在以下示例显示的情况中,由于过程不稳定,总变异与组内变异存在差别。它使用 Quality Control 样本数据文件夹中的 Coating.jmp 数据表(数据取自 ASTM Manual on Presentation of Data and Control Chart Analysis)。关注的过程变量为重量列,按照样本列划分为子组。
1.
选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Quality Control/Coating.jmp
2.
选择分析 > 质量和过程 > 过程能力
3.
选择重量并点击 Y,过程
4.
打开过程子组分级显示项。
5.
在左侧的选择列列表中选择样本
6.
在右侧的为选定列指定角色列表中选择重量
7.
点击嵌套子组 ID 列
8.
点击确定
9.
规格限窗口中,为下规格限输入 16,目标输入 20,上规格限输入 24。
10.
点击确定
11.
Coating.jmp 数据的“过程能力”报表
Coating.jmp 数据的“过程能力”报表显示了所得到的“过程能力”报表。“目标图”显示的两个点分别代表根据规格限标准化的均值偏移和标准差。标为“总 Sigma”的点使用总样本标准差计算。标为“组内 Sigma”的点使用子组内标准差的估计值计算。
使用“控制图生成器”可确定重量测量值是否稳定。
1.
选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Quality Control/Coating.jmp
1.
选择分析 > 质量和过程 > 控制图生成器
2.
样本拖至子组区域。
3.
重量拖至 Y 区域。
“重量”的均值和 R 图
该控制图指示重量测量值不稳定。过程受特殊原因影响且不可预测。这使得对能力指标和不合格估计值的解释非常不可靠。由于过程不可预测,甚至基于“总 Sigma”的估计值也变得不可靠。
Coating.jmp 数据的“过程能力”报表中的直方图显示了重量值的分布,以及叠加在直方图上使用了两种 sigma 估计值的正态密度曲线。使用“总 Sigma”估计值的正态曲线比使用“组内 Sigma”估计值的正态曲线更加扁平。该正态曲线更为分散,这是因为“总 Sigma”的估计值受到使过程不稳定的特殊原因影响而膨胀。若过程稳定,更窄的正态曲线将反映过程行为。