CPK计算-控制图

CPK计算-控制图
CPK计算-控制图

案例分析:

某工厂生产一产品,要求对产品的管电压进行质量控制,质检员按要求总计抽样了125个样本,其抽样方法为每小时5PCS,共计抽样25次!现要求对这些样本进行计算,得出如下数据:

XUCL Xbar Xlcl RUCL Rbar Rlcl Ca Cp Cpk δa

要求:

<1>:所有质量指标之解答皆要有明确而详细的解答过程!

<2>:精确到小数点后第三位!

抽样所得资料如下:

计算过程中会用到的常数:

A2=0.58 D3=0 D4=2.11 d2=2.33 USL=671 LSL=549 SL=610

XUCL Xbar Xlcl RUCL Rbar Rlcl Ca Cp Cpk δa

制图

说明:

<1> 描点与绘图时,要求将各图的管制上下限及中心线的值标记在图中,中心线为实线,管制上下限在图中以虚线表示!

<2> 描点后,点与点之间依次以虚线连结,所有图形之描绘应力求简洁美观!

均值图UCL=___ CL=___ LCL=___

组1 组2 组3 组4 组5 组6 组7 组8 组9 组10 组11 组12 组13 组14组15组16组17组18组19组20组21组22组23组24组25 极差图UCL=___ CL=___ LCL=___

组1 组2 组3 组4 组5 组6 组7 组8 组9 组10 组11 组12 组13 组14 组15 组16组17组18组19组20组21组22组23 组24组25

SPC控制图的分类

控制图选用原则 在质量管理工作中,通常用到各种控制图,用于分析或控制制程,本文在此对如何选用控制图简单归纳如下表,请大家参与讨论 计量型数据控制图 x--R 平均值—极差图 1、通常子组样本容量小于9,一般为4或5 2、此控制图,因使用方便,效果也好,故使用最普遍 X --S 平均值—标准差图 1、因标准差比极差描述产品或过程变异更优,故在有计算机时用此种图形更好 2、当子组样本容量大于9时,人工计算极差较困难时,常用计算机计算 3、通常用于分析制程用 X~-R 中位数图 1、通常用于现场操作者进行控制制程用 2、使用此图时,子组数通常为奇数,分析所得结果偏差比上两者都大 X-MR 单值移动极差图 1、通常在测量费用高时使用 2、测量数据输出比较一致时常用(如溶液的浓度) 3、检查过程的变化不如其它计量型控制图敏感 计数型数据控制图 p 不合格品率图 适用于测量在一批检验项目中不合格品项目的百分数,是一个比率,故各子组样本容量不一定要一样 np 不合格品数图 用来度量一个检验中的不合格品的数量,是一个数值,故各样本容量应固定 c 不合格数图 用来测量一个检验批内不合格的数量,它要求样本容量恒定或受检数量恒定 u 单位产品不合格数图 用来测量具有容量不同的样本的子组内,每检验单位之内的不合格数量

按控制图测量性质不同,控制图可分为计量型控制图和计数型控制图两大类。 前者反映产品或过程特性的计量数据,后者反映计数数据。 计量型控制图又可分为: 1)均值-极差(X-R)图:适用于长度,重量,时间,强度,成分以及某些电参数的控制 2)均值-标准差(X-S)图:适用于样本较大的过程控制 3)单值-移动差(X-Rs)图:只能获得一个测量值或测量成本较高的情形. 4)中位数-极差(X-R)图 计数型控制图: 1)缺陷数(C)控制图:计数检验的个数相对于被检验对象的总体很少时适用. 2)百分率(P)图:适用于计数的值所占的比例较大时. 2、按控制图用途不同,控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。 常规控制图的作用 制造业的传统方法有赖于制造产品的生产,有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品的质量控制。这种检验策略通常是浪费和不经济的,因为它是当不合格品产生以后的事后检验。而建立一种避免浪费、首先就不生产无用产品 的预防策略则更为有效。这可以通过收集过程信息并加以分析,从而对过程本身采取行动来实现。 控制图是一种将显著性统计原理应用于控制生产过程的图形方法,由休哈 特(Walter Shewhart)博士于1924年首先提出。控制图理论认为存在两种变异。第一种变异为随机变异,由“偶然原因"(又称为"一般原因")造成。这种变异是由种种始终存在的、且不易识别的原因所造成,其中每一种原因的影响只构成总变异的一个很小的分量,而且无一构成显著的分量。然而,所有这些不可识别的偶然原因的影响总和是可度量的,并假定为过程所固有。消除或纠正这些偶然原因,需要管理决策来配置资源、以改进过程和系统。

cpk计算公式

CPK=min{(UCL-Xbar)/3σ,(Xbar-LCL)/3σ} CPK = min(|USL-X|或(|X|-LSL|) 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T=规格上限-规格下限;规格中心值U=(规格上限+规格下限)/2 依据公式:Ca=(X-U)/(T/2) ,计算出制程准确度:Ca值(X为所有取样数据的平均值) 依据公式:Cp =T/6σ ,计算出制程精密度:Cp值 依据公式:Cpk=Cp(1-|Ca|) ,计算出制程能力指数:Cpk值 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。 Cpk=Cp(1-|Ca|) Cp=T/6 Ca=(X-U)/(T/2) T=USL-LSL U=(USL+LSL)/2 请问Ca=(X-U)/(T/2)中的X代表哪项数值?怎么计算X值? X指的是样品样品平均值,建议你不要用这组公式算Cpk,这是台企的一套东西,不是说有错误,就是不利于知识的理解, Cpk=min{Cpu, Cpl}, Cpu=USL-X/3s,Cpl=X-LSL/3s,也就是说过程的Cpk等于对上公差的Cp和对下公差的Cp中二者较小的,其中s是样本标准差

CPK的详细计算方法

CPK的计算及分析方法 来源:太友科技—https://www.360docs.net/doc/a011604416.html,

1、CPK CPK:Complex Process Capability index 的缩写,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,是现代企业用于表示制程能力的指标。制程能力强才可能生产出质量、可靠性高的产品。 制程能力指标是一种表示制程水平高低的方法,其实质作用是反映制程合格率的高低。它是工序固有的能力,或者说它是工序保证质量的能力。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。 制程能力的研究在于确认这些特性符合规格的程度,以保证制程成品的良率在要求的水准之上,可作为制程持续改善的依据。而规格依上下限有分成单边规格及双边规格。只有规格上限和规格中心或只有规格下限和规格中心的规格称为单边规格。有规格上下限与中心值,而上下限与中心值对称的规格称为双边规格。 2、CPK值越大表示品质越佳。 CPK = Min(CPKu,CPKl) USL (Upper specification limit): 规格上限。 LSL (Low specification limit): 规格下限。 ˉx = (x1+x2+...+xn) / n: 平均值。 T = USL - LSL : 规格公差。 U = (USL + LSL) / 2:规格中心。 CPKu = | USL-ˉx | / 3σ CPKl = | ˉx -LSL | / 3σ 3、同CPK息息相关的两个参数:Ca,Cp. Ca:制程准确度。在衡量「实际平均值」与「规格中心值」之一致性。对于单边规格,因不存在规格中心,因此不存在Ca;对于双边规格, Ca=(ˉx-C)/(T/2)。 Cp: 制程精密度。在衡量「规格公差宽度」与「制程变异宽度」之比例。对

CPK计算公式及解释

cpk计算公式及解释 判断标准: 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 客户来审核了,检查以我们提供的PPAP,发现我们计算的CPK值小于PPK值,我跟他回复说CPK要求大于1.33,而PPK要求大于1.67,所以这样看应该是要求PPK大于CPK,但是他不认可,说是看到同一组数据计算出来的,说应该是CPK值大于PPK值。查了相关资料也说是PPK大于CPK.到底该是怎么样啊! 何谓工程能力? 所谓工程能力是指在某种产品的生产中,是否能够均一地生产优质产品, 这是产品质量管理的一个重要部分。 生产工程生产均一产品的能力叫做工程能力。 利用±3σ来作为表示这种能力的数值。 利用±3σ作为工程能力值的原因 如果某种产品的质量特征是正态分布的话,以平均数为中心,在±3σ范围 内包含有99.73%的产品,因此,将工程能力值设定为±3σ就几乎包括了所有产品。 工程能力指数存在一定的管理规格时,工程能力值与管理规格的比值叫做工程能力指数。 作为工程能力指数,我们学习了Cp和Cpk。 Cp和Cpk

Cp表现了短期内最佳的Process状态,因此称为“短期工程能力指数”。 Cpk另一个工程能力指数Cpk则考虑到随着时间的流逝,每次抽取测定的data的样本时,中间值都有些差异,在这种情况下计算工程能力,叫做“长期工程能力指数”。 工程能力指数的计算--存在两边规格的时候 这是在假定给定data的平均数与基准Spec的中间值相同的情况下计算的。 工程能力指数的计算--只有一边规格的时候 6σ水平的工程能力指数 产品的质量规格在±6之间,最糟糕的情况下,不合格产品率的上限、下限也各自不超过3.4ppm。6σ水平的工程能力指数的目标值是Cp=2.0,Cpk=1.5。 最佳答案 CPK:Complex Process Capability index 的缩写,是现代企业用于表示制成能力的指标。CPK值越大表示品质越佳。 CPK=min((X-LSL/3s),(USL-X/3s)) 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

cpk计算公式Word版

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T=规格上限-规格下限;规格中心值U=(规格上限+规格下限)/2 这里就要用到你的20了,规格中心值U=20; 依据公式:Ca=(X-U)/(T/2) ,计算出制程准确度:Ca值(X为所有取样数据的平均值) 依据公式:Cp =T/6σ ,计算出制程精密度:Cp值 依据公式:Cpk=Cp(1-|Ca|) ,计算出制程能力指数:Cpk值 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。 标准偏差的理论计算公式 设对真值为X的某量进行一组等精度测量, 其测得值为l1、l2、……l n。令测得值l与该量真值X之差为真差占σ, 则有 σ1= l i?X σ2= l2?X …… σn= l n?X 我们定义标准偏差(也称标准差)σ为 (1) 由于真值X都是不可知的, 因此真差σ占也就无法求得, 故式只有理论意义而无实用价值。 标准偏差σ的常用估计—贝塞尔公式 由于真值是不可知的, 在实际应用中, 我们常用n次测量的算术平均值来代表真值。理论上也证明, 随着测量次数的增多, 算术平均值最接近真值, 当时, 算术平均值就是真值。 于是我们用测得值l i与算术平均值之差——剩余误差(也叫残差)V i来代替真差σ, 即

四种计数型控制图的适用场合

四种计数型控制图的适用场合 摘要:控制图作为SPC品质分析的核心工具, 主要用来监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。其中控制图主要分为两大类,一是计量型控制图,另一种是计数型控制图.下面我们主要针对计数型中常见的四种类型控制图的适用场合进行介绍. 首先,我们先来看下计量型控制图跟计数型控制图的主要区别: ?计数值控制图:它是以计件产品的不良件数或点数的表示方法,数据在理论上有不连续的特性,故称为离型变量; ?计量型控制图:指产品需实际量测而取得的连续性实际值,并对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性的品质状况的方法. 计数型控制图的种类 ?P 控制图(不合格率控制):用于对产品不合格品率的控制; ?NP 控制图(不合格品数控制图):用于对不合格品数的控制; ?C 控制图(缺陷数控制图):用于单件上缺陷数的控制; ?U控制图(单位缺陷数控制图):用于单位面积、单位长度上缺陷数的控制。 四种计数型控制图的应用场合 ?P 控制图(不合格率控制):用于控制对象为不合格品率或合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等计数值质量指标的场合。

?NP控制图:用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小,P为不合格品率,则NP为不合格品个数,取NP为不合格品数控制图的简记记号。NP图用于样本大小相同的场合。

?C控制图:用于控制一部机器,一个部件,一定的长度,一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。C图用于样本大小相等的场合。如涂装车间机盖上的脏点数,可用C图。 ?U控制图:当样品的大小变化时,应将一定单位中出现的缺陷数换算为平均单位缺陷数后用U控制图。例如,在制造厚度为2mm 的钢板的生产过程中,一批样品是2平方米,另一批样品是3平方米,这时应换算为平均每平方米的缺陷数,然后再对它进行控制。

SPC控制图应用指导书教程文件

有限公司作业文件 文件编号:版号:A/0 (SPC)控制图应用指导书 批准: 审核: 编制: 受控状态:分发号: 2010年11月15日发布2010年11月15日实施

(SPC)控制图的应用指导书 1目的 用于使(工序)过程保持稳定状态,预防不合格发生。 2适用范围 适用公司对特殊特性与关键工序的控制。 3职责 3.1技术科 负责识别并确定特殊特性与关键工序,并确认需要控制的质量特性值。3.2检验科 1)负责采集和记录控制图所需要的产品实物测量数据,并确定采用的控制图的种类。 2)负责对现场操作人员进行控制图作业的培训和指导。 3.3生产车间 负责控制或管理控制图的打点、判别、不合格的纠正。 4控制图的基本形式、种类及适用场合 4.1控制图的基本形式如图1 抽样时间或样本序号 图1控制图的基本形式 4.2控制图的分类 4.2.1按照用途分类 1)分析用控制图 主要用于分析过程是否处于稳态,过程能力是否适宜。如果发生异常就应找出其原因,采取措施,使过程达到稳定。过程处于稳定后,才 可以将分析用的控制线,延长作为控制用控制图。 2)控制(管理)用控制图

用于使过程保持稳态,预防不合格的发生。控制用控制图的控制线来自分析用控制图,不必随时计算。当影响过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明显提高提高时,应使用分析用控制图计算新的控制线。 4.2.2按数据的性质分类,表1列出常用控制图的种类及适宜场合 4.3控制图的应用范围 1)诊断:评估过程的稳定性。 2)控制:决定某过程何时需要调整,何时需要保持原有状态。 3)确认:确认某一过程的改进。

4.4绘制控制图 1)选定质量特性:选定控制的质量特性应是影响产品质量的关键特性。这些特性应能够计算(或计数)并且在技术上可以控制。 2)选定控制图的种类。 3)收集数据:应收集近期的,与目前工序状态一致的数据。收集的数据个数参见表2 表2控制图的样本数与样本大小 4)计算有关参数 各控制图有关参数的计算步骤及公式(见表3)

控制图如何制作修订稿

控制图如何制作 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

控制图如何制作 控制图,是制造业实施品质管制中不可缺少的重要工具。它最早 是由美国贝尔电话实验室的休华特在1924年首先提出的,它通过设置合理的控制界限,对引起品质异常的原因进行判定和分析,使工序处于正常、稳定的状态。 控制图是按照3 Sigma 原理来设置控制限的,它将控制限设在X±3 Sigma 的位置上。在过程正常的情况下,大约有%的数据会落在 上下限之内。所以观察控制图的数据位置,就能了解过程情况有无变化。

工具/原料 电脑 待解决问题 方法/步骤 1.1 确定抽样数目,平均值—极差控制图的抽样数目通常为每组2~6个。确定抽样次数,通常惯例是每班次20~25次数,最少20组,一般25组较合适,但要确保样本总数不少于50个单位。

2.2 确定级差、均值及均值、级差控制界限(通过公式计算)。 3.3 制作Xbar--R控制图。

4.4 分析控制图并对异常原因进行调查及对策;继续对生产过程进行下一生产日的抽样并绘制控制图,以实现对工程质量的连续监控。

END 注意事项 制作Xbar--R控制图,需要明确记录抽样数据的基本条件(机种、项目、生产线、规格标准、控制界限、抽样时间及日期、抽样频次等),在控制图的上方可开辟“基本条件记录区”以记录上述条件;另外抽样的数据及计算出的X和R值记录在控制图的下方区域,形成“抽样数据区”,最下方可作为“不良原因对策区”,这样就可形成一份完整的Xbar--R控制图。 二、控制图的轮廓线 第3页/(共6页)

CPK的计算

CPK的计算 PPK>CPK CPK:Complex Process Capability index 的缩写,是现代企业用于表示制成能力的指标。CPK值越大表示品质越佳。 CPK=min((X-LSL/3s),(USL-X/3s)) Cpk——过程能力指数 CPK=﹛公差-2*(制程中心-规格中心)﹜/6δ Ca=2*|规格中心值-实际中心值|/T=((USL+LSL)/2-X)/(USL-LSL)/2,X 为实际平均数,USL为最大要求值,LSL为最小要求值, Cp=T/6倍的标准差=(USL-LSL)/6δ,δ为标准差。 Cpk=(1-Ca)*Cp δ=R平均值除2.33(2.33是通用常数,根据样本的大小来决定) 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(ζ),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

过程能力CPK的计算方法

CPK的概念 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。 CPK的计算公式 Cpk=Cp(1-|Ca|) Ca (Capability of Accuracy):制程准确度; Cp (Capability of Precision) :制程精密度; 注意: 计算Cpk时,取样数据至少应有20组数据,而且数据要具有一定代表性。 Cpk等级评定及处理原 则 等级Cpk值处理原则 A+≥1.67无缺点考虑降低成本 A1.33≤Cpk<1.67状态良好维持现状 B1.0≤Cpk<1.33改进为A级 C0.67≤Cpk<1.0制程不良较多,必须提升其能力 DCpk<0.67制程能力较差,考虑整改设计制程

与Cpk相关的几个重要 概念 单边规格:只有规格上限和规格中心或只有下限或规格中心的规格;如考试成绩不得低于80分,或浮高不得超过0.5mm等;此时数据越接近上限或下限越好;双边规格:有上下限与中心值,而上下限与中心值对称的规格;此时数据越接近中心值越好;如D854前加工脚长规格2.8±0.2mm; USL (Upper Specification Limit):即规格上限; LSL (Low Specification Limit): 即规格下限; C (Center Line):规格中心; X=(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 (Excel中的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ) ) Ca (Capability of Accuracy):制程准确度; Ca 在衡量“实际平均值“与“规格中心值”之一致性; 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:

控制图如何制作

控制图如何制作 控制图,是制造业实施品质管制中不可缺少的重要工具。它最早 是由美国贝尔电话实验室的休华特在1924年首先提出的,它通过设置 合理的控制界限,对引起品质异常的原因进行判定和分析,使工序处 于正常、稳定的状态。 控制图是按照3 Sigma 原理来设置控制限的,它将控制限设在X±3 Sigma 的位置上。在过程正常的情况下,大约有99.73%的数据会落在上下限之内。所以观察控制图的数据位置,就能了解过程情况有无变化。

工具/原料 ?电脑 ?待解决问题 方法/步骤 1. 1 确定抽样数目,平均值—极差控制图的抽样数目通常为每组2~6个。 确定抽样次数,通常惯例是每班次20~25次数,最少20组,一般25 组较合适,但要确保样本总数不少于50个单位。 2. 2 确定级差、均值及均值、级差控制界限(通过公式计算)。 3. 3 制作Xbar--R控制图。

4. 4 分析控制图并对异常原因进行调查及对策;继续对生产过程进行下一生产日的抽样并绘制控制图,以实现对工程质量的连续监控。

END 注意事项 制作Xbar--R控制图,需要明确记录抽样数据的基本条件(机种、项目、生产线、规格标准、控制界限、抽样时间及日期、抽样频次等),在控制图的上方可开辟“基本条件记录区”以记录上述条件;另外抽样的数据及计算出的X和R值记录在控制图的下方区域,形成“抽样数据区”,最下方可作为“不良原因对策区”,这样就可形成一份完整的Xbar--R控制图。 二、控制图的轮廓线 第3页 /(共6页)

控制图是画有控制界限的一种图表。如图5-4所示。通过它可以看出质量变动的情况及趋势, 以便找出影响质量变动的原因, 然后予以解决。 图5-4控制图 我们已经知道:在正态分布的基本性质中, 质量特性数据落在[μ±3]范围内的概率为99. 73%, 落在 界外的概率只有0. 27%, 超过一侧的概率只有0. 135%, 这是一个小概率事件。这个结论非常重要, 控制图正是基于这个结论而产生出来的。 现在把带有μ±3线的正态分布曲线旋转到一定的位置(即正态 分布曲线向右旋转 9,再翻 转) ,即得到了控制图的基本形式, 再去掉正态分布的概率密度曲线, 就得到了控制图的轮廓线, 其演变过程如图5-5所示。 第4页 /(共6页) 图5— 5控制图轮廓线的演变过程 通常, 我们把上临界线(图中的μ+3线) 称为控制上界, 记为U C L (U p p e r C o n t r o l L i m i t ) , 平均数(图中的μ线) 称为中心线, 记为C L (C e n t r a l L i n e ) , 下临界线(图中μ-3线) 称为控制下界, 记为L C L (L o w e r C o n t r o l L i m i t ) 。控制上界与控制下界统称为控制界限。按规定抽取的样本值用点子按时

CPK计算及标准

CPK CPK:Complex Process Capability index 的缩写,是现代企业用于表示制程能力的指标。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)) 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:Ca=(X-U)/(T/2) ,计算出制程准确度:Ca值 9. 依据公式:Cp =T/6 ,计算出制程精密度:Cp值 10. 依据公式:Cpk=Cp(1-|Ca|) ,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

SPC控制图选择的技巧

SPC控制图选择的技巧 SPC介绍: SPC统计过程控制(Statistical Process Control),简称SPC,是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中,可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动,以便对过程的异常及时提出预警,提醒管理人员采取措施消除异常,恢复过程的稳定性,从而提高产品的质量。 SPC目的: SPC目的是建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平,以确保产品和服务符合规定的要求。而要实现SPC的目的主要用到的工具手段就是控制图。控制图主要是一个统计管理工具。既然是统计那么就离不开数据,数据是统计技术的基础。在SPC统计过程的,为不同的数据应用不同的控制图来统计。那么SPC统计过程中的数据分为哪几种呢? 首先数据主要分为两大类,一个是计量型数据,另一个是计数型数据。计量型数据是指连续测量所得的质量特性值,如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值,如铸件的疵点数,统计抽样中的不合格判定数、审核中的不合格项数等可以用0、1、2、3、、、等阿拉伯数字数下去的数据。其中计数型数据又可分为计件值与计点值,其中计件值是指是按件、按个、按项计数的数据。例如:不合格品件数、温控器个数、质量检验项目等;计点值是指是指按缺陷点计数,例如:铸件的沙眼数、布匹上的疵点数、电路板上的焊接不良数等离散性数据。 控制图在众多现代化工厂中得到了普遍应用,并凭借其强大的分析功能,为工厂带来丰厚的实时收益。最初的控制图分为计量型与计数型两大类,包含七种基本图表。

CPK值计算方式

在评估SMT设备或在选型的时候,常听到“印刷机、贴片机或再流焊设备的Cp和Cpk值是多少?Cp、Cpk是什么意思呢?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 过程控制中的意义 CPK:Complex Process Capability index 的缩写,是现代企业用于表示制程能力的指标。 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。

《控制图及Cpk制作与使用指导书》

控制图及Cpk制作与使用指导书 1. 目的 为考察产品在生产中的品质稳定性及过程能力,以便能及时发现不良或不良趋势,作出相应的改善或预防措施来减少变差,提高生产率。 2.范围 用于来料、制程和最终的产品。 3.职责 3.1 质量工程师负责根据客户要求或内部品质控制需要,确定需制作的控制图,计算Cpk 的产品特性参数,负责产品初期能力研究。 3.2 IQC负责来料的SPC的收集和数据验证 3.2 生产部操作员IPQC和FQC负责产品过程控制中的控制图使用。 4.定义 4.1 Pp 性能指数,定义为不考虑过程有无偏移时,容差范围除以过程性能。 4.2 Ppk 说明过程有无偏倚的能力指数,定义为: σ3X USL- 及 σ?3LSL X- 中较小的值。 4.3 Cp 稳定过程的能力指数,定义为容差宽度除以过程能力,不考虑过程有无偏移。 4.4 Cpk 稳定过程有无偏移的能力指数,定义为 σ3X USL- 及 σ?3LSL X- 中较小的值。 4.5 X 平均数 4.6 R 全距 4.7 UCL 控制上限 4.8 LCL 控制下限 4.9 CL 控制中心 4.10 δ或δ标准偏差 5.程序 5.1 过程分析的尺寸为客户指定或过程检验指导书中注明特殊符号的尺寸. 5.2 在下列情况下须进行过程分析. 5.2.1 客户要求 5.2.2 内部品质控制要求,对特定尺寸进行过程分析.

5.2.3 过程工具设备或控制方法发生变化,需重新进行Cpk分析和制作控制图. 5.2.4 其它特别要求的 5.3 控制图制作方法,参见QS9000-SPC手册 5.3.1 建立控制图的时机:确定测量系统后,产品试生产阶段进行过程的初期研究 5.3.2 收集数据 5.3.2.1 选择子组大小,频率和数据 选择子组大小:子组一般由4到5件连续生产的产品的组合 数据收集频率:依实际情况确定 数组的分组:最小25组数据 5.3.2.2 建立控制图及记录原始数据(见表一) 5.3.2.3 计算每个子组的均值(X-bar)和极差(R) 每个子组计算:X =(X1+X2+…Xn)/n , R=X最大-X最小值 式中:X1,X2…..为子组内每个测量值;n 为子组的样本容量。 5.3.2.4 选择控制图的刻度 对于X图,坐标上刻度值的最大与最小值之差至少为子组值(X)的最大与最 小值差的2倍。 对于R图,刻度值应从最低值为0开始到最大值之间的差值为初始阶段所遇 到的最大极差(R)的2倍。 5.3.2.5 将均值和极差画到控制图上 将均值和极差分别画在其各自的图上,将各点用直线联接起来从而得到可见 的图形程趋势。可直接将原始数据输入电脑,由电脑完成5.3.2.3-5.3.2.5 步骤。 5.3.3 计算控制限 5.3.3.1 计算平均极差及过程平均值 全距:R=(R1+R2+…+Rn)/K 平均管理图:X-bar=(X1+X2+…+Xn)/K K为子组数量,R1和X1为第一个子组的极差和均值。 计算控制限 平均值管制图:中值:CLx=X 控制上限:UCL x=X+A2R 控制下限:LCL x=X-A2R 全距管理图:中值:CLx=R 控制上限:UCLr=D4R 控制下限:LCLx=D3R D4,D3,A2为常数,它们随样本容量的不同而不同,可由下表查得:

Cp与Cpk的计算公式

什么是CP和CPK(工序能力指数) 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。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 1、首先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式 Cp(Capability Indies of Process):稳定过程的能力指数,定义为容差宽度除以过程能力,不考虑过程有无偏移,一般表达式为: 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。

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