制程能力(Cpk)分析教程.

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(二數据分類与數据整理

數据可分為計量值數据和計數值數据兩類:

計量值數据是可以連續取值的:如長度,重量,溫度等.

計數值數据是不可以連續取值的:如不合格品數,缺陷數等.

數据的整理可分為兩種形式:1 整理成能夠反映某些信息的統計量 2整理成反映一定規律的圖形

第三章:統計量与統計圖

(一典型常用的統計量

(1 平均數 Xbar

(2 極值 X max;Xmin (3 極差 R=X max-Xmin (4 標准偏差σ

(二直方統計圖

直方圖是在統計數据頻率數的基礎上,用圖形表示數据分布情況的一种圖形化方法. (1 直方圖的作法

例:在1-50的范圍內,有如下一組數据(50PCS

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統計其頻數如下:

作其直方圖如下:

(二.直方圖的觀察与分析

(1 對圖形形狀的分析:常見的直方圖有以下幾种

工程能力分析与控制

統計量与統計圖

42282726332918243214342230292224222848124293536303414423862832222536 39241828163836212026208181237

¤à2?0~5

6~1011~1516~2021~2526~3031~3536~4041~4546~50-ó??1236 10

10

8

7

2

1

1

2

3

6

10

10

8

7

2

1

系列2

正常型

偏向型孤島型雙峰型

1正常型

2孤島型:說明在短時間內有异常因素在作用,如原材料發生變化,有不熟練工人替班等.3偏向型:說明加工中心發生了偏移4雙峰型:是由產品混批造成的

5造成這种情況不是生產上的問題,往往是由于測量誤差或分組不當造成的.

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(一正態分布( nomal distribution

在計量值數据中,應用最廣的一類連續形概率分布為正態分布.正態分布隨机變量X 的分布函數為

正態分布函數密度曲線為

(二正態分布的解釋与應用

正態分布函數中的μ与σ是互相獨立的兩個分布函數,μ決定正態曲線的位置,σ決定它的形狀.

第四章:質量數據的統計分布規律

工程能力分析与控制

質量數據的統計分布規律

μ

σ

折齒型

篩選不良

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(一工序能力

工序能力是指工序處于穩定狀態下的實際加工能力.有時也稱工序能力為工序能夠穩定的生產出合格品的能力. 從定量的角度看,工序能力是工序本身所固有的一种可以度量的特性.如果工序能力高,所加工產品質量指標的波動就小,說明工序質量好.

我們可以用產品質量的實際波動來定量描述工序能力的大小,定義:

B=6σ,為什么用6σ來刻划工序能力呢?因為當工序處于穩定狀態時,產品的質量指標服從政態分布,此時,在μ±3σ的范圍內包括了99.73%的產品,如果取μ±4σ或

μ±5σ,相應的產品范圍會增大至99.994%和99.9994%,分別增加了0.264%和

0.26994%,而同時要求提供的各种保証更多,精力花費更大,經濟上是不合理的.因此在兼顧工序能力滿足技術要求的程度和工序加工的經濟兩個方面,用6σ來表示工序能力.

(二工序能力指數

以6σ定義的工序能力只表示工序所固有的實際加工能力,并不說明這一能力能否滿足產品質量要求.為了反映工序能力滿足產品質量要求的程度,引入工序能力指數的概念.

工序能力指數,是指產品質量標准(或技朮要求與工序能力的比值.一般采用符號C P (Process Capability表示,即

T 為質量標准的范圍,即公差.

1.工序能力指數的計算.當質量標准為雙向公差,且質量數據的分布中心(μ與公差中心(M重合時,用符號C P 表示.

式中:TL------公差下限; TU------公差上限; S-------樣本的標准差.

CP 值的計算式,只有在分布中心μ與公差中心M 重合時才成立.實際生產中,這種情況是極少的,

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動刻度盤,使指針指向“0”位置,再將刻度盤鎖緊螺絲擰緊.

因為這時計算的C P 值 ,只考慮了質量指標值的波動,而忽略了分布中心的位置對工序質量的影響.為了避免這種現象,對C P 值要進行修正,工序能力指數,用C PK 來表示如下:C PK =(1-K。C P

式中K 為偏移系數,其值為K=ε/T/2

ε為偏移量,其值為

第五章:工序能力分析

C P =T/6σ

C P =T/6α=T U -T L /6S

工程能力分析与控制

工序能力分析

工程能力分析与控制

工序能力分析

,,

,

重要差別.正常生產

低,誤差小

規律的圖形

123610108721

.

定的生產高,所加工

服從政態圍會增大至花費更大,用6σ來表是極少的,

是工序能力准的前提下,

般工藝可以既縮小T,

定的生產高,所加工

服從政態

圍會增大至花費更大, 用6σ來表

是極少的,

是工序能力准的前提下, 般工藝可以既縮小T,

CPK 制程能力分析讲解

CPK为什么要定1,1.33,1.67,这几个值? CPK:Complex Process Capability index 的缩写,是现代企业用于表示制程能力的指标。现今下产品的质量要求越来越高,产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求,因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制,那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力,利用统计学的原理按照一定的时间规律、抽样方案对加工生产出的产品进行数据统计,通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况,CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示,该值反映的是制造加工过程控制能力的大小,数值越大表示该过程的控制能力越好,产品的一致性越好,产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值;而数值越大表示该过程的控制能力越差,产品的一致性越差,产品的尺寸变化波动越大离散度越大,甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成,抽取的数据也有一定的要求(每5件为一组连续数据,每组之间按一定的时间间隔进行),抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行,所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。 下面分别用4张正态图、柱状图辅助理解这样更直观一些(两侧的竖直线表示产品的尺寸极限,中间的竖直线表示产品的中间值): 上图的CPK值为0.656,接近0.67,从柱状表示可以看出,虽然产品的尺寸都在极限范围以内,但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端,产品的离散度大;如果某过程的CPK计算数值在0.67左右,意味作该过程的控制能力并不稳定,具有超出产品极限的风险,如果数值小于0.67,加工过程中可能已经有超差极限值得产品存在。

CPK过程能力分析

CPK-过程能力分析(一) 学习目的: 通过过程能力和过程绩效分析评价过程是否满足预期要求的能力。 学习内容: 1.基本概念 2.过程能力指数CP与Cpk 3.过程能力指数Cpm与Cpmk 4.过程绩效指数Pp与Ppk 5.过程能力与缺陷的关系 6.长期能力与短期能力 什么是制程的能力? 制程能力是指过程输出特性满足规定要求或标准的能力。 制程稳定是指制程只受普通原因影响。 Terminology(1) 连续型数据–可以无限细分的数据,比如身高,长度,重量等等。 离散型数据–不能无限细分的数据,比如合格率PASS FAIL 缺陷点等 Terminology(2) Mean(平均值)- A measure of the central tendency; Standard Deviation(标准偏差)- A measure of spread

(variability). USL(上规格限)- Upper Specification Limit. The numerical value, above which defects occur. LSL(下规格限)- Lower Specification Limit. The numerical value, below which defects occur. Terminology(3) Common Cause (普通原因)- A natural type of variation that comes from the normal operating conditions of a process. Special Cause(异常原因)- A type of variation that is shown by an out of control situation from a control chart. It suggests something special has happened to create a change in the process. 过程能力(Process Capability) 在只有普通原因作用, 过程程受控的状态下(即过程稳定,具有可预测分布),过程输出特性满足规定要求或标准的能力; 过程是否具有能力是客户关注的焦点,客户希望能得到符合自己要求的产品; 在进行过程能力分析时必须识别并明确顾客(内部的或外部的)对过程输出特性的要求,包括目标值和规范限.通常将规范上下限记为USL和LSL. 过程能力分析的假设前提是输出呈正态分布.对于非正态分布的情况,应进行适当的坐标转换,将其转换为正态分布的情况.

CPK制程能力分析讲解

C P K为什么要定1,1.33,1.67,这几个值? CPK:ComplexProcessCapabilityindex的缩写,是现代企业用于表示的指标。现今下产品的质量要求越来越高,产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求,因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制,那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力,利用统计学的原理按照一定的时间规律、对加工生产出的产品进行数据统计,通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况,CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示,该值反映的是制造加工过程控制能力的大小,数值越大表示该过程的控制能力越好,产品的一致性越好,产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值;而数值越大表示该过程的控制能力越差,产品的一致性越差,产品的尺寸变化波动越大离散度越大,甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成,抽取的数据也有一定的要求(每5件为一组连续数据,每组之间按一定的时间间隔进行),抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行,所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。 下面分别用4态图、柱状图辅助理解这样更直观一些(两侧的竖直线表示产品的尺寸极限,中间的竖直线表示产品的中间值): 上图的CPK值为0.656,接近0.67,从柱状表示可以看出,虽然产品的尺寸都在极限范围以内,但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端,产品的离散度大;如果某过程的CPK计算数值在0.67左右,意味作该过程的控制能力并不稳定,具有超出产品极限的风险,如果数值小于0.67,加工过程中可能已经有超差极限值得产品存在。 上图的CPK值为1.078,与CPK值为0.656的图形对比可以看出,产品的尺寸的波动范围比前一副图约小一点,更趋近中间值。因此当CPK值增大时,该图反应出的过程控制能力就比CPK值为0.656的过程控制能力要好,那么产品超差两端极限的情况也就更小。 下面分别为CPK值为1.33和1.67左右的图形 从上列4张图片的对比不难看出,当CPK值越大时,过程控制能力越强,加工出的产品越靠近中间值且波动范围越小,产品互换性好质量越高。

CPK(过程能力分析报告方法)

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

CPK制程能力分析讲解

C P K制程能力分析讲解 集团企业公司编码:(LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-

C P K为什么要定1,1.33,1.67,这几个值?CPK:ComplexProcessCapabilityindex的缩写,是现代企业用于表示的指标。现今下产品的质量要求越来越高,产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求,因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制,那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力,利用统计学的原理按照一定的时间规律、对加工生产出的产品进行数据统计,通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况,CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示,该值反映的是制造加工过程控制能力的大小,数值越大表示该过程的控制能力越好,产品的一致性越好,产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值;而数值越大表示该过程的控制能力越差,产品的一致性越差,产品的尺寸变化波动越大离散度越大,甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成,抽取的数据也有一定的要求(每5件为一组连续数据,每组之间按一定的时间间隔进行),抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行,所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。 下面分别用4态图、柱状图辅助理解这样更直观一些(两侧的竖直线表示产品的尺寸极限,中间的竖直线表示产品的中间值): 上图的CPK值为0.656,接近0.67,从柱状表示可以看出,虽然产品的尺寸都在极限范围以内,但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端,产品的离散度大;如果某过程的

制程能力分析释义

e 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(Analysis for Process Capability) 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 (Capability of accuracy) 2.制程精确度Cp (Capability of precision ) 3.综合评价 (不良率 p ) 4.制程能力指数 Cpk

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