CPK统计技术应用作业指导书

5.2.3計算Cpk值﹕當Ca = 0時﹐則Cpk = Cp
a. Cpk = (1-K)×= (1-Ca )×Cp (雙邊規格,其K = =Ca )
b. Cpk = Min (Cpk(U) , Cpk(L) )
(其Cpk(U) =﹐Cpk(L) =)
當u未知時﹐可用u = x來估計u。
5.3判斷所屬等級﹕根據計算結果(變異)與管制基准作比較﹔(分五個等級)
4.權責﹕
4.1生產單位﹕負責制程數據的統計收集和提供。
4.2品保單位﹕負責制程數值計算和結果判斷﹐主導制程分析和改善成效的確認。
4.3工程單位﹕負責協助制程分析和改善措施的提出。
5.作業步驟﹕
5.1決定項目﹐收集數據﹕決定樣本大小n及抽樣間隔﹐樣本組數k﹔
5.1.1抽取樣品時﹐須從制程中分不同時段隨機抽取相應樣品值﹐并予樣品區分標示。
3.3制程准確度﹕簡稱Ca﹐衡量制程之平均值與規格中心值的差異﹐其差異愈小愈好。
3.4制程精密度﹕簡稱Cp﹐衡量制程之變異寬度與規格界限范圍的差異情形﹐其差異愈大愈好。
3.5自然公差(δ)﹕正常狀態下﹐制程中個別變化值在6個標准差(δ)的范圍以內。
3.6規格公差(T)﹕為制造時規定之標准值與規定之界限值的差。
5.4.4其等級狀況屬D級時﹐則代表制程狀況不足﹐應立即作全面檢討﹑改善﹐必要時可停止生產﹔
5.4.5其等級狀況屬E級時﹐則代表制程狀況非常不理想﹐對產品作全數檢驗﹐以了解問題事實﹐并將
全數檢驗資料分析以徹底改善﹐必要時停止生產。
5.5異常分析與改善﹕當其等級狀況為B級以下時﹐則由品保召集相關單位進行討論﹐了解差異程度。
6.流程圖﹕
5.5.1依具體狀況作進一步異常分析﹐利用QC手法及腦力激蕩法將問題進行探討。
5.5.2依探討提出可行性改善方案。
5.6改善方案執行與確認﹕依改善方案予以配合其改善措施﹐將改善后狀況作祥細記錄﹐透過改善
前后的資訊比較﹐辨識改善成效。
5.6.1若改善成效顯著時﹐則予循序漸進而實行之。
5.6.2若改善成效不明顯或無效時﹐則予重新評定其改善方案而實行之。
E
50%＜∣Ca∣
0≦(Cp或Cpk)＜0.67
必要時停止生產
越小越好
越大越好
5.4處理原則與結論
5.4.1其等級狀況屬A級時﹐則代表制程能力非常良好﹐應繼續保持﹔
5.4.2等級狀況屬B級時﹐則代表制程狀況穩定﹐但可加以改進提升至A等級﹔
5.4.3其等級狀況屬C級時﹐則代表制程狀況尚可﹐須立即進行工作及品質改善﹐降低變異﹐提高品質。
文件編號
版本
頁數
第1頁﹑共3頁
1.目的﹕
為提高生產制程能力﹐利用統計方法解決生產問題進而穩定制程﹐確保產品品質。
2.范圍﹕
適用于制程中正常變異下﹐能力表現的分析。
3.定義﹕
3.1制程能力﹕從統計學觀點而言﹐就是一切為正常變動的機遇原因下﹐制程所能表現的能力。
3.2制程能力指數﹕簡稱Cpk﹐是同時兼并衡量制程中的集中程度和變異大小﹐其差異愈大愈好。
等級
Ca值
Cp值與Cpk值
改進措施
A
0≦∣Ca∣＜6.25%
1.67≦Cp或Cpk
繼續保持
B
6.25%＜∣Ca∣≦12.5%
1.33≦(Cp或Cpk)＜1.67
改進至A級
C
12.5%＜∣Ca∣≦25%
1≦(Cp或Cpk)＜1.33
立即改進
D
25%＜∣Ca∣≦50%
0.67≦(Cp或Cpk)＜1
必要時停止生產
5.2計算制程能力指數Cpk
5.2.1計算Ca值﹕應用在雙邊規格的准確度分析
Ca = × = × 100%
當Ca＞0時﹐表示X＞u﹔Ca＜0時﹐表示X＜u﹔
5.2.2計算Cp值﹕應用在雙邊規格和單邊規格的精密度分析
Cp = = ( δ =)
R﹕樣本組的平均全距值﹔d2﹕視樣本大小(n)而定的常數。