制程能力指标 (Cp & Cpk)

制程能力分析释

e 1999年对公司来说，可定义为OEM品质年，此话怎讲?因为从去年HP的PIGLET开始生产后，陆陆续续接到OEM客户的订单，诸如NEC、PANASONIC、广宇、以及最近的通用、INTEL 等等；我们可以从过去的经验与事实，去观察与分析OEM客户非常重视产品的品质管制，认为供货商是产品生产系统的源头或重要的一部份，足以影响产品是否能及时推上市，获得好评的重要关键之一。 因此对于品质管制手法的使用，一直是OEM客户注意的焦点。尤其是制程能力分析(Analysis for Process Capability) 的应用，大家都视为是一新开发产品导入量产阶段的指针， 所以本文的主题将针对制程能力分析来进行研讨。 接下来将透过下列几个问题，来切入正题: 一、制程能力是个什么东西？ 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？ 七、Cpk 是否能监测连续生产之制程？ 一、制程能力是个什么东西? 所谓『制程能力』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。 那些是「固定的生产因素(条件)」；如设计的品质、模治具、机器设备、作业方法与作业者的训练、作业照明与环境、检验设备、检验方法与检验者的训练….等等皆属之。 什么是「稳定管制」；就是以上因素加以标准化设定后，并彻底实施后，且该制程之测定值，都是在稳定的管制状态之下，此时的品质能力才可说是该制程的制程能力。 制程能力如何表示： 1.制程准确度Ca (Capability of accuracy) 2.制程精确度Cp (Capability of precision ) 3.综合评价(不良率p ) 4.制程能力指数Cpk 以上最常用的是Cpk、Cp、Ca，而p比较少有人使用。 1.制程准确度Ca (Capability of accuracy) 与

制程能力指数CPK

MS Office 文件圖書館 主要文件 YANGMC 2003/06/19 04:58 PM 主旨： 製程能力指數 分類： 專業知識 傳統上品管使用正負3 SIGMA﹝標準差﹞，它是假設量產產品的品質特性值遵守常﹝正﹞態分配，而中心值加減3 SIGMA的界線，一般稱之為管制上限和管制下限，產品品質特性值出現在管制上下限內的機率值為99.73%，這個部分構成品質管制中所謂統計製程管制─SPC的主體。 當我們要使用到Cpk或Cp或PPM時，要記住一個先決條件，就是它只適用於計量值類品質特性值→追求的結果可用量測器量測取得連續性的數據。意指如果你有一個品質特性值﹝尺寸﹞其要求的規格是10.0±0.3 m/m﹝M ±Δ﹞，使用一般尺量測某一個產品的尺寸得到10.2 m/m這樣一個數據，當使用更精密的游標卡尺，你可能得到10.23m/m這樣的數據，而非計量值品質特性值只能以完整的個數來表示，例如沒有人會說0.5個好蘋果。 因此，計算製程能力指數Cp或Cpk時，你得先有計量值類品質特性值的規格值，然後對產製的產品特性值進行量測，利用量測的數據進行公式的計算。公式見後。 Cp→Capability of process，傳統品管使用的，最早推行SPC時是假設產製結果的中心值會和規格中心值相一致，而且即便產製後量測的中心值若偏離規格中心值，要將製程產出的中心調整回規格中心值，就操作人員的技術來說並不困難，因此並未考慮到中心值的問題。推行SPC的原意，是利用求得SPC的管制上下限後，由現場生產製造人員按時偵測製程當時狀況，一發現中心值偏移大時，立刻追查原因修正使製程中心值回到規格中心值。 Cpk→帶有中心值修正項的Cp，但隨著分工日漸細膩，將製造人員的品質責任抽離，轉而由品管人員承擔，久而久之製造部門的主管不再重視品質責任，只管量的產出，最後的結果就是現在這種狀態，一般人談論品質偏重於外觀之類的計數值特性，只使用%的不良率計算。追求華麗漂亮的外觀，但產品應有的功能、特性卻不如產品廣告所宣傳的。隨著科技的進步，大量運用電子產品，導致對品質特性值精確的要求，以期使產品能有如設計般所欲達成的表現，因此發現了中心值的問題，導致Cp必須修正，遂產

CPK 制程能力分析讲解

CPK为什么要定1，1.33，1.67，这几个值？ CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。现今下产品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求，因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、抽样方案对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差，产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。 下面分别用4张正态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）： 上图的CPK值为0.656，接近0.67，从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端，产品的离散度大；如果某过程的CPK计算数值在0.67左右，意味作该过程的控制能力并不稳定，具有超出产品极限的风险，如果数值小于0.67，加工过程中可能已经有超差极限值得产品存在。

制程能力指数CPK学习

CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。 制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。 制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。 当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。 CPK值越大表示品质越佳。 Cpk——过程能力指数 CPK = Min（CPKu,CPKl) CPKu = | USL-ˉx | / 3σ CPKl = | ˉx -LSL | / 3σ Cpk应用讲议 1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。 2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca , Cp. Ca: 制程准确度。 Cp: 制程精密度。 3. Cpk, Ca, Cp三者的关系： Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca 及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势) 4. 当选择制程站别Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还 有是其品质特性对后制程的影响度。 5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。 6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。 7. 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(U). 规格公差T＝规格上限－规格下限；规格中心值U＝（规格上限+规格下限）/2； 8. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ，计算出制程准确度：Ca值 (X为所 有取样数据的平均值) 9. 依据公式：Cp =T/6σ，计算出制程精密度：Cp值 10. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ，计算出制程能力指数：Cpk值 11. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级Cpk≥2.0 特优可考虑成本的降低 A+ 级 2.0 ＞Cpk ≥ 1.67 优应当保持之 A 级 1.67 ＞Cpk ≥ 1.33 良能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级 B 级 1.33 ＞Cpk ≥ 1.0 一般状态一般，制程因素稍有变异即有产 生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级 C 级 1.0 ＞Cpk ≥ 0.67 差制程不良较多，必须提升其能力 D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受其能力太差，应考虑重新整改设计制程。 CPK与PPK都是表示制程能力的参数，现代计算中多采用Minitab软件来实现，方便快捷。

CPK过程能力分析

CPK-过程能力分析（一） 学习目的： 通过过程能力和过程绩效分析评价过程是否满足预期要求的能力。 学习内容： 1.基本概念 2.过程能力指数CP与Cpk 3.过程能力指数Cpm与Cpmk 4.过程绩效指数Pp与Ppk 5.过程能力与缺陷的关系 6.长期能力与短期能力 什么是制程的能力? 制程能力是指过程输出特性满足规定要求或标准的能力。 制程稳定是指制程只受普通原因影响。 Terminology(1) 连续型数据–可以无限细分的数据，比如身高，长度，重量等等。 离散型数据–不能无限细分的数据，比如合格率PASS FAIL 缺陷点等 Terminology(2) Mean（平均值）- A measure of the central tendency; Standard Deviation（标准偏差）- A measure of spread

(variability). USL（上规格限）- Upper Specification Limit. The numerical value, above which defects occur. LSL（下规格限）- Lower Specification Limit. The numerical value, below which defects occur. Terminology(3) Common Cause （普通原因）- A natural type of variation that comes from the normal operating conditions of a process. Special Cause（异常原因）- A type of variation that is shown by an out of control situation from a control chart. It suggests something special has happened to create a change in the process. 过程能力(Process Capability) 在只有普通原因作用, 过程程受控的状态下(即过程稳定,具有可预测分布),过程输出特性满足规定要求或标准的能力; 过程是否具有能力是客户关注的焦点,客户希望能得到符合自己要求的产品; 在进行过程能力分析时必须识别并明确顾客(内部的或外部的)对过程输出特性的要求,包括目标值和规范限.通常将规范上下限记为USL和LSL. 过程能力分析的假设前提是输出呈正态分布.对于非正态分布的情况,应进行适当的坐标转换,将其转换为正态分布的情况.

CPK是制程能力指数

CPK是制程能力指数:反映設備(模具)的穩定性和可靠性,根據加工成形產品尺寸的變差,來驗證設備(模具)的加工能力和改善能力 :计算公式是Cpk =(min| x - USL/LS L| )/3δ 提高制程Cpk的主要途径是,1提高设备和模具的加工精度,消除制程中的不 稳定因素带来的变差,2.加强设备和模具的点检和保养工作及时发现可能会 在加工过程中带来的变差3.方法上的改进减少设备,模具的磨损. 提高Cpk只是 一种理念,它只是制程过程中的确保品质的前提,但具体的做如何提高Cpk主要 还是在工艺的改进和管理办法的改进,失败的案例,“宽放公差标准”。 1.CPK是长期的过程能力，适合于批量生产过程 CPK是有偏移情况下的过程能力指数，产品特性均植与公差中心不重合时加以修正用； 2.无偏移时CP表示过程加工的质量能力，CP越大，质量能力越强，有偏移时，CPK表示过程中心与公差中心的偏移情况，CPK越大，两者偏离越小，表示的是质量能力与管理能力的综合结果。 C系列的过程能力指数是指过程的短期短期过程能力指数，P系列的过程能力指数是指过程的长期过程能力指数，使用PP和PPK的好处是可以反映系统当前的实际状态，而不要求在稳态下才可以进行计算。 3.PPK是短期的过程能力，适合于试生产过程，确定上下控制线，进行现场控制 PPK是QS9000提出的一个新概念，物理含义是不论分布在公差范围内任何位置，它对于上规范限都可以计算出一个上单侧过程性能指数PPU和下单侧过程性能指数PPL，取两者之间最小的一个，就是PPK。 4.CMK也是短期的过程能力指数，是针对设备能力的，主要在新采购的设备、设备调试结束后、出现产品质量问题等时候进行cmk测定，它是vda的要求。 2 Cpk——过程能力指数 CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s] Cpk应用讲议 1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。 2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca , Cp. Ca: 制程准确度。Cp: 制程精密度。 3. Cpk, Ca, Cp三者的关系：Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势) 4. 当选择制程站别用Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性对后制程的影响度。 5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。 6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。 7. 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(u). 规格公差＝规格上限－规格下限；规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2； 8. 依据公式：，计算出制程准确度：Ca值 9. 依据公式：Cp = ，计算出制程精密度：Cp值 10. 依据公式：Cpk=Cp ，计算出制程能力指数：Cpk值 11. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策）

制程能力分析 Cpk Cp Ca

CPK (Process Capability Index )的定义：制程能力指数； CPK的意义：制程水平的量化反映;（用一个数值来表达制程的水平）制程能力指数：是一种表示制程水平高低的方便方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。 与CPK相关的几个重要概念： USL (Upper Specification Limit): 即规格上限; LSL (Lower Specification Limit): 即规格下限; C (Center Line）：规格中心; =(X1+X2+……+Xn)/n 平均值；(n为样本数) T=USL-LSL：即规格公差； δ（sigma）为数据的标准差。标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。 例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B 组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差约为17.08分，B组的标准差约为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。 (Excel中的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ) ) 样本: 从总体中随机抽取的若干个个体的总和称为样本。组成样本的每个个体称为样品。 样本标准偏差S: 因为标准偏差是用数据整体计算，所以当数据量大太时，就不便以操作,而且不符合现场需要。所以一般情况下, 会用样本标准偏差S来代替σ。 S ≈σ Ca (Capability of Accuracy)：制程准确度，Ca 衡量的是“实际平均值“与“规格中心值”的一致性; 1.对于单边规格，不存在规格中心，因此也就不存在Ca;

制程过程能力指数的计算方法

制程过程能力指数的计算方法

摘要：过程能力指数的计算是在稳定的前提下，用过程能力与技术要求做比较，分析过程能力满足技术要求的程度。其中过程指数能力的计算包括计量值、计件值以及计点值三种. 1．计量值的过程能力指数的计算 1)侧公差且分布中心μ和标准中心M重合的情况 : 计算公式:Cp=T/6σ=T U-TL/6σ 其中：T U为质量标准的上限值，T L为质量标准的下限值。 2)双侧公差且分布中心μ和标准中心M不重合的情况 从上图中可以看出，因为分布中心μ和标准中心M不重合，所以实际有效的标准范围就不能完全利用。若偏移量为ε，则分布中心右侧的过程能力指数为：C PU=T U-μ/3σ=（T/2-ε）/3σ

分布中心左侧的过程能力指数为：C PL=μ-T L/3σ=（T/2 +ε）/3σ我们知道，左侧过程能力的增加不能补偿右侧过程能力的损失，所以在有偏移值时，只要以两者之间较小的值来计算过程能力指数，这个过程能力指数称为修正过程能力指数，记作CPK。则：CPK=C P (1-K) 2.计件值过程能力指数的计算 在计件值情况下，过程能力指数的计算相当于单公差情况，Cp计算公式为： C P=T U-μ/3σ 1)当以不合格品数np作为检验产品质量标准，并以(np)μ作为标准要求时， 取样本k个，每个样本大小为n，其中不合格品数分别为(np)1 ，(np) 2，…，(np) k，由二项分布可得： 2)当以不合格品数p作为检验产品质量标准，并以pμ作为标准要求时，取样 本k个，每个样本大小 n1 ，n 2，…， nk 3.计点值过程能力指数的计算 计点值是指单位产品上的缺陷数，如一件铸件上的砂眼数，1㎡玻璃上的气泡数等。在计件值情况下，过程能力指数的计算仍相当于单公差情况，Cp计算公式为：CP=TU-μ/3σ

CPK制程能力分析讲解

C P K为什么要定1，1.33，1.67，这几个值？ CPK：ComplexProcessCapabilityindex的缩写，是现代企业用于表示的指标。现今下产品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求，因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差，产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。 下面分别用4态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）： 上图的CPK值为0.656，接近0.67，从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端，产品的离散度大；如果某过程的CPK计算数值在0.67左右，意味作该过程的控制能力并不稳定，具有超出产品极限的风险，如果数值小于0.67，加工过程中可能已经有超差极限值得产品存在。 上图的CPK值为1.078，与CPK值为0.656的图形对比可以看出，产品的尺寸的波动范围比前一副图约小一点，更趋近中间值。因此当CPK值增大时，该图反应出的过程控制能力就比CPK值为0.656的过程控制能力要好，那么产品超差两端极限的情况也就更小。 下面分别为CPK值为1.33和1.67左右的图形 从上列4张图片的对比不难看出，当CPK值越大时，过程控制能力越强，加工出的产品越靠近中间值且波动范围越小，产品互换性好质量越高。

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。这些工作一般称为制程能力分析(process capability analysis)。

CPK(制成能力指数)介绍

1、何谓CPK？ 制程能力指数﹝Process capability index─传统上简称为Cp﹞，系统计制程管制SPC的一个很重要的指标。代 表着我们产品制程的质量有多好或不良率是多少。 自从1950年代SPC普及以来，大抵使用Cp这样的一个能力指数来反映质量水平的状况。但随着时间的推移，电子 产业的兴起，以前的质量水平不良率以百分比%为单位就足 以胜任，因为电子组件的数量庞大，百分比的不良率不敷使 用，所以演化成以PPM为不良率的单位。同时更自1980年 代因为美国的汽车产业也不堪日本汽车业的竞争，从而将制 程能力指数修正成Cpk，近年来电子产业多以追求Cpk为 准。 传统品管上针对这个问题是以Ca处理，但通常都带过未加以刻意强调。而时下流行的Cpk只是对旧有的Cp做了 中心值的修正。 需要注意的是传统上Cp时代，我们对制程能力指数的要求Cp=1，易言之，良品率是99.73%，而多年前Cpk出现

时要求的是Cpk=1.33，而这两年则要求提升到Cpk=1.67。 而当Cpk=1.63时即可进入个位数的PPM世界。 2、CPK应用检查重点 一般来说，当量测数据收集到之后，就需要将这笔数据的制程平均值μ以及制程变异数σ两个值画在图表 上。当图表画好后，就可以将这些数值与规格界限作比 较。我们知道，大约有68.26％的量测数据会落在平均 值上下一个σ之内，大约95.44％的数据会落在平均值 上下二个σ之内，大约99.73％的制程数据则会落在平

均值上下3个σ之内(见Figure 4.)，制程能力的观念就是将自然变异(6σ)与规格公差(USL-LSL)作比较。制程能力是由以下三个主要因素构成： 设计的公差(The Design Specification) 制程中心(Mean，μ) 变异的大小(Sigma，σ) 制程能力指数，Cp，就是将上下规格界限的差异(USL-LSL)与制程变异 (6σ)作比较。99.7%的数据会落在 3个标准偏差之内。我们以Push Pull为例(见Figure 5)，其制程能力指数，Cp，的记算方式如下： C =(USL-LSL)/6σ p 从图上可看出上规格界限(USL)为0.07，下规格界限(LSL)为0.04，母体标准偏差为0.005。由以上数据我们便可以算出制程能力指数，C =(USL-LSL)/6σ p =(0.07-0.04)/6*0.005=1，这表示我们制程变异的范围刚好等于规格公差。

CPK(过程能力分析报告方法)

过程能力分析 过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动。当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99.73%散布在区间[μ-3σ，μ+3σ]，(其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差)也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好。 为什么要进行过程能力分析 进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次，由于我们的度量计划还相当"不成熟"，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。 工序过程能力分析 工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。过程能力指数用Cp 、Cpk表示。 非正态数据的过程能力分析方法 当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时，直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据，然后就可按正态数据的计算方法进行分析;另一类是根据以非参数统计方法为基础，推导出一套新的计算方法进行分析。遵循这两大类原则，在实际工作中成熟的实现方法主要有三种，现在简要介绍每种方法的操作步骤。 非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法 非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法 非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法

制程能力指数

製程能力指數Process Capability Index, C pk 何謂Cpk呢﹖即所謂製程能力指數﹝Process capability index─傳統上簡稱為Cp﹞，係統計製程管制SPC的一個很重要的指標。代表著我們產品製程的品質有多好或不良率是多少。而時下流行的Cpk只是對舊有的Cp做了中心值的修正。 上邊的圖示是以Minitab軟體計算得來.其中製程能力指標Cpk電子業一般要求1.33, 即不良率63ppm(每百萬個產品中有63個不良品),但一些較先進的公司要求1.5即3.4ppm(如MOTOROLA).甚至1.67即0.57ppm(如GM,Ford,Chrysler全美三大汽車廠).Cp較嚴格的要求則為2.一般說來Cp 比k重要,因為k值不佳很可能只要調整機器設定參數即可解決,但Cp差則是製程變異太大;變異是製程品質的大敵,較難以克服. 需要注意的是傳統上Cp時代，我們對製程能力指數的要求是Cp=1，易言之，良品率是99.73%，而多年前Cpk出現時要求的是Cpk=1.33，而這兩年則要求提升到Cpk=1.67。而當Cpk=1.63時即可進入個位數的PPM世界。 公差T Cpk=( 1 - K ) * --------------- = ( 1 - K ) *------------- 六倍標準差6* σ

為了能有較好的製程能力，C pk最好能大於1。關於這個理由我們可以從Figure 8 看出，當C pk接近1時，良率會接近100％；相反的，當C pk等於0.5時，良率會掉到80％。 當C pk小於1時，我們需要採取矯正措施，C pk等於1時，表示製程是可以接受的(Good)；當C pk等於2時，表示製程是非常好的(Great)。很多的時候我們都盡力希望C pk能達到1.33，因為他代表製程平均與最近的規格界限差距為4個σ。當現存於製程中的自然變異(6σ)剛好等於規格公差時(USL-LSL)，我們就必須花較多的心力去維持製程平均的穩定性以及持續減少自然變異的大小；相反的如果自然變異小於規格公差那麼我們就只需花較少的心力去留意製程平均是否有在製程中心

制程能力指数Ca或k

制程能力指数Ca或ｋ(准确度；A ccuracy)：表示制程特性中心位置的偏移程度，值等于零，即不偏移。值越大偏移越大，越小偏移越小。 制程准确度Ca(Caoability of Accuracy) 标准公式 简易公式 T=USL-LSL=规格上限-规格下限=规格公差 P S.单边规格(设计规格)因没有规格中心值，故不计算Ca 制造规格将单边规格公差调整为双边规格,如此方可计算Ca (Xbar －μ) (实绩平均值－规格中心值) Ca(k) ＝──────＝─────────── (T ／2) (规格公差／2) T＝USL－LSL=规格上限－规格下限＝规格公差 PS.制程特性定义 单边规格(设计规格)因没有规格中心值，故不计算Ca 制造规格将单边规格公差调整为双边规格,如此方可计算Ca 当Ca ＝0 时，代表量测制程之实绩平均值与规格中心相同；无偏移 当Ca ＝±1 时，代表量测制程之实绩平均值与规格上或下限相同；偏移100% 评等参考：Ca值愈小，品质愈佳。依Ca值大小可分为四级

制程精密度Cp(Caoability of Precision) 制程能力指数Cp、Pp、CPU、CPL（精密度；Precision）：表示制程特性的一致性程度，值越大越集中，越小越分散。 或：双边能力指数(长期) ：双边绩效指数(短期) ：单边上限能力指数 ：单边下限能力指数 USL：特性值之规格上限；即产品特性大于USL在工程上将造成不合格 LSL：特性值之规格下限；即产品特性小于LSL在工程上将造成不合格 ：制程平均数估计值；即制程目前特性值的中心位置 ：制程标准偏差估计值；即制程目前特性值的一致程度 PS.制程特性定义 单边规格(设计规格)因没有规格上限或下限 没有规格下限Cp ＝CPU ＝Cpk 没有规格上限Cp ＝CPL ＝ Cpk 制程精密度Cp(Caoability of Precision) 量测制程之实绩平均值与规格中心的差异性。

CPK制程能力分析讲解

CPK为什么要定1 , 1.33 , 1.67，这几个值? CPK : Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。现今下产 品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求，因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、抽样方案对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散 度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差，产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按 一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常 下面分别用4张正态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）： 中回 LSL["R S n234 5 679孔Q133030 010 01虧 1.331 er 2 062J3 2 5321 2 a￡ 2 31 性能 性能CP CPU CPL CPK ⑥过程能力扌㈱（CP3O 打O爲程性魁埶（PPK）Q71300.770能力不足 上图的CPK值为0.656 ，接近0.67，从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的 产品数据分列在靠近极限值的两端，产品的离散度大；如果某过程的CPK计算数值在0.67左右，意味作该过

制程能力指数Cpk

计算CPK 步骤： 1. 数据采集（Sample） 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性 2. 平均值（Mean Value）或或X 一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也称为算术平均值。 的平方的和再除以数据的个数，取平方根既是。 即：标准方差={[∑（Xn-X)^2]/n}的平方根,(X表示这组数据的平均数。） a. 规格公差(T) 规格公差＝规格上限－规格下限； b. 规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2； 4. 製程精密度Cp(Capability of Precision) 製程能力指數Cp、CPU、CPL（精密度；Precision）：表示製程特性的一致性程度，值越大越集中，越小越分散。 ：單邊上限能力指數

：單邊下限能力指數 USL：特性值之規格上限；即產品特性大於USL在工程上將造成不合格 LSL：特性值之規格下限；即產品特性小於LSL在工程上將造成不合格 ：製程平均數估計值；即製程目前特性值的中心位置 ：製程標準差估計值；即製程目前特性值的一致程度 5. 製程能力指數Ca或ｋ(準確度；Accuracy)： 表示製程特性中心位置的偏移程度，值等於零，即不偏移。值越大偏移越大，越小偏移越小。 製程準確度Ca(Capability of Accuracy) 6. 綜合製程能力指數Cpk （Complex Process Capability index 的缩写），是现代企业用于表示制程能力的指标：同時考慮偏移及一致程度。 Cpk＝( 1 －k ) ｘCp 或MIN {CPU,CPL} K＝|Ca| 評等參考 當Cpk值愈大，代表製程綜合能力愈好。 等級判定：依Cpk值大小可分為五級

CPK(过程能力指数)概念

CPK 过程控制中的意义 CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。 制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。 制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。 当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。 CPK值越大表示品质越佳。 CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s）） Cpk——过程能力指数 CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s] Cpk应用讲议 1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。 2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca , Cp. Ca: 制程准确度。Cp: 制程精密度。 3. Cpk, Ca, Cp三者的关系：Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp 两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势) 4. 当选择制程站别Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性对后制程的影响度。 5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。 6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。 7. 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(U). 规格公差T＝规格上限－规格下限；规格中心值U ＝（规格上限+规格下限）/2； 8. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ，计算出制程准确度：Ca值(X为所有取样数据的平均值) 9. 依据公式：Cp =T/6σ ，计算出制程精密度：Cp值 10. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ，计算出制程能力指数：Cpk值 11. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级Cpk≥2.0 特优可考虑成本的降低 A+ 级 2.0 ＞Cpk ≥ 1.67 优应当保持之 A 级 1.67 ＞C pk ≥ 1.33 良能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级

制程能力指数的计算及判定标准

制程能力指数的计算及判定标准

摘要：工序是产品、零部件制造过程的基本环节，也是品质检验的基本环节。对工序实行严格的工序控制，它能在帮助现代工艺更加富有效率工作的同时，也使现代工艺具有经济上的现实意义。而对工序能力分析时,我们需要通过计算制程能力指数来判断工序能力的大小. 制程能力指数 是指制程能力与制程目标相比较的定量描述的数值，即表示制程满足产品质量标准的程度。一般以Cp或Cpk表示。 Cp:适用于质量标准规格的中心值与实测数据的分布中心值一致，即无偏离的情况下。 Cpk:适用于质量标准规格的中心值与实测数据的分布中心值不一致，即有偏离的情况下。 制程能力指数判定标准 制程能力指数计算 在计算制程能力指数时, 计算取样数据至少应有20组数据，方具有一定代表性；计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。 如:某工序的规格要求为10±0.1mm,实际测出50个样本值如下,计算出该工序的Cpk;

传统的方法是用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差（σ），再计算出规格公差（T），及规格中心值（u）,然后计算出CA值,最后再通过公式计算出CPK.这种方法工作量大,而且工作非常繁琐.为了解决目前这一种情况,可以直接把把数据复制到太友的CPK计算软件里就可以求得CPK来判断该工序能力: 通过CPK计算软件可以得出CPK=0.983,根据上面制程能力指数判定标准可知,该CPK值落在: 0.67≦CPK＜1.00范围内,表示制程不良较多，必须提升能力. 通过对制程能力指数的计算分析,可以了解产品制程的水平，确保产品质量，防止不良品产生。通过其计算结果可以知道产品改善空间,并且可以推估出产品不良率。下面附上CPK与合格率之间的换算表格:

CPK制程能力分析讲解

C P K制程能力分析讲解 集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-

C P K为什么要定1，1.33，1.67，这几个值？CPK：ComplexProcessCapabilityindex的缩写，是现代企业用于表示的指标。现今下产品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求，因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差，产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。 下面分别用4态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）： 上图的CPK值为0.656，接近0.67，从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端，产品的离散度大；如果某过程的

制程能力分析与研究

制程能力分析与研究（ ） 一、何谓制程能力 制程能力（ ）又称工序能力，在的核心工具之一的《统计过程控制》（）中解释为“一个稳定过程的固有变差总范围”，其实也就是指处于稳定状态下的工序实际加工能力，即产出品质能够符合工程规格上能力或程度。工序实施的前后过程均应标准化，在非稳定生产状态下的工序所测得工序能力是设有意义的，且工序能力的测定一般是在成批生产状态下进行的，工序能力分析与研究一般应用于产品的开发，设计，试产及量产中，在制程中的关键工序或重要工序也有必要的用到。 还是先看看管制界限、规格值与个别值分配之关系吧！通过图示说明以便让我们对制程能力有一个感性的认知： ＋ ※自然公差遠小於規格公差(σ≤)時， 当σ≤ －时，是最理想情况。如上图所示，个别值分配和规格的关系最佳，因为规格比制程变异大很多，即使制程平均值有很大移动，也不易超出规格界限；至于分配的变异比分配大，但所有个别值仍在规格内；而分布所显示的变异又更大，但仍在规格内。为符合经济上的效益，允许制程平均值适度地偏离规格中心(譬如：分配和)，而不至于产生不良品。如此可避免时常调整机具或寻找非机遇因素等造成之延误成本。甚至考虑减少抽样次数，或者取消使用管制图。 ※自然公差差不多等于规格公差(σ)时， X __ ＋σX __ －σX __ 规格上限() 规格下限()

当σ，如果制程的次数分配与相同则有的产品符合规格；但是当制程平均移动时(如分布)或变异增大时(如分布)，则不良率可能远大于。只有分布的是处于统计管制内，不良品的发生率在可接受的范围之内，可是一但发生非机遇因素的变异，应立即加以矫正。 ※自然公差大于规格公差(σ＞)时， 当σ＞时，表示制程处于非常不理想的状况下，如上图次数分布，超出规格的上下限的不良率在不可接受的范围内；换句话说，制程无制造符合规格产品的能力。 二、制程能力主要指数及判定处理 客户在参观工厂或企业时，往往会问到“”，“不合格品率”，“直通率”或“σ”（西格玛）值，及某些工序的其实这些都是衡量制程能力，产品质量的一种指标。 鉴于制程能力指一定时间得于控制状态下的实际力的能力，能力越高，则产品品质特性的分散就小；能力越低，则产品品质特性分散就越大。过程能力反映普遍原因引起的变差，并且对系统采取管理措施来提高能力。有许多技术可用来评定处于统计控制状态过程的能力，当分布图形是正态的，则可用下述的技术，该技术只包括以控制图上的数据为基础的简单的计算。用过程均值作为分布的位置，用标准偏差来表示测量的分布宽度，标准差是用包含平均极差的简单公式计算出来。 能力指数可分为两类：长期的和短期的。短期能力的研究是从一个操作循环中获取的测量为基础的。这些数据用控制图分析后作为判定该过程是否存在统计控制状态下运行的依据。若未发现特殊原因，可以计算短期的能力指数。这种研究通常用于由客户提出过程中生产出来的首批产品。还有一种用途是机器设备的能力研究，是用来验证一个新的或经过修改的过程实际性能是否合乎工程参数。长期能力研究包括通过很长一段时间内所进行的测量应在足够长的时间内收集数据。同时这些数据应能包含所有能预计到的变差的原因，很多变差原因可能在短期研究时还没有观察到。当收集足够的数据后，将这些数据画在控制图上。若未发现变差的特殊原因，便可以计算长期的能力和性能指数。 所有的能力量度指数必须满足以下四个条件： .产生的数据的过程必须受控，即处于统计稳定状态； .过程的数据的单个测量值基本处于正态分布； .规范是以顾客要求为基础的； .存在一种将计算的指数看成“真实”的指数的意愿。