制程能力CPK评价标准
cpk的判定标准
cpk的判定标准CPK（Capability Process Index）是一种常用的质量管理工具，用于评估一个过程是否满足指定的质量要求。
CPK值越高，表示过程的变异性越小，也就意味着过程越稳定、可控。
以下是一些与CPK判定标准相关的参考内容：1. CPK的计算公式：CPK = min[(USL - μ) / 3σ, (μ - LSL) / 3σ]其中，USL是上限规格限，LSL是下限规格限，μ是过程的平均值，σ是过程的标准差。
2. CPK值的判定标准：- CPK > 1.33：过程能够满足规格要求，具有较高的能力。
- 1.00 < CPK < 1.33：过程在一定程度上满足规格要求，但仍有一些改进空间。
- CPK < 1：过程无法满足规格要求，需要进行改进。
3. 为了更好地理解CPK值的含义，可以考虑以下一些情况： - 当CPK > 2时，说明过程的变异性非常小，可以说是十分稳定和可控的。
- 当CPK > 1.33时，说明过程的变异性较小，可以满足绝大部分的规格要求。
- 当CPK < 1时，说明过程的变异性较大，需加强过程控制和改进。
4. CPK值与制程能力的关系：- CPK值是制程能力的一种度量方法，用于评估过程在给定规格要求下的变异性情况。
- 制程能力是指过程在相对稳定的运行状态下，产出能够满足规格要求的产品的能力。
- CPK值越高，说明制程能力越好，对规格要求的满足程度也更高。
5. CPK值的应用：- CPK值在质量管理中被广泛应用，可以用于评估一个过程是否满足规格要求，以及其变异性的程度。
- 根据CPK值的计算结果，可以采取相应的控制措施，以提高过程的稳定性和可控性。
- CPK值还可用于比较不同过程之间的能力，以便选择合适的过程进行生产。
综上所述，CPK的判定标准是根据CPK值与指定规格要求的比较来确定的。
较高的CPK值表示过程的能力较好，能够满足规格要求，而较低的CPK值则表示过程的能力较差，无法满足规格要求。
Cpk与制程能力评价概述
12
制程巒異的來源
雜項(others) 雜項包括溫度、光線、溼度等環境因素。 例如室外的溫度高，庫存中的紙張的水分 就會改變，可能對製成會產生不良的影響； 其他可能還包括檢驗的方法，如檢驗設備 不良或品質標準應用不當、測量儀器的精 確度等，都可能是導致變異的原因。
13
制程能力評估---Ca,Cp,Cpk
28
CPU CPL
CPU,CPL:上下工程能力指標 假設只有上或下規格界限，則指標需經由 製程平均數u到上或下規格界限與自然允差 來計算，上下製程能力指標公式如下：
CPU= CPL=
29
CPK ---製程績效指標
要製程達到規格要求，必須Ca與Cp均好方可，但有時Ca 雖很好但不好，結果會有不良品，有時Cp很好，但Ca不好， 也會有高不良率產生。綜合評價是將Ca與Cp兩者綜合起來 評定等級 .
33
規格上限
-6r -5r
-4r
± Kr ± 1r ± 2r ± 3r ± 4r ± 5r ± 6r
-3r
-2r -1r
X
+1r +2r +3r +4r +5r +6r
百萬分缺點數 697700 308700 66810 6210 233 3.4
百分比(%) 30.23 69.13 93.32 99.3790 99.97670 99.999660
137 151 147 152 144147 142 142 150 150127 162 160142 140143 126 152 147 149 …
… … … … …
…
… … … … …
…
… … … … …
…
制程能力评价 CPK
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制程能力指数Ca (或ｋ)
Ca评定标准
评等参考
Ca值愈小，品质愈佳。依Ca值大小可分为四级 等级
A B C Ca值 |Ca| ≦12.5% 12.5% ≦ |Ca| ≦ 25% 25% ≦ |Ca| ≦ 50% 处理原则 作业员遵守作业标准并达到规 格的要求需继续维持. 有必要尽可能将其改进为A级. 作业员可能看错规格不按作业 标准操作或检讨规格及作业标 准.
当制程稳定时，质量特性数据为计量值且其分配呈常 态分配或近似常态分配时，Cp指标被用以说明一个制 程符合规格之能力。 精度用于衡量制程散差符合规格公差之程度。 Cp值愈高表示制程能力愈好。
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制程精密度Cp
规格中心(μ) 规格下限 (LSL)
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制程能力指数Ca (或ｋ)
Ca Process2
单边规格(设计规格)因没有规格中心值，故不计算Ca。 制造规格将单边规格公差调整为双边规格，如此方可
计算Ca。
当Ca＝0时，代表量测制程之实绩平均值与规格中心 相同；无偏移。 当Ca＝±1时，代表量测制程之实绩平均值与规格上 或下限相同；偏移100%。
新人训练及教育训练手册 制程能力评价 （CPK）
版次：A1 日期：10/15/2012
部门：品保中心 编撰：杨晶晶
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内容大网
一、制程能力指数Ca (或ｋ)
二、制程精密度Cp
三、综合制程能力指数Cpk
cpk管控标准
cpk管控标准CPK（制程能力指数）是衡量制程稳定性和良率的一个重要指标。
在实际应用中，CPK 管控标准主要包括以下几个方面：1. 数据收集：进行 CPK 分析时，需确保数据来源可靠，涵盖的产品和过程具有代表性。
数据应包括生产过程中的关键参数，如尺寸、重量、时间等。
2. 数据分析：对收集到的数据进行统计分析，计算 CPK 值。
CPK 值反映了制程的稳定性和良率水平，不同行业的 CPK 要求可能有所不同。
通常情况下，CPK 值越高，表示制程能力越强。
3. 评级标准：根据 CPK 值的大小，对制程能力进行评级。
一般采用如下评级标准：- A级：CPK 值大于2.0，制程能力特优，不良率低，可考虑降低成本。
- B级：CPK 值在1.67至2.0之间，制程能力优良，状态稳定，但应尽力提升为A级状态。
- C级：CPK 值在1.33至1.67之间，制程能力一般，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B级状态。
- D级：CPK 值小于1.33，制程能力差，不可接受。
4. 制程改进：根据 CPK 评级结果，针对不同级别的制程，采取相应的改进措施。
例如，对于C级和D级制程，应分析原因，改进设备、工装、量具和人员技能等方面，提高制程稳定性，争取提升至更高级别。
5. 持续关注：CPK 分析不是一次性的工作，而是需要持续关注和更新。
定期收集数据，重新进行 CPK 分析，以确保制程的稳定性和良率保持在目标水平。
总之，CPK 管控标准包括数据收集、数据分析、评级标准、制程改进和持续关注等方面。
通过这些标准，企业可以更好地管理制程能力，提高产品质量和竞争力。
CPK 简介与应用 制程能力评估
=
262.43
25
= 10.49
S=
Σ(Xi-X)2 n-1
=
0.02 24
= 0.029
公差裕度-2中心偏移量 Cpk= 6標准差 = 0.46
0.10 -2 10.49-10.50 = 6× 0.029
End Thanks!
精密度CPk
CP與CPk關係
1.Cp≧Cpk
2.Cp與Cpk差距越大,代表改善空間越大
3.當X=u,即Ca=0時,Cp=Cpk
4.當分布中心位於規格界線時,Cpk=0
5.當分布中心超出規格界線時Cpk<0
如何評價製程能力
例:一批軸承,抽樣量測尺寸如下:
10.52 10.50 10.50 10.52 10.50
CPK制程能力指數判定表:
NO.
1
Cp
Cpk≧1.67
分布與規格之關係
Sl Su
制程能力判斷
很好
處
置
s
Sl Su
制程能力太好,可 酌情縮小規格,或 考慮化管理與降 低成本. 理想狀態,繼續維 持. 使制程保持於管 制狀態,否則產品 隨時有發生不良 品的危險,需注意. 產品有不良品產 生,需作全數遷別, 制程有妥善管理 及改善之必要.
6σ 6σ83
0.83≦Cp<1.0 1.00≦Cp<1.33
1.33≦Cp
6σ
SL U SU 規格下限 規格中心 規格上限
等級評定後之處置原則: A級﹕此一製程甚為穩定﹐可以將規格縮小或勝任更精密之工作 B級﹕有發生不良品之危險﹐必須加以注意﹐并設法維持不要使其變 壞及迅速追查 C級﹕檢討規格及作業標準﹐可能本製程不能勝任如此精密之工作 D級﹕應采取緊急措施﹐全面檢討所有可能影響之因素﹐必要時應停 止生產
Cpk的评级标准
Cpk的评级标准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]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：Ca=(X-U)/(T/2) ，计算出制程准确度：Ca值9. 依据公式：Cp =T/6 ，计算出制程精密度：Cp值10. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ，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制程能力评价方法
%=
(X-u)
T/2 %
T=SU-SL=规格上限-规格下限
当 X 与 μ 之差愈小时,Ca 值也愈小,也就是质量 愈接近规格要求之水平 , Ca 值是负时表示实测 值偏低 , Ca 值是正时是篇高
制程能力评价方法(Ca)
Ca 等级评定
等级
佳
A
可
B
不良
C
劣
D
Ca 值 Ca ≦ 12.5% 保持
12.5%＜ Ca ≦ 25% 25% ＜ Ca ≦ 50% 50% ＜ Ca
往上加油
检讨规格 作业标准
全面检讨 停止生产
制程能力评价方法(Ca)
计算举例:
V/C : 产品标准规格为 0.18 _+ 0.08 经一个月后量测平均为 0.16 Ca = 0.16-0.18 = 25% 往上加油
0.08
制程能力评价方法(Cp)
Cp 制程精密度(Capability of precision)
Xi=实测值 X=实测平均值 n=测试台数
制程能力评价方法(Cp)
计算举例:
群体估计标准偏差 =
n
i=1 (Xi-X)2
n-1
规格标准偏差
Cp = 0.08 x 2 0.07 x 2
= 1.14
群体估计标准偏差
制程能力评价方法(Cpk)
Cpk制程能力指数
Cpk 是总合Ca 和Cp二值之指数
计算举例: Cpk= (1- Ca ) x Cp = (1- 0.25)x1.14 = 0.75 x 1.14 = 0.855 属 C 级(制程能力需加强)
规格公差
Cp = 6σ
标准偏差
Cp 等级评定
等级 A B C D
cpk等级评定及处理原则
cpk等级评定及处理原则CPK等级评定及处理原则是一种质量管理工具，用于评估产品或过程的稳定性和一致性。
CPK是指制程能力指数（Process Capability Index），是评估制程的能力是否能够满足规定的性能要求。
本文将详细介绍CPK等级评定及处理原则，包括评定方法和相应的处理原则。
首先，CPK等级的评定方法有两种常用方式：直接计算法和间接计算法。
直接计算法是通过收集一系列制程数据，如长度、宽度、重量等，然后通过计算计算出一些统计数据，例如均值、标准差以及上下公差。
最后，使用以下公式计算CPK值：CPK=(USL-X均值)/3σ其中，USL是上公差，X均值是样本均值，σ是样本标准差。
间接计算法是通过标准差的计算来评估制程的能力。
使用以下公式计算CPK值：CPK=(USL-X均值)/3S其中，USL是上公差，X均值是样本均值，S是制程标准偏差的估计值。
接下来，根据CPK值的大小可以将制程分为四个等级：超差等级、不稳定等级、能力很差等级和能力很好等级。
超差等级，CPK值小于1，表示制程能力非常差，不能满足规定的性能要求。
此时需要对制程进行调整和改进，以使其能够正常工作。
不稳定等级，CPK值在1到1.33之间，表示制程稳定性较差，但已经接近于满足性能要求。
此时可以通过改进制程和增加控制措施来提高制程的稳定性。
能力很差等级，CPK值在1.33到1.67之间，表示制程能力较差，但还可以接受。
此时需要继续改进制程，并加强控制措施，以提高制程的能力。
能力很好等级，CPK值大于1.67，表示制程能力很好，能够满足规定的性能要求。
此时可以继续进行制程的改进和优化，以进一步提高制程的能力和稳定性。
最后，根据不同等级的CPK值对制程进行相应的处理原则。
超差等级的处理原则是对制程进行全面的调整和改进，找出造成制程差异的原因，并采取适当的控制措施来消除这些差异，以使制程能够满足规定的性能要求。
不稳定等级的处理原则是加强制程的控制，并对制程进行适当的调整，以提高制程的稳定性和一致性。
制程能力指数的计算及判定标准
制程能力指数的计算及判定标准摘要：工序是产品、零部件制造过程的基本环节，也是品质检验的基本环节。
对工序实行严格的工序控制，它能在帮助现代工艺更加富有效率工作的同时，也使现代工艺具有经济上的现实意义。
而对工序能力分析时,我们需要通过计算制程能力指数来判断工序能力的大小.制程能力指数是指制程能力与制程目标相比较的定量描述的数值，即表示制程满足产品质量标准的程度。
一般以Cp或Cpk表示。
Cp:适用于质量标准规格的中心值与实测数据的分布中心值一致，即无偏离的情况下。
Cpk:适用于质量标准规格的中心值与实测数据的分布中心值不一致，即有偏离的情况下。
制程能力指数判定标准制程能力指数计算在计算制程能力指数时, 计算取样数据至少应有20组数据，方具有一定代表性；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。
如:某工序的规格要求为10±0.1mm,实际测出50个样本值如下,计算出该工序的Cpk;传统的方法是用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）,然后计算出CA值,最后再通过公式计算出CPK.这种方法工作量大,而且工作非常繁琐.为了解决目前这一种情况,可以直接把把数据复制到太友的CPK计算软件里就可以求得CPK来判断该工序能力:通过CPK计算软件可以得出CPK=0.983,根据上面制程能力指数判定标准可知,该CPK值落在: 0.67≦CPK＜1.00范围内,表示制程不良较多，必须提升能力.通过对制程能力指数的计算分析,可以了解产品制程的水平，确保产品质量，防止不良品产生。
通过其计算结果可以知道产品改善空间,并且可以推估出产品不良率。
下面附上CPK与合格率之间的换算表格:。
CPK与PPK的计算和评价等级
CPK与PPK的计算和评价等级CPK（Cpk）和PPK（Ppk）是用于评估一个过程符合规范要求的能力的统计指标。
它们是通过测量所产生的数据与规范上下限之间的差异来计算的。
CPK是一个制程能力指数，表示制程的长期能力。
它使用标准差和过程平均值作为计算输入。
CPK的计算公式如下：CPK = min(USL - μ, μ - LSL) / (3σ)其中，USL是规范上限，LSL是规范下限，μ是过程平均值，σ是过程的标准差。
CPK的计算结果表示过程分布与规范上下限的能力，数值越大，表示能力越好。
一般来说，CPK大于1.33表示制程能力良好，大于1.0表示制程能力可接受，小于1.0表示制程能力有待提高。
PPK是一个制程性能指数，表示制程的短期能力。
它使用过程平均值、过程标准偏差和过程数据的离散程度作为计算输入。
PPK的计算公式如下：PPK = min(USL - X, X - LSL) / (3σ)其中，X是过程的平均测量值，又称为Cp的样本均值。
与CPK相比，PPK更关注短期的制程能力和数据的离散程度。
它的计算结果也表示过程分布与规范上下限的能力，数值越大，表示能力越好。
一般来说，PPK大于1.33表示制程性能良好，大于1.0表示制程性能可接受，小于1.0表示制程性能有待改进。
根据CPK和PPK的数值，可以对制程能力或制程性能进行评价等级的划分。
一般来说，评价等级可分为：1.优秀：CPK/PPK大于1.672.良好：CPK/PPK大于1.33，但小于等于1.673.可接受：CPK/PPK大于1.0，但小于等于1.334.需改进：CPK/PPK小于等于1.0。
评价等级的划分可以帮助制程改进团队了解他们的产品质量水平，并采取相应的措施优化过程。
CPK和PPK的计算和评价可以为制程改进提供客观的参考指标，并帮助企业提高产品质量和效率。
总结：CPK和PPK是用来评估制程能力和制程性能的统计指标。
CPK 表示长期能力，PPK表示短期能力。
cpk的判定标准
cpk的判定标准CPK是一个统计指标，用于评估一个过程的稳定性和一致性。
它是通过计算数据的散布程度与公差范围之间的比率来确定过程的能力。
CPK的值越大，说明过程的能力越好。
CPK值的判定标准是根据过程能力指数来确定的。
过程能力指数是通过计算过程的标准偏差和过程均值与规格界限之间的距离得到的。
根据过程的要求和质量标准，通常将CPK值界定为以下几个等级。
1. CPK小于1：过程不合格。
当CPK小于1时，表示过程的能力不足以满足规格要求。
这意味着过程的标准偏差相对较大，其散布超过了规格界限。
这种情况下，产品的质量可能会受到较大的波动，不稳定的过程需要进一步优化和改进。
2. CPK等于1：过程基本合格。
当CPK等于1时，表示过程的能力基本满足规格要求。
过程的标准偏差与规格界限之间的距离相当，产品散布在规格范围之内。
这种情况下，产品的质量比较稳定，但仍然有一定的改进空间。
3. CPK在1和1.33之间：过程具有一定的合格性。
当CPK在1和1.33之间时，表示过程的能力相对较好，但还存在一些改进的空间。
过程的标准偏差比较小，产品散布在规格界限附近。
这种情况下，产品的质量相对稳定，但可能仍然存在一些偏差。
4. CPK大于1.33：过程很好地满足规格要求。
当CPK大于1.33时，表示过程的能力很好，能够满足规格要求。
过程的标准偏差非常小，产品散布在规格界限附近。
这种情况下，产品的质量非常稳定，能够满足客户的要求。
需要注意的是，CPK值并不能完全代表过程的质量，它只是一个指标。
其他因素，如制程方法、设备能力、材料质量等也会对产品质量产生影响。
因此，在判断过程能力时，还需要综合考虑其他因素，以确保产品的质量达到要求。
总结起来，CPK值是用于评估过程能力的指标，根据过程的标准偏差和偏差与规格界限之间的距离计算得到。
根据CPK 值的大小，我们可以判断过程的能力是否满足规格要求，从而采取相应的改进措施。
制程能力评价 CPK
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制程能力指数Ca (或ｋ)
Ca Process 1
公式
| (x-bar - (USL + LSL) / 2 | Ca = k = ------------------------------------
(USL - LSL) / 2
公式说明
μ=规格中心值
| (X-bar - μ) |
| (实际平均值-规格中心值) |
USL - LSL Cp = -------------------
6
单边上限能力指数
USL - X-bar CpU = -------------------
3
制程分配之母体标准偏差估计 值
X-bar - LSL CpL = -------------------
3
单边下限能力指数
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作业员可能看错规格不按作业 标准操作或检讨规格及作业标 准.
应采取紧急措施，全面检讨所 有可能影响的因素，必要时得 停止生产.
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二、制程精密度Cp
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制程精密度Cp
设定工程上下限的目的，在于希望制造出来的 各个产品之特性值，能在规格上下限之容许范围内 。工程能力的评价之目的就在于衡量产品分散宽度 符合公差的程度。工程能力指数又可称为工程精密 度指数(Capability of Precision) 。
(规格上限－实际平均值) (USL - X-bar) CpU＝---------------------------------＝--------------------
制程能力(CPK PPK)
2
制程能力指数概念：
制程能力指数：是指过程能力与过程目标相比 较的定量描述的数值，即表示过程满足产品品 质标准（产品，规格，公差）的程度。 一般以CP或CPK表示。 CP适用于品质标准规格的中心值与实测数据 的分布中心值一致，即无偏离情况下，而CPK 适用于品质标准规格的中心值与实测数据的分 布中心值不一致，即有偏离的情况下。
6
制程能力综合指数 :
Cpk是准确度与精确度的综合指标：
Ca只能反映制程的准确性 Cp只能反映制程的精确性 由于CPK同时考虑准确与精确度，故应用上最 为广泛
7
制程能力指数 :
名词解释 :
双边规格 : 品质特性的合格范围同时有上限及下 限规定者称为双边规格
• 例CNC加工尺寸 : 39.530.1mm
一般制程要求Ca12.5%
10
制程能力指数 :
Ca练习实例 :, 今在产线抽测5个材料, 量 测值如下 : 3.52, 3.53, 3.57, 3.54, 3.53, 则Ca值计算如下 :
3.52 + 3.53 + 3.57 + 3.54 + 3.53 3.538 5 • U=3.50, T=3.6-3.4=0.2, X
2 2
7 1 80 . 71 40 3 3 . 039 4 . 47
3 . 039
16
制程能力综合指数 :
Cpk的介绍 :
公式 :
• 双边对称规格：C • 双边不对称规格 :
pk
1 C a C p
Cpk min(
USL X ˆ 3
,
X LSL ˆ 3
一般制程要求CP≥1.33
制程能力指标 (Cp & Cpk)
Cpk < 1
a) 高水準的製程能力 (Cpk > 1.5) b) 臨界邊緣的製程能力 (Cpk≒1) c) 製程不具能力 (Cpk < 1)
製程能力指標 v.s.製程精密度指標
11
Process Potential Index (Cp)
Cpk
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
1.0 2,699.9 1,363.3 1,350.0 1,350.0 1,350.0 1,350.0
QC七大手法 (QC seven tools)
12
品管七大手法是解析數據的有利武器，包括： v 查檢表 (Check sheet) v 統計圖 (Graph) / 管制圖 (Control chart) v 柏柆圖 (Pareto chart) v 直方圖 (Histogram) v 散佈圖 (Scatter diagram) v 特性要因圖 (Cause & Effect diagram) v 層別法 (Stratification)
1.4
13.4 ~ 26.7 ppm
1.5
3.4 ~ 6.8 ppm
1.6
794 ~ 1,589 ppb
1.7
170 ~ 340 ppb
1.8
33 ~ 67 ppb
1.9
6 ~ 12 ppb
2.0
1 ~ 2 ppb
製程能力指標範例
10
a)
Cp = 2
Cpk = 2
b)
Cp = 2
Cpk = 1
c)
問題解決型 QC Story 的實施內容 (續)
28
步驟
實施內容
制程能力评价CPK
File: Ca , Cp , Cpk report
Prepared by: Milo Hou
Confidential
2006.09.20
Cp(Capability of Process)製程精密度
定義：衡量產品分佈情況與公差寬度的符合程度， 稱為製成精密度。 公式：Cp之計算公式如下
Ca = X − T0 ( SU − S L ) / 2
=
工程平均值－規格中心值 (規格上限－規格下限)/2
File: Ca , Cp , Cpk report
Prepared by: Milo Hou
Confidential
2006.09.20
Ca(Capability of Accuracy)製程準確度
2006.09.20
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
14.680 14.510 14.580 14.620 14.600 14.670 14.650 14.550 14.590 14.570 14.600 14.650 14.650 14.620 14.550
規格上限 SU 15.500 規格中心值 M 15.000 規格下限 SL 14.500 規格公差 T 平均值 X 標準差 σ ν−1 Ca Cp Cpk 品名: 品名 : 料號 : 日期 : 檢驗者 : 1.00 14.61 0.05 79% 3.404 0.722
File: Ca , Cp , Cpk report
Prepared by: Milo Hou
Confidential
2006.09.20
Cp(Capability of Process)製程精密度
制程能力(CPK PPK)
Process capability
制作： 2005.12.29
1
制程能力的概念 :
制程能力的意义 :
制程能力是指制程在管制状态下,制程符合规格 的能力，即在受控状态下实现过程目标的能力。
一般以下列的制程特性来衡量制程能力 :
• 准确度 (Capability of Accuracy )简称Ca • 精确度 (Capability of Precision )简称Cp
设产品规格为3.5mm0.1mm, 今在产线抽测5个 材料, 量测值如下 : 3.52, 3.53, 3.57, 3.54, 3.53, 则 Cp值计算如下 :
• T=3.6-3.4=0.2, =0.0192, Cp 0.2 1.73
0.0192 6
若本例中的5个抽测值为3.51, 3.53, 3.53, 3.52, 3.52, 则CP值是多少?
n 1
21
制程能力与不良率 :
准确度偏移后，不良率升高(CA偏大)
M
X
22
制程能力与不良率 :
精确度愈差，不良率愈高
CP小，不 良率高
CP大，不 良率高
23
制程能力与不良率 :
从别一观点， CPK所代表是规 格公差与自然差 的比值
由图可知，CPK 愈大，不良率愈 小
Cpk=1
20
制程性能指数
制程性能指数的计算，其 估计的标准差为总的标准 差，包含了组内变异以及 组间变异。
总变异=组内变异+组间 变异。
Pp
Su Sl
6ˆ
Ppk min( Ppu , Ppl )
Ppu
Su x
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s
Sl
5 0.67>Cp
Su
非常不足
s
應採取緊急措施, 改善品質並追究 原因,必要時規格 再作檢討.
計算產品不良率:
常態分配 (規格中心不偏移)
27
規格下限
規格上限
-6r -5r
-4r
± Kr ± 1r ± 2r ± 3r ± 4r ± 5r ± 6r
-3r
-2r -1r
X
+1r +2r +3r +4r +5r +6r
18
＝
19
＝
20
＝
21
Cp之等級評定基准
等級 A 值 2=<Cp
B
C D
1.33=<Cp<2
1=<Cp<1.33 Cp<1
22
Cp值各種級別的處置原則
A級：此一工程甚為穩定，可以將規格容許差 縮小獲勝任更精密的工作。 B級：表示尚佳，要設法維持，不要使其變壞。 C級：本工程能力不足，有改善必要，必要時 檢討規格及作業標準。 D級：應採取緊急措施，對產品加以分類，全 面檢討可能因素，必要時停止生產。
產品規格來自顧客的需求或設計者個人的專業學 養，因此製程必須具有產出符合工程規零件的能 力。 只有當製程處於”統計管制狀態”下，製程沒有 可歸咎的非自然因素存在,估計製程能力才合理 常用制程能力分析工具有: Ca,Cp,Cpk 直方圖 管制圖
10
數理統計理論簡介
1.依數理統計理論,當生產過程穩定時,絕大多數計 量值特性服從常態分佈(不合格品數服從二項分 布,缺陷數服從泊松分布,而二項分布.泊松分布的 極限分布又均是常態分佈) 即在沒有可歸咎巒異的狀況下 2.對一個正常的過程參數(比如:尺寸)隨機抽樣,(計 量值)數據應呈現常態分佈(正態分佈,或名高斯分 布)
-3r
-2r -1r
X
+1r +2r +3r +4r +5r +6r
百萬分缺點數 697700 308700 66810 6210 233 3.4
百分比(%) 30.23 69.13 93.32 99.3790 99.97670 99.999660
29
直方圖
直方圖是將所收集的測定值或數據之全距 分為幾個相等的區間作為橫軸,並將各區間 內之測定值所出現次數累積而成的面積,用 柱子排起來的圖形. 直方圖的分散寬度表示製程能力。利用直 方圖進行工程能力研究時，容易看出分配 的形態，易與規格比較，易於計算製程能 力數值，但不易看出品質的時間變化趨勢。
T=Su-Sl=規格上限-規格下限
在單邊規格的情形，即只有規格上限Su或只有規格下限Sl的 情形，因沒有規格中心值，故不能計算工程準確度指數。
14
Ca或K之等級評定
等級
A B
值
K<=12.5% 12.5%<K<=25%
C
D
25%<K<=50%
50%<K
A.準確度Ca(Capability of Accuracy).
4
制程巒異
假如由生產線隨機取出數個產品，量測產品 的某些特性，如果量測儀器夠精確，必將 發現這些產品的測量值各不相同；又如計 數產品表面的瑕疵，量測薄片的厚度、螺 絲帽的直徑及化學過程的產出量（yield） 等等，必存在著變異。
5
制程巒異的來源
機械(machine) 切割工具在處置很多產品之後，會失去其鋒利度；潤滑 油的狀況也會隨著溫度的改變而改變；產品的尺寸亦隨 著切割工具的設定和位置而變動。表面上，每次的作業 都在完全相同的狀況下操作，事實上，有許多的變異以 不引人注意的方式發生著，而影響了產品的品質。以熱 處理為例，電爐溫度不斷隨著電壓的改變而變動，或在 爐中的位置，如靠近爐口、爐頂、爐頂、爐壁和爐心都 會有不同的狀況。所以置於其中的物料，也會依不同位 置而有不同的品質特性出現。
170
…
… 124 …
32
制作步驟
D.決定組距: 組距=全距/組數
E.決定各組之上下組界. 1.最小一組的下組界=最小值-測定值之最小位數/2 2.最小一組的上組界=下組界+組距=123.5+4=127.5 依此類推.
F.作次數分配表.(如附表)
附表:
組號 1 組 界 組中點 125.5 Ⅴ Ⅴ 劃 記 123.5～127.5
12.5% 25% 50%
15
Hale Waihona Puke 0100%規 格 中 心
A級
制 程 平 均 值
B級 C級 D級
規 格 上 下 限
(u)
Ca =
制程平均值-規格中心值
規格容許差
X-U (%)= (%) T/2
16
K值各種級別的處置原則
A級：作業員遵守作業標準操作，繼續維 持。 B級：有必要時盡可能改善為A級。 C級：作業員可能看錯規格，不按作業標 準操作，須加強訓練，檢討規格及作業標 準。 D級：應採取緊急措施，全面檢討所有可 能影響的因素，必要時得停止生產。
=Min{ =Min{CPU, CPL}
}
25
Cpk之等級評定
等級 Cpk 推定不良率
A
B C D
1.5=<Cpk
1.25=<Cpk<1.5 1.00=<Cpk<1.25 Cpk<1.00
P<=3.4
3.4<P<=86 86<P<=1350 1350<P
制程能力指數判定表:
NO.
1
26
制程能力判斷
太佳
Cp
Cp≧1.67
分布與規格之關係
Sl Su
處
置
s
Sl Su
制程能力太好,可 酌情縮小規格,或 考慮化管理與降 低成本. 理想狀態,繼續維 持.
2
1.67>Cp≧1.33
s
Sl Su
合格
3
1.33>Cp≧1.00
警告
s
Sl 4 1.00>Cp≧0.67 Su 不足
使制程保持於管 制狀態,否則產品 隨時有發生不良 品的危險,需注意. 產品有不良品產 生,需作全數遷別, 制程有妥善管理 及改善之必要.
33
次數 10
2
3 4
127.5～131.5
131.5～135.5 135.5～139.5
129.5
133.5 137.5
Ⅴ Ⅱ
Ⅴ Ⅴ Ⅰ Ⅴ Ⅴ ⅢⅣ
7
11 17
5
6 7 8 9 10 11
139.5～143.5
143.5～147.5 147.5～151.5 151.5～155.5 155.5～159.5 159.5～163.5 163.5～167.5
11
常態分布的特點
F(x)
1 F(x)= 2
(x-) 2 e - 2 2
6σ
非負性 歸一性 對稱性 -3σ 3σ 依概率理論計算,99.73%的樣本將落在+/3σ的范圍內,只有很小 的概率(0.27%)不在+/3σ的范圍內,由於小概率事件一般不會發 生,故可認為不會有尺寸在規格之外 Cp及Cpk(Capability index of process)即是依此理論對製程 能力予以評估
141.5
145.5 149.5 153.5 157.5 161.5 165.5
Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅳ
Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ ⅤⅡ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅱ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅴ Ⅲ Ⅴ Ⅴ Ⅲ Ⅴ Ⅴ Ⅳ
8
制程巒異的來源
雜項(others) 雜項包括溫度、光線、溼度等環境因素。 例如室外的溫度高，庫存中的紙張的水分 就會改變，可能對製成會產生不良的影響； 其他可能還包括檢驗的方法，如檢驗設備 不良或品質標準應用不當、測量儀器的精 確度等，都可能是導致變異的原因。
9
制程能力分析
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制作步驟
製作次數分配表: A.由全體數據中找到最大值與最小值.如:200個數據中 之170和124. B.求出全距(最大值與最小值之差).全距=170-124=46 C.決定組數,一般為10組左右,不宜太少或太多. 參照下表進行分組:
數據數
80～100
組數
6～10 7～12 10～20
100～250
23
CPU CPL
CPU,CPL:上下工程能力指標 假設只有上或下規格界限，則指標需經由 製程平均數u到上或下規格界限與自然允差 來計算，上下製程能力指標公式如下：
CPU= CPL=
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CPK ---製程績效指標
要製程達到規格要求，必須Ca與Cp均好方可，但有時Ca 雖很好但不好，結果會有不良品，有時Cp很好，但Ca不好， 也會有高不良率產生。綜合評價是將Ca與Cp兩者綜合起來 評定等級 .
x
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標準差與平均值的計算
1.標準差σ愈小愈好,平均值越接近規格中限越好. 2.根據一組樣本估計其平均值,標準差。
X1+X2+….+Xn X= N
=
? ( Xi
N i =1
- X N
)
2
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Ca (Capability of Accuracy).
Ca-工程准確度指數:製程平均值(X)與規 格中心值(設計值)之間偏差程度.
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Cp (Capability of precision)
Cp:工程精密度指數.用於衡量產品分散寬度符 合公差的程度。