CPK介绍及应用体会

CPK的介绍及应用体会

CPK及相关介绍：

CPK的应用及设想：（CPK在部件例行实验中的应用及在电脑装配线上的应用设想）

CPK及相关介绍

CPK一般是指制程能力指数，但可进一步延伸到工程能力指数。

下面主要是以制程能力指数进行介绍。

一、制程能力的意义

产品质量是制程中各种质量因素所起作用的综合表现。产品质量的好坏取决于制程的好坏。质量控制工作的重要方面是对制程能力的管理上。

狭义：

—制造程序潜在的测定。

—一个制程在一定的因素与正常管制状态下的品质作业能力。

制程因素：原料、机器设备、人力、量测仪器

制程条件：常态分析、统计管制状态

广义：

—制程指硬件（设备、人员）、软件（说明与沟通）两个方面。

—基本精神：将制程能力计量化；将测得的制程能力与品质要求比较。

制程能力（工序能力）指在工序处于稳定或控制状态下的实际加工能力，与所加工的产品技术要求无关。而产品的技术要求（规格）是指产品指标（含质量方面的指标）的允许波动范围或公差范围。

制程能力的分析是6SIGMA管理的最基础工具、技术。

二、制程能力的数量表示法的准备

1.平均值—X

2.分散宽度—以6δ表示，当制程处于稳定时，产品的质量指标应服从正态分布，此时在-3δ—+3δ范围内有99.73%的产品。这样可兼顾全面性和经济性两方面。

3.标准差—δ

假设取样25个，

平均值X=（X1+X2+X3+….+X25）/25

δ—标准差

2 2 2 2

（X1-X）+（X2- X）+（X3- X ）+…+（X25-X ）

δ=

25-1

三、制程能力的评价方法及处置原则 欲判断一个群体品质好坏有三种主要数据 —平均数代表集中趋势。 —标准差代表离中趋势。

—超出规格的不良率，制程能力的评价。

1.制程准确度（Ca ）：

从生产过程中所获得的测量平均值（X ）与规格中心（U ）之间偏差的程度。 Ca=（实测中心值-规格中心值）/规格容许差 =（X -U ）/T/2 （%）

U —尺寸公称值

T —公差值= Su- Sl （规格上限-规格下限）

由上公式知，X 与U 之差愈小，Ca 也愈小，也就是品质愈接近规格要求的水准，Ca 值是负时表示实测值偏低，Ca 值是正时表示实测值偏高。不同的Ca 值对应不

2.制程精密度（Cp ）：

从制程中全数抽样或随机抽样（一般样本大小N 须在50个以上）所计算出来的样本标准差（δ）再乘以1/ n n 以推定实测样品的标准差（δ），用3δ与规格容许差比较或以6δ与规格公差比较。

Cp=（规格上限-规格下限）/（管理上限-管理下限） =规格容许差/3δ =规格公差/6δ

=T/6δ=（Su-Sl ）/6δ Su —规格上限 Sl —规格下限 管理上限-管理下限也就是管制范围—±3δ

下面是另一种Cp 的表示方法，有助您的理解，

从Cp值可知若T>6δ时，若大的愈多Cp值也愈大，也就是说在这种生产条件（人、机器、材料、管理），此制程非常适合生产此种产品，也就是Cp愈大愈好。

合理的、经济的Cp应大于1.33。

根据上面公式可推出规格应为±4δ。

3.制程能力指数（Cpk）

(a)Cpk=（1-|Ca|）*Cp

(b)Cpk=（Su-X）/3δ

或=-（Sl-X）的最小值。

Su、Sl—分别为规格上限、规格下限

4.制程能力总评—不良率p%

一个工程生产的实测值是否达到了规格的要求，是要Ca及Cp都很好，可是有时Ca虽很好，但Cp不好，结果实测也会有很多落在规格外；或是Cp很好，但是Ca很差时也会有很高的不良率的可能，总评就是用Ca及Cp对整个制程品质的综合评价。

(1)计算公式如下：

Zl=3Cp*（1+ Ca）……….由累积常态分配表查得F(z)l

Zu=3Cp*（1- Ca）………. 由累积常态分配表查得F(z)u

累积常态分配表见附件1（图示与表格）

附件1：

上限不良率pu%=1- F(z)u

下限不良率pl%=1- F(z)l

总不良率p%= pu%+ pl%

(3)举例：

某款机箱的规格之一为160±5（单位：以下省略），经制造出来测得其X及δ，实测品质为X±3δ=159±6，计算总不良率p为多少？并进行评价。

A：Ca=（X-U）/T/2

=（159-160/10/2

=-20%…………………………B级

B：Cp=T/6δ

=10/(6*2)

=0.83…………………………C级

C：Zl=3Cp*（1+ Ca）

=3*0.83*(1+(-0.2))

=1.99

D：Zu=3Cp*（1- Ca）

=3*0.83*(1-(-0.2))

=2.98

E：由附件1（图示与表格）中直接查得

上限不良率pu%=0.00144

=0.14%

下限不良率pl%=0.0233

=2.33%

总不良率p%= pu%+ pl%

=0.14%+2.33%

=2.47%

总评价为C级

5.处置原则

（1）Ca等级的处置

A级：建议使用。

B级：建议使用，有必要尽可能改进为A级。

C级：应检查相关规范、规格。

D级：应采取紧急措施全面检查可能影响的因素，必要时应停止生产（或相关工作、工程）。

（2）Cp等级的处置

A级：此工程很稳定，可以将规格容许差缩小或可胜任更紧密的工作。

B级：有发生不良品的可能，必须加以注意，并设法维持不要使其变坏，应迅速追查。

C级：应检查规格及作业标准，本工程不能胜任这么精密的工作。

D级：应采取紧急措施全面检查可能影响的因素，必要时应停止生产（或相关工作、工程）。

（3）不良率p%的处置

如为B、C、D级须按照Ca及Cp的处置原则，总评仍是根据Ca及Cp的处置原则。对于等级的评定标准在于让我们了解不良率的范围，以便采取对策、措施。

注：Ca、Cp、Cpk、p%的评定等级A、B、C、D是相似的，处置原则有一定的类比性。一般对制程能力是以Cp、Cpk来评定，产品规格的设定与实测之间的管制范围的关系尤为重要，既要经济合理、又要具有可操作性；当Cp≥1.0时说明此制程有能力生产出符合规格的产品，当Cpk≥1.0时说明此制程生产的产品符合规格要求，当Cp≥1.0又Cpk≥1.0时以保证一个有能力的工程正在生产合格的产品。

四、制程能力分析的用途

1.提供资料给设计部门，使其尽量利用目前的制程能力，以设计新产品。

2.决定一项新设备或修理后的设备能否满足要求。

3.利用机器的能力安排适当的工作，使其得到最佳的应用。

4.选用适当的作业员、材料和工作方法。

5.制程能力达不到时，应建立经济的管制界限。

6.制程能力过剩时，应调整规格以达到最经济的生产。

7.用于建立机器的调整界限。

8.是一项具价值的技术情报资料。

●Δ关于选取哪些尺寸（指标）作为管制/监控对象呢？

●Δ使用Cp及Cpk对对象（例如尺寸）进行监控分析时还要注意以下几点：

1.测量仪器必须具有最小测定值的1/8的测量能力。

2.测试人员需经过培训，在熟练度方面上合格。

3.对于抽样的测量应有三个不同的合格人员共同来完成。

五、工程能力的介绍

1.工程能力

●工程管理中基本的统计应用是建立稳定的制造工程同时在延伸的期间内维

持其状态，其事实上的意义是将工程调整到所有产品都符合规格的程度，后续的状态与工程能力的分析有关。

●建立了稳定的工程后，要想办法将工程调整到产品输出符合规格的水准，以

后的管理方法是制定XBAR-R管制图并保持无数据在管理界限外，通常是在一定间隔下抽取4个或更多的样品并保持至少20组以上的数据，建立了这样的管理后可以分析工程能力以决定是否符合规格要求。

初期的工程管理目的是在工程出现特殊原因时提供一个信号，同时采取必要的措施消除此类原因并防止其再发生。

●工程能力由来自普通原因的整体偏差决定——当消除全部的特殊原因后可

以达到最小偏差，另外，当其被证明处于统计管理状态时，工程能力反映工程本身的潜在表现。

●工程能力通常由其在产品规格公差内所占的比例来决定，如果一个工程处于

统计管理状态时，其可被一个可预测的分布来叙述，另外分布外的部分也可以进行实际的评价，超出时，需要采取措施以减少来自普通原因的偏差，以使工程能力与规格保持一致。

●短期内要先使工程处于统计管理状态下，这样我们就可以预测其表现，然后

我们再通过调整使其能力符合规格的要求。

2.关于工程能力的管理界限和设计规格的关系如下

●收集数据：在运行的工程中收集所研究特性的数据，此类数据可以是机械部

件的尺寸，也可以是PCB表面的缺陷数或是每天的生产不良率等。

●计算管理界限：根据工程输出的数据计算管理界限，我们当然希望偏差仅仅

来自普通原因，注意：管理界限不是规格或目标，它应反映的是工程的自然变动。

●工程管理解释：将数据与管理界限比较可以判断出工程是否稳定及偏差是否

只来自普通原因，如果有特殊原因存在，要研究工程的运行情况以找出影响工程的原因，当消除特殊原因后又继续运行工程，同时收集数据及再计算管理界限，必要时，要研究其他的特殊原因并改善。

●工程能力解释：当所有的特殊原因消除后工程又恢复受控时，可以计算工程

能力，如果来自普通原因的偏差过大时，工程也不能生产满足规格的产品，此时要调查工程本身并采取措施来识别及改善工程中重要的缺陷，如果改善不经济的话，要考虑重新评价工程规格。

●产品接受性解释：当最初使用管理图来评价及改善工程是否受控及其能力，

同样地也用于决定是否采取措施来调整生产（过程）的输出，管理图可以给出根据来决定产品是否可以直接使用，或是必须挑选后并对其中的不合格进行再作业和废弃。

●管理界限和规格间的关系

XBAR-R的管理界限是基于工程上发生的内容，而不是基于规格。

如果工程受控，计算出的管理界限要比规格严格。

如果工程不受控，但产品仍不符合规格，则说明现有的条件（例如人员、工具、机器等）不可能生产出符合规格的产品。

3．关于工程能力中量化的因素

六、6SIGMA简介

1.6SIGMA的要求

●制程精密度Cp=2.0

●制程能力指数Cpk≥1.5

2.以6SIGMA定位品质目标的基准理由

●在无制程变异情况下（Cp= Cpk=2.0），产生的缺陷率为0.002PPM（相当于

10亿分2）

●在制程无法消除变异情况下（Cp=2.0、Cpk=1.5），产生的缺陷率为3.4PPM

（相当于百万分之3.4）

●超级优越品质

Cp≥2.00 Cpk≥1.50

●一流品质

Cp≥1.50 1.33≤Cpk<1.50

●品质要求与品质的趋势

3.0δ的品质要求（1930年至1970年）→66803PPM

3.5δ的品质要求（1970年至1980年）→22750PPM

4.0δ的品质要求（1980年至1990年）→6200PPM

4.5δ的品质要求（1991年至1995年）→1350PPM

5.0δ的品质要求（1996年至1997年）→233PPM

5.5δ的品质要求（1997年至1998年）→31.8PPM

6.0δ的品质要求（1998年至2001年）→3.4PPM

CPK的应用及设想

●根据2001财年公司所定的商用电脑的QA目标值为2500PPM，相当于上个世

纪90年代初品质水平。

●Cp、Cpk在部件的例行实验中已加以应用，例如在机箱的例行实验中对关键

尺寸（与机箱配合部件的装配尺寸）进行量测、统计并利用Cp、Cpk的计算方法进行计算得到机箱制程方面的评价，以加强对供应商的质量控制。

●Cp、Cpk在电脑组装业中生产线应用的关键是选取定义所反映的特性指标，

及相应的测量系统（MS）和测量系统的分析（MSA）。

●MSA（Measurement System Analysis）测量系统分析:使用数理统计和图表

的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。有关此方面的介绍在今后推出。

●Cp、Cpk在管理工作上的应用，从现在本人收集的资料看，目前Cp、Cpk的

应用仅在生产上的制程能力的分析中，其他工程方面的应用诸如在研发能力等尚无，本人认为最后应延伸扩展到过程能力的分析中，下图是对过程控制系统的构想，在过程的各个阶段（P1、P2….等），有对应的检查点（MS2、MS3）这些检查点对P2、P3的特性指标进行定时测量、并进行Cp、Cpk分析，对于分析结果所对应的不同处置方法自动反馈到过程中去，对影响过程的各种因素进行调整，例如暂时停止过程，对特殊变异因素进行解决等。

写了这么多，总之，对于过程能力控制中使用Cp、Cpk的分析方法是重要的控制手段，尤其适合体系、流程较完善的过程，可对体系、流程进行有效的监控。关于结合自己实际工作的应用及在我们公司的应用还不是很多，目前在部件的质量控制中有所应用，以完善对供应商的控制。关于Cp、Cpk的分析方法在其他过程中的应用本人会继续总结，望其他同人能多多提出宝贵意见。

谢谢！祝大家五一节快乐！

杨卫国 2001/4/30

过程控制系统

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CPK 制程能力分析讲解

CPK为什么要定1，1.33，1.67，这几个值？ CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。现今下产品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求，因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、抽样方案对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差，产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。 下面分别用4张正态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）： 上图的CPK值为0.656，接近0.67，从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端，产品的离散度大；如果某过程的CPK计算数值在0.67左右，意味作该过程的控制能力并不稳定，具有超出产品极限的风险，如果数值小于0.67，加工过程中可能已经有超差极限值得产品存在。

CPK过程能力分析

CPK-过程能力分析（一） 学习目的： 通过过程能力和过程绩效分析评价过程是否满足预期要求的能力。 学习内容： 1.基本概念 2.过程能力指数CP与Cpk 3.过程能力指数Cpm与Cpmk 4.过程绩效指数Pp与Ppk 5.过程能力与缺陷的关系 6.长期能力与短期能力 什么是制程的能力? 制程能力是指过程输出特性满足规定要求或标准的能力。 制程稳定是指制程只受普通原因影响。 Terminology(1) 连续型数据–可以无限细分的数据，比如身高，长度，重量等等。 离散型数据–不能无限细分的数据，比如合格率PASS FAIL 缺陷点等 Terminology(2) Mean（平均值）- A measure of the central tendency; Standard Deviation（标准偏差）- A measure of spread

(variability). USL（上规格限）- Upper Specification Limit. The numerical value, above which defects occur. LSL（下规格限）- Lower Specification Limit. The numerical value, below which defects occur. Terminology(3) Common Cause （普通原因）- A natural type of variation that comes from the normal operating conditions of a process. Special Cause（异常原因）- A type of variation that is shown by an out of control situation from a control chart. It suggests something special has happened to create a change in the process. 过程能力(Process Capability) 在只有普通原因作用, 过程程受控的状态下(即过程稳定,具有可预测分布),过程输出特性满足规定要求或标准的能力; 过程是否具有能力是客户关注的焦点,客户希望能得到符合自己要求的产品; 在进行过程能力分析时必须识别并明确顾客(内部的或外部的)对过程输出特性的要求,包括目标值和规范限.通常将规范上下限记为USL和LSL. 过程能力分析的假设前提是输出呈正态分布.对于非正态分布的情况,应进行适当的坐标转换,将其转换为正态分布的情况.

CPK制程能力分析讲解

C P K为什么要定1，1.33，1.67，这几个值？ CPK：ComplexProcessCapabilityindex的缩写，是现代企业用于表示的指标。现今下产品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求，因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差，产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。 下面分别用4态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）： 上图的CPK值为0.656，接近0.67，从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端，产品的离散度大；如果某过程的CPK计算数值在0.67左右，意味作该过程的控制能力并不稳定，具有超出产品极限的风险，如果数值小于0.67，加工过程中可能已经有超差极限值得产品存在。 上图的CPK值为1.078，与CPK值为0.656的图形对比可以看出，产品的尺寸的波动范围比前一副图约小一点，更趋近中间值。因此当CPK值增大时，该图反应出的过程控制能力就比CPK值为0.656的过程控制能力要好，那么产品超差两端极限的情况也就更小。 下面分别为CPK值为1.33和1.67左右的图形 从上列4张图片的对比不难看出，当CPK值越大时，过程控制能力越强，加工出的产品越靠近中间值且波动范围越小，产品互换性好质量越高。

CPK(过程能力分析报告方法)

过程能力分析 过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动。当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99.73%散布在区间[μ-3σ，μ+3σ]，(其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差)也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好。 为什么要进行过程能力分析 进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次，由于我们的度量计划还相当"不成熟"，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。 工序过程能力分析 工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。过程能力指数用Cp 、Cpk表示。 非正态数据的过程能力分析方法 当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时，直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据，然后就可按正态数据的计算方法进行分析;另一类是根据以非参数统计方法为基础，推导出一套新的计算方法进行分析。遵循这两大类原则，在实际工作中成熟的实现方法主要有三种，现在简要介绍每种方法的操作步骤。 非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法 非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法 非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法

CPK制程能力分析讲解

C P K制程能力分析讲解 集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-

C P K为什么要定1，1.33，1.67，这几个值？CPK：ComplexProcessCapabilityindex的缩写，是现代企业用于表示的指标。现今下产品的质量要求越来越高，产品的质量也不是仅仅能保证在公差范围内就能满足要求，因此对产品的质量关注从原来的被动检查产品尺寸转换到对产品加工过程的控制，那么如何来评价某个过程对产品加工质量的控制能力，利用统计学的原理按照一定的时间规律、对加工生产出的产品进行数据统计，通过计算其产品数据的离散度、标准差等数据来表达这个过程中产品的质量波动情况，CPK就在这种情况应运而生。 CPK用数值来表示，该值反映的是制造加工过程控制能力的大小，数值越大表示该过程的控制能力越好，产品的一致性越好，产品的尺寸变化波动越小越靠近中间值；而数值越大表示该过程的控制能力越差，产品的一致性越差，产品的尺寸变化波动越大离散度越大，甚至容易超出两边极限公差。 CPK的计算数据由至少125组数据组成，抽取的数据也有一定的要求（每5件为一组连续数据，每组之间按一定的时间间隔进行），抽取数据时制程必须是无任何异常状态下进行，所以CPK值反应的是某个制程在正常工作状态下的过程控制能力。 下面分别用4态图、柱状图辅助理解这样更直观一些（两侧的竖直线表示产品的尺寸极限，中间的竖直线表示产品的中间值）： 上图的CPK值为0.656，接近0.67，从柱状表示可以看出，虽然产品的尺寸都在极限范围以内，但大部分的产品数据分列在靠近极限值的两端，产品的离散度大；如果某过程的

制程能力分析释义

e 1999年对公司来说，可定义为OEM品质年，此话怎讲因为从去年HP的PIGLET开始生产后，陆陆续续接到OEM客户的订单，诸如NEC、PANASONIC、广宇、以及最近的通用、INTEL等等；我们可以从过去的经验与事实，去观察与分析OEM客户非常重视产品的品质管制，认为供货商是产品生产系统的源头或重要的一部份，足以影响产品是否能及时推上市，获得好评的重要关键之一。 因此对于品质管制手法的使用，一直是OEM客户注意的焦点。尤其是制程能力分析(Analysis for Process Capability) 的应用，大家都视为是一新开发产品导入量产阶段的指针， 所以本文的主题将针对制程能力分析来进行研讨。 接下来将透过下列几个问题，来切入正题: 一、制程能力是个什么东西 二、制程能力分析在什么时候实施是正确的 三、执行制程能力分析前有那些步骤 四、制程能力分析的数据要如何评价 五、制程能力分析的数据要如何应用 六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk

七、Cpk 是否能监测连续生产之制程 一、制程能力是个什么东西 所谓『制程能力』就是一个制程在固定的生产因素(条件)及稳定管制下所展现的品质能力。 那些是「固定的生产因素(条件)」；如设计的品质、模治具、机器设备、作业方法与作业者的训练、作业照明与环境、检验设备、检验方法与检验者的训练….等等皆属之。 什么是「稳定管制」；就是以上因素加以标准化设定后，并彻底实施后，且该制程之测定值，都是在稳定的管制状态之下，此时的品质能力才可说是该制程的制程能力。 制程能力如何表示： 1.制程准确度Ca (Capability of accuracy) 2.制程精确度Cp (Capability of precision ) 3.综合评价 (不良率 p ) 4.制程能力指数 Cpk