minitab学习系列(2)

在SPC(统计过程控制中)，主要分为：

包括二项过程能力，DPMO、PPM、Z值等均属于过程能力分析，在SPC手册中：过程能力由造成变差的普通原因来确定，通常代表过程本身的最佳性能；在处于统计控制状态下运行过程，一般来说，由于受统计控制的过程服从可预测的分布，从该分布中可以估计出符合规范的产品比例。

计算CPK前提：

除了上述三个条件外，数据收集应该满足时间顺序，分析见（三、时间顺序对CPK的影响）

分为25个组，每组5个数据

分析之前需要将数据进行转置处理，minitab中数据在多列时，每组数据占一行；或将所有数据堆叠到一列中； 进入入口1： 进入入口2：

入口1： 单列：

多列：

入口2： 单列： 多列：

入口1： 单列： 多列：

入口2：

当对数据进行排序后： 可以看出排序后的CPK明显高于未排序，但是PPK值却是一样的，我们得出的结论是：排序后的过程能力要高于未排序的；

原因分析：

CPK=min｛（USL-μ）/3σ,（μ-LSL）/3σ｝ PPK=min｛（USL-μ）/3S,（μ-LSL）/3S｝ 未排序：

排序后：

从公式中我们可以看出u，CPK与PPK的计算仅为标准差不一致，

CPK中σ=子组内标准差（d2为常数，可查表得），而PPK中S=总变差的标准差，从公式可以看出σ受极差影响很大，而S并不会，我们可以看出，整体标准差（S）输出结果一样，而组内标准差（σ）排序后明显比未排序要小很多。

从此处也可以看出为什么CPK叫组内过程能力指数，而PPK叫整体能力指数。也可以看出CPK对过程取样的敏感性，计算CPK不仅要考虑三个前提，对数据的收集也有讲究，并不是任何情况下考虑CPK值都是有意义的，

分享： 我们在想要攀登到科学顶峰之前，务必把科学的初步知识研究透彻。还没有充分领会前面的东西时，就决不要动手搞往后的事情。