6.过程能力研究CPK报告

CP、CPK 我的教材--过程能力研究[复制链接]虫子和猪猪113主题1好友1262积分黑带初级热心77 个6SQ币12420个UID1978•加好友•发消息电梯直达1#来自山东烟台› 修改发表于 2003-7-17 08:24 |只看该作者|倒序浏览|申请精华|挣金币|招人/找工作|常见问题第五章过程能力研究进行过程能力研究是为了判定过程是否有能力满足要求,来自外部或内部客户的技术规范通常给出了这些要求。

我们控制的SW、TB、CLIPPING 等规格范围都是顾客图纸上的要求，这些要求在我们试作过程中可以通过和顾客协商进行修改。

过程性能或产品参数是由其特征值的设计要求和实际数值之间有多大差额来决定的。

1、过程能力（工序能力）过程能力是指过程的加工质量满足技术标准的能力，它衡量加工内在一致性，是稳态下的最小波动，也就是说在过程稳定的情况下，过程符合规格范围的输出能力。

而生产能力则是指加工数量方面的能力，二者不可混淆。

过程能力取决于质量因素5M1E，而和公差无关。

PROCESS CAPABILITY图1过程能力示意图当过程稳定时，产品的质量特性值有99.73%落在μ±3σ的范围内，这几乎包括了全部的产品，其中μ为质量特性值的总体平均值，σ为质量特性值的总体标准差。

故通常用6倍的标准差（6σ）表示过程能力，它的数值越小，其质量保证能力越强，但并不是6σ越小越好，必须和质量要求相适应，过小的6σ往往是不经济的，可通过对过程能力的定量分析，合理选择经济的工艺方案。

2、过程能力指数影响过程能力的诸因素综合反映在该过程产品质量的分布状况，如果将分布曲线（或直方图）与规格范围画在一起，就可以明确地表示出质量特性值的分布与规格范围之间的关系，如图5-1所示。

图2 分布曲线与规格范围关系图图2中T为规格范围。

当规格范围为T1时，质量特性值分布在规格范围特性值大致符合设计要求；当规格范围为T3时，说明质量特性值分布超出了设计要求。

过程能力指数CPK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＝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Cp=T/6σT——公差σ——总体标准差（或用样本标准差S）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。

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））过程能力指数的计算公式CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s]过程能力指数运算方法过程能力指数运算有5种计算方法：•直方图(两种绘图方法)；•散布图(直线回归和曲线回归)（5种）；•计算剩余标准差；•排列图(自动检索和排序)；•波动图(单边控制规范，也可以是双边控制规范)。

Xxxxxxxxxx过程能力研究——CPK的统计与提升规范一、目的：为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行检察和评估，从而保证持续稳定地提供合格产品。

二、适用范围：适用于统计稳定过程的能力指数，在大规模生产时，常用CPK表达生产线能力指数（每天抽取5个数据，统计连续一个月（25天）的数据来计算CPK）。

三、术语：过程能力：指处于统计稳态下的过程的加工能力。

以该过程产品质量特性值的变异或波动来表示。

CPK：用CPK值表示过程能力满足技术规范的程度，CPK值越大，其过程能力越高，越能够满足技术规范。

四、CPK的统计表使用CPK统计表能够更快更方便准确的计算出CPK值，进而判断所研究的工序过程是否有能力持续稳定地提供合格产品。

1.符号X：样本值；X：样本均值；X ：样本总均值；R ：极差；R :极差平均值；USL ：公差上限； LSL ：公差下限； UCL x ：样本值上控制限； LCL x ：样本值下控制限； UCL R ：极差上控制限； LCL R ：极差下控制限； CPK ：工序能力指数； A2、D3、D4、d2为系数。

2. 计算公式)(X AVE X =)X (X AVE =R A X UCL 2X += R A X LCL 2X -=)(R AVE R = R D UCL R 4=R D LCL R 3=⎪⎪⎭⎫- ⎝⎛-=22/3,/3in pk d R LSL X d R X USL M C 表1为不同组容下的A2、D3、D4、d2系数值。

表13.工序能力判断准则工序能力判断准则按表2规定。

表24.应用步骤A．确定分析的质量特性值；B．收集观测值，每天抽取5个数据，统计连续一个月（25天）的数据来计算；C．判断工序质量是否处于稳定状态，处于稳定状态方可计算工序能力指数；D．将125个随机数据分五组输入“检查记录”栏目内；E．表格自动计算相关数据及Cpk值；F．调整数值轴区间，使其包含UCL x和LCL x的区间；G. 调整极差值轴区间，使其包含UCL R和LCL R的区间；H．不可有目的的人为调整随机数据使其满足某一要求；I．不可随意修改表格中的计算公式及A2、D3、D4、d2系数。

过程能力分析过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动。

当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99.73%散布在区间[μ-3σ，μ+3σ]，(其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差)也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好。

为什么要进行过程能力分析进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。

之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。

首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次，由于我们的度量计划还相当"不成熟"，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。

根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。

工序过程能力分析工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。

过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。

过程能力指数用Cp 、Cpk表示。

非正态数据的过程能力分析方法当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时，直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。

一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据，然后就可按正态数据的计算方法进行分析;另一类是根据以非参数统计方法为基础，推导出一套新的计算方法进行分析。

遵循这两大类原则，在实际工作中成熟的实现方法主要有三种，现在简要介绍每种方法的操作步骤。

非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法当第一种、第二种方法无法适用，即均无法找到合适的转换方法时，还有第三种方法可供尝试，即以非参数方法为基数，不需对原始数据做任何转换，直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。

CPK统计分析范文CPK是指过程能力指数（Process Capability Index），它反映了过程的稳定性和可控性。

计算CPK需要知道过程的规格范围和实际数据，通过分析数据的分布情况，确定过程在规格范围内的能力。

CPK分析通过计算过程的上限规格指数（Upper Specification Index，USL），下限规格指数（Lower Specification Index，LSL），过程均值（Process Mean，μ）和过程标准差（Process Standard Deviation，σ），来评估过程的能力。

CPK的计算公式为：CPK = min((USL-μ)/(3σ), (μ-LSL)/(3σ))CPK值是以1为中心点的一个指标，当CPK=1时，说明过程范围与规格范围基本一致；当CPK>1时，说明过程范围比规格范围更加宽松；当CPK<1时，说明过程范围比规格范围更加严格。

CPK分析通常分为两个步骤：数据收集和数据分析。

在数据收集阶段，需要收集关于过程的实际数据，并记录下来。

这些数据可以是过程中的样本数据或者连续数据。

在数据分析阶段，需要使用统计工具来分析数据的分布情况。

常用的统计工具包括直方图、正态概率图和盒须图等。

直方图可以帮助我们了解数据的分布情况，显示数据的频率分布。

通过直方图可以判断数据是否符合正态分布。

正态概率图则可以用来判断数据是否符合正态分布。

正态概率图展示了数据的累积分布情况，如果数据点大致沿着一条直线分布，那么可以认为数据符合正态分布。

盒须图可以展示数据的五个关键统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。

通过盒须图可以判断数据的分布情况和离群值的存在情况。

除了这些统计工具之外，还可以计算数据的均值、标准差和过程能力指数等。

均值反映了数据的中心趋势，标准差反映了数据的分布范围。

CPK分析的结果可以帮助我们评估产品质量的合格程度，优化生产过程，并进行过程改进。

CPK过程能力分析报告CPK(Process Capability Analysis)是一种常用的质量管理工具，用于评估一个过程的稳定性和能力。

它可以帮助我们确定过程是否能够生产出具有一致性和可接受性的产品。

本报告将通过对一个CPK过程进行分析，来评估其稳定性和能力。

在进行CPK分析之前，首先需要收集样本数据。

在本次分析中，我们选择了一个汽车零部件生产过程作为研究对象。

我们收集了该过程连续一周的生产数据，每天取20个样本，即总共取得了140个样本。

每个样本中包含了产品的关键尺寸数据，例如长度、宽度和高度。

第一步是计算样本数据的平均值（X）和标准偏差（S）。

通过计算这些统计指标，我们可以得到该过程的中心线和过程稳定性的度量。

接下来，我们计算过程能力指数CPK。

CPK指数是评估一个过程的能力是否足够稳定以满足特定设计规格要求的重要指标。

CPK的计算需要使用过程的公差范围（TS），它是由设计规格确定的，以指导产品的尺寸范围。

CPK的计算公式如下：CPK = min((USL – X) / 3S, (X – LSL) / 3S)其中，USL是上限规格限制（Upper Specification Limit），LSL是下限规格限制（Lower Specification Limit），X是样本数据的平均值，S是样本数据的标准偏差。

通过计算CPK，我们可以得到我们的样本数据是否能够满足设计规格要求。

在本次分析中，我们假设该零部件的设计规格要求为长度在100到120之间。

经过对数据的分析，我们得到了以下结果：平均值X=110.45标准偏差S=2.62USL=120LSL=100将这些数据代入CPK的计算公式中，我们可以计算出CPK的值。

CPK = min((120 – 110.45) / (3 * 2.62), (110.45 – 100) / (3 * 2.62))= min(3.63, 3.64)=3.63结果显示，该过程的CPK指数为3.63，远远超过了1.33（通常认为CPK大于1.33表示过程能力足够稳定）。

过程能力指数（Cpk）在质量管理中的应用与评估过程能力指数（Cpk）在质量管理中的应用与评估质量管理是一个企业始终追求的目标，而过程能力指数（Cpk）是一种常用于评估过程稳定性和性能的指标。

在质量管理中，Cpk可以用于检测和控制产品或服务的质量，帮助企业实现高品质的生产和服务目标。

本文将介绍Cpk的概念、计算方法以及其在质量管理中的应用和评估。

首先，让我们了解一下Cpk的概念。

Cpk是一种统计指标，用于评估过程的能力和稳定性。

它基于过程的数据，反映了过程中产品或服务产生的偏差程度。

Cpk的计算基于过程的平均值、标准差和规范上下限。

在质量管理中，Cpk用于衡量过程的能力，即过程是否能够满足规定的质量要求。

Cpk的计算方法如下：Cpk = min[(USL –μ) / 3σ, (μ –LSL) / 3σ]其中，USL表示规范的上限，LSL表示规范的下限，μ表示过程的平均值，σ表示过程的标准差。

Cpk值越大，表示过程的能力越高；Cpk值越小，表示过程的能力越低。

Cpk在质量管理中的应用主要包括以下几个方面：1. 过程能力评估：Cpk可以用于评估过程的能力和稳定性。

通过计算Cpk值，企业可以了解到过程是否能够满足规定的质量要求。

如果Cpk值较低，说明过程存在偏差较大的情况，需要进行改进和控制；如果Cpk值较高，说明过程的能力较强，可以继续保持稳定状态。

2. 品质控制：Cpk可以用于控制产品或服务的质量。

通过设定Cpk值的目标或下限，企业可以监测产品或服务的质量水平。

当Cpk值低于目标或下限时，说明产品或服务存在质量问题，需要及时采取措施进行改进和控制。

3. 过程改进：Cpk可以用于指导过程改进。

通过持续监测和分析Cpk值，企业可以找出过程中存在的问题，并采取相应的改进措施。

比如，当Cpk值较低时，可能是因为过程中存在一些不稳定的因素，需要进行变量的控制和调整；或者是因为过程中存在一些特殊因素，需要进行剔除或调整。

CPK(过程能力)研究报告1. 引言1.1 研究背景及意义在当今激烈的市场竞争环境下，企业对产品质量的要求越来越高，过程控制能力成为衡量企业质量管理水平的重要指标。

CPK（过程能力指数）作为衡量过程稳定性和控制能力的重要参数，得到了广泛的应用。

然而，在实际应用中，许多企业对CPK的理解和应用仍存在一定的误区。

本研究旨在深入剖析CPK的基本理论，通过实际案例分析，为企业提供有效的过程改进方法，从而提高产品质量和市场竞争力。

1.2 研究方法与内容概述本研究采用文献分析、实证分析和案例研究等方法，系统地梳理了CPK的相关理论、计算方法和应用领域。

首先，对CPK的定义、计算方法和过程控制关系进行阐述；其次，通过实际案例进行分析，探讨CPK在制造业和服务业中的应用价值；接着，分析CPK在过程改进中的作用，并结合成功案例进行解读；最后，探讨CPK与其他质量管理工具的关联，为企业的质量管理提供更为全面的理论支持。

1.3 研究目标与预期成果本研究旨在实现以下目标：1.深入剖析CPK的基本理论，为企业提供理论指导；2.通过案例分析，总结CPK在实际应用中的经验和教训；3.探讨CPK在过程改进中的应用，为企业提供有效改进方法；4.分析CPK与其他质量管理工具的关联，促进企业质量管理水平的提升。

预期成果包括：1.形成一套系统的CPK理论知识体系；2.提供具有实践指导意义的CPK应用案例；3.提出针对性的过程改进策略；4.促进企业质量管理水平的提升。

2. CPK基本理论2.1 CPK定义与计算方法CPK（过程能力指数）是衡量过程稳定性和过程能力的指标，是统计过程控制（SPC）中一个重要的参数。

它反映了在一定的生产过程中，产品质量特性值在规格限内的波动情况。

CPK值越高，表明过程能力越强，生产出的产品越能满足规格要求。

CPK的计算公式如下： [ CPK = ] 其中，USL为上限规格限，LSL为下限规格限，()为过程标准差。

过程能力分析
作者：Bob大叔-六西格玛黑带
过程统计控制状态
任何一个过程都受到2个因素的影响：偶然因素和系统因素。

1.偶然因素：人们无法控制或难以控制的随机因素（Random cause）。

在随机因素的作用
下，导致过程输出的波动，称为随机波动。

这种波动的变化幅度较小，在工程上是可以接受的。

2.系统因素：非随机的因素，例如，错误的调机，操作人员的失误等。

系统因素变异将导
致整个过程失控。

过程能力研究的意义
过程能力的研究，让我们清楚
1.过程的输出是否满足我们的specification
2.明确过程处于的六西格水平
3.让我们可以与其他过程進行比较
规格限（specification limit）:设计的产品的上限(UCL)和下限(LCL),用于满足客户的要求。

控制限（Control limit）:过程取样测量的上下限，用于生产或制造过程的控制。

CP的定义：
举例：
无法识别均值是否在上下限的中心，例如下图的2个CPK是相同的
CPK值的定义：
CP和CPK值的对比：
CP值反应的为过程的潜在能力，CPK反应的为真实能力，二者的差值，即为损失的机会。

操作如下：
得到如下图形：
CPK=0.26<1.33
说明过程能力有待提高。

长过程能力：
CP和CPK为短过程能力，PP和PPK为长过程能力，二者区别如下：。

过程能⼒指标CPK过程能⼒指数Cpk计算公式CPK：Complex Process Capability Index过程能⼒指数Cpk=(1-Ca)*CpCp：Capability of Precision 过程精密度Cp = (USL-LSL)/6σ规格公差宽度与过程变异宽度的⽐例Ca：Capability of Accuracy过程准确度Ca=|M-µ|/(T/2) = 2|M-µ|/T (其中T=USL-LSL)实际平均值与规格中⼼值⼀致性摘要：过程能⼒也称⼯序能⼒，是指过程加⼯⽅⾯满⾜加⼯质量的能⼒，它是衡量过程加⼯内在⼀致性的，最稳态下的最⼩波动。

过程能⼒概述过程能⼒也称⼯序能⼒，是指过程加⼯⽅⾯满⾜加⼯质量的能⼒，它是衡量过程加⼯内在⼀致性的，最稳态下的最⼩波动。

当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99.73%散布在区间[µ-3σ，µ+3σ]，（其中µ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差）也即⼏乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常⽤6σ表⽰过程能⼒，它的值越⼩越好。

过程能⼒指数CPK的定义及计算过程能⼒指数CPK是表征过程固有的波动状态，即技朮⽔平。

当过程的平均值µ与⽬标值M重合的情形，如下图所⽰：过程处于统计控制状态时，过程能⼒指数CPK可⽤下式表⽰：CPK = Cp = (USL-LSL)/6σ⽽规格中⼼为M=(USL+LSL)/2，因此σ越⼩，过程能⼒指数越⼤，表明加⼯质量越⾼，但这时对设备及操作⼈员的要求也⾼，加⼯成本越⼤，所以对Cp值的选择应该根据技朮与经济的综合分析来决定。

⼀般要求过程能⼒指数Cp≧1，但根据6Sigma过程能⼒要求Cp ≧2，即在短期内的过程能⼒指数Cp ≧2。

例：某车床加⼯轴的规格为50±0.01mm，在某段时间内测得σ=0.0025，求车床加⼯的过程能⼒指数。

过程能力分析报告在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想保持竞争力，持续提高产品或服务的质量至关重要。

而过程能力分析作为一种有效的质量控制工具，可以帮助企业评估生产或服务过程的稳定性和能力，从而识别改进的机会，确保产品或服务满足客户的需求和期望。

一、过程能力分析的基本概念过程能力是指过程在一定时间内，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。

简单来说，就是过程能够生产出符合规格要求的产品或提供符合标准服务的能力。

过程能力通常用过程能力指数（Cp、Cpk 等）来衡量。

过程能力分析则是通过收集和分析过程的数据，评估过程的稳定性和能力，确定过程是否满足质量要求，并为过程改进提供依据。

二、过程能力分析的重要性1、质量控制帮助企业确定过程是否稳定，产品或服务的质量是否在可接受的范围内。

如果过程能力不足，能够及时发现问题，采取措施进行纠正，避免不合格产品或服务的产生。

2、成本降低通过优化过程，减少废品、返工和维修等成本，提高生产效率，降低生产成本。

3、客户满意度提升能够生产出更符合客户要求的产品或提供更优质的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。

4、持续改进为企业提供了有关过程性能的量化信息，有助于确定改进的方向和重点，推动持续改进。

三、过程能力分析的步骤1、确定研究的过程明确需要分析的生产或服务过程，以及该过程的关键特性和质量要求。

2、收集数据通过抽样、测量等方法收集过程的相关数据。

数据的收集应该具有代表性，能够反映过程的真实情况。

3、绘制控制图使用收集到的数据绘制控制图，如均值极差控制图（XR 图）、均值标准差控制图（XS 图）等。

控制图可以帮助判断过程是否处于稳定状态。

4、计算过程能力指数根据控制图的数据，计算过程能力指数，如 Cp、Cpk 等。

这些指数可以反映过程的精度和准确度。

5、评估过程能力将计算得到的过程能力指数与预定的标准进行比较，评估过程能力是否满足要求。

6、分析原因如果过程能力不满足要求，需要分析原因。

CPK分析报告目录CPK分析报告 (1)引言 (1)背景介绍 (1)目的和意义 (3)CPK分析概述 (4)CPK分析的定义 (4)CPK指数的含义 (5)CPK分析的应用领域 (6)CPK分析的步骤 (7)数据收集 (7)数据处理 (8)CPK指数计算 (9)CPK分析的解读 (10)CPK指数的分类标准 (10)CPK指数的解读方法 (11)CPK指数的实际应用案例 (12)CPK分析的优势与局限性 (13)优势 (13)局限性 (14)结论 (14)CPK分析的重要性 (14)对未来的展望 (15)引言背景介绍CPK分析报告背景介绍一、引言CPK分析是一种常用的统计方法，用于评估过程的稳定性和能力。

它可以帮助企业了解产品或过程的质量水平，以及是否符合客户的要求。

本报告旨在对CPK分析进行详细介绍，并通过实例分析展示其应用。

二、CPK分析的定义与意义CPK分析是一种通过计算过程能力指数（CPK）来评估过程稳定性和能力的方法。

CPK 是一种统计指标，用于衡量过程的离散程度和偏离程度。

CPK值越高，说明过程的稳定性和能力越好，产品质量越高。

CPK分析的意义在于帮助企业了解产品或过程的质量水平，以及是否符合客户的要求。

通过CPK分析，企业可以及时发现并解决潜在的质量问题，提高产品的一致性和稳定性，降低不良品率，提高客户满意度。

三、CPK分析的基本原理CPK分析基于正态分布的假设，通过计算过程的均值、标准差和规格限来评估过程的稳定性和能力。

具体而言，CPK分析包括以下几个步骤：1. 收集数据：收集与过程相关的数据，包括样本数据和规格限数据。

2. 计算过程的均值和标准差：根据收集到的数据，计算过程的均值和标准差。

均值反映了过程的中心位置，标准差反映了过程的离散程度。

3. 确定规格限：根据产品的设计要求和客户的要求，确定规格限。

规格限是产品或过程允许的最大和最小值。

4. 计算CPK值：根据过程的均值、标准差和规格限，计算CPK值。