过程能力深度分析器

过程能力分析中的常见坑

在实际生产中，很多团队把 Cpk/Ppk 计算当成「输入数据、输出数值」的简单流程，结果往往踩坑：样本量不足导致指数虚高、未做 MSA 就计算能力指数、非正态数据直接套公式、只看数值不看均值偏移和趋势。这些问题最终会在客户审核或 PPAP 提交时暴露。

技能如何工作

这个技能把过程能力分析拆成一条完整链路：

• 数据验证：检查样本量是否满足 ≥30，识别异常值，确认规格限完整
• 正态性双检验：Anderson-Darling 与 Shapiro-Wilk 交叉验证，非正态数据走 Box-Cox 变换或 Weibull 拟合
• 指数计算：Cp/Cpk/Pp/Ppk 全量计算，附带置信区间和不合格率估算
• 根因诊断：区分均值偏移、方差过大、规格不合理三类问题，每类给出对应改进措施
• SPC 联动：能力达标后输出控制图建议（Xbar-R/S、±3σ、判异规则）

使用边界

技能明确要求 MSA 前置：GRR 不达标时禁止直接计算能力指数。输出结果基于 AIAG SPC 手册与 IATF 16949 标准，但不能替代人工复核，特殊工艺需结合现场经验判断。