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             在汽车工业中可接受的作法是一个过程被证明处于统计控制状态后才计算其过程能力。过程能力是作为利用从过
         程中得到的统计数据来进行过程性能预测的基础。利用从过程中得到的一定时间的不稳定或不重复的数据来进行预测
         是没有什么价值的。特殊原因是造成分布的形态、分布宽度或位置改变的原因,因此会很快使过程能力预测失效。用
         来计算不同的能力指数或比值所要求的数据是从处于统计控制状态的过程获得的。
             能力指数可分成两类:长期的和短期的。短期能力的研究是以从一个操作循环中获取的测量为基础的。这些数据
         用控制图分析后作为判定该过程是否在统计控制状态下运行的依据。如果没有发现特殊原因,可以计算短期能力指数。
         如果过程不是处于受控状态,就要求采取解决变差的特殊原因的措施。这种研究通常用于验证由顾客提出的过程中生
         产出来的首批产品。另一个用途,有时也叫机器能力研究,是用来验证一个新的或经过修改的过程实际性能是否符合
         工程参数。
             如果一个过程是稳定的并且能符合短期的要求。紧接应进行另一种型式的研究。长期能力研究包括通过很长一段
         时间内所进行的测量应在足够长的时间内收集数据,同时这些数据应能包括所有能预计到的变差的原因,很多变差原
         因可能在短期研究时还没有观察到。当收集到足够的数据后,将这些数据画在控制图上,如果没有发现变差的特殊原
         因,便可以计算长期的能力和性能指数。这种研究的一个用途是用来描述一个过程在很长的一个时期内包括很多可能
         变差原因出现后能否满足顾客的要求的能力——例如:量化过程性能。
             几个不同的指数已被提出。因为1)没有一个单独的指数可以万能地适用于所有过程;且2)没有一个给定的过程
         可能通过一个单独的指数完整地来描述。例如:推荐同时使用Cp和Cpk(见第II章第5节),并与图表技术一起使用,
         可以更好地理解估计的分岂有此理和规范界限的关系。在某种意义上说就是比较(并且努力使两者一致)“过程的呼
         声”和“顾客的呼声”(参见参考文献22)。
             所有的指数都有不足之处且可能产生误导。任何从计算的指数中得到的推断,可以从计算这些指数的数据中找到
         合适的解释。
             有关汽车公司已经确定了对过程能力固定的要求。读者有责任与他们的顾客联系从而确定使用哪些指数。在有些
         情况下,可能最好是什么指数都不合适,或不是基于顾客的要求,努力使过程来符合这些规范浪费大量时间和精力。
         第II章第5节描述的是能力和性能指数的选择以及在使用这些指数时的注意事项。


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