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那么我们怎么才能怎么知道这些上下限设定的是否合理呢？大家请看下图，这是我用Excel做成的日常管理数据推移图。这是工业中很常见的水流量的一个数值，一共采集了7000多条数据。

绿色的线条是我们实际的监控值，黑色的线是我们设定的上下限管理范围。我们可以看到，水流量的实际值全部都在黑色的范围内。

而那两条红线就是我们今天内容的重点——工程能力指数。

关于上图的两条红线，这里我们需要用到这个单位“σ”，相信很多朋友有印象，但没有接触过，下面我先简单介绍一下！

“σ”它是一个衡量标准误差的统计单位，意思是工程能力指数。中文名“西格玛”，英文名“Sigme”。为了通俗易懂，我们以下文章都用中文“西格玛”来说明！

至于为什么要用3西格玛来制定标准呢？大家请看下图！

±1个西格玛 合格品率为68.27%

±2个西格玛 合格品率为95.45%

±3个西格玛 合格品率为99.73%

±4个西格玛 合格品率为99.9937%

±5个西格玛 合格品率为99.999943%

±6个西格玛 合格品率为99.9999998%

这里可以看出，1和2西格玛的标准太严格了，哪怕是2西格玛，100个产品也会出5个不良品。而4、5、6西格玛虽然合格率无限接近100%，但管理的又太宽范了，没有意义。所以国际上一般都会用3西格玛为产品管理的标准，且产品合格率能够达到99.7%。

下面我来分步骤讲解一下怎么用Excel表格制作这种数据推移图：

1.我们先获取一组数据，这里我是随便写的，然后需要分别算出它的平均值、σ、3σ，然后根据结果计算出这组数据的上下公差，也就是工程能力指数。

2.接下来我们先计算平均值。这里我们需要先在B2单元格单机选中，然后点击菜单栏的“公式”，接着再点击“插入函数”

3.之后会出来一个对话框，我们找到需要的函数，这里我们选择“AVERAGE”函数，点击确定。

4.然后我们选中A2到A16之间的数据，点击确定。这样我们这组数据的平均值就计算出来了。平均值是 46.39

5.下面我们来用同样方法计算这组数据的“σ”，还是点击“公式”，然后“插入函数”，这里我们选择“STDEV”这个函数。

6.我们同样选中A2到A16之间的数据，点击确定。这样这组数据的“σ”就计算出来了，计算结果是 0.37

7.接下来我们需要计算它的“3σ”数值，方法非常简单，就是用上一步计算出来的“σ”乘以3，最后我们的出结果，这组数据的“3σ”是1.10

8.最后我们需要根据“平均值”和“3σ”算出它的上下公差，也就是工程能力。计算方法也非常简单。

上公差=平均值+3σ

下公差=评论值-3σ

9.根据计算结果得出，我们这组数据的“上公差”是47.86，“下公差”是45.65。

(大家看第一行黄色的部位，下面的数据是我随意粘贴的)

通过以上计算可以看出，我们在生产管理时，只要按照47.86和45.65进行此项目的上下限设定，或者我们设定的上下限管理范围比3σ要宽，就可以有99.7%的生产工程能力保证。

(前提数据越多越好)

那么如何检查原有项目设定的上下限是否合理呢？

下面我来举例说明一下：

1.气压

首先，这个气压的管理，我们设定的上下限是780和740，而通过绿色的实际值来看，它非常的稳定，它的3σ上下公差范围非常的小。这很明显它的上下限设定不合理，可以由原来的780和740调整到770和750。

2.温度

我们可以看出这个温度的项目非常不稳定，我们设定的上下限是45和25，但实际它的3σ下公差大概是23，所以按照我们设定的下限，实际上是满足不了的，这种情况肯定会发生异常停止现象，会影响生产。所以这时候我们可以把下限由25调整为20。

3.设备能力

这个项目和第一个气压问题一样，也是实际非常稳定，但是管理的上下限范围设定的太宽了。所以我们应该把上下限由5000和1000，调整为4000和2000。

好了，本篇文章结束。虽然看起来比较枯燥，但是确实很实用，建议收藏！

然后从中抽出问题点，以“PDCA”模式彻底解决问题。

(关于PDCA的说明请参考我之前的文章)

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