SPC统计过程控制之计量型数据过程能力和性能理解

SPC统计过程控制是TS16949五大核心工具之一，是日常管理最实用管理工具之一，作业众多成熟管理系统必备工具,被应用到几乎所有行业众多领域。本篇摘要介绍SPC统计过程控制之计量型数据过程能力和性能理解，仅供参考。

一个统计稳定（受控）的制造过程的输出可用其分布来描述。该分布的特性用来评价该过程。例如，通常感兴趣的特性是分布的中心，如果分布没有适当地定位，则该制造过程北朝鲜生产与目标值不太符合的产品。在这种情况下，一些零件甚至会超出规范。那么具有这样一个分布的过程便会被评价为不能符合顾客的需求的过程。如果分布范围太宽（太分散），不管其分布位置在哪，也都可能出现同样的问题。由于不能确切地知道分布的特性，所以必须收集数据来估计它们。

      本节介绍一些技术来估计与规范有关的分布特性的确定性。这里要重新强调产生数据的过程具有统计稳定性的基本先决条件。讨论过程变差及相关的能力指数对不可预计的过程来说意义不大。但是要知道对于存在系统的特殊原因变差（例如刀具磨损）的过程已存在评价其过程能力的合理方法（见附录H，参考文献17）。另外，通常假设从受分析的过程得到的单值读数的分布近似地服从正态分布。在定义了过程能力和相关的术语后，本节将只定义和讨论下列常用的指数和比值：

      与规范有关的、仅反映过程变差的指数：C_p和P_p；

      与规范有关的、综合反映过程变差及其中心的指数：CPU、CPL、C_PK和P_PK；

      与规范有关的过程变差比值CR和PR。

      注：本手册中尽管没有讨论其它的指数，但附录D及附录H的参考文献16介绍了其中之一的C_pm指数，C_pm是一个相对新的指数，近来得到了大家的关注。

      最后，本节将介绍与过程度量有关的条件和假设，最后给出如何应用这些度量在持续改进过程结构内提高了对过程理解的建议。

      本手册充分意识到人们会误解和相反地理解与过程“控制”、“能力”和“性能”有关的基本概念和定义。这里应指出的是彻底解决这些问题不是本手册的目的。而只是将它们提出和讨论到一定的深度使每个读者有机会对它们作出更好的解释。以便为不断改进过程提供有价值资料和知识。