USB外露尺寸--CPk样板,输入数据后自动生成CPk值

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CPK-自动生成图表及判定(精典型)

編號：注意：公式說明Instrum ent 代碼Code DC 順序圖紙位置單位順序CMM (Order)Drawing No.(unit)(Order)CpCplCpuCpkOMM 1E4mm 1#VALUE!#VALUE!黑體字Within Spec HG 2mm 2MIC 1mm 3黑體字Within Spec HG 2mm 4MIC 5mm 5綠體字Too LowPG6mm 6Note:LC7mm7 1. 單邊規格沒8899101012345678910111213141516171819202122232425262728293031323334351234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435123456789備註：Prep 0.20Parts Name（名稱）張建軍 2017/4/12陳小鳳 2014/4/12Customer（客戶）Sample stage（階段）Sample size （樣本大小）EVT DVT PVT2.600Cpk Result：大於1.33：藍字，小於1.33：紅字Std Dev MeanUSL 上規格28-Mar-170.15Approved by Sample no.(樣品編號)Time（時間）14:45Part No （料號）Nominal Dim.LSL 下規格標稱值chen xiaofeng2.4002.750Version（版本）Tol. Min. (-)負公差Tol. Max. (+)正公差CMM Cpk ReportCMM AMin Measured by（量測員）Instrument Date（日期）066EWD-1066EWD-1名稱Name2. 單邊規格利用Cpl 或Cpu求得Cpk值。

例如：有LSL，用Cpl求得Cpk值；有USL，用Cpu求得Cpk值CMM CMM CMMCMM CMM Others （其他）:Max 量測設備30PCSReviewed by 王健 2017/4/12量測結果(Order)順序Component order (零件次序)Cpk.calculate Cpu to use you USL,have only you if Cpk; calculate to Cpl use you LSL, have only you if :example for Cpk, calculate Cpu to or Cpl use ion specificat side Single 2.n.calculatio Cp no has ion specificat side Single 1.:),(3)(3)(6LSL)-(USL p Note Cpu Cpl Min Cpk X USL Cpu LSL X Cpl C =-=-==σσσFM3MB0152A。

CPK自动生成数据控制图

80.66 80.75
80.88 80.65
80.43 80.72
80.71 80.49
79.60 80.49
80.73 80.47
80.96 80.90
80.76 80.88
80.72 80.29
80.76 80.77
80.37 80.55
80.91 80.73
80.48 80.72
80.67 80.77
数据值
125 78.40 80.30 82.80 10077.91 80.62 81.80 79.60 0.00 0.00 0.73 2.33 2.31 2.36 2.34 2.31 2.32 0.33 0.33 0.11 0.11 2.24 0.45 2.22
2.50 80.300.98 80.76
80.43 80.44
80.78 80.67
80.38 80.76
80.73 80.39
80.81 79.78
80.55 80.77
80.11 80.79
80.65 1.15
80.73 0.17
80.50 0.88
80.71 0.51
80.53 1.08
80.46 1.28
n
1 2 3
1
81.00 80.78 80.65
2
80.75 80.83 80.67
4
80.66 80.79 80.94
5
79.90 80.98 80.56
6
80.59 80.88 80.73
7
80.98 80.46 79.80
8
80.56 80.66 80.78
9
80.61 80.67 80.90

单边CPK的计算

单边CPK的计算单边CPK（Capability Process Capability Index）是一种用于评估过程能力的指标。

它主要用于判断一个过程是否能够满足规定的上下限要求，并提供了一种度量过程在统计上是否稳定的方式。

计算单边CPK的公式为：CPK=(USL-X)/(3*σ)其中，CPK为过程能力指数，USL为规定的上限，X为过程的平均值，σ为过程的标准差。

下面将用一个例子来详细说明如何计算单边CPK。

假设有一家汽车配件制造公司要求一些工序的直径尺寸在10 cm ± 0.1 cm的范围内。

首先，我们需要收集一些样本数据来计算过程的平均值和标准差。

假设我们收集了20个样本数据如下：9.9,10.1,9.8,10.4,9.9,10.2,10.3,10.0,10.1,9.9,10.2,10.3,10.1,9.8,10.0,10.2,10.1,10.2,10.4,10.0计算平均值可以使用以下公式：X=(9.9+10.1+9.8+10.4+9.9+10.2+10.3+10.0+10.1+9.9+10.2+10.3+1 0.1+9.8+10.0+10.2+10.1+10.2+10.4+10.0)/20=10.1计算标准差可以使用以下公式：σ=√[((9.9-10.1)^2+(10.1-10.1)^2+(9.8-10.1)^2+(10.4-10.1)^2+(9.9-10.1)^2+(10.2-10.1)^2+(10.3-10.1)^2+(10.0-10.1)^2+(10.1-10.1)^2+(9.9-10.1)^2+(10.2-10.1)^2+(10.3-10.1)^2+(10.1-10.1)^2+(9.8-10.1)^2+(10.0-10.1)^2+(10.2-10.1)^2+(10.1-10.1)^2+(10.2-10.1)^2+(10.4-10.1)^2+(10.0-10.1)^2)/19]=√[(0.02^2+0^2+0.12^2+0.09^2+0.02^2+0.01^2+0.02^2+0.01^2+0^ 2+0.02^2+0.01^2+0.02^2+0^2+0.12^2+0.01^2+0.02^2+0^2+0.01^2+0.09^ 2+0.01^2)/19]=√[(0.0004+0+0.0144+0.0081+0.0004+0.0001+0.0004+0.0001+0+0. 0004+0.0001+0.0004+0+0.0144+0.0001+0.0004+0+0.0001+0.0081+0.0001 )/19]=√[0.0467/19]=0.0496现在我们已经有了所有我们需要的值，可以开始计算CPK。

快速自动生成CPK、PPK

RUCL： RCL： RLCL： 19
1 0.98 1.03 1 0.95 0.992 0.080
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0.045 0.980 0.980 0.080 0.989 1.014 0.964 0.045 0.095 0.000 TRUE TRUE 0.008 0.080 FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE 0.98 FALSE FALSE 0.045
统计描述均值图极差图 1 2 2 4 1 1 1 4 1 统计日期：统计项目：容量 125 10
0.99 0.97 0.95 0.97 0.99 0.974 0.040
0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0.050 0.972 0.972 0.050 0.989 1.014 0.964 0.045 0.095 0.000 TRUE 0.040 0.974 0.974 0.040 0.989 1.014 0.964 0.045 0.095 0.000 TRUE 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0.020 0.982 0.982 0.020 0.989 1.014 0.964 0.045 0.095 0.000 TRUE TRUE 125
2 3 采样数量： 0 输入数据有效。 0 6 7 8 9
1.03 0.98 0.99 1 1.03 1.006 0.050

全尺寸CPK自动计算表(30数值)

不不不不78.47778.519707 08 09 10 11k> 1.33 1.00 cp k<0.17429110.9090.2108.9140.2104.4130.2103.3520.178.44270.2 0.0058096110.91480.4108.9190.4104.4190.4103.3630.278.44780.4 #########110.92060.6108.9250.6104.4250.6103.3740.378.4530.72.9%110.92641108.931104.4311103.3850.578.4581 1.1110.9322 1.5108.936 1.6104.437 1.5103.3960.878.4632 1.7 #########110.938 2.3108.941 2.4104.443 2.2103.407 1.278.4684 2.6 0.0054818110.9438 3.2108.946 3.4104.448 3.2103.418 1.778.4735 3.7 108.9931110.9497 4.5108.952 4.7104.454 4.4103.429 2.478.478652.7%110.9555 5.9108.957 6.3104.46 5.8103.44 3.178.4838 6.7110.96137.5108.9637.9104.4667.4103.45478.48898.5 #########110.96719.2108.9689.7104.4729103.461 4.978.494110 0.0058876110.972911108.97411104.47811103.472 5.778.499212 104.4985110.978712108.97913104.48412103.483 6.478.5043142.9%110.984513108.98514104.4913103.494778.509515110.990314108.9914104.49613103.5057.378.514615 #########110.996114108.99614104.50113103.5167.378.519715 0.010934111.001913109.00114104.50713103.527778.524915 103.5106111.007812109.00713104.51312103.538 6.478.53145.5%111.013611109.01211104.51911103.549 5.778.535112111.01949.2109.0189.7104.5259103.56 4.978.540310 #########111.02527.5109.0237.9104.5317.4103.571478.54548.5 0.0051365111.031 5.9109.029 6.3104.537 5.8103.582 3.178.5506 6.778.5172111.0368 4.5109.034 4.7104.543 4.4103.593 2.478.555752.6%111.04263.2109.04 3.4104.549 3.2103.604 1.778.5608 3.7111.0484 2.3109.045 2.4104.554 2.2103.615 1.278.566 2.6111.0542 1.5109.051 1.6104.56 1.5103.6250.878.5711 1.7 111.061109.0561104.5661103.6360.578.5762 1.1 111.06580.6109.0620.6104.5720.6103.6470.378.58140.7111.07170.4109.0670.4104.5780.4103.6580.278.58650.4111.07750.2109.0730.2104.5840.2103.6690.178.59160.2R10.3窜困埃拜0.002727273110.85110.852*******.8554545 y蔼 4.38585E-057.00282E-050.000110832 y蔼213.7234313300 y蔼3000R20.3窜困埃拜0.002727273108.85108.852*******.8554545 y蔼 1.03683E-05 1.7518E-05 2.93062E-05 y蔼214.5391570600 y蔼3000R30.3窜困埃拜0.002727273104.35104.3527273104.3554545 y蔼 2.41721E-05 3.87676E-05 6.16448E-05 y蔼213.5394790600 y蔼3000R40.6窜困埃拜0.005454545103.2103.2054545103.2109091 y蔼 4.01444E-077.11216E-07 1.24754E-06 y蔼27.29722674900 y蔼3000R50.3窜困埃拜0.00272727378.3578.3527272778.35545455 y蔼 5.08924E-09 1.02094E-08 2.02513E-08 y蔼215.5288725300 y蔼300000#REF!00#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!00#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!00#REF!00#REF!0#REF!#REF!0#REF!#REF!0#REF!#REF!0#REF!#REF!0#REF!#REF!0#REF!#REF!0#REF!#REF!0#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!0#REF!#REF!0#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!眠沥阂樊荐00眠沥阂樊啦 5.297016095-5.03078825110.8581818110.8609091110.8636364110.8663636110.8690909110.8718182 0.000173870.0002703710.000416740.000636710.0009642510.001447473000000000000108.8581818108.8609091108.8636364108.8663636108.8690909108.8718182 4.8544E-057.9618E-050.0001292970.0002079040.0003310080.000521813000000000000104.3581818104.3609091104.3636364104.3663636104.3690909104.3718182 9.71844E-050.0001519040.0002354040.0003616860.0005509620.000832117000000000000103.2163636103.2218182103.2272727103.2327273103.2381818103.2436364 2.16663E-06 3.72555E-06 6.34269E-06 1.06914E-05 1.78431E-05 2.94838E-0500000000000078.3581818278.3609090978.3636363678.3663636478.3690909178.37181818 3.97198E-087.70306E-08 1.47714E-07 2.80081E-07 5.25107E-079.73451E-07000000000000#REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0#REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!00#REF!#REF!0 #REF!00#REF!#REF!0 #REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!00005.624696201-5.320658568110.8745455110.8772727110.88110.8827273110.8854545110.8881818 0.0021537850.0031766240.0046440930.0067298840.0096668710.013763721000000000000108.8745455108.8772727108.88108.8827273108.8854545108.88818180.00081450.0012588310.0019263880.0029189060.0043792190.00650539000000000000104.3745455104.3772727104.38104.3827273104.3854545104.3881818 0.0012460030.0018498080.0027227420.0039733680.0057488840.008246712000000000000103.2490909103.2545455103.26103.2654545103.2709091103.2763636 4.82363E-057.81342E-050.000125310.0001989780.0003128260.00048694200000000000078.3745454578.3772727378.3878.3827272778.3854545578.38818182 1.78436E-06 3.23411E-06 5.796E-06 1.02708E-05 1.79963E-05 3.11792E-050000000000000#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!0#REF!#REF!#REF!0#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!0#REF!#REF!00#REF!0#REF!#REF!00#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!#REF!0000 5.045613838-5.145257917 5.192998748-5.7819898110.8909091110.8936364110.8963636110.8990909110.9018182110.9045455 0.0194248380.027*******.0376803910.0517907060.0705602130.095288294000000000000108.8909091108.8936364108.8963636108.8990909108.9018182108.9045455 0.0095686380.0139356420.020*******.028*******.0405656230.056785231000000000000104.3909091104.3936364104.3963636104.3990909104.4018182104.4045455 0.0117287180.016538370.023121040.0320475230.0440406830.060004813000000000000103.2818182103.2872727103.2927273103.2981818103.3036364103.3090909 0.0007504610.0011451330.0017300580.0025878670.0038326590.00561998400000000000078.3909090978.3936363678.3963636478.3990909178.4018181878.40454545 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#REF!#REF!#REF!#REF!#REF! #REF!#REF!#REF!#REF!#REF! #REF!#REF!#REF!#REF!#REF!00005.072231086-6.608956164110.9072727110.91110.9127273110.9154545110.9181818110.9209091 0.1275530480.1692441840.2225913510.2901846520.3749835470.480309976000000000000108.9072727108.91108.9127273108.9154545108.9181818108.9209091 0.0787068890.1080165220.1467802870.1974901190.2631013690.347057106000000000000104.4072727104.41104.4127273104.4154545104.4181818104.4209091 0.0810570130.1085594340.1441507840.1897749630.2477041530.320553207000000000000103.3145455103.32103.3254545103.3309091103.3363636103.3418182 0.0081591850.0117283050.0166916980.023*******.0328141690.04532700500000000000078.4072727378.4178.4127272778.4154545578.4181818278.42090909 0.0010653860.0016865860.0026400540.0040861990.006253580.009463253000000000000110.9236364110.9263636110.9290909110.9318182110.9345455110.9372727 0.6098213470.7674591340.957369343 1.183791982 1.450918082 1.762714644000000000000108.9236364108.9263636108.9290909108.9318182108.9345455108.9372727 0.4532928530.5862149630.7506457410.951728879 1.194789968 1.485148855000000000000104.4236364104.4263636104.4290909104.4318182104.4345455104.4372727 0.4112817410.523180080.6598351320.825072548 1.022872036 1.25725375000000000000103.3472727103.3527273103.3581818103.3636364103.3690909103.3745455 0.0619911110.0839418620.1125393920.1493851090.1963300760.25547190500000000000078.4236363678.4263636478.4290909178.4318181878.4345454578.43727273 0.0141597220.020*******.0306472010.0443315210.0634069660.089673438000000000000110.94110.9427273110.9454545110.9481818110.9509091110.9536364 2.122720202 2.533816234 2.99798252 3.516047223 4.087445011 4.709998487000000000000108.94108.9427273108.9454545108.9481818108.9509091108.9536364 1.827883444 2.227548206 2.687854902 3.211327712 3.798949592 4.449820907000000000000104.44104.4427273104.4454545104.4481818104.4509091104.4536364 1.53213502 1.8511585 2.21749494 2.633626209 3.101116626 3.620383104000000000000103.38103.3854545103.3909091103.3963636103.4018182103.4072727 0.3291366450.4198422230.5302403470.6630346280.820873872 1.0062211400000000000078.4478.4427272778.4454545578.4481818278.4509090978.45363636 0.1253987450.1733904120.2370606560.3204766590.4283865660.566210343000000000000110.9563636110.9590909110.9618182110.9645455110.9672727110.97 5.379739332 6.090785698 6.8352912797.603479068.3837689889.163003923000000000000108.9563636108.9590909108.9618182108.9645455108.9672727108.97 5.160854684 5.926534631 6.7387620227.5868152788.457441419.335091582000000000000104.4563636104.4590909104.4618182104.4645455104.4672727104.47 4.190476653 4.808889384 5.47140188 6.171985674 6.9027742337.654113453000000000000103.4127273103.4181818103.4236364103.4290909103.4345455103.44 1.221201206 1.467431354 1.74584284 2.056502683 2.398447394 2.76954162400000000000078.4563636478.4590909178.4618181878.4645454578.4672727378.47 0.7399839020.956245187 1.221852468 1.543728049 1.928525286 2.382222912000000000000110.9727273110.9754545110.9781818110.9809091110.9836364110.9863636 9.92677236210.6598200711.3465362811.9714941912.5200202912.97876375000000000000108.9727273108.9754545108.9781818108.9809091108.9836364108.9863636 10.2023041211.0402280711.8292693912.5498315513.183112813.71191578000000000000104.4727273104.4754545104.4781818104.4809091104.4836364104.4863636 8.4146990329.1718035749.9115909210.6195095311.2807510511.88075492000000000000103.4454545103.4509091103.4563636103.4618182103.4672727103.4727273 3.166375222 3.584211612 4.01699868 4.457450387 4.897203255 5.32704693600000000000078.4727272778.4754545578.4781818278.4809090978.4836363678.48636364 2.909658194 3.5140187 4.196320782 4.954910434 5.785027856 6.678479817000000000000。

CPK计算表格EXCEL格式-自动套用自动计算分析

10021100100341002510025公差上限usl10040输入上限值100210026100341002810028公差下限lsl10000输入下限值100210028100271001710017规格中心uusllsl210021001910018100321002310023规格公差tusllsl041002610021100191003210015x平均值na100231001910022100271002210022标准差stdev00610014100271003110031003最大值max100341002310027100331002610026最小值min100101001910024100291002810016ppkuuslx30911002410031100341003210032ppklxlsl312810015100211002110021002ppkmincpkucpkl091100210031002110025100251001810023100291003210032cp离散趋势精确度usllsl6110100131002100181002210022ca集中趋势精确度xut20171002110028100291003210019ppkcp1ca09110014100171003100251002510015100231003210031100311001110015100251002210022100211003100311003110031100110015100210018100181001810024100210028100281001100171002410019100191002110021002710025100251002100210032100241002410021002100321002410024双上限规格只有上限规格数据收集区ppk自动计算表公差上限usl1004输入上限值公差下限usl100输入下限值x平均值average10023x平均值average10023标准差stdev006标准差stdev006最大值max10034最小值min10000ppkuslx3091ppkxlsl3128cpk计算表格左则为数据区域可以根据需要任意增减只有下限规格ppk自动计算表公式区

CPK计算公式

Alan.liu
11 醉翁亭记
1．反复朗读并背诵课文，培养文言语感。
2．结合注释疏通文义，了解文本内容，掌握文本写作思路。
3．把握文章的艺术特色，理解虚词在文中的作用。
4．体会作者的思想感情，理解作者的政治理想。一、导入新课范仲淹因参与改革被贬，于庆历六年写下《岳阳楼记》，寄托自己“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐”的政治理想。实际上，这次改革，受到贬谪的除了范仲淹和滕子京之外，还有范仲淹改革的另一位支持者——北宋大文学家、史学家欧
阳修。他于庆历五年被贬谪到滁州，也就是今天的安徽省滁州市。也是在此期间，欧阳修在滁州留下了不逊于《岳阳楼记》的千古名篇——《醉翁亭记》。接下来就让我们一起来学习这篇课文吧！【教学提示】结合前文教学，有利于学生把握本文写作背景，进而加深学生对作品含义的理解。二、教学新
课目标导学一：认识作者，了解作品背景作者简介：欧阳修(1007—1072)，字永叔，自号醉翁，晚年又号“六一居士”。吉州永丰(今属江西)人，因吉州原属庐陵郡，因此他又以“庐陵欧阳修”自居。谥号文忠，世称欧阳文忠公。北宋政治家、文学家、史学家，与韩愈、柳宗元、王安石、苏洵、苏轼、
“太守宴”，溪深鱼肥，泉香酒洌，美味佳肴，应有尽有；“众宾欢”，投壶下棋，觥筹交错，说说笑笑，无拘无束。如此勾画了游人之乐。4．作者为什么要在第三段写游人之乐？明确：写滁人之游，描绘出一幅太平祥和的百姓游乐图。游乐场景映在太守的眼里，便多了一层政治清明的意味。太守在
游人之乐中酒酣而醉，此醉是为山水之乐而醉，更是为能与百姓同乐而醉。体现太守与百姓关系融洽，“政通人和”才能有这样的乐。5．第四段主要写了什么？明确：写宴会散、众人归的情景。目标导学五：深入解读，把握作者思想感情思考探究：作者以一个“乐”字贯穿全篇，却有两个句子别出深

cpk数据自动生成公式

CPK 数据自动生成公式1. 背景介绍CPK 是一种统计工具，常用于度量过程的能力和稳定性。

它基于数据的变异度来评估一个过程的制程能力，并通过计算规范界限与过程中的变异性之间的比率，来判断过程的稳定性。

对于需要自动生成 CPK 数据的工作，我们可以利用统计学原理和公式来实现自动化的计算。

本文将介绍 CPK 数据自动生成的公式和步骤。

2. CPK 的计算公式CPK 值是通过以下公式计算得出的：CPK = Min [(USL - Mean) / (3 * Sigma), (Mean - LSL) / (3 * Sigma)]其中，USL是上限规范界限，LSL是下限规范界限，Mean是过程的平均值，Sigma是过程的标准偏差。

3. 自动生成 CPK 数据的步骤为了自动生成 CPK 数据，我们需要按照以下步骤进行操作：步骤 1: 收集数据首先，我们需要收集相应的数据集，该数据集应包含过程的样本数据。

例如，如果我们要评估某个制程的 CPK 值，我们需要收集足够数量的样本数据，以反映出过程的变异性。

步骤 2: 计算过程的平均值与标准偏差接下来，我们需要计算过程的平均值和标准偏差。

平均值可以通过对收集到的样本数据求平均得出，标准偏差可以通过对样本数据进行统计计算得出。

步骤 3: 确定规范界限在进行 CPK 计算之前，我们需要确定规范界限。

规范界限是指过程的上限和下限，它们反映了产品或服务的规范要求。

通常，这些规范界限是根据产品设计要求或者客户需求来确定的。

步骤 4: 计算 CPK 值通过应用CPK的计算公式，我们可以用平均值、标准偏差和规范界限来计算CPK 值。

通过将这些值代入公式，我们可以得到 CPK 值。

步骤 5: 判断过程的能力根据最终得到的 CPK 值，我们可以评估过程的能力。

通常，CPK值大于1.33被认为是一个合格的过程，说明该过程能够满足规范要求。

如果CPK值小于1.33，就意味着过程可能存在问题，需要进行改进。

CPK控制图-自动生成原始数据计算CPK

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组容7时没有极差下控制限樣本序列totalaveragex133cpkmin采取措施的说明不要对过程做不必要改变注明对过程因素人机料法环或ms所做的调整raver0000uclrd4r0000lclrd3rnote對特殊原因說明
MFG 零件名称
Work Station 机器编号
品質特性規格值
公差上限公差下限
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计算Cpk公式

Ca/Cp/Cpk的计算公式一．可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(U). 规格公差T＝规格上限－规格下限；规格中心值U＝（规格上限+规格下限）/2 这里就要用到你的20了，规格中心值U=20；依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ，计算出制程准确度：Ca值 (X为所有取样数据的平均值)依据公式：Cp =T/6σ，计算出制程精密度：Cp值依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ，计算出制程能力指数：Cpk值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Cpk≥2.0 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。

建议你用SPC软件计算CPK,这样可给自己减少很多工作量.只需要把我们的数据输入进去,设置好上下规格限,CPK值可自动计算出来.二．1。

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息息相关的两个叁数：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20~25组数据，方具有一定代表性。

cpk计算公式

cpk计算公式cpk计算公式是统计分析中的一种重要工具，它是用来检验量测数据是否符合指定的要求的有效方法。

过去，在进行质量管理时，很多企业都会使用cpk计算公式。

现在，它也被广泛应用于各种生产环境中。

cpk计算公式可以用来有效地评估质量，它是以样本标准差来衡量测量系统的相对精度的。

它能有效地测量批量产品的相对精度，从而帮助企业提高整体的产品质量。

具体来说，cpk计算公式可以确定产品的最高与最低质量值。

要计算cpk，首先需要计算标准偏差(σ)，标准偏差可以用来衡量测量数据的变异程度。

标准偏差可以用以下公式来计算：σ=sqrt((Σi=(x-x)2)/(n-1))其中，Σi是样本每一个测量值与样本平均值之间的差值，x表示样本平均值，n表示样本中测量值的数量。

接下来，我们可以使用下面的公式来计算cpk值：CPK=(USL-LSL)/(3σ)其中，USL表示产品的最大值，LSL表示产品的最小值，σ表示样本标准差。

通过使用cpk计算公式，我们可以很容易得出一个整体的结论，即质量控制的效果。

此外，它还可以用来比较不同的测量值，并确定哪个是更可靠的，从而有效地提高产品的质量。

此外，cpk计算公式还可用于评估一个生产环境的质量管控能力，以确保每一件产品质量都能达到质量要求。

可以用它来分析在生产过程中可能出现的质量问题，并采取相应的措施来纠正这些问题，从而提高产品的质量。

总而言之，cpk计算公式是一种非常实用的质量管理工具，它可以有效地检验量测数据是否符合指定的要求，并可以有效地评估质量，它还可以用于评估生产环境的质量管控能力，从而有效地提升产品质量。

因此，cpk计算公式在质量控制方面具有重要作用，具有重要的实际意义。

怎么做CPK文件给客户(CPK值如何计算)

怎么做CPK文件给客户(CPK值如何计算)大家好，今天来为大家分享怎么做CPK文件给客户的一些知识点，和CPK值如何计算的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！本文目录CPK值如何计算CMK和CPK有什么不同怎么从生产方面追溯一件产品的质量？PPAP提交文件资料，具体指什，有谁能解释说明一下，谢谢CP与CPK有什么区别CPK值要怎样计算可以大于1.33usl和lsl怎么计算公式CPK值如何计算CPK=Min[(USL-Mu)/3σ,(Mu-LSL)/3σ]Cpk是指过程平均值与产品标准规格发生偏移（ε）的大小，常用客户满意的上限偏差值减去平均值和平均值减去下限偏差值中数值小的一个，再除以三倍的西格玛的结果来表示。

Cpk=MIN(Tu-μ，μ-Tl）/（3某σ)或者Cpk=（1-k）某Cp，其中k=ε/（T/2）通常状况下，质量特性值分布的总体标准差（σ）是未知的，所以应采用样本标准差（s）来代替。

CMK和CPK有什么不同不同就是两者意思是不一样具体的不同如下Cmk是德国汽车行业常采用的参数，是“MachineCapabilityIndex”的缩写，称为临界机器能力指数，它仅考虑设备本身的影响，同时考虑分布的平均值与规范中心值的偏移；Cpk是指过程平均值与产品标准规格发生偏移（ε）的大小，常用客户满意的上限偏差值减去平均值和平均值减去下限偏差值中数值小的一个，再除以三倍的西格玛的结果怎么从生产方面追溯一件产品的质量？要想做到单件产品的质量追溯，必须从“全生命周期质量管理”理念出发，贯通产业链上下游合作，打破信息孤岛，充分发挥质量数据的价值，才能将质量管理颗粒度再“研磨”，海岸线科技是这样做的：我们围绕制造企业严格、挑剔的质量管控需求，结合多年在行业标杆企业中的实践验证，将链企云有量平台下的PQM与有码应用有机结合，搭建以产品全生命周期数字质量管理为核心，以条码追溯为抓手，驱动供应链、生产链、消费链三链协同，独具特色的TQM(TotalQualityManagement)全面质量管理系统，为制造行业提供一套可实现单件质量成本追溯、“产、学、研、用”多维拓展的高性价比全面质量管理解决方案。

CPK值计算公式讲解

T : USL－LSL 规格限宽度
K : 规格线中心值（目标值）和实际数据均值/mean/ X的偏移系数
=
∑ 1
n-1
n
( X i -X)2
i=1
标准偏差是衡量数据离散程度的指数，越大表示数据离散程度越高，大小越不均匀。
2× K= X
计算CPK的顺序:
M－ T
USL+LSL M=
2
规格上限 (USL)
σ’
-7σ’ -6σ’ -5σ’ -4σ’ -3σ’ -2σ’ -1σ’ χ +1σ’ +2σ’ +3σ’ +4σ’ +5σ’ +6σ’ +7σ’
同样的规格限，可以看到改进后的数据分布比改进前密集，就是说数据变动更小，更稳定。
1.3 CP(CPK) 大就一定好吗?
这个问题并不是哗众取宠，事实上这个问题很重要。
σ’ < σ, 从公式可以推出制程改进后的标准偏差是比改进前的小。 σ小就说明数据变动范围小，从而说明制程更稳定。
改进前 6σ
规格下限 (LSL)
规格上限 (USL)
σ
改进后 7σ
-6σ -5σ -4σ -3σ -2σ -1σ χ +1σ +2σ +3σ +4σ +5σ +6σ
规格下限 (LSL)
计算平均值X和 X＝（159＋168＋179＋165＋…+171+182)÷ 24=170.33
在EXCEL中用’ =average(A1:F4)’命令可直接算出从A1(左上角)到 F4（右下角）范围内的数据的平均值。
＝（159－170.33) 2 +(168-170.33) 2 +…+(171-170.33)2+(182-170.33) 2 24-1

CPK模板

CPK模板品名尺寸编号规格上值 1.5规格标准 1.200规格下值0.9公差0.6样本总数211.348 1.248 1.29 1.296 1.464 1.825 1.473 1.3 1.131 1.3931.274 1.228 1.199 1.08 1.422 1.212 1.214 1.41 1.225 1.3221.275正态线0 1.5E-20002.60000最大值1.825分布中心1.453平均数1.316最小值1.080极差0.745偏离度0.3855556样本方差0.1553944UCL 1.782SL 1.316LSL 0.849-0.8-0.30.20.7 1.2 1.7 2.2 2.7 3.23Cpk 0.3954095Cp 0.6435236总不良率12.150%PPM 121503直通率87.850%000032021212121评价建议6组组距7组组距8组组距9组组距10组组距实际分组实际组距0.1240.1060.0930.0830.0750.5000组中值-0.800-0.3000.2000.700 1.200 1.700 2.200 2.700 3.200频数0003171000直方图作相应对照分析;EPT信息框1。

本项统计只适用于单次抽样后的CPK 计算与分析；2。

正态曲线图是以"标准规格"与"样本标准方差"为基础,主要用于与输入框统计值参考值图形值Cpk＜0.67工序能力太低1.修定标准; 2.加强培训,增强质量意识; 3.定期维护保养设备; 根据各组组距，决定组距之值（末位数建议为0或5）；数据表中红底色数值为超出规格标准CPK 统计分析14500N 断开压力024681012141618-0.800 -0.300 0.200 0.700 1.200 1.700 2.200 2.700 3.200 频数正态线#REF!taiyn811得力制作当分布范围取为μ±3σ时,产品质量合格的概率可达99.7%工序能力是处于稳定生产状态下的实际加工能力X=规格值，C P=(Tu-Tl)/(6S) CPK=（1-Ca）Cp单侧公差情况下,C PK=C P。

excel cpk计算公式

excel cpk计算公式
CPK计算公式是用来测量产品质量的一个重要工具。

它根据客户要求的标准和产品的实际性能数据来判断产品的质量水平，帮助企业制定改进措施，以达到质量控制的目的。

CPK计算公式是一种根据样本均值和样本标准偏差来计算CPK指数的方法，可以用Excel程序计算。

CPK的计算公式如下：
CPK=min（(USL-X）/3σ，(X-LSL）/3σ）
其中，USL表示上限标准，LSL表示下限标准，X表示样本均值，σ表示样本标准偏差。

通过计算CPK值，可以判断出产品的质量水平。

如果CPK值大于1.33，表明产品的质量良好；如果CPK值介于0.67和1.33之间，表明产品质量一般；如果CPK值小于0.67，表明产品质量较差，需要采取改进措施来提高质量水平。

使用Excel来计算CPK值，需要在Excel中输入上下限标准、样本均值和样本标准偏差，然后用CPK计算公式进行计算，就可以得出产品的CPK值。

CPK计算公式是企业管理质量的重要工具，它可以帮助企业识别质
量问题，从而采取相应的改进措施，提高产品质量。

使用Excel进行CPK计算，既便捷又精确，确保了数据的准确性和可靠性，可以有效地帮助企业控制和改善产品质量。