CPK应用培训资料(精华)
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CPK 培训资料
5
制程能力的概念: 制程能力的概念
制程能力的要求: –合格==>准确度要高 合格 >准确度要高 –稳定==>精密度要好 由以上的要求可知,
A制程:准确度与精密度两都高 B制程:准确度高但精密度差 C制程:精密度高但准确度差 制程 精密度高但准确度差
所有制程中, A是最 所有制程中 理想
6
制程能力指标: 制程能力指标
Ca Ca=
X- C T/2
Cp
T Cp= 6σ
Cpu= Cpu
USL-X
制程能力指数﹕ 制程能力指数 综合衡量Ca和Cp; Cpk
3σ X-LSL Cpl= 3σ
无
Cpk=Cp(1- Ca )
等 级 A B C D A+ A B C D A+ A B C D
等级标准 ≦ 12.5% 12.5%< Ca ≦25% 25%< Ca ≦50% 50%< Ca
X LSL ˆ 3σ
13
制程能力指标: 制程能力指标
注意事项: –由公式可知, 由公式可知 Cp是不考虑制程的中心点 C 是不考虑制程的中心点 –标准偏差计算最好用以下标准偏差的定义公 n n 式 2 ( Xi X ) Xi nX 2 i 1 i 1
2
ˆ S σ
n 1
17
制程能力指标: 制程能力指标
Cpk的介绍 : –公式: 公式:
• 双边规格:
USL X X LSL Cpk p min( ( , ) ˆ ˆ 3 3
仅定规格上限 Cp
单边规格:以Cp来表示
仅定规格下限
USL X ˆ 3σ X LSL Cp ˆ 3σ
• 双边规格亦有人采用以下公式: Cpk=Cp*(1 -︱Ca︱) • 计算取样数据至少应有20~25组数据,方具有一定代表性 25组数据 方具有 定代表性
制程能力的概念: 制程能力的概念
制程能力的要求: –合格==>准确度要高 合格 >准确度要高 –稳定==>精密度要好 由以上的要求可知,
A制程:准确度与精密度两都高 B制程:准确度高但精密度差 C制程:精密度高但准确度差 制程 精密度高但准确度差
所有制程中, A是最 所有制程中 理想
6
制程能力指标: 制程能力指标
Ca Ca=
X- C T/2
Cp
T Cp= 6σ
Cpu= Cpu
USL-X
制程能力指数﹕ 制程能力指数 综合衡量Ca和Cp; Cpk
3σ X-LSL Cpl= 3σ
无
Cpk=Cp(1- Ca )
等 级 A B C D A+ A B C D A+ A B C D
等级标准 ≦ 12.5% 12.5%< Ca ≦25% 25%< Ca ≦50% 50%< Ca
X LSL ˆ 3σ
13
制程能力指标: 制程能力指标
注意事项: –由公式可知, 由公式可知 Cp是不考虑制程的中心点 C 是不考虑制程的中心点 –标准偏差计算最好用以下标准偏差的定义公 n n 式 2 ( Xi X ) Xi nX 2 i 1 i 1
2
ˆ S σ
n 1
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制程能力指标: 制程能力指标
Cpk的介绍 : –公式: 公式:
• 双边规格:
USL X X LSL Cpk p min( ( , ) ˆ ˆ 3 3
仅定规格上限 Cp
单边规格:以Cp来表示
仅定规格下限
USL X ˆ 3σ X LSL Cp ˆ 3σ
• 双边规格亦有人采用以下公式: Cpk=Cp*(1 -︱Ca︱) • 计算取样数据至少应有20~25组数据,方具有一定代表性 25组数据 方具有 定代表性
《CPK培训讲义》课件
通过一个详细的计算示例,了解如何使用正态分布法和Box-Cox变换法计算CPK指 数。
2
实例2:使用Excel进行CPK计算
教您如何使用Excel中的CPK公式,进行快捷方便地CPK计算。
3
实例3:应用机器学习进行CPK预测
让您了解机器学习CPK预测的基本概念和实现流程,为您的工作提供更多思路和 创新点。
服务业中的CPK应用
在服务业领域,CPK指数协助我 们检验服务过程中的质量,提高 服务效率和满意度,降低客户投 诉率。
医疗行业中的CPK应用
在医疗行业,CPK可以帮助我们 确定患者治疗质量是否符合标准, 从而改善治疗质量,提高医疗保 障水平。
第三章:CPK计算实例
1
实例1:CPK计算方法的详细步骤
第五章:结语
CPK的未来发展趋势
CPK正在逐渐实现数字化,向着 更加精确和智能化发展。
CPK的应用前景
CPK可以在各行各业中得到应用, 将持续引领质量体系的发展。
如何进一步学习和研 究CPK
定期参加培训和研讨会,加强 理论知识和实践经验的积累, 不断提升专业能力。
《CPK培训讲义》PPT课 件
本课件将带您深入了解CPK的各个方面,包括计算方法、应用场景、常见错误 和注意事项等。无论您是从事制造业、服务业还是医疗行业,都会受益于这 次学习。让我们来开始吧!
第一章:CPK介绍
什么是CPK
CPK是一种用于评估过程稳定性和能力的统计工具。它可以指导我们如何改进生产流程、降 低不合格率并提高产品质量。
第四章:CPK常见错误和注意事项
1 常见误区
CPK计算容易把经验误判 为合格过程,还容易将实 际合格错误判为不合格。
2 注意事项
Cp_Cpk培训资料
看偏差的 尺度
Δx1 平均値 x Δx2 Δx3 4.8 4.9 5.0 5.1 5.2 5.3 5.4
√
计算数据取到地二 竖线的位置
5.5
只凭平均值和標準偏差就足够了吗?
例如:机器A,B加工部品后的数据为 A: 23.7 , 18.1 , 20.9 , 24.6 , 19.4 B: 20.1 , 20.1 , 20.1 , 20.1 , 26.3
管理線和規格線 有工程能力(Cp≧1.33) 没有工程能力(Cp<1.00)
Su:上限規格 s 標準偏差 x 在生产不合格品或容易生产出不 合格品的状態下工程稳定(コンス タントにある割合で不良が出る)
柱状图
SL:下限規格
Su:上限規格 SL:下限規格 s 標準偏差
管理図
x
管理状態
在一直是生产合格品状態 下工程稳定
(mm)
计算出的A,B的平均値和標準偏差是一样的 平均値 標準偏差 A 21.34 2.77 B 21.34 2.77 (mm)
可以说機械A、B的能力是一样的吗? 那怎么办才好呢?
→
不是
从規格値和样品的数据中能的到什么信息呢
例如:有以下两台加工機械,其为規格値 20.0±5.0mm 機械 A: 23.7 , 18.1 , 20.9 , 24.6 , 19.4 → NG 0 個 機械 B: 20.1 , 20.1 , 20.1 , 20.1 , 26.3 → NG 1 個
Cp≧1.33
工程能力満足規格 工程能力不足偏差 工程能力完全満足 但偏差管理有问题 没有问题但平衡有 規格 问题
1.33>Cp≧1.00
工程能力尚可満足 工程能力満足規格 工程能力不足 規格 但偏差及平衡有问 必要注意偏差 题 平衡有问题
Δx1 平均値 x Δx2 Δx3 4.8 4.9 5.0 5.1 5.2 5.3 5.4
√
计算数据取到地二 竖线的位置
5.5
只凭平均值和標準偏差就足够了吗?
例如:机器A,B加工部品后的数据为 A: 23.7 , 18.1 , 20.9 , 24.6 , 19.4 B: 20.1 , 20.1 , 20.1 , 20.1 , 26.3
管理線和規格線 有工程能力(Cp≧1.33) 没有工程能力(Cp<1.00)
Su:上限規格 s 標準偏差 x 在生产不合格品或容易生产出不 合格品的状態下工程稳定(コンス タントにある割合で不良が出る)
柱状图
SL:下限規格
Su:上限規格 SL:下限規格 s 標準偏差
管理図
x
管理状態
在一直是生产合格品状態 下工程稳定
(mm)
计算出的A,B的平均値和標準偏差是一样的 平均値 標準偏差 A 21.34 2.77 B 21.34 2.77 (mm)
可以说機械A、B的能力是一样的吗? 那怎么办才好呢?
→
不是
从規格値和样品的数据中能的到什么信息呢
例如:有以下两台加工機械,其为規格値 20.0±5.0mm 機械 A: 23.7 , 18.1 , 20.9 , 24.6 , 19.4 → NG 0 個 機械 B: 20.1 , 20.1 , 20.1 , 20.1 , 26.3 → NG 1 個
Cp≧1.33
工程能力満足規格 工程能力不足偏差 工程能力完全満足 但偏差管理有问题 没有问题但平衡有 規格 问题
1.33>Cp≧1.00
工程能力尚可満足 工程能力満足規格 工程能力不足 規格 但偏差及平衡有问 必要注意偏差 题 平衡有问题
CPK培训资料
标
目的
保证生产过程的稳定性和可靠 性
cpk基本原理
基于正态分布的原理 集中体现了变差和均值一致性两个方面
运用规格界限来评估生产过程质量 核心思想:预防为主,改进为辅
cpk应用场景
针对产品关键控制点(cpk)的监控和改进 针对生产过程异常的分析和处理
针对制程能力不足的改进和提升 针对顾客反馈问题的分析和解决
案例一:xx公司的cpk提升
背景
XX公司是一家生产液晶显示器的制造厂商,面临着市场竞争和品质问题的压力,需要提高 产品品质和生产过程能力。
CPK应用
通过对生产线数据进行分析,发现生产线存在不稳定和波动大的问题,通过CPK指标评估 生产线的品质状况,找出薄弱环节并制定改进措施。
成果
经过改进措施的实施,生产线的CPK值得到了显著提升,从原来的0.6提高到了1.0以上, 产品品质得到了显著改善。
提升cpk的有效措施
改进工艺和设备
加强原材料控制
优化生产工艺和设备,提高生产效率和产品 质量。
建立严格的原材料质量标准和检验制度,确 保原材料质量稳定。
提升员工技能和素质
引入统计工具
培训员工,提高技能水平和工作责任心,确 保操作规范。
运用SPC、MSA等统计工具进行过程控制 和测量系统分析,发现问题并采取措施解决 。
介绍如何制定有效的CPK质量计划,包括关 键控制点、控制限等设定,以确保产品质量 稳定。
05
总结与展望
cpk培训总结
培训内容
包括cpk的概念、原理、计算方法、应用场景等多个方面,以 及针对企业实际情况的案例分析和实际操作。
培训效果
通过互动、讲解、小组讨论等多种方式,使学员深入了解cpk 的有关知识,掌握计算cpk的技能,并能够根据企业实际情况 进行案例分析和实际操作。
目的
保证生产过程的稳定性和可靠 性
cpk基本原理
基于正态分布的原理 集中体现了变差和均值一致性两个方面
运用规格界限来评估生产过程质量 核心思想:预防为主,改进为辅
cpk应用场景
针对产品关键控制点(cpk)的监控和改进 针对生产过程异常的分析和处理
针对制程能力不足的改进和提升 针对顾客反馈问题的分析和解决
案例一:xx公司的cpk提升
背景
XX公司是一家生产液晶显示器的制造厂商,面临着市场竞争和品质问题的压力,需要提高 产品品质和生产过程能力。
CPK应用
通过对生产线数据进行分析,发现生产线存在不稳定和波动大的问题,通过CPK指标评估 生产线的品质状况,找出薄弱环节并制定改进措施。
成果
经过改进措施的实施,生产线的CPK值得到了显著提升,从原来的0.6提高到了1.0以上, 产品品质得到了显著改善。
提升cpk的有效措施
改进工艺和设备
加强原材料控制
优化生产工艺和设备,提高生产效率和产品 质量。
建立严格的原材料质量标准和检验制度,确 保原材料质量稳定。
提升员工技能和素质
引入统计工具
培训员工,提高技能水平和工作责任心,确 保操作规范。
运用SPC、MSA等统计工具进行过程控制 和测量系统分析,发现问题并采取措施解决 。
介绍如何制定有效的CPK质量计划,包括关 键控制点、控制限等设定,以确保产品质量 稳定。
05
总结与展望
cpk培训总结
培训内容
包括cpk的概念、原理、计算方法、应用场景等多个方面,以 及针对企业实际情况的案例分析和实际操作。
培训效果
通过互动、讲解、小组讨论等多种方式,使学员深入了解cpk 的有关知识,掌握计算cpk的技能,并能够根据企业实际情况 进行案例分析和实际操作。
CPK 培训材料
CPK 培 訓 講 義
講義目錄
工程能力定義 基本概念 規格同數據分布的常見的機種關系 工程能力指數CP 雙側規格時,工程能力指數計算 單側規格時,工程能力指數計算 計數值工序能力計算 預控技朮 實例演練
Tangni_tao@ 2
2018/5/6
CPK 培 訓 講 義
SL 產品設計規格 產品實際規格 SU
x
-3δ
-2δ
-δ
δ
2δ
3δ
變異過大
2018/5/6 Tangni_tao@ 6
CPK 培 訓 講 義
4. 過多余裕狀態: 產品的范圍不僅僅充分落入設計規格,此時表明在制造工藝上不 用檢查,有時為了降低成本,而采取降低精度,使用經濟簡單方法進行制造.
產品實際范圍 SL SU
產品設計規格
x
δ
δ
δ
δ
δ
2δ
3δ
4δ
-5
-4
-3
-2
過多余裕
2018/5/6
Tangni_tao@
5δ
-δ
7
CPK 培 訓 講 義
三、工程能力指數CP
1. 工程能力指數的定義:規格上限、下限的寬余度以6倍標准差δ. 公式: CP=(SU-SL)/6δ
CPK 培 訓 講 義
七、預控線法
國外很多企業用更小的樣本,以預控線法來判定工序能力是否足夠,這種方法稱為預控技朮。 1.基本原理: 兩個假設:1.1 質量特性分布中心輿公差中心重合 1.2 CP=1 因為質量特性值落在±1.5δ范圍內的概率為86%,落在±1.5δ范圍之外的概率為14%,每邊 7%,因此: A. 如果接連兩次出現在±1.5δ之外(或-1.5δ之外)的概率為7%× 7%≒0.005.這是一個小概率, 如果這種情況發生,說明加工過程已發生偏移,必須進行調整. B. 如果接連兩次出現在±1.5δ范圍外,起且左右兩邊各一次,說明加工過程分散程度過大, 也必須進行調整. 2. 方法: A. 預控界限的確定: 因為CP =1, 即 T=6δ, 則1.5δ=T/4, 以T/4為預控制界限, 即 1上=+1.5δ,1下=-1.5δ, 如下圖示:
講義目錄
工程能力定義 基本概念 規格同數據分布的常見的機種關系 工程能力指數CP 雙側規格時,工程能力指數計算 單側規格時,工程能力指數計算 計數值工序能力計算 預控技朮 實例演練
Tangni_tao@ 2
2018/5/6
CPK 培 訓 講 義
SL 產品設計規格 產品實際規格 SU
x
-3δ
-2δ
-δ
δ
2δ
3δ
變異過大
2018/5/6 Tangni_tao@ 6
CPK 培 訓 講 義
4. 過多余裕狀態: 產品的范圍不僅僅充分落入設計規格,此時表明在制造工藝上不 用檢查,有時為了降低成本,而采取降低精度,使用經濟簡單方法進行制造.
產品實際范圍 SL SU
產品設計規格
x
δ
δ
δ
δ
δ
2δ
3δ
4δ
-5
-4
-3
-2
過多余裕
2018/5/6
Tangni_tao@
5δ
-δ
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CPK 培 訓 講 義
三、工程能力指數CP
1. 工程能力指數的定義:規格上限、下限的寬余度以6倍標准差δ. 公式: CP=(SU-SL)/6δ
CPK 培 訓 講 義
七、預控線法
國外很多企業用更小的樣本,以預控線法來判定工序能力是否足夠,這種方法稱為預控技朮。 1.基本原理: 兩個假設:1.1 質量特性分布中心輿公差中心重合 1.2 CP=1 因為質量特性值落在±1.5δ范圍內的概率為86%,落在±1.5δ范圍之外的概率為14%,每邊 7%,因此: A. 如果接連兩次出現在±1.5δ之外(或-1.5δ之外)的概率為7%× 7%≒0.005.這是一個小概率, 如果這種情況發生,說明加工過程已發生偏移,必須進行調整. B. 如果接連兩次出現在±1.5δ范圍外,起且左右兩邊各一次,說明加工過程分散程度過大, 也必須進行調整. 2. 方法: A. 預控界限的確定: 因為CP =1, 即 T=6δ, 則1.5δ=T/4, 以T/4為預控制界限, 即 1上=+1.5δ,1下=-1.5δ, 如下圖示:
CPK培训资料
和一致性。
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。
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。
CPK应用培训资料
使用公式计算CPK,即 Cpk = (USL - LSL) / 2σ, 其中σ为过程的标准差。
分析过程能力
根据计算出的CPK值,评 估过程能力是否满足要求。
CPK分析结果解读
结果解读
根据CPK值的大小,判断过程能力是 否充足。一般来说,CPK值大于1.33 表示过程能力良好,而CPK值小于 1.33则表示过程能力不足。
集成化
CPK应用将与企业的其他管理系统进行集成,实现数据共享和协同 工作,提高企业的整体运营效率。
定制化
针对不同行业和企业的需求,CPK应用将更加定制化,提供更加贴 合企业实际需求的解决方案。
提高CPK应用效果的建议
加强培训和意识提升
01
通过培训和宣传,提高员工对CPK应用的认知和重视程度,促
进其在日常工作中的积极应用。
改进措施
针对CPK值偏低的情况,分析原因并 采取相应的改进措施,如调整工艺参 数、优化设备配置等,以提高过程能 力。
03 CPK应用实例
案例一:生产过程控制
总结词
通过实时监测和数据分析,优化生产过程,提高产品质量和 生产效率。
详细描述
CPK在生产过程控制中的应用,主要是通过实时监测生产过 程中的各种参数,如温度、压力、流量等,收集数据并进行 分析,找出生产过程中的瓶颈和问题,优化生产流程,提高 产品质量和生产效率。
案例二:质量控制计划
总结词
制定和实施质量控制计划,确保产品符合质量标准和客户要求。
详细描述
在质量控制计划中,CPK可以用于确定关键控制点、设定控制限和行动水平,以 及监控和评估质量数据的分布情况。通过这些措施,可以确保产品在整个生产过 程中都符合质量标准和客户要求,减少不合格品的产生。
分析过程能力
根据计算出的CPK值,评 估过程能力是否满足要求。
CPK分析结果解读
结果解读
根据CPK值的大小,判断过程能力是 否充足。一般来说,CPK值大于1.33 表示过程能力良好,而CPK值小于 1.33则表示过程能力不足。
集成化
CPK应用将与企业的其他管理系统进行集成,实现数据共享和协同 工作,提高企业的整体运营效率。
定制化
针对不同行业和企业的需求,CPK应用将更加定制化,提供更加贴 合企业实际需求的解决方案。
提高CPK应用效果的建议
加强培训和意识提升
01
通过培训和宣传,提高员工对CPK应用的认知和重视程度,促
进其在日常工作中的积极应用。
改进措施
针对CPK值偏低的情况,分析原因并 采取相应的改进措施,如调整工艺参 数、优化设备配置等,以提高过程能 力。
03 CPK应用实例
案例一:生产过程控制
总结词
通过实时监测和数据分析,优化生产过程,提高产品质量和 生产效率。
详细描述
CPK在生产过程控制中的应用,主要是通过实时监测生产过 程中的各种参数,如温度、压力、流量等,收集数据并进行 分析,找出生产过程中的瓶颈和问题,优化生产流程,提高 产品质量和生产效率。
案例二:质量控制计划
总结词
制定和实施质量控制计划,确保产品符合质量标准和客户要求。
详细描述
在质量控制计划中,CPK可以用于确定关键控制点、设定控制限和行动水平,以 及监控和评估质量数据的分布情况。通过这些措施,可以确保产品在整个生产过 程中都符合质量标准和客户要求,减少不合格品的产生。
CPK培训资料
案例三:cpk在供应商管理中的应用
总结词
评估供应商的质量保证能力
详细描述
通过对供应商提供的产品的CPK值进行计算和分析,可以评估供应商的质量保 证能力,帮助企业选择更加可靠的供应商,降低采购风险。
THANKS
谢谢您的观看
顺利进行。
cpk培训课程评估与改进
培训效果评估
通过考试、问卷调查等方式对 受训者的学习效果进行评估, 以便了解培训的不足之处和改
进方向。
培训反馈
收集受训者的反馈意见和建议, 对培训内容、方法等进行改进, 提高培训质量和效果。
培训计划调整
根据受训者的反馈和实际应用场景 ,对培训计划进行调整,增加或删 除某些内容,优化培训内容和方法 。
PPK计算公式:PPK=(1-(|USL-TL|/(T/2)))*100%,其中T为样本均值与规格中心 之间的距离。
CPK和PPK都是制程能力指标,但它们的侧重点略有不同。CPK更多地关注制程短期稳定 性和一致性,而PPK更多地关注制程长期稳定性和偏移量的影响。在生产过程中,通常会 同时使用这两种指标来评估制程能力水平。
02
cpk应用指南
cpk在生产中的应用
监控生产过程
通过计算CPK,可以实时监控 生产过程是否稳定,以及产品
是否满足规格要求。
识别异常
当CPK值低于1时,说明生产过程 存在异常,需要进行调查和改进 。
改进措施
根据CPK结果,可以采取针对性的 改进措施,如调整工艺参数、更换 设备等。
cpk在质量改进中的应用
。
对跟踪和反馈的数据进行分析, 寻找潜在的问题点和改进点。
cpk数据与spc的关系
CPK数据是SPC(统计过程控制)中 的重要指标之一,可以反映生产过程
CPK培训资料
不良率 (Defect rate)1
不良率 (Defect rate)2
不良率 (Defect rate)3
從(圖二~圖四面)看:
當T=6σ,Cp=1 從表面上看,似乎這是既滿 足技朮要求又很經濟的情況,但由于過程總是波 動的,分布中心一有偏移,不合格品率就要增加, 因此,通常取Cpk 大于1 .
0.069
制程准確度| Ca|=
224.754 242.178 223.511 217.657 228.675 225.517 241.691 238.87 237.8 235.561 242.718 =MIN(1:10) 217.657 =AVERAGE(1:10) 231.621 500.00 100.00 8.647 =(UCL—AVG)/(3*SIGMA) 10.345 =(AVG—LCL)/(3*SIGMA) 5.074
K= ε = 2ε = Ca T/2 T
TL
T/2 ε
TU
側制程能力制數修正為:
Cpk=(1-K)Cp=(1-|Ca |)Cp
產品質量分布的均值X 與公差中心μ不重合的情況
μ X
Cpk訓練教材
Cpk 之計算:
1).單邊規格時:Cpk1 = SU-X (只有上限規格) 3σ Cpk2 = X-SL (只有下限規格) 3σ 2). 雙邊規格時: Cpk=(1-K)Cp=(1-|Ca |)Cp
A級:理于改善. D級:應采取緊急措施,并全面檢討, 必要時應考虙停止生產.
*上表之分級僅供參考,并非絕對如此不可。
Cpk訓練教材
¶
Ca意義之說明:
規格中心值和上下限規格間是產品變異可允許的 空間.我們若以此空間當作100%的話,則Ca表示制程已耗 去此空間有多少%.亦可以解釋為制程之實際中心值偏離 目標值的程度,因此它是愈小愈好. 制程精密度Cp(Capability of Precision) 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。
CPK应用培训资料(精华)
CPK计算表格,左则为数据区域,可以根据需要任意增减
xxx有限公司
CPK
在公司里的应用
统计分析 分析管理
产品CPK工程记录
月度生产工程 CPK 管理图
xxx有限公司
学习使用品质管理软件----- Minitab
SPC原理及各种控制图(SPC) 过程能力分析(Capability Analysis) 测量系统分析(MSA) 假设检验(Hypothesis Test) 回归分析(Regression) 试验设计(DOE)
(1) 只有工序能力强的制程才可能生产出质量好、可靠性水平高的产品﹔ (2)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。
Cpk:process capability (K是偏移量),是过程能力 指数,表示过程能力满足技术标准的程度; Ppk:process performance(K同样是偏移量),指的是 长期过程性能指数。
关于Cpk与Ppk的关系,这里引用QS9000中PPAP手册中的一句话:“当可能得 到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时(至少100个个体样本),可 以在过程稳定时计算Cpk。对于输出满足规格要求且呈可预测图形的长期不稳定 过程,应该使用Ppk。” 另外业界也存在这样一种认识: “所谓PPK,是进入大批量生产前,对小批生产的能力评价,一般要求≥1.67; 而CPK,是进入大批量生产后,为保证批量生产下的产品的品质状况不至于下降, 且为保证与小批生产具有同样的控制能力,所进行的生产能力的评价,一般要求 ≥1.33;一般来说,CPK需要借助PPK的控制界限来作控制。… …
(1) Ca =
% =
xxx有P定义及公式
CP定义:制程精密度。 在衡量「规格公差宽度」与「制程变异宽度」之比例。
CPK培训资料
收集数据
收集生产过程中的数据,包括 产品检测数据、设备参数等。
分析原因
分析Cpk值低的原因,如设备 精度问题、原材料波动等。
Байду номын сангаас
监控效果
对采取的措施进行监控,确保 问题得到有效解决,Cpk值得 到提升。
04
Cpk提升策略
提升设备精度及维护保养
设备精度提升
通过调整设备关键部件、更换高性能零部件、定期进行精度校正等方法,提高设备精度水平,减少生产过程中 的波动和异常。
cpk培训资料
2023-11-07
contents
目录
• Cpk基础认知 • Cpk计算实战 • Cpk与过程控制 • Cpk提升策略 • Cpk应用案例分享 • 总结与展望
01
Cpk基础认知
Cpk定义及意义
Cpk(Concentration Process Index)定义为过程能力指数,是衡量生产过程 中产品质量和稳定性的重要指标。它反映了生产过程中产品质量的变化情况,帮 助企业评估和改进生产过程。
Cpk的意义在于它能够量化地反映生产过程中的产品质量,为企业提供了一个客 观、量化的评估工具,帮助企业发现和解决生产过程中的问题,提高产品质量和 稳定性。
Cpk计算公式及含义
Cpk的计算公式为:Cpk = (USL - LSL) / 3σ,其中USL为上限规格,LSL为下限规格,σ为标准差。
Cpk的含义是,它表示生产过程中实际分布中心与规格中心的一致程度。当Cpk越接近1时,表示生产 过程中的实际分布中心与规格中心越接近,产品质量越稳定;当Cpk越小,表示实际分布中心与规格 中心偏离越大,产品质量越不稳定。
提高产品质量
过程控制能够监测和调整生产过程中的各 种参数,确保产品质量达到预期水平。
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单边规格:只有规格上限和规格中心或只有下限或规格中心的 规格;如考试成绩不得低于80分,或浮高不得超过0.5mm等;此 時數據越接近上限或下限越好﹔ 双边规格:有上下限與中心值,而上下限與中心值對稱的规格; 此时数据越接近中心值越好;如零件规格2.8±0.2mm;
USL (Upper specification limit):即規格上限 LSL (Low specification limit): 即規格下限 C:规格中心 X=(X1+X2+… …+Xn)/n 平均值 (n為樣本數) T=USL-LSL 規格公差
CPK计算表格,左则为数据区域,可以根据需要任意增减
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CPK
在公司里的应用
统计分析 分析管理
产品CPK工程记录
月度生产工程 CPK 管理图
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学习使用品质管理软件----- Minitab
SPC原理及各种控制图(SPC) 过程能力分析(Capability Analysis) 测量系统分析(MSA) 假设检验(Hypothesis Test) 回归分析(Regression) 试验设计(DOE)
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CPK等级标准
等级 CPK值 处理原则
A+
A B C
≧1.67
1.33≦CPK<1.67 1.00≦CPK<1.33 0.67≦CPK<1.00
无缺陷考虑降低成本
状态良好维持现状 改进为A级 制程不良较多,必须提升能力
D
CPK<0.67
制程能力太差,应重新整改设计制程
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关于Cpk与Ppk的关系,这里引用QS9000中PPAP手册中的一句话:“当可能得 到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时(至少100个个体样本),可 以在过程稳定时计算Cpk。对于输出满足规格要求且呈可预测图形的长期不稳定 过程,应该使用Ppk。” 另外业界也存在这样一种认识: “所谓PPK,是进入大批量生产前,对小批生产的能力评价,一般要求≥1.67; 而CPK,是进入大批量生产后,为保证批量生产下的产品的品质状况不至于下降, 且为保证与小批生产具有同样的控制能力,所进行的生产能力的评价,一般要求 ≥1.33;一般来说,CPK需要借助PPK的控制界限来作控制。… …
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Ca定义及公式
• Ca:制程准确度; (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; • 对于双边规格,
樣本平均值 - 規格中心值 規格誤差範圍 X - CL % T/2
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。 1/ 计算取样数据至少应有20~25组数据,方具有一定代表性。 2/ 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。 3/ 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; 4/ 依据公式:Ca=(X‘-U)/(T/2) , 计算出制程准确度:Ca值 5/ 依据公式:Cp =T/6Sigma , 计算出制程精密度:Cp值 6/依据公式:Cpk=Cp*(1-绝对值Ca) , 计算出制程能力指数:Cpk值
CPK、百分比、PPM换算
每一百件之不良 Defects per 100 parts 31.7 4.5 0.27 0.0063 0.000057 0.0000002 每一百萬件之不良(Dppm) Defects per million parts 317310 45500 2700 63 0.57 0.002
"是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一般企业的瑕 疵率大约是3到4个西格玛,以4西格玛而言,相当于每一百万 个机会里,有6210次误差。如果企业不断追求品质改进,达 到6西格玛的程度,绩效就几近于完美地达成顾客要求,在一 百万个机会里,只找得出3.4个瑕疪。
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Cpk/ppk公式关系
双 上 100.32 限 Cp 离散趋势精确度 (USL-LSL) / 6σ 100.22 规 Ca 集中趋势精确度 (X-U)/(T/2) 100.19 格 Cpk Cp * ( 1 - |Ca|) 100.25 100.31 100.22 100.31 100.18 100.28 100.19 100.25 100.24 100.24
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什么是工序能力:
(1) 工序在稳定状态下能够生产出合格品的能力称为工序能力; (2) 稳定状态是指工序中的操作者、机器设备、所使用的材料、工艺方法 和环境条件等都符合标准规定的要求,且作业活动处于受控状态; (3) 工序能够生产出合格品的多少,显然与规定的品质要求(公差范围大小) 直接有关;
每道工序都具有定量或定性的品质要求(公差范围或技術 要求)。为了预防工序产生不合格品,为了工序品质的维持和 改进,首先必须掌握工序所具有实际达到品质要求的能力。
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Cpk的定义:制程能力指數;
Process Capability index
Cpk的意义:制程水准的量化反映; 用一个数值来表达制程的水准;
(1) 只有工序能力强的制程才可能生产出质量好、可靠性水平高的产品﹔ (2)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。
Cpk:process capability (K是偏移量),是过程能力 指数,表示过程能力满足技术标准的程度; Ppk:process performance(K同样是偏移量),指的是 长期过程性能指数。
CP扩展定义
CPU:稳定过程的上限能力指数, 定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限; CPL:稳定过程的下限能力指数, 定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限;
只有规格下限和规格中心的规格
Cpl=
X LSL
3s
只有规格上限和规格中心的规格
USL-X Cpu= 3s
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计算CPK
(1) Ca =
% =
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Ca示例
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CP定义及公式
CP定义:制程精密度。 在衡量「规格公差宽度」与「制程变异宽度」之比例。
Cp =
規格誤差範圍 3δ
=
規格公差(T) 6δ
即
Cp =
USL(規格上限) - SL(中心值) 3δ
或
SL(中心值) - LSL(規格下限) 3δ
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Cpk 0.33 0.67 1 1.39.73 99.9937 99.99995 ≒100
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CPK100项的计算实例
100.21 100.2 100.2 100.19 100.26 100.19 100.14 100.23 100.19 100.24 100.15 100.2 100.18 100.13 100.21 100.14 100.15 100.11 100.21 100.1 100.18 100.1 100.21 100.2 100.2 100 100.26 100.28 100.18 100.21 100.22 100.27 100.27 100.24 100.31 100.21 100.3 100.23 100.2 100.28 100.17 100.23 100.15 100.3 100.15 100.24 100.17 100.2 100.2 100.2 100.34 100.34 100.27 100.32 100.19 100.27 100.31 100.33 100.29 100.34 100.21 100.21 100.29 100.18 100.29 100.3 100.32 100.25 100.31 100.2 100.2 100.24 100.27 100.32 100.32 100.25 100.28 100.17 100.23 100.32 100.22 100.3 100.26 100.28 100.32 100.2 100.25 100.32 100.22 100.32 100.25 100.31 100.22 100.31 100.18 100.28 100.19 100.25 100.24 100.24 100.25 100.28 100.17 100.23 100.15 100.22 100.3 100.26 100.16 100.32 100.2 100.25 公差上限 USL 公差下限 LSL 规格中心 U 规格公差 T X 平均值 标准差 σ 最大值 最小值 CPKU CPKL CPK USL-LSL na STDEV MAX Min ( USL-ˉx ) / 3σ ( ˉx -LSL )/ 3σ Min(CPKU ,CPKL) 100.40 输入上限值 100.00 输入下限值 (USL+LSL)/2 100.2 0.4 100.23 0.06 100.34 100.10 0.91 1.28 0.91 只 有 上 1.10 限 0.17 规 0.91 格 X 平均值 标准差 σ 最大值 CPK AVERAGE STDEV MAX (USL-ˉx ) / 3σ 100.23 0.06 100.34 0.91 只 有 下 限 规 格 X 平均值 标准差 σ 最小值 CPK AVERAGE STDEV MIN ( ˉx -LSL )/ 3σ 100.23 0.06 100.00 1.28 公差上限 USL 100.4 输入上限值 公差下限 USL 100 输入下限值
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δ(Sigma)為樣本的標準差,表示公式如下:
δ=
(X1-X)2+(X2-X)2+… …+(Xn-X)2