cpk制程能力分析
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。
CPK分析报告模板
CPK分析报告模板一、引言CPK分析是一种统计工具，用于评估过程的稳定性和一致性。
CPK值表示了制程能力，即制程将产生多大比例的符合要求的产品。
CPK值越高，制程能力越强。
本报告旨在对制程的CPK值进行分析，以评估其制程能力。
二、数据采集我们从制程生产的一批产品中随机采集了100个样本，并记录了每个样本的关键尺寸。
这些尺寸均是产品设计规范要求的关键尺寸，对制品的安全性、可靠性及性能有重要影响。
三、数据分析1.过程能力指数（CPK）计算为了计算CPK值，我们首先计算了制程的平均值（μ）和标准差（σ）。
通过对样本数据的计算，我们得出了如下结果：平均值（μ）：10.25标准差（σ）：0.5然后，我们可以计算规格上限（USL）和规格下限（LSL）与制程均值之间的差异，得到cp值：CP = min((μ - LSL) / 3σ, (USL - μ) / 3σ)（USL-LSL）/6σ最后，我们可以计算CPK值：CPK = min(CP, CPU)CPK = min(0.33, 0.33) = 0.332.CPK值解读根据CPK值的大小，可以对制程的质量进行评估：-当CPK<1时，制程能力较弱，存在较大的产品不合格风险。
-当1≤CPK<1.33时，制程能力一般，可能存在产品不合格的风险。
-当1.33≤CPK<1.67时，制程能力良好，产品合格率较高。
-当CPK≥1.67时，制程能力非常好，产品合格率非常高。
根据上述计算结果，我们的制程的CPK值为0.33，表明制程能力较弱，存在较大的产品不合格风险。
需要进一步分析并改进制程，以提高制程能力和产品质量。
四、结论与建议根据CPK分析结果，我们得出以下结论与建议：1.制程能力较弱，存在较大的产品不合格风险。
建议进一步分析可能导致制程能力低下的原因，例如设备问题、工艺问题或操作问题，并采取相应措施予以改进。
2.建议对制程进行持续监控，以确保制程能力的稳定性和一致性。
Cpk制程能力分析表
製 程 能 力 分 析 表
等級 A B C D Ca 工程準確度 |Ca| 12.5﹪ 12.5﹪ |Ca| 25﹪ 25﹪ |Ca| 50﹪ 50﹪ |Ca| 等級評定後之處置原則 作業員遵守作業標準操作，繼續維持。 有必要時盡可能改善為 A 級。 作業員可能看錯規格，不按作業標準操作，須加強 訓練，檢討規格及作業標準。 應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響的因素， 必要時得停止生產。
Cpk 值愈大，綜合製程能力愈佳。Cpk 目標值＝1.33，Cpk＝Cp × （1－Ca）
1. 樣本一般需搜集 100 至 250 個數據（若一組為 5 個數據，應搜集 20 至 50 個搜集組） 。 2. 單邊規格（只有上限或下限）就沒有 Ca，故以 Cp 來判定，且 Cpk 亦無法計算。 3. 如製程能力無法改善，規格也不能修改時，則在該工程之後設置檢查站，進行 100﹪檢驗 避免不良品流入下一工程。 4. 6的定義為 Cp 2、Cpk 1.5、ppm ＝ 3.4，如此則顧客可以得到充分的滿意。
Ca（偏差）之絕對值愈小，製程準確度愈高。Ca 目標值＝10﹪ 等級 A B C D Cp 工程精密度 1.33 Cp 1.00 Cp 1.33 0.67 Cp 1.00 Cp 0.67 等級評定後之處置原則 此一工程甚為穩定，可以將規格容許差縮小，可勝 任更精密的工作。 表示尚佳，要設法維持，不要使其變壞。 本工程能力不足，有改善必要，必要時檢討規格及 作業標準。 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。
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。
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
– 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
•1、 中间高，两边低，左右对称；两边伸向无穷远。 •2、与横坐标所围成区域的面积为 1； •8
制程能力分析的基础
正态分布概率：
•0.34 0.34
•P(u-1σ<X<u+1σ)=0.6827 •P(u-2σ<X<u+2σ)=0.9545 •P(u-3σ<X<u+3σ)=0.9973 •P(u-6σ<X<u+6σ)=0.9999966
CPK值越大表示品质越佳。
•Cpk 基础
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
(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；
•Cpk 基础
7. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ， 计算出制程准确度：Ca值 (x为7
所有取样数据的平均值) 8. 依据公式：Cp =T/6σ ， 计算出制程精密度：Cp值 9. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ， 计算出制程能力指数：Cpk值 10. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做
{ } (1) CPK = Min CPU ,CPL
(2)
CPK
=
USL - LSL - 2 ±3
制程能力参数CPK报告
制程能力参数CPK报告CPK (Process Capability Index) 是制程能力指数，用于评估一个制程的稳定性和能力。
CPK报告是制程能力的一种评估手段，通过分析制程产出的数据，计算各种CPK参数的数值，来评估制程的稳定性和能力水平。
CPK参数包括计算过程中的Cp、Cpk、Cpm等，下面将会详细介绍CPK 参数的计算和CPK报告的内容。
首先是CP参数，也称为过程能力指数。
Cp参数用来评估制程的稳定性，其计算公式为(CPU-CPL)/(6*σ)，其中CPU为制程上限、CPL为制程下限，σ为制程标准差。
Cp参数的数值越大，表示制程的稳定性越好。
接下来是Cpk参数，也称为过程能力指数偏移量。
Cpk参数是CP参数的进一步扩展，用来评估制程的能力水平。
Cpk参数计算公式为min((CPU - μ) / (3 * σ), (μ - CPL) / (3 * σ))，其中CPU和CPL分别为制程上限和下限，μ为制程的平均值，σ为制程的标准差。
Cpk参数的数值越大，表示制程的能力水平越高。
最后是Cpm参数，也称为过程能力指数中心化。
Cpm参数结合了制程的稳定性和能力水平，其计算公式为Cp * K，其中K为制程中心偏移系数，计算公式为(K) = (X - T) / (6 * σ)，其中X为制程平均值，T为制程目标值，σ为制程标准差。
Cpm参数的数值越大，表示制程的稳定性和能力水平越高。
CPK报告通常包含以下几个部分：1.制程参数概述：CPK报告会简要介绍评估的制程以及相关参数的计算方法。
2.数据收集和处理：报告会详细说明数据的收集方法和处理过程，例如采集的样本数量、采集间隔、样本的选取方法等。
3.CPK参数计算：报告会详细说明如何计算CPK参数，包括计算公式和计算过程。
4.结果分析和解释：通过计算出的CPK参数数值，报告会对制程的稳定性和能力水平进行分析和解释。
5.结论和建议：根据CPK参数的分析结果，报告会给出制程的总体评估，并提供改进和调整制程的建议。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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 :
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 80.71 40 Cp 4.47 3 3.039
• U=3.50, T=3.6-3.4=0.2, X
3.538 3.50 0.038 Ca 38% 0.2 / 2 0.1
3.52 3.53 3.57 3.54 3.53 3.538 5
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?
製程能力指標 :
Cp的介紹 :
公式 : 說明 :
僅定規格上限
Cp
T • 雙邊規格 : Cp 單邊規格 ˆ 6
USL X ˆ 3σ
僅定規格下限
• 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
X LSL Cp ˆ 3σ
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
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
製程能力的概念 :
製程能力的要求 :
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
合格==>準確度要高 穩定==>精確度要好
由以上的要求可知, 所有製程中, A是最 理想
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
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 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
製程能力指標 :
Cpk的介紹 :
公式 :
USL X X LSL • 雙邊規格 : Cpk min( , ) ˆ ˆ 3 3
僅定規格上限
Cp
• 單邊規格 : 以Cp來表示
僅定規格下限
USL X ˆ 3σ
Cp
X LSL ˆ 3σ
• 雙邊規格亦有人採用以下公式 : Cpk=Cp*(1-Ca)
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
• 例如金線拉力規格7克, Vf規格1.4V
製程能力指標 :
Ca的介紹 :
公式 : Ca 說明 :
XU T/2
• 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
精確度愈差, 不良率愈高
製程能力與不良率 :
Cpk=1
從另一觀點, Cpk所 代表是規格公差與 自然公差比值 由以右圖可知, Cpk 愈大, 不良率愈小
-3£ m
-2£ m
-1£ m
0
1£ m
2£ m
3£ m
Cpk=1.33
-4£ m -3£ m -2£ m -1£ m 0 1£ m 2£ m 3£ m 4£ m
製程能力指標 :
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
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 :
Cpk=2
-6£ m -5£ m -4£ m -3£ m -2£ m -1£ m 0 1£ m 2£ m 3£ m 4£ m 5£ m 6£ m
規格下限
規格上限
製程能力與不良率 :
Cpk與不良率的對照表 :
Cpk 0.33 0.67 1.00 1.33 1.67 2.00 Ê À ñ ¦ ¤ ¤ £ } v ¤ ¨ ² (PPM) 68.27 317300 95.45 45500 99.73 2700 99.9937 63 99.999943 0.57 99.9999998 0.002
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 :
0.2 1.73 • T=3.6-3.4=0.2, =0.0192, Cp 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?
製程能力的提升 :
要改善製程能力, 必須控制下列三項變異 :
設計 製程 原料
製程能力的提升 :
改善設計變異 :
設定公差 儘可能簡化產品所需元件及製程步驟 標準化 使用SPC及電腦程式來協助製作樣品
製程能力的提手法來減少下列因素所產生的變異 :
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
ˆ σ S
(X X )
i i 1
n
2
n 1
X
i 1
n
i
2
nX 2
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 :
R ˆ d2
R : 全距平均數
製程能力的提升 :
製程能力的品質等級 :
Excellent 1st class quality 2nd class quality 3rd class quality 4th class quality 5th class quality Extreme poor quality Cp¡Ù 2.00 Cp¡Ù 1.50 Cp¡Ù 1.20 Cp¡Ù 1.00 Cp¡Ù 0.80 Cp¡Ù 0.60 Cp<0.6 Cpk¡Ù 1.50 1.5>Cpk¡Ù 1.33 1.33>Cpk¡Ù 1.00 1.00>Cpk¡Ù 0.80 0.80>Cpk¡Ù 0.60 0.60>Cpk¡Ù 0.40 Cpk<0.40
• =0.0192, USL=3.6, LCL=3.4, X 3.538
3.6- 3.538 3.538 3.4 Cpk min( , ) min(1.07,2 .39) 3 0.0192 3 0.0192 1.07
製程能力與不良率 :
準確度偏移後, 不良率升高
製程能力與不良率 :
製程能力指標 :
Ca等級的參考標準 :
等級 A B C D Ca 值範圍 Ca 12.5% 12.5%< Ca 25% 25%< Ca 50% 50%< Ca
一般製程要求Ca12.5%
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 :
d2 : 請查閱附錄d2係數表
製程能力指標 :
Cp等級的參考標準 :
等級 A+ A B C D 1.66 1.33 1.00 0.67 Cp 值範圍 Cp Cp <1.66 Cp <1.33 Cp <1.00 Cp <0.67
一般製程要求Cp1.33
製程能力指標 :
Cp練習範例一 :
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
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
• • • • • 人員 機器 原物料 作業方法 環境
製程能力的提升 :
改善原料變異 :
依據SPC資料, 設立供應商核准計劃 設立供應商PMP 供應商個數減至最低
製程能力的提升 :
製程能力改善後的管制圖型態 :
附錄一
d2« ¼ ª Y Æí
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.078 3.173 3.258 3.336 3.407 3.472 3.532 3.588 3.640 3.689 3.735 n 21 22 23 24 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 d2 3.778 3.819 3.858 3.895 3.931 4.086 4.213 4.322 4.415 4.498 4.572 4.639 4.699 4.755 4.806 4.854 4.898 4.939 4.978 5.015