品质管理全套资料——制程能力分析(精)
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。
制程能力分析
制程能力分析 緒言 在產品生產周期內統計技朮可用來協助制造前之開發活動、制程變異性之數量化、制程變性相對于產品規格之分析及協助降低制 程內之變異性。這些工作一般稱為制程能力分析(process capability analysis)。制程能力是指制程之一致性，制程之變異性可用來衡量制程輸出之一致性。 我們一般是將產品品質特性之6個標准差范圍當做是制程能力之量測。此范圍稱為自然允差界限(natural tolerance limits)或稱為制程能力界限(process capability limits)。圖9-1顯示品質特性符合常態分配且平均值為μ，標准差為σ之制程。制程之上、下自然允差界限為 UNTL=μ+3σ上自然允差界限 LNTL=μ-3σ下自然允差界限 對于一常態分配，自然允差界限將包含99.73%之品質數據，或者可說是0.27%之制程輸出將落在自然允差界限外。如果制程數據之分配不為常態，則落在μ±3σ外之機率將不為0.27%。
(例) 產品外徑之規格為5±0.015cm，由樣本資料得知X=4.99cm，σ=0.004cm，試計算制程之自然允差界限。 (解): UNTL=4.99+3(0.004)=5.002 LNTL=4.99-3(0.004)=4.978 制程能力分析可定議為估計制程能力之工程研究。制程能力分析通常是量測產品之功能參數而非制程本身。當分析者可直接觀察制程及控制制程數據之收集時，此種分析可視為一種真的制程能力分析。因為經由數據收集之控制及了解數據之時間次序性，可推論制程之穩定性。若當只有品質數據而無法直接觀測制程時，這種研究稱為產品特性分析(product characterization)。產品特性分析只可估計產品品質特性之分布，或者是制程之輸出(不合格率)，對于制程之動態行為或者是制程是否在管制內則無法估計。這種性形通常是發生在分析供應商提供之品質數據或者是進貨檢驗之品質資料。
多项品质特性产品之制程能力分析
多项品质特性产品之制程 能力分析 Ting Bao was revised on January 6, 20021
多项品质特性产品之制程能力分析 Integrated Process Capability Analysis Base On Multi-characteristic Products 彭文理Wen-Lee Pearn 国立交通大学工业工程与管理学系教授 Professor ,Department of Industrial Engineering &Management National Chiao Tung University Hsinchu, Taiwan, Republic of China 陈坤盛*Kuen-Suan Chen 国立勤益技术学院工业工程与管理系教授 Professor, Department of industrial Engineering & Management National Chin-yi Institute of Technology Taichung, Taiwan, Republic of China ( Received April 26 , 2000；First Revised March 2 , 2001； Accepted May 28 , 2001 ) 摘要：制程能力指标(Proc ess Capability Index)是一种方便又好用的制程品质评估工具。它提供企业制造商在产品的生产过程中用来评估各项品质特性的制程水准，以提昇品质绩效，并满足客户的需求。但是最常为工业界采用的C p及C p k指标，在使用上其精确度受到许多的限制，所以[Boyles, 1994]定义了一个与制程良率有一对一数学关系的新指标S p k。然而上述各指标却都只适合用来评估於单一品质特性的产品。所以对於生产多样产品及种类的企业而言，无法将之广泛的应用於多项品质特性产品之制程能力分析与评估，因而无法即时了解最终产品与其各品质特性间相关的生产管制资讯。 本文将以S p k指标与制程良率的基础针对多项品质特性产品之制造环境，探讨如何将最终产品所要求的制程良率转换成各单一品质特性之个别制程所需的生产水准。在本文中我们以[Boyles, 1994]所提出的S p k指标的等高线图为基础，参考[Vnnman, 1999]的方法将各个不同制程规格的制程偏移及制程变异程度予以标准化，而将数个不同品质特性的制程指标值描绘於多重制程能力分析图上并在图上建立制程能力区块，作为产品等级分类的依据。依此生产管制人员可从各制程之S p k指标值落在制程能力分析图上的位置，迅速的得知各品质特性的制程良率、品质特性偏移目标值的程度(准确度)及其品质特性变异程度(精确度)。所以此一制程能力分析图可以适用於多项品质特性产品制程的制造环境，且可迅速提供各项品质特性的制程能力与水准，以作为多品质特性制程管制及改善之参考依据。 关键词：制程良率、标准化、多品质特性、制程能力区块 ABSTRACT :Process Capability index (PCI) is commonly used to evaluate product quality in manufacturing industry. PCI measures quality levels of product characteristic to enhance quality performance and satisfy customers. In practice, the application of PCI is limited in some degree. [Boyles, (1994)] defined an index S pk with one-by-one relationship to process yield. But the above indices could only measure single quality characteristic, and cannot apply to most of the companies producing products with multi-characteristic. Hence. the production information between final products and quality characteristic cannot be controlled immediately. The approach of the paper is to discuss how to transform the process yield of final product to individual production levels of multi-characteristic based on S pk and process yield. According to the contour plot associated with S pk proposed by [Boyles, (1994)] and
制程能力分析
製程能力 製程能力是指「各種條件均充份標準化，製程在統計的管制狀態下群體所呈現之質與量的能力」。故製程能力以產量、效率表示，也可用成品、半成品、零件等之品質特性來表示更可用不良率或缺點數來表示。 製程解析與製程管制 製程能力係數C P 、K 、C PK 符號意義 首先將一些符號代表意義標示如下: ◆ USL (上規格界限): upper specification limit ◆ LSL (下規格界限): lower specification limit ◆ m(規格中心): midpoint of the upper and the lower Specification limits ，2 m LSL USL +=
T (目標值): Target 指定雙邊規格時 (1)準確度k ()LSL USL μ-m 2k C -= =a ，-1≦k ≦1， (2)精密度C p 指標 σ 6LSL USL C p -= (3)C pk 指標 C pk 指標主要是用以衡量製程之實際成效(process performance)，而C pk 製程能力指標定義如下：??? ?? ?--=σμσ μ3,3USL LSL Min C pk ，或C pk =(1-k )C p 指定單邊規格時 T (目標值): Target ，如果沒有目標值時，則T=μ (1)準確度k T USL T k --= μ，或LSL T T k --= μ ，(k 有時以Ca 符號代替，代表製程準確度) (2)精密度C p 指標 C p 指標定義為: σ3T USL C p -= ，或σ 3LSL T C p -=
QC品质管控经验和制程管控方法
《QC品质管控经验和制程管控方法》 有人说“品质是设计出来的”，“品质是制造出来的”，也有人说“品质是检验出来的”，还有人说“品质是先进的技术加科学的管理”，这些说法都不错，但其实品质的最高境界其实非常简单，它只是一种习惯而已，或者说是一种文化. 无论是在生产方法相对滞后的商周时期，还是在有着精密工作机器的现代生产，不管是在品质管理的最初阶段，也不管技术是否成熟，管理是否科学，社会总会锻造一批批品质卓越的产品.这是为什么呢？其实品质与设计、制造、检验虽然存在关系，但它们只是构成卓越品质的基建而已，假如将品质比作金字塔，则设计、制造、检验、管理是金字塔的底部，那品质文化习惯才是顶点. 卓越的品质需要依赖整体良好的品质文化氛围，对待品质问题的思维模式和态度，即品质工作习惯，品质文化，是企业品质工作的精神支柱，是每一个企业员工在工作中共同遵守的品质基准；是对品质目标，品质管理，品质规范的认同和对待品质工作的使命感，卓越品质实现必须有良好的品质文化和品质习惯去支撑.品质文化从灵魂深处左右着我们的心智，影响到我们的一举一动，品质文化产生品质行为习惯决定我们工作的成败优劣，这才是品质问题的真正根源，是品质工作的基点.如果我们离开这个基点，容忍工作上的不断差错，产品上的形形色色的缺陷，对待问题视而不见的工作习惯，不论设计和制造，不论技术技术和管理都只能是镜中花水中月，绝不可能生产出品质卓越的产品. 当品质变成我们的一种习惯时，才能像阳光、雨露一样自然的接受它的存在，而不是遗忘或忽略，当品质成为我们脑海里的潜意识、条件反射、我们身体的一部分，才不会因为陌生而莫名的排斥，我们会发现，她会像我们的日常动作那么自然，和谐和优美.我们是习惯的执行者，习惯影响着我们的行为。潜意识只有在习惯成为自然之后，才能任由我们随意驱使，因此，务必让品质的习惯成为我们工作的一部分，或许刚开始是痛苦的，因为原有的工作习惯是让我们感觉相对安全和舒适，当我们的习惯被改变，新生的陌生的习惯刺激并扰动着，挑战就将接踵而来。这时可能会产生不安，会产生退缩的念头，但这是正常的.不久，我们会在这种变化当中，感受到来自这种变化的魅力与益处。 品质成为你的习惯了吗？让良好的品质成为我们工作的出发点，因为只有我们的工作做好了，我们的价值才会凸显. 一、要做好三现主义（现场、现物、现实），就要改变习惯、多层面培训、理性式稽核、完善成标准化. 1.习惯---要改变习惯： 人员的负面意识、传话语的习惯、总觉得是别人原因的思想. 2.培训---要多层面培训： 早晚会正式性的培训、头脑风暴性的培训、每个人讲讲自己心得上的培训、会议讲演性.的培训3.稽核---要理性式稽核： 以沟通性的稽核、以鼓励性的稽核、以指导改善性的稽核. 4.完善---要完善成标准化： 要将好的习惯进行培训，要将培训的目标做为稽核，要将稽核到结果进行完善成标准化. 二、品管人员的精神： 1.当仁不让于师的精神. 2.一贯的精神. 3.零缺点的精神. 4.服务的精神. 5.让数据说话的精神. 三、IPQC应有的素质： 1.制程管制人员的检验水准不得受各种外来因素影响而降低. 2.了解作业规范所列的工作重点与管制要项,条件,设备.
制程品质管理
制程品质管理 制程品质管理是现代企业生产过程中的一个重要环节。它涉及到从产品设计、原材料采购到生产流程的各个环节，旨在确保产品质量的稳定和满足客户需求。有效的制程品质管理不仅可以提高产品的可靠性和性能，还能提高企业的竞争力和口碑。 一、品质观念与意识 制程品质管理的核心是建立企业内部员工的品质观念与意识。这包括将品质视为企业生产和经营的首要目标，要求每个员工在工作中都注重品质，关注每一个环节。只有通过全员参与，才能确保每个生产细节都符合高品质的标准。 二、流程管理 流程是制程品质管理的重要部分。通过建立并持续改进生产流程，可以减少错误和事故的发生，提高制程效率和品质稳定性。流程管理的关键是标准化，即确保所有员工都按照统一的规范进行操作，从而避免由于个体操作引起的品质问题。 三、供应链管理 制程品质管理不仅要关注内部流程，还要关注外部供应链的质量控制。在选择供应商时，企业应充分考虑其品质管理能力，并与之建立长期、密切的合作关系。通过与供应商的合作，不仅可以实现共赢，还可以共同提升产品的质量水平。
四、数据分析与决策 数据分析是制程品质管理的重要手段。通过对生产数据进行收集、 整理和分析，可以发现潜在的问题和趋势，及时采取纠正措施，防止 品质问题扩大。数据还可以为企业提供决策支持，帮助企业优化生产 流程，提高生产效率和品质水平。 五、员工培训与激励 员工培训是制程品质管理的基础保障。通过定期培训，提高员工的 工作技能、品质意识和质量控制知识，可以使员工更加熟悉操作规程，减少误操作的发生。此外，通过激励机制，如奖励制度和晋升机制， 可以激发员工的积极性，提高工作质量和效率。 六、持续改进 制程品质管理是一个不断改进的过程。企业要有持续改进的意识， 不断寻找提高品质的方法和途径。这涉及到流程的改进、设备的更新、技术的创新等方面。只有不断追求卓越，才能在激烈的市场竞争中立 于不败之地。 总结 制程品质管理对于企业来说非常重要。它涉及到企业内外多个环节，需要全员参与，强调标准化和流程优化。通过建立品质观念和意识， 流程管理，供应链管理，数据分析与决策，员工培训与激励，以及持 续改进，企业可以实现产品质量的稳定和提高，从而获得更大的市场 份额和消费者信赖。制程品质管理的重要性不可忽视，企业应该加强
制程品质管制的五要素
制程品质管制的五要素 制程品质管制是一种重要的管理方法，用于确保产品在制造过程中的质量稳定性和一致性。为了有效地进行制程品质管制，我们需要关注五个重要的要素，分别是目标设定、数据收集、数据分析、过程改进和持续改进。下面将对这五个要素进行详细的介绍。 一、目标设定 目标设定是制程品质管制的第一步，也是最关键的一步。通过设定明确的目标，我们可以明确制程的要求和标准，以便于后续的数据收集和分析。目标可以包括产品质量指标、制程能力要求等。在设定目标时，我们需要考虑制程的特点和要求，合理地制定可实现的目标。 二、数据收集 数据收集是制程品质管制的基础，通过收集制程过程中的各类数据，我们可以了解制程的状态和性能。数据收集可以通过直接观测、抽样、检测等方式进行。在数据收集过程中，需要确保数据的准确性和可靠性，避免数据的误差和偏差。 三、数据分析 数据分析是制程品质管制的核心环节，通过对收集到的数据进行统计和分析，我们可以了解制程的变化规律和特点。数据分析可以采用各种方法，如统计分析、图表分析、趋势分析等。通过数据分析，
我们可以找出制程中存在的问题和不稳定因素，并对其进行改进和调整。 四、过程改进 过程改进是制程品质管制的重要环节，通过对制程中存在的问题和不稳定因素进行改进，我们可以提高制程的质量稳定性和一致性。过程改进可以包括改进设备、改进工艺、改进操作等方面。在过程改进过程中，需要确保改进措施的有效性和可行性，避免引入新的问题和风险。 五、持续改进 持续改进是制程品质管制的基本原则，通过持续地对制程进行改进和优化，我们可以不断提高制程的质量水平和竞争力。持续改进需要建立良好的反馈机制和改进体系，及时收集和分析制程的问题和改进需求。在持续改进过程中，需要注重团队合作和知识共享，不断推动制程的改进和创新。 制程品质管制的五要素是目标设定、数据收集、数据分析、过程改进和持续改进。通过合理地运用这五个要素，我们可以有效地进行制程品质管制，提高制程的质量稳定性和一致性，为产品的优化和升级奠定基础。同时，制程品质管制也是企业持续改进和提升竞争力的重要手段，值得我们深入研究和应用。
制程能力分析程序(含表格)
制程能力分析程序 1.目的： 为使产品的制程能力能够正常且稳定的受到控制，既使有异常出现亦能在问题出现初期就被相关人员了解并设法解决，使得质量系统能适切、有效的运作，进一步能提升制程能力。 2.范围： 凡本公司各生产制程为生产条件、成品、半成品所做的资料收集以任何形式的控制图做管控、归档、保存与处理均在本程序的规范之列。 3.权责： 品质部负责制定控制计划、制程能力分析的实施。 4.名词定义：无 5.作业流程：（见附件） 6.作业内容 6.1 控制图的选用 6.1.1 根据制程上的考虑选择需要的制程站别及管控项目。 6.1.2 依据管控项目及控制图特性选择适用的控制工具。 6.1.3 将控制项目及控制方法标示于《控制计划》上。 6.2 初期制程能力分析
6.2.1 根据《控制计划》进行收集检验与量测的数据。 6.2.2 绘制直方图，判断产品是否在规格范围内，如不在规格范围内，则持续制程改善与数据收集至产品合于规格内。 6.2.3 若产品合于规格范围内，则正式将资料绘制成解析用的控制图。 6.2.4 计算解析用控制图之Ppk值并据此判断制程能力是否充足，若否，则持续制程改善与数据收集至产品制程能力充足。 6.3 统计制程控制 6.3.1 若产品制程能力充足，则根据解析用控制图计算制定控制界限。 6.3.2 对欲控制的制程或产品进行检验并绘控制用控制图。 6.3.3 所有异常情形（如：点超出控制界限；连续七点上升或下降；连续七点位在中心线的上方或下方）皆须标注制程事件。 6.4 制程能力分析及改善行动： 6.4.1 评估该制程稳定或正常否。若正常，则计算Cpk值；若否，则计算Ppk 值。 6.4.2 根据前项计算所得评估制程能力符合否。若Cpk或Ppk值大于等于1.67，则制程正常，可继续生产；若Cpk或Ppk值介于1.33至1.67之间，则可继续生产，但须订定改善目标及执行计划；若Cpk或Ppk值小于1.33，则须修改控制计划或抽样计划针对产品加严抽样或全检，以剔除不合格品。 6.4.3 制程能力不足时，应于制程改善后再从收集检验量测资料步骤重新开始。
制程能力分析与工序质量控制
制程能力分析与工序质量控制 制程能力分析和工序质量控制是现代制造业中非常重要的质量管理方法。通过对制程能力的分析和工序质量的控制，可以有效地提高产品的质 量稳定性和一致性，减少制造过程中的变异和缺陷，从而提高生产效率和 客户满意度。 首先，制程能力分析是通过统计数据和数学模型对制造过程进行定量 分析，从而评估该过程的稳定性和能力。其主要目的是确定过程的能力指标，如过程的平均值、标准差、偏离标准等，以及确定过程的能力指数， 如Cp、Cpk等。通过对制程能力的分析，可以判断制造过程是否稳定，是 否满足产品质量要求，进而采取相应的改进措施。例如，如果制造过程的 能力指数低于要求，则可以通过优化工艺参数、改进设备或提高操作技能 来提高过程的能力。 其次，工序质量控制是通过各种手段和方法对制造过程中的每个工序 进行质量监控和控制，确保产品在各个工序中符合质量标准。常用的方法 包括质量检测、过程监控、工艺改进等。其中，质量检测是通过对产品进 行测量、测试和检查等手段，检验产品是否达到质量要求。过程监控是通 过对生产过程中各个关键参数的监控和分析，及时发现和纠正过程中的异 常情况，确保产品质量稳定。工艺改进是通过对工艺参数的优化和调整， 提高工艺的稳定性和一致性，从而提高产品质量。 制程能力分析和工序质量控制的关系可以概括为“分析-控制-分析- 控制”的循环过程。首先，通过制程能力分析，确定制造过程的能力指标，并与产品质量要求进行对比。然后，根据分析结果，确定工序质量控制的 重点和目标。接下来，通过各种控制手段和方法，对每个工序进行质量控制，确保产品质量的稳定和一致。同时，通过持续监控和分析制造过程的
制程能力分析控制程序
制程能力分析控制程序 制程能力分析控制程序是指一种用于评估和控制制造过程的方法，旨 在确保产品的制造过程具有稳定的性能和满足客户需求的能力。该程序包 括一系列步骤和工具，用于收集、分析和解释过程数据，以便有效控制制 造过程并提高产品质量。 首先，收集数据是制程能力分析控制程序的关键步骤。此步骤涉及收 集所需的过程数据，例如尺寸、重量或其他关键参数，以及这些参数与产 品质量之间的关系。数据可以通过直接测量或从现有的工艺控制系统中获取。 接下来，计算指标是评估制程能力的关键。常用的指标包括过程平均值、过程标准偏差、过程能力指数(Cpk)等。计算这些指标需要使用统计 方法，例如平均数、标准偏差和直方图等。 然后，分析结果是制程能力分析控制程序的核心步骤。通过对计算得 到的指标进行分析，可以确定制造过程的能力是否符合要求。分析结果可 以通过比较过程指标与所需的制程能力指标，确定过程的稳定性和一致性。如果过程能力不符合要求，就需要采取相应的改进措施。 最后，持续改进是制程能力分析控制程序的重要环节。通过分析结果，可以确定需要改进的方向和措施，并进行实施。改进措施可以包括调整工 艺参数、改变设备设置、改进员工培训等。同时，还需要制定监控措施， 以确保改进措施的有效性和持续性。 制程能力分析控制程序在许多行业中都得到了广泛的应用。它可以帮 助企业实现持续改进和质量管理，提高产品的制造过程，减少变异性，降 低次品率，增强竞争力。例如，在汽车制造业中，制程能力分析控制程序
可以帮助企业确保生产的汽车零部件符合规定的尺寸和质量要求，以确保汽车的安全性和性能。在医药行业，制程能力分析控制程序可以帮助企业确保药品的制造过程良好控制，确保药品的质量和有效性。 总而言之，制程能力分析控制程序是一种重要的工具和方法，用于评估和控制制造过程的性能。通过收集、分析和解释过程数据，制程能力分析控制程序可以帮助企业实现质量管理和持续改进，提高产品质量和竞争力。
制程能力管理制度
制程能力管理制度 一、总则 为了提高企业的制程能力，提高产品的质量和效率，确保生产过程的稳定和可控性，特制 订本制度。 二、适用范围 本制度适用于所有公司内的生产制程，包括但不限于生产工艺、设备、原材料、人员等。 三、制程能力管理的基本原则 1. 稳定原则：制程能力的提高需要制程的稳定性和可控性，因此要求所有制程要在固定的 条件下运行，严禁随意改动。 2. 数据驱动原则：制程能力的管理需要依赖数据，因此要求实行全程数据采集和分析，并 根据数据进行持续改进。 3. 持续改进原则：制程能力管理是一个持续改进的过程，要求不断寻求提升制程能力的方 法和途径。 四、制程能力管理的基本内容 1. 制程评估：对现有制程的能力进行评估，包括但不限于设备能力、物料能力、流程能力、人员能力等方面。 2. 数据采集和分析：建立数据采集系统，对制程中的关键参数进行实时监测和数据采集， 利用统计分析方法对数据进行分析，了解制程的稳定性和可控性。 3. 制程改进：根据数据分析的结果，通过技术改进、设备更新、流程优化等手段，提高制 程的稳定性和可控性。 4. 制程验证：对改进后的制程进行验证，确保改进的有效性和稳定性。 5. 制程监控和维护：建立监控制程运行的机制，定期维护设备、更新流程、培训人员等， 确保制程的稳定性。 五、制程能力的评估方法 1. 设备能力的评估：通过设备的稼动率、故障率、维修周期等指标进行评估。 2. 物料能力的评估：通过物料的合格率、供应商的交货准时率等指标进行评估。 3. 流程能力的评估：通过产品的一致性、符合度、质量稳定性等指标进行评估。 4. 人员能力的评估：通过员工的技能培训情况、操作规范执行情况等指标进行评估。
制程能力的评价分析报告
制程能力的评价 制程能力与规格之比较，可就制程平均值与规格中心与分散宽度与规格容许围两方面比较，亦可直接计算超出规格的不良率来表示。将制程能力与规格之比较用简单的数字与等级评定的方法，谓之制程能力评价。工程准确度指数(Capability of Accuracy)的评价 设定工程规格中心值的目的，在于希望该工程制造出来的各种产品的实绩值，能以规格中心为中心，成左右对称的常态分配，而制造时也应以规格中心值为目标。工程准确度平价之目的就在于衡量制程平均与规格中心之一制程度，有时工程准确度指数又称为正确度指数。 （1）Ｋ的计算 制程平均值()与规格中心值之间偏差程 度，称为工程准确度，其指数K之计算公 式如下： T=Su-Sl=规格上限-规格下限 由上是可知当M与差愈小，也就是质量接近规格要求的水平。K值为负 时，表示实绩值偏低，K值为正时表示偏高。在单边规格的情形，即只 有规格上限Su或只有规格下限Sl的情形，因没有规格中心值，故不能计算工程准确度指数。
（2）K之等级评定 K等级评定标准 （3）等级评定后之处置原则 •A级：作业员遵守作业标准操作，继续维持。 •B级：有必要时尽可能改善为A级。 •C级：作业员可能看错规格，不按作业标准操作，须加强训练，检讨规格与作业标准。 •D级：应采取紧急措施，全面检讨所有可能影响的因素，必要时得停止生产。 K不良时其对策方法以制造单位为主技术单位为副品管单位为辅有时又以Ca表之。 工程能力指数Cp(Capability of Process)之评价 设定工程上下限的目的，在于希望制造出来的各个产品之特性值，能在 规格上下限之容许围。工程能力的评价之目的就在于衡量产品分散宽度
CPK 品质管理
CPK 教育訓練 單位:品技部報告人:鐘景輪 課程大綱 何謂品質? SPC概論: 一般簡介: 製程能力分析: Cpk概論: 一.何謂品質 1.從製造面看品質 2.從生產技術面看品質 3.從品管面看品質 4.從顧客面看品質 5.從設計面看品質 6.全面品質管理TQM (Total Quality Management) 二.統計製程管制 1.統計(Statistics):搜集,整理,分析,解釋數據,以小看大,並做成結論. SPC(Statistical Process Control) 2.統計製程管制:依計劃收集製程連續數據資料,提供各種統計分析及管制圖之處理,計算,圖示與列表,以 達成預防,避免不良的管制要求. 3.統計方法:設計抽樣計畫,由樣本推測母體. 三.一般簡介 1.數據分類(Data Category) 計量值(Variables):連續性,即兩數值間有無限可能數字. 計數值(Attributes):間斷性,即兩數值間只容許有限可能數字. 2.名詞介紹: 批(Lot):在相同條件下生產之一群東西的集合. 樣本(Sample):要研究某種特性的部分個體之集合. 不良率P=d/n=不良數/檢驗數 良品率=1-不良率. 影響度=(不良各數/不良總數)*100%. PPM(Parts Per Million):每百萬個單位的不合格數. 三.製程能力分析 所謂製程能力是指製程的均一性,而製程能力分析就是逐步設法減少製程中的變異使製程能符合要求或規格. EX:設備不穩定,不合理公差,製程變異大,零件變異大,操作錯誤,測定偏差. 四.Cpk概論 SU:產品之規格上限. SL:產品之規格下限. u:規格中心值. X:平均數=∑X/n,所有數據集合之重心. σ:標準差= ∑(X-X)²/n 所有數據點與平均數之平均距離. 公差概述
制程过程能力分析报告.doc
过程能力分析报告 一、绘制控制图 产品型号 QDY1264-400 部门 制造部 数据来源 钻 床 班组 驱盖组 Data time 控制图号 control X map R map 25 抽样方式 连续抽样 日 期 2013.6.30 控制尺寸 Φ 5.5 ± 0.1 UCL 5.53 子组数 上限 0.101 中线 CL 5.5 0.0478 125 记录者 工 序 开关挂孔 LCL 5.475 N 设备型号 下限 0 备注： Batch NO. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 1 5.55 5.49 5.54 5.54 5.5 2 5.49 5.51 5.51 5.54 5.52 5.46 5.48 5.48 5.50 5.48 5.49 5.50 5.52 5.5 3 5.50 5.5 4 5.50 5.51 5.49 5.52 2 5.51 5.49 5.47 5.50 5.47 5.48 5.50 5.49 5.49 5.52 5.52 5.51 5.48 5.50 5.48 5.49 5.47 5.49 5.50 5.50 5.49 5.49 5.49 5.51 5.48 Sample 3 5.50 5.50 5.52 5.51 5.47 5.49 5.49 5.50 5.52 5.52 5.51 5.53 5.48 5.52 5.52 5.52 5.51 5.51 5.47 5.52 5.47 5.50 5.50 5.50 5.53 measuri ng 4 5.54 5.48 5.54 5.50 5.50 5.47 5.53 5.53 5.49 5.52 5.48 5.52 5.49 5.52 5.50 5.50 5.49 5.49 5.50 5.52 5.53 5.48 5.54 5.45 5.50 number 5 5.54 5.51 5.51 5.46 5.46 5.52 5.50 5.51 5.50 5.52 5.53 5.47 5.48 5.49 5.50 5.51 5.48 5.49 5.56 5.51 5.49 5.52 5.51 5.51 5.49 X 27.636 27.475 27.576 27.506 27.433 27.457 27.535 27.550 27.538 27.606 27.503 27.505 27.408 27.536 27.480 27.503 27.452 27.502 27.550 27.551 27.526 27.491 27.546 27.467 27.524 X 5.527 5.495 5.515 5.501 5.487 5.491 5.507 5.510 5.508 5.521 5.501 5.501 5.482 5.507 5.496 5.501 5.490 5.500 5.510 5.510 5.505 5.498 5.509 5.493 5.502 R 0.050 0.027 0.068 0.076 0.059 0.044 0.041 0.039 0.056 0.005 0.068 0.053 0.011 0.039 0.041 0.037 0.039 0.028 0.091 0.019 0.076 0.040 0.055 0.063 0.045 x -R 管制图 修正后的 X-R 图 6 月份 QDY1264 开关面挂孔加工的 Xbar-R 控制图 UCL=5.53042 5.52 值 _ 控 过 均 X =5.50286 本 5.50 样 制 程 5.48 LCL=5.47530 图 稳 定 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 状 样 本 ， 态 0.100 UCL=0.1010 无 0.075 ： 点 差 出 极 0.050 _ 本 R=0.0478 界 样 0.025 0.000 LCL=0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 样 本 687.85767 Average X 5.502736 R0.0468449 二、数据分布类型检测 三、绘制过程能力图 C40 摘要 P=0.737>0.05, 则数 在做过程能力分析前确保过程受控，如 Anderson-Darling 正态性检验 据服从正态分布 则需要剔除超差项后重新绘制直至过程稳定。 A 平方 0.25 P 值 0.737 平均值 5.5029 标准差 0.0210 6月份 QDY1264开关端面挂孔加工的过程能力 偏度 0.127422 方差 0.0004 峰度 -0.257719 N 125 最小值 5.4488 LSL USL 第一四分位数 5.4872 过程数据 中位数 5.5015 5.46 5.48 5.50 5.52 5.54 5.56 第三四分位数 5.5184 LSL 5.4 最大值 5.5571 目标 * 95%平均值置信区间 USL 5.6 5.4991 5.5066 5.50286 95%中位数置信区间 样本均值 5.4990 5.5062 样本 N 125 标准差（组内） 0.0199404 95%置信区间 95%标准差置信区间 0.0187 0.0240 标准差（整体） 0.0210485 平均值 中位数 5.500 5.502 5.504 5.506 原因及整改措施： 5.40 5.43 5.46 5.49 5.52 5.55 5.58 验证： 实测性能 预期组内性能 预期整体性能 PPM < LSL 0.00 PPM < LSL 0.12 PPM < LSL 0.51 PPM > USL 0.00 PPM > USL 0.55 PPM > USL 1.97 PPM 合计 0.00 PPM 合计 0.68 PPM 合计 2.48 X-R 图有超 组内 整体 潜在（组内）能力 Cp 1.67 CPL 1.72 CPU 1.62 Cpk 1.62 整体能力 Pp 1.58 PPL 1.63 PPU 1.54 Ppk 1.54 Cpm * 1. cp=1.67 cpk=1.62>1.33 维持并持续改进。 2. K=1- cpk/cp=1-1.62/1.67=0.03<12.5% A 级 过程接近期 望值，继续保持。 责任人： 日期： 验证人： 日期：
制程能力分析
制程能力分析 1何谓制程能力 品管大师费根堡认为：制程能力为制程在其已知因素下，且管制在常态壮况时之品质能力。他同时认为：制程能力为对一个制造方法固有精密度的一种量度。 2制程能力分析 所谓制程能力分析又称为制程能力研究，是利用管制图、次数分配图及其他统计手法以决定制程能力的一种系统性工作。其步骤为：（1）确定能代表制程能力的品质特性。 (2 ) 由制程抽取样本，测定其特性值，一般在100——250个数据。 （3）画出直方图或次数分配表，计算其平均值和标准差。 （4）解释此种形态，发掘异常现象，确定是否值得采取措施。 （5）对异常采取措施。 3制程能力分析之用途 （1）提供资料给设计部门，使在设计时尽量利用现有制程能力。 （2）决定一项新设备或翻修之设备能否满足要求。 （3）利用机械之能力，安排适当工作，使得到最佳应用。 （4）选择适当作业员、材料与作业方法。 （5）用于建立机器的调整界限。 （6）作为接受客户新订单规格的参考依据。 （7）为改善制程能力、提升品质的依据。
4制程能力指数 ①制程精密度CP 制程精密度CP（Capability of precision），表示现制程的生产规 格与标准规格之间的比较值，用以评价制品精密度。 当品质特性为双边规格时，CP= T = SU-SL 6σ6σ 当品质特性为单边规格时，CP= T = SU-X 或 X-SL 3σ 3σ 3σ 其中：T为公差，即：T=SU-SL； SU 为规格上限； SL 为规格下限； X 为制程测量值之平均值； σ为制程测量值之标准差；σ=√∑Xi2-（∑Xi）2/n n 为测量值个数。 N-1 CP值的判定 ②制程准确度Ca 制程准确度Ca(capability of accuracy),表示现制程的生产规 格之平均值与规格中心值之间偏差点的程度。