工序能力分析
工序能力分析
工序能力分析工序能力分析是一种用来评估和分析组织中各种工序的能力和效率的工具。
通过分析工序的能力，组织可以识别出存在的问题，并采取相应的措施来提高工序的运转效率和质量，从而提升整个组织的生产能力。
首先，工序能力分析需要明确工序的定义和目标。
每个工序都应该有一个明确的目标，并且这个目标应该与整个组织的目标相一致。
在进行分析时，我们需要明确每个工序的输入和输出是什么，以及这个工序对下一个工序的影响是什么。
只有在明确了这些内容之后，我们才能对工序的能力进行分析。
其次，工序能力分析需要考虑到员工的能力和技能。
每个工序都需要有相应的技能和知识才能进行，所以我们需要对员工的能力进行评估。
这包括员工的技能水平、经验和能力等方面。
只有在员工的能力与工序的要求相一致时，工序才能够正常进行并达到预期的效果。
另外，工序能力分析还需要考虑到工序所使用的设备和技术。
设备和技术的先进性和可靠性对工序的能力有着较大的影响。
如果工序所使用的设备和技术过时或不可靠，那么工序的能力将会受到限制。
因此，我们需要对设备和技术进行评估，确保它们能够满足工序的要求，并且能够持续地提供高质量的输入和输出。
最后，工序能力分析还需要考虑到工序的流程和时间要求。
每个工序都必须按照一定的时间顺序进行，并且需要在规定的时间内完成。
如果工序的流程不够清晰或时间要求不够合理，那么工序的能力将会受到限制。
因此，我们需要对工序的流程和时间进行分析，确保它们能够满足工序的要求，并且能够在规定的时间内完成。
综上所述，工序能力分析是一种用来评估和分析组织中各种工序的能力和效率的工具。
通过分析工序的能力，组织可以识别出存在的问题，并采取相应的措施来提高工序的运转效率和质量，从而提升整个组织的生产能力。
为了进行有效的工序能力分析，我们需要明确工序的定义和目标、考虑员工的能力和技能、评估设备和技术的先进性和可靠性，以及分析工序的流程和时间要求。
这样才能有效地评估和提高工序的能力和效率。
过程能力(工序能力)分析
2)过程变异的因素（5M1E） ?人（Man） ?机(Machine) ?料(Material) ?法(Methad) ?测(Measure) ?环(Environment)
●异常变异（系统因素变异或特殊原因变异） a)可避免的，属人为因素造成，必须彻底追查原因采取措施，这种原因对过 程影响很大，会造成很大的损失（如使用失效的仪器测量，测量的方法不对 或使用未经培训的人员测量等； b)异常波动没有统计规律； c)系统性因素引起的差异为条件误差。
4）过程能力（工序能力）指数 是指过程能力与过程目标相比较的定量描述的数值，即表示过程满足产品质 量标准（产品、规格、公差）的程度。一般以 Cp 或 Cpk 表示。 ?Cp 适用于质量标准规格的中心值与实测数据的分布中心值一致即无偏离的 情况下；
第2页共2页
格式为 Word 版，
3)过程变异类别 没有两件产品或特性是完全相同的，因为任何过程都有存在许多变差的原因。
在产品制造过程中，工序是保证产品质量的最基本环节。工序能力分析是 质量管理的一项重要的技术基础工作。它有助于掌握各道工序的质量保证能 力，为产品设计、工艺、工装设计、设备的维修、调整、更新、改造提供必 要的资料和依据。
产品间的差距也许很大，也许小得无法测量，但这些差距总是存在的。位于 规定的公差的范围的零件是可接受的，超出规定公差范围之外的零件是不可 接受的；然而，在管理任何一个过程减少变差时，都必须追究造成变差的原 因，首先是区分普通原因和特殊原因。 ●正常变异（偶然因素变异或普通原因变异） a)不可避免的原因，是属于控制状态下的变异，这种原因对过程响程度很小， 不值得调查、不值得改善，如果要去改善，成本很高； b)正常波动服从统计规律； c)偶然性因素引起的差异为随机误差。
工序能力分析与评价
工序能力分析与评价工序能力分析与评价是企业在生产过程中对所采用的工序进行分析与评价的过程。
通过工序能力分析与评价，企业可以了解工序的稳定性和可靠性，以及工序是否能够达到预期的质量要求。
以下是对工序能力分析与评价的一些介绍和方法。
一、工序能力分析方法1. 数据收集：收集关于工序的数据，包括工序的输入、输出、过程参数等信息。
2. 统计分析：利用统计学方法对数据进行分析，包括计算工序过程的平均值、标准差、偏度、峰度等指标。
3. 测量能力指标：通过计算能力指标来评估工序的稳定性和可靠性，常用的能力指标包括过程能力指数（Cpk）、过程性能指数（Ppk）等。
4. 制定改进措施：根据分析的结果，确定改进工序的措施，提高工序的能力。
二、工序能力评价方法1. Cpk评价法：Cpk评价法是一种常用的工序能力评价方法，通过计算工序的Cpk值来评估工序的稳定性和可靠性。
Cpk值越大，代表工序的能力越高。
2. 直方图分析法：通过绘制工序数据的直方图，观察数据的分布情况，评估工序的稳定性和可靠性。
直方图的形状和偏度等指标可以反映工序的能力水平。
3. 控制图分析法：控制图是一种常用的工序能力评价方法，通过绘制工序数据的控制图，监控工序的稳定性和可靠性。
控制图中的各种规则和异常点可以帮助企业发现工序中的问题，并及时采取措施加以改进。
三、工序能力分析与评价的意义1. 提高工序质量：通过工序能力分析与评价，企业可以及时发现工序中的问题，并采取措施加以改进，从而提高工序的质量。
2. 降低不良率：工序能力分析与评价可以帮助企业预测工序中的不良率，并制定相应的控制策略，减少不良品的产生。
3. 提高企业竞争力：工序能力分析与评价可以帮助企业了解自身的工序能力水平与其他企业的差距，通过改进工序，提高企业的竞争力。
四、工序能力分析与评价的局限性工序能力分析与评价只能在已有数据的基础上进行，对于新工序或者缺乏足够数据的工序，难以进行准确的分析与评价。
工序(过程)能力分析报告
工序(过程)能力分析报告工序能力分析报告本报告旨在对某一工序的能力进行分析，以评估其在生产过程中的稳定性和可靠性。
通过对工序的分析，我们可以找出可能存在的问题，为改善和优化工序提供指导和建议。
1. 工序描述首先，对该工序的进行详细描述，包括工序的目标、输入和输出、操作步骤等。
这有助于我们更好地理解该工序的运作情况。
2. 数据收集在对工序进行分析之前，我们需要收集相关的数据来进行评估。
这包括生产数据、质量数据、维护记录等。
这些数据可以帮助我们了解工序的性能和稳定性。
3. 流程图绘制通过绘制工序的流程图，可以清晰地展示工序的每一个步骤和操作。
这有助于我们更好地理解工序的运作过程，进一步识别潜在的问题和瓶颈。
4. 能力指标计算通过采集的数据，我们可以计算出工序的关键能力指标。
例如，可以计算出工序的平均产量、标准差、CPK值等。
这些指标可以反映工序的稳定性和一致性。
5. 能力分析通过比较工序的能力指标和设定的目标值，我们可以评估工序的性能。
如果能力指标与目标值相符或超过目标值，则说明该工序具有良好的能力。
如果能力指标低于目标值，则可能存在改进的空间。
6. 问题识别与解决在分析工序能力的过程中，我们还需识别存在的问题和潜在的根本原因。
通过分析数据和流程图，找出可能导致能力问题的因素，并制定解决方案和改善措施。
7. 持续改进工序能力分析并非一次性的工作，而是需要持续关注和改进的过程。
我们建议建立一个持续改进的机制，定期跟踪和监控工序的能力，并进行必要的调整和改进。
通过以上的工序能力分析，我们可以更好地了解工序的性能和稳定性，并提供相应的改进建议。
这有助于提高工序的效率和质量，提升生产过程的可靠性。
希望本报告能对工序能力的评估和改进提供参考和指导。
在工序能力分析的过程中，除了上述提到的步骤外，还可以进行以下相关内容的探索和分析：8. 样本选择和分析对于工序能力分析，我们需要选择代表性的样本来进行评估。
这些样本应该能够反映工序的典型性和稳定性。
工序能力分析与评价
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contents
目录
• 工序能力分析的概念与目的 • 工序能力分析的步骤与方法 • 工序能力评价的指标与标准 • 工序能力分析与质量管理体系 • 工序能力分析与持续改进 • 工序能力分析案例研究
01
工序能力分析的概念与 目的
工序能力分析的定义
• 工序能力分析是指对产品制造过程中各个工序的能力进行调 查、分析、评价，以确定工序能力是否满足产品质量要求及 能否实现产品制造的目标。它是对工序加工过程进行质量控 制的一种有效方法。
05
工序能力分析与持续改 进
持续改进的概念与目的
概念
持续改进是一种不断优化生产过程、提高产品质量和生产效 率的哲学和方法。它以不断追求卓越为目标，强调在改进中 寻找机会，通过持续改进实现企业价值的最大化。
目的
持续改进的目的是提高企业的竞争力，降低生产成本，缩短 交货期，提高产品质量和客户满意度，同时提高企业的社会 声誉和品牌价值。
01 收集数据
02 分析数据
03 制定改进措施
04 实施改进措施
05 循环改进
通过对生产过程中的各项 数据进行收集和分析，了 解生产过程的实际情况， 为后续的工序能力分析和 持续改进提供数据支持。
通过对收集到的数据进行 整理和分析，发现生产过 程中的瓶颈和问题，找出 影响工序能力的关键因素 。
根据分析结果，制定相应 的改进措施，包括优化工 艺流程、提高设备精度、 改善工作环境等。
分析工序能力状况
分析工序能力指数
根据计算出的工序能力指数，评估工序能力的状况。如果工序能力指数接近1，则工序能力充足；如果工序能力 指数远小于1，则工序能力不足。
分析关键因素
质量管理：工序能力分析
例：抽取大小为n100的样本20个，其中不合格品数分别 为：1, 3, 5, 2, 4, 0, 3, 8, 5, 4, 6, 4, 5, 4, 3, 4,
5, 7, 0, 5,当允许样本不合格品数£nP)为10时，求工序能力 指数。
工序能力指数--计算
不良品率的计算
由此(公差中心与分布中心重合的情况)不良品率为：
P = 1 — P (TL < X < TU ) =2^(—3Cp)
例：在双侧公差情况下，分布中心与标准中心重
合，CP = 1时，求该工序的不良品率P"
不良品率的计算
由此(公差中心与分布中心重合的情况)不良品率 为：
P = 1 — P (TL < X < TU ) =2^(—3Cp)
数。
p1
=
1
+
3 + 5 + …+ 20 x 100
5
=
0
039
np
''
=
100
x
0
039
=
3
9
Cppn -卩-—/ 10 —3七
、-1.0503
3° 3 x A/100 x 0.039 x (1 — 0.039)
工序能力指数--计算
。计点值情况下的cp
例：抽取大小为n = 50的样本20个，其中疵点数分别 为：1, 2, 0, 3, 2, 4, 1, 0, 3, 1, 2, 2, 2, 6, 3, 3, 5, 1, 3, 2,当允许样本疵点数为6时，求工序能力指数
不良品率的计算
当质量特性的分布呈正态分布时，一定的工序能力指数与 一 定的不良品率相对应。
工序能力指数CPK的计算和分析
工序能力指数CPK的计算和分析CPK的计算公式如下：CPK = min（USL - μ，μ - LSL）/（3 * σ）其中，USL为规格上限，LSL为规格下限，μ为平均值，σ为标准差。
CPK的值越大，表示工序的稳定性和可控性越强。
一般来说，CPK值大于1.33被认为是良好的，大于1.67则被认为是极好的。
而CPK值小于1则表示工序不稳定或者不可控。
CPK的分析可以从以下几个方面进行：1.变异性分析：通过计算标准差和绘制控制图来评估工序的变异性。
如果标准差较小，并且控制图上的数据点在控制界限内，则说明工序具有较小的变异性，可以认为是稳定的。
反之，则说明工序存在较大的变异性，需要进一步改进。
2.规格限值分析：通过比较规格限值和平均值，以及计算CPK值，来评估工序是否能够满足产品的规格要求。
如果CPK值大于1，则说明工序具有足够的能力满足规格要求。
如果CPK值小于1，则需要进行进一步的改进，以提高工序的能力。
3.误差源分析：通过分析工序中可能存在的误差源，找出和改进引起工序不稳定的原因。
误差源可能包括人为因素、设备问题、材料质量等。
通过改进和优化这些误差源，可以提高工序的稳定性和可控性。
4.过程能力改进：通过改进工序中的控制措施和方法，来提高工序的能力。
例如，可以采用六西格玛等质量管理工具，优化工序的流程和参数设定，以减少变异性和提高工序的能力。
总之，CPK是评估工序稳定性和可控性的重要指标，可以通过计算和分析CPK值来评估工序的能力，并通过改进控制措施和优化过程来提高工序的能力。
第六章 工序(过程)能力分析
指数将与一定的不合格品率相对应。因此，工 序能力指数越大，
说明工序能力的贮备越充足，质量保证能力越强，潜力越大，不
合格品率越低。但这并不意味着加工精度和技术水平越高。
§6.2 工序能力指数的计算
一 计量值 1 双侧规格界限 （1）无偏 （2）有偏 2 单侧规格界限 （1）仅给出规格上限TU （2）仅给出规格上限TL 二 记数值 1 记件值 2 记点值
2
●
1.67≥Cp＞1.33 一级加工
X T时， 当 10S≥T＞8S，不合格品率 m 0.00006%≤p＜0.006%。（见图） ●对精密加工而言，工序能力适宜；对一般加工 来说工序能力仍比较充裕，有一定贮备 。 ●措施： (1) (2)非关键工序可放宽检验； (3)工序控制的抽样间隔可适当放宽。
●
4
●
1≥Cp＞0.67 三级加工
当 X Tm时，6S≥T＞4S，不合格品率0.27%≤p＜4.55%。 工序能力不足，不合格品率较高。（见图） 措施：
●
●
(1)要通过提高设备精度、改进工艺方法、提高操作技术
水平、改善原材料质量等措施提高工序能力。 (2)要加强检验，必要时实行全检。
5
●
Cp≤0.67 四级加工
1
计量值双侧规格界限
双侧规格界限是指既具有规格上限(TU)要求，又有规格下限(TL)要 求的情况 (1)无偏——规格中心Tm与分布中心 x 重合 ●计算公式：
Cp T T T B 6 6S
f（x）
T
σ
●
例1 TL
Tm μ
TU
过程能力指数和不合格率的关系
无偏时Cp和不合格率p的关系
3
●
1.33≥ Cp＞1 二级加工
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什么是工序能力？
影响工序质量的六个基本因素（6M）
人（Manpower）
机器（Machinery）
材料（Material） 方法（Method） 测量（Measurement） 环境（Mother—natured）
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
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根据MOTOROLA 培训教材改编
编者：赵俭平 作于2001年3月5日
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多变异分析举例
某轴承车削工序加工的轴直径存在被动， 为了分析波动来源， 做了多变异分析， 质量工程师们选择了三个时间点， 8:00AM、 l0:00AM、12:00AM ， 每个时 间点连续抽取3根轴， 又从每根轴上分别 选了3个测量点(两端和中间)，其测量结 果如下页表:
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多变异图的绘制按以下步骤进行（续）
3、将相邻两个样品的均值一一连接起来，样 品间均值的波动表示产品间变异，各样品线条 的高度表示产品内变异。 4、分别、计算各时间点样本观测值的均值， 并Y轴上找到对应数值绘制一条水平线，表示 该时间点的平均值，各时间点均值之差别，即 时间变异。 5、标明多变异图的数据来源、绘制目的、时 间、采样人、绘制人等信息。
2
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什么是工序能力？（续）
1、6M所导致的变异有两类：
—随机性变异
—系统性变异（非随机性变异）
2 、若工序仅受随机性因素的影响，一般情况下，
质量特征值服从正态分布（中心极限定理），
如下图所示：
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多变异图的绘制按以下步骤进行
1、绘制x轴和Y轴。Y轴表示质量特征值:x轴表 示按时间抽取的样品号。按不同时间点分成区 域，并在每个区域的x轴上标上样品号。 2、从第一个时间点抽取的第一个样品开始， 在x轴上找到所对应的点，根据一个样品上的 几个测量值的最大值和最小值绘制出垂直的线 条图，并析出其平均值，直到将所有样品的线 条都绘制出来。
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单元目标
了解在工序能力分析中是如何进行合理的抽样 会进行多变异分析
了解如何判定数据正态型的简单方法
会计算Cp，Cpk 了解数值数据工序能力分析的方法
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多变异分析举例（续）
时间 样品 位置 左端 中点 右端 均值 组平均 1 18.5 18.6 18.4
18.50
8:00AM 2 18.2 18.3 18.3
18.27
10:00AM 3 18.5 18.4 18.4
18.43
12:00AM 3 18.2 18.4 18.5
18.37
1 18.3 18.1 18.3
18.23
2 18.4 18.5 18.6
18.50
1 18.2 18.2 18.1
18.17
2 18.4 18.3 18.2
18.30
3 18.3 18.4 18.5
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合理的抽样方案
1、一个合理的抽样应能捕获工序过程的随机性变异 2、一个合理的抽样不应有系统性变异
抽样时应注意记录以下几点：
1、谁测量的数据？ 2、测量仪器是否被校准？ 3、搜集数据后工序是否有变化？ 4、对影响工序输出的关键影响因素所发生的变化是 否做了记录？ 5、数据搜集的时间、工序、目的、抽样方式。
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什么是工序能力？（续）
N(Ì ¦ ,Ò ¦ )
11
13
15
17
19
21
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Ì ¦
1
3
5
7
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什么是工序能力？（续）
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样本含量与工序能力
1 、进行工序能力分析时，一般随机抽样的样 本含量在100—200之间。 2 、若样本含量太小，一方面不易判定数据分 布的正态性，另一方面，所计算的工序能力与 实际工序能力的差别会较大。一般仅在破坏性 检验或抽样费用高、抽样时间长的情况下使用 小样本。 3、无论样本含量大小，抽样应是随机的。 4、样本应能捕获主要的随机性变异。
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多变异分析
三种类型的变异
-产品内变异 -产品间变异 -时间变异
多变异分析是确定合理抽样方案的分析 工具，通过多变异分析，可以发现主要 的变异来源，保证抽样能捕获主要的随 机性变异。
1
3
5
7
9
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99.73% ± 3¦ Ò
工序能力=B=±3σ= ±3S
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分析工序能力的步骤
1、确定样本含量(n) 2、确定合理的抽样方案 3、抽样 4、记录数据 5、绘制直方图 6、检查数据的正态性 7、检查是否存在系统性因素 8、计算工序能力 9、计算工序能力指数Cp, Cpk。