CPK是什么意思.doc

最佳答案 - 由投票者9个月前选出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2025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()，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） A+级 Cpk2.0 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。CP是制程精密度指数，CPK是潜在能力指数，Cp是分散性，Cp（=T/6sigma）<2，说明过程波动高于6sigma要求波动；Cp>2，说明过程波动低于6sigma要求波动. W TV9 ) ; 4 e; Cpk是集中度，Cpk<1.33，受控过程均值（Xbar）和目标值（Target）仍有不少距离，过程能力低于4sigma；反之说明高于4sigma0 l+ i9 A+ 0 y" : m# L: E在Six Sigma中，Cpk<1(3sigma以下)是不可接受的；1<Cpk<1.33(3sigma4sigma)是可接受的；当然最好是Cpk>1.33(4sigma以上)Cp和Cpk基本上表達的都是過程能力指數,Cp表示當控制中心和規格中心重合時的指數;而Cpk則表示當控制中心和規格中心有偏差時(k為偏差系數)cpcpk,当控制中心等于规格中心时，cp=cpk。Cp只是反映了分散程度,而没有反映平均值的状态.3 s# D9 P& p3 E+ P2 r, e* bCpk是综合了平均值及方差的特性5 _( 4 Fv p9 5 l# i+ * w3 _/ aCp是当平均值等于目标值时的Cpk的数值.7 l0 v5 J m, u6 lCp永远大于Cpk.计算CP的时候我们是假设所采集的样本数据的中心就是目标值，而CPK是用样本的实际中心值来进行计算的，所以Cp没有考虑中心值和目标值的偏离可以理解为一种为潜在能力指数，一种为真实能力指数。cp與cpk的應用區別在於統計量的大小.統計量大時,用cpk可反映出制程能力;統計量小時,一般用cp值反映制程能力.Cp是短期工程能力它是不反映標准中心與實際中心偏移的情況。Cpk是長期的工程能力它是考慮標准中心與實際中心偏移的情況它永遠小於或等於CPCp是制程能力指数，只考虑一致性程度，9 M: $ L( * n* , T) Y) 而Cpk是综合制程能力指数，同时考虑偏差和一致程度。Cp是不考虑4M的变更(用短期标准偏差计算),也不考虑平均值的偏移( v! s! L! p& t O2 Cpk是不考虑4M的变更(用短期标准偏差计算),但考虑平均值的偏移. U& J8 _( ( Q; M m2 Pp是考虑4M的变更(用长期标准偏差计算),不考虑平均值的偏移# t* 0 R/ i, 4 Y6 Ppk是考虑4M的变更(用长期标准偏差计算),也考虑平均值的偏移; n2 B0 T% d/ Do4 Q% p) 所以Cp是最理想的工程能力7 & W3 J( i# W5 D Ppk是最实际的工程能力2 ?% ! d3 d0 Is/ J$ y% q* C/ e: m" q3 E( g, H9 v) 注:传统的Cp和Cpk是与MINITAB中的Pp和Ppk是相同的,有兴趣的话可以去计算验证我们在书本上学到的CPK/CP不知怎么样在工厂中去运用，希望大家指点平衡产能呀，为设备投入和人员投入提供参考数据呀过程能力指数,顾名思义是控制过程的.先想清楚想控制什么.再去找控制点.再设计数据收集.设什反馈系统.把整个流程标准化.CP/CPK在机加工中应用的比较多也是为了平衡工序加工能力，保证制造过程的稳定性CPK/CP还可应用到计量性、计数型等领域,如利用C、p等指标计算CP/CPK其实CP/CPK在实际应用得好的话,是很有效果.过程控制得好,CP/CPK值就高.质量就越稳定.质量成本也就较低了.当然,当CP/CPK太高的话,就有可能标准太宽了.当CP/CPK值低于1.0时.要找原因有时并不容易.就要看具体情况.好象CPCPK不能用来平衡产能吧？CP/CPK与产能并没有直接关系啊？CP、CPK是过程能力指数，用来衡量制程能力的高低.CP/CPK是过程能力指数，是评判过程能力的一个指标。在应用中，首先过程应该是稳定的，这样所测算的CP/CPK才有意义。所以应该先用SPC的分析方法确定过程是否稳定，可以用X bar R图分析。当过程是稳定时，利用这些数据计算出其CPK值，CPK大于1.33，则过程能力完全充分且受控。SPC是统计过程控制(statistical process control)的简称。SPC的方法有很多，其中用的最多的是X barR（平均值极差）分析。定时（例如每1小时）抽检一定数量的产品（例如5件），求出每组的平均值和极差，绘制控制图进行分析和控制。还有计算CP CPK，一般要求CP大于1.33,汽车工业要求大于1.67。FAI（首件确认）中这个数据很重要CP(或Cpk)是英文Process Capability index缩写，汉语译作工序能力指数，也有译作工艺能力指数过程能力 指数。 工序能力指数，是指工序在一定时间里，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。那么，应当用一个什么样的量，来描述生产过程所造成的总分散 呢?通常，都用6(即3)来表示工序能力：工序能力6 若用符号P来表示工序能力，则：P6 式中：是处于稳定状态下的工序的标准偏差 工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还 难以看出。因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求(公差、规格等质量标准)的程度。这个参数 就叫做工序能力指数。它是技术要求和工序能力的比值，即 工序能力指数=技术要求工序能力 当分布中心与公差中心重合时，工序能力指数记为Cp。当分布中心与公差中心有偏离时，工序能力指数记为 Cpk。运用工序能力指数，可以帮助我们掌握生产过程的质量水平。 工序能力指数的判断 工序的质量水平按Cp值可划分为五个等级。按其等级的高低，在管理上可以作出相应的判断和处置(见表1)。 该表中的分级、判断和处置对于Cpk也同样适用。 表1 工序能力指数的分级判断和处置参考表 Cp值 级别 判断 双侧公差范(T) 处 置 Cp>1.67 特级 能力过高 T106 (1)可将公差缩小到约土46的范围 (2)允许较大的外来波动，以提高效率 (3)改用精度差些的设备，以降低成本 (4)简略检验 1.67Cp1.33 一级 能力充分 T86106 (1)若加工件不是关键零件，允许一定程度的外来波动 (2)简化检验 (3)用控制图进行控制 1.33Cp>1.0 二级 能力尚可 T6686 (1)用控制图控制，防止外来波动 (2)对产品抽样检验，注意抽样方式和间隔 (3)Cp10时，应检查设备等方面的情示器 1.0Cp>0.67 三级 能力不足 T4666 (1)分析极差R过大的原因，并采取措施(2)若不影响产品最终质量和装配 工作，可考虑放大公差范围 (3)对产品全数检查，或进行分级筛选 0.67>Cp 四级 能力严重不足 T46 (1)必须追查各方面原因，对工艺进行改革 (2)对产品进行全数检查CPK基礎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)凡从制程中所获得之数据(实绩)，其 平均值( x ) 与规格中心值() 之间偏差的程度，称为制程准确度Ca Ca( X ) / ( T / 2 ) T SU SL 规格上线 规格下线 如系单边公差时，则不适用由上述可知:1.平均值( x ) 愈接近 规格中心值() 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。2. 制程精确度Cp (Capability of precision) 从制程中全数检验或随机抽样 (一般样本 n 须在 50个以上 ) 所计算出来之样本标准差 ( x )，再乘以( n / ( n 1）)，以推定实绩群体标准差 ( ) 。计算出样本的x 用3与规格容许公差做比较 。x （）/( n / ( n 1）) 计算群体的 Cp 规格容许差 / 3 规格公差 / 6 ( T/ 2 ) / 3 由上述可知： 1.若T 6 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） 3.若T 6 时， Cp 值愈小。(表示目前的生产条件，不适合此精密度之产品) 4. Cp 与 Ca成反比。(Cp愈大愈好，Ca则反之)3.综合评价 (不良率 p ) 当有些制程的生产实绩为了达成规格之要求，必须Ca 值与Cp值两者都要很好的情况下，而对整个制程品质之综合评价，计算出不良率 pZ1 3 Cp ( 1 Ca ).由Z1查常态分配表得P1 Z2 3 Cp ( 1 Ca ).由Z2查常态分配表得P2 pP1 P2 由上述可知:生产实绩如不能达成客户要求之 (允收批内)不良率，则必须立即处理，避免遭遇到退货的危险！ 4.制程能力指数 Cpk Cpk是综合Ca和Cp两者之指数，其计算公式:Ca( X ) / ( T / 2 ) Cp 规格容许差 / 3 规格公差 / 6 ( T/ 2 ) / 3 Cpk ( 1 | Ca | ) Cp由上述可知:1.当 Ca 0 ， Cpk Cp2.单边规格时，Cpk Cp二、制程能力分析在什么时候实施是正确的?正如前面所提到，制程能力的评估必须要在制程稳定后，才能实施，也就是 X-R 管制图 已显示制程在稳定的统计管制状态下 (非机遇原因已经被发现，并经过分析与矫正，以及防止再发)，而且继续保持在统计管制状态下。因此回忆过去我们所做的，可以发现到一些问题：1.未先执行管制图以确认制程的稳定性，就径行将所算得Cpk当做真正的制程能力。2.不探讨非机遇原因，只是一味要求算Cpk，而制程并不会随着时间长而稳定。3.为达成客户要求，只好修改数据，表面的Cpk非常良好，却冒着被退货的高风险。4.制程不良率变异起伏太大时，只好用人海战术来克服，不断重工，现场人仰马翻。5.没有因为Cpk不好，而针对共同因或特殊因， 采取矫正措施。6.只要算得(尺寸)多，就愈接近事实(群体)，就愈能符合客户的要求 ？7.客户有要求算Cpk，才去做？三、执行制程能力分析前有那些步骤? 1. 确定制造流程 : 确定流程(图)，订定QC工程表，列出管制之生产条件、品质特性等。2. 制造流程解析 : 利用5W1H手法，将制程各作业单元的变异因素加以掌握，并可得知制程所处的状态。3. 决定管制项目 : 依制程之生产条件、品质特性、制程现况来决定管制项目。4. 实施标准化 : 订定各项标准，并对相关人员实施各项标准之教育与训练。5. 管制图的运用 : 应先建立解析用管制图，评估管制界限，再实施管制用管制图，持续观察制程的 稳定性与异常矫正。6. 制程能力分析 : 收集数据，进行分析，以了解是否符合规格或客户要求，如不能符合，立即采取矫正行动。7. 制程之持续管制: 除非有证据显示制程平均值或全距值发生变化，否则仍然使用原管制界限，不能随意修改。四、制程能力分析的数据要如何评价?1.制程准确度Ca (Capability of accuracy)：评价等级分级基准处置原则A|Ca|12.5作业员遵守SOP操作并达到规格之要求，所以持续维持。B12.5 |Ca| 25如有必要时，尽可能改进为A级。C25 |Ca | 50作业员可能看错规格不按SOP操作或检讨规格及作业标准。D50 |Ca|应采取紧急措施，全面检讨有可能影响之因素，必要时得停止生产。*对策方法是以制造单位为主、技术/品管单位为辅。2.制程精确度Cp (Capability of precision )：评价等级分级基准处置原则A 1.33 Cp甚为稳定，可考虑将规格公差缩小或此制程可胜任更精密之工作。B1.00 Cp 1.33有发生不良品的危险，必须加以注意，并设法维持不要使其变坏及迅速追查。C0.83 Cp 1.00检讨规格及作业标准，可能本制程不能胜任如此精密的工作。DCp 0.83应采取紧急措施，全面检讨有可能影响之因素，必要时应停止生产。 对策方法是以技术单位为主、制造/品管单位为辅。l3.综合评价 (不良率 p )：评价等级总评 (不良率 p )AP 0.44 B0.44 P 1.22 C1.22 P 6.68 D6.68 P注意;（1）其等级B、C、D须照Ca及Cp来处理。（2）由于总评是根据Ca及Cp推定不良，其处置是要视下一工程或客户之要求。（3）如不符合客户要求，一定要立即处理，避免遭遇到退货的危险。4.制程能力指数 Cpk：评价等级Cpk值处置原则A1.33 Cpk 制程能力已足够B1.00 Cpk 1.33尚可，应再努力CCpk 1.0应加以改善五、制程能力分析的数据要如何应用? 1.对设计单位提供基本资料：使其了解制程能力，从设计面解决问题。2.分派工作到适当的机器上：决定一项机器设备能否满足要求。3.用来验收全新或翻修调整过之设备：利用机械之能力安排适当工作，使其得到最佳之应用。4.选用合格之作业员：剔除不合格人员或再施予教育和训练。5.选择适当之工作方法：建立标准化SOP6.根据规格公差设定设备之管制界限：为获得最经济、最稳定之生产。7.当制程能力超越公差时，决定最经济之作业水准：（1）制程能力较公差为窄时，用于建立经济管制界限。（2）制程能力较公差为宽时，须调整一适当中心值，以获得最经济之生产。8.找出最好的作业方式：建立最具价值之技术情报资料。六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk?之前我们已经讨论到，制程能力的评估必须要在制程稳定后，才能实施，也就是 X-R 管制图 已显示制程在稳定的统计管制状态下 (非机遇原因已经被发，并经过分析与矫正，以及防止再发)，而且继续保持在统计管制状态下。要多少个样本数才能显示出制程的稳定性？理论要求最好有 25 个以上的样组，才具代表性。请大家注意！这里所提到的25 个以上的样组数是针对管制图而言，并不是指Cpk。所以只要能了解制程的稳定性，即使 n 2 5也能计算Cpk，但是唯一前提是必须先用计量值管制图，来持续观察制程稳定 (必要时采取矫正行动)。以上所探讨的角度，是从产品制程上出发，若是谈论到单一的模具、机器、设备.等等，个人建议是连续取样 100pcs来计算。如果所有生产条件相同，为何第一次与第二次的Cpk会有差异？这就是我们接下来要讨论的重点.七、Cpk 是否能监测连续生产之制程？假设同一量测员，采用随机抽样的手法，抽样区域可能落在群体上，不同的位置，自然会产生不同的结果，只要结果是在规格内我们都会允收。当然以少数样本的成绩代表群体的真实面貌，会有风险；如好批误判坏批，坏批误判好批。(如何避免风险？这不是现在要谈的主题，所以不再深入探讨，回归正题。) 这里所要表达的是，在制程稳定下，抽样实值有变化是属于正常现象，只是我们自己了不了解这个变化，究竟是属于系统(共同因变异)或是突发(特殊因变异)事件所产生的？所以我们用某段时间的制程能力，并不足以代表整个制程是在稳定状态下。只能了解某段时间的制程能力是否符合要求(规格)，无法了解到连续生产的制程有何变化？最后大家为求速成，只计算Cpk (重视结果，这还是某段时间的结果)，不做管制图 (忽视过程，不良或然率蠢蠢欲动) ，稍一不慎不良品如洪水猛兽般，必须倾全厂之力去抵挡 (重工)，甚至要面临被退货的高风险！最后我们可以做个结论：1.任何的抽样都有误差的存在 (随机问题)2.没有一个制程可以做到100在统计管制状态之下(变异问题)3.没有任何制造批为完全之常态分配 (或是其它型态分配，如果不是近似常态，Cpk就值得争议)4.因此，所有制程能力分析的结果必须很小心考虑 (而不是只是看一看就好)，并且以很保守谨慎的态度去解析。总结1. 以上仅探讨产品的制程能力分析，事实上制程能力的应用非常广泛(如同第13页所述)可以单独针对机器设备、模具等来研究。2. 本文的目的是在做观念的沟通与交流，所以在这里不做习题或范例的详细解说。3. 希望透过这篇内容，能激起大家的共鸣，互相砥砺，让制程能力分析能真正落实到产品的制程上。CPK其实就是衡量制程能力是否满足的指标，初始制程能力参数大于等于1.33，过程能力指数大于等于1.66就OK啦。小于就是制程能力不满足，多的太多就是制程能力浪费，多花老板的MONEY了