6Sigma学习-测量阶段流程能力分析

首先要校验数据是否是正态的.一般我们认为P>0.05数据为正态的,P>0.7数据有很好的正态分布特性.您可以使用非参数统计方法。然而，这些方法对正态假设不敏感，并且不像参数统计那么有用。或者您也许能够将数据从非正态转换为正态。

转换为正态(Log,1/x,x2等常用函数转换)

1.离散型数据的流程能力

DPU:计算每个单位的缺陷数 = 总缺陷/总产品数
DPMO:计算每百万机会的缺陷数 = (每单位缺陷/每单位机会)*1000000

注意缺陷机会是每单位产品上可能出席缺席的机会,一个单位产品上可能有多个缺陷机会发生.

2.连续型数据的流程能力

Z值的计算.短期过程能力和长期过程能力存在1.5Sigma的偏移
Z(USL) = (USL-u)/Sigma

Z(LSL) = (u-LSL)/Sigma

流程能力指数1-CP(客户要求/流程能力)
CP = |USL-LSL|/6Sigma
CP的值越大越好,6Sigma的目标为CP=2.如果CP>=1就达到了3Sigma的水平.

流程能力指数2-CPK(判断是否出现了均值的偏移)
CPK = min(u-LSL/3Sigma,USL-u/3Sigma).

Sigma远期能力 = Sigma均值偏移+Sigma短期的水平

均值无大变化,但正态曲线胖:控制不错,但工艺水平不行
长期来看均值波动大,正态曲线也时胖时瘦:控制和工艺都不行
长期来看均值波动大,但正态曲线都很瘦:工艺不错但控制差

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