如何做工序能力分析
工序(过程)能力分析汇总
2
一 工序能力
1 概念：所谓工序能力，是指处于稳定、标准状态下，工序的实际加工能力。 ●工序处于稳定状态，是指工序的分布状态不随时间的变化而变化，或称工序处于 受控状态 ； ● 工序处于标准状态，是指设备、材料、工艺、环境、测量均处于标准作业条件， 人员的操作 ●工序的实际加工能力是指工序质量特性的分散(或波动)有多大。加工能力强或弱 的区分关键是质量特性的分布范围大小，或集中程度。由于均方差σ是描述随机 变量分散的数字特征 ，而且，当产品质量特性服从正态分布N(μ，σ2)时，以 3σ原则确定其分布范围(μ±3 σ)，处于该范围外的产品仅占产品总数的0.27%， 因此，人们常以6σ描述工序的实际加工能力。实践证明：用这样的分散范围表 2 表达式：B=6σ 或 B≈6S 3 影响因素： (1)人—— (2)设备—— (3)材料—— (4)工艺—— (5)测具—— (6)环境——生产环境及劳动条件的适应性。
Cp
●
1
计量值双侧规格界限
T T B 6S
P
σ P
1 2 工序不合格品率p 的估计： Tm μ ①直接根据规格上、下限TU、TL TL TU 以及工序分布的数字特征，估 x 计 和S 进行计算 ②根据工序能力指数Cp计算。 T x T x p 1 [Φ ( U ) Φ ( L )] 由式: S S T
6
例1
例1
根据某工序加工零件的测试数据计算得出， x 0.015 =6.5,S=0.0055，规格要求为 。 6.5 0.015 试求该工序的工序能力指数及不良品率。 解：∵ ∴
x Tm 6.5 T 0.030 Cp 0.909 6S 6 0.0055 p 2Φ (3C p ) 2Φ (3 0.909)
工序过程能力分析
工序过程能力分析工序过程能力分析是对生产过程的能力进行评估和分析，以确定其在制造产品过程中的效率、质量和可靠性。
这种分析可以帮助企业识别潜在的问题和改进机会，并采取相应的措施来提高工序的能力和效果。
首先，工序过程能力分析要考虑到工序中的关键要素，如人力资源、设备、原材料和工艺流程等。
通过对这些要素的评估和分析，可以确定工序过程的强项和改进的空间。
其次，工序过程能力分析需要收集和分析相关的数据和信息。
这包括生产数据、质量数据、故障数据、维修数据等。
通过对这些数据进行统计分析和趋势分析，可以揭示工序过程中存在的问题和瓶颈，并找出导致这些问题的根本原因。
然后，工序过程能力分析需要进行实地考察和观察。
通过亲临现场，观察工序操作过程中的情况和现象，可以发现操作员的技能水平、设备的运行状态、流程的合理性等方面存在的问题和不足。
最后，通过工序过程能力分析得出的结果，可以制定相应的改进措施和行动计划。
这些措施可以包括改进工艺流程、提升操作员的技能和意识、优化设备的性能和维护计划等。
同时，还需要制定相应的指标和评价体系，以便对改进措施的效果进行跟踪和评估。
总之，工序过程能力分析是一个系统性的工作，需要综合运用统计分析、实地观察和经验判断等方法。
通过对工序过程能力的评估和分析，可以发现潜在的问题和改进机会，并采取相应的措施来提高工序的能力和效果。
这将有助于企业提高生产效率，降低成本，提升产品质量和市场竞争力。
工序过程能力分析是企业管理和生产控制中的重要环节。
通过对工序过程的评估和分析，可以确定生产过程中的强项和不足之处，并采取相应的措施来改进和优化工序的能力和效果。
下面将详细介绍工序过程能力分析的相关内容。
1. 收集和整理数据：首先，进行工序过程能力分析需要收集和整理相关的数据和信息。
这些数据包括生产数据、质量数据、设备状态数据等。
通过收集足够的数据，并进行整理和梳理，可以对工序过程进行全面、客观的评估。
2. 统计分析和趋势分析：收集到的数据可以通过统计分析和趋势分析进行进一步的处理。
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。
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。
品检中的工序能力分析与提升
品检中的工序能力分析与提升在品检中，工序能力分析与提升是非常重要的环节。
通过对工序能力的全面分析，可以找出存在的问题，并采取相应的措施进行改进，从而提高产品的质量和生产效率。
本文将从工序能力的定义、分析方法以及提升策略等方面，对品检中的工序能力进行深入探讨。
我们来明确工序能力的定义。
工序能力指的是在一定的条件下，工序能够保证产品符合规定的质量要求的能力。
工序分为输入、活动和输出三个环节，其中输入是原材料或零部件，活动是在制品加工过程中所采取的措施和方法，输出是成品。
工序能力分析的目的是确定工序的稳定性和可靠性，以确认工序是否满足质量要求。
要进行工序能力分析，可以运用一些常用的统计工具和方法。
例如，可以使用控制图来监控工序的稳定性和可靠性。
控制图可以将样本数据与控制界限进行对比，以判断工序是否处于控制状态。
如果样本数据超出控制界限，说明工序存在问题，需要进行改进。
还可以采用直方图、散点图等方法来分析工序的分布特征和相关性。
这些工具和方法能够帮助我们更好地理解工序的表现，并找出存在的问题。
在工序能力分析的基础上，我们可以采取一系列的提升策略来改进工序的能力。
需要对工序进行合理的规划和设计。
合理的工序设计可以降低生产过程中的变异性，提高产品的一致性。
需要进行员工培训和技能提升。
员工是工序中的重要一环，他们的专业水平和技能水平直接影响产品的质量。
通过提升员工的技能，可以提升工序的能力。
还可以引入先进的生产设备和技术，以提高工序的效率和质量。
另一方面，工序的能力可以通过实施质量管理体系来提升。
质量管理体系是一套完整的管理体系，包括质量策划、质量控制和质量改进等环节。
通过实施质量管理体系，可以规范工序的操作流程，提高工序的稳定性和可靠性。
同时，也可以根据质量管理体系中的反馈和评估机制，不断优化工序，提升工序的能力和效率。
值得一提的是，在进行工序能力分析和提升的过程中，需要充分发挥品检部门的作用。
品检部门是质量管理的重要组成部分，负责对产品进行全面的质量检测和把控。
工序能力的确定与分析方法
C pk = min(C pl , C pu ) C pu USL μ μ LSL = , C pl = 3σ st 3σ st
长期工序能力指数
Ppk = min( Ppl , Ppu ) USL μ μ LSL Ppu = , Ppl = 3σ lt 3σ lt
27
另外一组工序能力
短期工序能力指数
11
B 工 序
LSL USL
计算工序能力指数之前需要做的事
从过程中收集一批数据x1,x2,…,xn； 利用这批数据检验过程的输出特性是否服 从正态分布即判断过程是否稳定，这有许 多统计检验方法，一种简易的方法是利用 正态概率纸来判断； 若过程稳定，则可用这批数据估计输出特 性的标准差σ，将其乘以6即得过程能力的 估计值。
23
USL μ μ LSL C pk = min( , ) 3σ st 3σ st |μM | = Cp 3σ st
M USL
LSL
μ
24
练习 计算 Cp 、Cpk
某零件尺寸标准要求为 8
+0.10 0.05
随机抽样后的样本特性值为：x = 7 .945 , s = 0 .00519 计算工序能力指数：
Z st = 3C pk
USL μ μ LSL , ) = min(
σ st
σ st
长期工序能力指数
USL μ μ LSL , ) Z lt = 3Ppk = min(
σ lt
σ lt
28
Zlt = Zst 1.5
LSL USL
短期工序能力指数 USL M M LSL Z st = min( , )
批次
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5
生产管理培训课件第12章工序过程能力分析
通过合理分析和改进工序过程能力，可以提高生产效率，缩短生产周期。
工序过程能力分析的方法
第一步：定义 工序过程
明确工序的范围和目 标，确定分析的依据。
第二步：收集 数据
收集工序过程相关的 数据，包括输入、输 出以及各种指标。
第三步：分析 数据
运用统计学和数据分 析方法，分析工序过 程的稳定性和能力。
第四步：改进 和控制
根据分析结果，制定 改进措施，并进行持 续的过程控制。
案例研究
案例一：生产线优化
通过对生产线工序过程能力的分 析，优化工艺流程，降低生产成 本。
案例二：质量控制改进
分析工序过程能力，找出影响产 品质量的关键环节，改进工艺控 制措施。
案例三：效率提升
通过改进工序过程能力，提高生 产效率，缩短生产周期。
总结与结论
工序过程能力分析是生产管理中的重要工具，通过细致分析工序过程，可以提高质量，降低成本，提升效率。 通过案例研究，我们可以看到工序过程能力分析的实际应用和效果。
生产管理培训课件第12章 工序过程能力分析
本章介绍了工序过程能力分析的重要性和方法。通过具体案例研究，深入解 析如何改进和控制工序过程，以提高生产管理的效率。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
工序过程能力的重要性
1 提高质量
分析工序过程能力可以帮助检测并解决潜在质量问题，提高产品质量。
2 降低成本
优化工序过程能力可以减少浪费和不必要的资源占用，从而降低生产成本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
TL 18.97
e Tm x 19 .005 19 .0101 0.0051 C pk T 2e 0.07 2 0.0051 0.70 6S 6 0.0143 19 .005 19 .0101 k 0.145 0.07 2
3.59
2.39 1.54 0.96 0.59 0.35 0.20 0.11 0.06 0.03 0.02
4.65
3.23 2.19 1.45 0.93 0.59 0.36 0.22 0.13 0.07 0.04
5.94
4.31 3.06 2.13 1.45 0.96 0.63 0.40 0.25 0.15 0.09
7.49
5.66 4.20 3.06 2.19 1.54 1.07 0.72 0.48 0.31 0.20
2.10
2.20 2.30 2.40 2.50 2.60 2.70 2.80
0.00
0.01
0.00
0.02
0.01 0.01 0.00
0.05
0.03 0.02 0.01 0.10 0.00
0.13
第十二章 工序(过程)能力分析
§12.1 基本概念 §12.2 工序能力指数的计算 §12.3 工序能力的评价与处置 §12.4 工序能力调查
1
§12.1 基本概念
在产品制造过程中，工序是保证产品质量的最基本环 节。 所谓工序能力分析，就是考虑 工序的设备、工艺、 人的操作、材料、测量工具与方法以及环境对工序质量 指标要求的适合 程度。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。 一 工序能力 二 工序能力指数
( 0.0145 ) ( 0.0143 )
1 [ ( 2.093) ( 2.804) ] 0.021 2.1%
或由Cp=0.816，k=0.145查表得不良品率估计约为2.1%～2.3% 9
x
T 0.07
用Cp和k值估计不合格品率
Cp k 0.03 13.86 7.19 3.57 1.64 0.69 0.04 13.34 7.26 3.64 1.69 0.73 0.08 13.64 7.48 3.83 1.89 0.83 0.12 13.99 7.85 4.16 2.09 1.00 0.16 14.48 8.37 4.63 2.46 1.25 0.20 15.10 9.03 5.24 2.94 1.60 0.24 15.86 9.85 5.99 3.55 2.05 0.28 16.75 10.81 6.89 4.31 2.62 0.32 17.77 11.92 7.94 5.21 3.34 0.36 18.92 13.18 9.16 6.28 4.21 0.40 20.19 14.59 10.55 7.53 5.27 0.44 21.58 16.51 12.10 8.98 6.53
单位：%
0.48 23.09 17.85 13.84 10.62 8.02 0.25 24.71 19.69 15.74 12.48 9.75
.0.50 0.60 0.70 0.80 0.90
1.00
1.10 1.20 1.30 1.40 1.50 1.60 1.70 1.80 1.90 2.00
0.27
2
一 工序能力
1 概念：所谓工序能力，是指处于稳定、标准状态下，工序的实际加工能力。 ●工序处于稳定状态，是指工序的分布状态不随时间的变化而变化，或称工序处于 受控状态 ； ● 工序处于标准状态，是指设备、材料、工艺、环境、测量均处于标准作业条件， 人员的操作 也是正确的。 ●工序的实际加工能力是指工序质量特性的分散(或波动)有多大。加工能力强或弱 的区分关键是质量特性的分布范围大小，或集中程度。由于均方差σ是描述随机 变量分散的数字特征 ，而且，当产品质量特性服从正态分布N(μ，σ2)时，以 3σ原则确定其分布范围(μ±3 σ)，处于该范围外的产品仅占产品总数的0.27%， 因此，人们常以6σ描述工序的实际加工能力。实践证明：用这样的分散范围表 示工序能力既能保证产品的质量要求，又能具有较好的经济性。 2 表达式：B=6σ 或 B≈6S 3 影响因素： (1)人——与工序直接有关的操作人员、辅助人员的质量意识和操作技术水平； (2)设备——包括设备的精度、工装的精度及其合理性、刀具参数的合理性等； (3)材料——包括原材料、半成品、外协件的质量及其适用性； (4)工艺——包括工艺方法及规范、操作规程的合理性； (5)测具——测量方法及测量精度的适应性； (6)环境——生产环境及劳动条件的适应性。 3
0.10 0.03 0.01
0.29
0.11 0.04 0.01 0.00
0.35
0.14 0.05 0.02 0.01
0.45
0.20 0.08 0.03 0.01 0.00
0.61
0.29 0.13 0.05 0.01 0.01 0.00
0.84
0.42 0.20 0.09 0.04 0.02 0.01 0.00
x
T e
1
2
U
L
T 2
1 (TU TL ) 2
P2
T 6S
P1 TL Tm
μ TU e
x
有偏时工序能力指数与不合格品率
8
例2
测试一批零件外径尺寸的平均值 =19.0101，S=0.0143，规 19 0.04 格要求为 0.03 ，试计算工序能力指数并估计不合格品率。 解：由题意： 计算Cpk
TU TL 19 .005 x 19 .0101 2
0.07 0.816 6 0.0143 C pk (1 k )C p (1 0.145 ) 0.816 0.7 p 1 [Φ 19.0419.0101 Φ 18.9719.0101 ] Cp
Cp 0.1 0.048 0.81 0.048 (1 0.048 ) 3 100
13
计数值—计点值
●
计算公式 规格要求是单位产品平均缺陷(或疵点数)上限或不合格品率 很小时的样本中不合格品数上限CU (1)取k个样本，每个样本的样本容量分别为n1,n2，…，nk， 每个样本的疵点数(或不 合格品数)为C1，C2，…，Ck。 k (2)计算平均疵点数(或平均不合格品数) Ci C i 1 k ni CU C (3 )计算工序能力指数Cp i 1
p Φ (3 0.67 )
Φ (2) 0.0222 2.2%
TL
x
p
σ
μ
12
x
计数值—计件值
●
计算公式 以不合格品率上限pU作为规格要求： (1)取k个样本，每个样本的样本容量分别为n1，n2，…，nk，每个样本中 k k 的不合格品 数为d1，d2，…，dk。 ni di (2)计算平均不合格品率及平均样本量 i 1
因此有T 6 SC p
T x 3SC p 2 T TL Tm x 3SC p 2 TU Tm
●
例1
x
Cp
6S
p 1 [Φ (
x 3SC p x S
) Φ (
x 3SC p x S
)]
1 [Φ (3C p ) Φ (3C p )]
71 70.2 1.11 3 0.24 解： p Φ (3 1.11) Φ (3.33) Cp
4.342 10 4 0.04%
μ TU
x
x
p
U
σ
x
11
计量值—单侧规格界限
(2)仅给出规格下限TL ●计算公式： TL x TL Cp 3 3S 当 TL≥ 时，p≤50%，则规定Cp＝0 p Φ ( 3C ) ●不合格率估计： ●例3 要求零件淬火后的硬度≥HRC71，实测数据后计算 x 得 ＝HRC73；S＝1，试计算工序能力指数Cp及 不 f（x） μ-TL 良品率 71 73 p。 解： C p 3 1 0.67
x
6S 6 0.0055 p 2Φ (3C p ) 2Φ (3 0.909 )
2Φ (2.727 ) 2 0.003197 0.006394
7
0.909
计量值—双侧规格界限
(2)有偏——规格中心Tm与分布 中心 不重合 ●计算公式： f （x ） e 绝对偏移量 ： Tm x (图中曲线1) 1 偏移系数 ： k e 2 (T T ) x 工序能力指数： 或：
C pk (1 k )C p (1 k )
C pk T 2eT T 2e e≥T/2时， 规定Cpk=0 (图中，曲线2) ●不合格品率估计： ① p 1 [( TU x ) ( TL x )]
S S
②采用“用Cp和k值估计不合格品 率”
Cp
●
1计量值双侧规格界限
x
T T B 6S
P
σ P
1 2 工序不合格品率p 的估计： Tm μ ①直接根据规格上、下限TU、TL TL TU 以及工序分布的数字特征，估 计 和S 进行计算 ②根据工序能力指数Cp计算。 T x T x p 1 [Φ ( U ) Φ ( L )] 由式: S S T
1.14
0.61 0.31 0.15 0.07 0.03 0.01 0.01 0.00
1.55
0.88 0.48 0.25 0.13 0.06 0.03 0.01 0.01 0.00
2.07
1.24 0.72 0.40 0.22 0.11 0.06 0.03 0.01 0.01 0.00
2.75