制程能力分析控制程序
制程能力分析与工序质量控制
制程能力分析与工序质量控制制程能力分析和工序质量控制是现代制造业中非常重要的质量管理方法。
通过对制程能力的分析和工序质量的控制，可以有效地提高产品的质量稳定性和一致性，减少制造过程中的变异和缺陷，从而提高生产效率和客户满意度。
首先，制程能力分析是通过统计数据和数学模型对制造过程进行定量分析，从而评估该过程的稳定性和能力。
其主要目的是确定过程的能力指标，如过程的平均值、标准差、偏离标准等，以及确定过程的能力指数，如Cp、Cpk等。
通过对制程能力的分析，可以判断制造过程是否稳定，是否满足产品质量要求，进而采取相应的改进措施。
例如，如果制造过程的能力指数低于要求，则可以通过优化工艺参数、改进设备或提高操作技能来提高过程的能力。
其次，工序质量控制是通过各种手段和方法对制造过程中的每个工序进行质量监控和控制，确保产品在各个工序中符合质量标准。
常用的方法包括质量检测、过程监控、工艺改进等。
其中，质量检测是通过对产品进行测量、测试和检查等手段，检验产品是否达到质量要求。
过程监控是通过对生产过程中各个关键参数的监控和分析，及时发现和纠正过程中的异常情况，确保产品质量稳定。
工艺改进是通过对工艺参数的优化和调整，提高工艺的稳定性和一致性，从而提高产品质量。
制程能力分析和工序质量控制的关系可以概括为“分析-控制-分析-控制”的循环过程。
首先，通过制程能力分析，确定制造过程的能力指标，并与产品质量要求进行对比。
然后，根据分析结果，确定工序质量控制的重点和目标。
接下来，通过各种控制手段和方法，对每个工序进行质量控制，确保产品质量的稳定和一致。
同时，通过持续监控和分析制造过程的数据，及时发现过程中的异常情况和问题，进一步改进工序质量控制措施。
通过不断循环分析和控制的过程，实现制造过程的持续改进和提高。
总结起来，制程能力分析和工序质量控制是现代制造业中重要的质量管理方法。
通过对制程能力的分析和工序质量的控制，可以提高产品质量的稳定性和一致性，减少制造过程中的变异和缺陷，从而提高生产效率和客户满意度。
第二章MINITAB之制程能力分析
第二章MINITAB之制程能力分析制程能力分析是通过对生产过程进行统计分析，识别和评估生产过程偏离目标值的能力。
MINITAB是一种常用的统计分析软件，可以帮助我们进行制程能力分析。
本文将介绍MINITAB在制程能力分析中的应用，包括测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等。
首先，我们需要进行测量系统的分析，以确保测量系统具有良好的稳定性和准确性。
MINITAB提供了一系列测量系统分析工具，包括平均值图、范围图、方差分析等。
通过这些工具，我们可以评估测量系统的可靠性，进而确定测量系统是否适合用于制程能力分析。
接下来是过程稳定性分析，主要应用MINITAB中的控制图工具。
控制图可以帮助我们监控过程的稳定性，及时发现和纠正过程中的异常情况。
MINITAB提供了许多不同类型的控制图，例如X-控制图、R-控制图、P-控制图等。
我们可以根据数据类型和分布情况选择合适的控制图，分析过程是否稳定，并识别特殊原因的存在。
最后是过程能力指数的计算。
过程能力指数是衡量过程能力的一个重要指标。
MINITAB提供了能力分析工具，可以帮助我们计算过程的CP、CPK、Pp和Ppk等指数。
通过这些指标，我们可以评估过程是否能够满足要求，并进行相应的改进。
在使用MINITAB进行制程能力分析时，有一些注意事项需要注意。
首先，要选择合适的样本大小和采样方案，以确保分析结果具有一定的可信度。
其次，要确保数据的质量，包括数据的准确性和完整性。
如果数据存在异常值或缺失值，应进行相应的处理。
最后，要结合实际情况对分析结果进行解释和应用，提出相应的改进措施。
综上所述，MINITAB是一种功能强大的统计分析软件，在制程能力分析中有着广泛的应用。
通过MINITAB的测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等功能，我们可以全面评估和改进生产过程，提高产品质量和生产效率。
制程能力分析概述
制程能力分析概述导言制程能力分析是一种用于评估和监控生产过程的质量控制方法。
它可以帮助企业了解其生产过程的稳定性和可靠性，并提供改进过程的指导。
本文将对制程能力分析进行概述，介绍其基本原理、方法和应用，并探讨其在质量管理中的重要性。
什么是制程能力分析？制程能力分析是一种统计技术，用于评估和监控生产过程的稳定性和变异性。
它通过收集样本数据并进行统计分析，帮助企业监测过程的性能，并确定其是否满足预定的质量要求。
制程能力分析通常涉及计算过程的能力指标，如过程能力指数（Cp）、过程能力指数修正版（Cpk）等。
制程能力分析的基本原理制程能力分析的基本原理是基于正态分布假设和过程稳定性假设。
它假设生产过程符合正态分布，且过程的变异性是常数的。
基于这些假设，制程能力分析使用统计工具来评估过程的能力，以及过程的中心性和变异性。
制程能力分析的基本步骤制程能力分析的基本步骤通常包括以下几个方面：1.数据收集：收集生产过程的样本数据。
样本数据应该代表整个生产过程，并且在收集过程中应注意数据的准确性和可靠性。
2.过程稳定性分析：通过绘制控制图、计算过程的平均数和标准差等统计方法来评估过程的稳定性。
过程应该在统计控制下，并且无特殊因素的影响。
3.过程能力指数计算：通过计算过程的能力指数（如Cp和Cpk）来评估过程的能力。
能力指数可以告诉我们过程的“容量”，即过程是否能够在规定的公差范围内生产出合格产品。
4.制程改进：根据制程能力分析的结果，进行必要的改进措施。
这可能包括调整生产参数、改进工艺流程、优化设备等，以提高生产过程的能力。
5.监控和持续改进：制程能力分析不仅是一次性的评估，而且应该是一个持续的过程。
企业应该建立起监控和评估制程能力的系统，并持续改进过程。
制程能力分析的应用制程能力分析在质量管理中有广泛的应用。
它可以帮助企业提前发现生产过程中的问题，并及时采取措施进行纠正。
以下是一些制程能力分析的应用场景：1.检验新产品：在生产新产品之前，进行制程能力分析可以评估生产过程的稳定性和变异性，判断是否满足产品质量要求。
FQ-TS-SPC-005制程控制统计分析程序
制程统计分析控制程序制程统计分析控制程序1 目的为了解和改善过程，通过对过程能力的分析/评估使其有量化资料，为设计、制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考。
2 范围本程序适用于富庆有限公司顾客要求和需做统计过程控制（PP K、CPK、CmK 、PPM）的所有产品。
3 引用文件《文件和资料控制程序》《开发设计管理程序》《过程控制程序》《失效模式及后果分析程序》《质量管理体系程序》《控制计划管理程序》《质量记录控制程序》《生产件批准程序》4 术语和定义SPC：指统计过程控制。
CpK：稳定过程的能力指数。
它是一项有关过程的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。
PpK：初期过程的能力指数。
它是一项类似于CPK的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。
Ca：过程准确度。
指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。
Cp：过程精密度。
指从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本在50个以上）所计算出来的样本标准差（σ×），以推定实际群体的标准差（σ）用3个标准差（3σ）与规格容许差比较。
PPM：质量水准，即每百万个零件不合格数。
指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。
PPM数据常用来优先制定纠正措施。
Cmk：设备能力指数：是反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。
5 职责品质部负责统计过程控制的监督、管理工作。
制程统计分析控制程序工程部门、生产部门、品质部门负责统计过程控制的数据搜集和分析。
6 工作流程和内容制程统计分析控制程序制程统计分析控制程序制程统计分析控制程序7 附件附件一： PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法附件二：控制图的判定方法附件三：抽样检验作业指导书附件四：机械和工装设备能力计算作业规范附件一：PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法1．质量水准PPM的过程能力计算及评值方法：当产品和/或过程特性的数据为计数值时，制造过程能力的计算及等级评价方法如下：（1）计算公式：不良品数PPM = × 1000000检验总数（2）等级评价及处理方法：制程统计分析控制程序2．稳定过程的能力指数Cp、Cpk计算及评价方法：（1）计算公式：A）Ca = （x-U） / （T / 2）×100%注： U = 规格中心值T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值σ= 产品和/或过程特性之数据分配的群体标准差的估计值x = 产品和/或过程特性之数据分配的平均值B）Cp = T / 6σ（当产品和/或过程特性为双边规格时）或CPU（上稳定过程的能力指数）= （SU-x）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时）CPL（下稳定过程的能力指数）= （x-SL）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时）Z1 = 3Cp（1+Ca）……根据Z1数值查常（正）态分配表得P1%；Z2 = 3Cp（1-Ca）……根据Z2数值查常（正）态分配表得P2%不合格率P% = P1% + P2%注：σ = R / d2（ R 为全距之平均值，d2为系数，与抽样的样本大小n有关，当n = 4时，d2=2.059；当n = 5时，d2= 2.3267）C）Cpk = （1-∣Ca∣）× Cp当Ca = 0时，Cpk = Cp。
制程能力分析程序(含表格)
制程能力分析程序1.目的：为使产品的制程能力能够正常且稳定的受到控制，既使有异常出现亦能在问题出现初期就被相关人员了解并设法解决，使得质量系统能适切、有效的运作，进一步能提升制程能力。
2.范围：凡本公司各生产制程为生产条件、成品、半成品所做的资料收集以任何形式的控制图做管控、归档、保存与处理均在本程序的规范之列。
3.权责：品质部负责制定控制计划、制程能力分析的实施。
4.名词定义：无5.作业流程：（见附件）6.作业内容6.1 控制图的选用6.1.1 根据制程上的考虑选择需要的制程站别及管控项目。
6.1.2 依据管控项目及控制图特性选择适用的控制工具。
6.1.3 将控制项目及控制方法标示于《控制计划》上。
6.2 初期制程能力分析6.2.1 根据《控制计划》进行收集检验与量测的数据。
6.2.2 绘制直方图，判断产品是否在规格范围内，如不在规格范围内，则持续制程改善与数据收集至产品合于规格内。
6.2.3 若产品合于规格范围内，则正式将资料绘制成解析用的控制图。
6.2.4 计算解析用控制图之Ppk值并据此判断制程能力是否充足，若否，则持续制程改善与数据收集至产品制程能力充足。
6.3 统计制程控制6.3.1 若产品制程能力充足，则根据解析用控制图计算制定控制界限。
6.3.2 对欲控制的制程或产品进行检验并绘控制用控制图。
6.3.3 所有异常情形（如：点超出控制界限；连续七点上升或下降；连续七点位在中心线的上方或下方）皆须标注制程事件。
6.4 制程能力分析及改善行动：6.4.1 评估该制程稳定或正常否。
若正常，则计算Cpk值；若否，则计算Ppk 值。
6.4.2 根据前项计算所得评估制程能力符合否。
若Cpk或Ppk值大于等于1.67，则制程正常，可继续生产；若Cpk或Ppk值介于1.33至1.67之间，则可继续生产，但须订定改善目标及执行计划；若Cpk或Ppk值小于1.33，则须修改控制计划或抽样计划针对产品加严抽样或全检，以剔除不合格品。
制程能力分析
制程能力分析緒言在產品生產周期內統計技朮可用來協助制造前之開發活動、制程變異性之數量化、制程變性相對于產品規格之分析及協助降低制程內之變異性。
這些工作一般稱為制程能力分析(process capability analysis)。
制程能力是指制程之一致性，制程之變異性可用來衡量制程輸出之一致性。
我們一般是將產品品質特性之6個標准差范圍當做是制程能力之量測。
此范圍稱為自然允差界限(natural tolerance limits)或稱為制程能力界限(process capability limits)。
圖9-1顯示品質特性符合常態分配且平均值為μ，標准差為σ之制程。
制程之上、下自然允差界限為UNTL=μ+3σ上自然允差界限LNTL=μ-3σ下自然允差界限對于一常態分配，自然允差界限將包含99.73%之品質數據，或者可說是0.27%之制程輸出將落在自然允差界限外。
如果制程數據之分配不為常態，則落在μ±3σ外之機率將不為0.27%。
(例) 產品外徑之規格為5±0.015cm，由樣本資料得知X=4.99cm，σ=0.004cm，試計算制程之自然允差界限。
(解): UNTL=4.99+3(0.004)=5.002LNTL=4.99-3(0.004)=4.978制程能力分析可定議為估計制程能力之工程研究。
制程能力分析通常是量測產品之功能參數而非制程本身。
當分析者可直接觀察制程及控制制程數據之收集時，此種分析可視為一種真的制程能力分析。
因為經由數據收集之控制及了解數據之時間次序性，可推論制程之穩定性。
若當只有品質數據而無法直接觀測制程時，這種研究稱為產品特性分析(product characterization)。
產品特性分析只可估計產品品質特性之分布，或者是制程之輸出(不合格率)，對于制程之動態行為或者是制程是否在管制內則無法估計。
這種性形通常是發生在分析供應商提供之品質數據或者是進貨檢驗之品質資料。
制程能力分析(SPC)
P.4 一種系統性工作。這種工作包 括下列步驟: (1)確定能代表製程能力的品質特 性。 (2)由製程抽取樣本,測定其特定性 質,普通需搜集 30 個以上數据。 (3)點繪出統計的形態,計算平均值 与標準差(利用次數分配圖)。 (4)解釋此種形態,發掘異常現象, 確定在經濟上是否值得採取措 施。 (5)對異常現象採取措施。
P.18
5.3.綜合評價:
要製程能達到規格要求必須 K 与 C P 均好 方可,但有時 K 雖很好,但 C P 不好,結果 還會有不良品, 与 C P 兩者綜合起來評定等級。 5.3.1.CPK(CMK)計算:
CPK(CMK) = CP(1-K) = CP(1X-U T/2 X - LCL
P.15
5.2.工程能力數之評價:
設定工程上下限的目的,在於希望製造 出來的各個的各個產品之特性值,能在規格 上下限之容許範圍內,工程能力的評價之目 的就在於衡量產品分散寬度符合公差的程 度, 工程能力數又可稱為工程精密度指數 (Capablity Of Precision) .
規格公差 5.2.1.CP 之計算: CP = 6 個標準差 = 6σ T 或 CP = 6 v 容許差異
2.2. * 製程:指從事生產的机器、工具、 方法、材料与人員(指 5M)等的一些 獨立組合。 * 管制:指製程在統計管制狀態下亦 即是毫無時間性的移動或其他可追 溯的變異原因時,所得到產品均一性。
P.5
*能力:指根据測試的績效,用以獲得
可以測定的結果。我們請看以下圖形:
P.6
P.7
P.8
三〄製程能力分析之用途
製程能力分析之用途可分為以下几 點: 3.1.提供資料給設計部門,使其能盡量利 用目前之工程能力,以設計新產品。 3.2.決定一項新設備或翻修的設備能否 滿足要求。 3.3.利用机械之能力安排適當工作,使其 得到最佳應用。
制程能力分析方法培训教材
σ= R = 0.01435 = 0.00617
d2
2.326
UCL = X + 3 σ=0.8312 + 3 x 0.00617 = 0.8497
LCL = X - 3 σ= 0.8312 - 3 x 0.00617 = 0.8127
Z 分布
步骤 2. 计算出UCL / LCL 超出规格上下限所占之比率
制程不良趋势图
3.47%
规格下限=0.82
46.53%
规格上限=0.84
42.3%
7.7%
LCL=0.8127
X =0.8312
3σ
3σ
UCL=0.8497
制程不良趋势图
规 格 下 限 LCL
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
规 格 上 UCL 限
σ
3σ
3σ
σ
6σ
x
UCL及LCL都在规格上下限之内,且距离规格上下限皆有一个δ以
上,此种状况正表示制程能力很好,且非常稳定.
制程能力
制程能力值 CPK(U) =
规格上限值 - 实际平均值 3 σ(制程分布值)
本公式适用于规格只有设定 上限值 (max 值 ).
制程能力值 CPK(L) =
实际平均值 - 规格下限值 3 σ(制程分布值)
本公式适用于规格只有设定 下限值 (min 值 ).
计算方式如附件所示.
GO
Z 分布
Z (UCL) = 规格上限 - 0.8312 σ
0.84 - 0.8312
=
= 1.426
0.00617
由Z分布表查知 1.426 所占面积约 0.423 = 42.3%
超出规格上限的不良比率 : 50% - 42.3% = 7.7%
spc制程能力分析
SPC 概述Statistical Process ControlSPC Introduction统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)란 ?Statistical ...•统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。
Process ...•反复性的事情或者阶段(SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer)Control ...• Process正在变化的事实早期警报。
警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间(管理图 : 随着时间工程散布的变化)SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。
2SPC 的发展历史SPC 的特征：控制过程，防患于未然。
重点在于预防•電視機彩色密度投机•美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格•日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標製程- 產品-顧客產品(Output)Measurement製程(過程)(Process)展開特性 特徵顧客滿意ManMachine Material Method Environmental4M1E製程，程序影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作 結果之製造過程中所有活動的集合管制，控制確保達到要求標準,必要時採取矯正行動何謂製程管制 (程序控制)工作 結果原材料 方法 環境機器 人員原因 手段特性 目的SPC 即。
.自製程中蒐集資料，加以統計分析，並從分析中發覺異常原因，採取改正行動，使製程恢復正常，保持穩定，並持續不斷提昇製程能力的方法。
SPC 即。
.製程 資料異常 穩定製程 製程能力好能力的製程 製程改善製程解析及管制收集資料 統計分析 採取措施 製程能力分析持續改善SPC 的目的維持正常的製程 (在统计的控制之下)事先做好應該做的 (標準，系統) – ex ：检测，機台操作程序製程異常發生能偵測出，並除去之，防止其再發能力要足 (有能力的程序)能力指標提昇能力–持續改善 (廣義)SPC 管理Tool的优点•Process由于偶然原因(White Noise = Common Cause Variation)和异常原因(Black Noise = Special Cause Variation)受影响一直变化。
制程能力分析
製程能力製程能力是指「各種條件均充份標準化，製程在統計的管制狀態下群體所呈現之質與量的能力」。
故製程能力以產量、效率表示，也可用成品、半成品、零件等之品質特性來表示更可用不良率或缺點數來表示。
製程解析與製程管制製程能力係數C P 、K 、C PK符號意義首先將一些符號代表意義標示如下:◆ USL (上規格界限): upper specification limit ◆ LSL (下規格界限): lower specification limit ◆ m(規格中心):midpoint of the upper and the lower Specification limits ，2m LSLUSL +=T (目標值): Target指定雙邊規格時 (1)準確度k()LSLUSL μ-m 2k C -==a ，-1≦k ≦1， (2)精密度C p 指標σ6LSLUSL C p -=(3)C pk 指標C pk 指標主要是用以衡量製程之實際成效(process performance)，而C pk 製程能力指標定義如下：⎭⎬⎫⎩⎨⎧--=σμσμ3,3USL LSL Min C pk ，或C pk =(1-k )C p指定單邊規格時T (目標值): Target ，如果沒有目標值時，則T=μ(1)準確度kTUSL Tk --=μ，或LSLT T k --=μ，(k 有時以Ca 符號代替，代表製程準確度)(2)精密度C p 指標C p 指標定義為:σ3T USL C p -=，或σ3LSLT C p -=(3) C pk 指標C pk = C p (1-k ) ，或σμ3-=USL C pk ，σμ3LSLC pk -= 如果如果),(LSL T T ->-μ則C pk =0； 如果),(T USL T ->-μ則C pk =0Ｃp 判定表參考例如果是以X -R Chart 之資料來進行製程能力分析，則製程之標準差σ可由2d R 來估計。
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
管制图与制程能力分析
管制圖與製程能力分析一、管制圖管制圖是指根据统计学原理，通过收集和分析过程数据，以便及时监控和改进过程稳定性的方法。
管制圖可以帮助我们判断过程是否稳定、是否受特殊因素影响，并且能够帮助我们分析过程能力是否符合要求。
下面我们就来介绍一下管制圖的基本原理和应用。
1. 管制界限管制界限是在管制圖上设定的两条中心线，即上管制界限和下管制界限，是用来判断和监控过程是否稳定的参考线。
通常，管制界限是根据数据的变异性和过程能力要求来确定的，一般而言，上管制界限和下管制界限是基于过程的平均值和标准差计算得出的。
2. 管制统计量在管制圖上，通常有两个重要的统计量，分别是过程平均值和过程变异性。
通过对这两个统计量的监控，我们可以了解过程是否处于稳定状态。
3. 常用的管制圖类型常用的管制圖类型有许多种，如平均数控制图（X管制图）、极差控制图（R 管制图）、标准差控制图（S 管制图）、范围与中位数控制图（MR 管制图）等。
这些不同类型的管制圖适用于不同类型的数据，可以帮助我们监控和改进不同的过程。
二、製程能力分析製程能力分析是指通过统计方法来评估製程是否满足客户的需求和要求。
製程能力分析可以帮助我们确定製程的稳定性和一致性，以便进行相应的改进措施。
1. 製程能力指标製程能力指标是对製程能力的度量，一般用于评估製程的稳定性和一致性。
常用的製程能力指标有以下几种：Cp指数、Cpk指数、Pp指数和Ppk指数。
这些指数可以根据数据的分布特征来计算，用于评估製程的长期和短期能力。
2. 製程能力评估通过製程能力评估，我们可以判断製程是否满足要求，并进行相应的改进。
一般而言，当製程能力指标大于1时，说明製程能够满足客户的需求，而当製程能力指标小于1时，说明製程存在一定的问题，需要进行改进。
3. 製程改进当发现製程能力不足时，我们就需要进行相应的製程改进。
常用的製程改进方法有许多种，如采用统计方法来减少过程的变异性、改善生产设备和工艺等。
制程能力分析 (Cpk , Z值)
短期： (1)Z值 = (Xbar-LSL) /σ = (599.938-595)/1.64804 = 2.996 p(2.996)= 0.998632 缺點=1-0.998632=0.001368 =1368 ppm (2)Z值 = (USL-Xbar) /σ = (605-599.938)/1.64804 = 3.0715 p(3.0715)= 0.998935 缺點=1-0.998935=0.001065 =1065 ppm (3)缺點總數 =1367+1064=2421 ppm
Ca、Cp、Cpk Pp、Ppk Z值 (Sigma Level)
計數型數值 (Attribute data)
Defect、DPU DPO、DPMO
2 Cp , 製程精密度 -1
1-製程精密度(Capability of Precision)衡量製程分散寬度符合規格的程度 2-Cp只考慮標準差, 不考慮平均值 3-Cp值愈高, 表示製程能力佳 A 規格寬度 USL – LSL VOC Cp = -------- = ------------------------- = ------------------- = ---------B 實際分散寬度 6σ VOP ◎Cp 等級評定基準： A： Cp ≧ 2.00 B： 2.00 ＞ Cp ≧ 1.33 C： 1.33 ＞ Cp ≧ 1.00 D： 1.00 ＞ Cp
規格寬度=6
距離下限=2.25
距離上限=3.75
平均值偏移=0.75
Target=100 LSL=97
μ = 99.25
USL=103
σ = 0.5
5 Z值, Sigma Level -1
僅有規格上限
USL LSL
品质管理全套资料——制程能力分析(精)
品质管理全套资料——制程能力分析(精) 什么是制程能力分析？制程能力分析是一种质量管理工具，用于度量制程的稳定性和能力。
它可以衡量一个制程的输出结果是否在一定范围内，并确定如何改进该制程以实现更高的质量和生产效率。
制程能力分析的核心是对样本数据进行统计分析，计算出数据的均值、标准差等参数，并与规格限值进行比较，形成各种指标来评估制程的能力和稳定性。
制程能力分析的目的制程能力分析的主要目的是确保产品或过程在特定的规格限值内可靠地运行。
通过制程能力分析，可以发现制程中存在的问题，并确定如何改进该制程以提高其性能和稳定性。
由于制程能力分析是基于数据的，所以它可以提供客观和可靠的结果，可以帮助制造商更好地管理制造过程。
制程能力分析的指标制程能力分析的核心指标包括：•正态分布图：可以帮助我们判断数据是否近似于正态分布。
•均值（X）和标准差（S）：均值是一组数据的平均值，标准差是一组数据的离散程度。
•正负3σ：为了确定一个制程是否稳定，在正负3σ范围内的数据占总数据的99.7%。
•纠正后的6σ：考虑到制程中的偏差或缺陷，可以通过统计数据来修正6σ值，以更好地反映制程的实际能力。
•Cp和Cpk指数：Cp指数表示规格限值与制程稳定范围之间的关系，Cpk指数表示制程能力与规格限值之间的关系。
制程能力分析的步骤制程能力分析的步骤包括：1.收集数据：首先需要收集一组数据，可以是一个产品或服务的一部分或整体，也可以是制造过程中的某个环节。
2.绘制正态分布图：对数据进行正态检验，并绘制正态分布图。
3.计算均值和标准差：计算出数据的均值和标准差。
4.确定规格限值：确定制程的规格限值。
5.计算Cp和Cpk指数：根据数据的均值、标准差和规格限值，计算Cp和Cpk指数。
6.解读结果并改进制程：根据Cp和Cpk指数的结果，解读制程的能力和稳定性，并改进制程以提高质量和效率。
制程能力分析的案例以下是一家汽车制造商使用制程能力分析的案例。
SPC制程能力分析
SPC制程能力分析简介SPC (Statistical Process Control，统计过程控制) 是一种用于控制和改良制程稳定性和品质的方法。
SPC制程能力分析是基于统计学的方法，用于评估和控制制程的稳定性和可靠性。
通过分析样本数据和测量结果，SPC制程能力分析可以帮助制程工程师识别制程的能力和性能，并作出适当的调整和改良。
分析步骤SPC制程能力分析的步骤通常包括以下几个方面：1. 数据收集首先，需要收集关于制程的数据。
这些数据应该包括制程的输入和输出变量，以及与制程相关的其他因素。
数据可以通过实时监控制程以及定期抽取样本的方式获得。
2. 数据整理获得数据后，需要对数据进行整理和清洗。
这包括去除异常值、检查数据的完整性和一致性等步骤。
确保数据的准确性和可靠性对于后续分析的准确性至关重要。
3. 数据分析在数据整理完成后，可以对数据进行统计分析。
主要的统计方法包括描述性统计和图形分析。
描述性统计可以帮助我们了解数据的分布、中心趋势和变异程度。
图形分析那么可以用来展示数据的分布、趋势和异常情况。
4. 制程稳定性分析SPC制程能力分析的核心是评估制程的稳定性。
通过分析数据的变异程度，可以评估制程的稳定性，并预测制程的性能。
常用的方法包括过程能力指数 (Process Capability Index，Cpk) 的计算和控制图的绘制。
5. 制程改良根据制程稳定性分析的结果，可以确定制程的改良方向。
这可能涉及到调整制程参数、改良工艺流程、优化供给链等方面。
制程改良的目标是提高制程的稳定性和可靠性，以确保产品的品质符合要求。
SPC制程能力分析的优势SPC制程能力分析具有以下几个优势：•可以帮助制程工程师了解制程的稳定性和性能，从而预测制程的可靠性和品质。
•可以帮助制程工程师确定制程的改良方向，以提高制程的稳定性和可靠性。
•可以帮助制程工程师识别并处理制程中的异常情况，以及提前预警制程的性能变化。
•可以提供可靠的数据支持，用于和供给商、客户等外部方进行沟通和交流。
制程能力分析Process Capability Analysis
%>USL Exp Obs %<LSL Exp Obs
0.00 0.00 0.00 2.00
PPM>USL Exp Obs PPM<LSL Exp Obs
0 0 0 20000
Cp CPU CPL Cpk Cpm
0.98 0.41 1.55 0.41 *
Targ USL LSL k n
* 70.0000 20.0000 0.5816 50.0000
• 相对比较短的时期
(如：星期，月份 ) • 考虑短期噪声变动的效果
( 例：白天和夜晚 )
（如：兴起，月份） • 考虑长期噪声变动的效果 （例：设备磨损，季节影响） • 要求约100-200个数据
• 要求约30-50个数据
–技术+工程管理 –普通条件下的结果
–技术 –最佳条件下的制程能力
制程能力因素
Ex) 有理数子集的用法
• 利用Time Series Plot得到
3.5
output
2.5
1.5
index
10
20
30
• 比较集团内变动导致的标准偏差和全标准偏差.
变动和有理数子集的构成
Dem onstation of Rational Subgroups Shift is the Grouping Variable
有理数子集的形成
• 在集团中只有偶然原因 产生的偏差（variatio n） • 由特殊原因产生的偏差 （ variation）在集团 间是不同的. • 利用组合标准偏差，确 定最佳制程，可以估计 潜在制程能力.
形成错误有理数子 集的原因
• 在集合里，偶然原因和 特殊原因的变动同时发 生. • 不注意不稳定的制程， 子集间的差距没有区别.
制程能力(Cpk)分析教程 讲解
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日 期 07/10/11 页 号
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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