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Cpk/?/PPM 對照 Cpk的應用 Ca0%實績中心與規格中心不合需調整刀具或模具. Cpk 2.0製程能力太高,可縮小規格或尋求降低成本. 1.67=Cpk=2.0理想狀況保持. 1.33=Cpk1.67進行工作及品質改善. 1=Cpk1.33確實進行工作及品質改善. Cpk1積極採取措施,全檢分析原因. 1.平均數X:看數據的中心, 即集中趨勢. 2.標準差?:看數據的分佈, 即離散趨勢. 製程能力分析是一種有效的品管方法之一,可透過電腦的計算,繪圖,使人明白品質水準為何,而重要的是“人“,需依據結果擬定對策,採取措施,付諸實行,驗證結果,持續有效改善,才能提升品質. CPK兩大核心議題 CPK的计算公式-易于理解 UCL-LSL 6 σ Cp= = T 6 σ CPL= μ-LSL 3 σ 为单侧下限过程能力指数 CPU= 3 σ 为单侧上限过程能力指数 USL- μ CPK=Min {CPL，CPU} UCL---表示规范限的上限值(上公差) LCL---表示规范限的下限值(下公差) T ---表示规范限的宽度,通常指公差 μ ----表示样本的平均值 σ ---标准差,反映数据的离散程度 Cpk等于对上公差的Cp和对下公差的Cp中二者较小的 CPK的计算公式 样本的标准差σ按下面的公式计算而得： σ= 计算CPK时，我们一般选用30-50的样本数。此时称为短期制程能力指数。 样本的平均值 μ 的计算方法如下： μ = (X1 + ‥ + Xn) / n 以上计算 σ 方法是较常用的，也是比较简单的，适用于我们手算。 也可以用Excel和Minitab计算， Excel一般引用函数STDEV 用Minitab计算的CPK CP与CPK的涵义 CP与CPK都是反映了制程能力的大小，两者又存在怎样的区别呢？ Cp= T 6 σ CPK=Min {CPL，CPU} CP与CPK的涵义 --CP反映了过程所能达到最佳的（理论上）状态时的情况，它与公差幅度相关，而不考虑测量值与中心值的偏差。 --CPK反映的是过程实际所处的能力状态，它考虑了测量值与期望值之间所产生的偏差。 --当测量值与期望值相等时，CPK=CP，所以CP总是大于或等于CPK。 --因为在自然界当中，测量值是与期望值相偏离是常见的，相等是少见的。CP---反映理想状态 ，CPK---反映实际状态。所以研究CPK才是真正意义的所在。 但研究CP又有怎样的意义所在呢？ CP与CPK的涵义 我们通过三个正态分布图形来理解CPK的涵义 M=μ μ +3σ μ - 3σ LSL M= μ USL 当M = μ，即测量中心值与规范中心值相等，正态分布曲线两边至LSL与USL的距离是相等，超出上下规格线的概率是相等的，即CPL(下限CPK)=CPU(上限CPK) 图一 CP与CPK的涵义 当M μ时, μ μ +3σ μ - 3σ LSL μ USL 当M ≠ μ，即测量中心值与规范中心值不相等时，如上图所示,分布右端超出上规格线的概率是大于左端超出下规格线的概率，即我们通常所说的过程偏上限,即CPL(下限CPK)CPU(上限CPK)。换句话说，即使过程超过下规格限的PPM很低，但超过上规格限的PPM仍很高。 图二 M M CP与CPK的涵义 当Mμ时, μ μ +3σ μ - 3σ LSL 当M ≠ μ，即测量中心值与规范中心值不相等时，如上图所示,分布左端超出下规格线的概率是大于右端超出上规格线的概率，即我们通常所说的过程偏下限,即CPL(下限CPK)CPU(上限CPK)。换句话说，即使过程超过上规格限的PPM很低，但超过下规格限的PPM仍很高。 图三 M M 如何通过CPK看制程能力 CPK与DPPM的联系 大家可能会问:如果知道了CPK和CP, 我们是否能知道发生不良的概率有多大? 答案是肯定的，让我们看看它们的对应关系是什么？ CPK DPPM 0.50 66807~133614 1.00 1350~2700 1.33 32~64 1.67