过程能力控制

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过程能力分析与质量控制

01
03
Ppf（Performance of Process and Fixture）：表示工艺和夹具的组合性能，即工艺和夹具共同作用下
在无缺陷或偏离规格的情况下运行的能力。
04
Ppm（Performance of Process Measure）：表示测量过程的性能，即测量系统在无缺陷或偏离规格的情况下运行的能力。
定义内容应用优势
测量系统分析是对测量设备或测量过程进行评估和改进的一种技术方法。
包括测量设备的准确性、重复性、再现性等方面的评估，以及测量过程的稳定性、线性、量程等方面的测试。
用于确保测量系统的准确性和可靠性，保证产品质量和生产效率。
能够识别测量系统的问题和改进方向，提高测量数据的准确性和可靠性。
其他过程能力指标
01
Cpl
表示下限过程能力，即过程加工质量满足技术标准的下限能力。
Ca
表示实际过程能力，即实际加工过程中过程能力的分布范围。
03
02
Cpu
表示上限过程能力，即过程加工质量满足技术标准的上限能力。
Cb
表示公差范围的过程能力，即公差范围内过程能力的分布范围。
04
过程能力指标的应用
确定优先级
根据问题的重要性和紧迫性，确定改进目标的优先级。
制定目标计划
制定实现目标的计划，包括时间表、责任人、资源需求等。
制定改进计划
评估方案可行性
评估方案的可行性，确保方案具有可实施性和可操作性。
制定改进方案
根据问题区域和改进目标，制定具体的改进方案。
制定实施计划
制定详细的实施计划，包括实施步骤、时间安排、资源分配等。
Pp（Performance of Process）：表示过程性能，即过程在无缺陷或偏离规格的情况下运行的能力。

控制图与过程能力

控制图与过程能力控制图与过程能力控制图是一种统计工具，用于检测过程是否稳定，并通过监控过程中的变异性来实现过程的稳定控制。

过程能力则用来评估过程的稳定性及其是否满足规定的要求。

在质量管理中，控制图和过程能力是常用的管理工具，可以帮助企业分析和改进生产过程，提高产品质量。

首先，控制图是由过程数据统计而得出的，其核心思想是通过收集并分析过程数据，判断过程是否处于可控状态，从而及时发现问题，采取相应的纠正措施。

控制图通常由中心线、控制限和数据点构成。

中心线表示过程数据的平均值，控制限则表示过程数据的变异性，通常分为控制上限和控制下限。

数据点则是通过统计过程数据得出的。

控制图可分为平均控制图和范围控制图两种。

平均控制图主要用于分析过程的平均水平是否稳定，常用的平均控制图有均值图和移动平均图。

均值图通过比较样本平均值与中心线的差异来判断过程的稳定性；移动平均图则将样本平均数按照一定的周期进行平均，从而降低随机变异的影响。

范围控制图主要用于分析过程的变异性是否稳定，常用的范围控制图有范围图和标准差图。

范围图通过比较样本范围与控制限的差异来判断过程的稳定性；标准差图则是将样本标准差按照一定的周期进行计算，从而判断过程的稳定性。

控制图的构建需要确定样本的大小和采样间隔，样本的大小一般取决于过程的稳定性和潜在的变异性，采样间隔则取决于对过程的监控程度。

通过不断地收集和分析过程数据，可以根据实际情况进行调整和改进。

过程能力则是对过程进行综合评价的指标，用于衡量过程的稳定性和能够满足规定要求的能力。

过程能力通常由过程能力指数（Cp）和过程能力指数偏差（Cpk）来表示。

Cp表示过程的能力指数，计算公式为 Cp = (USL-LSL)/(6σ)，其中USL和LSL分别为规定的上限和下限，σ为过程的标准差。

Cpk表示过程能力指数偏差，表示过程确保产品能够满足要求的能力。

过程能力的评估通常需要先确定经验指标和相关标准。

常用的经验指标有6σ、4σ和3σ，表示过程的准确性和精度。

第六章控制图、过程能力和直方图

在工序控制中需要了解的三个方面，都能在控制图上得到。 (1) 在连续的生产监控中，有无变化的征兆； (2) 有无急剧的变化； (3) 有无越出控制范围的异常值。
－－控制图的作用：
在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。
1.864
1.816
1.777
E2
2.660
1.772
1.457
1.290
1.134
1.109
1.054
1.010
0.975
m3A2
1.880
1.187
0.796
0.691
0.549
0.509
0.430
0.410
0.360
D3
－
－
－
－
－
0.076
0.136
0.184
0.223
d2
1.128
1.693
P
－
n －
（1－）
Pn
－
Pn
－
3
u
－
3
n
u
－
＋
u
－
3
n
u -
c
－
3
c —
c
－
3
c ＋
控制系数选用表
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A2
1.880
1.023
0.729
0.577
0.483

过程能力控制

191
ppk
Ppk 的计算公式和cpk的一样，只是ó 值不一样
201
Ppk和Cpk的联合应用
一般情况下，ppk ≤cpk，但如果ppk远远小于cpk时，说明实际的过程能力低于固有的能力，过程没有达到稳态，过程中异常坏的特殊因素，应该马上寻找原因，加以消除，把过程绩效指数提高到过程能力指数的水平。当ppk远远大于cpk时，说明实际的过程能力高于过程的固有能力，说明有异常好的特殊因素存在。应该将这种异常好的特殊因素找到，并将它纳入作业指导书，以大幅度提高过程能力指数
131
制程能力指数CpK ：
CpK
1.33≤CpK 1.00≤CpK＜1.33 0.67≤CpK＜1.00 CpK ＜0.67
偏离度K（%）
︱K︱≤12.5 12.5＜︱K︱≤25 25＜︱K︱≤50 50＜︱K︱
建议的措施
不必调整密切关注，必要时采取措施应予以调整采取纠正措施或停止生产
31
3、过程能力的作用：

1）掌握生产过程中的质量水平，预防不合格品的产生； 2）为制定标准、进行质量分析提供依据。
41
4、过程能力的用途：

1）向领导汇报质量情况； 2）在QC小组活动中用于课题选择、现状调查、原因分析等。
51
二、过程能力应用的程序

141
制程能力指数CpK ：单边规格
没有规格下限：Cp=CpU=CpK 没有规格上限：Cp=CpL=CpK
151Leabharlann 过程绩效（process performance）: 定义：是从过程总波动的角度反应过程的实际加工能力，此时不需要考虑过程是否受控，也不要求过程输出的质量特性一定要服从某个正态分布。如果说过程能力反映的是过程的固有属性，那么过程绩效反映的就是过程的实际属性。过程绩效是过程的总变差O的6倍，即pp=6o. O通常用所有测量值计算出来的标准差s来估计。

统计过程控制（SPC）之过程控制过程能力过程性能和过程指数

统计过程控制（SPC）之过程控制过程能⼒过程性能和过程指数
统计过程控制（SPC）之过程控制/过程能⼒/过程性能和过程指数定义/说明/要求/⽬的：
能⼒是指：⼀个稳定过程中固有变差的总范围。

过程控制是指：分析某⼀过程或其输出，以便采取适当的措施来达到⼀种统计受控的状态，这种控制是对过程进⾏的控制，⽽不是事后的⾏为。

过程能⼒是指：⼀个稳定过程固有的变差的总范围，⼀般为过程固有变差的6?σ范围；对于计量型σ，对于计数型数据，通常为不合格品或不合格的平均⽐例或⽐率。

数据，其被定义为6?
c
过程能⼒指数是指：过程能⼒满⾜产品质量标准要求（规格范围等）的程度。

分布是指：描述具有稳定系统变差的⼀种输出⽅式，其中单个值是不可预测的，但⼀组单值就可形成⼀种图形，并可⽤位置、分布宽度和形状这些术语来描述。

过程控制系统的⽬的是对过程当前和将来的状态作出预测，以便对影响过程的措施做出经济合理的决定。

采⽤的总体标准差的估计⽅法的不同导致过程能⼒和过程性能之间的不同。

理解过程控制/过程能⼒/过程性能和过程指数才能最终⽐较“过程的声⾳”和“顾客的声⾳”。

检查表：。

013 过程控制和过程能力

统计量计算
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 导板铆钉的硬度 64.09 64.25 63.28 64.23 64.5 64 63.43 63.49 64.53 64.47 63.31 63.12
平均值X-Bar：12个数值的和除以个数12，结果等于63.89 极差R：最大值减最小值，64.5363.12=1.41
偏差的影响
合格的中导齿和合格的铆钉到装配却不能顺利生产
合格的链条和合格的导板，客户可能无法正常使用
常见偏差预防—讨论
人与人之间的偏差
• 培训、标准化文件
不同设备参数的偏差
• 测试选择最佳参数 • 监控过程参数波动
原材料差异造成的偏差
• 检验材料 • 针对性调整过程参数
不同的操作方法
关键制造过程或关键制造过程(CMPs) 关键过程控制变量
规格和目标值
满足规格
—最低质量
目标值 —高质量
高质量的关键是减少与目标值的偏差
目标值
注意：始终确保特性至少满足技术规格是最低的要求
为什么要减少偏差
最终客户需要一致性内部客户（下道工序）需要稳定性才能更好的生产 • 装配机希望一致的零件才能下料顺畅 • 热处理希望稳定的材料结构和硬度，才能保持硬度均匀 • 刀头磨床需要成型稳定，才能保持一致的研磨角度……
Cp > 1.0 Cpk < 1.0
LSL
USL
过程没有能力
能力不足—过程均值和分布均未达到要求，需要调查分析原因，寻找改善方法
Cp < 1.0
Cpk < 1.0
LSL
USL
标准差S：
(x-X) n-1

质量控制中的过程能力与稳定性分析

随着市场竞争的加剧，企业对于产品质量的关注度不断提升，过程能力与稳定性分析在质量控制中的作用也日益凸显。
过程能力与稳定性的重要性
过程能力与稳定性直接影响到产品的质量和生产效率，是企业在激烈市场竞争中获得优势的关键因素。
通过对过程能力与稳定性的分析，企业可以识别生产过程中的瓶颈和问题，采取有效的改进措施，提高产品质量和降低生产成本。
05
提升过程能力与稳定性的方法
优化工艺参数
总结词
通过调整工艺参数，可以改善产品的一致性和稳定性，从而提高过程能力。
VS
详细描述
工艺参数是影响产品质量和稳定性的关键因素。通过对工艺参数进行优化，如温度、压力、时间、物料比例等，可以找到最佳的工艺条件，使生产过程更加稳定，产品质量更加可靠。
案例三
总结词
该电子产品企业通过集成SPC与六西格玛管理方法，实现了过程能力与稳定性的协同优化，提高了产品质量和市场竞争力。
详细描述
该企业面临生产过程不稳定、产品故障率高的问题。为了解决这些问题，企业采用了集成SPC与六西格玛管理的方法。通过数据收集、分析和监控，企业识别了关键质量特性（CTQ）和控制图，并确定了关键质量影响因素。然后，运用六西格玛方法进行问题分析和改进，制定并实施了相应的改进措施。改进后的生产过程表现出更高的过程能力和稳定性，产品故障率显著降低，从而提高了客户满意度和市场竞争力。
详细描述
该企业在食品加工过程中面临产品质量不稳定的问题。为了解决这一问题，企业首先对生产工艺进行了改进，引入了先进的加工设备和工艺控制方法。同时，加强了质量管理体系的建立和实施，确保从原材料采购到产品出厂的每个环节都得到有效控制。通过这些措施，企业成功提高了产品质量的稳定性，减少了不合格品率。

质量控制中的过程能力分析

质量控制中的过程能力分析过程能力分析在质量控制中扮演着至关重要的角色。

通过对过程能力的分析，企业可以评估生产过程的稳定性和可靠性，进而制定相应的质量控制措施，提高产品质量和生产效率。

本文将从过程能力分析的概念、方法以及在质量控制中的应用等方面进行论述。

一、过程能力分析的概念过程能力分析是指通过对生产过程中的关键特性进行统计分析和评估，从而确定该过程是否满足要求的能力。

这种能力包括两个方面，即过程稳定性和过程的能力水平。

过程稳定性衡量的是生产过程的一致性和可重复性；过程的能力水平则反映了生产过程能够按照规定的要求进行生产的能力。

二、过程能力分析的方法1. 数据收集：收集生产过程中的数据，通常是指关键特性的测量数据。

这些数据可以通过抽样、测量或记录得到。

2. 统计分析：通过对收集的数据进行统计分析，计算出关键特性的各种统计指标。

常用的统计指标有平均值、标准差、极差等。

3. 过程能力指标计算：根据统计指标，可以计算出一系列过程能力指标，如过程能力指数(Cp)、过程能力指数带偏差(Cpk)等。

这些指标可以客观地评估生产过程的稳定性和能力水平。

4. 结果判定：根据过程能力指标的计算结果，可以进行结果的判定。

比如，当Cp和Cpk值大于1时，说明产品在规格要求范围内的可能性较高，表明该过程具有较好的能力水平。

三、过程能力分析在质量控制中的应用1. 检验工具的选择：通过过程能力分析，企业可以评估生产过程的能力水平，进而选择适合的检验工具和方法。

比如，在过程能力较强的情况下，可以采取抽样检验的方式；而在过程能力较弱的情况下，可以采用100%检验的方式。

2. 不良品处理：过程能力分析可以帮助企业准确判断生产过程中的故障和问题。

当过程能力较强时，不良品通常是由于随机误差引起的；而当过程能力较弱时，则可能存在系统性问题，需要及时调整和改进生产过程。

3. 过程优化：通过对过程能力的分析，企业可以确定生产过程中存在的瓶颈和问题所在。

质量控制的过程能力分析

质量控制的过程能力分析质量控制是企业在生产过程中确保产品或服务符合既定标准和客户需求的一系列活动。

为了提高产品质量和生产效率，企业需要进行过程能力分析，以评估生产过程中的稳定性和一致性，并及时采取控制措施。

一、什么是过程能力分析过程能力分析是通过统计方法对生产过程进行全面评估，以量化生产过程的能力和稳定性。

它可以帮助企业确定生产过程是否稳定、一致，并且是否满足产品质量要求。

通过过程能力分析，企业可以发现潜在的问题，以及改进和控制的机会。

过程能力分析的关键指标包括过程能力指数（CP）和过程能力指数的指定（CPK）。

过程能力指数表示生产过程的能力和稳定性，一般要求大于1.33才能被认为是合格的。

而过程能力指数的指定则进一步考虑了过程的中心位置和离散程度，综合评估了生产过程的能力。

二、过程能力分析的步骤过程能力分析通常包括以下步骤：1. 确定关键过程特性：首先，企业需要确定需要进行能力分析的关键过程特性。

这些特性可以是产品的物理特性、技术指标或者其他重要的质量要求。

2. 收集数据：接下来，企业需要收集与关键过程特性相关的数据。

这些数据应该来自真实的生产环境，并且应该具有一定的代表性。

3. 统计分析：企业可以使用统计方法对收集到的数据进行分析。

常用的方法包括计算均值、标准差、离散程度等。

4. 计算过程能力指数：根据分析得到的数据，企业可以计算过程能力指数（CP）和过程能力指数的指定（CPK）。

5. 结果判断：最后，根据过程能力指数的计算结果，判断生产过程的能力和稳定性。

如果CP和CPK值都大于1.33，说明生产过程具有足够的能力满足产品质量要求。

否则，企业需要进一步分析原因，并采取相应的控制措施。

三、过程能力分析的应用过程能力分析可以帮助企业实现持续改进和质量控制。

通过分析过程能力，企业可以找到生产过程中的问题和瓶颈，并采取相应的控制和改进措施。

1. 提高生产效率：通过过程能力分析，企业可以确定生产过程是否稳定和一致。

5 过程控制与过程能力

被关注的质量特性是产品的合格与不合格如灯泡的亮与不亮罐头的漏气与不漏气等等现场使用的测量装置是计数型的量具如止通规或者是使用自动分选装置筛选出不合格品的情况如香烟的自动生产线等等p控制图的基础是二项分布不合格品率控制图鸿达电子公司生产现场目前对于产成品的控制措施是质检员每天定时在生产线上抽取一定数量的产品进行检测抽取的数量视当时的产量而定当不合格品超过一定比例时质检员会向质保部长和车间主任汇报以采取措施
• 假定为了控制螺丝的质量，每隔一个小时随机抽取1个车假定为了控制螺丝的质量，每隔一个小时随机抽取1 好的螺丝，测量其直径，将结果描点画图如下(共取了4 好的螺丝，测量其直径，将结果描点画图如下(共取了4个螺丝）：螺丝）：
直径
３σ 均值３σ
为什么会出现超出的现象呢？超出的现象呢？可能的原因：可能的原因：过程正常， A：过程正常，点出限的概率为1‰左右； 1‰左右的概率为1‰左右； B：车刀磨损，点出限车刀磨损，的概率是1‰的几十倍的概率是1‰的几十倍 1‰ 甚至是几百倍。甚至是几百倍。您更相信那种原因？您更相信那种原因？
变异是产品和过程的固有特性过程和产品的变异是有统计规律性的
变异的分类及质量管理对策变异分类
随机变异／普通原因随机变异／异常变异／特殊原因异常变异／
对策
运用质量改进技术降低再降低
运用 SPC控制控制技术及时发现并纠正
常用的质量管理工具，包括直方图，鱼刺图，散布图，常用的质量管理工具，包括直方图，鱼刺图，散布图，抽样等等都是对“过去”情况的分析和解释。抽样等等都是对“过去”情况的分析和解释。
普通原因：普通原因：
• • • • • • • 打字过程中手的动作的变化；打字过程中手的动作的变化；打字过程中的心理变化；打字过程中的心理变化；被录入文字的变化；被录入文字的变化；某个时间突然身体不适；某个时间突然身体不适；环境温度的突然变化；环境温度的突然变化；某个时间稍事休息或喝水；某个时间稍事休息或喝水；在某个时间间断打字如接电话，在某个时间间断打字如接电话，复印文件等

SPC_过程能力控制

思考题：本公司的过程特性
• 质量数据：直通率，FOR，LRR（批拒收率），DR（不良率），不良品数，单项不良品数，不良数，电流/电压值，尺寸，称重
• 制程参数：锡膏厚度，炉温（Peak温度、熔点以上保持时间），车间温、湿度，电批扭力，气压值，烙铁温度
• 生产数据：单位产量， Cycle Time（标准工时），耗料率/抛料率（报废率），结单率
特殊变异 (Special Variation) • 过程还不够稳定 • 需全检以保证质量
局部措施（Local Action） • 可改进约15%的制程问题 • 多由现场工作人员制定实施 • 一般成本较低
此过程变异在统计控制状态下, 其产品特性的分布有固定的分布, 即: 位置、分布、形狀。
受控 vs. 失控
二、测量变差相对较小（测量系统的能力保证）。
f(x)
68.27%
x
-1 µ +1
Normal Distribution
正
f(x)
态
分
95.45%
布
x
-2 µ +2
f(x)
-3
99.73%
x
µ
+3
正态分布
68.27%
0.135%
95.45% 99.73%
0.135%
-3σ -2σ -1σ μ
+1σ +2σ +3σ
i1
n
样本方差
样本标准差
n
2
(xi x)
S 2 i1
n 1
n
(xi x)2
S i1 n 1
为什么用样本估计总体的方差时，分母的n必须改为(n-1) ？
自由度（DF, Degree of Freedom）：指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数称为该统计量的自由度。

SPC过程能力控制

SPC过程能力控制SPC（Statistical Process Control）是一种用于监控和控制过程稳定性和一致性的方法。

它基于统计学原理，通过收集、分析和解释过程数据，帮助组织识别和消除过程中的变异。

这使得组织能够达到一贯高质量的产品或服务，并减少因过程不稳定性而造成的浪费和不良结果。

本文将详细介绍SPC的过程能力控制，包括其定义、目的、重要性和实施步骤。

首先，我们来定义SPC的过程能力控制。

过程能力控制是一种通过测量和评估过程的稳定性和一致性，以确定过程是否具备生产符合规格要求的产品或服务的能力的方法。

它包括对过程的基本统计分析、能力指数的计算、过程参数的控制和监控，并根据这些分析结果采取相应的改进措施，以确保过程始终处于可控状态。

SPC的过程能力控制有以下几个目的。

首先，它可以帮助组织确定过程的稳定性和一致性水平，以便评估过程的能力是否满足规格要求。

其次，通过控制过程的变量，可以减少过程的变异性，从而提高生产效率和质量水平。

最后，通过SPC的过程能力控制，组织可以及时发现过程中的问题和变化，并采取纠正措施，以避免不良结果的产生。

过程能力控制在组织中具有重要性。

首先，它可以帮助组织提高产品或服务的一致性和稳定性，从而实现高质量标准和客户满意度的提升。

其次，通过SPC的过程能力控制，组织可以保持过程的可靠性和可控性，进而减少产品变异和不合格品的产生，降低生产成本和废品率。

最后，通过统计分析和建立过程能力指数，组织可以更好地了解过程的特性和瓶颈，并进行更有针对性的改进和优化。

实施SPC的过程能力控制是一项系统性的工作，并涉及以下步骤。

首先，确定关键的过程参数和可测量的质量特性，以确保能够准确地评估过程能力。

其次，收集过程数据，包括样本数据和时间序列数据。

通过这些数据，可以建立过程的频率分布，分析过程的平均值和变异性，并计算过程能力指数。

然后，根据过程能力指数的分析结果，决定是否满足规格要求，并确定是否需要改进和优化。

品质控制中的过程能力分析技术

品质控制中的过程能力分析技术在现代制造业中，品质控制是确保产品质量的重要手段。

而过程能力分析技术是一种通过统计方法来评估和监控生产过程稳定性和可控性的工具。

它能帮助企业了解自身生产过程的稳定性和可靠性，从而提高产品的一致性和稳定性，进而提升客户满意度。

本文将详细介绍品质控制中的过程能力分析技术及其应用。

过程能力分析技术是一种基于数据的统计分析方法，旨在量化和评估一个生产过程的稳定性和可控性。

常用的过程能力指标包括过程能力指数（Cp）、过程能力指数改进版（Cpk）、过程能力比（Cpm）等。

通过对过程能力指标的分析，可以判断生产过程的稳定性及其与产品规格要求的一致性程度。

过程能力分析技术的具体步骤通常包括数据收集、数据分析、指标计算和评估等环节。

需要收集来自生产过程的随机抽样数据，这些数据通常表示产品的关键特性。

对数据进行统计分析，计算出过程的均值、标准差及相关指标。

根据计算出的指标值与规格上下限的关系，评估过程的稳定性和可控性。

过程能力分析技术在品质控制中具有广泛的应用。

通过过程能力分析，企业可以确保产品的一致性和稳定性。

在生产过程中，存在许多因素可能导致产品存在差异，如材料质量、机器精度、操作人员技能等。

通过过程能力分析，企业能够了解这些原因对产品质量的影响程度，并采取相应的控制措施，从而提高产品的一致性。

过程能力分析技术可以帮助企业减小过程的变异范围。

生产过程中的变异是不可避免的，但过大的变异程度会导致产品不符合规格要求，增加不合格品率。

通过过程能力分析，企业可以识别出导致过程变异的特定因素，并采取相应措施来减小变异范围，提高生产过程的稳定性和一致性。

过程能力分析技术还可以帮助企业对供应商进行评估。

在供应链管理中，供应商的质量稳定性对最终产品的质量有重要影响。

通过过程能力分析技术，企业可以对供应商的生产过程进行评估，选取稳定性高、可控性强的供应商，从而保证采购的原材料或零部件的质量可靠。

过程能力分析技术还可以帮助企业实现持续改进。

过程能力控制

一、定义在管理状态的过程上，该过程具有达成品质的能力，称为过程能力。

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。

过程能力指标(process capability indices )：过程能力指标是一些简洁之数值，用来表示过程符合产品规格之能力。

指标之值可视为过程之潜在能力，亦即当过程平均值可调到规格中心或目标值时，过程符合规格之能力。

指标之值与指标类似，但将过程平均值纳入考虑。

过程能力分析(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、过程变异性之数量化、过程变异性相对於产品规格之分析及协助降低过程内变异性。

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

二、计算过程三、意义过程能力指数的值越大，表明产品的离散程度相对于技术标准的公差范围越小，因而过程能力就越高；过程能力指数的值越小，表明产品的离散程度相对公差范围越大，因而过程能力就越低。

因此，可以从过程能力指数的数值大小来判断能力的高低。

从经济和质量两方面的要求来看，过程能力指数值并非越大越好，而应在一个适当的范围内取值。

Cp与Cpk的区别Cp：代表数据集中度。

Cpk：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。

制程能力强才可能生产出质量、可靠性高的产品。

既代表了数据的集中度，又代表了数据的准度。

应该这样讲：1）Cp和Cpk都要计算，不管过程有没有偏移。

2）Cp反映的是能够达到的过程能力的最高水平，除非进行剔除普通原因的系统措施。

3）Cpk反映实际的过程能力，提高的途径是减少偏移，往往是采取一些剔除特殊原因的局部措施即可提高Cpk值。

4）当分布中心与公差中心重合时，Cp=Cpk，而不是说工序能力指数记Cp 。

spc与过程能力管理程序

SPC与过程能力管理程序引言SPC（统计过程控制，Statistical Process Control）是一种在生产过程中使用统计方法监控和控制质量的方法。

它通过收集和分析过程中的数据来确定过程是否稳定，并在需要时采取纠正措施以保证产品质量的稳定性。

过程能力管理程序（Process Capability Management）则是一种用于评估和改进生产过程能力的方法。

在本文档中，我们将介绍SPC与过程能力管理程序的基本原理和步骤，并提供一个示例程序供参考。

SPC与过程能力管理程序的原理SPC的目标是通过控制过程的固有变异性来达到生产稳定的产品。

它的基本原理是通过收集过程数据，并应用统计工具来分析这些数据以确定过程的变异性是否在控制范围内。

过程能力管理程序则通过量化过程的能力来评估过程的稳定性和可靠性，从而帮助企业实现对生产过程的控制。

SPC与过程能力管理程序的步骤SPC与过程能力管理程序的实施通常包括以下步骤：步骤一：确定质量特性首先，需要确定要监控和控制的质量特性。

这些特性可能包括产品尺寸、材料强度、生产速度等。

根据需要，可以选择一个或多个质量特性。

步骤二：收集过程数据收集过程数据是SPC与过程能力管理程序的关键步骤。

数据的收集方式可以是手动记录或自动记录。

数据的收集频率取决于过程变异的速度和需要监控的特性。

步骤三：分析过程数据通过应用统计工具，对收集到的过程数据进行分析。

常用的统计工具包括均值、方差、极差、直方图、控制图等。

这些工具可以帮助我们确定过程的稳定性，并提供有关过程能力的信息。

步骤四：评估过程能力根据分析的结果，评估过程的能力。

常用的指标包括过程能力指数（Cp）、过程潜在能力指数（Cpk）等。

通过评估过程的能力，可以确定过程是否达到了预期的要求，并采取相应的措施进行改进。

步骤五：制定改进措施根据评估的结果，制定改进措施以提高过程能力。

这些措施可能包括改进工艺流程、优化设备设置、提高操作技能等。

统计过程控制及过程能力

39
过程控制和过程能力
3类（符合要求，不受控）
有相对较小的普通原因及特殊原因变差。如果存在特殊原因已经明确但消除具影响可能不太
经济，客户可能接受这种过程状况。
4类（不符合要求，不受控）
存在过大的普通原因及特殊原因的变差。需要进行100％检测以保障客户利益。必须采取紧急措施使过程稳定，并减小变差。
一种在第一步就可以避免生产无用的输出，从而避免浪费的更有效的方法是－－预防
SPC强调全过程的预防！
8
基本统计概念
统计学（Statistics）
收集、整理、展示、分析解释统计资料由样本（sample）推论母体群体（population）能在不确定情况下作决策是一门科学方法、决策工具

（中位数图）
计数型数据的控制图
P图（不合格品率图）
np图（不合格品数图）
c图（不合格数图）
u图（单位产品不合格数图）
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控制图的使用策划
作控制图需要按以下步骤：
计划资源评估和改进
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控制图的使用策划
要点
建立适于采取措施的环境确定过程确定待管理的特性
9.94 9.81 9.85 10.11 10.24 10.17 9.83 10.33 10.39 9.64
10.42 10.13 9.61 10.03 10.60 10.00 9.55 10.15 10.16 9.88
10.30 10.21 10.03 10.15 9.58 10.09 9.87 9.91 9.73 10.02
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过程控制和过程能力
判断一个过程是否满足规格要求：能力指数－Cpk 性能指数－Ppk

质量控制的过程能力指数

提高生产效率
优化生产过程，提高设备利用率和生产效率。
增强竞争力
持续改进有助于企业不断提高产品和服务质量，增强市场竞
争力。
05
案例分析
案例一：某制造企业的过程能力分析
总结词
通过运用过程能力指数，某制造企业成功地识别了生产过程中的瓶颈和问题，并采取有效措施进行改进。
详细描述
该企业运用Cp、Cpk等过程能力指数，对生产过程中的各个工序进行了全面的评估。通过数据分析，发现某道工序的过程能力不足，导致产品不良率上升。针对这一问题，企业采取了调整设备参数、优化工艺流程等措施，有效提高了该工序的过程能力，降低了不良品率。
优化工艺参数设置
通过实验和统计分析，优化工艺参数设置，减少生产过程中的波动和产品质量问题。
04
质量控制与过程改进
质量控制的方法与工具
统计过程控制（SPC）
利用统计方法对生产过程进行监控，通过图表和数据分析识别异常波动和潜在问题。
检验和试验
通过抽样检验和试验来验证产品是否符合规定要求。
ABCD
01
过程能力指数（Process Capability Index，CPI）是衡量过程能力的常用指标之一。
02
CPI通过计算过程能力满足产品质量要求的程度来评估过程的性能。
03
CPI的值越接近1，表示过程能力越强，产品质量越稳定。
02
过程能力指数
Cp, Cpk, Pp, Ppk 的定义与计算
制定改进措施
根据原因分析，制定针对性的改进措施，包括工艺优化、设备更新、培训等。
效果评估
对改进措施的效果进行评估，确保改进目标的实现。
持续改进的必要性

SPC过程能力控制

SPC过程能力控制SPC（Statistical Process Control）过程能力控制是一种用来评估和控制生产过程稳定性和一致性的统计方法。

它是质量管理领域一个重要的工具，可帮助企业监测生产过程并及时发现异常情况，以便采取相应的控制措施，确保产品符合规格要求并提供稳定可靠的质量。

SPC的核心思想是以统计学为基础，通过数据收集、分析和解释来判断生产过程是否稳定，并根据这些数据采取适当的控制措施。

它主要包括以下几个步骤：1.数据收集和整理：SPC需要收集产品质量数据，包括尺寸、重量、颜色等等。

这些数据需要按照一定的时间间隔进行收集，并以图表或表格的形式整理出来。

2.数据分析：收集到的数据需要经过统计分析，常用的方法包括平均值、标准差、直方图、散点图等。

通过分析数据，我们可以了解产品质量的分布情况，是否存在异常情况等。

3.控制限制计算：SPC通过计算控制限制来判断生产过程的稳定性。

控制限制是利用统计学理论计算出来的，有助于判断数据是否超出了正常变异范围。

4. 控制图绘制：控制图是SPC最常用的工具之一，它能直观地展示数据的变化趋势。

常用的控制图有X-bar图、R图、S图等。

控制图上会标出中心线、上下控制限以及警戒线，当数据点超出控制限时，表示生产过程出现异常情况，需要进行调整和改进。

5. 过程能力评估：SPC还可以评估生产过程的能力，即判断产品是否在规格要求范围内。

常用的评估指标包括Cp、Cpk等，它们可以帮助企业了解生产过程是否稳定，并且能否满足客户需求。

SPC的优势在于能够及时发现生产过程中的异常情况，并帮助企业采取相应的控制措施。

它可以减少废品和报废品的产生，提高生产效率和产品质量稳定性。

同时，SPC还可以提高员工参与质量控制的意识，增强企业的竞争力。

然而，要实施SPC过程能力控制也存在一些挑战和难点。

首先，数据的收集和整理需要耗费时间和人力成本，因此企业需要建立一套良好的数据收集和分析机制，并培养相关员工的能力。

过程控制和过程能力

过程控制和过程能力过程控制系统的目标是对影响过程的措施作出经济合理的决定。

也就是说，平衡不需控制时采取了措施（过度控制或擅自改变）和需要控制时未采取措施（控制不足）的后果。

必须前面提到的变差的两种原因——特殊原因和普通原因的关系下处理好这些风险。

（见图3）过程在统控制下运行指的是仅存在造成变差的普通原因。

这样，过程控制系统的一个作用是当出现变差的特殊原因时提供统计信号，并且当不存在特殊原因时避免错误信息。

从而对这些特殊原因采取适当的措施（或是消除它们，或是如果有用，永久地保留它们）。

讨论过程能力时，需考虑两个在一定程度上相对的概念：•过程能力由造成变差的普通原因来确定，通常代表过程本身的最佳性能（例如分布宽度最小），在处于统计控制状态下的运行过程，数据收集到后就能证明过程能力，而不考虑规范相对于过程分布的位置和/或宽度的状况如何；•然而，内外部的顾客更关注过程的输出以及与他们的要求（定义为规范）的关系如何，而不考虑过程的变差如何。

一般说来，由于受统计控制的过程服从可预测的分布，从该分布中便可以估计出符合规范的产品的比例。

只要过程保持受统计控制状态并且其中分布的位置、分布宽度及形状不变化，就可以继续生产相同分布的符合规范的产品。

对过程采取的第一个措施就是将过程定位在其目标值上。

如果过程的分布宽度是不可接受的，该策略则允许生产最小量不符合规范的产品。

通常要求用对系统采取措施从而减少产生变差的变通原因的方法来改进过程的能力（以及其输出），从而始终符合规范。

为了进一步具体了解过程能力、过程性能以及与之相关的假设，参见第2章第5节。

简言之，首先应通过检查并消除变差的特殊原因使用权过程处于受统计控制状态，那么性能是可预测的，变可评定其满足顾客期望的能力。

这是持续改进的基础。

每个过程可以根据其能力是否受控进行分类，过程可分成4类，如下表所示：控制一个可接受的过程必须是处于受控统计控制状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸的公差。