基于子组的 CPK 分析 - s-chart & R-chart您好专家，
我正在对我们的流程与 AIAG 指南进行一些 Cpk 计算方法验证。
一些背景知识，我最初运行 300 个样本以使用 JMP 设置基线 - 计算的 Cpk 使用 I-MR（基于分布的能力分析）。
我们的生产线使用 x-bar 和 R-chart 表示 n=10 共 14 批（有 1 批异常值）。
意味着，我们使用 Excel 监控每个批次和 SPC 图表的生产样品 10 测量值，包括 Cpk。
我想向他们展示他们应该按照 AIAG 指南使用 x-bar 和 s-chart 以及如果他们使用 s-chart 会发生什么，或者如果流程稳定，Cpk 会是什么。
当我使用 JMP 运行具有子组 ID 的数据时，计算的 Cpk 是基于 I-MR（下图）：
由于 R-chart、s-chart 或 MR 仅用作标准。开发估计（使用公式 R-bar/d2），如何配置 JMP 以在需要时使用 R 或 s 计算能力分析？
p/s：我真的不赞成这种关于哪种 Cpk 方法是正确的论点，因为所有方法都基于我们自己的流程场景/解释是正确的（SPC 是进行改进的冠军）但 AIAG 将其放在他们的指导方针中，所以我需要知道如何使用 R 或 s 和 JMP 计算能力分析.....
非常感谢任何提示，我使用 JMP 15。
分析回复：基于子组的 CPK 分析 - s-chart & R-chart您可以使用过程能力平台。这是一些代码，显示了如何创建能力分析，其中 sigma 内的值由无偏标准偏差的平均值估计。
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
Process Capability(
Process Variables( :NPN1[:wafer] ),
Within Subgroup Variation( Average of Unbiased Standard Deviations ),
Individual Detail Reports( 1 ),
Capability Box Plots( 1 ),
Goal Plot( 1 ),
Capability Index Plot( 1 ),
Process Performance Plot( 0 )
);
