CPK计算公式表
CPK计算公式
CPK 名词解释及方程式组成结构：CPK=CP *（1 - K ）U ：设计目标数设计上、下限： 设计上限： 平均数+ 3σ 设计下限：平均数- 3σ控制上、下限：图纸的控制要求尺寸，如 100±0.25 ，则尺寸控制上限为100.25，控制下限为99.75。
X–(AVERAGF): 平均数（每组数据总和的平均值）CPK 方程式： *（1 -）控制上限 - 控制下限设计上限- 设计下限 设计最大值+设计最小值2-平均数（控制上限 - 控制下限）/ 2测量最大值+平均数2K ： 方程式：μ – 平均数（设计上限 - 设计下限）/2控制上限 - 控制下限 设计上限 - 设计下限CP ： 方程式： （Xi-X －）2∑Nσ：西格玛 方程式： μ： 方程式：R ：客户所需求的σ倍数 N ：数据组内的数据个数 ∑ ：求合数CPK 计算例题某产品其中一项尺寸控制要求为100mm ±0.25mm ，取10pcs 产品进行测量，数据分别为：NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 规格尺寸 100±0.25 100±0.25 100±0.25 100±0.25 100±0.25 100±0.25 100±0.25 100±0.25 100±0.25 100±0.25 实测尺寸100.21100.25100.20100.19100.18100.17100.16100.18100.19100.23该项尺寸控制上限为100.25mm ，控制下限为99.75。
=（100.21+100.25+100.20+100.19+100.18+100.17+100.16+100.18+100.19+100.23）/10 = 100.196= = 0.02615339366 ≈ 0.026CP = （100.25-99.75）/ [ 100.196+3*0.026 – (100.196-3*0.026) ] = 0.5 / 0.156 = 3.20512820512 ≈ 3.205K = (100.205-100.196) / [ (0.078- (-0.078)/2 ] =0.009/0.078 = 0.115CPK = 3.025*(1-0.115) =3.025*0.885 = 2.677σ=10（100.196-100.21）2+（100.196-100.25）2+（100.196-100.20）2+（100.196-100.19）2+（100.196-100.18）2+（100.196-100.17）2+（100.196-100.16）2+（100.196-100.18）2+（100.196-100.19）2+（100.196-100.23）2100.00684μ= （100-25+100.16）/ 2 = 100.205。
cpk的计算公式
cpk的计算公式
CPK (Cp and Cpk) 是一种统计指标，用来评估产品或过程稳定性，它可以衡量控制过程的偏差程度，即生产的产品是否接近理想值。
CPK计算公式是：
CPK = (USL - LS) / (3 * σ)
其中，USL和LS分别代表最大允许值和最小允许值，而σ代表样本标准偏差。
CPK可以衡量产品或过程的稳定性，也可以用来评估控制过程的偏差程度。
一般来说，CPK值越高，说明过程越稳定，偏差越小，反之亦然。
CPK=1.0时，表明过程的偏差落在了允许范围内，可以满足质量要求；
CPK<1.0时，表明过程的偏差超出了允许范围，不能满足质量要求； CPK>1.0时，表明过程的偏差低于允许范围，可以满足质量要求。
从CPK的计算公式可以看出，CPK的值受控制上下限以及样本标准偏差的影响，因此，可以通过改进控制上下限和减小样本标准偏差来改善CPK值，从而提高过程稳定性。
CPK是一个重要的质量控制指标，它可以用来评估过程的稳定性，同时帮助企业改进产品质量，提高客户满意度。
cpk计算公式
CPK计算公式CPK是一种统计指标，用于衡量一个过程的稳定性和能力。
它是根据过程的长期和短期变异性来计算的。
在质量管理中，CPK是一个重要的指标，可用于分析数据并评估过程的性能。
CPK的定义CPK是指标的两个方面的能力指标：•过程能力指数（Cp）：衡量了过程的长期稳定性。
•过程性能指数（Cpk）：衡量了过程的稳定性与目标值之间的偏离程度。
CPK指数可以被用来判断一个过程是否满足规范的要求，以及过程的潜在偏离程度。
CPK计算公式CPK可以根据以下公式进行计算：CPK = min(CPU, CPL)其中，•CPU (Upper Process Capability Index)：过程能力的上限指数，表示了过程的离散程度与目标值的偏离程度。
它可以被计算为：CPU = (USL - μ) / (3 * σ)其中，USL是上限规格限制（Upper Specification Limit），μ是过程的平均值，σ是过程的标准差。
•CPL (Lower Process Capability Index)：过程能力的下限指数，表示了过程的离散程度与目标值的偏离程度。
它可以被计算为：CPL = (μ - LSL) / (3 * σ)其中，LSL是下限规格限制（Lower Specification Limit），μ是过程的平均值，σ是过程的标准差。
根据以上公式，CPK的值将介于CPU和CPL之间，取较小的一个作为最终的CPK值。
越接近1的CPK指数表示过程越稳定，越远离1的CPK指数表示过程越不稳定。
CPK指数的解读CPK指数用于对过程能力进行评估。
常见的评估标准如下：•CPK > 1.33：过程非常稳定，能够满足规范要求。
• 1.0 < CPK < 1.33：过程相对稳定，但可能有一些不合格品。
•CPK < 1.0：过程不稳定，可能有大量的不合格品。
CPK指数的值越高，表示过程越稳定，产品的质量越高。
CPK的计算方法
CPK的计算方法首先，CPK（Capability Index）是一种用来度量过程能力的统计指标，用于评估一个过程能否满足所设定的规范要求。
它衡量了实际过程偏离目标值的程度，以及过程的稳定性。
CPK的计算方法可以根据数据的类型分为两种情况。
1.对于符合正态分布的数据：假设目标值为T，标准差为σ，而实际过程数据的上限和下限分别为USL和LSL。
首先，计算出过程的标准差：σ=(USL-LSL)/6然后，计算过程的CPK值：CPK = min((T - LSL) / (3σ), (USL - T) / (3σ))其中，(T-LSL)/(3σ)表示过程的偏差程度，(USL-T)/(3σ)表示过程的右侧能力。
如果CPK值大于1，则表示该过程能够满足规范要求。
2.对于不符合正态分布的数据：当数据不符合正态分布时，可以使用非参数方法计算CPK值。
非参数方法不依赖于数据的分布假设，而是使用经验公式来估计过程的能力。
首先，对过程数据进行排序，然后计算出中位数Md和四分位距（上四分位数Q3减去下四分位数Q1）IQR。
接下来，计算过程的CPK值：CPK = min((T - (Md - 1.5 * I QR)) / (3 * σ), ((Md + 1.5 * IQR) - T) / (3 * σ))其中，(T-(Md-1.5*IQR))/(3*σ)表示过程的偏差程度，((Md+1.5*IQR)-T)/(3*σ)表示过程的右侧能力。
同样，如果CPK值大于1，则表示该过程能够满足规范要求。
需要注意的是，上述计算方法中的标准差σ可以通过样本标准差估计，也可以通过过程的长期标准差估算得到。
对于稳定的过程来说，推荐使用长期标准差作为σ的估计值。
最后，CPK值不仅可以用来评估一个过程能否满足规范要求，还可以用来比较不同过程的能力。
一般来说，CPK值越大表示过程的能力越高，变异程度越小。
通常，CPK值大于1.33可以认为是一个良好的过程能力水平，而CPK值大于1.67则可以认为是一个出色的过程能力水平。
CPKPPKCPCA计算公式
CPKPPKCPCA计算公式
CPK和PPK是统计过程控制（SPC）中，用来衡量过程是否满足规定
的质量要求以及过程能否稳定的指标。
CPK是针对单个过程性能的指标，
而PPK是针对整个过程能力的指标。
CPK是能力指数，用来评估过程的稳定性和一致性，可以度量过程的
直观能力，用来判断过程能否满足规定的质量要求。
计算CPK的公式如下：CPK = min((USL-Xbar)/3σ,(Xbar-LSL)/3σ)
其中，USL 是上限规格限，即过程中的上限，LSL 是下限规格限，即
过程中的下限，Xbar 是过程的平均值，σ 是过程的标准差。
PPK是潜在过程能力指数，用来评估过程的整体能力和稳定性，是计
算过程性能指数（CP）的一种方法。
计算PPK的公式如下：
PPK = min((USL-Xbar)/3σ,(Xbar-LSL)/3σ1.5)
其中，σ1.5是过程标准差的1.5倍，通常被用于计算PPK，以提供
更具挑战性和更保守的评估。
计算CP和CA的公式如下：
CP=(USL-LSL)/(6σ)
其中，CP是过程能力指数，表示过程的能力。
CP值越大，表示过程
的能力越好，也就是过程稳定性越高。
CA=(USL-LSL)/(2σ)
其中，CA是过程调整指数，表示规格带宽与过程离散度的比值。
CA
值越小，说明过程的调整能力越好。
需要注意的是，以上公式中的 Xbar 和σ 需要通过对一系列数据进行统计分析来获得，而 USL 和 LSL 则是根据产品规格要求确定的。
CPK计算方法
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)﹜/6δδ=R平均值除2.33(2.33是通用常数)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。
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CpkCp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。
cpk中k值计算公式
cpk中k值计算公式CPK（过程能力指数）中的 K 值计算公式是一个在质量管理和统计学中较为重要的概念。
咱们先来说说 CPK 哈，CPK 是用来衡量一个过程在稳定状态下，产出的产品或服务是否能够满足规格要求的指标。
而 K 值呢，它在CPK 的计算中起到了关键的调整作用。
K 值的计算公式是这样的：K = |M - μ| / (T / 2) 。
这里面的 M 代表规格中心值，μ 代表过程平均值，T 代表规格公差。
举个例子哈，比如说咱们生产一批零件，规格要求长度在 10 厘米到 15 厘米之间，那规格公差 T 就是 5 厘米。
经过测量，这批零件的平均长度μ是 12 厘米，而规格中心值 M 是 12.5 厘米。
那咱们算一下 K 值，就是 |12.5 - 12| / (5 / 2) = 0.2 。
那这个 K 值有啥用呢？其实啊，它反映了过程平均值偏离规格中心值的程度。
K 值越大，说明偏离越厉害；K 值越小，就说明过程平均值越接近规格中心值。
比如说，如果 K 值接近 0 ，那就说明过程平均值和规格中心值很接近，这是个很好的情况，意味着咱们的生产过程比较稳定，产出的产品大部分都能符合规格要求。
但要是 K 值比较大，比如超过了 0.5 ，那可能就得找找原因啦，是不是机器设备出了问题，或者操作工人的方法不对，得赶紧调整调整，不然生产出来的不合格产品可就多啦。
我之前在一家工厂里就碰到过类似的情况。
当时我们生产一种电子元件，CPK 值一直不太理想。
经过仔细分析，发现就是 K 值偏大。
大家都很着急，因为这意味着会有不少废品产生，成本会增加不少。
于是，技术人员和工人们一起，对生产设备进行了全面检查，还重新培训了操作工人的操作流程。
经过一番努力，终于把 K 值降了下来，CPK 值也提高了，产品的质量得到了保证，大家都松了一口气。
所以说啊，搞清楚 CPK 中的 K 值计算公式，对于保证产品质量，提高生产效率，那可是相当重要的。