为了方便演示，我们用minitab随机一组数据来做连续型过程能力分析

生成均值10，标准差为1 的30个数据

我们在做过程能力分析之前一定要先做正态性验证

P0.960＞0.05，数据正态。

接下来我们做过程能力分析

我们假设下限为8，上限为12

得出过程能力分析，CP0.74 ，CPK0.73

还有一种形式更加方便，那就是六合一图

得出以下六合一图

六合一图，是 Minitab 软件里针对正态分布连续数据，做过程能力分析时输出的经典组合图

同时覆盖了过程稳定性、数据正态性、过程能力水平三大维度的评估，

是测量阶段判断过程状态的常用快捷工具。

解读这张图有固定的先后顺序：先判断过程是否稳定，再验证数据是否符合正态分布，最后评估过程能力的具体水平。

这个顺序可不能乱，不然很容易得出有偏差的结论。

一、六合一图分解

左侧的三张图，主要用来评估过程是否处于统计受控状态，咱们按正确的查看顺序，一张一张说分析。

1. 左中图：MR 单值移动极差图

看图的第一步，一定是先看左中的 MR 图，

再看左上图的 I 图，这个顺序可千万别搞反了。

MR 图也就是单值移动极差图，就是把相邻的两个测量数据，用大值减去小值算出移动极差，再把所有的移动极差绘制成控制图。

它最主要的用处，就是看相邻两个数据之间的波动幅度，判断过程的波动是不是在可控范围内。

如果图里所有的数据点都在上下控制线以内，也没有触发异常八大判异规则，就说明过程的波动是受控的；

如果有数据点超出了控制线，或是触发了异常判定八大判异规则，就说明过程波动存在异常，需要先去排查对应的特殊原因。

2. 左上图：I 单值控制图

确认完 MR 图是受控的，我们再来看左上图的 I 单值控制图。

这张图就很好理解了，它是把我们实际测量的每一个单值数据，

逐点画出来的控制图，能一眼看清每个测量值的变化趋势，主要用来监控过程的位置稳不稳，也就是数据中心有没有出现偏移。

只有 MR 图和 I 图里的所有数据点，都落在上下控制线里，也没有触发异常规则，我们才能判定，这个过程处于统计过程受控状态。

3. 左下图：末尾观测值走势图

再往下看左下图，这张图展示的是这组数据里，最后 25 个观测值的走势。它的用处，就是在我们现有的监控条件下

看看末尾的这批数据，能不能保持稳定的状态。

不少小伙伴在学习的时候都会问：为啥默认是 25 个？不是 30 个，或者更多呢？

要是我有几千上万组数据，也只能看最后 25 个吗？

其实这个数值不是固定死的，完全可以根据项目的实际情况自己设置，想关注末尾多少个数据，都能在软件里调整参数。

对应的 Minitab 操作路径：统计 - 质量工具 - Capability Sixpack - 选项，大家可以根据自己的分析需求灵活调整。

确认了过程是稳定受控的，接下来我们就看右侧的三张图，完成数据正态性的验证，还有过程能力的评估。

4. 右上角：能力直方图

先看右上角的能力直方图。这张图能让我们一眼看清规格上下限的位置，还有测量数据的实际分布情况。

就拿咱们这次案例里的图来说，能很直观地看到，数据分布的中心值和规格中心基本重合。

不过这张图只能帮我们做直观的分布展示，没法量化过程能力的具体水平，CP、CPK 的数值，从这张图里是看不出来的。

5. 右中图：正态概率图

再看右中间的正态概率图。这张图的用处，就是验证我们这组测量数据，

符不符合正态分布 —— 这也是我们能计算 CP、CPK，做过程能力分析的前提。

判断起来也很简单，主要看两点：

第一是看 P 值，当 P 值大于 0.05 的时候，我们就可以判定这组数据符合正态分布；

第二是看数据点的拟合情况，如果图里的数据点基本都贴合拟合的直线，

没有明显的弯曲或者大幅偏离，也能辅助我们判断数据的正态性。

当然最准确的还是得看P值。

6. 右下角：过程能力图

最后就是右下角的过程能力图了。这张图会输出过程能力的量化指标，

也就是大家平时很关注的 CP 和 CPK 值，是我们评估过程能力水平的重要依据。

就拿这次的案例数据来说，图里显示 CP 是 0.74，CPK 是 0.73。

说明过程能力不足，波动比较大，但是CP与CPK的差值很小，规格中心基本重复。

下一步措施：降低过程波动，无需调整均值。

到这里，整张六合一图的解读就跟大家讲完了。

咱们再把完整的看图流程顺一遍：

先通过 I-MR 图确认过程是不是受控，

再通过正态概率图验证数据符不符合正态分布，

接着通过直方图看清数据分布和规格限的相对位置，

最后通过过程能力图，量化评估过程的能力水平。

同学们，你们学会了吗？

下一步想学什么，

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