工厂生产及质量培训cpk制程能力分析
CPK制程能力分析培训
CPK制程能力分析培训CPK制程能力分析是指通过对样本数据的统计分析，评估一个制程是否具有足够的能力来满足产品质量要求。
制程能力分析是质量管理中非常重要的一环，它可以帮助企业了解自身制程的稳定性和可控性，从而采取相应的改进措施，以提高产品的质量。
首先，CPK制程能力分析培训会介绍CPK制程能力指数的概念和计算方法。
CPK制程能力指数是用于评估制程分布与产品规格极限之间的差异程度的指标，它可以帮助我们了解制程的稳定性和可控性。
在培训中，我们会详细介绍CPK制程能力指数的定义和计算公式，并通过实例演示具体的计算过程。
其次，CPK制程能力分析培训还会介绍制程能力指数的含义和判定标准。
制程能力指数有三个重要参数：Cpk、Cp和Cpm。
Cpk代表了制程的整体能力，它是制程偏离规格极限的程度和制程稳定性的综合指标。
Cp和Cpm分别代表了制程的短期能力和长期能力。
通过培训，我们可以学习如何根据Cpk、Cp和Cpm的数值来评估制程的能力，并根据判定标准来确定制程是否满足产品质量要求。
此外，CPK制程能力分析培训还会介绍如何获取制程数据和建立样本数据集。
制程能力分析需要收集一定的样本数据进行统计分析，以便得到准确的制程能力指数。
在培训中，我们会介绍如何选择合适的采样方法和样本大小，并讲解如何建立样本数据集和进行数据预处理，以确保分析的准确性和可靠性。
最后，CPK制程能力分析培训还会讲解如何分析制程能力指数的结果和提出改进措施。
通过制程能力分析，我们可以得到制程能力指数的数值，判断制程是否具有足够的能力来满足产品质量要求。
如果制程能力不足，我们需要采取相应的改进措施，以提高制程的质量和稳定性。
在培训中，我们会分享一些常见的改进方法和实施步骤，帮助企业员工有效地改进制程并提高产品的质量。
通过CPK制程能力分析培训，企业员工可以系统地了解制程能力分析的概念、方法和工具，掌握制程能力指数的计算和判定标准，能够准确评估制程的能力，并采取相应的改进措施，以提高产品质量和满足客户需求。
工序能力指数CPK的计算和分析
工序能力工序能力是指工序在一定时间里，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。
它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。
这里指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本的质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。
产品质量就是工序中的各个质量因素所起作用的综合表现。
对于任何生产过程，产品质量总是分散地存在着。
若工序能力越高，则产品质量特性值的分散就会越小；若工序能力越低，则产品质量特性值的分散就会越大。
通常，都用6σ（即μ±3σ工序能力＝ 6σ若用符号P式中：σ度。
这个参数就叫做工序能力指数。
它是技术要求和工序能力的比值，即工序能力指数＝技术要求 / 工序能力当分布中心与公差中心重合时，工序能力指数记为C P。
当分布中心与公差中心有偏离时，工序能力指数记为C PK.运用工序能力指数，可以帮助我们掌握生产过程的质量水平。
工序能力指数的分级判断工序的质量水平按C P值可划分为五个等级。
按其等级的高低，在管理上可以作出相应的判断和处置见下表下表中的分级、判断和处置对C PK也同样适用。
表2-4-11 工序能力指数的分级判断和处置参考表（C P、C PK）μ为分布中心M为公差中心TL μ TU(M)图2-4-18分布中心与公差中心重合时工序能力指数的计算从分布中心的位置看，这是一种理想的情况工序能力指数的计算可用下式进行。
C P式中TU7.925（mm），而分布中心μ也T TU-TL6σ 6S＝（7.95-7.9）/6*0.005＝0.05/0.03＝1.67这里，标准偏差σ数值，可以通过直方图中的办法求出S得到，因为σ≈ S；也可以通过控制图中的__X- R控制图，用下式求出：σ＝ R均值d2 /d2， R均值＝∑Ri/K式中： R均值——样组极差的平均值；Ri ——第i组的极差；K ——样组的组数；得到。
若有25个样组，每个样组都是5个数，这25个样组的极差Ri之和是310μm，则R均值＝310/25＝12.4（μm）因为n＝5，查表得1/d2＝0.430所以σ＝12.4*0.430＝5.332（μm）分布中心偏离公差中心时工序能力指数的计算M μ例如：一批零件的标准偏差S＝0.056mm，公差范围T＝0.35mm。
CPK制程能力分析与评价
(3)計算舉例
某工廠車製某種心軸，其外徑規格為 32± 0.05mm，其十月份之車製實績經 求出 X± 3為32.02± 0.04mm，試求此 製程之Ca、Cp及Cpk。
(1) Ca= (2) Cp=
32.02 - 32 0.05 0.1 0.08 = 0.02 0.05
=40% ………..C級
=1.25 …………B級
(3) Cpk= (1–|0.4|) 1.25 = 0.75 ………C級
(4)等級評定後之處置原則 (Cpk等級之處置) A級：製程能力足夠。 B級：製程能力尚可， 應再努力。 C級：製程應加以改善。
評價計算公式及分級基準
代 號 計算公式 判斷 雙邊規格時 準確度 (比較製程分配 X 中心與規格平均 Ca= μ/ 2 T 值一致之情形) 單邊規格時 等 級 A B C D A B C D 分級基準
影響製造工程能力有許多因素，包括原材料、 機器設備、作業方法、檢驗設備、檢驗方法等 因素，都可能影響其製程能力，所以要討論製 程能力需先固定這些因素。 以上因素均標準化後，且該製程之測定值均在 穩定之管制狀態，此時之製程能力才可謂該製 程之製程能力。
製程能力評價的方法
欲判斷一個製程好壞，可利用下列幾項 數據表示：
平均?代表其集中趨勢平均?代表其集中趨勢標準差代表其?中趨勢超出規格之???集中趨勢與?中趨勢之綜合指?一製程準確?ca生產過程中所獲得的資?其實績平均值x與規格中心值?之間偏差的程?稱為製程準確?ca稱為製程準確?ca其?字表示方法為
何謂製程能力
所謂製程能力就是一個製程在固定之 生產因素及在穩定管制下之品質能力，所 以製程能力應包括下列各項：
T=SU-SL=規格上限–規格下限(或公差)
CPK制程能力分析
1
名詞介紹
USL:產品之規格上限 LSL:產品之規格下限 u:規格中心值 N X /N 樣本算術平均(平均值): X Σ i=1 N ( X i )2 / N :母體標準差: i 1 n s:樣本標準差: ( X i )2 / n 1 i 1 T:規格公差=規格上限-規格下限(USL-LSL) 平衡公差:18.0 ±0.5 不平衡公差:18.0 +0.5/–0.2 or 18.0 +0.3/ –0.5 PPM(Parts Per Million):每百萬個單位的不合格數
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Cpk = Min ( Cpku ,Cpkl )
= Cp ( 1 - Ca )
Cpku =
USL -X
3σ
LSL
Cpkl =
x u
USL
X - LSL
3σ
-∞ -3σ -2σ -1σ TARGET +1σ +2σ +3σ
+∞
6
Ca/Cp/Cpk等級判定
等級
A B
Ca
0 ≦ Ca < 0.0625
0.0625 < Ca ≦ 0.125
(18.4-18.1)2+(17.6-18.1)2+ (17.9-18.1)2 +….+ (18.3-18.1)2
σ=
9
=0.2981
T=18.5 -17.5=1
Ca = (18.1-18.0)/0.5=0.2……………... B級 Cp = 1/(6× 0.2981)=0.559…………….. D級 Cpk = 0.559 × (1-0.2)=0.4472…………D級 結論:此產品須大大的改善才可符合現代化的要求.
CPK 制程能力分析讲解
CPK为什么要定1，1.33，1.67，这几个值？CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。
现今下产品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求,因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、抽样方案对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生.CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差,产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差.CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。
下面分别用4张正态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）:上图的CPK值为0。
656,接近0.67,从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端,产品的离散度大；如果某过程的CPK计算数值在0。
67左右，意味作该过程的控制能力并不稳定，具有超出产品极限的风险，如果数值小于0.67，加工过程中可能已经有超差极限值得产品存在。
上图的CPK值为1.078,与CPK值为0.656的图形对比可以看出，产品的尺寸的波动范围比前一副图约小一点，更趋近中间值.因此当CPK值增大时，该图反应出的过程控制能力就比CPK值为0。
CPK 制程能力分析
– 單邊規格 : 品質特性的合格範圍僅定上限或下 限者稱為單邊規格
•1、 中间高，两边低，左右对称；两边伸向无穷远。 •2、与横坐标所围成区域的面积为 1； •8
制程能力分析的基础
正态分布概率：
•0.34 0.34
•P(u-1σ<X<u+1σ)=0.6827 •P(u-2σ<X<u+2σ)=0.9545 •P(u-3σ<X<u+3σ)=0.9973 •P(u-6σ<X<u+6σ)=0.9999966
CPK值越大表示品质越佳。
•Cpk 基础
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
(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；
•Cpk 基础
7. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ， 计算出制程准确度：Ca值 (x为7
所有取样数据的平均值) 8. 依据公式：Cp =T/6σ ， 计算出制程精密度：Cp值 9. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ， 计算出制程能力指数：Cpk值 10. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做
{ } (1) CPK = Min CPU ,CPL
(2)
CPK
=
USL - LSL - 2 ±3
CPK制程能力分析
ˆ
fu2
( fu)2 f
f 1
ˆ R
d2
d2
20.11.2019
8
PRECISION(精密度)
NO YES
Cpk Training
The Accuracy of an instrument can be improved by recalibrating to reduce its error, but recalibrating generally does not improve the instrument’s Precision.(Repeat ability also sometimes known as “Precision”)
重新檢討規格.
20.11.2019
21
Cpk Training
Version: A
制程能力與規格之關系
6ˆ 或6σ’代表制程在正常狀態下變化之範圍,稱為自然公 差(Natural tolerance)規格上下限之差為Su-SL,6則ˆ 或 6σ’與Su-SL有下列三種關系(情況)如圖示:
1. 6σ’< Su-SL
1 10
可視為無限群體用上式
n
x 設系有限數群體而 n 1 則 分配之標準差 N 10
4
X
Nn.
N1 n
N n
N 1 為有限群體之修正系數
20.11.2019
5
Cpk Training
群體(制程)與樣本間之關系
Version: A
X n
x
樣本平均值之分配
群體平均值之分配
以規格公差 (T)與生產中所獲 得的6個估計實績標準差(σ)其間 相差的程度
cpk制程能力分析课件
C = min C ,C Lower
Upper
pk
pl
pu
specification specification
C pl
=
X - LSL
3s ST
C
pu
=
USL
3s
-
ST
X
Potential capability
Cp = 2.0
Real capability
Cpk = 2.0
Cp = 2.0
Cpk = 1
Ppu
=
USL
3s
-
LT
X
Increase in the number of rejects
Lower
Upper
specification specification
Potential capability
Pp = 1.5
Real capability
长期与短期
Long Term vs Short Term
Lot 3
Lot 5
gm/bulb
Lot 2
短期数据 Short Term Studies
Lot 4
长期数据 Long Term Study
DS產品處第六梯 6Sigma GB種子訓練教程
Page:5
定義與術語
制程能力隨 時間延續而 產生變化
Page:14
計量值分析
制程能力分析----- 計量值數據
基本術語及定義:
目標值(Target)
每一種可量測的特性, 都會有一個想要的績效 水準,就是通常所說的目標值.專案過程中的目 標值應與顧客的CTQ保持一致.
例如: 體溫------- 36.8℃
制程能力分析(CPK定义)
加强质量检测与控制
总结词
质量检测与控制是保障CPK值的重要环节， 通过加强检测和控制，可以及时发现和解决 制程中的问题，避免不良品的产生。
详细描述
加强质量检测与控制包括制定严格的质量检 测计划、采用高效的检测设备和工具、建立 完善的质量信息管理系统等措施。同时，推 行全员质量管理，强化员工的质量意识和技 能培训也是必不可少的。通过持续改进和优 化质量检测与控制体系，可以不断提升CPK 值，提高制程能力和产品质量。
生产过程改进
01
02
03
优化制程参数
通过CPK分析，可以发现 制程参数的不合理之处， 进而优化参数设置，提高 制程效率和产品质量。
改进设备配置
根据CPK分析结果，可以 针对性地改进设备配置， 提高设备利用率和生产效 率。
提升员工技能
通过CPK分析，可以评估 员工的技能水平，进而开 展针对性的培训和技能提 升计划。
详细描述
CPK是制程能力的一种度量，它反映 了制程在满足产品质量要求方面的能 力。CPK值越大，表示制程能力越强， 越能满足产品质量要求。
CPK计算方法
总结词
CPK计算方法包括计算制程的规格界限、计算制程的平均值和标准差、计算制程能力指数等步骤。
详细描述
首先，需要确定产品的规格界限，即产品合格的最大和最小范围。然后，通过收集制程数据，计算制 程的平均值和标准差。最后，利用这些数据计算CPK值，评估制程能力是否满足规格界限的要求。
CPK值的意义
总结词
CPK值的意义在于评估制程能力是否满足产品质量要求，以及发现制程中存在的问题和 改进方向。
详细描述
通过CPK值的大小，可以判断制程能力是否足够满足产品质量要求。如果CPK值较低， 说明制程能力不足，需要采取措施改进制程；如果CPK值较高，说明制程能力较好，但 仍需持续监控和优化制程。同时，CPK值的分析还能帮助发现制程中的瓶颈和问题，为
工序能力指数CPK的计算和分析
工序能力指数CPK的计算和分析CPK的计算公式如下：CPK = min（USL - μ，μ - LSL）/（3 * σ）其中，USL为规格上限，LSL为规格下限，μ为平均值，σ为标准差。
CPK的值越大，表示工序的稳定性和可控性越强。
一般来说，CPK值大于1.33被认为是良好的，大于1.67则被认为是极好的。
而CPK值小于1则表示工序不稳定或者不可控。
CPK的分析可以从以下几个方面进行：1.变异性分析：通过计算标准差和绘制控制图来评估工序的变异性。
如果标准差较小，并且控制图上的数据点在控制界限内，则说明工序具有较小的变异性，可以认为是稳定的。
反之，则说明工序存在较大的变异性，需要进一步改进。
2.规格限值分析：通过比较规格限值和平均值，以及计算CPK值，来评估工序是否能够满足产品的规格要求。
如果CPK值大于1，则说明工序具有足够的能力满足规格要求。
如果CPK值小于1，则需要进行进一步的改进，以提高工序的能力。
3.误差源分析：通过分析工序中可能存在的误差源，找出和改进引起工序不稳定的原因。
误差源可能包括人为因素、设备问题、材料质量等。
通过改进和优化这些误差源，可以提高工序的稳定性和可控性。
4.过程能力改进：通过改进工序中的控制措施和方法，来提高工序的能力。
例如，可以采用六西格玛等质量管理工具，优化工序的流程和参数设定，以减少变异性和提高工序的能力。
总之，CPK是评估工序稳定性和可控性的重要指标，可以通过计算和分析CPK值来评估工序的能力，并通过改进控制措施和优化过程来提高工序的能力。
CPK过程能力分析报告
CPK过程能力分析报告CPK(Process Capability Analysis)是一种常用的质量管理工具，用于评估一个过程的稳定性和能力。
它可以帮助我们确定过程是否能够生产出具有一致性和可接受性的产品。
本报告将通过对一个CPK过程进行分析，来评估其稳定性和能力。
在进行CPK分析之前，首先需要收集样本数据。
在本次分析中，我们选择了一个汽车零部件生产过程作为研究对象。
我们收集了该过程连续一周的生产数据，每天取20个样本，即总共取得了140个样本。
每个样本中包含了产品的关键尺寸数据，例如长度、宽度和高度。
第一步是计算样本数据的平均值（X）和标准偏差（S）。
通过计算这些统计指标，我们可以得到该过程的中心线和过程稳定性的度量。
接下来，我们计算过程能力指数CPK。
CPK指数是评估一个过程的能力是否足够稳定以满足特定设计规格要求的重要指标。
CPK的计算需要使用过程的公差范围（TS），它是由设计规格确定的，以指导产品的尺寸范围。
CPK的计算公式如下：CPK = min((USL – X) / 3S, (X – LSL) / 3S)其中，USL是上限规格限制（Upper Specification Limit），LSL是下限规格限制（Lower Specification Limit），X是样本数据的平均值，S是样本数据的标准偏差。
通过计算CPK，我们可以得到我们的样本数据是否能够满足设计规格要求。
在本次分析中，我们假设该零部件的设计规格要求为长度在100到120之间。
经过对数据的分析，我们得到了以下结果：平均值X=110.45标准偏差S=2.62USL=120LSL=100将这些数据代入CPK的计算公式中，我们可以计算出CPK的值。
CPK = min((120 – 110.45) / (3 * 2.62), (110.45 – 100) / (3 * 2.62))= min(3.63, 3.64)=3.63结果显示，该过程的CPK指数为3.63，远远超过了1.33（通常认为CPK大于1.33表示过程能力足够稳定）。
Cpk过程能力分析 ---培训教案
“提高过程能力 ”的方法
C.减少工序加工的中心偏移量的措施如下： 减少工序加工的中心偏移量的措施如下： 减少工序加工的中心偏移量的措施如下
工序能力指數与优率統計表
CPK 0.73 0.74 0.75 0.76 0.77 0.78 0.79 0.80 0.81 0.82 0.83 0.84 0.85 0.86 0.87 0.88 YIELD(%) 98.61% 98.93% 98.93% 98.93% 99.18% 99.18% 99.18% 99.18% 99.39% 99.39% 99.39% 99.53% 99.53% 99.53% 99.65% 99.65% CPK 0.89 0.90 0.91 0.92 0.93 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1.00 1.01 1.02 1.03 1.04 YIELD(%) 99.65% 99.65% 99.74% 99.74% 99.74% 99.81% 99.81% 99.81% 99.81% 99.87% 99.87% 99.87% 99.90% 99.90% 99.90% 99.93% CPK 1.05 1.06 1.07 1.08 1.09 1.10 1.11 1.12 1.13 >1.14 >1.15 >1.16 >1.17 >1.18 >1.19 >1.2 YIELD(%) 99.93% 99.93% 99.95% 99.95% 99.95% 99.97% 99.97% 99.97% 99.97% 99.97% 99.97% 99.97% 99.97% 99.97% 99.97% 99.97%
1、一般原因（Common Causes)，(85%)
在制程中的自然或天 生的变异，通常这些变异是由一些 小干扰造成，不容易控制，即使再好的制造，我们必须承 认，必定有此等变异存在，所以我们认定当制程只有一般 原因时，仍属管制状态。
CPK培训资料
关键参数监控
重点监控影响产品质量和过程能力 的关键参数，如设备精度、原材料 质量、工艺参数等。
实时监测与记录
采用实时监测技术，对生产过程中 的各项数据进行实时采集、记录和 分析，确保数据的准确性和完整性 。
CPK持续改进
01
02
03
识别改进机会
通过对CPK数据的分析， 识别生产过程中存在的问 题和改进机会，制定相应 的改进措施。
通过改进生产过程，降低产品 不合格率，提高产品质量。
优化生产流程
识别生产过程中的瓶颈和问题 ，优化流程，提高生产效率。
降低成本
通过减少浪费和优化资源利用 ，降低生产成本。
提高员工技能
培训员工掌握CPK分析方法， 提高员工解决问题的能力。
CPK改进方法
CPK数据分析
收集生产过程中的数据，进行CPK计算和分 析，识别问题点。
CPK培训资料
汇报人： 2023-12-23
目录
• CPK基础介绍 • CPK分析 • CPK改进 • CPK监控与持续改进 • 总结与展望
01
CPK基础介绍
CPK定义
CPK定义
CPK是过程能力指数，用于评估生产过程中产品质量的一致性和波动性。它反 映了生产过程中产品质量满足规格要求的程度。
CPK计算方法
Excel
使用Excel的统计函数和 图表功能进行CPK计算
和可视化展示。
Minitab
专业的统计软件，可以 进行CPK计算、绘图和
数据分析。
JMP
用于统计分析、数据可 视化和过程控制的软件
。
其他定制工具
根据特定行业和企业的 需求，可以开发定制的
CPK分析工具。
「cpk」过程能力指数附案例分析和改善措施
「cpk」过程能力指数附案例分析和改善措施「CPK」过程能力指数，附案例分析和改善措施过程能力指数(Process capability index,CP或CPK)，也译为工序能力指数、工艺能力指数、制程能力指数一、什么是过程能力指数过程能力指数也称工序能力指数，是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。
它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。
这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。
产品质量就是工序中的各个质量因素所起作用的综合表现。
对于任何生产过程，产品质量总是分散地存在着。
若工序能力越高，则产品质量特性值的分散就会越小；若工序能力越低，则产品质量特性值的分散就会越大。
那么，应当用一个什么样的量，来描述生产过程所造成的总分散呢?通常，都用6σ(即μ＋3σ)来表示工序能力：工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。
但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还难以看出。
因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求(公差、规格等质量标准)的程度。
这个参数就叫做工序能力指数。
它是技术要求和工序能力的比值，即当分布中心与公差中心重合时，工序能力指数记为Cp。
当分布中心与公差中心有偏离时，工序能力指数记为Cpk。
运用工序能力指数，可以帮助我们掌握生产过程的质量水平。
二、过程能力指数的意义制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。
制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。
当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。
CPK值越大表示品质越佳。
CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））三、过程能力指数的计算公式CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu -LSL)/3s]四、过程能力指数运算方法过程能力指数运算有5种计算方法：直方图(两种绘图方法)；散布图(直线回归和曲线回归)（5种）；计算剩余标准差；排列图(自动检索和排序)；波动图(单边控制规范，也可以是双边控制规范)。
制程能力(Cpk)分析教程 讲解
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(二) 正态 分布 的解 释与 应用
正态分布 函数中的 μ与σ是 互相独立 的两个分 布函数,μ 决定正态 曲线的位 置,σ决定 它的形状.
σ
μ
文件 名称 章节 5.0
工程能力分析与控制
工序能力分析
第五章:工序能力分析
(一) 工序 能力
工序能力 是指工序 处于稳定 状态下的 实际加工 能力.有时 也称工序 能力为工 序能够稳 定的生产 出合 格品 的能 力. 从定量的 角度看,工 序能力是 工序本身 所固有的 一种可以 度量的特 性.如果工 序能力高, 所加工 产品 质量 指针 的波 动就 小,说 明工 序质 量好.
1.可以 反映产 品质量 的波动 性(变 异形)
从统计 学的角 度,可以 把产品 质量波 动分为 两类:
(1)正常 波动: 由随机 因素引 起的,表 明生产 过程稳
(2)异常 波动: 由系统 因素引 起的,表 明生产 过程稳 异常;
2.可以 掌握产 品质量 波动的 统计规 律
在正常 的生产 的情况 下,通过 大量的 调查., 收集生 产现场 的产品 质量数 据,并利 用概率 论和数 统计方 法对这 些质量 数据进 行分析 与处 理,发 现和掌 握产品 质量波 动的统 计规 律,如 果其分 布情况 与正常 状态的 质量分 布不同, 就说明 生产过 程有异 常波动, 如果相 同,说明 生产过 程的波 动是正 常波动.
(一) 加 工精度
在生 产制 造过 程中, 通常 采用 加工 精度 这个 概念 来反 映质 量的 波动 程度. 误差 大则 精度 低,误 差小 则精 度高.
精度 可分 为:
工程能力分析与控制
制程能力指数(CPK)分析
制程能力指数(CPK)分析
摘要：制程能力指数分析主要就是利用CPK推移图来了解某项产品的某一重要管制特性在一段时间内的宏观品质变化状态。
CPK推移图需要设定一CPK目标值，如下是CPK目标值设定的方法：
一般设定为1.33或1.54（6.9PPM）,也可根据实际情况，比如出现品质比较差在0.7左右，希望达到1.0（2700PPM），就可设立目标值为1.0。
计算CPK值
双边规格：CPK=（1-Ca）*Cp 其中，CPK值越大表示制程能力越强
单边规格：CPK=Cp
补充：
Ca:准确度，表示制程特性中心位置的偏移程度，值等零表示不偏移，值越大表示偏移越大。
Cp：精确度，表示制程特性的一致性程度，越大越集中。
CPK图示例
以下是直接利用太友免费CPK计算工具自动生成的CPK分析图表：
CPK图形分析方法
主要是看每一个点与目标值的比较状况，和在这段时间内品质变化幅度的大小，以利于做品质工作的总结。
如某产品在连续生产的情况下，某项管制特性在连续2-3个月时间内都达到或超过目标值，建议则提升品质目标值；如在连续2-3个月内CPK值达到2.0以上，可联合品管、制造、工程开会讨论是否可减少该项管制特性的检验。