cpcpk计算与分析

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1、CP/CPK计算与分析准确度Ca精确度Cp精密度CPKCa/Cp/CPK之间的概念关系CPK=Cp*(1-Ca)CPKCPK:Capabilityindexofprocess制程能力指数目的:评估制程满足实际尺寸要求的能力,并以此统计分析结果确定生产能力是否满足大批量生产之要求一、工序质量控制通常要解决两个问题:—一是过程状态的稳定,即过程处于统计控制状态—二是过程具有生产合格品的保证能力二、过程能力的概念、度量、分析评价1.过程能力概念(1).6M或称5MIE构成了过程的六大要素,其综合效果加以量化时,就构成过程能力(2).过程控制系统图人机料法环量测资源组合转换中间产品

2、半成品成品零部件……行动统计方法制程能力量度σ2.μ(3).六大因素将各自对产品质量产生影响,产品/服务量化的结果综合反应出:σ2——变量概率分布的方差→标准偏差—过程能力大小的度量基础μ——变量之平均值数理统计理论依数理统计理论,当生产过程稳定时,绝大多数计量值特性服从常态分布对一个正常的过程参数(比如:尺寸)随机抽样,(计量值)数据应呈现常态分布(正态分布)常态分布的特点:非负性归一性对称性依概率理论计算,99.73%的样本将落在+/3σ的范围内,只有很小的概率(0.27%)不在+/3σ的范围内,由于小概率事件一般不会发生,故可认为不会有尺寸在规格之外Cp及Cpk(C

3、apabilityindexofprocess)即是依此理论对制程能力予以评估F(x)x6σ3σ-3σ21e-(x-)222F(x)=标准差的计算标准差主要是用以衡量观测资料与平均数之间的差异量数。根据一组样本估计其标准差。(4).正确理解σ、μ及X、S试比较样本与群数SamplePopulationStatisticX—averageS—SamplestanddeviationParameterμ—Meanσ—Standarddeviation-(5).正态分布之形成过程Sample——Population标准测量:少→多→群数X→X→X→X→X→X→X→重点说明

4、:讨论过程能力指数,一定在如下两个假定下进行的:1.过程是稳定的,即过程的输出特性X服从正态分布N(μ,σ2)2.产品的规格范围(下限规格TL和上限规格TU)能准确反映顾客(下道工序的工人、使用者)的要求.如果不知道分布是否是正态分布,则应进行正态性检验来验证过程分布是否服从正态分布小结:所谓过程能力,就是过程处于统计控制状态下,加工质量正常波动的经济幅度,通常用品质特性值分布的6倍标准偏差表示,记为6σ试问:过程本身与公差有无关系?Cp:制程能力Cp(制程能力):Cp=TOL/6σ设计公差与制程整个变异的比值,它反映的是设计的极限指数.是对制程潜在能力的测定,一个高的Cp

5、指数表明制程具有好的潜在的再制能力反映数据(尺寸)的波动范围大小,Cp数值越大,尺寸波动越小,制程能力越充足.CPK:制程能力指数CPK(制程能力指数):反映制程满足实际尺寸要求的能力,CPK数值越大,制程越能保证实际尺寸的加工要求.SPC的基本理论是常态分配如图:-3σ-2σ-1σμ+1σ+2σ+3σ0.135%0.135%99.73%95.45%68.27%常态分配:SPC(StatisticalProcessControl统计制程管制)是由制程调查来改进制程能力,不断降低产品质量的变异性,而达到提升产品质量的一种方法,其主要工具为管制图.当制程开始产生变异时,其统计分

6、布图的形状也开始变化。通常变化不外下面三种基本状况的组合:整体制程数据漂移散布变宽中心值漂移若将每日之统计分布串起来一起看,则又可看到更多变异现象,一般可分为两种如下:时间时间1.突发变异:制程中有特殊或突发原因而产生变异,造成不稳定。例:每日生产参数设定漂移。2.共同变异:制程中只有共同原因的变异,此种现象是稳定的”不良”。例:模具尺寸超差。了解以上基本观念后便开始加入管制的观念。作管制时加入规格上下线,超出规格则视为不良如下图:制程能力好,中心值在目标上且分布均在规格内制程能力尚可,中心值在目标上,分布均在规格内但稍微太分散制程能力尚可,中心值有漂移,但分布尚在规格内制

7、程能力不好,中心值虽在目标,但分布超出规格外制程能力不好,中心值不在目标,分布虽集中但超出规格外制程能力最差,中心值不在目标,分布不集中且超出规格外计算Ca,Cp,Cpk公式规格中心mLSL+3-3制程宽度6规格宽度TUSLSuSLCa:CapabilityofAccuracy准确度:实际中心Ca-=Xm(T/2)-XmXCa只对双边规格适用.分级标准如下:等级Ca值A│Ca│≦12.25%B12.25%<│Ca│≦25%C25%<│Ca│≦50%D│Ca│>50%主值计算Ca,Cp,Cpk公式规格中心mLS