1.初始过程能力分析报告PPK-CPK
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。
过程能力分析
LSL
过程数据 LSL 目标 USL 样本均值 样本 N 标准差（组内） 标准差（整体） 80 * 180 153.269 270 12.0171 17.1947
USL
组内 整体
潜在（组内）能力 Cp 1.39 CPL 2.03 CPU 0.74 Cpk 0.74 整体能力 Pp PPL PPU Ppk Cpm 0.97 1.42 0.52 0.52 *
160
180
200
预期组内性能 PPM < LSL 0.00 PPM > USL 13058.74 PPM 合计 13058.74
预期整体性能 PPM < LSL 10.17 PPM > USL 60016.75 PPM 合计 60026.92
想 到, 就 能 做 到 !
6 sigma
能力分析（正态）案例
能力分析（正态）案例
C 2 的过程能力
LSL
过程数据 LSL 目标 USL 样本均值 样本 N 标准差（组内） 标准差（整体） 80 * 180 153.269 270 12.0171 17.1947
USL
组内 整体
潜在（组内）能力 Cp 1.39 CPL 2.03 CPU 0.74 Cpk 0.74 整体能力 Pp PPL PPU Ppk Cpm 0.97 1.42 0.52 0.52 *
Cp和Cpk的值是以子组内变异为基础 计算出来的 Cpk是CPU（相对与USL的能力）及 CPL（相对于LSL的能力的最小值 Cp和Cpk的值是“短期的”过程能力 指数
80
实测性能 PPM < LSL 0.00 PPM > USL 70370.37 PPM 合计 70370.37
关于PPK 与 CPK
关于Ppk 与 Cpk区别1、PPK是没有检查过程是否稳定的情况下计算得到的。
通常在开始研究过程能力的时候，不去考虑过程是否稳定。
这样做简单。
考虑到数据中有可能存在特殊原因引起的变异，因此，在要求等于大于1.67。
不应当是连续抽样的原因，要求比CPK高。
2、如果不考虑过程是否稳定，不管是短期还是长期得到的数据计算得到的，只能叫Ppk，是过程性能指数，请注意，是性能指数，不是能力指数。
因为，数据中包含特殊原因引起的变异，只能叫性能指数。
如果性能指数和能力指数差异很大，说明改进的潜力很大。
3、Cpk计算之前，一定要检查过程是否稳定。
一般要求有100个数据，如果每个样本数是4的话，得到25个均值。
每个子样和子样之间可以定期间隔时间，譬如1小时。
连续取4个样本，计算均值。
再隔1小时，再连续取4个……。
通过极差控制图和均值控制图来检查过程是否稳定。
如果稳定，计算得到的是Cpk。
计算时候，标准差不是根据数据直接计算的。
而是根据极差均值计算估计的标准差。
对于特殊特性，要求大于等于1.33。
4、PPK的计算不要求检查过程是否稳定。
因为前面说的，这样时间很长。
那么，不关是否稳定，就用这100个数据，或者，干脆中间就不间隔1小时了。
就连续取100个数据。
通过均方差方法计算得到标准差，计算Ppk。
因为，PPK没有检查过过程是否稳定的，因为，为了保险，对特殊特性要求大于等于1.67。
因为，PPK中可能有特殊原因引起变差，因此，不叫过程能力指数，叫过程性能指数。
5、当过程稳定，Cpk又满足要求后，利用控制图来监视过程。
过程实际运行有可能发生特殊原因，一旦发现，就要查明后消除它。
使过程回到稳定。
6、有的不管长期的过程数据是否稳定，就用这些数据通过均方差方法计算得到标准差，再计算得到长期的PPK。
当然要比Cpk小了。
要注意，前面PPK比Cpk大是要求的数值，这里是实际的数值。
因为它有（可能有）特殊原因引起的变差在内。
通常把PPK叫过程性能指数，不是过程能力指数。
初始过程能力分析报告 PPK
1 2 3 4 5 TOTAL AVERAGE(X) CLX UCLX LCLX MAX-MIN(R) CLR UCLR LCLR
制表/日期:
X-CHART ● R-CHART 检 查 记 录
2.130
组容
2.100
A2
1.88
D3
*
D4
3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
2.170 2.160 2.174 2.170 2.160
2.1668 2.1509 2.1864 2.1153 0.0140 0.0127 0.0268 0.0000
2.150 2.150 2.150 2.140 2.150
2.1480 2.1509 2.1864 2.1153 0.0109 0.0127 0.0268 0.0000
初始过程能力分析报告
工厂车间 零件名称 ● X=AVE（X）=
2.190
CZ-0095
2.200 2.100 LCLX=X-A2R= 组容/频率 图 2.12
AVERAGE(X)
机械加工
工序名称 机器编号
数控铣一面 023-04
质量特性 规 格 值 2.19
重要 2.20
公差上限 公差下限
125/5
2.150 2.150 2.140 2.150 2.160
2.1500 2.1509 2.1864 2.1153 0.0200 0.0127 0.0268 0.0000
2.150 2.160 2.150 2.160 2.150
2.1540 2.1509 2.1864 2.1153 0.0100 0.0127 0.0268 0.0000
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
CPK与PPK的区别
CPK 与PPK 的区别：首先，过程能力指数（Cp ，Cpk ）与过程性能指数（Pp ，Ppk ）都是对过程满足标准、规范程度的反映。
但：过程能力指数给出的是过程的固有能力，过程固有的能够满足标准与规范的能力。
过程性能指数给出的是根据采集到的数据对当前过程性能的估计。
1.衡量对象不同:CPK 是衡量稳定过程的综合能力的一个指标（过程受控）,PPK 是衡量不稳定或不知道是否稳定的过程(如初始过程)的性能的一个指标（过程不受控）。
2.计算方法不同:在CPK 的计算中,CP 的δ算法与PPK 中的PP 的δ算法是不同的.CPK=Min ( USL−X 或 X−LSL )3σ (其中：σ=R d2 d2为常数)Min （｜USL −X ｜或｜X −LSL ｜）表示上限值与平均值之差与平均值与下限值之差两个较小的。
σ表示样本的标准方差 R 表示样本极差的平均值 d2为修正系数（可查表）PPK=Min （｜USL−X ｜或｜X−LSL ｜）3σSMin （｜USL −X ｜或｜X −LSL ｜）表示上限值与平均值之差与平均值与下限值之差两个较小的。
σS 表示样本的标准方差σS = (xi−x )2i =1n−12上公式：(n≥30时，为n-1;n＜30时，为n)其中：xi表示抽样任意样本的平均值，x表示样本总体的平均值3.要求不同:一般CPK要求1.33以上就可以了,而PPK要求1.67以上.4.名称不同:Cpk是过程能力指数,Ppk是过程性能指数.5.实施时机不同:CPK一般是量产时实施,PPK一般试生产时（模具维修时，新模具验收时等）实施.进而将过程性能指数与过程能力指数进行对比分析，可以得到当前过程能力所处的状态，并进而对过程进行处理。
⑴通过过程性能指数与过程能力指数的比较，可以对过程进行诊断。
若Pp < Cp,说明当前过程能力低于过程固有的能力，过程没有达到稳态，过程中存在异常因素，应该马上寻找原因，加以消除，把过程性能指数提高到过程能力指数的水平。
CPK和PPk的区别
CPK和PPk的区别名义上来说：CPK：过程能力指数PPK：过程性能指数两种能力统计的方式和抽取数、及适用范围都有一定的区别1适用范围CPK正常是在制程稳定的情况下，统计制造过程中的产品、工序的性能指数而应用的PPK正常是在制程不稳定的情况下，统计过程能力指数而用到的2.要求程度PPK在统计学中对制程能力的统计要求远远高于CPK正常情况下，CPK大于等于1.33就可以说明制程稳定了，而PPK必须要大于等于1.66才能说明过程稳定同时，两种指数的计算公式都不一样。
具体的公式我一时想不起来，可以和我联系，我会将公式告诉您的因为计算公式的不同，所以计算的结果和要求也完全不同，往往CPK计算结果很高的数据，同样的用在PPK里面，可能会是很差的结果。
3.抽取样本的不同CPK的公式计算，及能力指数的计算，一般情况下，抽取的样本最好是要大于100，这样计算出来的CPK才具备一定的可靠性而PPK不同，PPK的计算只要样本数达到5个，即可以计算PPK。
1、适用范围CPK正常是在制程稳定的情况下，统计制造过程中的产品、工序的性能指数（是否应当是工序的“能力指数”，不应当是“性能指数”）而应用的。
PPK正常是在不（知道）制程（是否）稳定的情况下，统计过程（性能，不是能力）指数而用到的。
2.要求程度PPK在统计学中对制程能力的统计要求远远高于CPK正常情况下，CPK大于等于1.33就可以说明制程稳定了（Cpk计算的前提是要过程稳定，如果过程不知道是否稳定，也可以计算的，得到的只是PPK而不是CPK），而PPK必须要大于等于1.66才能说明过程稳定（PPK 再大也不能说明过程稳定。
）1、cpk是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，是过程固有变差的6σ范围，不包括子组之间的变差（即子组之间的变差为0，而只有过程处于受控状态时此变差为0）；ppk是过程总的变差的6σ范围与规范之间的关系，包含子组内变差和子组间变差。
Ppk与Cpk简介
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。
初始过程能力研究报告-PPK
初始过程能力研究报告-PPK1. 引言1.1 研究背景与意义随着全球经济一体化的推进，市场竞争日益激烈，企业对产品和过程的质量要求也在不断提高。
初始过程能力（Process Performance Index, PPK）作为衡量生产过程稳定性的重要指标，是企业在生产初期就确保产品质量，降低成本，提高竞争力的关键。
在我国，许多企业在初始过程能力方面仍存在不足，导致生产效率低下，资源浪费严重。
因此，深入研究初始过程能力PPK，对提高我国制造业的整体水平具有重要的现实意义。
1.2 研究目的与内容本研究旨在探讨初始过程能力PPK的评估与改进方法，以期为企业提供有效的过程优化策略。
研究内容主要包括：PPK的定义与计算方法、应用领域、评估指标与标准、评估流程与步骤以及改进策略等。
通过案例分析，验证所提出方法的有效性，为企业提供实际操作指导。
2. 初始过程能力PPK概述2.1 PPK的定义与计算方法PPK（Process Performance Index）即过程性能指数，是衡量初始过程能力的一个重要参数。
它是通过对过程数据的统计分析得出的，反映了过程输出满足规格要求的程度。
PPK的计算基于过程均值和标准差，其公式如下：[ PPK = ]其中，USL（Upper Specification Limit）为规格上限，LSL（Lower Specification Limit）为规格下限，σ（sigma）为过程标准差。
PPK的取值范围为0到1，PPK值越大，表示过程能力越强，过程输出满足规格要求的概率越高。
通常，PPK值在0.67以上被认为是过程能力良好。
2.2 PPK的应用领域PPK在制造业中有着广泛的应用，主要表现在以下几个方面：1.新产品开发：在新产品开发阶段，通过计算PPK值，可以评估过程能力是否满足设计要求，从而为产品的设计和生产提供依据。
2.过程改进：通过对PPK值的监测，可以发现过程中的问题，指导企业进行过程改进，提高产品质量。
PPK与CPK的定义与差异分析
PPK&CPK的解释与区别定义：PP (Performance Index of Process）:不考虑过程有无偏移，容差范围除以过程性能。
Ppk (Preliminary process Capability):考虑过程有偏差时，样本数据的过程性能.*Ppk通常用来与Cp及Cpk对比,度量和确认内改进的优先次序适用环境:Ppk：过程性能指数,表示的是过程在一段时间内的表现1.输出满足规格要求+ 预测图形+ 长期不稳定过程(不要求过程稳定)2。
小批生产(试产）的过程性能评价，要求Ppk≥1。
67；3. 用于实时过程性能研究和初始过程能力评估Cpk：过程能力指数，表示过程本身的能力，一种理想的状态下的指数。
1.过程稳定+ 足够历史数据/初始数据(More than 100个体数据＆25子组）2。
大批量生产后的生产能力的评价，要求Cpk≥1。
333. 主要用于周期性的过程评价注解：1、有时CPK需要借助PPK的控制界限来作控制2、PPK表示所有数据之间的变差；CPK剔除组内变差（组内均值），仅考虑子组变差。
3、PPK和CPK的区别就好像是一个人的工作表现和工作能力之间的差别一样。
4、Cpk计算之前，一定要检查过程是否稳定.一般要求有100个数据,25个均值。
取样方式：子样定间隔时间选取（如：每隔1小时连续取4个样本,计算均值.）通过Xbar-R图来检查过程是否稳定。
如果稳定，计算得到的是Cpk。
5、Ppk不要求检查过程是否稳定。
取样方式:无需1小时间隔，连续取100个数据.因PPK未检查过程是否稳定（风险)，要求目标Ppk≥1.67.因PPK中可能有特殊原因变差不能称之为过程能力指数，而是过程性能指数。
6、过程不稳定，则需查明特殊原因并消除后重新进行评估（过程繁琐)。
对于初期数据匮乏案例,在客户同意后可采用Ppk.7、当过程稳定+ Cpk满足要求时，利用控制图来监视过程.过程实际运行有可能发生特殊原因，一旦发现就要查明后消除它，使过程回到稳定.8、当过程运行相当长一个时期以后，要定期检查Cpk≥1.33。
Cpk和ppk
Cp:capability processCpk:capability process indexPp:preliminary processPpk:preliminary process indexCmk:capability machine index第一种说法/理论：ppk代表初期工序能力，应用于试产阶段和工序不稳定的情况下。
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代表短期工序能力（某一小段时间内的工序能力，连续的数据）ppk代表长期工序能力（一个长时间，如一年或都说所有的，全部的，可以是间断的数据）。
他们的计算工式是相同的，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中算标准偏差的工式）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),好像还有一种算法我还没弄明白，是minitab中的default算法叫pooled standard deviation，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。
发表于 2006-9-11 13:53:40 |只看该作者|申请精华|挣金币|招人/找工作|常见问题首先工申明,有关此回答我在另下有帖子已经作过类似的回答了.大概如下:1、其实CPK和PPK从原则上是没有长短期之分的。
有时过统计为过程指数,但是其计算的方式是不同的.2、CPK计算是假设过程中心偏移+/-1.5个西格玛时的状况,叫做过程能力指数.此时西格玛的值等于R/D2。
PPKCPK计算
PPKCPK计算PPKCPK计算是一种质量管理和过程改进工具，用于衡量过程的性能和稳定性。
它结合了过程能力指数（CPK）和过程性能指数（PPK），可以更全面地评估一个过程的能力和表现。
在实际应用中，PPKCPK计算通常用于评估制造过程中的生产能力，以确保产品符合规定的规格要求。
CPK = min((USL-μ)/(3σ), (μ-LSL)/(3σ))其中，USL是规格上限，LSL是规格下限，μ是过程的平均值，σ是过程的标准差。
CPK的数值越大，表示过程的性能越好。
一般来说，CPK大于1.33表示过程稳定，可接受的水平。
PPK是考虑了过程的中心位置和实际生产数据之间的关系，其公式为：PPK = min((USL-X̄)/(3s), (X̄-LSL)/(3s))其中，X̄是过程的样本均值，s是过程的样本标准差。
PPK的数值越大，表示过程的性能越好。
一般来说，PPK大于1.0表示过程的能力可接受。
在实际应用中，通过计算CPK和PPK的值，可以得出一个更全面的评估过程的性能和能力。
一般认为，CPK和PPK的值越接近，表示过程的稳定性越好。
如果两者的值差距较大，就需要对过程进行进一步的优化和改进。
为了进行PPKCPK计算，首先需要收集足够的过程数据，包括过程中的样本数据、规格要求等信息。
然后，根据上述公式，计算出CPK和PPK的值。
最后，结合实际情况来评估过程的性能，确定是否需要采取进一步的措施来改进过程。
总的来说，PPKCPK计算是一种重要的质量管理工具，可以帮助企业评估和改进过程的性能，确保产品质量符合规定的标准要求。
通过不断地监测和分析过程数据，可以及时发现和纠正过程中的问题，提高生产效率和产品品质，提升企业的竞争力。
因此，PPKCPK计算在现代生产管理中具有重要的意义。
ppk与cpk
1、首先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式Cp（Capability Indies of Process）：稳定过程的能力指数，定义为容差宽度除以过程能力，不考虑过程有无偏移，一般表达式为：Pp（Performance Indies of Process）：过程性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能，一般表达式为：（该指数仅用来与Cp及Cpk对比，或/和Cp、Cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序）CPU：稳定过程的上限能力指数，定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限，一般表达式为：CPL：稳定过程的下限能力指数，定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限，一般表达式为：2、现在我们来阐述Cpk、Ppk的含义Cpk：这是考虑到过程中心的能力（修正）指数，定义为CPU与CPL的最小值。
它等于过程均值与最近的规范界限之间的差除以过程总分布宽度的一半。
即：Ppk：这是考虑到过程中心的性能（修正）指数，定义为：或的最小值。
即：其实，公式中的K是定义分布中心μ与公差中心M的偏离度，μ与M的偏离为ε=| M-μ|3、公式中标准差的不同含义①在Cp、Cpk中，计算的是稳定过程的能力，稳定过程中过程变差仅由普通原因引起，公式中的标准差可以通过控制图中的样本平均极差估计得出。
因此，Cp、Cpk一般与控制图一起使用，首先利用控制图判断过程是否受控，如果过程不受控，要采取措施改善过程，使过程处于受控状态。
确保过程受控后，再计算Cp、Cpk。
②由于普通和特殊两种原因所造成的变差，可以用样本标准差S来估计，过程性能指数的计算使用该标准差。
4、几个指数的比较与说明①无偏离的Cp表示过程加工的均匀性（稳定性），即“质量能力”，Cp越大，这质量特性的分布越“苗条”，质量能力越强；而有偏离的Cpk表示过程中心μ与公差中心M的偏离情况，Cpk越大，二者的偏离越小，也即过程中心对公差中心越“瞄准”。
什么是PPK与CPK
什么是PPK与CPK,两者有什么联系与区别? /cdb/viewthread.php?tid=81670 CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制成能力的指标。
CPK值越大表示品质越佳。
CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））Cpk——过程能力指数CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s]Cpk应用讲议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息息相关的两个参数：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。
6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。
7. 首先可用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＝规格上限－规格下限；规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2；8. 依据公式：，计算出制程准确度：Ca值9. 依据公式：Cp = ，计算出制程精密度：Cp值10. 依据公式：Cpk=Cp ，计算出制程能力指数：Cpk值11. 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。
Cpk过程能力指数和Ppk过程性能指数的区别
Cpk和Ppk的区别摘要：过程能力指数Cpk与过程性能指数Ppk是量度过程的两个重要参数，本文主要介绍Cpk与Ppk两者间的区别。
过程能力指数都是用短期数据来计算，并且要求过程稳定，称为短期过程能力指数。
短期过程能力指数主要用于：∙验证过程生产出来的产品是否能符合顾客要求。
∙验证一个新的过程或经历修改的过程的实际性能是否符合工程参数。
当一个过程已达到稳定，且能符合短期的要求，那么就应该进行长期过程能力指数的研究。
长期过程能力指数称为过程性能指数，记为Pp、Ppk，反映了长期过程能力满足技术要求的程度。
过程能力指数系列有：过程性能指数和过程能力指数的区别1.过程性能指数和过程能力指数之间的主要区别在于总体标准差的估计方法的不同。
2.过程性能指数反映是当前的过程能力是否满足技术要求的程度，并不要求过程稳定，即不要求过程输出的质量特性值一定服从某个正态分布，因为长期的数据很难保证具有正态性3.一般来说，对于同一个过程，过程性能指数使用的样本标准差S往往大于在稳定状态下总体标准差σ的估计值，过程性能指数一般小于过程能力指数。
另外，从以下英文全称看：▪Cpk——Capability of Process index▪Ppk——Performance of Process index1.Cpk侧重于过程本身，给出的是过程固有的能够满足标准与规范的能力2.Ppk侧重于过程所引发的结果，给出的是根据采集到的数据对当前过程性能的估计。
前者看重过程本身，后者看重结果。
Cpk是指过程的短期能力（Cpk是指平均值与产品标准规格发生偏移的大小，常用客户满意的上限偏差减去平均值和平均值减去下限偏差值中数值较小的一个，再除以3σ）。
而Ppk是相对长期的过程表现，虽然计算公式相同，但是由于样本容量不同(CPK的样本容量是30~50，PPK的样本容量是大于或等于100)，其使用的是标准差S。
Cpk给出的是过程的潜在固有能力，过程固有的能够满足标准与规范能力。
ppk分析报告
PPK分析报告1. 简介本篇文章旨在对PPK分析进行介绍和解析。
PPK（Parameter, Process, KPI）分析是一种常用的质量管理方法，用于确定和改进任何过程的关键参数和关键绩效指标（KPI）。
2. PPK分析的步骤2.1 确定关键参数在进行PPK分析之前，我们首先需要确定我们要分析的关键参数。
关键参数是指对于一个过程或产品来说，对其质量和性能有重要影响的参数。
通过对关键参数的分析，我们可以找到影响过程稳定性和性能的关键因素。
2.2 收集数据在确定了关键参数之后，我们需要收集相关的数据。
这些数据可以来自于过程的实际运行情况、实验数据或者其他可靠的来源。
收集的数据应该包括关键参数的取值和相应的性能指标。
2.3 统计数据分析在收集到数据之后，我们可以进行统计数据分析。
通过对数据进行统计分析，我们可以了解关键参数的分布情况、均值、方差等统计指标。
这些统计指标可以帮助我们评估过程的稳定性和性能。
2.4 确定关键绩效指标在统计数据分析的基础上，我们可以确定关键绩效指标。
关键绩效指标是用来衡量和评估过程性能的指标。
常用的关键绩效指标包括过程能力指数（Cpk）、过程稳定性指数（Ppk）等。
2.5 PPK计算通过确定了关键参数和关键绩效指标，我们可以进行PPK计算。
PPK的计算公式为：PPK = min((USL - X_Bar) / (3 * σ), (X_Bar - LSL) / (3 * σ))其中，USL为上限规格限，LSL为下限规格限，X_Bar为关键参数的均值，σ为关键参数的标准差。
2.6 PPK分析和改进通过进行PPK计算，我们可以得到PPK的值。
根据PPK的值，我们可以对过程的性能进行评估。
当PPK的值大于等于1.33时，说明过程具有良好的能力和稳定性；当PPK的值小于1.33时，说明过程存在一定的问题，需要进行改进。
在进行PPK分析之后，我们可以根据分析结果进行改进。
改进的方法可以包括调整关键参数的取值、改变工艺流程、提供员工培训等。