117 更全面的SPC分析报告

完美SPC分析报告解析 报告核心模块概览 1.控制图分析 I控制图：展示单值数据波动，检测异常点（如1个点远离中心线超过3倍标准差）。 MR控制图：监控移动极差，UCL=1.9123，LCL=0.143，用于识别过程变异。 2.过程能力评估 关键指标： Pp=0.9498（整体过程性能） Cp=1.2847（潜在组内能力） Cpk=1.1697（实际过程能力，受偏移影响） 缺陷率：PPM>USL为4739，整体不良率5691 PPM。 3.正态性检验 检验方法：Anderson-Darling、Shapiro-Wilk等，p值均>0.05，接受原假设（数据符合正态分布）。 4.分布拟合 最佳拟合分布：Gamma分布（p=0.9630），参数α=3.5051，β=98.849。 描述统计：均值100.1791，标准差0.7019，右偏（偏度0.7147）。 5.异常诊断与改进 异常类型：连续点同侧、超出规格限（如点23超3σ）。 改进措施：针对CPK=1.1697（需提升至A级），记录机器保养后恢复正常。 6.趋势与周期分析 结论：过程受控，波动为随机因素；检测到系统性向上漂移（总漂移约1.2163），建议排查刀具磨损或温度渐变。 数据明细与可视化 统计摘要：样本量25，极差2.001，5%分位数89.2118。 图表：彩虹图、能力对比图直观展示规格限（USL=102，LSL=98）与过程能力（CPK vs PPK）。 注：报告整合机器学习判异、自相关分析，形成闭环改进流程。