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过程能力分析报告随着市场环境的变化以及企业竞争日益激烈，许多企业开始注重打造自己的核心竞争力。
而过程能力分析成为了企业核心竞争力的评估工具之一。
1. 什么是过程能力分析？过程能力分析是一种用于评估企业内部流程和行为的方法。
它将企业内部的流程和行为进行标准化，并通过量化指标来评估这些流程和行为的能力。
过程能力分析的实施旨在找出企业的优点和缺点，并确定改进方案，帮助企业实现业务目标。
2. 过程能力分析的流程过程能力分析通常包括四个阶段：计划、执行、监测和改进。
在计划阶段，我们需要确定评估的范围、目标、流程和标准。
在执行阶段，需要根据标准进行数据收集并分析，识别出过程中的优点和缺点。
在监测阶段，需要监控过程改进的效果，并进行必要的调整。
在改进阶段，需要制定改进计划并督促实施。
3. 过程能力分析报告的意义过程能力分析报告的主要目的是帮助企业识别内部流程中的问题，并提供改进方案。
报告通常会列出企业的能力评估结果、指出问题所在、提供改进建议，并对改进计划进行预估。
过程能力分析报告能够帮助企业识别业务流程中的瓶颈，提高效率，实现资源优化和成本削减，并帮助企业适应市场变化和提高竞争力。
4. 过程能力分析的不足尽管过程能力分析可以为企业带来诸多好处，但它也存在一些不足之处。
首先，过程能力分析需要人工收集数据，并进行分析和处理。
这意味着需要大量的人力和时间成本。
其次，过程能力分析可能会受到数据的限制，数据的不完整性和误差会影响分析的有效性。
最后，分析结果的应用也需要特别注意，因为不正确的使用可能会对业务产生负面影响。
总之，对于企业来说，过程能力分析是提升业务能力和竞争力的重要手段。
该方法需要根据企业特点进行定制化，避免执行“标准化”的通用指导方案。
只有充分理解和应用过程能力分析，才能够更好地实现企业发展目标。
过程能力分析培训资料过程能力分析是一种评估和提升组织内部业务流程的方法。
它的目的是通过对业务流程进行详细分析，识别问题和瓶颈，并提出改进措施，从而提高组织的效率和绩效。
在这个培训资料中，我们将介绍如何进行过程能力分析，并提供一些实用的工具和方法。
1. 过程能力分析的基本原理- 什么是过程能力分析：过程能力分析是一种对业务流程进行系统评估和改进的方法。
它涉及的主要步骤包括：定义业务流程、收集数据、分析数据、识别问题和瓶颈、制定改进措施、实施改进、监测和控制。
- 过程能力分析的目的：过程能力分析的目的是提高组织的效率和绩效。
通过分析业务流程，我们可以识别出问题和瓶颈，并制定相应的改进措施，以提高流程的质量和效率，减少资源浪费，降低成本，提高客户满意度等。
2. 过程能力分析的步骤- 定义业务流程：首先，我们需要明确要进行分析和改进的业务流程。
业务流程可以是一个完整的业务流程，也可以是某个特定的子流程。
- 收集数据：接下来，我们需要收集与业务流程相关的数据。
这些数据可以是过程中的各种度量指标，如时间、成本、质量等。
- 分析数据：一旦收集到数据，我们就可以对其进行分析，以了解流程中的问题和瓶颈。
这可以通过统计分析、流程图、数据挖掘等方法来实现。
- 识别问题和瓶颈：基于数据分析的结果，我们可以识别出流程中的问题和瓶颈。
这些问题可能包括延迟、重复工作、低质量等。
- 制定改进措施：一旦识别出问题和瓶颈，我们就可以制定相应的改进措施。
这些改进措施可以包括流程重设计、流程优化、技术改进、培训和沟通等。
- 实施改进：改进措施需要在实践中得到验证。
为此，我们需要制定一个详细的实施计划，并与相关人员合作实施。
- 监测和控制：改进措施的实施需要进行监测和控制，以确保其有效性和可持续性。
这可以通过设置指标和进行定期评估来实现。
3. 过程能力分析的工具和方法- 流程图：流程图是一种将业务流程可视化的工具。
它可以帮助我们更好地理解流程，并识别出潜在的问题和瓶颈。
过程能力分析（CA）计算公式1. 引言过程能力分析（Capability Analysis，CA）是指评估一个过程是否满足客户需求的能力，用于确定一个过程的稳定性和可靠性。
在过程能力分析中，计算公式是一种重要的工具，用于量化和评估过程的性能。
本文将介绍过程能力分析中常用的计算公式，并解释其应用。
2. 目标过程能力分析的目标是评估一个过程的稳定性和可靠性。
通过计算公式，我们可以获得一些关键的指标，如过程的中心位置、方向和分散程度。
这些指标可以帮助我们确定过程是否满足客户需求，并指导我们进行改进。
3. 过程能力指数（Cp，Cpk）过程能力指数是衡量过程是否满足规格要求的指标之一。
它可以衡量过程的分散程度与规格界限之间的差异。
过程能力指数有两个常用的计算公式：Cp和Cpk。
Cp的计算公式如下：Cp = (USL - LSL) / (6 * sigma)其中，USL表示规格上限，LSL表示规格下限，sigma表示样本标准差。
Cpk的计算公式如下：Cpk = min[(USL - Xbar) / (3 * sigma), (Xbar - LSL) / (3 * sigma)]其中，Xbar表示过程的平均值。
Cp和Cpk的取值范围是[0,1]，越接近1表示过程的能力越好。
当Cp和Cpk大于1时，表示过程的分散程度小于规格界限，过程能力良好；当Cp和Cpk小于1时，表示过程的分散程度大于规格界限，过程能力不佳。
4. 过程偏倚指数（Cpm）过程偏倚指数是衡量过程中心位置的指标。
它可以衡量过程的中心位置相对于规格中心的偏离程度。
过程偏倚指数的计算公式如下：Cpm = (Xbar - T) / (3 * sigma)其中，T表示规格中心。
Cpm的取值范围是[-1,1]，当Cpm为0时，表示过程的中心位置与规格中心重合；当Cpm为负数时，表示过程的中心位置偏离规格中心，可能存在偏倚问题；当Cpm为正数时，表示过程的中心位置超过规格中心，也可能存在偏倚问题。
SPC过程能力分析SPC（过程能力分析）是统计过程控制的缩写。
它是一种统计工具，用于分析并监控一个过程的能力。
SPC过程能力分析是指通过测量和分析过程的输出来评估该过程达到规定要求的能力。
在本文中，我们将探讨SPC过程能力分析的概念、应用以及如何进行过程能力分析。
一、SPC过程能力分析的概念在SPC过程能力分析中，我们通常使用两个指标来评估一个过程的能力，即过程的稳定性和过程的能力。
过程的稳定性是指该过程的输出是否在一个可控制的范围内变动，而过程的能力是指该过程在满足规定要求的情况下能够产生符合要求的输出。
二、SPC过程能力分析的应用1.制造业中的过程能力分析：在制造业中，可以使用SPC过程能力分析来评估生产过程对产品质量的影响。
通过收集和分析产品的相关数据，可以确定生产过程是否稳定，并评估该过程是否满足产品质量要求。
2.服务行业中的过程能力分析：在服务行业中，也可以使用SPC过程能力分析来评估服务过程的能力。
例如，可以通过收集客户满意度调查数据来评估服务过程的质量，并确定提供服务的过程是否稳定。
3.医疗保健中的过程能力分析：在医疗保健领域，SPC过程能力分析可以用于监控和评估医疗过程的能力。
例如，可以通过分析手术成功率或患者满意度来评估手术过程的能力，并提供数据支持来改进手术过程。
三、SPC过程能力分析的步骤进行SPC过程能力分析通常需要以下步骤：1.确定过程的输出变量：首先，需要确定要分析和监控的过程的输出变量。
这些变量可以是产品质量指标、服务质量指标或其他与过程相关的指标。
2.收集数据：收集过程的输出数据，并记录在一个数据集中。
数据可以通过抽样、测量或观察来收集。
3.分析数据：通过分析收集到的数据来了解过程的稳定性和能力。
常用的分析方法包括直方图、控制图和能力指数的计算等。
4.评估过程稳定性：通过控制图来判断过程的稳定性。
控制图通常由平均线（中心线）和上下限线组成。
如果过程的输出数据点在控制限范围内波动，说明该过程是稳定的。
CPK过程能力分析CPK（Process Capability Analysis）是一种统计工具，用于衡量一个过程的稳定性和能力，可帮助确定过程是否能够满足客户的需求。
CPK 过程能力分析将过程能力与设定的规范上下限进行比较，以评估过程的能力。
1.概念：-过程能力指数：CPK指数是衡量过程稳定性和能力的指标。
它是基于数据集的标准差和规范上下限之间的距离，用来表示过程的可控性和一致性。
CPK指数越大，说明过程能力越高。
-规格上下限：规格上下限是根据产品或服务的需求，确定的允许变动范围。
过程能力应当能够保持在规格上下限之内，以满足客户的要求。
2.计算方法：-过程能力指数CPK的计算需要使用数据集的平均值、标准差和规范上下限。
通常使用正态分布的近似方法计算CPK。
- CPK计算公式：CPK = min[(USL-μ)/(3σ),(μ-LSL)/(3σ)]，其中USL表示规格上限，LSL表示规格下限，μ表示平均值，σ表示标准差。
3.CPK分析的应用：-制程改善：通过CPK分析，可以确定过程的稳定性和能力，并识别可能导致不良品的特殊原因。
通过改善这些原因，可以提高过程的能力和效率。
-过程控制：CPK过程能力分析可以帮助制定过程控制界限，确保过程稳定，符合规格要求。
通过及时监控过程变异性，并采取控制措施，可以提高过程品质。
-供应商评估：CPK过程能力分析可用于对供应商的能力进行评估。
通过比较供应商的CPK值，可以确定哪些供应商能够满足规格要求，并为采购决策提供依据。
4.CPK分析的局限性：-基于数据的稳定性：CPK分析需要基于大量的数据，来评估过程的稳定性和能力。
如果数据量不足或者不具有代表性，可能会导致CPK值的偏差。
-规格上下限的确定：规格上下限的确定需要考虑产品或服务的需求以及客户的期望。
如果规格上下限不准确或过于宽松，可能会导致对过程能力的误判。
综上所述，CPK过程能力分析是一种重要的统计工具，可以帮助组织评估和改进其过程的稳定性和能力。
质量控制中的过程能力分析过程能力分析在质量控制中扮演着至关重要的角色。
通过对过程能力的分析，企业可以评估生产过程的稳定性和可靠性，进而制定相应的质量控制措施，提高产品质量和生产效率。
本文将从过程能力分析的概念、方法以及在质量控制中的应用等方面进行论述。
一、过程能力分析的概念过程能力分析是指通过对生产过程中的关键特性进行统计分析和评估，从而确定该过程是否满足要求的能力。
这种能力包括两个方面，即过程稳定性和过程的能力水平。
过程稳定性衡量的是生产过程的一致性和可重复性；过程的能力水平则反映了生产过程能够按照规定的要求进行生产的能力。
二、过程能力分析的方法1. 数据收集：收集生产过程中的数据，通常是指关键特性的测量数据。
这些数据可以通过抽样、测量或记录得到。
2. 统计分析：通过对收集的数据进行统计分析，计算出关键特性的各种统计指标。
常用的统计指标有平均值、标准差、极差等。
3. 过程能力指标计算：根据统计指标，可以计算出一系列过程能力指标，如过程能力指数(Cp)、过程能力指数带偏差(Cpk)等。
这些指标可以客观地评估生产过程的稳定性和能力水平。
4. 结果判定：根据过程能力指标的计算结果，可以进行结果的判定。
比如，当Cp和Cpk值大于1时，说明产品在规格要求范围内的可能性较高，表明该过程具有较好的能力水平。
三、过程能力分析在质量控制中的应用1. 检验工具的选择：通过过程能力分析，企业可以评估生产过程的能力水平，进而选择适合的检验工具和方法。
比如，在过程能力较强的情况下，可以采取抽样检验的方式；而在过程能力较弱的情况下，可以采用100%检验的方式。
2. 不良品处理：过程能力分析可以帮助企业准确判断生产过程中的故障和问题。
当过程能力较强时，不良品通常是由于随机误差引起的；而当过程能力较弱时，则可能存在系统性问题，需要及时调整和改进生产过程。
3. 过程优化：通过对过程能力的分析，企业可以确定生产过程中存在的瓶颈和问题所在。
质量控制的过程能力分析质量控制是企业在生产过程中确保产品或服务符合既定标准和客户需求的一系列活动。
为了提高产品质量和生产效率，企业需要进行过程能力分析，以评估生产过程中的稳定性和一致性，并及时采取控制措施。
一、什么是过程能力分析过程能力分析是通过统计方法对生产过程进行全面评估，以量化生产过程的能力和稳定性。
它可以帮助企业确定生产过程是否稳定、一致，并且是否满足产品质量要求。
通过过程能力分析，企业可以发现潜在的问题，以及改进和控制的机会。
过程能力分析的关键指标包括过程能力指数（CP）和过程能力指数的指定（CPK）。
过程能力指数表示生产过程的能力和稳定性，一般要求大于1.33才能被认为是合格的。
而过程能力指数的指定则进一步考虑了过程的中心位置和离散程度，综合评估了生产过程的能力。
二、过程能力分析的步骤过程能力分析通常包括以下步骤：1. 确定关键过程特性：首先，企业需要确定需要进行能力分析的关键过程特性。
这些特性可以是产品的物理特性、技术指标或者其他重要的质量要求。
2. 收集数据：接下来，企业需要收集与关键过程特性相关的数据。
这些数据应该来自真实的生产环境，并且应该具有一定的代表性。
3. 统计分析：企业可以使用统计方法对收集到的数据进行分析。
常用的方法包括计算均值、标准差、离散程度等。
4. 计算过程能力指数：根据分析得到的数据，企业可以计算过程能力指数（CP）和过程能力指数的指定（CPK）。
5. 结果判断：最后，根据过程能力指数的计算结果，判断生产过程的能力和稳定性。
如果CP和CPK值都大于1.33，说明生产过程具有足够的能力满足产品质量要求。
否则，企业需要进一步分析原因，并采取相应的控制措施。
三、过程能力分析的应用过程能力分析可以帮助企业实现持续改进和质量控制。
通过分析过程能力，企业可以找到生产过程中的问题和瓶颈，并采取相应的控制和改进措施。
1. 提高生产效率：通过过程能力分析，企业可以确定生产过程是否稳定和一致。
C P K过程能力分析方法As a person, we must have independent thoughts and personality.过程能力分析过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动。
当过程处于稳态时，产品的质量特性值有%散布在区间[μ-3σ，μ+3σ]，(其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差)也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好。
为什么要进行过程能力分析进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。
之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。
首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次，由于我们的度量计划还相当"不成熟"，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。
根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。
工序过程能力分析工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。
过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。
过程能力指数用Cp 、Cpk表示。
非正态数据的过程能力分析方法当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时，直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。
一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据，然后就可按正态数据的计算方法进行分析;另一类是根据以非参数统计方法为基础，推导出一套新的计算方法进行分析。
遵循这两大类原则，在实际工作中成熟的实现方法主要有三种，现在简要介绍每种方法的操作步骤。
非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法当第一种、第二种方法无法适用，即均无法找到合适的转换方法时，还有第三种方法可供尝试，即以非参数方法为基数，不需对原始数据做任何转换，直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。
过程能力分析报告
一、引言
过程能力分析是一种用于评估和改进组织过程的方法，通过系统地分析和测量过程的性能，帮助组织提高生产效率、降低成本、提升质量和满足客户需求。
本报告旨在对某公司的核心过程进行能力分析，并提出相关的改进措施，以实现持续改进和竞争优势。
二、背景介绍
某公司是一家制造业企业，主要生产汽车零部件。
为了确保产品质量和生产效率，公司实施了各种管理制度和流程控制措施。
然而，在面临激烈的市场竞争和客户需求变化的背景下，公司需要进一步提高核心过程的能力，以适应市场的变化和提供更高水平的产品和服务。
三、过程能力分析方法
1.定义关键过程：通过对公司的业务流程进行分析和整理，确定了几个关键过程，包括供应链管理、生产计划与调度、生产执行和质量管理等。
2.收集数据：利用公司内部的数据系统和工具，收集了关键过程的相关数据，包括生产数据、质量指标、交付时间、客户满意度等。
3.统计分析：通过对收集到的数据进行统计分析，包括计算过程的能力指标，如过程稳定性、过程的中心位置、过程的能力等。
4.评估过程能力：根据统计分析的结果，评估各个关键过程的能力，包括过程的稳定性、过程的一致性和过程的能力水平。
五、过程能力分析结果
根据对各个关键过程的能力分析，得到以下结论：
1.供应链管理：该过程在供应商选择和供应链协调方面表现出较强的能力，然而，在供应风险管理和供应链可见性方面仍有待提高。
2.生产计划与调度：该过程在生产计划的准确性和生产能力分配方面表现较好，但在生产资源的动态调度和决策支持方面存在不足。
过程能力分析报告在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想保持竞争力，持续提高产品或服务的质量至关重要。
而过程能力分析作为一种有效的质量控制工具，可以帮助企业评估生产或服务过程的稳定性和能力，从而识别改进的机会，确保产品或服务满足客户的需求和期望。
一、过程能力分析的基本概念过程能力是指过程在一定时间内，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。
简单来说，就是过程能够生产出符合规格要求的产品或提供符合标准服务的能力。
过程能力通常用过程能力指数（Cp、Cpk 等）来衡量。
过程能力分析则是通过收集和分析过程的数据，评估过程的稳定性和能力，确定过程是否满足质量要求，并为过程改进提供依据。
二、过程能力分析的重要性1、质量控制帮助企业确定过程是否稳定，产品或服务的质量是否在可接受的范围内。
如果过程能力不足，能够及时发现问题，采取措施进行纠正，避免不合格产品或服务的产生。
2、成本降低通过优化过程，减少废品、返工和维修等成本，提高生产效率，降低生产成本。
3、客户满意度提升能够生产出更符合客户要求的产品或提供更优质的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
4、持续改进为企业提供了有关过程性能的量化信息，有助于确定改进的方向和重点，推动持续改进。
三、过程能力分析的步骤1、确定研究的过程明确需要分析的生产或服务过程，以及该过程的关键特性和质量要求。
2、收集数据通过抽样、测量等方法收集过程的相关数据。
数据的收集应该具有代表性，能够反映过程的真实情况。
3、绘制控制图使用收集到的数据绘制控制图，如均值极差控制图（XR 图）、均值标准差控制图（XS 图）等。
控制图可以帮助判断过程是否处于稳定状态。
4、计算过程能力指数根据控制图的数据，计算过程能力指数，如 Cp、Cpk 等。
这些指数可以反映过程的精度和准确度。
5、评估过程能力将计算得到的过程能力指数与预定的标准进行比较，评估过程能力是否满足要求。
6、分析原因如果过程能力不满足要求，需要分析原因。
过程能力分析报告范本1. 引言过程能力分析是一种用于评估和改进组织内部运营流程的方法。
通过对过程能力的分析，可以发现问题，找出改进的机会，并提高工作效率和质量。
本文将介绍一个过程能力分析的报告范本，帮助读者了解如何进行过程能力分析。
2. 目标和范围在进行过程能力分析之前，需要明确分析的目标和范围。
在这个报告范本中，我们将以一个假设的制造公司为例，分析其生产流程的能力。
范围将包括从原材料采购到最终产品交付的整个生产过程。
3. 数据收集为了进行过程能力分析，我们需要收集相关数据。
可以通过以下方式获取数据：•观察生产过程并记录关键数据点，如生产时间、产品质量等。
•采访工作人员，了解他们对工作流程的看法和建议。
•收集过去一段时间内的生产数据，如产品数量、退货率等。
4. 数据分析在收集到足够的数据后，我们可以进行数据分析，以发现问题和改进机会。
以下是一些常用的数据分析方法：•流程图分析：绘制生产流程图，并标识出每个环节的关键指标。
通过对比实际数据和预期结果，可以找出存在的差距。
•瓶颈分析：确定生产过程中的瓶颈环节，即限制整个流程效率和产能的环节。
通过优化瓶颈环节，可以提高整体生产能力。
•根本原因分析：通过分析引起问题的根本原因，可以找到解决问题的关键措施。
比如，如果产品质量不达标，可能是因为某个环节的工艺不当。
5. 结果和建议根据数据分析的结果，我们可以得出一些结论和建议。
在报告范本中，我们可以列出以下内容：•关键指标分析结果：总结各个环节的关键指标数据，并与目标进行对比。
指出哪些环节存在问题，并给出改进建议。
•瓶颈环节分析：确定瓶颈环节，并分析导致瓶颈的原因。
提出解决瓶颈的方法和措施。
•根本原因分析结果：分析问题的根本原因，并提出解决方案。
比如，如果产品质量不达标，可能需要改进工艺流程或提供员工培训。
6. 结论通过过程能力分析，我们可以发现问题，找出改进机会，并提高整体工作效率和质量。
本文提供了一个过程能力分析报告范本，帮助读者了解如何进行过程能力分析，并列出了一些常用的数据分析方法和建议。
5.5 过程能力分析5.5.1 过程统计控制状态任何一个过程都受到两类因素的影响，一类是人们无法控制或难以控制的随机因素(random cause)，也称偶然因素。
在随机因素作用下，导致过程输出的波动，称之为随机波动。
由于这种波动的变化幅度较小，工程上是可以接受的。
即使这种较小的随机波动，我们也不希望它存在，因为它毕竟会对最终产品的质量产生一定的影响。
但是，我们又不能从根除它，不得不承认它存在的合理性。
也就是说，随机因素存在于任何过程中是一种正常现象，从这种意义上讲，随机因素为固有因素或通常因素(commom cause)。
由此，我们称仅有随机因素影响的过程为正常的过程。
在随机因素影响过程的同时，还存在另外一类相对稳定的因素作用于过程，制约着过程的输出结果，这类相对稳定的因素称之为系统因素(assignable cause)。
正是由于这两类因素的共同作用，使得过程输出的结果呈现出内在的统计规律性。
通过过程输出结果的规律性，可以探测过程是否处于控制状态，即系统因素是否发生。
一旦系统因素发生，过程输出结果的规律将遭到破坏，从而过程失控，因此，这类因素又称为异常因素(special cause)。
统计控制状态(statistically in contr01)是指所观察到的输出结果的波动可归因于只有随机因素影响的状态，而这种随机因素影响的结果通常表现为犹如来自同一总体的简单随机样本一样。
受控过程(process in contr01)或稳定过程(stable process)是指其每一质量特性值(如产品和服务的平均值和方差，不合格率或平均不合格数)均处于统计控制状态的过程。
当我们说过程处于统计控制状态时，是指过程不存在异常因素。
图5—48展示的是过程处于“不受控”和“受控”状态时的情况。
只有当过程处于统计控制状态时，对过程能力进行分析才是有意义的。
如何判断过程处于统计过程控制状态，可参考第8章控制(C)阶段。
当过程在统计意义上是受控的，它并不意味着过程产出的产品就不会超出规定的规格、符合质量要求。
这种情况被认为是过程绩效问题，而不是过程控制问题。
一个过程在统计意义上是受控的，但并不保证生产出的产品满足规格要求，如图5—49所示。
出现这种情况是因为过程的均值过度偏离目标值，或者是因为过程的波动过大。
我们可以通过研究过程绩效来解释这种现象。
5.5.2 过程能力和过程绩效过程能力和过程绩效分析是评价过程满足预期要求的能力及其表现的方法。
过程能力分析在DMAIC 项目中十分重要，它是评价过程基线及改进方向和目标的重要工具。
因此，过程能力分析是测量阶段的一项重要工作。
在着手过程能力分析时，必须明确如下要素：(1)过程输出特性。
这是项目工作从界定阶段就已明确的。
(2)对过程输出特性的要求。
在进行过程能力分析时，必须识别并明确顾客(内/外)对过程输出特性的要求，包括目标值和规格限或容限。
通常将规格上、下限记为USL 和LSL 。
对制造过程来说，识别目标值和规格限是比较容易的。
因为工程上对此一般都有明确的规定。
但对非制造类的过程来说，需要项目团队投入精力识别并明确这些要求。
(3)抽样方案。
不同的抽样方案，反映了过程的不同情况和状态。
比如，在研究过程的短期能力时，抽取的样本应尽可能仅受到随机因素的影响。
(4)过程是否稳定或具有可预测的分布。
过程能力分析的假设前提是输出服从正态分布。
因此，过程应是稳定或统计受控的。
对那些非正态分布的情况，应进行适当的坐标变换，将其转换为正态分布的情况。
过程能力分析就是在确认上述要素的基础上，运用统计工具展开的。
为此，我们定义下述概念：·过程短期波动(inherent process variation)，也称样本内的波动，是仅由短期内随机因素影响而产生的过程波动。
这部分波动可以通过计算样本内部的极差Ri 或标准差si 。
进一步求出平均极差R 或综合标准差(pooled standard deviation)s ，利用2d R 或4c s 估计过程短期波动的标准差σwithin 。
·过程的总波动，是由随机因素和系统因素共同影响而产生的波动。
它可以由所有样本标准差s估计长期的总波动的标准差σoverall 。
这里s=)1()(12--∑=n x xn i i ， i x 是各单个测量值，x 是所有测量值的均值，n 是所有测量值的总个数。
·过程能力PC ，是过程固有波动的6σwithin 范围。
·过程绩效PP ，是过程总波动的6σoverall 范围。
5.5.3 过程能力指数Cp 与Cpk2．过程能力指数Cp 的意义与计算假定过程输出特性y ～N (μ,σ2)，考察正态分布上的3个典型区间[μ-σ，μ+σ]，[μ-2σ，μ+2σ]，[μ-3σ，μ+3σ]，它们有这样一些特点(见图5—50)：过程输出的特性y 落人上述3个区间的概率分别为图5—50所示。
也就是说，过程输出特性落到[μ-3σ，μ+3σ]区间之外的概率仅为0.27％，是小概率事件。
因此，我们将6σ范围视为过程的自然波动范围。
为了把过程的自然输出能力与要求的容差进行比较，朱兰引人了能力比的概念，即过程能力指数C p 。
如图5—51所示，若过程输出y 服从正态分布，。
当过程处于统计控制状态时，则定义过程能力指数C p 。
为容差与过程波动范围之比。
σσ66T LSL USL C P =-==过程能力容差 (5—10) 式中，USL ，LSL 分别是质量特性的上、下规格限。
)(21USL LSL M +=称为规格中心。
容差T=USL —LSL ，反映了对过程的要求。
在这个定义中，容差T 一般不能轻易改变，因此，σ越小，C p值越大。
C p 是我们描述过程能力的最重要指标。
过去通常我们称C p<1时，过程能力不足；1≤C p<1.33时，过程能力尚可；1.33≤C p<1.67时，过程能力充足。
但在经济繁荣、产品数量急剧增长、高科技蓬勃发展的今天，原来的质量标准已不能适应当前的需求。
若过程质量水平达到六西格玛，就是要求过程能力指数C p=2，即要求USL-LSL=12σ。
需要注意的是，C p 的计算与过程输出的均值无关，它是假定过程输出的均值与规格中心重合时的过程能力之比。
因此，C p 指数只是反映了过程的潜在能力，当我们设法把过程输出均值逐渐移向规格中心时，这种潜力便会得到充分体现。
所以在一般场合下，C p 指数称为潜在过程能力指数。
当μ≠M 时，过程输出的不合格品率将增加。
这就造成了尽管C p 值较大，但不合格品率仍很高的情况，因此要引入另一个过程能力指数C pk 。
2．过程能力指数Cpk 的意义与计算对大多数情况来说，过程输出的均值μ不会恰与规格中心或目标值重合。
因此，在进行过程能力分析时，应当将均值μ的影响考虑进来。
引入过程能力指数C pk 就是为了解决这个问题。
由于过程中心卢通常在规格限(LSL ，USL)之间，因此，用过程中心μ与两个规格限最近的距离min(USL-μ，μ-LSL)与3σ之比作为过程能力指数，记为C pk ，如图5--52所示。
其计算公式为：),min(}3,3)min{pl pu pk C C LSL USL C =--=σμσμ (5—11) 式中，C pu 称为单侧上限过程能力指数，仅有上规格限场合即可使用；C pl =称为单侧下限过程能力指数，仅有下规格限的场合即可使用。
由C pk 的上述表达式可看出，当μ=M 时，C p =C pk ；当μ≠M 时，C p ＜C pk 。
只要双侧规格限都给定，C p 有意义，则应同时考虑C p 及C pk 两个指数，以便对整个过程的状况有较全面的了解。
例如，当C p 及C pk 都较小而二者差别不大时(比如C p =0.72及C pk =0.69)，说明过程的主要问题是σ太大，改进过程应首先着眼于降低过程的波动。
若C p 较大，而C pk 很小(比如C p =1.43及C pk =0.72)，二者差别较大，说明过程的主要问题是μ偏离M 太多，改进过程应首先着眼于移动μ值，使之更接近于M 。
如果C p 本身不够好，C pk 更小(比如C p =0.84及C pk =0.35)，而两者差别较大时，说明过程的σ及μ都有问题，通常改进过程应首先移动μ值，使之更接近于M ，然后设法降低过程的波动。
总之，不要只单独使用这两个过程能力指数之中的一个。
当C p 值一定时，C pk 将随着过程输出中心μ与规格中心M 偏离的增大而减小。
事实上，利用2,LSL USL M LSL USL T +=-= 则C pk 可表示为另一种形式： σμσ36--=M T C pk (5—12) 若对上式第二项的分子、分母分别乘以T/2，可得到C pk 的第三种形式：T T M k C k C p pk εμ22,)1(=-=-= (5—13)式中，K ＞0称为偏离度。
需要特别强调的是，C p 和C pk 是由处于统计受控状态下的过程波动的大小和均值偏离决定的。
因而首先要判明过程是否处于统计受控状态，这需要通过控制图等统计工具进行，关于如何应用控制图分析判断过程的受控状态，请参见本书第8章的内容。
[例5-30] 某产品的关捷加工尺寸要求为Φ6.00±0.02mm 。
为了分析该加工过程的能力，项目团队队跟踪收集了一些数据(见表5-25)。
试估计该加工过程的C p 和C pk 。
表5-25 例5-30数据表(1) 过程能力指数C p 的计算。
根据表5—25的数据可作均值一极差控制图，判断过程是否统计受控。
本例的均值一极差控制图显示该过程处于统计受控状态(分析过程略，关于均值一极差控制图请参见本书第8章的内容)。
因此，过程固有波动的σ可由下式估计：0138.0693.1023375.0/2===d R σ 式中，d 2是控制图系数，它与样本容量n 有关。
在本例中，n=3，查附表6控制图系数表，d 2=1.693。
将σ 疗代人式(5—10)可得(2) 过程能力指数C pk 的计算。
此时过程输出的均值为x =6.003 5，由式(5—11)可得用MINITAB 软件，在用控制图验证了过程统计受控且验证了数据服从正态分布后，可以计算各项过程能力指数。
从STAT--Quality Tools--Capability Analysis(Normal)入口，填人变量名称，指明3个数据为一组，填写USL 及LSL 后即可得到图5—53中的结果。
图5—53过程能力分析5.5.4 过程能力指数C pm 和C pmk为了强调质量特性偏离目标值造成的质量损失，当把目标值m 引入过程能力指数中时，就得到两个新的过程能力指数C pm 和C pmk 。
