品质管理全套资料——制程能力分析(精)
制程能力分析报告
制程能力分析报告1. 引言制程能力分析是对某一制造过程的稳定性和一致性进行评估的重要工具。
通过分析制程能力，我们可以了解到制造过程是否符合规定的要求，以及是否有必要进行改进。
本报告将针对某一制造过程的制程能力进行分析，并给出相应的结论和建议。
2. 数据收集在制程能力分析前，我们首先需要收集相关的数据。
这些数据可以是该制造过程的样本数据，也可以是历史数据。
为了保证分析结果的有效性，我们需要收集足够的样本数据。
在本次分析中，我们采集了100个样本数据，每个样本包含了关键的制造参数。
3. 数据分析在进行制程能力分析前，我们需要对数据进行一些基本的统计分析，以获取有关制程能力的指标。
以下是一些常用的制程能力指标：平均值 (Mean)平均值是样本数据的总和除以样本数量。
它代表了制程的中心位置。
通过计算平均值，我们可以了解到制程的整体水平。
标准差 (Standard Deviation)标准差是对数据的离散程度的度量。
它告诉我们数据点的分布情况，越小表示数据越集中，越大表示数据越分散。
通过计算标准差，我们可以评估制程的稳定性。
Cp指数和Cpk指数Cp指数和Cpk指数是制程能力的两个重要指标。
Cp指数衡量了制程能力的上限，而Cpk指数衡量了制程能力的上下限。
通过计算这两个指标，我们可以判断制程是否满足规定的要求。
4. 制程能力分析结果根据对收集的数据进行的分析，我们得到了以下的制程能力分析结果：•平均值：X•标准差：S•Cp指数：Cp•Cpk指数：Cpk5. 结论和建议根据制程能力分析的结果，我们得出以下结论和建议：•结论1：制程的平均值为X，说明制程的中心位置符合要求。
•结论2：制程的标准差为S，说明制程的稳定性较好。
•结论3：Cp指数为Cp，说明制程的上限能够满足要求。
•结论4：Cpk指数为Cpk，说明制程的上下限能够满足要求。
基于以上结论，我们可以得出以下的建议：1.继续保持制程的稳定性和一致性，以确保产品的质量。
制程能力解析
品管有效手法運用
1. QC工程圖 2. 品質管制圖 3. 系統圖 4. 矩 陣 5. 日程計劃圖 6. 箭形作圖 7. 抽樣法
C. 補償系統
品管有效手法運用 D. 解析手法
1. 檢驗推定 2. 抽樣檢驗 3. 實驗計劃 4. 迴歸分析 5. 田口品質工程 6. IE方法
2、製程能力與製程績效
製程能力（Process Capability）：6σ 以6σ表示製程能力，其中σ為固有之變異（標 準差）即導因於一般原因，用Rbar/d2來估計， 所以又稱6σ為自然公差。
製程績效（Process Performance）： 6σ 亦以6σ表示製程績效，但其中σ乃由s（或 ^ σs） 來估計，即導因於一般及特殊原因。
1) 異常現象的發現：制造條件查核表、自主檢 查、品管員抽樣、管制圖、不良率高、故障 頻繁或產量達不到要求。
2) 異常原因的追查：逆向追溯、順向追查、過 程審查、4M法、層別法、改善提案、頭腦風 暴、田口實驗計劃。
3) 異常連絡單：目的、內容及填寫方法。 4) 改正行動：應急措施、根本措施。
製程管制績效的整理與分析
結論
1. （變異）乃是過程的一部份 2. 進行企劃前必須先預測人事物未來可能的表現，
但任何測試（實驗）過去的績效表現；即使頗 具價值還是無法作準。 3. 員工都在某一個自己控制不了的系統下工作， 即使他們努力嘗試決定，績效表現的是（系統） 而非（個人技能) 4. 唯有管理階層才能改變系統。 5. 某些員工的表現總在水準之上而某些總在水準 之下。
）
3 、製程能力的評價
（8）綜合評價
x-M
Cpk=Cp（1-K）=CpD
质量管理04_工序(过程)能力分析
2020/11/18
3
什么是工序能力
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 ；
0.24 15.86 9.85 5.99 3.55 2.05 1.14 0.61 0.31 0.15 0.07 0.03 0.01 0.01 0.00
0.28 16.75 10.81 6.89 4.31 2.62 1.55 0.88 0.48 0.25 0.13 0.06 0.03 0.01 0.01 0.00
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。以3σ原则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。
工序能力:B=6σ 或 B≈6S
2020/11/18
4
谁影响工序能力
2020/11/18
10
1
例1 根据某工序加工零件的测试数据计算得出，x
=序6的.5工, S序=能0.0力0指55数，及规不格良要品求率为。 6.500..001155 。试求该工
解：∵
∴
x Tm 6.5
Cp
T 6S
0.030 6 0.0055
0.909
p2Φ (3Cp)2Φ (30.909)
工序能力的强弱并不等同于满足规格要求的能力 的高低。
工序能力指数的高低（在分布中心 与规格中心
SPC制程能力分析
SPC制程能力分析简介SPC (Statistical Process Control，统计过程控制) 是一种用于控制和改良制程稳定性和品质的方法。
SPC制程能力分析是基于统计学的方法，用于评估和控制制程的稳定性和可靠性。
通过分析样本数据和测量结果，SPC制程能力分析可以帮助制程工程师识别制程的能力和性能，并作出适当的调整和改良。
分析步骤SPC制程能力分析的步骤通常包括以下几个方面：1. 数据收集首先，需要收集关于制程的数据。
这些数据应该包括制程的输入和输出变量，以及与制程相关的其他因素。
数据可以通过实时监控制程以及定期抽取样本的方式获得。
2. 数据整理获得数据后，需要对数据进行整理和清洗。
这包括去除异常值、检查数据的完整性和一致性等步骤。
确保数据的准确性和可靠性对于后续分析的准确性至关重要。
3. 数据分析在数据整理完成后，可以对数据进行统计分析。
主要的统计方法包括描述性统计和图形分析。
描述性统计可以帮助我们了解数据的分布、中心趋势和变异程度。
图形分析那么可以用来展示数据的分布、趋势和异常情况。
4. 制程稳定性分析SPC制程能力分析的核心是评估制程的稳定性。
通过分析数据的变异程度，可以评估制程的稳定性，并预测制程的性能。
常用的方法包括过程能力指数 (Process Capability Index，Cpk) 的计算和控制图的绘制。
5. 制程改良根据制程稳定性分析的结果，可以确定制程的改良方向。
这可能涉及到调整制程参数、改良工艺流程、优化供给链等方面。
制程改良的目标是提高制程的稳定性和可靠性，以确保产品的品质符合要求。
SPC制程能力分析的优势SPC制程能力分析具有以下几个优势：•可以帮助制程工程师了解制程的稳定性和性能，从而预测制程的可靠性和品质。
•可以帮助制程工程师确定制程的改良方向，以提高制程的稳定性和可靠性。
•可以帮助制程工程师识别并处理制程中的异常情况，以及提前预警制程的性能变化。
•可以提供可靠的数据支持，用于和供给商、客户等外部方进行沟通和交流。
制程能力分析Process Capability Analysis
%>USL Exp Obs %<LSL Exp Obs
0.00 0.00 0.00 2.00
PPM>USL Exp Obs PPM<LSL Exp Obs
0 0 0 20000
Cp CPU CPL Cpk Cpm
0.98 0.41 1.55 0.41 *
Targ USL LSL k n
* 70.0000 20.0000 0.5816 50.0000
• 相对比较短的时期
(如：星期，月份 ) • 考虑短期噪声变动的效果
( 例：白天和夜晚 )
（如：兴起，月份） • 考虑长期噪声变动的效果 （例：设备磨损，季节影响） • 要求约100-200个数据
• 要求约30-50个数据
–技术+工程管理 –普通条件下的结果
–技术 –最佳条件下的制程能力
制程能力因素
Ex) 有理数子集的用法
• 利用Time Series Plot得到
3.5
output
2.5
1.5
index
10
20
30
• 比较集团内变动导致的标准偏差和全标准偏差.
变动和有理数子集的构成
Dem onstation of Rational Subgroups Shift is the Grouping Variable
有理数子集的形成
• 在集团中只有偶然原因 产生的偏差（variatio n） • 由特殊原因产生的偏差 （ variation）在集团 间是不同的. • 利用组合标准偏差，确 定最佳制程，可以估计 潜在制程能力.
形成错误有理数子 集的原因
• 在集合里，偶然原因和 特殊原因的变动同时发 生. • 不注意不稳定的制程， 子集间的差距没有区别.
制程能力分析 (Cpk , Z值)
5 Z值, Sigma Level -2
USL - Xbar Xbar – LSL Cpk = Min ( ----------------- ， ----------------- ) = Min (CPU, CPL) 3σ 3σ
USL - Xbar Xbar – LSL Z = Min ( ----------------- ， ----------------- ) = Min (ZU, ZL) σ σ
USL
短期： Cp = (USL-LSL) / 6σ = (605-595)/6x1.64804 = 10/9.88824 = 1.01 Within
Overall
Potential (Within) Capability Cp 1.01 CPL 1.00 CPU 1.02 Cpk 1.00 CCpk 1.01 Ov erall Capability Pp PPL PPU Ppk Cpm 0.97 0.96 0.98 0.96 *
內部教育訓練
1-統計製程管制 (SPC)---管制圖 2-製程能力分析 (Cpk, Z值) 3-量測系統分析 (MSA)
製程能力分析 (Cpk ，DPMO，Z值)
目錄
1- 製程能力度量 2- Cp 3- Ca 4- Cpk 5- Z值, Sigma Level 6- 短期能力與長期績效 7- 範例：計量型製程能力分析 8- 範例：計數型製程能力分析(不良率) 9- 範例：計數型製程能力分析(缺點數)
3種估算標準差的方法
1- σwithin = R/d2 ---- Rbar (R管制圖使用) 2- σwithin = S/C4 ---- Sbar (S管制圖使用) 3- σwithin ------------- pooled standard deviation
制程能力分析PPT课件
例題 7.4
33
2021/3/12
例題 7.5
34
2021/3/12
例題 7.5
解
35
2021/3/12
7.4 製程能力指標
解
12
2021/3/12
例題 7.2
13
2021/3/12
例題 7.2
14
2021/3/12
7.2.2 自然公差
由於產品生產受內部因素、外部因素及時間因素 等影響，自然會產生產品之間的差異。若以常態 分配而言， 範圍其所涵蓋曲線下的面積為99.73%， 亦即有0.27%的產品可能會被判定為不合格品，如 圖7.1所示。
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2021/3/12
量測系統分析
量測系統之良窳可藉由下列績效評估。
一、精度
• 精度 (precision) 是對同一樣本以相同方式，在短期 內重複多次量測，其量測數據之離散程度。
1. 再現性(repeatability)：此型態之變異係量測儀具所 產生之變異(σr1)，亦稱為一致性 (consistency)，即 同一檢驗人員，以同一部量測儀具，重複量測同一 產品之品質特性時，所產生的量測變異。
2. 再生性(reproducibility)：此型態之變異係量測人員 所產生之變異 (σr2)，即不同檢驗人員，以同一部量 測儀具，重複量測同一產品之品質特性時，所產生 的量測變異。
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2021/3/12
量測系統分析
二、準度
• 準度 (accuracy) 是對同一樣本品質特性，其平 均數離開真值 (或規格的中心值) 的程度。
若產品由n個相同零件組成 (即變異相同)，則 組件變異(USL－LSL)i與產品變異(USL－LSL) 之關係為：
6Sigma-制程能力分析
制程能力分析
制程能力分析（Cpk）
3、我们收集数据时应注意什么？ 4、怎样使用MINITAB11计算制程能力？
第二步：选择处理方式 Star>quality tools>capability analysis
第一步：输入 所收集到的数 据
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制程能力分析
制程能力分析（Cpk）
3、我们收集数据时应注意什么？ 4、怎样使用MINITAB11计算制程能力？
67Leabharlann 制程能力分析制程能力分析（Cpk）
3、我们收集数据时应注意什么？ 4、怎样使用MINITAB11计算制程能力？
第五步：输出图形及结果的理解
Cp:为工序能力指数 Cpk:为修正的工序能力指数 Cpu:右侧工序能力 Cpl:左侧的工序能力 USL:上限 LSL:下限 Mean:中值 Mean＋3s、mean－3s S: 标准偏差 %>USL Exp, PPM>USL Exp: 分别为超出上 限的不良百分数与PPM数值 %>LSL Exp, PPM>LSL Exp: 分别为低于下 限的不良百分数与PPM数值 其中Obs:为从实际数据上得出的数据。
制程能力分析
制程能力分析（Cpk）
3、我们收集数据时应注意什么？ 4、怎样使用MINITAB11计算制程能力？
第四步：选择统计参数 根据样本大小来选择偏差统计的方法。 For subgroup size>1: 样本大于1时。 For subgroup size=1:样本等于1时 For any subgroup size:使用总的偏差 建议使用第三项。
3
第三步：参数选择
5
Estimate:一些统计参数的设定 Options:图形的一些设定 点击estimate进行参数设定
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品质管理全套资料——制程能力分析(精) 什么是制程能力分析？
制程能力分析是一种质量管理工具，用于度量制程的稳定性和能力。
它可以衡
量一个制程的输出结果是否在一定范围内，并确定如何改进该制程以实现更高的质量和生产效率。
制程能力分析的核心是对样本数据进行统计分析，计算出数据的均值、标准差
等参数，并与规格限值进行比较，形成各种指标来评估制程的能力和稳定性。
制程能力分析的目的
制程能力分析的主要目的是确保产品或过程在特定的规格限值内可靠地运行。
通过制程能力分析，可以发现制程中存在的问题，并确定如何改进该制程以提高其性能和稳定性。
由于制程能力分析是基于数据的，所以它可以提供客观和可靠的结果，可以帮助制造商更好地管理制造过程。
制程能力分析的指标
制程能力分析的核心指标包括：
•正态分布图：可以帮助我们判断数据是否近似于正态分布。
•均值（X）和标准差（S）：均值是一组数据的平均值，标准差是一组数据的离散程度。
•正负3σ：为了确定一个制程是否稳定，在正负3σ范围内的数据占总数据的99.7%。
•纠正后的6σ：考虑到制程中的偏差或缺陷，可以通过统计数据来修正6σ值，以更好地反映制程的实际能力。
•Cp和Cpk指数：Cp指数表示规格限值与制程稳定范围之间的关系，Cpk指数表示制程能力与规格限值之间的关系。
制程能力分析的步骤
制程能力分析的步骤包括：
1.收集数据：首先需要收集一组数据，可以是一个产品或服务的一部分
或整体，也可以是制造过程中的某个环节。
2.绘制正态分布图：对数据进行正态检验，并绘制正态分布图。
3.计算均值和标准差：计算出数据的均值和标准差。
4.确定规格限值：确定制程的规格限值。
5.计算Cp和Cpk指数：根据数据的均值、标准差和规格限值，计算
Cp和Cpk指数。
6.解读结果并改进制程：根据Cp和Cpk指数的结果，解读制程的能力
和稳定性，并改进制程以提高质量和效率。
制程能力分析的案例
以下是一家汽车制造商使用制程能力分析的案例。
该厂生产的产品是汽车零部件，该零部件的尺寸要求非常精确。
通过收集一组
样本数据，并计算出均值和标准差，得出该零部件尺寸的正态分布图。
然后，确定规格限值，并计算Cp和Cpk指数。
结果显示，该零部件的制程能
力较高，而且稳定性也比较好。
经过进一步分析，该工厂确定了一些制程改进方案，以进一步提高制程的质量和效率。
制程能力分析是一种重要的质量管理工具，可帮助企业了解其制程的能力和稳
定性，从而提高质量和效率。
制程能力分析需要收集数据、绘制正态分布图、计算均值和标准差、确定规格限值、计算Cp和Cpk指数，并根据结果进行制程改进。
如果企业能够正确运用制程能力分析这一工具，可以在提高产品和服务质量的
同时，进一步提高生产效率和降低成本。