CPK计算步骤
CPK值计算公式讲解
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第一章 CP 与CPK
1 计算CPK
CP 和CPK 是描述制程能力的重要指数。当产品的规格线不变， CPK 越高表示制造能力越强。下面我们看看CP和CPK是如何计算 的。
T Cp =
6
CP: Capability of Process 制程能力
Cpk = (1-K) × Cp
: Standard Deviation 标准偏差
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。
1
2× K= X
计算CPK的顺序:
M－ T
USL+LSL M=
2
计算平均值X和
6
2.1 让帮助文件告诉我们
FIRST: 寻找帮助,点击术语表
SECOND:点击你想知道的术语
小框框里的英文 就是名词解释
THIRD:点击这里 会有计算公式哦^o^
7
2.2 This is
yes
8
第二章 如何判读QI软件图
1 数据的分布
数据大体可以分为两种类型：计量型measure、计数型count。其 中计量型数据大部分服从正态分布 。通俗讲正态分布是指中间多两 边少的分布形式。讲个最简单的例子，我们现在统计全国青少年的 身高，发现70％的人在170cm左右，超过190cm的很少，同样小于 150cm的也很少，我们就说身高的分布情况符合正态分布。
= 6.831 同样’=STDEV(A1:F4)’可以计算它们的标准偏差。
cpk计算公式及详细解释
cpk计算公式及详细解释cpk（简称：Cp）是一个统计指标，它可以衡量特定程序的质量水平。
Cp评估是指对过程的控制状况（特别是在稳定的工艺过程中）的评估。
利用该指标，可以清楚地了解过程的控制水平，从而快速、有效地发现未控制的过程，从而可以采取措施进行优化，从而改善产品质量。
Cpk由以下公式组成：Cpk = min ( (T1 me) / (3σ) , (T2 me) / (3σ) ) 其中，T1和T2分别是规定的控制限，me是样本的平均值，σ是样本的标准差。
Cpk的计算方法及其解释：1、先确定规定控制限：既然要评估控制能力，那就要首先确定规定的控制限，即T1和T2，T1和T2分别是工艺上最高接受限度和最低接受限度，均为小于或等于0；2、计算样本的平均值：随后，利用样本测量结果计算出样本的平均值me，统一按照标准计算；3、计算样本的标准差：接下来，用测量结果计算样本的标准差σ，取其绝对值；4、计算Cpk：最后，使用以上参数计算Cpk，公式如上所示；5、解释Cpk：Cpk的值反映了过程的控制水平，Cpk的取值范围一般是0到10，若Cpk的取值在0-1之间，表明过程的控制水平低，需要重新检查并找出数据中的异常值；若Cpk的取值在1-2之间，表明过程的控制水平一般，需要多做努力，提高控制水平；若Cpk的取值在2-3之间，表明过程的控制水平良好，但仍可能存在较小改进空间；若Cpk的取值在3-4之间，表明过程的控制水平非常良好，此时可以进行改善，以进一步提高控制水平；若Cpk的取值大于4，表明过程的控制水平非常出色，可以放心使用。
Cpk具有以下优点：1、能够综合评估过程的控制水平：Cpk指标能够准确反映工艺过程中变量的控制水平；2、能够快速发现未控制的过程：Cpk指标可以很快地将未控制的过程从其他控制的过程中区分出来，因此可以确保良好的质量控制；3、能够及时对工艺过程进行优化：Cpk指标可以帮助发现问题，以及对工艺过程进行优化，从而改善产品的质量。
CPK作业指导书
CPK作业指导书一、引言CPK（Capability Process Index）是一种用于评估过程稳定性和能力的统计工具，它可以匡助我们了解过程是否处于控制状态以及能否满足产品或者服务的要求。
本作业指导书旨在提供关于CPK的详细指导，包括CPK的计算方法、解读结果以及如何改进过程以提高CPK值。
二、CPK的计算方法CPK值是通过测量过程的可变性和规格限制来计算的。
下面是计算CPK的步骤：1. 采集数据：采集相关的过程数据，例如产品尺寸、分量、时间等。
2. 计算过程平均值（Xbar）和标准偏差（S）：使用采集到的数据计算过程的平均值和标准偏差。
平均值表示过程的中心位置，标准偏差表示过程的可变性。
3. 确定规格限制：确定产品或者服务的规格限制，例如上限规格（USL）和下限规格（LSL）。
4. 计算过程能力指数（CP）：使用以下公式计算过程能力指数：CP = (USL - LSL) / (6 * S)5. 计算过程能力指数修正值（CPK）：考虑到过程的中心位置与规格限制之间的偏移，使用以下公式计算过程能力指数修正值：CPK = min(CPU, CPL)其中，CPU = (USL - Xbar) / (3 * S)CPL = (Xbar - LSL) / (3 * S)三、CPK结果的解读CPK的结果可以匡助我们评估过程的稳定性和能力。
根据CPK值的不同范围，可以进行如下解读：1. CPK > 1.33：过程能力良好，能够满足规格限制要求。
2. 1.00 < CPK < 1.33：过程能力普通，可能会有一些产品或者服务不符合规格限制要求。
3. CPK < 1.00：过程能力较差，大部份产品或者服务不符合规格限制要求。
四、改进过程以提高CPK值如果CPK值低于要求或者不符合预期，可以考虑以下改进措施来提高过程能力：1. 优化工艺参数：通过调整工艺参数，例如温度、压力、速度等，来减少过程的可变性。
CPK计算方法
CPK计算方法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作业指导书
CPK作业指导书一、介绍CPK（Capability Process Index）是一种用于评估过程能力的统计指标，它能够帮助我们判断一个过程是否稳定并满足规定的要求。
本作业指导书旨在提供关于CPK的详细信息，并指导如何计算和解读CPK值。
二、CPK的定义和计算公式CPK是通过比较过程的变异性和规范上下限之间的差异来评估过程能力的。
它可以帮助我们确定过程是否能够产生符合规范要求的产品或服务。
CPK的计算公式如下：CPK = min((USL-μ)/(3σ), (μ-LSL)/(3σ))其中，USL是规范的上限，LSL是规范的下限，μ是过程的平均值，σ是过程的标准偏差。
三、CPK值的解读1. CPK值大于1：表示过程能力良好，能够满足规范要求。
2. CPK值等于1：表示过程能力刚好能够满足规范要求。
3. CPK值小于1：表示过程能力不足，无法满足规范要求。
四、CPK的应用CPK的应用范围广泛，特别适用于制造业和服务行业。
以下是一些常见的应用场景：1. 生产过程控制：通过监测和评估生产过程中的变异性，可以及时发现并纠正潜在问题，确保产品质量稳定。
2. 供应链管理：通过评估供应商的过程能力，可以选择和管理合适的供应商，降低供应风险。
3. 服务质量管理：通过评估服务过程的能力，可以提供高质量的服务，满足客户需求。
五、CPK计算的步骤以下是计算CPK值的步骤：1. 收集数据：收集过程的样本数据，确保样本的大小足够大。
2. 计算过程的平均值：求出样本数据的平均值，即过程的平均值（μ）。
3. 计算过程的标准偏差：求出样本数据的标准偏差（σ）。
4. 确定规范上下限：根据产品或服务的规范要求，确定规范的上限（USL）和下限（LSL）。
5. 计算CPK值：根据上述公式，计算CPK值。
六、案例分析为了帮助您更好地理解CPK的应用和解读，我们提供一个简单的案例分析。
假设某公司生产的产品长度应该在100±5mm的范围内。
CPK计算工具范文
CPK计算工具范文CPK（过程能力指数）是一种统计工具，用于评估一个过程的稳定性和可控性。
它能够帮助决策者了解一个过程的性能，以便采取必要的改进措施。
在制造业中，CPK常用于衡量产品的生产过程是否满足所设定的规格要求。
下面我们将详细介绍CPK的计算方法以及如何使用CPK计算工具。
CPK的计算方法：CPK的计算依赖于两个关键的统计概念，平均偏差（mean deviation）和标准偏差（standard deviation）。
首先，我们需要从一组数据中计算得到平均值（mean）和标准偏差。
然后，通过计算平均偏差和标准偏差与规格范围之间的差异来确定CPK值。
以下是CPK的计算公式：CPK = min((USL - mean) / (3 * standard deviation), (mean - LSL) / (3 * standard deviation))其中，USL代表上限规格（upper specification limit），LSL代表下限规格（lower specification limit），mean代表平均值，standard deviation代表标准偏差。
使用CPK计算工具的步骤：1.收集数据：首先，我们需要收集一组关于一些过程的数据。
这些数据应该代表了不同时间点或样本中的过程变量。
数据可以是连续的定量变量，也可以是分类的定性变量。
2.计算平均值和标准偏差：在获得数据后，我们需要计算平均值和标准偏差。
平均值可以通过将所有数据点相加并除以总数来计算得到。
标准偏差可以通过计算每个数据点与平均值之间的差异，然后对差异平方后取平均值并开根号得到。
3.设置规格范围：在计算CPK之前，需要确定上限规格和下限规格，即USL和LSL。
规格范围根据具体情况而定，通常确定为能够满足产品品质要求的上下限。
4.使用CPK计算工具：现在我们可以使用CPK计算工具来计算CPK值了。
输入平均值、标准偏差、上限规格和下限规格，工具会自动计算得到相应的CPK值。
CPK计算公式
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
设备cpk计算公式及解释
设备cpk计算公式及解释1.什么是C PK？C P K是一种统计分析方法，用于评估过程能力或产品质量的稳定性。
它是基于过程真实数据进行计算，可以帮助我们判断一个过程是否能够稳定地满足要求的产品规格。
2. CP K的定义和计算公式C P K通过计算过程能力指数来评估过程的稳定性和能力。
C PK的计算公式如下：C P K=mi n(US L-μ,μ-LS L)/(3*σ)其中，U SL代表上限规格限制，L SL代表下限规格限制，μ代表过程的平均值，σ代表过程的标准差。
3. CP K的解释C P K的数值范围从0到1，数值越大代表过程的稳定性和能力越好。
根据CP K的数值可以进行以下解释：-当CP K值等于1时，表示过程的规格限制被充分满足，产品质量非常稳定。
-当CP K值小于1时，表示过程的规格限制没有被完全满足，产品质量存在一定的波动性。
-当CP K值接近0时，表示过程的规格限制很难被满足，产品质量非常不稳定。
4.如何计算C P K？计算CP K需要收集过程的数据样本，并计算出样本的平均值和标准差。
以下是计算C PK的步骤：步骤1：收集一定数量的样本数据，确保样本具有代表性。
步骤2：计算样本的平均值μ和标准差σ。
步骤3：确定产品的上限规格限制（U SL）和下限规格限制（L S L）。
步骤4：代入计算公式，计算出C PK的数值。
5. CP K的应用C P K广泛应用于制造业中，特别是在产品质量控制和过程改进方面。
它可以帮助企业评估和监控生产过程的稳定性，并通过改进过程来提高产品的质量。
利用CP K，企业可以：-评估过程的稳定性，确定产品是否符合规格要求。
-识别生产过程中存在的问题，并采取相应的措施进行改进。
-监控生产过程的变化，预测产品质量的波动性。
-与供应商进行有效的质量管理，确保供应链的稳定性。
6. CP K的局限性虽然CP K是一种常用的过程能力评估指标，但它也存在一些局限性：-C PK只能评估过程的稳定性和能力，无法分析过程的特殊因素和误差来源。
cpk ca的计算方法
cpk ca的计算方法CPK和CA是用于评估过程能力的统计指标，它们可以衡量一个过程的稳定性和一致性。
CPK和CA的计算方法可以帮助我们判断一个过程是否能够满足特定的要求，并且可以帮助我们分析和改善过程中的问题。
CPK是过程能力指数，它可以衡量一个过程的能力是否达到了特定的要求。
CPK的计算方法是通过比较过程的变异性和规范要求的公差来确定的。
CPK的计算方法可以分为三个步骤：首先，我们需要收集一组样本数据，这些数据应该代表过程的整体情况；然后，我们需要计算过程的平均值和标准差；最后，我们可以使用CPK公式来计算CPK值。
CPK的计算公式如下：CPK = min((USL-平均值)/(3*标准差), (平均值-LSL)/(3*标准差))其中，USL是规范上限，LSL是规范下限，平均值是样本数据的平均值，标准差是样本数据的标准差。
通过计算CPK值，我们可以得出以下结论：1. 如果CPK值大于1，表示过程能力良好，能够满足规范要求；2. 如果CPK值小于1，表示过程能力不足，需要改进。
除了CPK，CA也是一个常用的过程能力指数。
CA是过程能力指数的另一种计算方法，它可以衡量过程的性能和稳定性。
CA的计算方法与CPK类似，但是CA不考虑规范上限和下限的影响，而是通过计算过程的标准差来评估过程的能力。
CA的计算公式如下：CA = (规范上限-规范下限)/(6*标准差)通过计算CA值，我们可以得出以下结论：1. 如果CA值大于1，表示过程能力良好，能够满足规范要求；2. 如果CA值小于1，表示过程能力不足，需要改进。
CPK和CA的计算方法可以帮助我们评估和改善过程能力，但是在实际应用中需要注意以下几点：1. 样本数据的选取应该具有代表性，能够反映过程的整体情况；2. 规范上限和下限的确定应该基于产品或服务的实际需求；3. 标准差的计算应该准确无误，可靠性高；4. CPK和CA值的解释需要结合实际情况进行分析和判断，不能仅仅依靠数值大小来评判过程能力。
CPK作业指导书
CPK作业指导书一、背景介绍CPK（Capability Index）是一种衡量过程能力的指标，用于评估过程的稳定性和一致性。
它是统计过程控制（SPC）的重要工具，可以帮助企业了解生产过程的偏差程度，从而采取相应的改进措施，提高产品质量和生产效率。
二、CPK计算公式CPK的计算公式如下：CPK = min((USL-μ)/(3σ), (μ-LSL)/(3σ))其中，USL为上限规格限，LSL为下限规格限，μ为过程均值，σ为过程标准差。
三、CPK值的解读1. CPK > 1：表示过程能力良好，产品质量稳定可控。
2. CPK = 1：表示过程能力刚好达到规格限要求，产品质量基本稳定。
3. CPK < 1：表示过程能力不足，产品质量存在较大的偏差。
四、CPK作业指导步骤1. 收集数据：根据任务要求，收集与CPK计算相关的数据。
可以是产品尺寸、重量、颜色等方面的数据。
2. 计算过程均值（μ）：将收集到的数据求和，然后除以数据个数，得到过程的均值。
3. 计算过程标准差（σ）：对每个数据点与均值的差值进行平方，然后求和，再除以数据个数，最后取平方根，得到过程的标准差。
4. 确定规格限（USL和LSL）：根据产品的设计要求和规格限制，确定上限规格限（USL）和下限规格限（LSL）。
5. 计算CPK值：根据上述CPK计算公式，将得到的过程均值、过程标准差、上限规格限和下限规格限代入公式，计算出CPK值。
6. 解读CPK值：根据CPK值的大小，判断过程能力的优劣，并做出相应的改进措施。
五、CPK作业实例以某家汽车零部件制造公司的生产过程为例，我们来演示一下如何进行CPK 作业。
1. 收集数据：从生产线上随机抽取20个产品进行尺寸测量，得到以下数据（单位：mm）：10.2, 10.1, 10.3, 10.0, 10.2, 10.1, 10.2, 10.3, 10.1, 10.0,10.2, 10.3, 10.1, 10.2, 10.0, 10.3, 10.2, 10.1, 10.2, 10.32. 计算过程均值（μ）：将上述数据求和，得到202.1，然后除以20，得到过程均值μ=10.105。
CPK的计算方法
CPK的计算方法一、公式1、Ca=(實際平均值-規格中心值)/(規格公差/2)=(X-μ)/(T/2)T=Su-S1=規格上限-規格下限=規格公差CP=規格公差/6個估計實際標準差=T/6δCpk=(1 -|Ca|)*C p2、CPK=( 1-K)*CP;其中CP=(规格上限-下限）/（6SIG MA)K=(平均值-规格中心值）/（规格上限-下限）*2※制程准確度Ca(Cap abilit y of Accura cy)Ca值是衡量制程之實際平均值與規格中心值之一致性 一 Ca 之計算：Ca=實際中心值－規格中心值x100%= X- UX100%規格公差的一半T/2T=SU-SL =規格上限－規格下限等級判定Ca值越 注:分母之A級:理想的狀態故維持現狀.B級:盡可能調整,改進為A 級.C級:應立即檢討并予于改善.D級:應采取緊急措施,并全面檢討,必要時應考虙停止生產.➢制程精密度Cp(Ca pabilit y of Precisi on)Cp值是衡量規格公差范圍與制程變量寬度兩者之間相差的程度。
Cp值之計算(分兩種情況：單邊規格和雙邊規格)單邊規格時：Cp=規格上限－實際平均值= Su-X (SU > X,只有上限規格)3個估計實際值標准差 3δCp=實際平均值－規格下限= X-SL (SL < X,只有下限規格)3個估計實際值標准差3δ雙邊規格時:Cp=規格公差= T = SU -SL6 個估計實際值標准差6δ 6δA+級：制程能力過高，產品變異大一些也不要緊，可考慮管理的簡單化或降低成本.A級：制程能力充分，表示技朮管理能力已經很好，應繼續維持.B級：確實進行制程管理，使其能保持在管制狀態當Cp值接近于1時恐怕會產生不良品，應盡可能改善為A級 .C級：已產生不良品，產品需全數選別，并管理改善制程.D級：品質無法在滿足的狀態，須進行品質的改善，探求原因，須采取緊急對策并重新檢討規格。
cpk在excel表格中的计算公式注解
在Excel表格中，CPK（即过程能力指数）是用来评估一个过程的稳定性和一致性的指标。
CPK值越高，表明该过程的成品质量越稳定，生产的产品质量也越高。
在实际工作中，我们经常需要使用Excel来计算CPK值，下面将介绍在Excel中计算CPK值时所使用的公式和注解。
一、CPK值的计算公式1. 标准CPK值的计算公式如下：CPK = min((USL - μ) / (3σ), (μ - LSL) / (3σ))其中，USL代表过程的上限规格，LSL代表过程的下限规格，μ代表过程的均值，σ代表过程的标准差。
2. CPK值的计算步骤：a. 我们需要计算出数据的均值μ和标准差σ。
b. 根据公式进行计算并得出CPK值。
二、在Excel中的CPK值计算方法在Excel中，我们可以通过使用一些函数来轻松地计算出CPK值。
下面是在Excel表格中计算CPK值的具体步骤和函数使用注解：1. 计算数据的均值和标准差在Excel中，我们可以使用AVERAGE函数来计算数据的均值，使用STDEV.S函数来计算数据的样本标准差。
具体的函数如下：- 均值的计算： =AVERAGE(A1:A100)- 标准差的计算： =STDEV.S(A1:A100)2. 使用函数计算CPK值在Excel中，我们可以使用MIN函数和IF函数来计算出CPK值。
具体的函数如下：=MIN((B1-C1)/(3*D1),(C1-A1)/(3*D1))其中，B1代表上限规格，C1代表均值，D1代表标准差，A1代表下限规格。
三、CPK值的解读和应用1. CPK值的范围一般来说，CPK值越大，说明该过程的稳定性和一致性越好。
根据一般标准，CPK值大于1.33表示过程能力良好，大于1.0表示过程能力可以接受，小于1.0则表示过程能力不足。
2. CPK值的应用在实际工作中，CPK值的计算可以帮助我们评估生产过程的稳定性和一致性，及时发现并解决生产中的质量问题，以提高产品的质量和生产效率。
cpk cp计算公式及解释
CPK计算公式是：CPK=Cp*(1-|Ca|)。
其中，Cp表示一个过程的规格限与该过程的散布程度之间的关系。
Cp值越高，说明该过程的规格限与散布程度之间的差距越小，对过程的控制也越好。
关于CPK的详细解释如下：
1. CPK表示的是过程能力指数，即过程能力满足产品质量标准要求（规格范围等）的程度。
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。
2. CPK的计算涉及到以下参数：
- USL：上限规格限，即规格上限；
- LSL：下限规格限，即规格下限；
- σ：过程的标准差。
希望以上信息可以帮到你。
cpk值计算公式
cpk值计算公式CPK 值（过程能力指数）是现代质量管理中常用的一个重要指标，用于衡量一个过程的稳定性和能力。
它的计算公式看起来可能有点复杂，但其实理解起来也没那么难。
CPK 的计算公式是这样的：CPK = Min{(USL - X) / 3σ, (X - LSL) /3σ} 。
这里面的字母和符号都有特定的含义。
USL 代表规格上限，LSL 代表规格下限，X是样本平均值，σ 是样本标准差。
咱先来说说这个平均值X。
就好比一群小朋友一起考试，把所有人的分数加起来再除以人数，得到的就是平均分数，这就是平均值的概念。
比如说，有五个小朋友，他们的分数分别是80、90、85、95、75 ，把这几个数加起来（80 + 90 + 85 + 95 + 75 = 425 ），然后再除以 5 （425 ÷ 5 = 85 ），85 就是这组分数的平均值。
再说标准差σ ，这个就稍微有点复杂啦。
还是拿小朋友的分数举例，每个小朋友的分数和平均分的差异程度，通过一些计算就能得到标准差。
差异越大，标准差就越大，说明分数波动大；差异越小，标准差就越小，说明分数比较稳定。
那规格上限 USL 和规格下限 LSL 呢？这就好比老师规定考试分数60 分及格，90 分优秀。
60 分就是下限，90 分就是上限。
如果你的分数在这个范围内，那就是合格的；如果超出了，可能就有点问题啦。
给您讲个我在工厂里遇到的真事儿。
有一次，我们生产一批零件，要求零件的尺寸在一定范围内才算合格。
我们测量了好多零件的尺寸，然后计算这些数据的平均值、标准差，还有规格上限和下限，最后用CPK 值来判断我们的生产过程是不是稳定，能不能保证大多数零件都合格。
刚开始的时候，CPK 值特别低，这可把大家急坏了。
后来仔细一查，发现是机器有点小毛病，导致生产出来的零件尺寸波动很大。
经过维修师傅的努力，把机器修好了，再一测，CPK 值明显提高，生产的零件大部分都合格了，大家这才松了一口气。
PPKCPK计算
PPKCPK计算PPK和CPK是统计质量控制中用于评估过程能力的指标。
PPK和CPK都衡量了生产过程的能力，用于确定过程是否稳定，并能够在指定的公差范围内生产合格的产品。
PPK是过程性能指数，它是由过程均值和过程稳定性的标准偏差共同决定的。
计算PPK需要以下几个步骤：1.收集样本数据：从生产过程中收集一定数量的样本，并记录每个样本的测量值。
2.计算均值和标准偏差：使用样本数据计算出整个样本的均值和标准偏差。
均值代表了整个样本的中心位置，标准偏差代表了样本数据的离散程度。
3.确定公差范围：根据产品规格确定公差范围，公差范围定义了产品的可接受范围。
4.计算过程能力指数：根据以下公式计算PPK：PPK = min( (均值 - 下公差) / (3 * 标准偏差), (上公差 - 均值) / (3 * 标准偏差) )其中，下公差是指公差范围的下限，上公差是指公差范围的上限。
PPK的值一般在1以上被认为是一个良好的能力指数。
CPK是过程能力指数，它与PPK类似，也描述了过程的能力。
CPK是基于过程的均值、标准偏差以及公差范围计算的。
计算CPK需要以下几个步骤：1.收集样本数据：从生产过程中收集一定数量的样本，并记录每个样本的测量值。
2.计算均值和标准偏差：使用样本数据计算出整个样本的均值和标准偏差。
3.确定公差范围：根据产品规格确定公差范围。
4.计算过程能力指数：根据以下公式计算CPK：CPK = min( (均值 - 下公差) / (3 * 标准偏差), (上公差 - 均值) / (3 * 标准偏差) )其中，下公差是指公差范围的下限，上公差是指公差范围的上限。
CPK的值越接近1.33，代表了过程的稳定性和产出高质量产品的能力越好。
一般来说，CPK值大于1.33被认为是一个良好的能力指数。
PPK和CPK的计算可以帮助生产厂商评估和改进生产过程的能力，确保产品能够维持稳定的质量水平，并符合规定的公差范围。
CPK作业指导书
CPK作业指导书一、背景介绍CPK（Capability Process Index）是一种用于评估过程稳定性和能力的统计指标。
它通过测量过程的偏移和变异性，帮助我们判断过程是否能够产生符合要求的产品或服务。
本文将为您提供CPK作业的详细指导，帮助您了解CPK的计算方法和实施步骤。
二、CPK计算方法CPK的计算需要以下几个重要的参数：1. 目标值（Target Value）：产品或服务的理想值，即我们希望过程能够达到的数值。
2. 规格上限（Upper Specification Limit）：产品或服务允许的最大值。
3. 规格下限（Lower Specification Limit）：产品或服务允许的最小值。
4. 样本数据（Sample Data）：从过程中随机抽取的一组样本数据。
CPK的计算公式如下：CPK = min((USL - μ) / (3 * σ), (μ - LSL) / (3 * σ))其中，USL为规格上限，LSL为规格下限，μ为样本数据的平均值，σ为样本数据的标准差。
三、CPK作业实施步骤1. 收集样本数据：从过程中随机抽取一组样本数据，确保样本的数量足够大以保证统计结果的可靠性。
2. 计算样本数据的平均值和标准差：使用统计软件或Excel等工具，计算样本数据的平均值（μ）和标准差（σ）。
3. 确定规格上限和规格下限：根据产品或服务的要求，确定规格上限（USL）和规格下限（LSL）。
4. 计算CPK值：根据上述CPK计算公式，将样本数据的平均值、标准差、规格上限和规格下限代入，计算得出CPK值。
5. 解读CPK值：CPK值的范围通常为0至1，值越接近1表示过程的能力越高，能够产生符合要求的产品或服务。
一般来说，CPK值大于1.33被认为是一个良好的过程能力指标。
四、CPK作业指导1. 确定目标值：在进行CPK作业之前，需要明确产品或服务的目标值，即我们希望过程能够达到的数值。
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CPK计算步骤计算步骤[1] 计算data的平均数和标准差[2]利用平均差计算Cp[3]利用平均数求出补正值K，然后乘以Cp，算出Cpk。
Cp的计算- 在假定既有data的平均数与基准Spec的中间值一致的条件下计算,表现短时间内最好的Process状态，因此叫做“短期工程能力指数”。
Cpk的计算方法,随着时间流逝，在抽取推断的data的样本时，每次中心值都有些移动，考虑到这一点计算工程能力，叫做“长期工程能力指数”。
- 补正了平均数与中间值之间的差异，计算的补正值K与Cp相乘得出- Cpk = Cp(1-K)工程能力指数的测定值大致分为Cp和Cpk两种。
Cp是在假定既有data的平均数与基准Spec的中间值一致的条件下计算的。
短期工程能力指数”。
表示的是短时间内最好的Process状态，因此叫做“就具体数值的计算来看，首先根据data计算出平均数与标准差，利用标准差按如下公式计算出Cp的值。
例如，在钢板的生产中，产品的规格上限是40毫米，规格下限是35毫米，那么Cp分子部分的(规格上限-规格下限)就是5毫米吧。
另外，如果根据所生产钢板的厚度测定的data求得的标准差是0.8毫米，那么Cp的值就是5/(6×0.8)=1.04。
下面是Cpk的计算方法，即利用平均数求出如下的补正值K，然后乘以Cp即可。
Cpk = Cp(1-K)K如果是0的话，Cp与Cpk一致。
测定值的平均数离中间值越远，Cpk就越小，表示工程能力的不足。
因此，Cpk是考虑到“时间的流逝”、“每次应用测定的data的样本时”中心值稍微有所不同的问题来计算出的，叫做“长期工程能力指数”。
什么是SPC?SPC即统计过程控制(Statistical Process Control)。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种:正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。
它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。
它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
【相关内容】?SPC技术原理?SPC可以为企业带的好处?质量管理中常用的统计分析方法?SPC与企业质量管理?質量控制、過程控制和統計過程控制的關系?控制圖的分類SPC—统计过程控制在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种:正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性因素(不可避免因素)造成的。
它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。
它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
统计过程控制(简称SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态(简称受控状态);当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态(简称失控状态)。
由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布;而失控时，过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。
因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
实施SPC的过程一般分为两大步骤:首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等;根据分析结果采取必要措施:可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。
第二步则是用控制图对过程进行监控。
控制图是SPC中最重要的工具。
目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。
近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图;对多重质量特性进行控制的控制图。
SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。
自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用;上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。
在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。
SPC非常适用于重复性生产过程。
它能够帮助我们1.对过程作出可靠的评估。
2.确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力。
3.为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生。
4.减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。
SPC作为质量改进的重要工具，不仅适用于工业工程，也适用于服务等一切过程性的领域。
在过程质量改进的初期，SPC可帮助确定改进的机会，在改进阶段完成后，可用SPC来评价改进的效果并对改进成果进行维持，然后在新的水平上进一步开展改进工作，以达到更强大、更稳定的工作能力。
论质量职能设计的经济绩效原则Study on the Principle of Performancein Designing Quality Function张守真温德成摘要:本文分析了当前我国企业在质量管理职能设计方面存在的一些问题，论述了质量管理体系必须服从和服务于经济绩效这一根本目标，对最高管理者的质量管理职能设计进行了初步探讨。
Abstract:This paper analyzes some common problems in designing quality functionpoints out that the aim to build a quality management system is performance，and explores the quality functions for top management of corporation.质量职能设计是建立质量管理体系的重要内容，是贯彻ISO9000系列标准的基础性工作。
质量职能设计是否合理，对质量管理体系的运行、保持和持续改进有着重要的作用;因此企业在进行质量职能设计时，必须围绕质量职能的有效性、以获得良好的经济绩效为目的，进行精心策划。
然而不少企业在建立质量管理体系时，没有质量职能设计足够的重视，致使质量职能配置失当，质量管理体系无法有效运作，最终导致企业质量管理体系的低效率，企业的经营业绩无法实现。
为此，本文将在分析当前质量职能设计中普遍存在的问题的基础上，论述经济绩效在质量职能设计中的重要性，并对最高管理者的质量职能进行初步探讨。
, 质量职能设计中存在的问题质量职能应该如何设计，没有现成的公式可循。
但根据笔者多年的咨询、审核经验，以下几种职能设计往往影响质量工作的开展，降低了质量管理体系的效率和有效性。
1.1 授权不足如有的企业的管理者代表，没有得到应有的授权，凡事都要请示最高管理者和/或其他副总经理，管理者代表根本算不上一个管理职位，不能及时有效地开展工作。
有的企业的内审员，到部门或基层审核得不到充分授权，工作畏首畏尾，查不出问题，就是查出问题来，也要看部门领导的脸色办事，否则今后就很难在这个企业生存。
1.2 照抄照搬照搬标准条款或照抄其他企业的文件，造成职责陈述不清，职位边界模糊，工作人员不知道该干什么。
有的企业质量职能未进行认真的策划和精心的设计，造成机构重叠，同时设有质检处、质管处和“贯标办”或“9000办”等部门，这些部门之间的工作界面不清楚，造成工作推委。
还有的采购、进货检验、原料仓库管理、进货不合格品处置等涉及部门太多，文件对各部门之间的接口和沟通规定得不清楚或根本没进行规定，操作难度就比较大。
笔者认为，同一种工作，涉及的部门越少，职责边界越清楚，效率就越高。
这样就可以减少协调?Τ甑确窃鲋敌怨蹋谑?迷谛骱凸低ㄉ系淖试矗岣咧柿抗芾硖逑档挠行院托省?lt;BR>有的质量职能的设计者为了“提高效率”，根本不去征求企业管理者的意见，照猫画虎，把A企业的组织机构和职能分工照搬到B企业，B企业的管理者也未进行认真的审阅，结果在一个食品企业的质量管理处还规定了“对特殊过程进行控制，如:热处理、电镀等”等风马牛不相干的职能描述。
有的质量职能的设计者照搬照抄标准条款，不结合企业的实际，不考虑如何操作、如何测量。
如有的企业在企管处职责中规定“利用质量方针、质量目标、审核结果、数据分析、纠正和预防措施以及管理评审，持续改进质量管理体系的有效性”，完全照抄标准，至于这个企管处如何去运作，审核人员如何取证，职能的设计者考虑的就显得不足了。
有的职能设计者或文件编写人员还认为这是一条经验，归纳为“当手册难写时，就抄标准，气死审核员”。
审核员是不会气死的，反而应该为这样做的企业担心，为这样做的职能设计者或文件编写人员担心，这样的职能设计对企业有什么用,长此下去，这样做的职能设计者或文件编写人员会不会丢掉饭碗。
1.3 职能太专，涵盖面太小有的企业，原来就设有企管办、质检处、质管处等质量管理部门，在建立质量管理体系中，为了表示对质量体系工作的重视，在原有组织结构的基础上，又设立了专门的“贯标办”(有的称为“9000办”)。
这样的质量职能设计其业务涵盖面太小，只需一段时间，工作人员便能够学会一切了，平时不内审也不外审，他们无事可干，不免会转而失望，造成对工作的敷衍。
更有甚者，无事生非，在组织内造成内耗，影响质量工作的开展。
我们有的企业成了质量管理体系审核员的培训基地，自己培训了审核员，又使这些人员工作涵盖面太窄，不发挥他们的作用，迫使他们跳槽，为咨询机构和/或审核机构培训了一大批人才，奉献到是奉献了，但是这种奉献对企业本身有什么效益呢,1.4 职能交叉、职责不清部门之间的职责相互交错，造成工作推委扯皮，设计的质量职能决定了管理人不能专心工作，而是忙于协调。
如有的企业设有设计开发部、技术科、工艺科，在文件中对于同一种工作一会到设计开发部，一会到技术科，一会又到工艺科，实际运作起来很难控制。