第六章SPC教材及CPK基础知识
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CPK培训教材6sigma基础知识培训精编版
Cpk:製程能力指數:即同時考慮偏移及一致程度.Cpk=製程精密度 (1-/製程準確度/) =Cp(1-/Ca/)
Ca等级评定及处理原则
Ca好﹐Cp差
Cp好﹐Ca差
Cpk好﹔
製程能力靶心圖
如何通过CPK看制程能力
了解了CPK的涵义和计算公式，那么我们在生产过程中，多大的CPK是好的，怎样的CPK是需改善，一般来说，下面的表格可作为参考：
CP/CA/CPK应用举例2
1.AQL 依抽樣計劃檢驗規格公差內即判定OK.2.Cpk 依 Lot or 交貨批量執行 30PCS 量測,Cpk值需達1.33以上.3.製程能力需達 4 以上.4.良品率 99.993 以上.5.63 ppm 以下.
Cpk & AQL 之比較
Cpk---Process capability index attempts to answer the question “does my process in the long run meet specification?”
Cpk等于对上公差的Cp和对下公差的Cp中二者较小的
CPK的计算公式
样本的标准差σ按下面的公式计算而得：σ=
计算CPK时，我们一般选用30-50的样本数。此时称为短期制程能力指数。
样本的平均值 µ 的计算方法如下：µ = (X1 + ‥ + Xn) / n
以上计算 σ 方法是较常用的，也是比较简单的，适用于我们手算。也可以用Excel和Minitab计算， Excel一般引用函数STDEV
UCL-LSL
6 σ
Cp=
=
T
6 σ
CPL=
µ-LSL
3 σ
为单侧下限过程能力指数
Ca等级评定及处理原则
Ca好﹐Cp差
Cp好﹐Ca差
Cpk好﹔
製程能力靶心圖
如何通过CPK看制程能力
了解了CPK的涵义和计算公式，那么我们在生产过程中，多大的CPK是好的，怎样的CPK是需改善，一般来说，下面的表格可作为参考：
CP/CA/CPK应用举例2
1.AQL 依抽樣計劃檢驗規格公差內即判定OK.2.Cpk 依 Lot or 交貨批量執行 30PCS 量測,Cpk值需達1.33以上.3.製程能力需達 4 以上.4.良品率 99.993 以上.5.63 ppm 以下.
Cpk & AQL 之比較
Cpk---Process capability index attempts to answer the question “does my process in the long run meet specification?”
Cpk等于对上公差的Cp和对下公差的Cp中二者较小的
CPK的计算公式
样本的标准差σ按下面的公式计算而得：σ=
计算CPK时，我们一般选用30-50的样本数。此时称为短期制程能力指数。
样本的平均值 µ 的计算方法如下：µ = (X1 + ‥ + Xn) / n
以上计算 σ 方法是较常用的，也是比较简单的，适用于我们手算。也可以用Excel和Minitab计算， Excel一般引用函数STDEV
UCL-LSL
6 σ
Cp=
=
T
6 σ
CPL=
µ-LSL
3 σ
为单侧下限过程能力指数
(完整版)SPC(CPK)培训教材-2005.10.28
测量系统变差
量具线性
量具线性是在量具预期的工作范围内,偏差值的差值.
建立可解决问题之系统
确认关键制程及特性
导入SPC进行关键制程及特 性之管制
检讨制程能力符合规格程序 持续进行制程改善计划
提报及执行制程改善计划
决定管制项目
决定管制标准
决定抽样方法
选用管制图的格式
记入管制界限
NG
处置措施
偏倚 稳定性 重复性 再现性 分辨率
精度的概念
准确度好 精密度好 系统误差小 偶然误差小
准确度高 精密度差 系统误差小 偶然误差大
准确度差 精密度高 系统误差大 偶然误差小
准确度差 精密度差 系统误差大 偶然误差大
测量系统变差
量具精确度(偏差)
量具精确度指测量观察平均值 与真实值(基准值)的差异.真实 值由更精确的测量设备所确定.
孤岛型
統計程序控制
基本概念 1920年由W.A. Shewhart 提出 一般稱為Shewhart控制圖或3σ控制圖 廣泛在工業界應用 為判斷制程變差的普通原因或特殊原因的
主要統計分析工具Biblioteka 基本统计概念统计量
☺ R 全距(range) ☺ x (µ) 算术平均数(arithmetic mean) ☺ Md 中位数(median) ☺ Mo 众数(mode) ☺ σ 方差/变异(variance) ☺ σ 标准差(standard deviation)
制程管制的必要性
檢測 - 忍受浪費 預防 - 避免浪費
直方图的应用
收集数据n>80 计算极差R=Xmax-Xmin 适当分组k=n/10 组距h=R/k 纵线为频次 横线为数据分组
SPC教材(CP和CPK计算)
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接上页
5、使不必要的变差最小 确保过程按预定的方式运行 确保输入的材料符合要求 恒定的控制设定值 注：应在过程记录表上记录所有的相关事件，如：刀具更新，新的材料批 次等，有利于下一步的过程分析。
21/ 52
均值和极差图（X-R）
1、收集数据
以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的产品， 并周性期的抽取子组。 注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。 1-1 选择子组大小，频率和数据 1-1-1 子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过程 流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等 生产出来的零件，即一个单一的生产流。） 1-1-2 子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能 反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人 员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产 品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一 次等。
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限 过程能力 (Process Capability) 的距离，用Z来表示。
移动极差 （Moving Range)
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
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持续改进及统计过程控制概述 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声 人 设备 材料 方法 环境 统计方法 我们工作 的方式/资 源的融合
9/ 52
每件产品的尺寸与别的都不同
范围 范围 范围 但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布
范围
分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度
形状
或这些因素的组合
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如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
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5、使不必要的变差最小 确保过程按预定的方式运行 确保输入的材料符合要求 恒定的控制设定值 注：应在过程记录表上记录所有的相关事件，如：刀具更新，新的材料批 次等，有利于下一步的过程分析。
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均值和极差图（X-R）
1、收集数据
以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的产品， 并周性期的抽取子组。 注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。 1-1 选择子组大小，频率和数据 1-1-1 子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过程 流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等 生产出来的零件，即一个单一的生产流。） 1-1-2 子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能 反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人 员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产 品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一 次等。
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限 过程能力 (Process Capability) 的距离，用Z来表示。
移动极差 （Moving Range)
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
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持续改进及统计过程控制概述 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声 人 设备 材料 方法 环境 统计方法 我们工作 的方式/资 源的融合
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每件产品的尺寸与别的都不同
范围 范围 范围 但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布
范围
分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度
形状
或这些因素的组合
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如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
SPC与CPK的基础认识
SPC的基础认识
4、SPC控制图三要素：坐标、管制界限（中心线CL，上控制线 UCL，下控制线LCL）、数据点。
SPC的基础认识
SPC的基础认识
5、控制图的种类及应用范围： 1、计量型数据的控制图 Xbar-R图（均值－极差图） Xbar-S图（均值－标准差图） X-MR图（单值－移动极差图） X-R（中位数图） 2、计数型数据的控制图 P图（不合格品率图） np图（不合格品数图） c图（不合格数图） u图（单位产品不合格数图）
Cpk的评级标准
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 。
SPC的基础认识
SPC的基础认识
SPC的基础认识
6、SPC的影响因素 统计控制状态（简称受控状态） 随机因素
过 程
系统因素
随机分布
统计失控状态（简称失控状态）
SPC的基础认识
SPC的基础认识
SPC的基础认识
7、普通原因与特殊原因的区别与差异
SPC的基础认识
SPC的基础认识
SPC的基础认识
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 。
Cpk应用讲议
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。
SPC 工序能力基本知识(CP和CPK介绍)
110年4月29日星期四10:18PM新竹论坛新竹视聊实用网址大全网站首页新竹主站管理前沿ISO质量文件管理工具喷漆资料搞笑图片历史迷事电子类文件物控管理生活常识法律塑胶资料仪器校验留 言 板欢迎使用新竹网络自助网站系统！当前位置：网站首页>>管理工具>>SPC>>工序能力基本知识(CP和CPK介绍)双击自动滚屏关闭窗口工序能力基本知识(CP和CPK介绍)发表日期：2007年2月24日 已经有473位读者读过此文工序能力基本知识 CP(或Cpk)是英文Process Capability index缩写，汉语译作工序能力指数，也有译作工艺能力指数过程能力指数。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。工序能力指数的判断工序的质量水平按Cp值可划分为五个等级。按其等级的高低，在管理上可以作出相应的判断和处置(见表1)。该表中的分级、判断和处置对于Cpk也样适用。 表1 工序能力指数的分级判断和处置参考表CP值级别判断双侧公差范围（T）处置CP＞1.67特级能力过高T＞106（1）可将公差缩小到约±46的范围（2）允许较大的外来波动，以提高效率（3）改用精度差些的设备，以降低成本（4）简略检验1.67≥CP＞1.33一级能力充分T=86---106（1）若加工件不是关键零件，允许一定程度的外来波动（2）简化检验（3）用控制图进行控制1.33≥CP＞1.0二级能力尚可T=66—86（1）用控制图控制，防止外来波动（2）对产品抽样检验，注意抽样方式和间隔。（3）CP=1.0时，应检查设备等方面的情示器。1.0≥CP＞0.67三级能力不足T=46—66（1）分析极差R过大的原因，并采取控制措施（2）若不影响产品最终质量和装配工作，可考虑放大公差范围（3）对产品全数检查，或进行分级筛选。0.67＞CP四级能力严重不足T＜46（1）必须追查各方面原因，对工艺进行改革。（2）对产品全数检查。打印本页关闭窗口｜质管资料站｜设为首页｜加入收藏｜联系我们｜联系人：ZF-FLY
SPC、Cpk、Ppk世上最详细简介PPT
VS
灵活性高
PPk可以根据不同产品和生产条件进行灵 活应用，不受固定控制图的限制。
PPk优缺点分析
计算复杂
01
PPk的计算过程较为复杂，需要专业的统计知识和计
算能力。
对异常敏感
02 PPk值对异常数据较为敏感，少量异常数据可能导致
PPk值失真。
需要经验判断
03
PPk的应用需要一定的经验判断，对于不同的情况需
要进行灵活处理。
05
SPC、CPK、PPK案例分 析
SPC案例分析
案例描述
某汽车制造企业通过实施SPC（统计过程控制）来监控生产过程 中的关键质量特性，如车身涂层的厚度和均匀性。
实施步骤
在生产线上设置多个测量点，定期收集数据，应用控制图进行分析。
结果分析
通过观察控制图，发现车身涂层厚度的均值和标准差有异常波动， 及时采取措施调整生产参数，确保过程稳定。
需要投入人力、物力和财力资源， 进行数据收集、整理和分析等工 作。
CPK优缺点分析
过程能力评估
CPK能够评估生产过程的稳定性和能 力，帮助企业了解生产过程的实际情 况。
预防性维护
通过分析CPK值，企业可以提前发现 潜在问题，采取相应措施进行维护和 调整，降低故障率。
CPK优缺点分析
• 节约成本：通过提高生产过程的稳定性和 能力，可以减少不良品和维修成本，节约 企业开支。
SPC优缺点分析
• 标准化操作：通过制定标准和控制图，SPC能够促使操作 人员遵循标准化操作，提高产品质量。
SPC优缺点分析
01
数据需求量大
需要收集大量数据，并进行统计 分析，对数据准确性和完整性要 求较高。
02
03
SPC和CPK
٭
٭0.08 0.14 0.18 0.22
A2 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.34 0.34 0.31
注： 对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这 种情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个“同 样的”测量结果是可能成立的。
¶Á ýÊ 1
174 175 175 173 171 172 173 176 171 172 174 176 173 176 174 172 170 175 172 176 171 175 173 169 170 175 175 175 174
¶Á ýÊ 2
175 176 177 174 170 174 170 175 172 173 173 174 172 174 175 172 169 174 173 175 173 174 172 171 169 173 176 173 175
2-1 计算平均极差（R）及过程均值（X）
R=（R1+R2+…+Rk）/ k（K表示子组数量）
X =（X1+X2+…+Xk）/ k
2-2 计算控制限 计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均
值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反
映在极差上的子组内的变差的量来决定的。
计算公式：
位置
分布宽度
范围 形状
或这些因素的组合
控制图
上控制限
中心限
下控制限
1、收集 收集数据并画在图上 2、控制 根据过程数据计算实验控制限 识别变差的特殊原因并采取措施 3、分析及改进 确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施
重复这三个阶段从而不断改进过程
CPK基本知识
Cpk的计算公式
Cpk=Cpx(1- Ca ); Cpk≤ Cp; Cpk是Cp和Ck的综合表现； Cpk Cp Ck ；
制程能力靶心图
. . . . .
.
. ..
... .
Cp好，Ca差
.... ... . .
Cpk好；
Ca好，Cp差
Cpk等级评定及处理原则
等级 A+ A B C D Cpk值 ≥1.67 1.33 ≤ Cpk < 1.67 1.00 ≤ Cpk < 1.33 0.67 ≤ Cpk < 1.00 Cpk < 0.67 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
1.67 ≤ Cp
1.33≤Cp<1.67 1≤Cp<1.33 0.67≤Cp<1 Cp<0.67 1.67≤Cpk 1.33≤Cpk<1.67 1≤Cpk<1.33 0.67≤Cpk<1 Cpk<0.67
质量系统推荐
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MiniData
Mini-SPC
CPK基本知识
什么是 Cpk?
Cpk的定义:制程能力指数; 制程能力指数; 制程能力指数 Cpk的意义:制程水准的量化反映 制程水准的量化反映; 制程水准的量化反映 用一个数值来表达制程的水准; 只有制程能力强的制程才可能生产出质量好, 强的制程才可能生产出质量好, (1) 只有 强的制程才可能生产出质量好 可靠性水平高的产品； 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 指数是一种表示制程水平高低的方便 (2) 方法,其实质作用是反映制程合格率的高低. 制程合格率的高低 方法,其实质作用是反映制程合格率的高低.
CPK基础知识
一、SPC(Statistical Process Control):統計制程管制是應用統計的方法對過程中的各個環節進行監控與診斷,從而達到改進與保證產品品質的目的統計:收集的數據經過計算從而得到有意義的情報的活動应包括:集中趨勢+ 離中趨勢+ 含蓋在特定範圍內的機率集中趋势：平均值=Xbar=Σ x/n 中位数=X～（～在X上方位置）=把收集到的統計資料按大小順序重新排列，排在正中間的那個數就叫作中位數离中趋势：全距&极差R=Xmax – Xmin 标准差=Sigma (σ)表示數據的离散程度因為標準差是用數據整體計算，所以當數據量大太時，就不便以操作,而且不符合現場需要。
所以一般情況下, 會用樣本標準差S來代替δS=樣本標準差二、数据分析1、CP（Capability of Precision）制程精確度：是衡量工序能力對産品規格要求滿足程度的數量值，記爲Cp。
通常以規格範圍T與工序能力6* δ的比值來表示。
Cp=T/6δ=規格公差/6*標準差規格公差T=USL-LSL=規格上線-規格下線1. 製程精密度，其值越高表示製程實際值間的離散程度越小，亦即表示製程穩定而變異小（離中趨勢，與σ有關）。
2. 當公差範圍內能納入愈多的σ個數，則此製程表現愈好，其本身是一種製程固有的（已決定的）特性值，代表一種潛在的能力2、Ca（Capability of Accuracy）制程准确度:代表製程平均值偏離規格中心值之程度。
若其值越小，表示製程平均值越接近規格中心值，亦即品質越接近規格要求之水準（集中趨勢，與有關），值越大，表示製程平均值愈偏離規格中心值，所造成的不良率將愈大）Ca=(制程平均值-规格中心值)/規格允差之半=(Xbar-M)/0.5T 即偏移系數( k ) = ︳Ca ︳偏移量= ︳Xbar-M ︳T（规格允差）=USL-LSL=规格上限-规格下限M为规格中心值=（USL+LSL）/23、等級評定后處理原則:CP評定后處理原則Ca評定后處理原則4、CPK 製程能力指數:一種用以量度某一特性的變化趨勢及概率的統計指標.公式一、CPK=CP*(1- ︳Ca ︳)=T/6δ*｛1- ︳2(M-Xbar)/T ︳｝公式二、即取兩者最小值，但不管采用那種方式，結果都是一樣的。
CPK基础知识
•
制程精密度Cp(Capability of Precision) 。
•
Cp值是衡量规格公差范围与制程变量宽度两者之间 相差的程度 。
制程精密度Cp(Capability of Precision) 制程精密度
Cp值是衡量规格公差范围与制程变量宽度两者之间相差的程度。 值是衡量规格公差范围与制程变量宽度两者之间相差的程度。 值是衡量规格公差范围与制程变量宽度两者之间相差的程度 Cp值之计算 分两种情况：单边规格和双边规格 值之计算(分两种情况 单边规格和双边规格) 值之计算 分两种情况：
上述公式中T反映对产品的技朮要求(也可以理解为客户要求), 而σ 反映过程加工的质量（也即本企业的控制范围),所有在过程能力指 数Cp中将6σ与T比较,就反映了过程加工质量满足产品技朮要求的程 度(也即企业产品的控制范围满足客户要求的程度).
标准差的计算
• 标准差主要是用以衡量观测数据与平均数之间 的差异量数 。 • 根据一组样本估计其标准差
1.0 ≦ ︱ Cp︱ <1.33 0.67 ≦ ︱ Cp︱ <1.0 ︱ Cp︱<0.67
Cpk 之计算： 计算：
1).单边规格时:Cpk1 = SU-X (只有上限规格) 3σ Cpk2 = X-SL (只有下限规格) 3σ 2). 双边规格时： Cpk=(1-K)Cp=(1-｜Ca ｜)Cp
值的大小分为5个等级 依Cp值的大小分为 个等级 值的大小分为
等級 A+ A B C D Cp值Cpk ︱ Cp︱ ≧1.67 1.33≦ ︱ Cp︱
A+级：制程能力过高，产品变异大一些 也不要紧， 可考虑管理的简单化或降低 成本。 <1.67 A级： 制程能力充分，表示技朮管理能 力已经很好，应继续维持. B级：确实进行制程管理，使其能保持在 管制状态当Cp值接近于1时恐怕会产生不 良品，应尽可能改善为A级 . C级：已产生不良品，产品需全数选别， 并管理改善制程. D级：质量无法在满足的状态，须进行质 量的改善，探求原因，须采取紧急对策 并重新检讨规格。
SPC知识讲座CPK知识
8．CPK走勢圖的分析與判斷﹕
a．CPK<1
工序能力不足
b．CPK<1。33 計質量要求
工序能力尚可﹐基本滿足設
c．1．33< CPK<1。67 工序能力充分理想狀態
d．CPK>1。67
工序能力過於充分
(三) 工序能力
9.提高工序能力對策﹕ a.CPK>1.33 要求控制工序穩定性﹐工序能
(四).控 制 圖
C)出現7個點連續上升或下降的傾向:排列有異常, 生產過程或工序不穩定.
D)出現周期性變化:系統性因素發生,影響工序 或生產過程
E) 點在控制界限附近出現,有一定量連續點出現 在+2δ~+3δ標準偏差范圍內.
1).連續3點有2點出現在+2δ~+3δ范圍內; 2).連續7點有3點出現在+2δ~+3δ范圍內; 3).連續10點有4點出現在+2δ~+3δ范圍內.
A)出現7個點子的鏈:有系統因素影響,工序不穩定 L (7點鏈 )
(四).控 制 圖
B)多點在中心線一側出現:預示系統因素參 入,生產過程或工序不穩定.
1).連續11點中,有10點在中心線同一側; 2).連續14點中,有12點在中心線同一側; 3).連續17點中,有14點在中心線同一側; 4).連續20點中,有16點在中心線同一側.
CP=(USL-LSL)/6δ
5．調整工序能力指數CPK值﹕是反映工序 中心X的位置及規格限內的分布。
CPK=MIN(CPU.CPL)
CPU=(USL-X)/3δ
CPL=(X-LSL)/3δ
(三) 工序能力
6.樣本標准差δ﹕反映樣本離散程度
δ= (Xi-X) /(n-1)
CPK基本知识
库存控制策略优化
1 2 3
设定合理的库存水平
根据产品或服务的市库存积压和 缺货现象的发生。
采用先进的库存控制技术
运用先进的库存控制技术，如实时库存监控、安 全库存设定、库存周转分析等，提高库存控制的 精度和效率。
强化与供应商的协同合作
与供应商建立紧密的合作关系，实现库存信息的 实时共享，以便在库存出现异常时能够及时采取 应对措施。
强化设备维护和保养
建立完善的设备维护和保养制度，确保生产 设备始终处于良好状态，减少因设备故障造 成的质量波动。
持续改进与卓越运营
建立持续改进机制
鼓励员工积极提出改进意见和建 议，定期组织内部审核和外部评 估，持续推动质量管理体系的改
进和完善。
追求卓越绩效
设定具有挑战性的绩效目标，通过 持续改进和创新实现目标，不断提 升企业的竞争力和市场地位。
设备改进方案实施
针对设备存在的问题，提出改进方案并实施，提高设备的效能和 稳定性。
生产线平衡与优化
生产线布局优化
通过分析生产线的工艺流程和物料流动情况，优化生产线的布局， 减少物料搬运和等待时间。
工序时间研究
对生产线上各工序的作业时间进行研究和测定，找出瓶颈工序并进 行改善。
生产线平衡率提升
通过调整工序间的作业时间和人员配置，提高生产线的平衡率，实现 均衡生产。
CPK基本知识
汇报人:XX
2024-01-23
目
CONTENCT
录
• CPK概述 • CPK基本原理 • CPK计算方法与步骤 • CPK在质量管理中应用 • CPK在生产制造中应用 • CPK在供应链管理中应用 • CPK挑战与未来发展趋势
01
CPK概述
SPC基础知识-5
检验，全数检验或增加检验频次。
0.67＞ CP
4级
过程能力 一般应停止继续加工，找出原因，改进工艺，提高 严重不足 CP值，否则全数检验，挑出不合格品。
1. 调整过程加工的分布中心，减少中心偏移量。
1. 通过收集数据，进行统计分析，找出大量连续生产过程中由于工具
磨损、加工条件随时间逐渐变化而产生偏移的规律，及时进行中心 调整，或采取设备自动补偿偏移或刀具自动调整和补偿等；
4. 收集25个样本数据（k＝5），并按观测顺序将其记录与表中（见多 装量（g）和样本统计量）。
5. 计算每个样本的统计量 x （5个观测值的平均值）和 R（5个观测值
的极差） （见多装量（g）和样本统计量） 。
多装量（g）和样本统计量
样本号
x1
x2
x3
x4
x5
∑x
x
R
1
47
32
44
35
20
178
9. 在不对该过程做任何调整的同时，继续用同样的方法对 多装量抽样、观察和打点。如果在继续观察时，控制图 显示出存在异常原因，则应进一步分析具体原因，并采 取措施对过程进行调整。
四、控制图的观察与分析
1. 点子没有超出控制线（在控制线上的点子按出超出处
理），控制界限内的点子排列无缺陷，反映工序处于控 制状态，生产过程稳定，不必采取措施。
2. 根据中心偏移量，通过首件检验，可调整设备、刀具等的加工定位
装置；
3. 改变操作者的孔加工偏向下差及轴加工偏向上差大那大倾向性加工
习惯，以公差中心值为加工依据；
4. 配置更为精确的量规，由量规检验改为量值检验，或采用高一等级
的量具检测。
2. 提高过程能力，减少程度。
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现象
分布 不稳定
过程能 力不足
可能原因 计算错误 数据未层别 存在特殊原因
过于分散 平均值偏移
处理 查清原因,重新计算 查清原因,予以消除 采用管理性/技术性措施,进行改进
有效后, 标准化处理
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三﹑制程管制實例
•1﹑CPK解析
目的﹕
通過集中量測解析目前的制程能力﹐得出制程管控要求﹐對制程 管控要求進行分析﹐解析出合理的制程管控上下限。
e、缺陷数c控制图
(计点值、泊松分布）
f、DPMO控制图
(计点值、泊松分布）
在計量值﹐服從常態分布的生產特性下﹐最常用的 管制圖是Xbar-R管制圖。
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•5.1﹑稳定原则----異常處理
原则一:不可超出管制界限
•15.8 •15.6 •15.4 •15.2
•15 •14.8 •14.6 •14.4 •14.2
………
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2﹑六西格碼與不良
率:
•常態分配 •(規格中心不偏移)
•規格下限
•42
•規格上限
•-6r •-5r •-4r •-3r •-2r •-1r •X •+1r •+2r•+3r•+4r•+5r•+6r
±Kr
百分比(%)
百萬分缺點數
±1r
68.26
317400
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2020/10/31
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一﹑六西格碼
•1﹑六西格碼在控制中的應用
★廣義的六西格碼是一個完善的管理工具﹐是品質管 理系統的一種說法﹔
SPC培训教材专业知识
42
第三章 控制图原理
控制图原理旳第三种解释
统计过程控制SPC理论是利用统计措施对过程进行控制， 既然其目旳是“控制”，就要以某个原则作为基准来管理 将来，经常选择稳态作为原则。稳态是统计过程控制SPC 理论中旳主要概念。 稳态，也称统计控制状态(state in statistical control)，即过程中只有偶因没有异因旳状态。 稳态是生产追求旳目旳。
•正态方差旳无偏估计常用旳只有一种，就是样本方差s2
•正态原则差旳无偏估计也有两个，一种是对样本极差R=X(n)-X(1) 进行修偏而得，另一种是对样本原则差S进行修偏而得,详细是：
其中d2与C4是只与样本量n有关旳常数。
13
第二章
SPC中常用统计分布
SPC有关统计基础知识
14
第二章
正态分布基础知识
布
18
第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：均值旳抽样分布
19
第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：中位数旳抽样分布
20
第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：原则差旳抽样分布
21
第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：极差旳抽样分布
22
第二章 SPC有关统计基础知识 计数值抽样分布：np旳抽样分布
5
第一章 SPC产生旳历史背景及其意义
贝尔试验室旳课题组 当代质量管理旳基石
为了确保预防原则旳实现，20世纪23年代美国 贝尔电话试验室成立了两个研究质量旳课题组，一 为过程控制组，学术领导人为休哈特(walter a.shewhart)；另一为产品控制组，学术领导人为 道奇(Harold f.dodge)。
在外旳概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
第三章 控制图原理
控制图原理旳第三种解释
统计过程控制SPC理论是利用统计措施对过程进行控制， 既然其目旳是“控制”，就要以某个原则作为基准来管理 将来，经常选择稳态作为原则。稳态是统计过程控制SPC 理论中旳主要概念。 稳态，也称统计控制状态(state in statistical control)，即过程中只有偶因没有异因旳状态。 稳态是生产追求旳目旳。
•正态方差旳无偏估计常用旳只有一种，就是样本方差s2
•正态原则差旳无偏估计也有两个，一种是对样本极差R=X(n)-X(1) 进行修偏而得，另一种是对样本原则差S进行修偏而得,详细是：
其中d2与C4是只与样本量n有关旳常数。
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第二章
SPC中常用统计分布
SPC有关统计基础知识
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第二章
正态分布基础知识
布
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第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：均值旳抽样分布
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第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：中位数旳抽样分布
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第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：原则差旳抽样分布
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第二章 SPC有关统计基础知识
计量值抽样分布：极差旳抽样分布
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第二章 SPC有关统计基础知识 计数值抽样分布：np旳抽样分布
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第一章 SPC产生旳历史背景及其意义
贝尔试验室旳课题组 当代质量管理旳基石
为了确保预防原则旳实现，20世纪23年代美国 贝尔电话试验室成立了两个研究质量旳课题组，一 为过程控制组，学术领导人为休哈特(walter a.shewhart)；另一为产品控制组，学术领导人为 道奇(Harold f.dodge)。
在外旳概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
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D3 *
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* 0.08 0.14 0.18 0.22
A2 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31
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2005.07.15
第六章SPC教材及CPK基础知识
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第六章SPC教材及CPK基础知识
Ｃ．过程控制解释
•Sample Quality Characteristic
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•Sample Number or Time
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•Upper Control Limit •+ 2 •+ 1 •Center Line •- 1 •- 2 •Lower Control Limit
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SPC的典型工具是品质控制图,利用简单的图 表提供以下资料:
①质量改进; ②确定工序能力; ③决定产品规格; ④决定生产过程。
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第六章SPC教材及CPK基础知识
一、SPC的起源与发展
1 . 1924年修华特博士在贝尔实验室发明了品质控制图 2 . 1939年修华特与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》 3 . 战后英美两国将品质控制图方法引进制造业,并应用于生产过程 4 . 1950年,戴明到日本演讲,介绍了SQC的技术与观念 5 . SQC是在发生问题后才去解决问题,是一种浪费,所以发展出SPC 6 . 美国汽车制造商福特、通过公司等亦SPC很重视,所以SPC得以
第六章SPC教材及CPK基础知识
B.计算控制线 1.計算總平均值 ( X )
•x1+x2+x3+……+xk
X=
•k
2.計算极差之平均值( R ) Xmax-Xmin (各組最大值-最小值)
•R1+R2+R3+……+RK
R=
•k
3.計算管制界限及繪出
X管制圖
中心線 CLx = X
上 限 UCLx = X+A2R
散布宽度
形状
系统缺失需要由过程能力去发现，且应由管理层努力去清除的共同 原因，这类原因约占过程问题的85%。
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第六章SPC教材及CPK基础知识
Variability 变化
v 恶魔是在偏差中.正如在自然界中没有两 个事物是完全一样的,我们不能够制造两 个相同
v 在生活上我们不能避免变化!每个工序有 变化、每次测量有变化、每个样品有变 化！
系统特殊性变异
范围
特殊性变异可由简单的统计技术分析而得。一般称为局部问题结策，这类原因约 占过程问题的15%。
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第六章SPC教材及CPK基础知识
B.随机性变异:过程中的变异因素是在统计管制状态下,其产品的特性 有固定的分配,即分配位置、分配散布及分配形状三种。
位置
™ Measurement 测量 (gage repeatability & reproducibility)(重复性及再现 性)
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三.SPC的分类
1.計量值管制圖(Control Charts For Variables):
a.平均值與极差管制圖( X-R Chart )
™ between units 工件与工件(unit-unit variation) (工件变化)
™ between lots 批与批 (lot-lot variation) (批变化)
™ between lines (line-line variation) 生产线与生产线 (生产线变化)
™ across time 不同时间之间(time-time variation) (时间变化)
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第六章SPC教材及CPK基础知识
Types of Variation 变化的种类
v One way of classifying variation is:
v 变化可分类成:
™ within unit 工件内
(positional variation) (位置变化)
．工序的控制线是设定于+/-3标准差 .
．标准差可从常数表中对照得来.
•X-bar-chart measures variability between samples 平 均 X 图 测 量样本之间的变
异。
•R-chart measures variability within
samples R 图 测 量 样本中的变异。
•计算平均值的界限控制
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•否 •三个或以上的极差数据超出界限
•不要计算平均值界限 •解决变异原因 •收集数据
•计算新极差界限
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平均值與极差管制圖
(X-R Chart)
X-R图是最常用的管制图,大多数的情况下都可用.
． 将平均数与极差图相化来检测系统是否恒常
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X-R图的组成
A.收集数据
1.选择子组大小、频率和数据
a.子组大小:一般为4~5件连续生产的产品的组合 b.子组的频率:其目的是检查经过一段时间后过程的变化。 子组频率可以是每班两次或每小时一次或其他可行的频 率。
c.子组数的大小:通用守则是最少20个点,代表100个读数。 我 们 收 集 25 个 点, 代 表 125 个 读 数 。 v 这试行控制线可以帮助我们推算出工序在过去是否受控,
而现在将不会发生而排除这点,新的试行控制线将会产 生更多的假警报. ™ 我们可以保留这点及考 虑 这试行控制线为适合的,如这 点真是显示出工序是不受控的,控制线会将会太宽 。但 一或两点不会将图明显地扰乱.
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过程控制不稳定的基本表现
1. 任一点超出控制界线（1点超±3 界线）
普遍原因
新的工人,方法,原料或机器 检验方法和标准变化 操作员的技能和/或主动性变化
•Upper Control Limit
•Sample Quality Characteristic
•Center Line
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•Lower Control Limit
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2 . 变异：任何系统中均存在变异,因此没有任何两件成品是完全相同的。 变异的类别：根据变异的原因，可分为随机性变异和特殊性变异两种。 A.特殊性变异：过程中变异因素是不在统计管制状态下的非随机性原因，其产品 分配亦无固定分配。
时间
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第六章SPC教材及CPK基础知识
பைடு நூலகம்
Sources of Variation 变化的来源
v Variability can come about due to changes in: v 变化可以来自下列的改变:
™ Material quality 材料品质 ™ Machine settings or conditions 机器设定或状态 ™ Manpower standards 工艺标准 ™ Methods of processing 加工方法 ™ Measurement 测量 ™ Environment 环境
b.中位值與极差管制圖( •X~-R Chart )(Me-R)
c.個別值與移動极差管制圖( X-MR Chart ) d.平均值與標准差管制圖( X-S Chart )
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2.計數值管制圖(Control Charts For Attributes)
下 限 LCLx = X-A2R
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R管制圖
中心線 上線 下線
CLR = R UCLR = D4R LCLR = D3R
※A2, D4, D3由系數表查得
n
2
3
4
5
6
7
8
9 10
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
v 如有一点或多点在控制限外怎办?
™ 调查每点的指定性原因. ™ 如找出并纠正这指定性原因,排除这点并用其余各点计
算新的试行控制限. ™ 重新审核各点,可能现在有些点在新的试行控制限外. ™ 如果我们不能找出那指定性原因怎办?两种选择:排除或
保留那点. ™ 如果在没有分析判断下,只是假设工序在过去是不受控
过程控制不稳定的基本表现
3 . 趋势 －k个连续点(通常5,6或7)向同一方向移动
•Sample Quality Characteristic
v 趋势的普遍原因•Sample Number or Time －新的工人,方法,原料或机器 －检查方法或标准变化 －操作技能和/或主动性变化
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第六章SPC教材及CPK基础知识
3.测试并修正极差R是否在统计控制之内的决策图
•是否所有极差数据都包括在控制界限内
•(平均值亦可参考)
•是
•否
•是否只有一至两个极差数据超出
•是 •把这一至两个平均值和极差数据弃置