共计 760 个字符，预计需要花费 2 分钟才能阅读完成。
引入过程能力分析的目的？
在我们现有的管理过程中，我们经常会遇到有些具体指标总是不尽人意，存在许多需要改进的地方。那么在改进之前，我们就有必要知道我们的问题到底有多严重？目前的过程能力到底是多少？也就是说，在试图解决一个问题(改进)之前，首先需要深入了解问题现状及其过程能力。因此进行过程能力分析很有必要。
哪一个过程最佳?
Minitab计算Cp& Cpk(案例)
例如:按照设计图纸的要求,某一机柜门板的长度要求是1.5±0.1图纸下发给供应商后,供应商试加工了32个样品,具体的数据如下,请衡量该供应商加工该门板的过程能力?
注意：首先要判断是否为正态分布，若否，则须经转换为正态分布后方可使用Minitab求取Cpk。
Stat>Basic Statistics>NormalityTest
数据是否正态根据P值来判断,如果P值大于0.05,数据符合正态分布;P值小于0.05,则数据是非正态的。
实际操作过程中,如果数据为非正态,只要数据的容量大于30个,我们也可以近视认为数据是符合正态分布的。
Minitab: Stat> Quality Tools > Capability Analysis (Normal)…
Sigma水平的计算(案例)
打开菜单:Calc>ProbabilityDistributions
输出结果:
最后加上1.5 σ的补偿，得出短期的σ水平即:
Zst=1.9110+1.5=3.411
使用Excel软件计算Sigma水平
打开Excel，选择fx 函数，弹出如下对话框，在右边菜单项选择统计一栏，左边菜单项选择NORMSINV.
说明：在上图Probability一栏中输入合格率，则Excel会自动计算出的长期的σ水平即:Zlt=1.9110；最后加上1.5σ的补偿，得出短期的σ水平即:Zst=3.411。
