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CPK是什么意思.docx
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CPK是什么意思
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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。
CP是制程精密度指数,CPK是潜在能力指数,
Cp是分散性,Cp(=T/6sigma)<2,说明过程波动高于6sigma要求波动;Cp>2,说明过程波动低于6sigma要求波动
.W'T V9[)];{4e;~Cpk是集中度,Cpk<1.33,受控过程均值(Xbar)和目标值(Target)仍有不少距离,过程能力低于4sigma;反之说明高于4sigma
在SixSigma中,Cpk<1(3sigma以下)是不可接受的;1
Cp和Cpk基本上表達的都是過程能力指數,Cp表示當控制中心和規格中心重合時的指數;而Cpk則表示當控制中心和規格中心有偏差時(k為偏差系數)
cp≥cpk,当控制中心等于规格中心时,cp=cpk。
Cp只是反映了分散程度,而没有反映平均值的状态.
3s#D9P&p3E+P2r,e*bCpk是综合了平均值及方差的特性.
Cp是当平均值等于目标值时的Cpk的数值.
Cp永远大于Cpk.
计算CP的时候我们是假设所采集的样本数据的中心就是目标值,而CPK是用样本的实际中心值来进行计算的,所以Cp没有考虑中心值和目标值的偏离
可以理解为一种为潜在能力指数,一种为真实能力指数。
cp與cpk的應用區別在於統計量的大小.統計量大時,用cpk可反映出制程能力;統計量小時,一般用cp值反映制程能力.
Cp是短期工程能力﹐它是不反映標准中心與實際中心偏移的情況。
Cpk是長期的工程能力﹐它是考慮標准中心與實際中心偏移的情況﹐它永遠小於或等於CP
Cp是制程能力指数,只考虑一致性程度,
而Cpk是综合制程能力指数,同时考虑偏差和一致程度。
Cp是不考虑4M的变更(用短期标准偏差计算),也不考虑平均值的偏移
(v!
s!
L!
p&t'O2~Cpk是不考虑4M的变更(用短期标准偏差计算),但考虑平均值的偏移
Pp是考虑4M的变更(用长期标准偏差计算),不考虑平均值的偏移
Ppk是考虑4M的变更(用长期标准偏差计算),也考虑平均值的偏移
;n2B0T%d/D o4Q%p){所以Cp是最理想的工程能力
Ppk是最实际的工程能力
2?
%]!
d3d0I s/J$y%q*C
注:
传统的Cp和Cpk是与MINITAB中的Pp和Ppk是相同的,有兴趣的话可以去计算验证
我们在书本上学到的CPK/CP不知怎么样在工厂中去运用,希望大家指点
平衡产能呀,为设备投入和人员投入提供参考数据呀
过程能力指数,顾名思义是控制过程的.
先想清楚想控制什么.
再去找控制点.
再设计数据收集.
设什反馈系统.
把整个流程标准化.
CP/CPK在机加工中应用的比较多
也是为了平衡工序加工能力,保证制造过程的稳定性
CPK/CP还可应用到计量性、计数型等领域,如利用C、p等指标计算CP/CPK
其实CP/CPK在实际应用得好的话,是很有效果.
过程控制得好,CP/CPK值就高.质量就越稳定.
质量成本也就较低了.
当然,当CP/CPK太高的话,就有可能标准太宽了.
当CP/CPK值低于1.0时.要找原因有时并不容易.
就要看具体情况.
好象CP\CPK不能用来平衡产能吧?
CP/CPK与产能并没有直接关系啊?
CP、CPK是过程能力指数,用来衡量制程能力的高低.
CP/CPK是过程能力指数,是评判过程能力的一个指标。
在应用中,首先过程应该是稳定的,这样所测算的CP/CPK才有意义。
所以应该先用SPC的分析方法确定过程是否稳定,可以用XbarR图分析。
当过程是稳定时,利用这些数据计算出其CPK值,CPK大于1.33,则过程能力完全充分且受控。
SPC是统计过程控制(statisticalprocesscontrol)的简称。
SPC的方法有很多,其中用的最多的是Xbar-R(平均值-极差)分析。
定时(例如每1小时)抽检一定数量的产品(例如5件),求出每组的平均值和极差,绘制控制图进行分析和控制。
还有计算CPCPK,一般要求CP大于1.33,汽车工业要求大于1.67。
FAI(首件确认)中这个数据很重要
CP(或Cpk)是英文ProcessCapabilityindex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也同样适用。
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(T)处置
Cp>1.67特级能力过高T>106
(1)可将公差缩小到约土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≥Cp1.33一级能力充分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)对产品进行全数检查
CPK基礎
1999年对公司来说,可定义为OEM品质年,此话怎讲?
因为从去年HP的PIGLET开始生产后,陆陆续续接到OEM客户的订单,诸如NEC、PANASONIC、广宇、以及最近的通用、INTEL等等;我们可以从过去的经验与事实,去观察与分析OEM客户非常重视产品的品质管制,认为供货商是产品生产系统的源头或重要的一部份,足以影响产品是否能及时推上市,获得好评的重要关键之一。
因此对于品质管制手法的使用,一直是OEM客户注意的焦点。
尤其是制程能力分析(AnalysisforProcessCapability)的应用,大家都视为是一新开发产品导入量产阶段的指针,所以本文的主题将针对制程能力分析来进行研讨。
接下来将透过下列几个问题,来切入正题:
一、制程能力是个什么东西?
二、制程能力分析在什么时候实施是正确的?
三、执行制程能力分析前有那些步骤?
四、制程能力分析的数据要如何评价?
五、制程能力分析的数据要如何应用?
六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk?
七、Cpk是否能监测连续生产之制程?
一、制程能力是个什么东西?
所谓『制程能力』就是一个制程在固定的生产因素(条件)及稳定管制下所展现的品质能力。
那些是「固定的生产因素(条件)」;如设计的品质、模治具、机器设备、作业方法与作业者的训练、作业照明与环境、检验设备、检验方法与检验者的训练….等等皆属之。
什么是「稳定管制」;就是以上因素加以标准化设定后,并彻底实施后,且该制程之测定值,都是在稳定的管制状态之下,此时的品质能力才可说是该制程的制程能力。
制程能力如何表示:
1.制程准确度Ca(Capabilityofaccuracy)
2.制程精确度Cp(Capabilityofprecision)
3.综合评价(不良率p)
4.制程能力指数Cpk
以上最常用的是Cpk、Cp、Ca,而p比较少有人使用。
1. 制程准确度Ca(Capabilityofaccuracy)
凡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Ca
Ca=(X-μ)/(T/2)
T=SU-SL=规格上线-规格下线
※如系单边公差时,则不适用
由上述可知:
1.平均值(x)愈接近规格中心值(μ)愈好(尽量趋近或相等)
2.所以Ca值愈小愈好(尽量趋近于0)
3.惟群体呈左右对称之常态分布时,才能使用Ca做制程能力分析。
(单边公差时,Ca为0)
4.正值(+)时表示偏高;负值(-)时表示偏低。
2. 制程精确度Cp(Capabilityofprecision)
从制程中全数检验或随机抽样(一般样本n须在50个以上)所计算出来之样本标准差(σx),再乘以√(n/(n-1)),以推定实绩群体标准差(σ)。
计算出样本的σx
用3σ与规格容许公差做比较。
σx×√(∑×ī-×)/(n/(n-1))
计算群体的σ
Cp=规格容许差/3σ=规格公差/6σ=(T/2)/3σ
由上述可知:
1.若T>6σ时,Cp值愈大。
(离散趋势都在规格内)
2.Cp值愈大愈好(尽量大于1以上)
3.若T<6σ时,Cp值愈小。
(表示目前的生产条件,不适合此精密度之产品)
4.Cp与Ca成反比。
(Cp愈大愈好,Ca则反之)
3.综合评价(不良率p)
当有些制程的生产实绩为了达成规格之要求,必须Ca值与Cp值两者都要很好的情况下,而对整个制程品质之综合评价,计算出不良率p
Z1=3Cp(1+Ca)….由Z1查常态分配表得P1%
Z2=3Cp(1+Ca)….由Z2查常态分配表得P2%
p%=P1%+P2%
由上述可知:
生产实绩如不能达成客户要求之(允收批内)不良率,则必须立即处理,避免遭遇到退货的危险!
!
4.制程能力指数Cpk
Cpk是综合Ca和Cp两者之指数,其计算公式:
Ca=(X-μ)/(T/2)
Cp=规格容许差/3σ=规格公差/6σ=(T/2)/3σ
Cpk=(1-|Ca|)×Cp
由上述可知:
1.当Ca=0,Cpk=Cp
2.单边规格时,Cpk=Cp
二、制程能力分析在什么时候实施是正确的?
正如前面所提到,制程能力的评估必须要在制程稳定后,才能实施,也就是X-R管制图已显示制程在稳定的统计管制状态下(非机遇原因已经被发现,并经过分析与矫正,以及防止再发),而且继续保持在统计管制状态下。
因此回忆过去我们所做的,可以发现到一些问题:
1.未先执行管制图以确认制程的稳定性,就径行将所算得Cpk当做『真正』的制程能力。
2.不探讨非机遇原因,只是一味要求算Cpk,而制程并不会随着时间长而稳定。
3.为达成客户要求,只好修改数据,『表面』的Cpk非常『良好』,却冒着被退货的高风险。
4.制程不良率『变异』起伏太大时,只好用人海战术来克服,不断重工,现场人仰马翻。
5.没有因为Cpk不好,而针对『共同因』或『特殊因』,采取矫正措施。
6.只要算得(尺寸)多,就愈接近事实(群体),就愈能符合客户的要求?
?
7.客户有要求算Cpk,才去做?
三、执行制程能力分析前有那些步骤?
1. 确定制造流程:
确定流程(图),订定QC工程表,列出管制之生产条件、品质特性…等。
2. 制造流程解析:
利用5W1H手法,将制程各作业单元的变异因素加以掌握,并可得知制程所处的状态。
3. 决定管制项目:
依制程之生产条件、品质特性、制程现况来决定管制项目。
4. 实施标准化 :
订定各项标准,并对相关人员实施各项标准之教育与训练。
5. 管制图的运用:
应先建立解析用管制图,评估管制界限,再实施管制用管制图,持续观察制程的 稳定性与异常矫正。
6. 制程能力分析:
收集数据,进行分析,以了解是否符合规格或客户要求,如不能符合,立即采取矫正行动。
7. 制程之持续管制:
除非有证据显示制程平均值或全距值发生变化,否则仍然使用原管制界限,不能随意修改。
四、制程能力分析的数据要如何评价?
1.制程准确度Ca(Capabilityofaccuracy):
评价等级
分级基准
处置原则
A
|Ca|£12.5%
作业员遵守SOP操作并达到规格之要求,所以持续维持。
B
12.5%<|Ca|£25%
如有必要时,尽可能改进为A级。
C
25%<|Ca|£50%
作业员可能看错规格不按SOP操作或检讨规格及作业标准。
D
50%<|Ca|
应采取紧急措施,全面检讨有可能影响之因素,必要时得停止生产。
*对策方法是以制造单位为主、技术/品管单位为辅。
2.制程精确度Cp(Capabilityofprecision):
评价等级
分级基准
处置原则
A
1..33£Cp
甚为稳定,可考虑将规格公差缩小或此制程可胜任更精密之工作。
B
1.00£Cp<1.33
有发生不良品的危险,必须加以注意,并设法维持不要使其变坏及迅速追查。
C
0.83£Cp<1.00
检讨规格及作业标准,可能本制程不能胜任如此精密的工作。
D
Cp<0.83
应采取紧急措施,全面检讨有可能影响之因素,必要时应停止生产。
对策方法是以技术单位为主、制造/品管单位为辅。
3.综合评价(不良率p):
评价等级
总评(不良率p%)
A
P£0.44%
B
0.44%<P£1.22%
C
1.22 %<P£6.68%
D
6.68%<P
注意;
(1)其等级B、C、D须照Ca及Cp来处理。
(2)由于总评是根据Ca及Cp推定不良,其处置是要视下一工程或客户之要求。
(3)如不符合客户要求,一定要立即处理,避免遭遇到退货的危险。
4.制程能力指数Cpk:
评价等级
Cpk值
处置原则
A
1.33£Cpk
制程能力已足够
B
1.00£Cpk<1.33
尚可,应再努力
C
Cpk<1.0
应加以改善
五、制程能力分析的数据要如何应用?
1.对设计单位提供基本资料:
使其了解制程能力,从设计面解决问题。
2.分派工作到适当的机器上:
决定一项机器设备能否满足要求。
3.用来验收全新或翻修调整过之设备:
利用机械之能力安排适当工作,使其得到最佳之应用。
4.选用合格之作业员:
剔除不合格人员或再施予教育和训练。
5.选择适当之工作方法:
建立标准化SOP
6.根据规格公差设定设备之管制界限:
为获得最经济、最稳定之生产。
7.当制程能力超越公差时,决定最经济之作业水准:
(1)制程能力较公差为窄时,用于建立经济管制界限。
(2)制程能力较公差为宽时,须调整一适当中心值,以获得最经济之生产。
8.找出最好的作业方式:
建立最具价值之技术情报资料。
六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk?
之前我们已经讨论到,制程能力的评估必须要在制程稳定后,才能实施,也就是X-R管制图已显示制程在稳定的统计管制状态下(非机遇原因已经被发,并经过分析与矫正,以及防止再发),而且继续保持在统计管制状态下。
要多少个样本数才能显示出制程的稳定性?
理论要求最好有25个以上的样组,才具代表性。
请大家注意!
这里所提到的25个以上的样组数是针对管制图而言,并不是指Cpk。
所以只要能了解制程的稳定性,即使n=2~5也能计算Cpk,但是唯一前提是必须先用计量值管制图,来持续观察制程稳定(必要时采取矫正行动)。
以上所探讨的角度,是从产品制程上出发,若是谈论到单一的模具、机器、设备….等等,个人建议是连续取样100pcs来计算。
如果所有生产条件相同,为何第一次与第二次的Cpk会有差异?
这就是我们接下来要讨论的重点….
七、Cpk是否能监测连续生产之制程?
假设同一量测员,采用随机抽样的手法,抽样区域可能落在群体上,不同的位置,自然会产生不同的结果,只要结果是在规格内我们都会允收。
当然以少数样本的成绩代表群体的真实面貌,会有风险;如好批误判坏批,坏批误判好批。
(如何避免风险?
这不是现在要谈的主题,所以不再深入探讨,回归正题。
)这里所要表达的是,在制程稳定下,抽样实值有变化是属于正常现象,只是我们自己了不了解这个『变化』,究竟是属于系统(共同因变异)或是突发(特殊因变异)事件所产生的?
所以我们用某段时间的制程能力,并不足以代表整个制程是在稳定状态下。
只能了解某段时间的制程能力是否符合要求(规格),无法了解到连续生产的制程有何变化?
最后大家为求速成,只计算Cpk(重视结果,这还是『某段时间』的结果),不做管制图(忽视过程,不良或然率蠢蠢欲动),稍一不慎不良品如洪水猛兽般,必须倾全厂之力去抵挡(重工),甚至要面临被退货的高风险!
最后我们可以做个结论:
1.任何的抽样都有误差的存在(随机问题)
2.没有一个制程可以做到100%在统计管制状态之下(变异问题)
3.没有任何制造批为完全之常态分配(或是其它型态分配,如果不是近似常态,Cpk就值得争议)
4.因此,所有制程能力分析的结果必须很小心考虑(而不是只是看一看就好),并且以很保守谨慎的态度去解析。
总结>>
1.以上仅探讨产品的制程能力分析,事实上制程能力的应用非常广泛(如同第13页所述)可以单独针对机器设备、模具等来研究。
2.本文的目的是在做观念的沟通与交流,所以在这里不做习题或范例的详细解说。
3.希望透过这篇内容,能激起大家的共鸣,互相砥砺,让制程能力分析能真正落实到产品的制程上。
CPK其实就是衡量制程能力是否满足的指标,初始制程能力参数大于等于1.33,
过程能力指数大于等于1.66就OK啦。
小于就是制程能力不满足,多的太多就是制程能力浪费,多花老板的MONEY了
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