sigma水平、公差范围、CPK与不良率(PPM)对照表

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Cp-Cpk-PPM-西格玛水平

Cp-Cpk-PPM-西格玛水平

Cp、Cpk、PPM、西格玛水平 对比表
注:潜在过程能力Cp:是指该工序能够达到的能力,它是假定加工产品的尺寸均值与公差中心重合,没有任何偏离的情况下计算得出。

主要评 价该工序的散差符合规范的能力
实际过程能力Cpk:一般情况下,产品加工尺寸均值与公差中心都有偏离,实际过程能力Cpk即是在考虑这个偏离时计算得到。

它不但评价工序散差,而且也评价了工序均值与公差中心的偏离程度。

偏离度k衡量了产品加工尺寸均值与公差中心的偏离度,在上表中设定偏移量为1.5σ
PPM:上表中的PPM计算值都是考虑了尺寸均值与公差中心偏移了1.5σ距离。

如果无偏移,则PPM会少很多;如果实际偏移大于1.5σ,PPM还会高;在实际的工序能力计算中,是按照实际偏移量计算得到的。

不良率与西格玛(σ)水平的关系

不良率与西格玛(σ)水平的关系

不良率与西格玛(σ)水平的关系制程能力指标Cp或Cpk之值在产品或制程特性分布为正态且在管制状态下时,通过正态分布的概率计算,可以换算为该产品或制程特性的良率或不良率,同时也可以几个Sigma来对照。

现以产品或制程特性中心没偏移目标值、中心偏移目标值1.5σ及中心偏移目标值T/8分别说明,因为有质量专家认为,对于Sigma水平较小时,偏移的幅度应相对的小,才较合理,因此提出偏移目标值T/8的考虑,在分析前,先定义以下几个符号:●X:个别产品或制程特性值●USL:规格上限●LSL:规格下限●m:目标值或规格中心,一般为(USL+LSL)/2●T=USL-LSL:规格界限宽度●μ:产品或制程特性中心或平均数●σ:产品或制程特性标准差1、产品或制程特性中心没偏移目标值(即Ca=0),即μ=m=(USL+LSL)/2Sigma 水平=±kσ;即 T = USL - LSL = 2 kσCp=规格界限宽度/ 6σ=T / 6σ=(USL - LSL)/ 6σ=2 kσ/ 6σ=k / 3=Cpk不良率= P [ | X | > kσ] = P [ | Z |> k ]=标准常态分布右尾概率×2良率=( 1-不良率)Sigma水平(±kσ)Cpk/ Cp良率%PPM不良率2σ0.6795.45%45,6003σ 1.0099.73%2,7004σ 1.3399.9937%635σ 1.6799.999943%0.576σ 2.0099.9999998%0.0022、产品或制程特性中心偏移目标值1.5σ,即μ=(USL+LSL)/2 ± 1.5σSigma 水平=±kσ;即 T=USL-LSL= 2 kσ●产品或制程特性中心大于目标值1.5σC PU=(USL - μ)/3σ=(kσ- 1.5σ)/ 3σ=( k-1.5 ) / 3C PL=(μ- LSL) / 3σ= ( kσ+ 1.5σ) / 3σ= (k+1.5) /3Cpk = MIN{CPU,CPL}=(k-1.5)/3不良率=P [ X > USL ] + P [ X < LSL ] = P [ Z > 3 x CPU ] +P[ Z > 3 x CPL ]=P [ Z > ( k -1.5 ) ] + P [ Z > ( k + 1.5 )]良率=( 1- 不良率)●产品或制程特性中心小于目标值1.5σCPU=(USL-μ) / 3σ=(kσ+ 1.5 σ)/ 3σ=(k+1.5) /3CPL=(μ-LSL) / 3σ=(kσ+ 1.5 σ)/ 3σ=(k-1.5) /3Cpk= MIN{CPU,CPL}=(k-1.5) /3不良率= P [ X > USL ] + P [ X < LSL ]=P[ Z > 3 x CPU ] + P[ Z > 3 x CPL ]= P[ Z > ( k + 1.5 )] + P[Z > 3 x ( k - 1.5 ) ]良率=( 1-不良率)Sigma水平Cpk Cp良率%PPM不良率2σ0.670.1769.13%308,770 3σ 1.000.5093.32%66,811 4σ 1.330.8399.379%6,2105σ 1.67 1.1799.99767%2336σ 2.00 1.5099.99966% 3.4 3、产品或制程特性中心偏移目标值T/8,即μ=(USL+LSL)/2 + - T / 8Sigma 水平= + - kσ;即T=USL-LSL= 2kσ●产品或制程特性中心大于目标值T/8=2kσ/ 8=(k / 4)σCPU=(USL-μ)/ 3σ=(kσ-( k / 4)σ)/ 3σ=3k/12CPL=(μ-LSL)/3σ=(kσ+( k / 4)σ)/ 3σ=5k/12Cpk= MIN{CPU,CPL}=3k/12不良率=P [ X > USL ] + P [ X < LSL]=P[ Z > 3 x CPU ] + P[ Z > 3x CPL ]=P[ Z > 3k / 12 )] + P[ Z > P [ Z > 5k /12 ]良率=( 1- 不良率)●产品或制程特性中心小于目标值T/8=2kσ/ 8=( k / 4)σCPU=(USL-μ)/ 3σ=(kσ+ (k / 4)σ) / 3σ= 5k/12CPL=(μ-LSL)/ 3σ=(kσ- (k / 4)σ) / 3σ= 3k/12Cpk= MIN{CPU,CPL}=3k/12不良率=P [ X > USL ] + P [ X < LSL]=P[ Z > 3 x CPU ] + P[ Z > 3x CPL ]=P[ Z > 5k /12 )] + P[ Z > P [ Z > 3k /12 ]良率=( 1- 不良率)表3 中心偏移目标值T/8Sigma水平(±kσ) Cpk Cp 良率% 不良率PPM1σ0.33 0.25 73.33%266,6862σ 0.67 0.50 92.698%73,0173σ 1.00 0.75 98.7687%12,3134σ 1.33 1.00 99.8650%1,3505σ 1.67 1.25 99.99116%88.46σ 2.00 1.50 99.99966%3.4不管是计数值或计量值,产品或制程的良率均可依制程记录计算或预估出来,我们以表1、2、3可以比对其质量水平达到几个Sigma。

Cp-Cpk-PPM-西格玛水平

Cp-Cpk-PPM-西格玛水平

注:潜在过程能力Cp:是指该工序能够达到的能力,它是假定加工产品的尺寸均值与公差中心重合,没有任何偏离的情况下计算得出。

主要评 价该工序的散差符合规范的能力
实际过程能力Cpk:一般情况下,产品加工尺寸均值与公差中心都有偏离,实际过程能力Cpk即是在考虑这个偏离时计算得到。

它不但评价工序散差,而且也评价了工序均值与公差中心的偏离程度。

偏离度k衡量了产品加工尺寸均值与公差中心的偏离度,在上表中设定偏移量为1.5σ
PPM:上表中的PPM计算值都是考虑了尺寸均值与公差中心偏移了1.5σ距离。

如果无偏移,则PPM会少很多;如果实际偏移大于1.5σ,PPM还会高;在实际的工序能力计算中,是按照实际偏移量计算得到的。

sigma水平、公差范围、CPK与不良率(PPM)对照表

sigma水平、公差范围、CPK与不良率(PPM)对照表

2k对应于控制范围是实际的计算值如果客户规范公差范围对应的k值是234对应的cpk是078不良品率19283ppm
sigma水平、公差范围、 CPK与不良ห้องสมุดไป่ตู้( PPM)对照表
σ水平、公差T、CPk水平与不良品率的关系一览表
Note: 1、 available for bilateral tolerance (双向公差适用) 2、 k(σ)对应于控制范围,σ是实际的计算值,如果客户规范公差范围对应的k值是2.34,对应的cpk是0.78,不良品率=19283ppm 3、 %T是实际控制6 σ占规范公差T的比例,假如实际6σ等于规范公差T,则CPk=1.0。CPK要达到1.33的水平,6σ=T*75%。 举例: 1、 客户公差范围T=5,我们内控6σ范围=4,则%T=80%,对应的CPK=1.25,不良品率=175.8ppm 2、 实际的CPK=0.83,控制范围:±2.49σ,按6sigma理论则是5sigma。 3、 6sigma项目是指CPK2.0,公差带内需能容纳12σ(±6σ).

CPK与PPM对照表

CPK与PPM对照表

过程控制中的意义 CPK:Complex Process Capability index 的缩写,是现代企业用于表示制程能力的指标 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 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——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 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 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 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 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 8. 依据公式:Ca=(X-U)/(T/2) , 计算出制程准确度:Ca值 (X为所有取样数据的平均值) 9. 依据公式:Cp =T/6σ , 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 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与PPM对照表

CPK与PPM对照表

过程控制中的意义 CPK:Complex Process Capability index 的缩写,是现代企业用于表示制程能力的指标 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 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——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 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 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 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 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 8. 依据公式:Ca=(X-U)/(T/2) , 计算出制程准确度:Ca值 (X为所有取样数据的平均值) 9. 依据公式:Cp =T/6σ , 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 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。

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