cpk 抽样计划的应用
物料参数CPK策划方案
物料参数CPK策划方案1. 简介物料参数CPK是一种用于评估工业产品质量稳定性的统计指标。
通过对物料参数的测量，可以计算出CPK值，从而评估该物料参数是否在预定的范围内保持稳定。
本文档旨在制定物料参数CPK的策划方案，以确保物料参数的合格率和品质稳定性。
2. CPK计算公式CPK值的计算基于物料参数的平均值和标准差，公式如下：CPK = min((USL - 平均值) / (3 * 标准差), (平均值 - LSL) / (3 * 标准差))其中，USL为上限规格限制，LSL为下限规格限制。
CPK值越大，说明物料参数的稳定性越高。
3. 策划方案步骤为了有效地进行物料参数CPK的策划工作，需按照以下步骤进行：3.1 确定物料参数首先，需要明确要计算CPK值的物料参数。
物料参数应与产品的关键特性和工艺要求相关。
例如，对于电子产品的生产，可以选择电阻、电容或电流等参数。
3.2 收集数据在进行CPK计算之前，需要收集足够的数据样本。
样本数量应足够大，并且应覆盖所有可能的变动情况。
收集数据的方法可以包括实验测量、生产过程监控等。
3.3 计算CPK值根据收集的数据，计算物料参数的平均值、标准差以及CPK值。
可以使用统计软件或Excel等工具进行计算。
3.4 设定规格限制根据产品设计和质量要求，设定物料参数的上限规格限制（USL）和下限规格限制（LSL）。
规格限制应基于产品特性和市场需求。
3.5 分析CPK值将计算得到的CPK值与设定的规格限制进行比较。
CPK值应大于1.33，才能表示该物料参数具有良好的稳定性。
3.6 采取改进措施如果计算得到的CPK值低于要求，需要采取相应的改进措施以提高物料参数的稳定性。
改进措施可以包括优化工艺流程、调整设备参数、改进操作方法等。
4. 评估和更新物料参数CPK策划方案的执行过程中，应进行定期评估和更新，以确保策划方案的有效性和可持续性。
评估的方法可以包括监测物料参数的CPK值变化、跟踪不合格品率和客户投诉率等。
CPK抽样方法
计算Cpk收集数据:子组容量n:最好就是在4~5，子组个数k:20~２5,子组抽样间隔一般瞧产品得产量考虑,1hr少于10件8ｈr １组1hr10～19pｉｃs4hr 1组1hr20～49pｉcs 2ｈr １组1hr大于50pics 1hr 1组抽样一般都就是在尽量短得时间完成ﻭ取样条件:必须就是连续加工零件组成，且为单一批量设备必须先进行预热至正常／最佳状态，预热时间视不同设备而具体规定;设备附件:设备之工装、夹具必须为正常/最佳状态(新工装、夹具需使用至寿命５-1０%为正常），且在加工过程中不允许改变与损坏,否则需重新开始;生产过程:设备在生产过程内要保持其性能稳定性,（如避免受机械故障；停电；损耗;腐蚀等)，否则需重新开始;ﻭ操作员:只允许指定一名操作人员(为熟练者);检验员:只允许指定一名检验人员(为熟练者）；量具：只允许使用一个量具(为合格者）;检验过程：保持同一检验方法与检验环境条件不变(如温度、湿度、场地等)；零件测量规定在具体确定位置，并保持每次测量均相同。
、在什么情况下要对机器能力进行测试？回答就是,在很多情况下都要进行机器能力系数测试，但就是,最重要得情况有两种:(１）在最终认可以前,证明新设备就是合格得；或者（2)确定工序中新发现得造成工序异常波动得原因。
前提条件:1、在机器能力测试中使用得零件毛坯应从同一供货厂商处购买，并要求其材料相同,由同一浇铸模铸成或由同一套模具配套件制成。
2、前一道工序（前一台机床)所加工出得零件应符合设计与加工要求,其尺寸须符合公差要求。
3、对于所选取得零件数目有如下规定:连续地测量每个产品规格中得5０个零件以某种特定得方式记录下来。
(如连续得序数)4、如果一台机床可以加工两种以上得零件,或者就是零件编号不同得同种零件,则对其加工得每一种规格得零件都要求做机器能力得测试。
５、在机器能力测试前,如果刀具就是未曾使用过得刀具，则要求先用去刀具总寿命得5~10%(因为新得刀具磨损剧烈,故而加工出得产品尺寸极不稳定,当用去刀具总寿命得5~10%以后刀具磨损程度平缓，零件得加工尺寸稳定）。
CPK抽样方法范文
CPK抽样方法范文CPK抽样方法（Capability Process Index）是一种用于衡量过程稳定性和能力的抽样方法。
它通过统计数据的分析，计算出一个指标来评估过程是否能够满足所需的要求，以及是否具备稳定性和可控性。
CPK抽样方法在工业生产、质量管理和统计分析中被广泛应用。
CPK抽样方法主要是用来衡量过程的能力，即过程的产出是否能够满足给定的规范要求。
它通常基于三个关键指标来计算过程能力指数：过程上限规格限（USL）、过程下限规格限（LSL）和过程的非正常偏差（标准差）。
CPK值通常在-1到1之间。
当CPK值为正时，说明过程的中心值靠近规格的中心值，可以满足规格要求；当CPK值为负时，说明过程的中心值偏离规格的中心值，不能满足规格要求。
1.明确规格要求和抽样目标：首先要确定过程的上限规格限（USL）和下限规格限（LSL），以及过程的非正常偏差（标准差）。
这些规格要求是通过相关的标准和需求确定的。
2.采集数据样本：从生产过程中抽取一定数量的样本，并测量它们的特性。
样本的数量通常根据统计学原理和经验确定。
3.计算样本的平均值和标准差：对于每个样本，计算其平均值和标准差。
平均值用于衡量过程的中心值，标准差用于衡量过程的变化。
4.计算过程的中心值和范围：根据样本的平均值和标准差，计算出过程的中心值和范围。
中心值是过程的中心位置，范围是过程变化的范围。
5.计算过程能力指数：根据过程的中心值、范围和规格要求，使用统计学方法计算出过程的能力指数。
常用的计算公式是CPK = min[(USL-中心值)/(3*标准差), (中心值-LSL)/(3*标准差)]。
6.分析结果和改进措施：根据计算得出的CPK值来评估过程的能力。
如果CPK值大于1，说明过程具备稳定性和可控性，可以满足规格要求。
如果CPK值小于1，说明过程存在问题，需要采取改进措施来提高过程的能力。
总之，CPK抽样方法是一种常用的过程能力评估方法，通过统计数据的分析，计算出过程的能力指数，帮助企业了解和提高过程的稳定性和可控性。
cpk应用场景
cpk应用场景CPK（过程能力指数）是一种用于衡量过程稳定性和一致性的统计工具，广泛应用于各个行业的质量管理和生产过程优化中。
它通过分析数据的离散程度来评估过程的能力，帮助企业发现问题、改进生产，并确保产品或服务的稳定性和一致性。
下面将介绍CPK的几个应用场景。
一、制造业中的生产控制在制造业中，CPK常被用于评估生产过程的稳定性和一致性。
通过收集和分析大量的生产数据，企业可以计算出CPK值，从而了解生产过程的能力是否满足要求。
如果CPK值较低，说明生产过程存在较大的变异性，需要采取措施进行改进；如果CPK值较高，则说明生产过程稳定且一致，可以继续维持当前的生产状态。
二、质量管理中的问题识别在质量管理中，CPK可以帮助企业识别生产过程中的问题。
通过比较实际数据与设定的规范范围，可以计算出CPK值，进而判断生产过程是否达到了质量要求。
如果CPK值较低，说明生产过程存在较多的不合格品，需要找出问题的根源并进行改进；如果CPK值较高，则说明生产过程的质量控制较好，但仍需保持警惕，持续监控和改进。
三、产品设计与改进CPK在产品设计与改进中也有广泛的应用。
通过收集产品的相关数据，可以计算出CPK值，从而评估产品的制造能力。
如果CPK值较低，说明产品存在较大的尺寸变异，需要对产品的设计和制造工艺进行调整；如果CPK值较高，则说明产品的尺寸稳定性较好，可以进一步优化设计和工艺，提高产品的质量和性能。
四、服务行业中的过程优化除了制造业，CPK在服务行业中也有一定的应用。
比如在金融领域，CPK可以用于评估风险管理过程的能力；在物流行业，CPK可以用于评估物流过程的稳定性和准确性。
通过分析服务过程的数据，可以计算出CPK值，进而找出服务过程中存在的问题，并采取相应的改进措施，提高服务的质量和效率。
CPK作为一种衡量过程能力的指标，在各个行业中都有广泛的应用场景。
它可以帮助企业评估生产过程、质量管理、产品设计与改进以及服务过程的能力，发现问题并采取相应的措施进行改进。
西格玛、cp_cpk在设计中的应用
0.33
0.39 0.44 0.50 0.56 0.61 0.67 0.72 0.78 0.83 0.89
1.00
1.17 1.33 1.50 1.67 1.83 2.00 2.17 2.33 2.50 2.67
317310.508
243345.009 182422.439 133614.403 95580.705 66753.015 45500.264 30260.280 19630.658 12419.331 7660.761
0.00 0.17 0.33 0.50 0.67 0.83
不良率PPM
1000000.000 867632.335 7388883.680 617075.077 504985.075 404656.762
不良率PPM
868.460 471.110 248.954 128.143 63.241 31.363
一、西格玛、CP/CPK基础知识
5、CPK及其不良率
一、西格玛、CP/CPK基础知识
5、CPK及其不良率
Table. The Number of Defective (Parts per Million) for Specified Off- Centering of the Process and Quality Levels
CP与首次通过率
PPM与CP的关系
CP
0.00 0.06 0.11 0.17 0.22 0.28
一、西格玛、CP/CPK基础知识
规格界限宽度 ±Kδ
3.33 3.50 3.66 3.83 4.00 4.16
(制程中心没有偏移)
CP
1.11 1.17 1.22 1.28 1.33 1.39
「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。
CPK应用指导
CPK应用指导CPK应用指导一、工具原理过程能力是指过程加工质量方面的能力，它是衡量过程加工内在一致性，是稳态下的最小波动。
Cp（Process Capability index）－表示过程容差与自然容差的比值大小，用来衡量过程的能力。
C p=USL−LSL6σ由于Cp无法反映当中心值偏离时过程能力的变化，由此引出了另一个指数Cpk的概念。
Cpk（Complex ProcessCapability index）－表示当过程中心值偏移时，中心值与规格上下限之间的最短距离与1/2自然容差的比值大小。
C pu=USL−μ3σC pl=μ−LSL3σC pk=minimum｛C pu，C pl｝CPK中Ca: 制程准确度，Cp: 制程精密度。
图中蓝色曲线的表示正常情况下期望的正态分布 Normal distribution。
图中红色曲线为实际的分布情况。
M表示期望值，µ为实际的平均值。
在分布的过程中，准确度Ca，希望µ值与期望值M越接近越好。
精确度Cp值，也就是精密度值希望越大越好，因为这样代表更加的集中。
但实际上总会出现偏差。
C pk=(1−|C a|)C p=(1−|2εT |)C pC p和C pk的比较与说明1.无偏移情况的C p表示过程加工的一致性，即“质量能力”，C p越大，则质量能力越强；而有偏移情况的C pk反映过程加工中心μ与公差中心M的偏差情况，C pk越大，则二者偏离越小，是过程“质量能力”与“管理能力”二者的综合的结果。
2.故C p和C pk二者的重点不同，需要同时加以考虑，将C p和C pk二数值联合使用，可对产品质量有更全面的了解。
二、工具应用的目的、效益1.对工艺过程满足技术要求的程度和过程质量进行评定，衡量工序能力，识别改进机会。
2.认清、掌握工序实际生产能力水平。
3.若在CPK较小的情况下生产，过程能力可能不能满足质量要求，产品质量可能不稳定。
三、工具应用的前提、条件1.测量的工艺参数数据服从正态分布。
CPK应用
(2)提高質量標准。在產品不滿足質量要求的前提 下﹐可通過提高規格要求的方法使產品質量處于最佳質量 水平﹐進而將過程能力指數下降到適當的程度。
2≧CP>1.67 理想狀態 用控制圖或其他方法對過程進行監督和控制
1.67≧CP>1.33 低風險 對產品按正常規定進行檢驗﹐完善質量控制點 1.33≧CP>1 中風險 實行監控﹐加強檢查﹐采取措施﹐提高過程能力
1≧CP 高風險 實行全數檢驗﹐剔除不合格品或進行分級篩選
15
3.一般質量特性過程能力綜合評定一般質量特 性過程能力綜合評定如表7-4所示。
10
過程能力評價 過程能力評價是指確定過程
能力指數的合理取值范圍﹐使過 程在滿足技朮要求的前提下盡量 降低加工成本。
(一)過程能力調查
過程能力調查是指采用一定方法﹐測量選定的調 查對象的質量特性值﹐判斷過程能力是否充足﹐并制 定相應改進措施的全部活動﹐它是發現和解決問題的 有效方法。
11
過程能力調查的基本步驟如下﹕
(4)選擇調查方法。調查目的不同﹐所選擇的調查方法也不同。因此﹐應根
據調查目的選擇合適的調查方法﹐決定合適的調查結果。
(5)計算過程能力指數。根據調查目的和選定的調查方法﹐進行數據的收集
﹑整理﹑分析﹐并計算過程能力指數﹐為過程能力評定和處置提 供依據。
(6)過程能力評價與反饋。根據過程能力指數的判斷標准﹐對過程能力進
行評定和處置。過程能力的評價結果不管處于哪一種情況﹐均要 向有關部門進行信息反饋。
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(二)過程能力綜合評定
Cmk、Cpk、Ppk的区别及应用场景，别在傻傻的分不清！
Cmk、Cpk、Ppk的区别及应用场景，别在傻傻的分不清！术语解释Cmk 针对对象是－－设备对产品质量的能力指数Cmk 是德国汽车行业常采用的参数，称为临界机器能力指数, 是衡量设备运行稳定性的一个指标。
1.CMK仅考虑设备本身对产品结果的影响，因此，在采样时对除设备因素外的其他因素要严加控制；2.CMK考虑的是短期离散，因此取样必须是短时间内取样；3.CMK同时考虑样本分布的平均值与规范中心值的偏移；CMK使用时机1、新机器验收时2、机器大修后3、新产品试制时4、产品不合格追查原因时5、在机械厂应和模具结合在一起考虑CMK使用流程序号工作事项要求备注1人员准备选择技能水平和操作熟练程度高的生产线操作工和质检员消除人员、物料、工艺、环境和生产环境带来的波动2物料准备确保原料稳定性，应做到：1、使用同一批原料，评估期间不换批2、若有条件，评估原料的稳定性，如计算其过程性能指数3环境准备确保生产环境符合工艺要求4工艺准备确保工艺操作标准化，人员操作时严格按照工艺要求执行。
若开工后需要一定时间的稳定，应等工艺稳定后方可实施抽样和测量。
5测量工具准备使用前校准，已确认测量工具带来的误差6抽样方案计算设备能力指数的数据，快速的从生产线上随机抽取。
应做到：1、每分钟抽取一根玻管；2、连续抽取20根消除由于时间延续而带来的不可控异常因素的影响7测量方案确定测量方案，包括：1、确定测量指标，如外径、壁厚2、确定单个产品上的测量点数。
如测量任意值、最大值和最小值。
3、确定测量标准化操作程序4、确定数据修约标准消除测量带来的波动7Cmk计算利用公式计算设备能力指数，可从mintab中实现8评估1、设备能力指数评估分级2、设备能力指数与工序性能指数比较评估设备能力指数通常应高于1.339行动计划根据评估结果确定提升生产工序能力的行动计划。
设备能力不足时，首先应对生产线设备进行全面检修或改造。
行动计划应包含5W2H七要素Cpk 针对对象是－－生产系统对产品质量的能力指数CPK是指过程能力指数，是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下的稳定过程的实际加工能力。
CPK作业指导
CPK作业指导CPK（Capability Process Index）是一种用于评估过程稳定性和一致性的统计工具。
它可以帮助我们了解一个过程的能力，即该过程能否产生符合规范要求的产品或服务。
本文将为您提供一份CPK作业指导，以帮助您正确地进行CPK分析。
1. 确定测量指标和规范要求：首先，您需要明确要评估的测量指标，例如尺寸、重量、时间等。
然后，确定该指标的规范要求，即该指标应该在什么范围内才能被接受。
2. 收集样本数据：接下来，您需要收集一定数量的样本数据。
样本数据应该具有代表性，可以从生产线上随机抽取，或者根据特定的抽样计划收集。
3. 计算过程能力指数：使用收集到的样本数据，可以计算出过程能力指数。
CPK指数是通过比较过程离散度与规范要求的差异来评估过程能力的。
主要有以下几个步骤：- 计算样本均值（X）和样本标准差（S）。
- 计算过程上限（USL）和下限（LSL）与样本均值的差异，得到过程离散度（Cp）。
- 根据样本均值与规范要求的差异，得到过程中心偏移（Cpk）。
4. 解读CPK指数：CPK指数的解读可以分为以下几个方面：- CPK > 1：表示过程能力良好，能够满足规范要求。
- CPK = 1：表示过程能力刚好能够满足规范要求。
- CPK < 1：表示过程能力不足，需要进一步改进。
5. 分析CPK结果：分析CPK结果可以帮助您确定是否需要采取改进措施来提高过程能力。
如果CPK指数低于1，您可以考虑以下几个方面：- 优化生产工艺，减少过程变异性。
- 改进设备和工具，提高生产效率和精度。
- 培训操作人员，提高操作技能和质量意识。
6. 持续监控和改进：CPK分析不仅仅是一次性的评估，而是一个持续监控和改进的过程。
您可以定期进行CPK分析，以确保过程能力得到持续改善，并及时采取措施纠正偏差。
总结：CPK作业指导提供了一种评估过程能力的方法，通过计算CPK指数可以了解过程的稳定性和一致性。
FMEA及CPK的概念及应用
3.为满足客户要求，只好修改数据， 表面的Cpk非常良好
4.没有因为Cpk不达目标，而针对系 统原因或随机原因， 采取纠正措施。 5.客户有要求算Cpk，才去做？
制程准确度Ca
(Capability of Accuracy)
从制程中所获得之数据(实绩)，其 平均值( x ) 与 规格中心 值(μ) 之间偏差的程度称为制程准确度，
功能﹕简要说明设计意图要求的功能﹐包括环境信息。
可靠性﹕可靠性是指产品在规定的 条件下和规定的时间内完成规定功能的 能力﹐不能完成规定的功能就称为失效。
功能﹕设计这个系统/子系统/零部件是做什么的﹖设计要求﹖设计意图﹖
分析﹕给出完成功能的重要环境条件 给出设计要求的寿命 满足顾客的要求 满足可制造性和装配性的要求
DFMEA步骤
3 分析潜在失效模式 4 分析潜在失效后果 5 评估确定严重度(S)﹐频度(O)﹐可探测度(D)，
每个方面都分成10级
6 计算风险序数(RPN) RPN=(S)×(O)×(D) 7 建议措施及责任 8 追踪
DFMEA与PFMEA的区别
FEMA类别 功能 潜在失效模式 失效后果 失效原因 DFEMA
FMEA的准备
1 收集FMEA所需要的必要的资源和信息 2 建立FMEA小组 3 了解FMEA的类型及其应用
4 头脑风暴法
DFMEA步骤
1 DFMEA表头的填写 FMEA的编号 系统﹐子系统或零部件的名称及编号 设计责任 编制者 日期(预定FMEA完成的日期﹐不应超过设计图样完成日期) FMEA 日期(初稿日期与最新修订日期) 小组成员 2 DFMEA的功能和分析 关键
现探测控制方法
改善方法
推行的关键及意义:
cpk取样方法
cpk取样方法一、关于CPK取样的基本理解。
1.1 CPK呢，就是过程能力指数，这在生产制造等好多领域可都是个挺关键的指标。
取样是为了能准确地算出这个CPK值。
就好比咱们想知道一锅汤的味道咋样，得从不同地方舀几勺尝尝，取样就是这个舀汤的动作。
1.2 取样不是随便抓一把就行的，这里面可有大学问。
要是取样不合理，那算出来的CPK值就可能是错的，就像盲人摸象，只摸到一部分就下结论，肯定不准确。
二、CPK取样的具体方法。
2.1 随机取样。
这是很重要的一点。
比如说在一条生产线上有好多产品，咱们不能光挑看着好的或者看着不好的取，得像抽奖一样，随机地从各个地方取。
这就好比从一群羊里选几只去检查健康状况，不能只选最壮的或者最瘦的，得随机挑，这样才能代表整个羊群的健康水平。
2.2 分层取样。
有时候产品有不同的批次、不同的生产时间段或者不同的生产设备生产出来的。
这时候就得分层取样了。
就像一个大蛋糕有好多层，每层的口味可能有点差别，咱们得每层都取一点。
例如生产汽车零件，不同的模具生产出来的零件可能有细微差别，那就要从每个模具生产的零件里都取样，这样才能全面反映整个生产过程的能力。
2.3 足够的样本量。
样本量少了可不行，那就是“巧妇难为无米之炊”。
样本量太少的话，得出的数据波动会很大，就像用很少的几个点去画一幅画，根本画不出全貌。
一般来说，样本量要根据总体的数量、生产的稳定性等因素来确定。
如果生产很稳定，样本量可以相对少一点，但也不能太少；如果生产不太稳定，那就要多取一些样本，这样才能更准确地反映过程能力。
三、取样过程中的注意事项。
3.1 保持样本的独立性。
每个样本都应该是独立的，不能互相影响。
这就像每个学生考试都得独立完成，不能互相抄袭一样。
如果样本之间有联系，那算出来的CPK值就不准确了。
比如说在取样的时候，不能取了一个产品后，下一个产品是因为这个产品的加工才取的，得是完全独立的选取。
3.2 取样的周期性。
要考虑生产的周期性。
CPK 的运用
Cpk应用说明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息息相关的两个叁数：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：Ca=(X'-U)/(T/2) ，计算出制程准确度：Ca值9. 依据公式：Cp =T/6Sigma ，计算出制程精密度：Cp值10.依据公式：Cpk=Cp*(1-绝对值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。
现在很多的客户要求了解你生産设备的能力，都要求看你的Cpk值。
cpk统计实施方案
cpk统计实施方案CPK统计实施方案一、背景介绍CPK统计是一种用于评估过程稳定性和一致性的重要工具，它能够帮助企业了解产品质量的分布情况，以及生产过程中的偏差程度。
在制造业中，CPK统计被广泛应用于质量控制和改进，以确保产品的稳定性和一致性。
二、CPK统计的意义CPK统计是通过测量过程的稳定性和一致性来评估产品质量的工具，它可以帮助企业了解产品是否符合设计要求，以及生产过程中的偏差情况。
通过CPK统计，企业可以及时发现生产过程中的问题，并采取相应的改进措施，以提高产品质量和生产效率。
三、CPK统计的实施步骤1. 确定测量指标：首先，需要确定需要进行CPK统计的产品或过程的测量指标，例如尺寸、重量、硬度等。
这些指标应该能够客观地反映产品的质量特征，以便进行有效的统计分析。
2. 收集数据样本：接下来，需要收集足够数量的数据样本，以便进行CPK统计分析。
数据样本应该具有代表性，并覆盖生产过程中的各种情况，以确保统计结果的准确性和可靠性。
3. 计算CPK值：通过收集的数据样本，可以计算出过程的CPK值，从而评估产品质量的稳定性和一致性。
CPK值的计算需要考虑过程的平均值、标准差以及产品设计规格的上下限。
4. 分析CPK值：一旦得到CPK值，需要对其进行分析，判断产品质量是否符合设计要求。
通常情况下，CPK值大于1.33表示产品质量良好，小于1.0则需要进行改进。
5. 实施改进措施：如果CPK值不达标，就需要采取相应的改进措施，以提高产品质量和生产过程的稳定性。
改进措施可以包括调整生产工艺、优化设备参数、加强员工培训等。
四、CPK统计的注意事项1. 数据采集的准确性和可靠性对CPK统计结果至关重要，因此需要确保数据采集过程的严谨性和规范性。
2. CPK统计应该结合实际生产情况进行分析，避免片面追求高CPK值而忽视产品质量和生产效率。
3. 改进措施的实施需要有计划、有针对性，同时需要对改进效果进行跟踪和评估，以确保持续改进的效果。
CPK抽样方法
计算Cpk收集数据:子组容量n:最好是在4~5,子组个数k:20~25,子组抽样间隔一般看产品的产量考虑,1hr少于10件8hr 1组1hr10~19pics 4hr 1组1hr20~49pics 2hr 1组1hr大于50pics 1hr 1组抽样一般都是在尽量短的时间完成取样条件:必须是连续加工零件组成,且为单一批量设备必须先进行预热至正常/最佳状态，预热时间视不同设备而具体规定；设备附件：设备之工装、夹具必须为正常/最佳状态（新工装、夹具需使用至寿命5-10%为正常），且在加工过程中不允许改变和损坏，否则需重新开始；生产过程：设备在生产过程内要保持其性能稳定性，（如避免受机械故障；停电；损耗；腐蚀等），否则需重新开始；操作员：只允许指定一名操作人员（为熟练者）；检验员：只允许指定一名检验人员（为熟练者）；量具：只允许使用一个量具（为合格者）；检验过程：保持同一检验方法和检验环境条件不变（如温度、湿度、场地等）；零件测量规定在具体确定位置，并保持每次测量均相同。
.在什么情况下要对机器能力进行测试？回答是，在很多情况下都要进行机器能力系数测试，但是，最重要的情况有两种：（1）在最终认可以前，证明新设备是合格的；或者(2)确定工序中新发现的造成工序异常波动的原因。
前提条件：1. 在机器能力测试中使用的零件毛坯应从同一供货厂商处购买，并要求其材料相同，由同一浇铸模铸成或由同一套模具配套件制成。
2. 前一道工序(前一台机床)所加工出的零件应符合设计和加工要求，其尺寸须符合公差要求。
3. 对于所选取的零件数目有如下规定：连续地测量每个产品规格中的50个零件以某种特定的方式记录下来。
(如连续的序数)4. 如果一台机床可以加工两种以上的零件，或者是零件编号不同的同种零件，则对其加工的每一种规格的零件都要求做机器能力的测试。
5. 在机器能力测试前，如果刀具是未曾使用过的刀具，则要求先用去刀具总寿命的5~10％(因为新的刀具磨损剧烈，故而加工出的产品尺寸极不稳定，当用去刀具总寿命的5~10％以后刀具磨损程度平缓，零件的加工尺寸稳定)。
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CPK & FAI Application:
1). 相关公式:
1.1) 定义:
Ca :用来评估连续生产误的平均值与设计中心差异的分析，但是并不强制所有量测值一定在设定公差内.
例: 一个射击手射了四发，每发都在靶外，但其四发之平均值正好在靶心，则其Ca值会非常好纵使他得到零分。
Cp: 计算操作准度，依每次量测值与平均值的偏差作评估，Cp的好坏与公差的设定有非常大的关联。
如上例，其Cp值会非常差，因为每一个着点都离平均值非常远；但是若将公差定为无限大，则其Cp会相对变成非常好。
Cpk: 是对整体响应的评估工具，可依连续生产中的任一组抽样的计算推论出相应生产之精度，并可依循挖掘出根源于设计、模具获制程的败因。
1.2). 定义:
Nominal (μ): 设计中心。
Tolerance (T): 设计公差。
Mean (Ā):抽样之量测平均值。
Standard deviation (σ): 标准差：.
σ = (∑ (Ai- Ā)2 / (n-1))1/2
1.3) 相关公式的应用:
Condition 1.3.1: 一般(标准)应用：期望中心值是座落在公差的中心：
即设计成: μ± T/2的模式。
相关的Cpk 应用公式为
Ca = 2 *│Ā– (USL+LSL)/2│/ T
Cp = T / (6σ)
Cpk = (1- Ca) * Cp
Condition 1.3.2: 希望产出值集中在有限公差之下限(不建议使用，因此种设定不符合常态分布的法则)
此时不计算Ca，且Cpu = (USL - μ) * / (3σ) = Cpk.
注：USL为最大设计值，LSL为最小设计值。
Condition 1.3.3: 希望产出值集中在有限公差之上限(不建议使用，因此种设定不符合常态分布的法则)
此时不计算Ca，且Cpl = (μ - LSL) * / (3σ) = Cpk.
Condition 1.3.4: 没有上限的设计：
此时不计算Ca，且Cpl = (μ - LSL) * / (3σ) = Cpk.
Condition 1.3.5: 没有下限的设计：
此时不计算Ca，且Cpu = (USL - μ) * / (3σ) = Cpk.
Condition 1.3.6 中心值不在有限公差的中心(不建议如此标定，因其违反常态分不之原则)：
其相应公视为：
Ca = │Ā - μ│*2 / T
Cp = T / (6σ)
Cpk = (1- Ca) * Cp
其相应之应用实例如下：
2). Cpk 分析前的准备.
2.1). Tooling Approval flow (模具承认流程):
以下提供模具承认相关流程与重点分配细目：
2.2). 模具与相关量测使用之夹具检讨前之要点:
a). 3D to 2D 定献：模具工程师需彻底了解设计的考虑与公差设定的原则，才能先做好模具与相应量测夹具或G/NG 夹具的设计主干。
例:有三个部品组成的半成品或成品需切实检讨其相关的累计公差与各单体的容许预度.
→或许有些塑件的制程可涵盖铁件的极限则可缩小塑件之公差而宽放铁件的预度，反之亦然，故累计公差与相应的宽放预度需在设计检讨阶段要先明确，以减少后续的反复验证与争执的时耗。
并且相应的FAI也要在此阶段先确定，使模具在合理与可依据的条件下进行制作与分析，如此可达到精与简的目的；同时其相关的夹具也可在预设范围内顺利设计与验收，模具图的定义与制作也可正确且一次完成。
→ Note: 有些因自动图档翻转所重复出现的FAI / CPK尺寸应取消，并且预先将确认的量测与相关夹具设计软件预存供复制时直接使用。
CPK 相关的PIP (Part Inspection Plan) & Gauge 研讨也可先作准备于设计审查之(Ca的量测与分析与对策)，如是较可信赖的分析与审查是可预知的。
b). 于T1前tooling engineer 需将每部分的模仁至完整模具制作要项做检查并回
馈给会审同仁以减少会审时间。
c). T1 需完成GR&R / FAI / CPK 等分析, 然后备齐相应的超规格明细给会审人员，使R&D可迅速于会审后立即签认。
Note:完整的先期准备将远胜于急就章。
同时tooling engineer 与R&D 在此时要完成设计审查，则模具与相应的夹具才能于设变或要因分析后精准修订或重制。
→ Note: 这里强调设计被审查的主要原则是要求求出合理的简易设变或模、夹具修正去得到最佳效应，并非漠不关心或于设变后又私下评论：在台面上把事情谈清楚并同心协力完成之。
Note: FAI 意即首件检查，主要是分析模具与设计要求的吻合度，注重于长、宽、高(与观察点作量测)、结合状态与外型的确认(主观的观感确认)，并不重要的模流相关的补强或去料则不需量测。
以下为塑件的一般量测原则：
a). 模仁内合理的总长、宽、高(这里强调合理是指选定可量测与可稳定自动量测的点，而非尖锐的边缘或弧面中一点，因三次原为CNC类的动态机，若取点在易因些微变迁则失真的点对分析是无益且有害的) / 基点/ 中心点与结合重
要尺寸。
→ Note: 模流分析是由模仁的中心对中心去定义相对的缩水、变形量，此部份相对于基点的轻微变异有可能会造成边际尺寸有极大的变化，故须于FAI审查时审慎完成。
b). 滑块相关的合理尺寸与模具设计：
P.S.: 滑块部分多与组装相关，不适当的尺寸设定或模具设计会减弱结构强度，甚至会影响成形控制。
c). 组装相关所定尺寸。
d). 相关的应用表格：
e). 检验FAI 的时机：
新模具或成形环境变迁时(转用不同机器或新的制程条件研习时).
CPK:
于FAI 中选取连续生产变异相关的点作尺寸抽样精、准度分析时，以CPK较客观。
(一般取样32 pieces，20 pieces 仅做参考)
3). CPK & FAI 应用与分析:
再试样(FAI 1 piece/cavity, and CPK 32 pieces / tooling) & 量测夹具(完成
GR&R 分析) 以完备时, 量测原依PIP 完成量测与FAI & CPK 的报告.
：下为CPK 分析样本:
3.1). 希望产出值集中在有限公差之下限(不建议使用，因此种设定不符合常态分布的法则)
附件内容为错误的应用，正确的计算应为：
尺寸3.2+0.1 / -0 的正确用法应采用此时不计算Ca，且Cpu = (USL - μ) * / (3σ) = Cpk.
→ (3.3-3.211) / (3*0.0029) = 0.089 / 0.0087 = 10.23
Note: 此时我们希望远离3.3，故对3.3 之远离的常态分布作机会分析，但若常态分布的幅宽较大时也有可能在很大的CPK时低于下限，故不建议此种尺寸标法。
3.2) 标准样本与相应的超规范明细：
如上附之样本，有两个ϕ 10 的尺寸已经因模具开错而尺寸过大；但同时我们也发现真正的组配需求应为ϕ 9.7，此时设计图值与模具都应同时修正。
而另有一个尺寸之CPK 为1.4，此点之抽样均值为238.64, 其标准差为0.03，规格为238.71 ± 0.2.
假使我们要将CPK 由1.4 提升至1.5, 亦即Cp 由 2.22 提升至2.22 * (1.5/1.4) ~ 2.38. (因CPK与CP成正比关系)
因CP = T / (6 σ)故我们可将公差同步调整至0.22 (0.2 * (1.5 / 1.4) ~0.22)，甚至可宽放到0.25也无妨。
(因ABS 缩水率为0.005，而238 * 0.005 ~1.19 →这个值已经远大于0.25 好几倍。
结论：将公差宽放至± 0.25 ，祇需修改图面而不需修模。
因此完成如下的’超出规格纪录’供设计人员签认：
而经修正公差为238.71 ± 0.25 的位置，其CPK 在不修改模具的状态下直接提升至1.96 了：
上例说明了纵使不修改模具，合理的公差再设定也可使CPK变得更好。
其它：我们也可以着首于量测夹具与量测基础的强化上，使CPK 变得更好。
去选取稳定且不变意的基础使每个抽样品都有合理的相对值，或改善量测环境或夹具使得到稳定的基准可使每次量测都无拿、取的误差，将可使抽样量测的可信度提升进而得到有效的改善对策。
同时，于图面审查时能确实取得有效且稳定的机现或面也将相对减少虚基线或变动基线所衍生不可信量值，如此量测分析才具有其常态分布仿真的意义。
另外，适当的梁具选用也是非常重要；Pin Gauge / Air Gauge / block gauge / 2D projector / 3D projector / CMM 或Clipper 都需因其可信度或环境需求作审慎的选用，期减少事倍功半与徒劳无功等弊害。
附件为一些夹、制具的选用案例供参考：
要是一个尺寸已经被环境要求到其公差的极现时，CPK的效应一定因过严格的公差所局限，此时应该如何处理呢？
这时只有取消CPK抽样计划而改以连续抽样或100% 全检的品管手法去执行，此时检验的自动化或合理化就需多费心力去研发了。
最后，在一次提醒您：若想更熟练CPK抽样计划，只有一而再的反复习练于多种的案例，仅有如此才能提升个人智识达专精的境界！。