过程能力概述 一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力
在评估过程能力之前，过程必须受控
如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值
你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力
这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控
你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数
能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力
选择能力命令 MINITAB 提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析： ——正态或 Weibull 概率模式（对于测量数据） ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或 Poisson 概率模式（对于计数数据或属性数据） 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB 提供基于正态或Weibull 分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设臵，但是，适用的数据必须近似于正态分布
例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM数
这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的 PPM值利用的是 Weibull 分布
在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性
如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果
在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式
用 MINITAB,你可以使用 Box-Cox 能力转化或 Weibull概率模型，非正态
