工厂生产及质量培训--CPK制程能力分析
制程能力分析Cpk
製程能力分析所用的指標為何？ 製程能力分析所用的指標為何？
名詞解釋： 名詞解釋： 1. 2. 3. Cpk (Ppk) : 製程能力指標 Ppk) Cp (Pp) : 製程能力比 Process Capability Ratio --- 精密度 Pp) Ca (Pa) : 準確度 Pa)
DPPMLT YieldLT CpkLT
93.3% 91.9% 90.3% 88.5% 86.4% 84.1% 81.6% 78.8% 75.8% 72.6% 69.1% 65.5% 61.8% 57.9% 54.0% 50.0% 46.0% 42.1% 38.2% 34.5% 30.9% 27.4% 24.2% 21.2% 18.4% 15.9% 13.6% 11.5% 9.7% 8.1% 0.50 0.47 0.43 0.40 0.37 0.33 0.30 0.27 0.23 0.20 0.17 0.13 0.10 0.07 0.03 0.00 -0.03 -0.07 -0.10 -0.13 -0.17 -0.20 -0.23 -0.27 -0.30 -0.33 -0.37 -0.40 -0.43 -0.47
5 9.2
6 4.37 8.38 5.5 7.59 4.4 6.1
10 4.7 6.0
No of obs 2
5.7 15.2 3.9 11.8 5.6 5.2 9.6 1.7 4.8 5.4
4.9 13.3 5.0 4.9 3.4 6.3
5.2 15.0 2.5
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。
制程能力分析 Cpk Cp Ca
CPK (Process Capability Index )的定义：制程能力指数；CPK的意义：制程水平的量化反映;（用一个数值来表达制程的水平）制程能力指数：是一种表示制程水平高低的方便方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。
与CPK相关的几个重要概念：USL (Upper Specification Limit): 即规格上限;LSL (Lower Specification Limit): 即规格下限;C (Center Line）：规格中心;=(X1+X2+……+Xn)/n 平均值；(n为样本数)T=USL-LSL：即规格公差；δ（sigma）为数据的标准差。
标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B 组的分数为73、72、71、69、68、67。
这两组的平均数都是70，但A组的标准差约为17.08分，B组的标准差约为2.16分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。
(Excel中的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ) )样本: 从总体中随机抽取的若干个个体的总和称为样本。
组成样本的每个个体称为样品。
样本标准偏差S: 因为标准偏差是用数据整体计算，所以当数据量大太时，就不便以操作,而且不符合现场需要。
所以一般情况下, 会用样本标准偏差S来代替σ。
S ≈σCa (Capability of Accuracy)：制程准确度，Ca 衡量的是“实际平均值“与“规格中心值”的一致性;1.对于单边规格，不存在规格中心，因此也就不存在Ca;2.对于双边规格:Ca等级评定及处理原则：A: 作业员依作业标准.继续维持.B: 有必要时.尽可能改为A级.C: 作业员可能看错规格或未照作业标准操作,应加强训练, 检讨规格及作业标准.D: 应采取紧急措施.全面检讨可能影响因素.必要时停产.准确度Ca Capability of Accuracy:代表制程平均值偏离规格中心值之程度。
过程能力分析CPK
过程能力分析CPKCPK（Capability Process Analysis）是一种用于衡量过程能力的指标。
它通过统计学方法来分析过程的稳定性和一致性，从而判断过程是否能够满足规定的要求。
在制造业中，CPK常用于评估产品的质量控制过程。
本文将介绍CPK的定义、计算方法，并探讨CPK的意义和应用。
首先，CPK是一个统计学指标，用于衡量过程的稳定性和一致性。
它是根据过程数据的均值、标准差和规格限制来计算的。
CPK的计算公式为：CPK = min((USL-μ)/(3σ),(μ-LSL)/(3σ))，其中USL为规格上限，LSL为规格下限，μ为过程的均值，σ为过程的标准差。
CPK的取值范围为[-1,1]，其值越大表示过程能力越强，越接近于1表示过程能够满足规格要求的能力越高。
CPK的意义在于评估过程的质量控制能力。
一个具有良好过程能力的过程，可以稳定地产生符合规格要求的产品，减少次品品率和客户投诉的发生。
通过对过程能力的分析，企业可以及时发现并改进存在的问题，提高产品质量，降低生产成本。
此外，CPK还可以作为供应链管理中的一个指标，帮助企业评估供应商的能力和可靠性。
CPK的应用主要体现在以下几个方面。
首先，它可以用于制定质量控制标准。
通过分析过程能力，确定产品的规格上下限，有利于制定质量控制计划和控制界限，提高质量管理的科学性和有效性。
其次，CPK可用于评估和监控过程的改进效果。
对于已经进行过改进的过程，可以通过计算CPK的变化来衡量改进的效果，并及时进行调整和优化。
此外，CPK还可以用于制定持续改进的目标和策略，帮助企业实现品质管理的可持续发展。
在实际应用中，CPK的计算需要大量的数据支撑。
必须收集足够的过程数据，包括过程的样本数据和规格限制，才能准确计算CPK值。
此外，CPK的计算还要求过程数据服从正态分布。
如果过程数据不符合正态分布，可能会导致CPK值的计算误差。
因此，在使用CPK进行过程分析时，需要确保数据收集准确可靠，并对数据是否符合正态分布进行检验。
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℃
「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第一篇：「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｜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)八、过程能力指数的应用1 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。
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。
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
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。
制程能力分析(Cpk)
化
在規格內的微小變化
➢ 大量之微小原因引起，因人 、機、料、…產生
可能是:
➢ 不管發生何種機遇原因，個
溫度
別變異極微小. ➢ 實際上要除去製程中的機遇
溼度
原因是非常不經濟的
震動
材料
設備
人員…
Confidential
10
非機遇原因
可以被避免及控制的 重大影響的 可能是:
常態分配特性
(a) σ2 a
(1)曲線與橫軸所圍的面積為1; (2)以µ為中心呈對稱性分布;
(b)σ2 b
(3)呈鐘形分配 變異σ2代表分配函數的離散程度
μ
k
f (x) k
e 2.718...
e 1
2 .
( x )2
2 2
dx
通常寫為X~N(µ:σ2)
如圖所示,具有相同µ的二個常態分配 (a)與(b), (a)的離散程度比 (b)小, 即 σ2 a<σ2b , 所以常態分配 (a)大多數 的點傾向於集中µ的附近.
Ca = -0.04 之意義:
1. Ca 接近於零，表示產品實際平均值 接近規格中心值，僅偏離容許差之 4%
2. 通常Ca值接近於零時，表示tooling 平均尺寸合理
量測值都於規格內 ，樣品品質是否合格？
假設取樣數按MIL-STD-105E要求，檢驗結果? Pass ?
Confidential
4
經SPC 手法推定 結果
Cp:0.64 (D: Cp < 1.0)
Cpk:0.63 (D:Cpk <1.0) 不良率：約5.73% (單一測站）
綜合評價： 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。
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7
製程能力指標 :
Ca的介紹 :
公式 : Ca X U
T/2
說明 :
• X : 平均數 • U : 規格中心值 • T : 規格上限 - 規格下限
Ca僅適用於雙邊規格, 單邊規格無法計算Ca
8
製程能力指標 :
Ca等級的參考標準 :
等級
Ca 值範圍
A
等級 A+ A B C D
Cp 值範圍
1.66 Cp 1.33 Cp <1.66 1.00 Cp <1.33 0.67 Cp <1.00
Cp <0.67
一般製程要求Cp1.33
13
製程能力指標 :
Cp練習範例一 :
設腳長規格為3.5mm0.1mm, 今在產線抽測5個
材料, 量測值如下 : 3.52, 3.53, 3.57, 3.54, 3.53, 則
Cp值計算如下 :
• T=3.6-3.4=0.2, =0.0192,
Cp 0.2 1.73 0.0192 6
若前一例的5個抽測值為3.51, 3.53, 3.53, 3.52, 3.52, 則Cp值是多少?
14
製程能力指標 :
Cp練習範例二 :
設金球推力的規格上限為40g, 今有抽測7顆材料 的資料如下 : 80, 85, 78, 82, 84, 77, 79, 則Cp的計 算如下 :
2
製程能力的概念 :
準確度 Ca :
實際中心點與規格中心點 的差異稱為準確度 在製程上, 實際中心與規格 中心的差異愈小, 準確度愈 高, 製程愈理想
A製程 : 準確度較高, 製程較理想
準確度
B製程 : 準確度較低, 製 程較不理想3
製程能力的概念 :
精確度Cp :
品質特性的散佈範圍大小或集中度稱為精確度
5
製程能力指標 :
Cpk準確度與精確度的綜合指標
Ca只能反映製程的準確性 Cp只能反映製程的精確性 由於Cpk同時考慮準確度與精確度, 故應用上最 為廣泛
6
製程能力指標 :
名詞解釋 :
雙邊規格 : 品質特性的合格範圍同時有上限及下 限規定者稱為雙邊規格
• 例如腳長規格 : 3.5mm0.1mm
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
10
製程能力指標 :
Cp的介紹 :
公式 :
• 雙邊規格 : Cp T 單邊規格 6ˆ
說明 :
• X : 平均數
• ˆ : 標準差
• T : 規格上限 - 規格下限 • USL : 規格上限 • LSL : 規格下限
僅定規格上限
Cp
USL 3σˆ
X
僅定規格下限
Cp
X
LSL 3σˆ
11
製程能力指標 :
Ca 12.5%
B
12.5%< Ca 25%
C
25%< Ca 50%
D
50%< Ca
一般製程要求Ca12.5%
9
製程能力指標 :
Ca練習範例 :
設腳長規格為3.5mm0.1mm, 今在產線抽測5個
材料, 量測值如下 : 3.52, 3.53, 3.57, 3.54, 3.53, 則
Ca值計算如下 :
• U=3.50, T=3.6-3.4=0.2, X 3.52 3.53 3.57 3.54 3.53 3.538
5
Ca 3.538 3.50 0.038 38%
0.2 / 2
0.1
若前一例的5個抽測值為3.51, 3.53, 3.53, 3.52, 3.52, 則Ca值是多少?
製程能力分析
蘇州大朋電子有限公司
製程能力的概念 :
製程能力的意義 :
製程能力是指製程在管制狀態下, 製程符合規格 的能力 一般以下列的製程特性來衡量製程能力 :
• 準確度 (Capability of Accuracy )簡稱Ca • 精確度 (Capability of Precision )簡稱Cp
15
製程能力指標 :
Cpk的介紹 :
公式 :
• 雙邊規格 : Cpk min( USL X , X LSL)
3ˆ
3ˆ
• 單邊規格 : 以Cp來表示
僅定規格上限
Cp
USL 3σˆ
X
僅定規格下限
Cp
X
LSL 3σˆ
• 雙邊規格亦有人採用以下公式 : Cpk=Cp*(1-Ca)
16
製程能力指標 :
注意事項 :
由公式可知, Cp是不考慮製程的中心點
標準差計算最好用以下標準差的定義公式
σˆ S
n
( Xi X )2
i 1
n 1
n
X2 i
nX
2
i 1
n 1
若無適當的計算機, 則標準差亦可用下面簡易公
式計算 :
ˆ R
R : 全距平均數
d2
d2 : 請查閱附錄d2係數表
12
製程能力指標 :
Cp等級的參考標準 :
在製程上, 散佈範圍(或稱變異) 愈小, 精確度愈好, 製程愈理想 精確度
A製程 :
精確度較高, 製程較理想
B製程 :
精確度較低, 製
程較不理想
4
製程能力的概念 :
製程能力的要求 :
合格==>準確度要高 穩程中, A是最 理想
A製程 : 準確度與精確度兩都高 B製程 : 準確度高但精確度差 C製程 : 精確度高但準確度差
Cpk等級的參考標準 :
等級 A+ A B C D
Cpk 值範圍
1.66 Cp 1.33 Cp <1.66 1.00 Cp <1.33 0.67 Cp <1.00
Cp <0.67
一般製程要求Cpk1.33
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製程能力指標 :
Cpk練習範例 :
設腳長規格為3.5mm0.1mm, 今在產線抽測5個 材料, 量測值如下 : 3.52, 3.53, 3.57, 3.54, 3.53, 則 Cp值計算如下 :
X 80 85 78 82 84 77 79 80.71 7
(80 - 80.71)2 (85 - 80.71)2 (78 - 80.71)2 (82 - 80.71)2(84 - 80.71)2 (77 - 80.71)2 (79 - 80.71)2
3.039
7 1
Cp 80.71 40 4.47 3 3.039
• =0.0192, USL=3.6, LCL=3.4, X 3.538
Cpk min(3.6 - 3.538 , 3.538 3.4) min(1.07,2.39) 3 0.0192 3 0.0192
1.07
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製程能力與不良率 :
準確度偏移後, 不良率升高
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製程能力與不良率 :
精確度愈差, 不良率愈高