过程能力分析控制图(125组数据 )cpk
「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)。
过程能力指数CPK
过程能力指数CPK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＝6σ若用符号P来表示工序能力，则：P＝6σ式中：σ是处于稳定状态下的工序的标准偏差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，即工序能力指数=技术要求／工序能力Cp=T/6σT——公差σ——总体标准差（或用样本标准差S）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。
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））过程能力指数的计算公式CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s]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)。
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0.656的过程控制能力要好，那么产品超差两端极限的情况也就更小。
cpk及控制图的基础知识课件
Cp衡量的是“规格公差宽度”与“制程变异宽度”
之比例；
对于只有规格上限和规格中心的规格 Cpu= USL-X 3σ
对于只有规格下限和规格中心的规格 Cpl= X-LSL
对于双边规格： Cp= USL-LSL
Байду номын сангаас
3σ
6σ
Cp等级评定级处理原则
等级 A+ A B C D
Cp值 ≧1.67 1.33≦Cp<1.67 1.00≦Cp<1.33 0.67≦Cp<1.00 Cp<0.67
和Cpk相关的几个重要概念2
USL（Upper specification limit)：即规格上限
LSL（Low specification limit）:即规格下限；
SL（Specification center limit）:规格中心
X=（X1+X2+........+Xn)/n样本平均值
（n为样本数）
USL
在Ca; 对于双边规格，Ca= X-SL
T/2
LSL
Ca等级评定级处理原则
Ca 值的等级判定
Ca值是正值---实际平均值较规格中心值偏高 Ca值是负值---实际平均值较规格中心值偏低 Ca值越小，品质越佳，依Ca值大小一般分为以下六级；
等级 A B C D E F
起始值 0 0.1 0.3 0.5 0.7 1
处理原则 无缺点考虑降低成本 状态良好维持现状 改进为A级 制程不良较多，必须提升其能力 制程能力太差，应考虑重新整改设计制程
制程能力靶心图
Cpk等级评定级处理原则
等级 A+ A B C D
Cp值 ≧1.67 1.33≦Cpk<1.67 1.00≦Cpk<1.33 0.67≦Cpk<1.00 Cpk<0.67
CPK(过程能力分析方法)
过程能力分析过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力,它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动.当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99。
73%散布在区间［μ-3σ，μ+3σ],(其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差）也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好.为什么要进行过程能力分析进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。
之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。
首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次，由于我们的度量计划还相当"不成熟”，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。
根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。
工序过程能力分析工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。
过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。
过程能力指数用Cp 、Cpk表示。
非正态数据的过程能力分析方法当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时，直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。
一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据，然后就可按正态数据的计算方法进行分析；另一类是根据以非参数统计方法为基础，推导出一套新的计算方法进行分析.遵循这两大类原则,在实际工作中成熟的实现方法主要有三种，现在简要介绍每种方法的操作步骤。
非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法当第一种、第二种方法无法适用，即均无法找到合适的转换方法时，还有第三种方法可供尝试，即以非参数方法为基数，不需对原始数据做任何转换,直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。
CPK过程能力分析
- 名称不同:Cpk是过程能力指数,Ppk是过程性能指数.
- 实施时机不同:Cpk一般是量产时实施,Ppk一般试生产时实施. 我们默认为稳定状态下连续抽样表征了量产的状况，所以新飞通目前 采取了在试产阶段控制Cpk的方式
12
600.4 599.6 600.0 600.8 600.4
13
599.4 599.0 598.4 599.0 599.6
14
598.8 599.2 599.6 598.6 599.8
5
6
598.8 598.8 599.8 599.2 599.4
600.0 600.2 600.2 599.6 599.0
案例-步骤4
用 ppm表示实际DATA脱离规格的程度。
案例-步骤4
只考虑工程的群内变动显示正态分布时，数据表现为 脱离规格的预想 ppm
案例-步骤4
对所有DATA的变动值来显示正态分布时， DATA表现脱离规格的预测 ppm
提高过程能力的思路
常犯的错误或常见问题
✓ 工艺过程不处于稳定状态，有异常发生时进行过程 性能分析
✓ 样本数量太少 ，不具备代表意义
✓ 有明显因为各种特殊原因导致的明显有问题的数 据，没做剔除而保留下来，影响了整体分析的结果
✓ 对计算结果的意义不了解，没有制定很好的改善 措施
回顾与讨论
过程能力分析的前提条件是什么？ CP与CPK，PP与PPK之间的区别是什么？ CPK与PPK之间的区别是什么？ CP>1.67而 CPK<1.0的时候，应该如何处理？ CP<1.0的时候，又该如何处理
CPK(过程能力分析方法)
过程能力分析过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动。
当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99.73%散布在区间[μ-3σ，μ+3σ]，(其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差)也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好。
为什么要进行过程能力分析进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。
之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。
首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次，由于我们的度量计划还相当"不成熟"，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。
根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。
工序过程能力分析工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。
过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。
过程能力指数用Cp 、Cpk表示。
非正态数据的过程能力分析方法当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时，直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。
一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据，然后就可按正态数据的计算方法进行分析;另一类是根据以非参数统计方法为基础，推导出一套新的计算方法进行分析。
遵循这两大类原则，在实际工作中成熟的实现方法主要有三种，现在简要介绍每种方法的操作步骤。
非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法当第一种、第二种方法无法适用，即均无法找到合适的转换方法时，还有第三种方法可供尝试，即以非参数方法为基数，不需对原始数据做任何转换，直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。
CPK(过程能力分析方法)
过程能力分析过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力,它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动.当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99。
73%散布在区间［μ-3σ，μ+3σ],(其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差）也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好.为什么要进行过程能力分析进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。
之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。
首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次，由于我们的度量计划还相当"不成熟”，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。
根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。
工序过程能力分析工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。
过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。
过程能力指数用Cp 、Cpk表示。
非正态数据的过程能力分析方法当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时，直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。
一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据，然后就可按正态数据的计算方法进行分析；另一类是根据以非参数统计方法为基础，推导出一套新的计算方法进行分析.遵循这两大类原则,在实际工作中成熟的实现方法主要有三种，现在简要介绍每种方法的操作步骤。
非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法当第一种、第二种方法无法适用，即均无法找到合适的转换方法时，还有第三种方法可供尝试，即以非参数方法为基数，不需对原始数据做任何转换,直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。
CPK
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））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是什么意思
最佳答案 - 由投票者9个月前选出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。
控制图及CPK计算
100.00 100.00 99.60 100.40 100.40 100.20 99.60 100.40 99.80 100.00
99.60 100.60 100.60 100.40 100.20 100.00 100.40 100.60 99.60 99.80 99.60 100.00 100.20 99.60 100.40 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 10.04 9.97 99.80 100.40 100.40 100.00 100.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00 0.00 0.08 0.04 0.00
10.03 10.01 9.99 100.20 100.40 99.80 99.60 100.00 0.00 0.08 0.04 0.00 10.04 9.97
10.03 10.01 9.99 100.00 100.40 100.60 100.20 100.40 0.00 0.08 0.04 0.00 10.04 9.97
10.03 9.99
10.03 10.03 10.03 9.99 9.99 9.99
10.03 9.99 99.80 100.20 99.60 100.00 100.20 0.00 0.08 0.04 0.00
10.03 10.03 10.03 10.03 10.03 10.01 9.99 99.80 9.99 9.99 9.99 9.99
10.03 10.01 9.99 100.20 100.40 100.00 99.80 100.20 0.00 0.08 0.04 0.00 10.04 9.97
CPK(过程能力分析方法)
过程能力分析过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动。
当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99.73%散布在区间[μ-3σ，μ+3σ]，(其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差)也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好。
为什么要进行过程能力分析进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。
之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。
首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次，由于我们的度量计划还相当"不成熟"，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。
根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。
工序过程能力分析工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。
过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。
过程能力指数用Cp、Cpk表示。
非正态数据的过程能力分析方法当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时，直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。
一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据，然后就可按正态数据的计算方法进行分析;另一类是根据以非参数统计方法为基础，推导出一套新的计算方法进行分析。
遵循这两大类原则，在实际工作中成熟的实现方法主要有三种，现在简要介绍每种方法的操作步骤。
非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法当第一种、第二种方法无法适用，即均无法找到合适的转换方法时，还有第三种方法可供尝试，即以非参数方法为基数，不需对原始数据做任何转换，直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。
详解Cpk—过程能力指数
详解Cpk—过程能力指数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。
初始过程能力及统计过程控制分析(CPK)
均值 极差 备 注：
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2016/12/13
数据重要趋势
日 统计特性描述 样本容量 工程规范下限 (LSL) 规格中线 工程规范上限 (USL) 总和 读数均值 (X) 最大值 最小值 低于下控制线点数(X) 高于上控制线点数(X) 极差均值R D2 值 (n=5) 能力指数上限(CPU) 能力指数下限 (CPL) 稳定过程能力指数 (Cp) 稳定过程能力指数 (Cpk) 能力比率 (CR) 标准偏差（n-1) 标准偏差 (n) 变异 (n-1) 变异 (n) 性能指数 (PP) 性能比率 (PR) 性能指数 (Ppk)
期 数 据 值 125 6.5000 6.5000 6.6000 817.7100 6.5417 6.5700 6.5200 0 0 0.0244 2.3260 1.8532 1.3244 1.5888 1.3244 3.4053 0.0118 0.0117 0.0001 0.0001 1.4173 0.7056 1.1815
均值
6.5350
6.5300 6.5250
6.
Data Values
4
5
UCLx
6
7
LCLx
8
9
Average X
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
数据点
正态分布
50 频数
45 40 35
43
极差(R-图)
31
0.0600 0.0500 0.0400 0.0300 0.0200 0.0100 0.0000 1 2 3
CPK.
SPC,统计过程控制.即采用统计方法对生产过程控制.采用的工具包括控制图和CPK.控制图常用的是均值-极差图(X￣-R图）和单值极-差图（X-R图）。
CPK，工序（过程）能力指数。
按照1.67，1.33，1.0，0.67分成5等。
一般第4级（1.0-0.67）需要改善，第5级（＜0.67）必须改善。
第1级（＞1.67）不合格率为6/百万，可以免检。
当统计结果（指均值）与控制限的中心重合时，就是CP。
K代表统计结果（指均值）与控制限中心的偏离指数，属于系统偏差。
CPK是制程能力指数:反映设备(模具)的稳定性和可靠性,根据加工成形产品尺寸的变差,来验证设备(模具)的加工能力和改善能力:计算公式是Cpk =(min| x - UCL/LCL| )/3δ提高制程Cpk的主要途径是,1提高设备和模具的加工精度,消除制程中的不稳定因素带来的变差,2.加强设备和模具的点检和保养工作及时发现可能会在加工过程中带来的变差3.方法上的改进减少设备,模具的磨损. 提高Cpk只是一种理念,它只是制程过程中的确保品质的前提,但具体的做如何提高Cpk主要还是在工艺的改进和管理办法的改进,失败的案例,“宽放公差标准”。
1.CPK是长期的过程能力，适合于批量生产过程CPK是有偏移情况下的过程能力指数，产品特性均植与公差中心不重合时加以修正用；2.无偏移时CP表示过程加工的质量能力，CP越大，质量能力越强，有偏移时，CPK表示过程中心与公差中心的偏移情况，CPK 越大，两者偏离越小，表示的是质量能力与管理能力的综合结果。
C系列的过程能力指数是指过程的短期短期过程能力指数，P系列的过程能力指数是指过程的长期过程能力指数，使用PP和PPK的好处是可以反映系统当前的实际状态，而不要求在稳态下才可以进行计算。
3.PPK是短期的过程能力，适合于试生产过程，确定上下控制线，进行现场控制PPK是QS9000提出的一个新概念，物理含义是不论分布在公差范围内任何位置，它对于上规范限都可以计算出一个上单侧过程性能指数PPU和下单侧过程性能指数PPL，取两者之间最小的一个，就是PPK。
CPK(过程能力指数) 基本知识PPT课件
Cpk的计算公式
Cpk=Cp
* (1- Ca ) Cpk≦ Cp Cpk是Cp和Ca的综合表现
影响Cpk的大小及准确度的因素
抽样样本数目的大小 数据的离散（有的太高、有的太低），影 响Cp的值 异常数据的影响 数据的整体性偏向（即普遍偏上上限或下 限）
Cpk等级评定及处理原则
StDev (Overall) 0.0382558
Potential (Within) Capability Cp CPU CPL Cpk Cpm Overall Capability Pp PPU PPL Ppk 0.87 0.89 0.86 0.86 0.89 0.90 0.87 0.87 * 9.90 9.95 10.00 10.05 10.10 10.15 10.20
USL (Upper specification limit):即规格上限 LSL (Low specification limit): 即规格下限 C：规格中心 X=(X1+X2+… …+Xn)/n 平均值 (n为样本数) T=USL-LSL 規格范围（公差） δ= (X1-X)2+(X2-X)2+… …+(Xn-X)2
Exp. "Overall" Performance PPM < LSL PPM > USL PPM Total 5060.95 3949.81 9010.76
总结
代 号 定义 计算公式 双边规格 单边规格 无 USL-X 3σ X-LSL 3σ 等 级 A B C D A+ A B C D A+ A B C D
逻辑推理：这个家庭共有多少人？
CPK(过程能力指数) 基本知识PPT课件
Cpk的计算实例2
X=9.9984 s =0.038 Ca=(x-C)/(T/2)=(9.9984-10)/0.1= -0.016 Cp=(10+0.1-(10-0.1))/(6*0.038)=0.89 Cpk=Cp*(1- Ca )=0.89*(1-0.016)=0.87
Cpk的计算实例2
n -1
什么是Ca?
• Ca:过程准确度 (Capability of Accuracy)
• Ca 在衡量“实际平均值”与“规格中心值”之 一致性;
• 对于单边规格，不存在规格中心，因此也 就不存在Ca; X C • 对于双边规格，Ca =
T /2
Ca等级解说
规格误差范围 25% 50% 100% 规 格 中 心 值 12.5% A級 B級 C級 D級 规 格 上 限 或 下 限
Cpk的计算公式
Cpk=Cp
* (1- Ca ) Cpk≦ Cp Cpk是Cp和Ca的综合表现
影响Cpk的大小及准确度的因素
抽样样本数目的大小 数据的离散（有的太高、有的太低），影 响Cp的值 异常数据的影响 数据的整体性偏向（即普遍偏上上限或下 限）
Cpk等级评定及处理Cpk的定义：过程能力指数； Cpk的意义：过程水准的量化反映; 用一个数值来表达过程的水准;
(1)只有过程能力强的过程才可能生产出质量好、 可靠性水平高的产品﹔
(2)过程能力指数是一种表示过程水平高低的方便 方法，其实质作用是反映过程合格率的高低。
和Cpk相关的几个重要概念1
Cpk和过程良率換算
Cpk 0.33 0.67 1 1.33 1.67 2 每一百件之不良 Defects per 100 parts 31.7 4.5 0.27 0.0063 0.000057 0.0000002 每一百万件之不良(Dppm) Defects per million parts 317310 45500 2700 63 0.57 0.002 合格率% 68.3 95.5 99.73 99.9937 100 ≒100