今天后台有个小伙伴加我微信，咨询一个问题。

就是如何做离散型数据的过程能力分析？

对于开始做六西格玛项目的同学来说，或许这是一个很简单的操作，

但是对于刚通过考试还没有接触项目的同学来说，

这简直无从下手，完全不知道怎么弄

今天，我们就一起来做一个离散型数据的过程能力分析，为了保证小伙伴的隐私，我对数据做了一些修改，如下：


数据情况说明：2023年1-12月，每个月生产一百多批次产品，不合格品数1代表有1批产品全部不合格。

他跟我说这个的时候，我心里非常沉重，

因为在未做分析之前，单凭肉眼看，就知道这个浪费挺大的。

我们将数据导入到minitab，路径如下：



注意：这里的实际样本量就是每个月的批次数量，

一定要录入实际批次数量，不然会默认每个月批次数量一样。

目标默认为0，追求零缺陷嘛，得出如下图形：


接下来就需要做图形分析了

先看左上图：


这是P控制图，由于每个月批次数量不一致，所以出现了凹凸不平的城墙状，

这并不是因为控制图失控了，单纯的只是样本量不一致（考点1），

可以看到每个月的不合格率，在8月份达到了最高，

看原始数据表格得知8月份出现了4次不合格。

绿色的线P-bar是平均不合格率为0.00591，

这里没有%，需要注意识别（考点2），

图中所有的点都在控制线内，说明过程处于统计过程受控状态。

看左下图：


这是累积不良率图，随着时间的推移，

分子叠加，分母叠加，最终呈现如图所示，

这个图最重要的是看%缺陷和Z值。

%缺陷为0.59和左上图的0.00591其实是一个意思，不过是加了百分号

置信区间【0.31,1.03】说明在95%的置信区间下，

缺陷率的均值会落在【0.31,1.03】，

目前均值是0.59（单位都是%）



PPM缺陷为5906，PPM的95%置信区间【3055,10293】

Z值2.5177，Z值的95%置信区间【2.3155,2.7418】

PPM5906是基于Z值2.5177计算出来的，

如果用六西格玛的标准，DPMO=3.4PPM，Z=4.5来衡量，

这个过程能力是比较低的。

看右上图：


这个图表示随着样本量的增大，不良率的呈逐渐下降的趋势（考点3）

右下图：


从图形上直观的看，缺陷率在0附近出现了5次，

0.5%附近出现了5次，

1.0%和1.5%的缺陷率附近没有出现，

缺陷率2%出现了2次。

对照原始表格的缺陷率，吻合。



现在回过头来看这个图形，是不是觉得清晰明了？


在实际做项目分析的时候，这个比较复杂，需要掌握的知识比较多，

但是在六西格玛考试的时候，这个就不难了，我们来试试




我们来做一道2023年也就是去年六西格玛黑带考试的原题：

大家先根据上文所述，

自己做一做，

再往下看答案以及解析


公众号：自习人课堂 里的题库每道题是这样，

答题以后可以看答案以及详细解析。

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