CPK应用培训资料
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CPK 培训资料
5
制程能力的概念: 制程能力的概念
制程能力的要求: –合格==>准确度要高 合格 >准确度要高 –稳定==>精密度要好 由以上的要求可知,
A制程:准确度与精密度两都高 B制程:准确度高但精密度差 C制程:精密度高但准确度差 制程 精密度高但准确度差
所有制程中, A是最 所有制程中 理想
6
制程能力指标: 制程能力指标
Ca Ca=
X- C T/2
Cp
T Cp= 6σ
Cpu= Cpu
USL-X
制程能力指数﹕ 制程能力指数 综合衡量Ca和Cp; Cpk
3σ X-LSL Cpl= 3σ
无
Cpk=Cp(1- Ca )
等 级 A B C D A+ A B C D A+ A B C D
等级标准 ≦ 12.5% 12.5%< Ca ≦25% 25%< Ca ≦50% 50%< Ca
X LSL ˆ 3σ
13
制程能力指标: 制程能力指标
注意事项: –由公式可知, 由公式可知 Cp是不考虑制程的中心点 C 是不考虑制程的中心点 –标准偏差计算最好用以下标准偏差的定义公 n n 式 2 ( Xi X ) Xi nX 2 i 1 i 1
2
ˆ S σ
n 1
17
制程能力指标: 制程能力指标
Cpk的介绍 : –公式: 公式:
• 双边规格:
USL X X LSL Cpk p min( ( , ) ˆ ˆ 3 3
仅定规格上限 Cp
单边规格:以Cp来表示
仅定规格下限
USL X ˆ 3σ X LSL Cp ˆ 3σ
• 双边规格亦有人采用以下公式: Cpk=Cp*(1 -︱Ca︱) • 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性 25组数据 方具有 定代表性
制程能力的概念: 制程能力的概念
制程能力的要求: –合格==>准确度要高 合格 >准确度要高 –稳定==>精密度要好 由以上的要求可知,
A制程:准确度与精密度两都高 B制程:准确度高但精密度差 C制程:精密度高但准确度差 制程 精密度高但准确度差
所有制程中, A是最 所有制程中 理想
6
制程能力指标: 制程能力指标
Ca Ca=
X- C T/2
Cp
T Cp= 6σ
Cpu= Cpu
USL-X
制程能力指数﹕ 制程能力指数 综合衡量Ca和Cp; Cpk
3σ X-LSL Cpl= 3σ
无
Cpk=Cp(1- Ca )
等 级 A B C D A+ A B C D A+ A B C D
等级标准 ≦ 12.5% 12.5%< Ca ≦25% 25%< Ca ≦50% 50%< Ca
X LSL ˆ 3σ
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制程能力指标: 制程能力指标
注意事项: –由公式可知, 由公式可知 Cp是不考虑制程的中心点 C 是不考虑制程的中心点 –标准偏差计算最好用以下标准偏差的定义公 n n 式 2 ( Xi X ) Xi nX 2 i 1 i 1
2
ˆ S σ
n 1
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制程能力指标: 制程能力指标
Cpk的介绍 : –公式: 公式:
• 双边规格:
USL X X LSL Cpk p min( ( , ) ˆ ˆ 3 3
仅定规格上限 Cp
单边规格:以Cp来表示
仅定规格下限
USL X ˆ 3σ X LSL Cp ˆ 3σ
• 双边规格亦有人采用以下公式: Cpk=Cp*(1 -︱Ca︱) • 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性 25组数据 方具有 定代表性
《CPK培训讲义》课件
通过一个详细的计算示例，了解如何使用正态分布法和Box-Cox变换法计算CPK指 数。
2
实例2：使用Excel进行CPK计算
教您如何使用Excel中的CPK公式，进行快捷方便地CPK计算。
3
实例3：应用机器学习进行CPK预测
让您了解机器学习CPK预测的基本概念和实现流程，为您的工作提供更多思路和 创新点。
服务业中的CPK应用
在服务业领域，CPK指数协助我 们检验服务过程中的质量，提高 服务效率和满意度，降低客户投 诉率。
医疗行业中的CPK应用
在医疗行业，CPK可以帮助我们 确定患者治疗质量是否符合标准， 从而改善治疗质量，提高医疗保 障水平。
第三章：CPK计算实例
1
实例1：CPK计算方法的详细步骤
第五章：结语
CPK的未来发展趋势
CPK正在逐渐实现数字化，向着 更加精确和智能化发展。
CPK的应用前景
CPK可以在各行各业中得到应用， 将持续引领质量体系的发展。
如何进一步学习和研 究CPK
定期参加培训和研讨会，加强 理论知识和实践经验的积累， 不断提升专业能力。
《CPK培训讲义》PPT课 件
本课件将带您深入了解CPK的各个方面，包括计算方法、应用场景、常见错误 和注意事项等。无论您是从事制造业、服务业还是医疗行业，都会受益于这 次学习。让我们来开始吧！
第一章：CPK介绍
什么是CPK
CPK是一种用于评估过程稳定性和能力的统计工具。它可以指导我们如何改进生产流程、降 低不合格率并提高产品质量。
第四章：CPK常见错误和注意事项
1 常见误区
CPK计算容易把经验误判 为合格过程，还容易将实 际合格错误判为不合格。
2 注意事项
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运用SPC、MSA等统计工具进行过程控制 和测量系统分析，发现问题并采取措施解决 。
cpk与生产过程控制
1
CPK是生产过程控制的重要指标之一，能够反 映生产过程整体质量水平。
2
CPK与PPM（每百万缺陷率）等其他指标共同 作用，全面评估生产过程质量控制水平。
3
CPK与生产计划、生产组织、工艺设计等环节 紧密相连，共同构成生产过程控制体系。
生产控制
通过控制制程参数和调整生产计划 ，保证生产过程的稳定性和质量
02
cpk计算与提升方法
cpk计算公式及步骤
CPK定义
是过程能力指数，用于评估生 产过程中产品质量是否满足预
定规格要求。
CPK计算公式
CPK = (USL - LSL) / 6σ，其中 USL为规格上限，LSL为规格下限 ，σ为过程平均变异差。
CPK计算步骤
收集数据、计算过程平均变异差、 计算CPK、判定结果。
提升cpk的有效措施
改进工艺和设备
加强原材料控制
优化生产工艺和设备，提高生产效率和产品 质量。
建立严格的原材料质量标准和检验制度，确 保原材料质量稳定。
提升员工技能和素质
引入统计工具
培训员工，提高技能水平和工作责任心，确 保操作规范。
THANKS
谢谢您的观看
CPK应用
通过对各供应商的CPK指标进行 统计和分析，评估各供应商的质 量保证能力，并以此为依据进行 供应商选择和评估。
成果
通过CPK指标的评估和分析，XX 公司准确地筛选出能够提供高质 量零部件的合格供应商，并建立 了长期稳定的合作关系，降低了 采购成本并提高了产品质量。
04
cpk常见问题与解决方案
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CPK培训资料CPK（Cpk）是统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）的一种指标，用于描述过程的稳定性和能力。
它能够评估过程能否稳定地在规定的容差范围内运行，并衡量过程的制造能力是否符合要求。
SPC是一种常用的质量管理方法，旨在通过分析过程数据，找出过程中可能存在的问题，进而采取措施进行改进。
它是一种客观的方法，通过收集数据而不是依赖直觉或经验判断，来评估过程的稳定性和能力。
在SPC的实施过程中，CPK是一个重要的指标之一。
它是由过程能力指数Cp和过程中心性指数Cpm计算得出的。
其中，Cp是比较过程的能力与规格宽度的比值，用于评估过程的扩散程度；而Cpm是将过程偏移量考虑在内的过程能力指数，用于评估过程的位置性。
CPK的计算公式为Cp(min)和Cp(max)中的较小值，其中Cp(min)的计算公式为（USL- Xmean）/（3*sigma），Cp(max)的计算公式为（Xmean- LSL）/（3*sigma）。
其中，USL是上限规格，LSL是下限规格，Xmean是过程的均值，sigma是过程的标准差。
通过CPK的计算，我们可以判断出过程的稳定性和能力。
当CPK 值大于1时，说明过程能够在规定的容差范围内稳定运行；当CPK值小于1时，说明过程存在较大的随机变动，需要进行改进。
在SPC实施过程中，CPK的计算需要依赖过程数据的收集和分析。
为了获得准确的CPK值，我们需要收集足够的样本数据，并使用统计方法进行分析。
通常情况下，我们可以使用控制图、直方图、正态分布图等工具来可视化数据，以便更好地理解过程的稳定性和能力。
通过CPK的计算和分析，我们可以及时发现过程中的问题，并采取相应的措施进行改进。
例如，如果CPK值低于要求，我们可以通过优化操作方法、改进设备性能、提高供应商质量等方式来提高过程能力。
同时，CPK值的监控也可以帮助我们持续改进，并防止过程的变异性逐渐增大。
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19.556 19.431 19.575 19.525 19.568 19.512 19.65 19.562 19.537 19.506 19.687 19.568 19.487 19.612 19.587 19.631 19.562 19.493 19.5 19.518 19.575 19.675 19.537 19.606 19.506 19.525 19.593 19.556 19.593 19.662 19.6 19.737 19.456 19.593 19.55 19.606 19.643 19.487 19.662 19.537 19.518 19.612 19.5 19.393 19.562 19.512 19.587 19.593 19.625 19.687
=MIN{(UCL— AVG)/(3¡ ¯ SIGMA), Cpk(UCL ,LCL) (AVG-LCL)/(3¡¯ SIGMA)} 5.0738
Cpk训练教材
实例讲解Cpk之制作.
例： 下面就举一个我们 ADAPTER 机种PA-1900-05D 求输出电
压(DC OUTPUT VOLTAGE
Cpk 的例子.已知其机台输出电压条件19.5V/4.51A ,要Cpk≧1.5. 输 出电压的上限UCL=20.6V, 下限值LCL=18.9V.收集50组数据如下: (单位：V)
根据T与6σ的相对大小可以得到下图三 种情况.Cpk值比较大,表明加工质量越好, 质量越稳定,但这时对设备操作人员的要求 也.越高,加工成本越大,所以对Cpk的选择 应根据技朮与经济的综合分析来决定.
(图二)
Cpk>1 Tl Tu Tl
(图三)
Cpk=1 Tu Tl
(图四)
Cpk<1 Tu
=MIN{(UCL— AVG)/(3¡ ¯ SIGMA), Cpk(UCL ,LCL) (AVG-LCL)/(3¡¯ SIGMA)} 5.0738
Cpk训练教材
实例讲解Cpk之制作.
例： 下面就举一个我们 ADAPTER 机种PA-1900-05D 求输出电
压(DC OUTPUT VOLTAGE
Cpk 的例子.已知其机台输出电压条件19.5V/4.51A ,要Cpk≧1.5. 输 出电压的上限UCL=20.6V, 下限值LCL=18.9V.收集50组数据如下: (单位：V)
根据T与6σ的相对大小可以得到下图三 种情况.Cpk值比较大,表明加工质量越好, 质量越稳定,但这时对设备操作人员的要求 也.越高,加工成本越大,所以对Cpk的选择 应根据技朮与经济的综合分析来决定.
(图二)
Cpk>1 Tl Tu Tl
(图三)
Cpk=1 Tu Tl
(图四)
Cpk<1 Tu
CPK培训资料2
四.Cpk制程統計的適用範圍.
適用于對產品的可調項目進行管控.要求如下: 1.參數可調 2.參數有上限與下限 3.參數有最佳值
2
五.相關名詞定義.
5.1 單邊規格 : 單邊規格為不對稱規格,即只有上限與中心值或下限與中心值. 中心值即為上限或下限.
5.2 雙邊規格 : 雙邊規格為對稱規格.即有上下限與中心值,而上下限與中心值 此時的對稱,此時數據越靠近中心值越好.
算出樣本的標準差δx,套入公式:
δx =
(X1-X)2+(X2-X)2+… …+(Xn-X)2
n
(275-280.2)2+(267-280.2)2+… … +(278-280.2)2
=
10
再套入樣本群體的標準差公式,即:
δ=δx *
n n-1
= 7.36 *
**
10 = 7.758
10-1
因WBx規格為281+15(即下限LSL為266,上限USL為296).故規格公差
B
12.5%<|Ca|<25% 有必要盡可能將其改進為A級
C
25%<|Ca|<50% 作業員可能看錯規格不按作業標準操作或檢討規格及作業標準.
D
50%<|Ca|
應采取緊急措施,全面檢討所有可能影響之因素,必要時得停止生產.
(3)Ca等級之解說: 從計算公式中可看出我們是設定規格中心值與規格之上限或下限的差距為100%,然後以 樣本(實績)中心值離開規格中心的遠近為評定標準,如下圖所示:
USL
上圖中A為最佳狀
均值必須加以控
(3)6δ>USL - LS
18
七.Ca,Cp,Cpk與不良率換算.
適用于對產品的可調項目進行管控.要求如下: 1.參數可調 2.參數有上限與下限 3.參數有最佳值
2
五.相關名詞定義.
5.1 單邊規格 : 單邊規格為不對稱規格,即只有上限與中心值或下限與中心值. 中心值即為上限或下限.
5.2 雙邊規格 : 雙邊規格為對稱規格.即有上下限與中心值,而上下限與中心值 此時的對稱,此時數據越靠近中心值越好.
算出樣本的標準差δx,套入公式:
δx =
(X1-X)2+(X2-X)2+… …+(Xn-X)2
n
(275-280.2)2+(267-280.2)2+… … +(278-280.2)2
=
10
再套入樣本群體的標準差公式,即:
δ=δx *
n n-1
= 7.36 *
**
10 = 7.758
10-1
因WBx規格為281+15(即下限LSL為266,上限USL為296).故規格公差
B
12.5%<|Ca|<25% 有必要盡可能將其改進為A級
C
25%<|Ca|<50% 作業員可能看錯規格不按作業標準操作或檢討規格及作業標準.
D
50%<|Ca|
應采取緊急措施,全面檢討所有可能影響之因素,必要時得停止生產.
(3)Ca等級之解說: 從計算公式中可看出我們是設定規格中心值與規格之上限或下限的差距為100%,然後以 樣本(實績)中心值離開規格中心的遠近為評定標準,如下圖所示:
USL
上圖中A為最佳狀
均值必須加以控
(3)6δ>USL - LS
18
七.Ca,Cp,Cpk與不良率換算.
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和一致性。
关键参数监控
重点监控影响产品质量和过程能力 的关键参数，如设备精度、原材料 质量、工艺参数等。
实时监测与记录
采用实时监测技术，对生产过程中 的各项数据进行实时采集、记录和 分析，确保数据的准确性和完整性 。
CPK持续改进
01
02
03
识别改进机会
通过对CPK数据的分析， 识别生产过程中存在的问 题和改进机会，制定相应 的改进措施。
通过改进生产过程，降低产品 不合格率，提高产品质量。
优化生产流程
识别生产过程中的瓶颈和问题 ，优化流程，提高生产效率。
降低成本
通过减少浪费和优化资源利用 ，降低生产成本。
提高员工技能
培训员工掌握CPK分析方法， 提高员工解决问题的能力。
CPK改进方法
CPK数据分析
收集生产过程中的数据，进行CPK计算和分 析，识别问题点。
CPK培训资料
汇报人： 2023-12-23
目录
• CPK基础介绍 • CPK分析 • CPK改进 • CPK监控与持续改进 • 总结与展望
01
CPK基础介绍
CPK定义
CPK定义
CPK是过程能力指数，用于评估生产过程中产品质量的一致性和波动性。它反 映了生产过程中产品质量满足规格要求的程度。
CPK计算方法
Excel
使用Excel的统计函数和 图表功能进行CPK计算
和可视化展示。
Minitab
专业的统计软件，可以 进行CPK计算、绘图和
数据分析。
JMP
用于统计分析、数据可 视化和过程控制的软件
。
其他定制工具
根据特定行业和企业的 需求，可以开发定制的
CPK分析工具。
关键参数监控
重点监控影响产品质量和过程能力 的关键参数，如设备精度、原材料 质量、工艺参数等。
实时监测与记录
采用实时监测技术，对生产过程中 的各项数据进行实时采集、记录和 分析，确保数据的准确性和完整性 。
CPK持续改进
01
02
03
识别改进机会
通过对CPK数据的分析， 识别生产过程中存在的问 题和改进机会，制定相应 的改进措施。
通过改进生产过程，降低产品 不合格率，提高产品质量。
优化生产流程
识别生产过程中的瓶颈和问题 ，优化流程，提高生产效率。
降低成本
通过减少浪费和优化资源利用 ，降低生产成本。
提高员工技能
培训员工掌握CPK分析方法， 提高员工解决问题的能力。
CPK改进方法
CPK数据分析
收集生产过程中的数据，进行CPK计算和分 析，识别问题点。
CPK培训资料
汇报人： 2023-12-23
目录
• CPK基础介绍 • CPK分析 • CPK改进 • CPK监控与持续改进 • 总结与展望
01
CPK基础介绍
CPK定义
CPK定义
CPK是过程能力指数，用于评估生产过程中产品质量的一致性和波动性。它反 映了生产过程中产品质量满足规格要求的程度。
CPK计算方法
Excel
使用Excel的统计函数和 图表功能进行CPK计算
和可视化展示。
Minitab
专业的统计软件，可以 进行CPK计算、绘图和
数据分析。
JMP
用于统计分析、数据可 视化和过程控制的软件
。
其他定制工具
根据特定行业和企业的 需求，可以开发定制的
CPK分析工具。
CPK应用培训资料
使用公式计算CPK，即 Cpk = (USL - LSL) / 2σ， 其中σ为过程的标准差。
分析过程能力
根据计算出的CPK值，评 估过程能力是否满足要求。
CPK分析结果解读
结果解读
根据CPK值的大小，判断过程能力是 否充足。一般来说，CPK值大于1.33 表示过程能力良好，而CPK值小于 1.33则表示过程能力不足。
集成化
CPK应用将与企业的其他管理系统进行集成，实现数据共享和协同 工作，提高企业的整体运营效率。
定制化
针对不同行业和企业的需求，CPK应用将更加定制化，提供更加贴 合企业实际需求的解决方案。
提高CPK应用效果的建议
加强培训和意识提升
01
通过培训和宣传，提高员工对CPK应用的认知和重视程度，促
进其在日常工作中的积极应用。
改进措施
针对CPK值偏低的情况，分析原因并 采取相应的改进措施，如调整工艺参 数、优化设备配置等，以提高过程能 力。
03 CPK应用实例
案例一：生产过程控制
总结词
通过实时监测和数据分析，优化生产过程，提高产品质量和 生产效率。
详细描述
CPK在生产过程控制中的应用，主要是通过实时监测生产过 程中的各种参数，如温度、压力、流量等，收集数据并进行 分析，找出生产过程中的瓶颈和问题，优化生产流程，提高 产品质量和生产效率。
案例二：质量控制计划
总结词
制定和实施质量控制计划，确保产品符合质量标准和客户要求。
详细描述
在质量控制计划中，CPK可以用于确定关键控制点、设定控制限和行动水平，以 及监控和评估质量数据的分布情况。通过这些措施，可以确保产品在整个生产过 程中都符合质量标准和客户要求，减少不合格品的产生。
分析过程能力
根据计算出的CPK值，评 估过程能力是否满足要求。
CPK分析结果解读
结果解读
根据CPK值的大小，判断过程能力是 否充足。一般来说，CPK值大于1.33 表示过程能力良好，而CPK值小于 1.33则表示过程能力不足。
集成化
CPK应用将与企业的其他管理系统进行集成，实现数据共享和协同 工作，提高企业的整体运营效率。
定制化
针对不同行业和企业的需求，CPK应用将更加定制化，提供更加贴 合企业实际需求的解决方案。
提高CPK应用效果的建议
加强培训和意识提升
01
通过培训和宣传，提高员工对CPK应用的认知和重视程度，促
进其在日常工作中的积极应用。
改进措施
针对CPK值偏低的情况，分析原因并 采取相应的改进措施，如调整工艺参 数、优化设备配置等，以提高过程能 力。
03 CPK应用实例
案例一：生产过程控制
总结词
通过实时监测和数据分析，优化生产过程，提高产品质量和 生产效率。
详细描述
CPK在生产过程控制中的应用，主要是通过实时监测生产过 程中的各种参数，如温度、压力、流量等，收集数据并进行 分析，找出生产过程中的瓶颈和问题，优化生产流程，提高 产品质量和生产效率。
案例二：质量控制计划
总结词
制定和实施质量控制计划，确保产品符合质量标准和客户要求。
详细描述
在质量控制计划中，CPK可以用于确定关键控制点、设定控制限和行动水平，以 及监控和评估质量数据的分布情况。通过这些措施，可以确保产品在整个生产过 程中都符合质量标准和客户要求，减少不合格品的产生。
CPK培训资料
案例三：cpk在供应商管理中的应用
总结词
评估供应商的质量保证能力
详细描述
通过对供应商提供的产品的CPK值进行计算和分析，可以评估供应商的质量保 证能力，帮助企业选择更加可靠的供应商，降低采购风险。
THANKS
谢谢您的观看
顺利进行。
cpk培训课程评估与改进
培训效果评估
通过考试、问卷调查等方式对 受训者的学习效果进行评估， 以便了解培训的不足之处和改
进方向。
培训反馈
收集受训者的反馈意见和建议， 对培训内容、方法等进行改进， 提高培训质量和效果。
培训计划调整
根据受训者的反馈和实际应用场景 ，对培训计划进行调整，增加或删 除某些内容，优化培训内容和方法 。
PPK计算公式：PPK=（1-（|USL-TL|/（T/2）））*100%，其中T为样本均值与规格中心 之间的距离。
CPK和PPK都是制程能力指标，但它们的侧重点略有不同。CPK更多地关注制程短期稳定 性和一致性，而PPK更多地关注制程长期稳定性和偏移量的影响。在生产过程中，通常会 同时使用这两种指标来评估制程能力水平。
02
cpk应用指南
cpk在生产中的应用
监控生产过程
通过计算CPK，可以实时监控 生产过程是否稳定，以及产品
是否满足规格要求。
识别异常
当CPK值低于1时，说明生产过程 存在异常，需要进行调查和改进 。
改进措施
根据CPK结果，可以采取针对性的 改进措施，如调整工艺参数、更换 设备等。
cpk在质量改进中的应用
。
对跟踪和反馈的数据进行分析， 寻找潜在的问题点和改进点。
cpk数据与spc的关系
CPK数据是SPC（统计过程控制）中 的重要指标之一，可以反映生产过程
CPK应用培训资料(精华)
CPK计算表格，左则为数据区域，可以根据需要任意增减
xxx有限公司
CPK
在公司里的应用
统计分析 分析管理
产品CPK工程记录
月度生产工程 CPK 管理图
xxx有限公司
学习使用品质管理软件----- Minitab
SPC原理及各种控制图（SPC） 过程能力分析（Capability Analysis） 测量系统分析（MSA） 假设检验（Hypothesis Test） 回归分析（Regression） 试验设计（DOE）
(1) 只有工序能力强的制程才可能生产出质量好、可靠性水平高的产品﹔ (2)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。
Cpk：process capability （K是偏移量），是过程能力 指数，表示过程能力满足技术标准的程度； Ppk：process performance（K同样是偏移量），指的是 长期过程性能指数。
关于Cpk与Ppk的关系，这里引用QS9000中PPAP手册中的一句话：“当可能得 到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时（至少100个个体样本），可 以在过程稳定时计算Cpk。对于输出满足规格要求且呈可预测图形的长期不稳定 过程，应该使用Ppk。” 另外业界也存在这样一种认识： “所谓PPK，是进入大批量生产前，对小批生产的能力评价，一般要求≥1.67； 而CPK，是进入大批量生产后，为保证批量生产下的产品的品质状况不至于下降， 且为保证与小批生产具有同样的控制能力，所进行的生产能力的评价，一般要求 ≥1.33；一般来说，CPK需要借助PPK的控制界限来作控制。… …
(1) Ca =
% =
xxx有P定义及公式
CP定义：制程精密度。 在衡量「规格公差宽度」与「制程变异宽度」之比例。
CPK培训知识
图例:下面是四家厂商出货质量特性
Y
LSL M USL M
Y
M
Y
图三
M
Y
图一
图二
图四
Y:质量特性
M:目标值
假定四个厂均在规格要求相同的情况下生产同一种产品 结果如图所示:
作为一个消费者.您要选哪一家呢?
常态分布
根据统计理论,只要抽取的样本数大于30(n≧30)其抽样分布就会 接近常态分布.
99.73%
31.7*10-2 4.55*10-2 2.70*10-3 63.3*10-6=63.3ppm 0.573*10-6=0.573ppm 0.002*10-6=2ppb
均值偏移1.5σ 1.5 情形的不合格 率(单位为ppm)
697670 308770 66807 6210 233 3.4
Cpk使用例
Cpk&Ppk
Cpk—Capability process index 制程能力指数 Ppk—Preliminary process index 初期制程能力
第一种说法/理论： ppk代表初期制程能力，应用于试产阶段和制程不稳定的情况下。数据为全部数 据，但在标准上比cpk要更严一级，也就是要求cpk>1.33，则要求 ppk>1.67。 第二种说法/理论： 也就是6sigma理论中，cpk代表短期制程能力（某一小段时间内的制程能力，连 续的数据）ppk代表长期制程能力（一个长时间，如一年，或者所有的，全部 的，也可以是间断的数据）。他们的计算公式是相同的，唯一的不同是标准偏差 σ的计算方法不同。ppk的标准偏差σ(长期)=stdev()（也就是常规算法， stdev是excel中算标准偏差的公式） cpk的标准偏差σ(短期）=R平均值/d2 (R-bar算法） 或 σ(短期）=S平均值 /c4(S-bar算法）, d2,c4是修偏系数他们与分组n有关，可查表(计算短期的标准 偏差需要分组n最小=2, 计算长期标准偏差时，将长期收集的所有数据看成为一 个样本)。当数据越接近正态分布时ppk与cpk的的差别越小，也就是短期对长期 越有代表性。
Y
LSL M USL M
Y
M
Y
图三
M
Y
图一
图二
图四
Y:质量特性
M:目标值
假定四个厂均在规格要求相同的情况下生产同一种产品 结果如图所示:
作为一个消费者.您要选哪一家呢?
常态分布
根据统计理论,只要抽取的样本数大于30(n≧30)其抽样分布就会 接近常态分布.
99.73%
31.7*10-2 4.55*10-2 2.70*10-3 63.3*10-6=63.3ppm 0.573*10-6=0.573ppm 0.002*10-6=2ppb
均值偏移1.5σ 1.5 情形的不合格 率(单位为ppm)
697670 308770 66807 6210 233 3.4
Cpk使用例
Cpk&Ppk
Cpk—Capability process index 制程能力指数 Ppk—Preliminary process index 初期制程能力
第一种说法/理论： ppk代表初期制程能力，应用于试产阶段和制程不稳定的情况下。数据为全部数 据，但在标准上比cpk要更严一级，也就是要求cpk>1.33，则要求 ppk>1.67。 第二种说法/理论： 也就是6sigma理论中，cpk代表短期制程能力（某一小段时间内的制程能力，连 续的数据）ppk代表长期制程能力（一个长时间，如一年，或者所有的，全部 的，也可以是间断的数据）。他们的计算公式是相同的，唯一的不同是标准偏差 σ的计算方法不同。ppk的标准偏差σ(长期)=stdev()（也就是常规算法， stdev是excel中算标准偏差的公式） cpk的标准偏差σ(短期）=R平均值/d2 (R-bar算法） 或 σ(短期）=S平均值 /c4(S-bar算法）, d2,c4是修偏系数他们与分组n有关，可查表(计算短期的标准 偏差需要分组n最小=2, 计算长期标准偏差时，将长期收集的所有数据看成为一 个样本)。当数据越接近正态分布时ppk与cpk的的差别越小，也就是短期对长期 越有代表性。
CPK培训资料
• 总结词：评估供应商的质量保证能力 • 详细描述：通过对供应商提供的产品的CPK值进行计算和分析，可以评估供应商的质
量保证能力，帮助企业选择更加可靠的供应商，降低采购风险。
THANKS
谢谢您的观看
2
对收集的数据进行清洗、整理、分析和筛选， 以保证数据的质量和有效性。
3
对收集的数据进行分析，识别出潜在的质量问 题，并确定CPK的薄弱环节。
cpk数据跟踪与反馈
01
对CPK数据进行实时跟踪和监控，以确保产品质量稳定。
02
对CPK数据进行定期分析，识别出潜在的质量问题，并及时向
相关部门进行反馈。
提供有效的沟通渠道，使生产部门能够及时了解CPK数据的变
，及时发现异常并采取相应措施，有助于提高产品质量和生产效率。
案例二：cpk在质量改进中的应用
• 总结词：识别关键过程能力不足的环节 • 详细描述：通过对整个生产或服务过程的CPK值进行计算和分析，可以发现关键过程
能力不足的环节，为质量改进提供科学依据，提高整体质量水平。
案例三：cpk在供应商管理中的应用
03
化趋势，以便采取相应的措施。
cpk数据与spc的关系
1
CPK数据是SPC（统计过程控制）的基础，为 SPC提供了数据支持。
2
通过分析CPK数据，可以确定产品的关键参数 和性能指标是否符合要求。
3
CPK数据与SPC的结合应用，可以更加有效地控 制生产过程，提高产品质量和生产效率。
04
cpk培训计划
cpk培训目标与计划
培训目标
使员工了解和掌握cpk控制过程，并能熟练应用cpk分析、改 进和优化制程能力。
培训计划
包括培训时间、地点、参与人员及培训内容等详细计划。
量保证能力，帮助企业选择更加可靠的供应商，降低采购风险。
THANKS
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2
对收集的数据进行清洗、整理、分析和筛选， 以保证数据的质量和有效性。
3
对收集的数据进行分析，识别出潜在的质量问 题，并确定CPK的薄弱环节。
cpk数据跟踪与反馈
01
对CPK数据进行实时跟踪和监控，以确保产品质量稳定。
02
对CPK数据进行定期分析，识别出潜在的质量问题，并及时向
相关部门进行反馈。
提供有效的沟通渠道，使生产部门能够及时了解CPK数据的变
，及时发现异常并采取相应措施，有助于提高产品质量和生产效率。
案例二：cpk在质量改进中的应用
• 总结词：识别关键过程能力不足的环节 • 详细描述：通过对整个生产或服务过程的CPK值进行计算和分析，可以发现关键过程
能力不足的环节，为质量改进提供科学依据，提高整体质量水平。
案例三：cpk在供应商管理中的应用
03
化趋势，以便采取相应的措施。
cpk数据与spc的关系
1
CPK数据是SPC（统计过程控制）的基础，为 SPC提供了数据支持。
2
通过分析CPK数据，可以确定产品的关键参数 和性能指标是否符合要求。
3
CPK数据与SPC的结合应用，可以更加有效地控 制生产过程，提高产品质量和生产效率。
04
cpk培训计划
cpk培训目标与计划
培训目标
使员工了解和掌握cpk控制过程，并能熟练应用cpk分析、改 进和优化制程能力。
培训计划
包括培训时间、地点、参与人员及培训内容等详细计划。
CPK培训资料
收集数据
收集生产过程中的数据，包括 产品检测数据、设备参数等。
分析原因
分析Cpk值低的原因，如设备 精度问题、原材料波动等。
Байду номын сангаас
监控效果
对采取的措施进行监控，确保 问题得到有效解决，Cpk值得 到提升。
04
Cpk提升策略
提升设备精度及维护保养
设备精度提升
通过调整设备关键部件、更换高性能零部件、定期进行精度校正等方法，提高设备精度水平，减少生产过程中 的波动和异常。
cpk培训资料
2023-11-07
contents
目录
• Cpk基础认知 • Cpk计算实战 • Cpk与过程控制 • Cpk提升策略 • Cpk应用案例分享 • 总结与展望
01
Cpk基础认知
Cpk定义及意义
Cpk（Concentration Process Index）定义为过程能力指数，是衡量生产过程 中产品质量和稳定性的重要指标。它反映了生产过程中产品质量的变化情况，帮 助企业评估和改进生产过程。
Cpk的意义在于它能够量化地反映生产过程中的产品质量，为企业提供了一个客 观、量化的评估工具，帮助企业发现和解决生产过程中的问题，提高产品质量和 稳定性。
Cpk计算公式及含义
Cpk的计算公式为：Cpk = (USL - LSL) / 3σ，其中USL为上限规格，LSL为下限规格，σ为标准差。
Cpk的含义是，它表示生产过程中实际分布中心与规格中心的一致程度。当Cpk越接近1时，表示生产 过程中的实际分布中心与规格中心越接近，产品质量越稳定；当Cpk越小，表示实际分布中心与规格 中心偏离越大，产品质量越不稳定。
提高产品质量
过程控制能够监测和调整生产过程中的各 种参数，确保产品质量达到预期水平。