CPK(过程能力)研究报告
Cpk_与Ppk_两种过程能力指数的对比分析研究
Cpk 与Ppk 两种过程能力指数的对比分析研究1摘 要：在进行统计质量控制的时候，工序能力指数Cpk(Index of Process Capability)与过程能力指数Ppk(Index of Process Performance)是评价过程及改进方向和目标的重要指标，但在实际操作过程中，Cpk 和Ppk 容易被混淆。
本文通过两种指标的定义及计算过程的比较，分析其差异，并利用SPC(Statistical Process Control)统计过程控制软件中这两个指标的应用范围情况进行了示例说明，更为直观地显示了它们的联系与区别。
关键词：Cpk（工序能力指数）； Ppk（过程能力指数）； SPC（统计过程控制）中图分类号：O291. 引言质量管理中数理统计的理论和方法非常重要[1]。
由于每天生产产品的质量，如工件的厚度、表面粗糙度等不断变动的缘故，为了加工出厚度均匀、粗糙度一致的工件，即使对加工环境的温度、湿度，对切削时的进刀量等操作条件做出严格的规定，实际生产出来的产品质量仍然存在波动。
而且上面所列出的加工条件固定不变也是难以办到的事，这些加工条件也存在着一定程度的波动，因此工序质量在各种影响因素制约下，呈现波动特性。
统计方法能够对这些波动的状况及其相互关系进行定量分析，是监控、改进产品质量非常有用的工具。
工序与过程能力指数在质量控制中越来越频繁地使用。
近来随着生产力的高度发展，对产品质量和服务质量的要求不断提高，不合格品率越来越低，而与其对应的过程能力指数要求越来越大。
这反映了生产能力的进步、不合格品率下降、经济效益的提高。
过程能力性能指数Ppk 是在美国克莱斯勒、福特和通用这三大汽车公司制定的QS-9000标准提出的，与过程能力指数Cpk 并列，共称为量度过程的参数[2]。
Cpk 主要用于周期性的过程评价，而Ppk 则用于实时过程性能研究和初始过程能力评估。
目前我国许多企业日常计算的是Ppk，而不少人却误认为是Cpk，于是基本概念的错误带来认识上的混淆。
过程能力CPK
CP、CPK 我的教材--过程能力研究[复制链接]虫子和猪猪113主题1好友1262积分黑带初级热心77 个6SQ币12420个UID1978•加好友•发消息电梯直达1#来自山东烟台› 修改发表于 2003-7-17 08:24 |只看该作者|倒序浏览|申请精华|挣金币|招人/找工作|常见问题第五章过程能力研究进行过程能力研究是为了判定过程是否有能力满足要求,来自外部或内部客户的技术规范通常给出了这些要求。
我们控制的SW、TB、CLIPPING 等规格范围都是顾客图纸上的要求，这些要求在我们试作过程中可以通过和顾客协商进行修改。
过程性能或产品参数是由其特征值的设计要求和实际数值之间有多大差额来决定的。
1、过程能力（工序能力）过程能力是指过程的加工质量满足技术标准的能力，它衡量加工内在一致性，是稳态下的最小波动，也就是说在过程稳定的情况下，过程符合规格范围的输出能力。
而生产能力则是指加工数量方面的能力，二者不可混淆。
过程能力取决于质量因素5M1E，而和公差无关。
PROCESS CAPABILITY图1过程能力示意图当过程稳定时，产品的质量特性值有99.73%落在μ±3σ的范围内，这几乎包括了全部的产品，其中μ为质量特性值的总体平均值，σ为质量特性值的总体标准差。
故通常用6倍的标准差（6σ）表示过程能力，它的数值越小，其质量保证能力越强，但并不是6σ越小越好，必须和质量要求相适应，过小的6σ往往是不经济的，可通过对过程能力的定量分析，合理选择经济的工艺方案。
2、过程能力指数影响过程能力的诸因素综合反映在该过程产品质量的分布状况，如果将分布曲线（或直方图）与规格范围画在一起，就可以明确地表示出质量特性值的分布与规格范围之间的关系，如图5-1所示。
图2 分布曲线与规格范围关系图图2中T为规格范围。
当规格范围为T1时，质量特性值分布在规格范围特性值大致符合设计要求；当规格范围为T3时，说明质量特性值分布超出了设计要求。
过程能力研究(process capability study)
过程能力研究(process capability study)概述过程能力研究旨在分析稳定过程某一质量特性输出对其公差要求的满足程度，该研究结果以指数形式给出，这样的指数称为过程能力指数( PCI)。
过程能力指数是将过程的变异与公差相比较而得出的，虽然专家学者已经提出了为数众多的过程能力指数，但常用的仅有少数的几个。
适用场合·当过程处于统计受控时；·当过程输出服从正态分布时；·当测量过程是在多大程度上满足需求时；C p 和C pk 和P p·当较为关注极小化过程超出公差而导致的不合格情形，相对而言，并不过分强调极小化过程均值相对于目标值的偏移。
C pm 和C pmk·当较为关注极小化过程均值相对于目标值的偏移情形，相对而言，并不过分强调极小化过程超出公差而导致的不合格。
实施步骤1用控制图确定过程处于统计受控状态，如果不受控就不要再做下去。
2用正态概率图或适合的检验确定过程是否服从正态分布。
此时，若有统计软件以及统计学家的建议将会事半功倍。
如果过程不服从正态分布，不要继续往下做了，可以参考“注意事项”提及的处理办法。
3确定过程均值的估计量ˆμ，也即是控制图上的中心线：如果用X 控制图，则X ˆμ=；如果用单值控制图(X 图)，则X ˆμ=。
4确定X ˆσ，即估计过程标准差。
该标准差是有全部样本数据计算得到的总标准差。
首选方法：由方差开方计算而得：X ˆs σ==其中，m 为样本含量。
统计软件和电子计算器通常就是使用这个公式来计算X ˆσ的。
有时把它称为总体( Overall)或者长期(Long-term)标准差。
备选方法：利用控制图计算。
对于单值控制图，直接使用单值控制图计算表中的X ˆσ (图表5.27)。
对于X-R 控制图，可利用下式计算得到：X 2R d ˆσ=÷其中，d 2可以查表A.2。
此时得到的X ˆσ称为组间(Within)或者短期(Short-term)标准差。
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:非参数计算法当第一种、第二种方法无法适用，即均无法找到合适的转换方法时，还有第三种方法可供尝试，即以非参数方法为基数，不需对原始数据做任何转换，直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。
CPK过程能力分析
- 名称不同:Cpk是过程能力指数,Ppk是过程性能指数.
- 实施时机不同:Cpk一般是量产时实施,Ppk一般试生产时实施. 我们默认为稳定状态下连续抽样表征了量产的状况，所以新飞通目前 采取了在试产阶段控制Cpk的方式
12
600.4 599.6 600.0 600.8 600.4
13
599.4 599.0 598.4 599.0 599.6
14
598.8 599.2 599.6 598.6 599.8
5
6
598.8 598.8 599.8 599.2 599.4
600.0 600.2 600.2 599.6 599.0
案例-步骤4
用 ppm表示实际DATA脱离规格的程度。
案例-步骤4
只考虑工程的群内变动显示正态分布时，数据表现为 脱离规格的预想 ppm
案例-步骤4
对所有DATA的变动值来显示正态分布时， DATA表现脱离规格的预测 ppm
提高过程能力的思路
常犯的错误或常见问题
✓ 工艺过程不处于稳定状态，有异常发生时进行过程 性能分析
✓ 样本数量太少 ，不具备代表意义
✓ 有明显因为各种特殊原因导致的明显有问题的数 据，没做剔除而保留下来，影响了整体分析的结果
✓ 对计算结果的意义不了解，没有制定很好的改善 措施
回顾与讨论
过程能力分析的前提条件是什么？ CP与CPK，PP与PPK之间的区别是什么？ CPK与PPK之间的区别是什么？ CP>1.67而 CPK<1.0的时候，应该如何处理？ CP<1.0的时候，又该如何处理
过程能力指数(Cpk)在质量管理中的应用与评估
过程能力指数（Cpk）在质量管理中的应用与评估过程能力指数（Cpk）在质量管理中的应用与评估质量管理是一个企业始终追求的目标，而过程能力指数（Cpk）是一种常用于评估过程稳定性和性能的指标。
在质量管理中，Cpk可以用于检测和控制产品或服务的质量，帮助企业实现高品质的生产和服务目标。
本文将介绍Cpk的概念、计算方法以及其在质量管理中的应用和评估。
首先，让我们了解一下Cpk的概念。
Cpk是一种统计指标，用于评估过程的能力和稳定性。
它基于过程的数据，反映了过程中产品或服务产生的偏差程度。
Cpk的计算基于过程的平均值、标准差和规范上下限。
在质量管理中，Cpk用于衡量过程的能力，即过程是否能够满足规定的质量要求。
Cpk的计算方法如下：Cpk = min[(USL –μ) / 3σ, (μ –LSL) / 3σ]其中，USL表示规范的上限，LSL表示规范的下限，μ表示过程的平均值，σ表示过程的标准差。
Cpk值越大，表示过程的能力越高；Cpk值越小，表示过程的能力越低。
Cpk在质量管理中的应用主要包括以下几个方面：1. 过程能力评估：Cpk可以用于评估过程的能力和稳定性。
通过计算Cpk值，企业可以了解到过程是否能够满足规定的质量要求。
如果Cpk值较低，说明过程存在偏差较大的情况，需要进行改进和控制；如果Cpk值较高，说明过程的能力较强，可以继续保持稳定状态。
2. 品质控制：Cpk可以用于控制产品或服务的质量。
通过设定Cpk值的目标或下限，企业可以监测产品或服务的质量水平。
当Cpk值低于目标或下限时，说明产品或服务存在质量问题，需要及时采取措施进行改进和控制。
3. 过程改进：Cpk可以用于指导过程改进。
通过持续监测和分析Cpk值，企业可以找出过程中存在的问题，并采取相应的改进措施。
比如，当Cpk值较低时，可能是因为过程中存在一些不稳定的因素，需要进行变量的控制和调整；或者是因为过程中存在一些特殊因素，需要进行剔除或调整。
PCA-过程能力(CPK)分析
过程能力的应用
▪ 过程能力指数代表了过程能力的高低，过程能力指数越大表明 对应的过程能力越高。一般说来对过程能力的评价标准为：
Cpk的取值范围
级别
过程能力的评价
Cpk≥1.67 1.67＞ Cpk≥1.33 1.33＞ Cpk≥1.0 1.0＞Cpk≥0.67 0.67＞Cpk
Ⅰ
过程能力较高
Ⅱ
过程能力充分
•影响过程质量的6个因素（6M）
—人员 —设备 —材料 —方法 —测量 —环境
• 6M导致的变异有两种
—随机性变异 —系统性变异
• 如果过程仅受随机性因素的影响，那么一般情况 下,过程质量特征值服从正态分布
PCA-过程能力(CPK)分析
过程能力分析的基本概念
99.73%
±3 过程能力=B= ±3= ±3S
PCA-过程能力(CPK)分析
过程能力分析的基本概念
▪ 过程能力是指过程的一致性，显然，过程的变 异是衡量过程质量特征值的一致性的指标
▪ 过程能力指数（CPK）：指过程的加工质量满 足技术标准的程度。
▪ 两种变异: • 特定时点的本质或内在变异 • 一段时间内的变异
PCA-过程能力(CPK)分析
过程能力分析的基本概念
PCA-过程能力(CPK)分析
目录
▪ 过程能力分析的目的和步骤 ▪ 如何进行合理抽样 ▪ 过程稳定性分析 ▪ 过程数据正态性分析 ▪ CP/CPK的计算方法和应用方法 ▪ 属性型数据质量统计指标
PCA-过程能力(CPK)分析
过程稳定性分析
过程稳定的意义
一个稳定的过程仅存在随机性变异 通过稳定性可以检验是否存在系统性变异,如果存在 系统性变异,在进行PCA之前应剔除
Cpk_与Ppk_两种过程能力指数的对比分析研究[1]
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Cpk 与Ppk 两种过程能力指数的对比分析研究1摘要：在进行统计质量控制的时候，工序能力指数Cpk(Index of Process Capability)与过程能力指数Ppk(Index of Process Performance)是评价过程及改进方向和目标的重要指标，但在实际操作过程中，Cpk 和Ppk 容易被混淆。
本文通过两种指标的定义及计算过程的比较，分析其差异，并利用SPC(Statistical Process Control)统计过程控制软件中这两个指标的应用范围情况进行了示例说明，更为直观地显示了它们的联系与区别。
关键词：Cpk（工序能力指数）；Ppk（过程能力指数）；SPC（统计过程控制）中图分类号：O291. 引言质量管理中数理统计的理论和方法非常重要[1]。
由于每天生产产品的质量，如工件的厚度、表面粗糙度等不断变动的缘故，为了加工出厚度均匀、粗糙度一致的工件，即使对加工环境的温度、湿度，对切削时的进刀量等操作条件做出严格的规定，实际生产出来的产品质量仍然存在波动。
而且上面所列出的加工条件固定不变也是难以办到的事，这些加工条件也存在着一定程度的波动，因此工序质量在各种影响因素制约下，呈现波动特性。
统计方法能够对这些波动的状况及其相互关系进行定量分析，是监控、改进产品质量非常有用的工具。
工序与过程能力指数在质量控制中越来越频繁地使用。
近来随着生产力的高度发展，对产品质量和服务质量的要求不断提高，不合格品率越来越低，而与其对应的过程能力指数要求越来越大。
这反映了生产能力的进步、不合格品率下降、经济效益的提高。
过程能力性能指数Ppk 是在美国克莱斯勒、福特和通用这三大汽车公司制定的QS-9000标准提出的，与过程能力指数Cpk 并列，共称为量度过程的参数[2]。
Cpk 主要用于周期性的过程评价，而Ppk 则用于实时过程性能研究和初始过程能力评估。
目前我国许多企业日常计算的是Ppk，而不少人却误认为是Cpk，于是基本概念的错误带来认识上的混淆。
CPK过程能力研究-计量型(X-R图)..
2/3LCL 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61 8.61
组容 A2
D3
D4
d2
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
2
1.88
*
3.27 1.13
LCLR=D3R=
0.00
3
1.02
*
2.57 1.69
MAX-MIN(R) UCL CL LCL
4
1.02
*
2.28
5
1.02
*
2.11
6
1.02
*
2.00
7
1.02 0.08 1.92
8
0.01
0
1
2
0.03
3
4
工序名称 机器编号
端子压接 /
质量特性 规格值
尺寸 8.60
（控制上限）UCLX=X+A2R=
8.66
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15
UCLR=D4R=
0.06
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14
公差上限（USL） 公差下限（LSL）
8.70 8.50
（控制下限）LCLX=X-A2R=
12
8.62
8.64
8.62
8.62
8.62 43.13 8.63 8.63 8.66 8.60 0.02 0.03 0.06 0.00
13
过程能力指数cpk
过程能力指数cpkCPK (Capability Process Calculation)，又称“过程能力指数”，是一种用来衡量制造过程的数字指标，可以反映出某件产品的整体质量水平。
它作为一种衡量过程质量的标准指数，是用来判断生产过程有没有达到精度要求的一个标准值。
CPK指标是在总体变异下，将过程控制在规范范围内，从而在整体上衡量过程能力的量化方法。
通过该指数，能够判定出产品质量在误差上是否达到要求，以及质量管理措施是否有效果。
CPK指标具体衡量了两个方面，分别为产品精度和总体变异度（PU），同时也考虑了产品稳定性以及控制的状态。
从PU的角度来看，CPK指标是可以衡量不稳定的生产过程。
因为当生产系统有所变动时，例如模具老化、生产焊接偏差等，该指标就可以及时反映出来。
同时，CPK指标考虑了多个要素，比如交付质量、交付率、控制水平等。
CPK指标的计算方法有：CPK=mean/3σ；CPK的公式的一般形式为：CPK=min(Cp,Cpk)，即最终的CPK值等于Cp值和Cpk值中较小的那一个。
Cp表示指定数据的标准差与规定范围的比值，而Cpk则从Cp的基础上补加了比例的考虑，根据相关数据的均值来求得。
CPK指标将指定的变异用3ß值来表示，一般6σ即可覆盖99.7%的条件。
CPK指标一般采用绿灯报警，低于1.5是红色报警，低于1则无效，必须将其抬到1.5以上。
如果结果低于1.33，就说明传送带的公差超出了1.5英寸(3.8厘米)；而当低于1.67时，就表明该传送带的公差超出了2英寸(5.1厘米)。
因此，CPK指标是个实用性强的数据，它提供了一种客观的指标，衡量生产过程中不同方面的能力，以及在当前产品质量水平，以及其整体变异度上的实时模型显示，由此可以有效识别出所有质量合格的产品，实现精确、高效的质量管理，从而提高产品质量，提升客户满意度。
CPK(过程能力)研究报告
CPK(过程能力)研究报告1. 引言1.1 研究背景及意义在当今激烈的市场竞争环境下，企业对产品质量的要求越来越高，过程控制能力成为衡量企业质量管理水平的重要指标。
CPK（过程能力指数）作为衡量过程稳定性和控制能力的重要参数，得到了广泛的应用。
然而，在实际应用中，许多企业对CPK的理解和应用仍存在一定的误区。
本研究旨在深入剖析CPK的基本理论，通过实际案例分析，为企业提供有效的过程改进方法，从而提高产品质量和市场竞争力。
1.2 研究方法与内容概述本研究采用文献分析、实证分析和案例研究等方法，系统地梳理了CPK的相关理论、计算方法和应用领域。
首先，对CPK的定义、计算方法和过程控制关系进行阐述；其次，通过实际案例进行分析，探讨CPK在制造业和服务业中的应用价值；接着，分析CPK在过程改进中的作用，并结合成功案例进行解读；最后，探讨CPK与其他质量管理工具的关联，为企业的质量管理提供更为全面的理论支持。
1.3 研究目标与预期成果本研究旨在实现以下目标：1.深入剖析CPK的基本理论，为企业提供理论指导；2.通过案例分析，总结CPK在实际应用中的经验和教训；3.探讨CPK在过程改进中的应用，为企业提供有效改进方法；4.分析CPK与其他质量管理工具的关联，促进企业质量管理水平的提升。
预期成果包括：1.形成一套系统的CPK理论知识体系；2.提供具有实践指导意义的CPK应用案例；3.提出针对性的过程改进策略；4.促进企业质量管理水平的提升。
2. CPK基本理论2.1 CPK定义与计算方法CPK（过程能力指数）是衡量过程稳定性和过程能力的指标，是统计过程控制（SPC）中一个重要的参数。
它反映了在一定的生产过程中，产品质量特性值在规格限内的波动情况。
CPK值越高，表明过程能力越强，生产出的产品越能满足规格要求。
CPK的计算公式如下： [ CPK = ] 其中，USL为上限规格限，LSL为下限规格限，()为过程标准差。
过程能力分析-CPK
过程能力分析
作者：Bob大叔-六西格玛黑带
过程统计控制状态
任何一个过程都受到2个因素的影响：偶然因素和系统因素。
1.偶然因素：人们无法控制或难以控制的随机因素（Random cause）。
在随机因素的作用
下，导致过程输出的波动，称为随机波动。
这种波动的变化幅度较小，在工程上是可以接受的。
2.系统因素：非随机的因素，例如，错误的调机，操作人员的失误等。
系统因素变异将导
致整个过程失控。
过程能力研究的意义
过程能力的研究，让我们清楚
1.过程的输出是否满足我们的specification
2.明确过程处于的六西格水平
3.让我们可以与其他过程進行比较
规格限（specification limit）:设计的产品的上限(UCL)和下限(LCL),用于满足客户的要求。
控制限（Control limit）:过程取样测量的上下限，用于生产或制造过程的控制。
CP的定义：
举例：
无法识别均值是否在上下限的中心，例如下图的2个CPK是相同的
CPK值的定义：
CP和CPK值的对比：
CP值反应的为过程的潜在能力，CPK反应的为真实能力，二者的差值，即为损失的机会。
操作如下：
得到如下图形：
CPK=0.26<1.33
说明过程能力有待提高。
长过程能力：
CP和CPK为短过程能力，PP和PPK为长过程能力，二者区别如下：。
过程能力分析报告
过程能力分析报告在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想保持竞争力，持续提高产品或服务的质量至关重要。
而过程能力分析作为一种有效的质量控制工具，可以帮助企业评估生产或服务过程的稳定性和能力，从而识别改进的机会，确保产品或服务满足客户的需求和期望。
一、过程能力分析的基本概念过程能力是指过程在一定时间内，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。
简单来说，就是过程能够生产出符合规格要求的产品或提供符合标准服务的能力。
过程能力通常用过程能力指数（Cp、Cpk 等）来衡量。
过程能力分析则是通过收集和分析过程的数据，评估过程的稳定性和能力，确定过程是否满足质量要求，并为过程改进提供依据。
二、过程能力分析的重要性1、质量控制帮助企业确定过程是否稳定，产品或服务的质量是否在可接受的范围内。
如果过程能力不足，能够及时发现问题，采取措施进行纠正，避免不合格产品或服务的产生。
2、成本降低通过优化过程，减少废品、返工和维修等成本，提高生产效率，降低生产成本。
3、客户满意度提升能够生产出更符合客户要求的产品或提供更优质的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
4、持续改进为企业提供了有关过程性能的量化信息，有助于确定改进的方向和重点，推动持续改进。
三、过程能力分析的步骤1、确定研究的过程明确需要分析的生产或服务过程，以及该过程的关键特性和质量要求。
2、收集数据通过抽样、测量等方法收集过程的相关数据。
数据的收集应该具有代表性，能够反映过程的真实情况。
3、绘制控制图使用收集到的数据绘制控制图，如均值极差控制图（XR 图）、均值标准差控制图（XS 图）等。
控制图可以帮助判断过程是否处于稳定状态。
4、计算过程能力指数根据控制图的数据，计算过程能力指数，如 Cp、Cpk 等。
这些指数可以反映过程的精度和准确度。
5、评估过程能力将计算得到的过程能力指数与预定的标准进行比较，评估过程能力是否满足要求。
6、分析原因如果过程能力不满足要求，需要分析原因。
CPK自动计算报告
CPK自动计算报告CPK (Process Capability Index)是用来评估一个生产过程是否具有良好的稳定性和控制能力的指标。
CPK的计算基于过程的偏差和过程的变异性，它可以帮助生产企业判断产品生产过程中是否出现了质量问题，并且提供改进的方向。
下面是CPK自动计算报告的示例，内容超过1200字。
报告日期：[日期]1.引言CPK是一种广泛使用的过程能力参数，它基于过程的偏差和过程的变异性来评估一个生产过程的稳定性和控制能力。
CPK的计算可以帮助生产企业判断产品质量问题，并以此为基础进行改进。
2.数据收集为了进行CPK的计算，我们需要收集相关的数据。
在本次报告中，我们选择了[XXX产品]的生产过程作为研究对象，并采集了[数据量]个数据点。
下面是数据的汇总统计：平均值：[平均值]标准差：[标准差]上限规格限制：[上限规格限制]下限规格限制：[下限规格限制]3.CPK计算基于上述数据，我们可以进行CPK的计算。
CPK的计算公式是：CPK = min((USL - 平均值) / (3 * 标准差), (平均值 - LSL) / (3 * 标准差))其中，USL表示上限规格限制，LSL表示下限规格限制。
根据上述公式，我们可以计算出本次数据的CPK值如下：CPK = min(([上限规格限制] - [平均值]) / (3 * [标准差]), ([平均值] - [下限规格限制]) / (3 * [标准差]))请注意，如果计算出的CPK值为负数，表示该生产过程无法满足规格限制。
4.结果分析根据我们的计算结果，本次数据的CPK值为[CPK值]。
下面是根据CPK值的不同范围给出的分析：-CPK>1.33：表明该生产过程具有较好的稳定性和控制能力，产品质量十分可靠。
-1.00<CPK<1.33：表明该生产过程具有一定的稳定性和控制能力，产品质量在一定程度上可靠。
-CPK<1.00：表明该生产过程的稳定性和控制能力较差，产品质量存在较大的问题。
CPK分析报告
CPK分析报告目录CPK分析报告 (1)引言 (1)背景介绍 (1)目的和意义 (3)CPK分析概述 (4)CPK分析的定义 (4)CPK指数的含义 (5)CPK分析的应用领域 (6)CPK分析的步骤 (7)数据收集 (7)数据处理 (8)CPK指数计算 (9)CPK分析的解读 (10)CPK指数的分类标准 (10)CPK指数的解读方法 (11)CPK指数的实际应用案例 (12)CPK分析的优势与局限性 (13)优势 (13)局限性 (14)结论 (14)CPK分析的重要性 (14)对未来的展望 (15)引言背景介绍CPK分析报告背景介绍一、引言CPK分析是一种常用的统计方法，用于评估过程的稳定性和能力。
它可以帮助企业了解产品或过程的质量水平，以及是否符合客户的要求。
本报告旨在对CPK分析进行详细介绍，并通过实例分析展示其应用。
二、CPK分析的定义与意义CPK分析是一种通过计算过程能力指数（CPK）来评估过程稳定性和能力的方法。
CPK 是一种统计指标，用于衡量过程的离散程度和偏离程度。
CPK值越高，说明过程的稳定性和能力越好，产品质量越高。
CPK分析的意义在于帮助企业了解产品或过程的质量水平，以及是否符合客户的要求。
通过CPK分析，企业可以及时发现并解决潜在的质量问题，提高产品的一致性和稳定性，降低不良品率，提高客户满意度。
三、CPK分析的基本原理CPK分析基于正态分布的假设，通过计算过程的均值、标准差和规格限来评估过程的稳定性和能力。
具体而言，CPK分析包括以下几个步骤：1. 收集数据：收集与过程相关的数据，包括样本数据和规格限数据。
2. 计算过程的均值和标准差：根据收集到的数据，计算过程的均值和标准差。
均值反映了过程的中心位置，标准差反映了过程的离散程度。
3. 确定规格限：根据产品的设计要求和客户的要求，确定规格限。
规格限是产品或过程允许的最大和最小值。
4. 计算CPK值：根据过程的均值、标准差和规格限，计算CPK值。
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CPK （过程能力）研究报告
QR
过程能力不足,详见备注(see notes)
'01 PSW'!A21'07 CAV'!A6'01 PSW'!H6'01 PSW'!A6'01 PSW'!A14'01 PSW'!D10'01 PSW'!A8
编制日期
地点LOCAT ION 工厂
部门：
过 程 信 息 PROCESS INFORMATION 统 计描 述DESCRI PTIVE STATIS TICS 值/数目 VALUES
零件零件图号零件名称数据点重要趋势X 图Chart R 图Chart 读数数目100产品型号趋势长度
RUN 33规格下限 4.8000设备量具编号项目
次数HOW MANY 21规格值 5.0000尺寸
量具名称单位趋势长度RUN 43规格上限 5.2000规范值正公差负公差次数HOW
MANY 12总和Total 499.6800规格下限
规格值
规格上限
超出控制限Out of
01
平均值 4.9968
最大值Maximu m
5.2000
最小值Minimum 4.8800
低于规格下限的读数
Reading s below LSL
高于规格上限的读数
Reading s above USL
极差均值
Average Range (R)0.1000
D 2 值Value N=4
2.0590
上限能力指数Upper capability index (CPU) 1.3946
下限能力指数Lower capability index (CPL) 1.3507能力指数 1.3727过程能力 1.3507能力比值 3.0885样本标准0.0439标准差0.0437样本方差0.0019方差
0.0019性能指数 1.5179性能比值0.6588性能指数
1.4936
n 123456789101112131415161718192021222324251 5.20 4.96 4.94 5.02 5.02 5.08 5.06 5.00 5.00 5.06 5.02 4.98 5.00 5.00 5.00 4.98 4.98 4.98 5.00 5.02 4.96 5.02 4.92 5.00 4.982 4.94 4.98 5.04 4.98 5.06 4.98 5.04 4.92 5.06 4.98 4.94 4.94 5.02 5.00 4.94 5.00 4.94 5.02 4.96 4.98 4.98 4.98 5.06 5.02 5.063
4.94
5.04
5.02
5.00
4.94
5.00
4.92
4.96
5.00
5.00
4.98
5.02
4.98
5.06
4.98
5.00
5.02
5.06
5.00
5.00
4.98
4.98
5.00
5.00
5.00
4 4.98 5.00 5.00 4.88 5.00 4.94 5.04 5.04 4.94 4.94 5.00 4.96 5.06 4.96 5.02 4.96 5.04 4.96 5.06 4.98 5.02 5.02 5.00 4.98 5.02
5
Average 5.015 4.995 5.0 4.97 5.005 5.0 5.015 4.98 5.0 4.995 4.985 4.975 5.015 5.005 4.985 4.985 4.995 5.005 5.005 4.995 4.985 5.0 4.995 5.0 5.015
Range 0.260.080.10.140.120.140.140.120.120.120.080.080.080.10.080.040.10.10.10.040.060.040.140.040.08
N O T E S (备 注)：
123
编制：邹云 校对：
8 点连续在极差中心线之上consecutive data points above average R
5.0
5.2
4.8极差超出控制限Out of control limits (R) -
设备编号
上升
Increasing
下降
Decreasing 0.21700862内径千分表200/0.001
0.21AE6-3701010LJ465Q
5.0
2005年6月6日
交流发电机总成交流发电机分厂
前端盖机加C015
XX公司
mm
1
3
19
44
21
11
00
1
5
1015
2025
3035
4045
50 4.80 4.84 4.88 4.92 4.96 5.00 5.04 5.08 5.12 5.16 5.20
频数
F r e q u e n c y
子组Subgroups
直方图H I S T O G R A M
数据点Data Points
分布曲线Distribution Shape
5.0548
2.0000
3.0000
4.0000
5.0000
6.0000
7.0000
8.0000
9.0000
10.0000
11.0000
12.0000
13.0000
14.0000
15.0000
16.0000
17.0000
18.0000
19.0000
20.0000
21.0000
22.0000
23.0000
24.0000
25.0000
4.9968
234567891011121314151617181920212223
24254.9388
2.0000
3.0000
4.0000
5.0000
6.0000
7.0000
8.0000
9.0000
10.0000
11.0000
12.0000
13.0000
14.0000
15.0000
16.0000
17.0000
18.0000
19.0000
20.0000
21.0000
22.0000
23.0000
24.0000
25.0000
4.88
4.90
4.92
4.94
4.96
4.98
5.00
5.02
5.04
5.06
5.08
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
均值A v e r a g e
Data Points
均值图Average (X chart)
Data Values
UCLx
AveX
LCLx
0.2110
2.0000
3.0000
4.0000
5.0000
6.0000
7.0000
8.0000
9.000010.000011.000012.000013.000014.000015.000016.000017.000018.000019.000020.000021.000022.000023.000024.000025.0000
0.1000
2345678910111213141516171819202122232425
0.0
0.05
0.10.15
0.20.25
0.3
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
极差R a n g e
Data Points
极差图Range (R chart)
Data Values
UCLr
AveR
LCLr
双边公差Two sided spec (bilateral)下公差One sided (MIN)
上公差One sided (MAX)。