制程能力
制程能力分析
就是一个制程在固定的生产因素(条件)及稳 定管制下所展现的品质能力
制程能力如何表示： • 制程准确度Ca (Capability of accuracy) • 制程精确度Cp (Capability of precision ) • 综合评价 (不良率 p )
3
一、制程能力是什么？
制程准确度ca (capability of accuracy)
＊＊＊＊ ＊＊＊ ＊＊＊＊＊ ＊＊ ＊＊ ＊＊ ＊＊ ＊＊
σx ×√( n / ( n － 1))
6
一、制程能力是什么？
Cp ＝ 规格容许差 / 3 σ
＝ 规格公差 / 6 σ ＝ ( T/ 2 ) / 3σ
由上述可知：
1. 若T ＞ 6 σ 时， Cp 值愈大。（离散趋势 都在规格内） 2. Cp 值愈大愈好（尽量大于1以上）
制程能力分析
(Analysis for Process Capability)
1
疑问？
一、制程能力是什么？
二、制程能力分析在什么时候实施是正确 的？ 三、执行制程能力分析前有那些步骤？
四、制程能力分析的数据要如何评价？
五、制程能力分析的数据要如何应用？
六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk？
2
一、制程能力是什么？
凡从制程中所获得之数据(实绩)，其 平均 值( x ) 与规格中心值(μ) 之间偏差的程度， 标准常态曲线 制程常态曲线 称为制程准确度ca 。
(生产实绩) (设计规格)
X
Ca＝( X －μ ) / ( T / μ2 ) T＝ SU － SL ＝ 规格上
4
一、制程能力是什么？
由上述可知: 1.平均值( x ) 愈接近规格中心值(μ) 愈好 (尽量趋近或相等) 2.所以Ca值愈小愈好 (尽量趋近于0) 3.惟群体呈左右对称之常态分布时，才能使 用Ca做制程能力分析。(单边公差时，Ca 为0) 4. 正值(＋) 时表示偏高；负值(－) 时表示 偏低。
制程能力
二、制程能力分析所用指标？
Cpk : 制程能力指标 Cp Ca : 精密度 : 准确度 Process capability index Capability of precision Capability of accuracy
No of obs
4.9 13.3 5.0 4.9 3.4 6.3
6.0
Histogram 4
5.2 15.0 2.5
12.6 4.0
5.3 16.0 9.9
3.0 15.9 11.2 8.1 4.0 8.2 9.7 6.2
1
3
4.9 10.9 9.4 8.1 9.1 5.0
6.9 12.3 4.4 11.2 3.6 6.1 9.5 7.1 6.8 7.6
樣本數
Sample Size Ac Under 90 以下 91~150 151~280 281~500 501~1,200 1,201~3,200 3,201~10,000 10,001~35,000 35,001~150,000 150,001~500,000 500,001 以上 13 20 32 50 80 125 200 315 500 800 1250 1 2 0 0 1 1 1 2 2 3 0 0 1 1 1 2 3 2 3 4 0 0 1 1 1 2 3 5 2 3 4 6 0 0 1 1 1 2 3 5 7 2 3 4 6 8 0 0 1 1 1 2 3 5 7 10 2 3 4 6 8 11 0 0 1 1 1 2 3 5 7 10 14 2 3 4 6 8 11 15 0 0 1 1 1 2 3 5 7 10 14 21 2 3 4 6 8 11 15 22 0.04 Re 0.065 Ac Re Ac 0.1 Re Ac
制程能力分析概述
制程能力分析概述导言制程能力分析是一种用于评估和监控生产过程的质量控制方法。
它可以帮助企业了解其生产过程的稳定性和可靠性，并提供改进过程的指导。
本文将对制程能力分析进行概述，介绍其基本原理、方法和应用，并探讨其在质量管理中的重要性。
什么是制程能力分析？制程能力分析是一种统计技术，用于评估和监控生产过程的稳定性和变异性。
它通过收集样本数据并进行统计分析，帮助企业监测过程的性能，并确定其是否满足预定的质量要求。
制程能力分析通常涉及计算过程的能力指标，如过程能力指数（Cp）、过程能力指数修正版（Cpk）等。
制程能力分析的基本原理制程能力分析的基本原理是基于正态分布假设和过程稳定性假设。
它假设生产过程符合正态分布，且过程的变异性是常数的。
基于这些假设，制程能力分析使用统计工具来评估过程的能力，以及过程的中心性和变异性。
制程能力分析的基本步骤制程能力分析的基本步骤通常包括以下几个方面：1.数据收集：收集生产过程的样本数据。
样本数据应该代表整个生产过程，并且在收集过程中应注意数据的准确性和可靠性。
2.过程稳定性分析：通过绘制控制图、计算过程的平均数和标准差等统计方法来评估过程的稳定性。
过程应该在统计控制下，并且无特殊因素的影响。
3.过程能力指数计算：通过计算过程的能力指数（如Cp和Cpk）来评估过程的能力。
能力指数可以告诉我们过程的“容量”，即过程是否能够在规定的公差范围内生产出合格产品。
4.制程改进：根据制程能力分析的结果，进行必要的改进措施。
这可能包括调整生产参数、改进工艺流程、优化设备等，以提高生产过程的能力。
5.监控和持续改进：制程能力分析不仅是一次性的评估，而且应该是一个持续的过程。
企业应该建立起监控和评估制程能力的系统，并持续改进过程。
制程能力分析的应用制程能力分析在质量管理中有广泛的应用。
它可以帮助企业提前发现生产过程中的问题，并及时采取措施进行纠正。
以下是一些制程能力分析的应用场景：1.检验新产品：在生产新产品之前，进行制程能力分析可以评估生产过程的稳定性和变异性，判断是否满足产品质量要求。
制程能力指标
制程能力指标制程能力指标是衡量制造过程稳定性和一致性的重要指标，对于企业来说具有重要的意义。
制程能力指标可以帮助企业评估其制造过程的质量水平，并提供改进的方向。
本文将从制程能力指标的定义、计算方法、作用以及如何提高制程能力等方面进行探讨。
一、制程能力指标的定义制程能力指标是用来度量制造过程是否在一定规格范围内运行的指标。
它可以反映制造过程的稳定性和一致性，即制造产品的质量水平。
常见的制程能力指标有Cp、Cpk、Pp和Ppk等。
1. Cp指数：Cp指数用于衡量制造过程的一致性，它是指过程能力指数与过程公差的比值，公式为Cp = (USL-LSL) / (6σ)，其中USL 为上限规格限制，LSL为下限规格限制，σ为过程标准差。
2. Cpk指数：Cpk指数用于衡量制造过程的稳定性，它是指过程能力指数与过程公差的较小值，公式为Cpk = min(Cpu, Cpl)，其中Cpu为过程能力指数上限，Cpl为过程能力指数下限。
3. Pp指数：Pp指数用于衡量制造过程的一致性，它是指过程能力指数与过程公差的比值，公式为Pp = (USL-LSL) / (6σ)，其中USL 为上限规格限制，LSL为下限规格限制，σ为总体标准差。
4. Ppk指数：Ppk指数用于衡量制造过程的稳定性，它是指过程能力指数与过程公差的较小值，公式为Ppk = min(Ppu, Ppl)，其中Ppu为过程能力指数上限，Ppl为过程能力指数下限。
三、制程能力指标的作用制程能力指标对企业的生产质量和效率具有重要的影响：1. 评估制造过程的稳定性和一致性。
通过制程能力指标的计算，企业可以了解制造过程是否稳定，以及产品是否能够在规定的公差范围内生产。
2. 提供改进的方向。
制程能力指标可以帮助企业确定制造过程中存在的问题和缺陷，并提供改进的方向，以提高产品质量和生产效率。
3. 与客户需求对接。
制程能力指标可以帮助企业了解客户的需求和期望，以便根据客户的要求来调整制造过程，提供符合客户需求的产品。
制程能力资料
制程能力制程能力是指生产过程中所采用的制造方法、设备和控制系统的稳定性和可靠性。
它是评估生产过程质量水平以及产品是否符合要求的重要指标。
一个企业的制程能力决定了其产品质量的稳定性和可靠性，对于提高生产效率、降低生产成本具有重要意义。
制程能力的重要性1.质量控制：制程能力是实现质量控制的基础。
只有生产过程稳定、可靠，产品质量才能得到保障。
2.产品合格率：制程能力高的企业生产出的产品合格率高，可以降低返工率和废品率，提高生产效率。
3.产品一致性：制程能力强的企业生产的产品具有更好的一致性，客户对产品的评价更为稳定。
4.成本控制：稳定的制程能力可以减少不合格品的产生，降低生产成本。
制程能力的评估指标1.过程稳定性：通过控制图、频率分布图等方法评估过程的稳定性，判断生产过程是否受到特殊原因的影响。
2.过程能力指数：包括Cp、Cpk等指标，用于评估生产过程的能力是否满足产品规格要求。
3.变异性分析：通过方差分析、方差齐性检验等方法研究生产过程中的变异性，找出影响产品质量的主要因素。
4.过程改进：根据制程能力评估结果，对生产过程进行改进，进一步提高产品质量水平。
提高制程能力的方法1.制程优化：优化生产工艺流程、设备配置和工艺参数，提高生产效率和产品质量。
2.质量管理：实施全面的质量管理体系，建立有效的质量控制措施，保证生产过程稳定性。
3.员工培训：加强员工技能培训和意识培养，提高员工对生产过程质量管理的重视程度。
4.数据分析：建立科学的数据收集和分析体系，通过数据分析找出生产过程中存在的问题和改进方向。
在竞争激烈的市场环境下，提高制程能力已成为企业提升核心竞争力的重要途径。
企业应认识到制程能力对产品质量和企业形象的重要影响，注重制程能力的提升，不断改进生产过程，提高产品质量，赢得客户信赖，实现可持续发展。
制程能力
分析
基本介绍
分析的目的 和意义
制程能力分析是对制程变异性相对于产品规格范围之间关系的分析，为制程工艺标准的改善提供依据，以促 进制程变异的稳定性，使所有的制程变异都能在标准变异范围(也就是规格范围)之内，提高产品的一次通过率。 制程能力分析的方法主要通过统计技术对整个制程的前后关系因素予以量化，分析这些量化的变因与产出的关系， 找出影响产出的重大变因，据此来针对变因加以改善或消除。
调节的方法
一般而言，制程能力指标越高越好，但制程能力指标提高也意味着成本的提高，所以在满足客户需求的一定 生产规格的要求下，应考虑技术及成本的关系，来决定最合理制程能力指标。当然，在实际生产过程中的制程工 序可能是不稳定的，过程能力可能不是正态分布的，也有可能数据的中心值与均值不是很吻合，这都会导致测算 出的Cp值偏离实际真实水平。制程能力指标更多的是给相关改善决策提供参考依据。
能力指数Cp=规格公差幅度/制程能力
图1五个不同偏移程度的制程对比
为了避免目标值不在规格允许范围之内造成误导，比较客观地反映出制程平均值与规格值偏差的程度而提出 Cpk，这个指标比起之前的Cp更能明确表示出制程的优劣。
Cpm不仅考虑制程变异部分，也考虑平均数和目标值的差距，故Cpm在分析制程偏离目标值部分优于Cp指标。
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定义
制程能力是指设备生产工艺标准在正常执行情况下的一定工序时间内，控制制程产品质量满足标准要求(规格 范围等)程度的稳定性和一致性状态的实际加工能力。制程能力是指制程产品的固有变异，而不是设计规定标准所 允许的变异 。
的评价指标
Cp(能力指数) Cpk
Cpm Cpmk
为清楚地描述一台机器或一道工序的制程能力水平，比较常用的衡量指标是Cp，但Cp值仅测量产品制程规格 上限USL与规格下限LSL之间的允许范围和实际变动的值的比值关系，没有考虑制程偏离目标值T的状况。如图1中 的情形，虽然图1中制程1到制程5的Cp均相等，但是只有制程1是正常的，其余均偏离目标值，仅看Cp值就无法反 映出来。
制程能力CPK
n
( -
Σ xi
i=1
n
)
Deviation)
2
:
規格上限SU : 規格下限 SL 公差Ｔ = SU-SL
5. Cp(Capability of precision):精密度指標
準確度指標 Cp=
SU-SL
6s
=
T
6s
σ=
S
n-1
6. Cpk=Cp*(1-Ca)
製程能力指標
Ｋ偏移系数（也可用Ca 制程準確度表示)
Ｋ = 樣本平均值-規格中心 規格公差 / 2
Cp (制程精密度)
Cp =
規格公差
6s
CPK (制程能力指数)
CPK = (1-Ca)*Cp
Ca 評價等級
等級
Ca 值
A
Ca ≦ 12.5%
B
12.5%< Ca ≦ 25%
C
25%< Ca ≦50%
D
50%< Ca
樣本平均值-規格中心 K = Ca Ca = 規格公差 / 2
●修正加工制程能力 ●制程能力指数
定义:制程能力是处于稳定生产状态下的实际加工能力 .
l 所谓处于稳定生产状态下的制程是: a)原材料或上一道工序半成品按照标准要求供应; b)本工序按作业标准实施并应在影响工序质量各 主要因素无异常的条件下进行; c)工序完成后,产品检测按标准要求进行。
l 在非稳定生产状态下的工序所测得的制程 本統計公式集
1. X (Mean) : 平均值
a n 4. 偏移系数Ｋ（也叫准确度Ｃ ）
X=
x1+x2+……+xn
n
=
Σi=1xi n
制程能力
制程目录读音释义编辑本段读音zhì chéng编辑本段释义专指：事物运作程序的处理过程。
常指计算机芯片框架的运算速度量。
(process)，指的是接受输入将它处理而转变成为输出的活动。
过程，是对整个生产流程的管理是制程人员最重要的能力。
中国人原先都叫工艺，业务流程重组(business process reengineering)，ISO9000中的过程, 和生产中所讲的工艺和制程, 在英文中都叫process。
制程能力所谓的制程能力是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)的实际工作能力。
制程能力指数是指制程能力满足产品质量标准要求(规格范围等)的程度，或是工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。
它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。
这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。
产品质量就是工序中的各个质量因素所起作用的综合表现。
对于任何生产过程，产品质量总是分散地存在着。
若工序能力越高，则产品质量特性值的分散就会越小；若工序能力越低，则产品质量特性值的分散就会越大。
在管理状态的制程上，该制程具有达成品质的能力，称为制程能力。
正确地维持作业的条件或标准且在计数上、经济上良好且安定的制程上，量测产品的品质特性，通常以或有时仅以6 来表示。
制程能力指标(process capability indices ( 与))：制程能力指标是一些简洁之数值，用来表示制程符合产品规格之能力。
指标之值可视为制程之潜在能力，亦即当制程平均值可调到规格中心或目标值时，制程符合规格之能力。
指标之值与指标类似，但将制程平均值纳入考虑。
制程能力分析(process capability analysis)：在产品生产周期内统计技术可用来协助制造前之开发活动、制程变异性之数量化、制程变异性相对於产品规格之分析及协助降低制程内变异性。
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LSL
过程数据 LSL 目标 USL 样本均值 样本 N 标准差（组内） 标准差（整体） 5.98 6 6.02 6.00061 96 0.0130819 0.0128215
的 过 程 能 力
目标 USL
组内 整体
潜在（组 Cp CPL CPU Cpk Pp PPL PPU Ppk Cpm 内）能力 0.51 0.53 0.49 0.49 0.52 0.54 0.50 0.50 0.52
Cp和Cpk 短期型 连续型 长期型 Pp和Ppk DPU DPMO 短期型 共用型 长期型 ZST ZLT Cpm和Cpmk
能力指数
非连续型
Pg 8
制程能力指数Cp Cp和 2-1 制程能力指数Cp和Cpk 2-1.1 Cp
Cp的定义 Cp的定义 把制程的自然输出能力与容差进行比较作为制程能力指 数Cp。 Cp的计算公式 Cp的计算公式
Pg 5
1-2 数据收集抽样方式
序号 抽样方式 定义 随机抽样也就是简单随机抽样，按随 机原则直接从总体中抽取，构造统计 量，并对总体作出统计推断 条件 等可能性 独立性 等可能性 独立性 解决方案 保证随机抽取样本 抽签法、滚球法、计 算机模拟法以及随机 数表法。 比例分配法 ni=nNi/N 适度分配法 ni=nNiσiI/∑NiσI 经济分配法对于费用 较大的层少抽样，费 用低就多抽样
6σ
USLUSL-µ
USL
Cpk =
3σ
|M- µ| µ-3σ M µ µ+3σ
Cpk =(1-K)Cp
µ| K=2|M- µ|/T
Cpk的意义 Cpk的意义
同时反映了制程的技术能力和管理能力，量化了制程的能力满足规定要求的能力， 同时反映了制程的技术能力和管理能力，量化了制程的能力满足规定要求的能力，即制程 的实际能力。 的实际能力。 Cpk的缺陷 Cpk的缺陷 Cpk偏小时无法肯定是技术能力不足还是管理能力不足，必须与Cp值结合起来考虑。 Cp值结合起来考虑 Cpk偏小时无法肯定是技术能力不足还是管理能力不足，必须与Cp值结合起来考虑。 偏小时无法肯定是技术能力不足还是管理能力不足 Cpk的判定准则 Cpk的判定准则 与Cp相同。
TOTAL
ppm +ppm
USL
LSL
，由ppmTOTAL反查标准正态分布表可得Zbench。
长期西格玛水平ZLT ：ZLT = ZST + 1.5
Pg 14
2-6 非连续数据过程能力指数
对非连续型数据，有两类重要的指标，即DPMO和DPU。它们所对应的过程能力的 估算方法有所不同。可转换到西格水平Z。 1-5.1 从DPMO到西格玛水平Z的计算
六西格玛管理教材
制程能力分析
讲 师:
Pg 1
制程能力分析
D
数据收集计划、 数据收集计划、正态分析 受控分析、 受控分析、制程能力分析
C
M
I
A
Pg 2
前言
制程能力是什么？ 制程能力是什么？ 是制程输出特性满足规定要求或标准的能力 制程能力分析是什么？ 制程能力分析是什么？ 评价制程满足预期要求的能力及其表现的方法 制程能力分析作用是什么？ 制程能力分析作用是什么？ 评价制程基线 制定改进目标 确定改进方向
制程能力分析前需要明确些什么？ 制程能力分析前需要明确些什么？ 制程输出特性 抽样方案 顾客对制程输出特性的要求 数据的分布及受控
Pg 3
第一节 数据收集计划 在流程图分析前就应先把数据收集计划制定出来。数据收集 计划的好坏直接决定后续的能力分析，影响项目后续方向。要 有针对性地设计数据收集计划，以便能够按照项目团队的意图， 把重要的数据收集起来。 1-1 数据收集计划内容 1-2 数据收集抽样方式 1-3 查检表
Pg 10
制程能力指数Cp Cpk结合分析问题 Cp和 2-1.3 制程能力指数Cp和Cpk结合分析问题
Cp Cpk 判定 若相差不大，则肯定是制程波 动太大； 相差太大，既波动又均值偏离 严重。 小 大 大
USL
改善方向 组织技术人力进行制程波动的改善； 组织管理人力进行制程均值的改善
小
小
大 小 大
容差 USL-LSL 6σ σ T 6σ σ
USL
T 6σ
LSL
Cp =
Cp的意义 Cp的意义
制程能力
=
=
µ-3σ
M=µ
µ+3σ
反映了制程的技术能力，量化了制程的自然能力满足规定要求的能力，即制程的潜在能力。 反映了制程的技术能力，量化了制程的自然能力满足规定要求的能力，即制程的潜在能力。 Cp的不足 Cp的不足 前提是平均值与规格中心完全重合， 前提是平均值与规格中心完全重合，故实际上无法反映中心偏离状况 Cp的判定准则 Cp的判定准则
DPMO=
D U*O
*10
6
DPMO得到后，查标准正态分布，找到对应的Z值。 1-5.2 从DPU到西格玛Z的计算 DPU=D/U Y =P（x=0）=e- DPU P(d)=1-Y=1-e- DPU 得到p(d)后查表得到Z值。 D-缺陷数，U-单位数，O-单位缺陷机会，Y-一次合格率。
Pg 15
Cp值 Cp<0.67 0.67≤Cp<1.00 1.00 ≤ Cp<1.33 ISO9000标准 能力严重不足 制程能力不足 制程能力尚可 Pg 9 Cp值 1.33 ≤ Cp<1.67 1.67 ≤ Cp ISO9000标准 制程能力充足 制程能力充分 Cp≥2才算能力充分 6σ管理
2-1.2 Cpk
制程波动太大 均值偏离严重 制程没问题
组织技术人力进行制程波动的改善； 组织管理人力进行制程均值的改善 实施控制计划
LSL LSL 6σ
USLUSL-µ
T 6σ
USL
3σ
|M- µ| µ-3σ M µ µ+3Pg 11 σ
µ-3σ
M=µ
µ+3σ
过程绩效指数Pp Pp和 2-3 过程绩效指数Pp和Ppk
MINITAB在制程能力分析中的运用 计量型） 在制程能力分析中的运用（ 第三节 MINITAB在制程能力分析中的运用（计量型）
某产品的关键加工尺寸要求为∅=6.00±0.02mm。为了分析该加工制程的能力，项目团队按 数据收集计划收集了24组数据。试估算该加工制程的制程能力指数Cp和Cpk值。
第一步 判定数据是否正态
打开MINITA-Cp&Cpk文件
点中右边最大空白处/双击左边的DATA/在Subgroup Sizes输入4/点击OK，得到如下图表。
Tilt 的 Xbar-S 控制图
6.02 6.01 样本均值 6.00 5.99 5.98 1 3 5 7 9 11 13 样本 15 17 19 21 23 LCL=5.98098 _ _ X =6.00061 UCL=6.02023
½
数据转换后规格限相应做变换，MINITAB可自动完成。
Pg 13
过程能力指数西格玛水平Z 2-5 过程能力指数西格玛水平Z
仅有Cpk还不能确定不合格品率p(d)，只能确定一个范围： Φ(-3Cpk)≤ p(d) ≤ 2Φ(-3Cpk) 在六西格玛管理活动中，除了使用前面所述的过程能力的评价和表达外，更多的使用西格 玛水平Z来评价过程能力。 应用Z来评价过程能力的优点是：是标准正态分布的对应分位点，可充分利用标准正态的优 点；它与过程的不合格品率或DPMO是一一对应的。它有以下表达式： • 仅有单侧上规格限时
OK
UCL=0.02731
0.03
样本标准差
0.02 _ S=0.01205
0.01
0.00 1 3 5 7 9 11 13 样本 15 17 19 21 23
LCL=0
Pg 17
第三步 能力分析
选择统计/质量工具/能力分析/正态
打开MINITA-Cp&Cpk文件
点中单列/双击 Titl/点中子组大小/输入4/点中下限/输入5.98/点中上限/输入6.02/点击 选项/点中目标/输入6/点击
分层抽样
又叫类型抽样或分类抽样。该抽样形 式是先将总体按某个标识加以分成层， 等可能性 然后在各层中按简单随机抽样抽取若 独立性 干个样本，在由各层的样本组成一个 等可能性 总体 独立性
Pg 6
1-3 查检表
收集数据的工具较多，最典型的还是查检表。查检表形式多样，测量对象不同， 需要不同的查检表。
Cpk的定义 Cpk的定义 把制程中心与两个规范限最近的距离min{USL-µ,µ-LSL}与3σ之比作为Cpk制程能力指数。 Cpk的计算公式
Cpk =
min{USL-µ,µ-LSL} = Min(Cpu,Cpl) 3σ T 6σ |M-µ| 3σ T=USL-LSL,M=(USL-LSL)/2
LSL
ZUSL = USL- µ σ µ - LSL σ µ - LSL σ
• 仅有单侧下限规格时
ZLSL =
•有双侧规格限时
ZUSL =
USL- µ σ
ZLSL =
双侧规格限的综合西格玛水平Zbench需通过上下限的总缺陷率进行折算求得：
ppm ppm ppm
USL LSL
=[1- Φ(ZUSL)]*10 6 =Φ(ZLSL)*10 6 =
Pg 4
1-1 数据收集计划内容
通常数据收集计划包括以下内容：
序号 1 2 3 4 5 6 7 8
术语
测量特性 数据类型 操作定义 子组大小 采样频率 子组数大小 收集人员 怎样收集
说明
该特性应是项目关键输出或CTQ 连续型还是非连续型务必注明 抽样评估还是全检 正常情况下，连续型数据3-5个较佳；非连续型数据需30个 以上 也即时间间隔。时间间隔不一样，对应的分析结果也不一 样 通常大于20小于25组较佳 对数据收集的完成至关重要 利用历史数据还是新收集