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于是，可以观察各种瑕疵在不同 “作业时刻”的具体数量分布。
基准（可调）
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控制图看的就是“异常点”
• 打开文件 SPC-X.jmp，看I-MR单值 – 移动全距图
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JMP里的“Z基准”反映出流程的西格玛水平
长期Sigma水平
短期Sigma水平
注意，这里的长短期有1.5的水平位移。看来，是按照 MOTOROLA的观点去表现的。
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非正态数据的流程能力计算
特性不清楚的分布 ➢ 利用BOX-COX转换，转换成正态分布 ➢ 案例分析: 打开文件BOX-COX.JMP，其中的D3数据，规格为 LSL=0.06，USL=0.15，请计算流程能力。
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X-Bar 分组均值范围图
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练习
• 打开P-CHART.jmp，反映了一段时间内被 检验产品的不良数，其中分母不尽一致。
Percent Percent
Probability Plot of D3 Normal - 95% CI
99.9
M ean
0.1004
S tD ev 0.01021
99
N
500
AD
2.628
95
P -Valu e <0.005
90
80
70 60 50 40 30
20
10 5
1
0.1
0.06 0.07 0.08 0.09 0.10 0.11 0.12 0.13 0.14
认识数据的分布
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柏拉图
柏拉图展示的是根据出现频率进行排序后的数据类别，例如：返工的原因 。
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JMP里的柏拉图
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流程能力分析步骤
SPC稳定性检查， 对异常点作出处理。
正态检定。如果数 据非正态，需做拟 合转换。
执行流程能力分析。
所以，建议JMP先 从“分析>分布” 开始逐步推进分析。
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练习
开启档案 相位差.jmp 分别利用前三栏位的资料制作 Normal Plot
➢ 哪一组趋近于正态? 再分别制作直方图 (Histogram)
➢ 这其中透露了什么?
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认识数据的分布
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控制图看的就是“异常点”
因I-MR数据基于正态分 布，所以“移动极差” 只有超限点
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X-Bar 分组均值范围图
打开文件 SPC-X.jmp， 看X-Bar 分组均值范围图
若无GROUP列，则在此 输入组内个数
• 此时，前面的Cpk 变成了真正的Ppk
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流程能力分析
数据Camshaft.mtw (Minitab 工作表)
凸轮轴由机床削切 数据在第3列(Supp2) 规格是 600 ± 5 凸轮轴生产的子群大小为1 流程能力如何？
非正态数据的流程能力计算
非正态数据，直接在 “连续拟合”里观察全 部分布的“对数似然”， JMP会自动给出最合适 的“分布形态”。
将该分布形态代入 D3“能力分析”即可。
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选项 / 信息屏 –用JMP
练习
请打开QUALITY CONTROL.jmp， 里面的Flows是瑕疵的类型，右侧记 录了瑕疵“发生的时刻”。
这组数据没有直接提供瑕疵计数。 所以要用“X分组”来区隔。
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JMP里的柏拉图
练习
JMP会以第一个“发生时刻”值 的瑕疵多少排列顺序作为不同时 刻分隔的基准，并可自行调整。
• 当然，若分母一致，可自行输入样本常数。
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分析
• 流程能力diag1.jmp 数据包含以下特征:
– 数据正态 – 5个一组的SPC基本正常 – Max=85.752，Min=56.749
若将LSL=57、USL=80以及LSL=57、USL=86分别输入看流程能力
• JMP缺省显示长 期能力，尽管显 示出的是Cpk
• 分组若非连续采集（比如每周4算一组 等），可在上方“分组依据”里选类 似Subgroup（此时Subgroup算属性）。
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分析
• 若需单独显示传统 意义上的短期能力， 则需点选最下方的 分组大小（缺省5个 一组）。
D3
Probability Plot of D3-T Normal - 95% CI
99.9
M ean
10.06
S tD ev 0.9933
99
N
500
ADBaidu Nhomakorabea
0.242
95
P -Valu e 0.771
90
80
70 60 50 40 30
20
10 5
1
0.1
6
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8
9
10
11
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D3-T
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打开 连续性MSA.jmp
基准（可调）
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控制图看的就是“异常点”
• 打开文件 SPC-X.jmp，看I-MR单值 – 移动全距图
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JMP里的“Z基准”反映出流程的西格玛水平
长期Sigma水平
短期Sigma水平
注意，这里的长短期有1.5的水平位移。看来，是按照 MOTOROLA的观点去表现的。
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非正态数据的流程能力计算
特性不清楚的分布 ➢ 利用BOX-COX转换，转换成正态分布 ➢ 案例分析: 打开文件BOX-COX.JMP，其中的D3数据，规格为 LSL=0.06，USL=0.15，请计算流程能力。
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X-Bar 分组均值范围图
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练习
• 打开P-CHART.jmp，反映了一段时间内被 检验产品的不良数，其中分母不尽一致。
Percent Percent
Probability Plot of D3 Normal - 95% CI
99.9
M ean
0.1004
S tD ev 0.01021
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N
500
AD
2.628
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P -Valu e <0.005
90
80
70 60 50 40 30
20
10 5
1
0.1
0.06 0.07 0.08 0.09 0.10 0.11 0.12 0.13 0.14
认识数据的分布
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柏拉图
柏拉图展示的是根据出现频率进行排序后的数据类别，例如：返工的原因 。
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JMP里的柏拉图
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流程能力分析步骤
SPC稳定性检查， 对异常点作出处理。
正态检定。如果数 据非正态，需做拟 合转换。
执行流程能力分析。
所以，建议JMP先 从“分析>分布” 开始逐步推进分析。
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练习
开启档案 相位差.jmp 分别利用前三栏位的资料制作 Normal Plot
➢ 哪一组趋近于正态? 再分别制作直方图 (Histogram)
➢ 这其中透露了什么?
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认识数据的分布
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控制图看的就是“异常点”
因I-MR数据基于正态分 布，所以“移动极差” 只有超限点
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X-Bar 分组均值范围图
打开文件 SPC-X.jmp， 看X-Bar 分组均值范围图
若无GROUP列，则在此 输入组内个数
• 此时，前面的Cpk 变成了真正的Ppk
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Copyright © 2008 QualiSys Consultancy Services
流程能力分析
数据Camshaft.mtw (Minitab 工作表)
凸轮轴由机床削切 数据在第3列(Supp2) 规格是 600 ± 5 凸轮轴生产的子群大小为1 流程能力如何？
非正态数据的流程能力计算
非正态数据，直接在 “连续拟合”里观察全 部分布的“对数似然”， JMP会自动给出最合适 的“分布形态”。
将该分布形态代入 D3“能力分析”即可。
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选项 / 信息屏 –用JMP
练习
请打开QUALITY CONTROL.jmp， 里面的Flows是瑕疵的类型，右侧记 录了瑕疵“发生的时刻”。
这组数据没有直接提供瑕疵计数。 所以要用“X分组”来区隔。
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JMP里的柏拉图
练习
JMP会以第一个“发生时刻”值 的瑕疵多少排列顺序作为不同时 刻分隔的基准，并可自行调整。
• 当然，若分母一致，可自行输入样本常数。
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Copyright © 2008 QualiSys Consultancy Services
分析
• 流程能力diag1.jmp 数据包含以下特征:
– 数据正态 – 5个一组的SPC基本正常 – Max=85.752，Min=56.749
若将LSL=57、USL=80以及LSL=57、USL=86分别输入看流程能力
• JMP缺省显示长 期能力，尽管显 示出的是Cpk
• 分组若非连续采集（比如每周4算一组 等），可在上方“分组依据”里选类 似Subgroup（此时Subgroup算属性）。
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Copyright © 2008 QualiSys Consultancy Services
分析
• 若需单独显示传统 意义上的短期能力， 则需点选最下方的 分组大小（缺省5个 一组）。
D3
Probability Plot of D3-T Normal - 95% CI
99.9
M ean
10.06
S tD ev 0.9933
99
N
500
ADBaidu Nhomakorabea
0.242
95
P -Valu e 0.771
90
80
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打开 连续性MSA.jmp