重复性变异太大, 看下测量设备没有问题, 另外测试样品要尽量在公差范围内都有所分布. 再现性看起来相对好些.

形位公差包括形状公差和位置公差，形状公差跟坐标系没啥关系，如：平面度，直线度，位置公差跟坐标系有关系，如果测量元素位于两个坐标系内，就要考虑坐标系的相对误差在内。如：位置度，垂直度，对称度等等。

因为你前边的算法是人为设置了均值的，（85）；而后边的算法是根据100个样本计算出来的样本均值。-所以导致了两种算法出现的结果差异。

这句话并不全面，数据足够多，数据分组后均值（N>30)这种情况才能成为正态分布。

要求方差相等。其实这很好理解，多总体比较均值，如果方差不等，就是说分布的胖瘦不等，这样比较出来的均值差异没有什么实际意义。

要根据具体情况来看。以前做手机产品塑胶件做法是：每相隔半小时取样一次，每次去5个，连续去10小时，共计100个产品数据。 这样sub group就是5。

确实双样本T分布和单因子方差分析都有若干假设，诸如，随机，独立，正态。所以上述检验功效应该是降低的。 从时序分布图上看，两列数据是高度同步的。 请高手指教。

如果下盖没问题，目前客户给的规格应该是可以达到的。按照你现在的情况，我想间隙的指标应该到到没问题。主要是step的要求，建议作个治具（分别局部仿形上下盖－当然要考虑给超声头留出足够空间）这样，确保在产品超声线发挥作用前两个产品是对正的。－这…

没必要担心，过程能力分析就是帮你预测产品过程符合规格的能力，既然达到了就表示能力足够。-不需要任何改动，况且，几乎没有哪个制成能力的实际中心是与规格中心一致的。 如果楼主考虑到以往经验，确实有差异。那么建议； 1,要么，作SPC吧，在量…

所谓“一等质量是设计出来的”所以我觉得你这个角色就是如果协助研发如何在设计阶段就考虑到将来的质量要求。　现在研发部门常用的DFMEA, DFM, Tolerance analysis都是直接或者间接跟质量有关的。－加油。 我做了不到１０年…