SPC计算公式

4、Range最大跨距 例:X1=2,X2=4,X3=6,X4=4,求Range(2,4,6,4)=6-2=4
Range X max X min
P. 4
5、StdDev标准差
计算公式
例:X1=2,X2=4,X3=6,X4=4,求
StdDev
n
(xi Mean)2
i 1
n 1
(2 4)2 (4 4)2 (6 4)2 (4 4)2
计算公式
18、 Pp:(过程性能指数 )
Pp USL LSL 6S
19、 Pr:(过程性能比值 )
Pr 6S 1/ Pp USL LSL
P. 15
计算公式
20、Ppu:(上限过程性能指数 )
Ppu USL 3S
21、Ppl:(下限过程性能指数 )
Ppl LSL 3S
22、Ppk:(修正的过程性能指数 ) Ppk=Min（Ppl，Ppu）=Pp(1-k)
P. 3
1、Mean均值
n
xi
Mean i1 n
2、Max最大值
Max X max
计算公式
例:X1=2,X2=4,X3=6,X4=4,求Mean=(2+4+6+4)/4=4
例:X1=2,X2=4,X3=6,X4=4,求Max(2,4,6,4)=6
3、Min最小值
Min X min
例:X1=2,X2=4,X3=6,X4=4,求Min(2,4,6,4)=2
Fpu(Perf) 1- Normsdist(3*Ppu)
27、Fpl(Perf):(超出规格下限概率)
Fpl(Perf) 1- Normsdist(3*Ppl)
28、Fp(Perf): (超出规格上下限的概率)
Fp(Perf ) = Fpu(Perf ) + Fpl(Perf )
P. 18
29、Skewness:(偏度)
P. 16
计算公式
23、Ppm:(目标过程性能指数)
Ppm USL LSL 6 S2 ( T)2
24、Zu(Perf):(规格上限SIGMA水平) Zu(Perf) = 3* Ppu
25、Zl(Perf):(规格上限SIGMA水平) Zl(Perf) 3*Ppl
P. 17
计算公式
26、Fpu(Perf):(超出规格上限概率)
Cpl LSL 3
例:产品规格为(40±0.5),产品均值为40.2,产品标准差为 0.4试计算Cpl;
Cpl =(40.2-39.5))/(0.4*3)=0.7/1.2=0.58
※Cpl越大,产品检验数据超出下限的概率就越小,也就
是说产品超出下限的不合格品数量就越少;
规格下限 LSL
产品均值μ
T2
2
规格中心 M
产品均值μFra Baidu bibliotek
P. 6
0.30
0.25
0.20
规格宽度
0.15
T
0.10
0.05
0.00 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
K越大说明产品均 值偏离中心值越远;
计算公式
9、Cpu:(上限过程能力指数 )
Cpu USL 3
计算公式
17、 Fp(Cap):(超出产品规格上下限的概率)
Fp(Cap) = Fpu(Cap)+ Fpl(Cap)
Fpl(Cap)表示产品检验 结果超出规格下限的概率
规格上限 USL
规格上限 LSL
P. 14
0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00
6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
P. 8
0.30
0.25
0.20
规格上限
0.15
USL
0.10
0.05
0.00 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
所有检验数据形成一
个数据分布,而用
可以衡量数据分布离
散的大小; 越小分
布越好,数据越集中
计算公式
11、Cpk:(修正的过程能力指数 )
Cpk=Min（Cpl，Cpu）=Cp(1-k)
例:产品规格为(40±0.5),产品均值为40.2,产品标准差为0.4试计算Cpk; Cpk =Min(0.25,0.58)=0.25 或Cpk =0.42*(1-0.4)=0.25
12、Cpm:(目标能力指数)
Cpm USL LSL 6 2 ( T)2
StdDev
1.63
4 1
6、Cp:(过程能力指数)
Cp USL LSL 6
例:产品规格为(40±0.5),产品标准差为0.4,试计算CP CP=(40.5-39.5)/(6*0.4)=1/2.4=0.42
7、Cr:(过程能力比值 ) 例:产品规格为(40±0.5),产品标准差为0.4,试计算Cr
例:产品规格为(40±0.5),产品均值为40.2,产品标准差为 0.4试计算Cpu;
Cpu =(40.5-40.2))/(0.4*3)=0.3/1.2=0.25
※Cpu越大,产品检验数据超出上限的概率就越小,也就 是说产品超出上限的不合格品数量就越少;
规格下限 LSL
产品均值μ
0.30
0.25
0.20
P. 12
计算公式
16、Fpl(Cap):(超出规格下限机率)
Fpl(Cap) 1- Normsdist(3*Cpl)
Fpl(Cap)表示产品检验 结果超出规格下限的概率
P. 13
规格上限 USL
0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00
6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
Cr 6 USL LSL
Cr=(6*0.4)/(40.5-39.5)=2.4
P. 5
8、k:(偏移系数 )
计算公式
评价产品检验结果偏离规格中心程度的质量指标!
例:产品规格为(40±0.5),产品均值为40.2,试计算K
K=(40.2-40))/((40.5-39.5)/2)=0.4
k M ,其中T USL LSL, M USL LSL
Zl(Cap)表示产品均值离 规格下限有多少倍标准差?
也表示为几个SIGMA
产品均值μ
规格上限 USL
P. 11
0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00
6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
计算公式
P. 2
常用统计量
16. Fpl(Cap):(超出规格下限机率) 17. Fp(Cap):(超出规格限的机率) 18. Pp:(过程性能指数 ) 19. Pr:(过程性能比值 ) 20. Ppu:(上限过程性能指数 ) 21. Ppl:(下限过程性能指数 ) 22. Ppk:(过程性能指数 ) 23. Ppm:(目标过程性能指数) 24. Zu(Perf):(规格上限SIGMA水平) 25. Zl(Perf):(规格上限SIGMA水平) 26. Fpu(Perf):(超出规格上限机率) 27. Fpl(Perf):(超出规格下限机率) 28. Fp(Perf): (超出规格界线的机率) 29. Skewness:(偏度) 30. Kurtosis:(峰度)
例:产品规格为(40±0.5),目标值为40.2,产品均值为40.2,产品标准差为0.4试计算Cpm; Cpm=1/2.4=0.42
P. 9
计算公式
13、Zu(Cap) :(规格上限SIGMA水平)
Zu(Cap) 3*Cpu USL -
产品均值μ
Zu(Cap)表示产品均值离 规格上限有多少倍标准差?
计算公式
n
n (xi x)3
Skewness i1 (n 1)(n 2)S 3
30、Kurtosis:(峰度)
n
n(n 1) (xi x)4
Kurtosis
i 1
3(n 1)2
(n 1)(n 2)(n 3)S 4 (n 2)(n 3)
P. 19
也表示为几个SIGMA
P. 10
0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00
6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
规格上限 USL
计算公式
14、Zl(Cap) :(规格下限SIGMA水平)
Zl(Cap) 3*Cpl LSL
SPC统计过程控制
(SPC统计量介绍)
P. 1
常用统计量
1. Mean:(平均值) 2. Max:(最大值) 3. Min:(最小值) 4. Range:(Max－ Min最大跨距) 5. StdDev标准差 6. Cp:(过程能力指数) 7. Cr:(过程能力比值 ) 8. k:(偏移系数 ) 9. Cpu:(上限过程能力指数 ) 10. Cpl:(下限过程能力指数 ) 11. Cpk:(过程能力指数 ) 12. Cpm:(目标能力指数) 13. Zu(Cap) :(规格上限SIGMA水平) 14. Zl(Cap) :(规格下限SIGMA水平) 15. Fpu(Cap): (超出规格上限机率)
15、Fpu(Cap): (超出规格上限概率)
Fpu(Cap) 1- Normsdist(3*Cpu)
规格上限 USL
Fpu(Cap)表示产品检验 结果超出规格上限的概率
0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00
6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
规格上限
0.15
USL
0.10
0.05
0.00 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
ˆ 所有检验数据形成一
个数据分布,而用
可散以的衡 大量 小数 ; 据ˆ越分小布分离
布越好,数据越集中
P. 7
计算公式
10、Cpl:(下限过程能力指数 )