足公差的程度。
导致波动的原因：班组差异性及其他。
第三十二页，编辑于星期五：八点 一分。 32
第三十三页，编辑于星期五：八点 一分。 33
出现两个顶峰，这是由于数据来自 不同的总体（数据混淆），例如两个 工人、或两批原料、或两台设备生产 的产品混在一起造成的。
这是由于测量误差、原料变化、 短时间内有不熟练工人替岗、操作疏 忽、混入规范不同的产品（数据）造 成的。
生产过程中某种缓慢的倾向起作用所 致，如风机的老化导致S82B强度的变化； 有可能是指标在某个区间均匀变化造成的； 或多个总体数据混淆。
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组平均值的平均值：
极差平均值：
过程能力指数计算：
பைடு நூலகம்CPK=（Tu- Xbar）/(3*R)/2.33=
过程能力结果、结论：
CPK=大于1.33过程能力满足接受准则。
备注：
制表/日期：审核/日期：
过程能力分析报告编号：
分析类别：□初始过程■稳定过程NO.
品名规格
产品代号
工序名称
特性项目
测量时间
测量人员
产品/过程特性数值（公差上限、公差下限、公差宽度、公差中间值、最小单位、基准比较等）：
公差上限：公差下限：公差宽度：公差中间值：
最小单位：
控制图数据（控制图种类、样本大小、组平均值、极差平均值等）：