過程能力分析

進行過程能力分析，實質上就是通過系統地分析和研究來評定過程能力與指定需求的一致性。

之所以要進行過程能力分析，有兩個主要原因。首先，我們需要知道過程度量所能夠提供的基線在數量上的受控性；其次，由於我們的度量計劃還相當“不成熟”，因此需要對過程度量基線進行評估，來決定是否對其進行改動以反映過程能力的改進情況。根據過程能力的數量指標，我們可以相應地放寬或縮小基線的控制條件。

工序過程能力指該工序過程在5M1E正常的狀態下，能穩定地生產合格品的實際加工能力。過程能力取決於機器設備、材料、工藝、工藝裝備的精度、工人的工作質量以及其他技術條件。過程能力指數用Cp 、Cpk表示。

當需要進行過程能力分析的計量數據呈非正態分佈時，直接按普通的計數數據過程能力分析的方法處理會有很大的風險。一般解決方案的原則有兩大類：一類是設法將非正態數據轉換成正態數據，然後就可按正態數據的計算方法進行分析；另一類是根據以非參數統計方法為基礎，推導出一套新的計算方法進行分析。遵循這兩大類原則，在實際工作中成熟的實現方法主要有三種，現在簡要介紹每種方法的操作步驟。

非正態數據的過程能力分析方法1：Box-Cox變換法

估計合適的Lambda（λ）值；

計算求出變換后的數據Y，

根據原來給定的USL和LSL，計算求出變換后的USL和LSL，

對Y用USL和LSL求出過程能力指數。

1.

估計合適的Lambda（λ）值；

2.

計算求出變換后的數據Y，

3.

根據原來給定的USL和LSL，計算求出變換后的USL和LSL，

4.

對Y用USL和LSL求出過程能力指數。

非正態數據的過程能力分析方法2：Johnson變換法

根據Johnson判別原則確定轉換方式；

計算求出變換后的數據Y，

計算求出變換后的USL和LSL，

對Y用USL和LSL求出過程能力指數。

1.

根據Johnson判別原則確定轉換方式；

2.

計算求出變換后的數據Y，

3.

計算求出變換后的USL和LSL，

4.

對Y用USL和LSL求出過程能力指數。

非正態數據的過程能力分析方法3：非參數計演演算法

當第一種、第二種方法無法適用，即均無法找到合適的轉換方法時，還有第三種方法可供嘗試，即以非參數方法為基數，不需對原始數據做任何轉換，直接按以下數學公式就可進行過程能力指數CP和CPK的計算和分析。

右側公式中，Xa是數據X分佈的a分位數，例如X0.005表示隨機變數X分佈的0.005（即0.5%）分位數。