“过程能力”平台概述
“过程能力”平台提供测量过程是否符合给定的规格所需的工具。默认情况下，JMP 为您使用正态分布拟合的变量显示目标图、能力箱线图和能力指标图。在能力指标图上标绘非正态变量的能力指标。您可以为分析中的变量添加标准化箱线图、汇总报表和单项详细报表。
可以通过以下几种方式提供规格限：
• 在数据表中，使用列属性
• 在启动窗口中请求“规格限对话框”
• 从规格限数据表中加载限值
• 使用“管理规格限”实用工具（分析 > 质量和过程 > 管理规格限）
您可以指定双侧、单侧或非对称规格限。
注意：“过程能力”平台对“能力”分析（可通过“分析”>“分布”以及通过“分析”>“质量和过程”>“控制图”访问）进行了重大扩展。
能力指标
能力指标是一个比值，它将过程能力与生产满足规格限的产品相关联。该指标将质量特征的均值和标准差的估计值与规格限相关联。组内能力估计值基于从子组内变异构造的标准差。总能力估计值使用根据所有过程数据构造的标准差的估计值。请参见正态分布的能力指标和变异统计量。
仅当与中心化或离散相关的过程稳定时，均值或标准差的估计值才会准确定义。因此，组内能力指标的解释要求过程离散很稳定。总能力指标的解释要求过程中心化和离散均稳定。
根据小样本构造的能力指标可能会有很大变异。“过程能力”平台为多数能力指标提供置信区间。使用这些置信区间可为质量特征的实际能力确定潜在值的范围。
注意：
若不提供置信区间（例如，对于非正态分布），您可以使用“模拟”功能构造置信区间。有关示例，请参见模拟非正态过程 Ppk 的置信限。
有关能力指标值的准则，请参见 Montgomery (2013)。最小推荐值为 1.33。六西格玛方法以获取更高的能力水平为目标，相对应就是极低的每百万部件缺陷率。
非正态过程的能力指标
“过程能力”平台为具有以下分布的过程测量值构造能力指标：正态、Beta、指数、Gamma、Johnson、对数正态、两正态混合、三正态混合、SHASH 和 Weibull 分布。“最佳拟合”选项确定这些分布中的最佳拟合，并为该拟合提供能力指标。该平台还提供“非参数拟合”选项，该选项可以提供能力的非参数估计值。
对于非正态方法，使用两种方法构造估计值：ISO/分位数方法（百分位数）和 Bothe/Z 得分方法（Z 得分）。有关这些方法的详细信息，请参见非正态分布的能力指标：。
注意：单个响应的“过程能力”分析可通过“分析”>“质量和过程”>“控制图生成器”访问。不过，只有“过程能力”平台才提供非正态分布。
总 Sigma 估计值和组内 Sigma 估计值
“过程能力”平台中的多数能力指标可基于总（长期）变异和子组内（短期）变异的估计值进行计算。若过程稳定，这两个变异测度应产生类似的结果，因为总变异和子组内变异应相似。标准化箱线图和汇总表可使用总变异或子组内变异进行计算。有关为稳定和不稳定过程计算的能力指标的示例，请参见“过程能力”平台的更多示例。
您可以在启动窗口内指定子组以便估计子组内变异。可以指定定义子组的列，或选择一个常数子组大小。对于所有这些方法，您可以选择使用无偏标准差的平均值或使用极差的平均值来估计过程变异。若不指定子组，“过程能力”平台将使用大小为 2 的子组的移动极差来构建过程变异的子组内估计值。最后，您可以指定一个历史 sigma 用作过程标准差的估计值。
能力指标符号
“过程能力”平台提供了两组能力指标。有关能力指标计算的详细信息，请参见正态分布的能力指标。
• Cpk、Cpl、Cpu、Cp 和 Cpm。这些指标基于过程标准差的子组内（短期）估计值。
• Ppk、Ppl、Ppu、Pp 和 Cpm。这些指标基于过程标准差的总（长期）估计值。注意，若过程不稳定，则过程标准差不存在。请参见 Montgomery (2013)。
“过程能力”平台使用恰当的 AIAG 符号来表示能力指标：Ppk 标签表示总变异估计值构造的指标，Cpk 表示基于子组内变异估计值构造的指标。
注意：默认选定“添加 AIAG (Ppk) 标签”平台首选项。您可以通过取消选定“过程能力”下的这一首选项，将报告方式改为仅使用 Cp 符号。