制程能力分析与研究

标准差可由来估计（其中为样本标准差的均值，为随样本而变化的常数）。
.制程能力指标（）
在某些书籍中称修正能力指数，是考虑了过程有无偏差的能力指数。
.评价项目将与合并评估，同时衡量制程分出的集中与变异程度。（注：在有些书籍中，此处“”为，称为 相对偏移量或偏移系数。）
（︴ ︴）
（，） 即取两者中的较小值。 其中，
制程能力分析与研究（ ）
一、何谓制程能力 制程能力（ ）又称工序能力，在的核心工具之一的《统计过程控制》（）中解释为“一个稳定过程
的固有变差总范围”，其实也就是指处于稳定状态下的工序实际加工能力，即产出品质能够符合工程规格 上能力或程度。工序实施的前后过程均应标准化，在非稳定生产状态下的工序所测得工序能力是设有意义 的，且工序能力的测定一般是在成批生产状态下进行的，工序能力分析与研究一般应用于产品的开发，设 计，试产及量产中，在制程中的关键工序或重要工序也有必要的用到。
ຫໍສະໝຸດ Baidu__
︴－X︳
σ
__
︱X－ ︳
σ .评价方法
分类基准
对应与σ的关
等
级
系
不合格品率（Ｐ）
分析与处置
≤
≤＜ ≤＜ ≤＜ ＜
≥σ
Ｐ≤％
σ＞Ｔ≥σ σ＞Ｔ≥σ
≤Ｐ≤ ≤Ｐ≤
σ＞Ｔ≥σ ≤Ｐ≤
σ＞Ｔ
≤Ｐ
制程能力过于充分。应对标准要求和 工艺条件加以分析。可以考虑管理的 简单化或成本的降低方法，也可以考 虑修订标准，提高产品质量水平。 制程能力充分。需控制工序的稳定性。 制程能力尚可,须加强管制，否则将产 生超差的危险。 制程能力不足，须全数选别,并管理， 改善制程，如改变工艺，修订标准等。 制程能力严重不足,应立即停止生产, 并进行全面检查。
当 σ＞时，表示制程处于非常不理想的状况下，如上图次数分布，超出规格的上下限的不良率在不 可接受的范围内；换句话说，制程无制造符合规格产品的能力。 二、制程能力主要指数及判定处理
客户在参观工厂或企业时，往往会问到“”，“不合格品率”，“直通率”或“σ”（西格玛）值，及某 些工序的其实这些都是衡量制程能力，产品质量的一种指标。
还是先看看管制界限、规格值与个别值分配之关系吧！通过图示说明以便让我们对制程能力有一个感 性的认知：
规格上限()
__
＋σX
＋σ 个别值分配
管
制
制
__
程
界
X
限
变
异
__
－σ
－σX
※自然公差遠小於規格公差(σ≤)時，
μ
规格下限()
当 σ≤ －时，是最理想情况。如上图所示，个别值分配和规格的关系最佳，因为规格比制程变异大 很多，即使制程平均值有很大移动，也不易超出规格界限；至于分配的变异比分配大，但所有个别值仍在 规格内；而分布所显示的变异又更大，但仍在规格内。为符合经济上的效益，允许制程平均值适度地偏离 规格中心(譬如：分配和)，而不至于产生不良品。如此可避免时常调整机具或寻找非机遇因素等造成之延 误成本。甚至考虑减少抽样次数，或者取消使用管制图。
鉴于制程能力指一定时间得于控制状态下的实际力的能力，能力越高，则产品品质特性的分散就小； 能力越低，则产品品质特性分散就越大。过程能力反映普遍原因引起的变差，并且对系统采取管理措施来 提高能力。有许多技术可用来评定处于统计控制状态过程的能力，当分布图形是正态的，则可用下述的技 术，该技术只包括以控制图上的数据为基础的简单的计算。用过程均值作为分布的位置，用标准偏差来表 示测量的分布宽度，标准差是用包含平均极差的简单公式计算出来。
.评价方法 分类基准
等级
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分析与处置
≤
工序能力充分
≤＜
工序能力尚可,但宜加强管制
≤＜
工序能力不足,宜尽量改善,可采用田口方 法
＜
工序能力极差,非大力改善不可，未改善
前宜采用全检来提升出厂品质
愈大,表示产出品质变异愈小,制程精密度愈高,制程能力愈加；
愈小表示产出品质变异愈大,制程精密度愈底制程能力愈差； 假使以管管制图来进行之计算时，则制程标准差σ可由来估计；若以控制图来进行之计算时，则制程
.评价项目：比较制程平均值与规格中心是一致性。
计算公式
双边规格
单边规格
__
Xμ
无
％
Ｔ
__
X ：制程平均值；
μ：规格中心值； ：公差。
__
.评价方法如下图，︴ ︴愈大，X 与 μ 之一致性愈低。反上，则愈高。
分类基准 ︴ ︴≤ ＜︴ ︴≤ ＜︴ ︴≤ ＜︴ ︴
等级
分析与处置 制程稳定,继续维持
尽可能设级 能力不足或未依操作,加强训练 太差，采取紧急措施,全面检讨生产,必要时停止生产.
.制程精密度（），有的书籍或资料称工序能力指数或制程能力指数.
.评价项目：比较制程变异宽度（σ）与规格公差范围（）相差之情形
计算公式
双边规格
单边规格
__
－X
－
σ
σ
σ
__
X－
σ ：规格上限; ：规格下限 σ：估计过程标准偏差（仅有普通原因造成的过程变差），其值为。（ 为极差均值，为随样本容量变化的 常数）
能力指数可分为两类：长期的和短期的。短期能力的研究是从一个操作循环中获取的测量为基础的。 这些数据用控制图分析后作为判定该过程是否存在统计控制状态下运行的依据。若未发现特殊原因，可以 计算短期的能力指数。这种研究通常用于由客户提出过程中生产出来的首批产品。还有一种用途是机器设 备的能力研究，是用来验证一个新的或经过修改的过程实际性能是否合乎工程参数。长期能力研究包括通 过很长一段时间内所进行的测量应在足够长的时间内收集数据。同时这些数据应能包含所有能预计到的变 差的原因，很多变差原因可能在短期研究时还没有观察到。当收集足够的数据后，将这些数据画在控制图 上。若未发现变差的特殊原因，便可以计算长期的能力和性能指数。
※自然公差差不多等于规格公差(σ)时，
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当 σ，如果制程的次数分配与相同则有的产品符合规格；但是当制程平均移动时(如分布)或变异增大 时(如分布)，则不良率可能远大于。只有分布的是处于统计管制内，不良品的发生率在可接受的范围之内， 可是一但发生非机遇因素的变异，应立即加以矫正。 ※自然公差大于规格公差(σ＞)时，
所有的能力量度指数必须满足以下四个条件： .产生的数据的过程必须受控，即处于统计稳定状态； .过程的数据的单个测量值基本处于正态分布； .规范是以顾客要求为基础的； .存在一种将计算的指数看成“真实”的指数的意愿。
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现在为大家介绍以下几种在制程能力分析与研究中常见的，关键的制程能力指数：
.制程准确度（）