【质量管理精品文档】CP和CPK

CP和CPK=0.41=0.81过程A过程B过程C=标准偏差哪一个过程最佳?•过程表现如何？•什么是最佳的过程？•什么是最差的过程？你是否想知道，为什么？=0.04什么是工序工序是产品、零部件制造过程的基本环节，也是品质检验的基本环节。对工序实行严格的工序控制，它能在帮助现代工艺更加富有效率工作的同时，也使现代工艺具有经济上的现实意义。如果一个高速精密的工序控制不当，生产出的无用的废品马上就会堆成山；如果产品稍微不符合生产标准，它就会在后面的复杂装配工序中造成很大的麻烦，并因拆卸、替换部件而造成巨大的损失。(1)一道工序，是指一个或一组作业工人在一个工作地对一个或若干个劳动对象(产品或零件、半成品)进行物理和化学变化的过程；(2)工序的过程就是操作者、机器、材料、工艺方法和环境等，在特定条件下，相互结合、相互作用的过程；(3)工序的划分主要取决于生产技術的客观要求，同时也取决于劳动分工和提高劳动生产率的要求；什么是工序能力(1)工序在稳定状态下能够生产出合格品的能力称为工序能力；每道工序都具有定量或定性的品质要求(公差范围或技術要求)。为了预防工序产生不合格品，为了工序品质的维持和改进，首先必须掌握工序所具有实际达到品质要求的能力。(2)稳定状态是指工序中的操作者、机器设备、所使用的材料、工艺方法和环境条件等都符合标准规定的要求，且作业活动处于受控状态；(3)工序能够生产出合格品的多少，显然与规定的品质要求(公差范围大小)直接有关；产品品质的波动性规律决定着工序加工出的一批产品的品质特性值必定有波动幅度，必定有一定的分散范围。按照数理统计学的理论可知，在正态分布情况下，分散幅度处于6σ(6倍标准偏差)范围内的比率为99.73%。分散幅度6σ，表示该工序具有的实际加工精度，它是衡量工序能力的尺度。若标准偏差越大，则工序的实际精度越差，不合格品率越高，工序能力越小；若标准偏差越小，则工序的实际精度越高，不合格品率越低，工序能力越大；注意：如果工序生产过程不稳定，处于失控状态，则不能计算标准偏差，应找出并排除异常原因后重新抽样测定，取得数据,再计算。如何判断过程是否稳定使用控制图标判断过程是否稳定控制图表按照用途分类分析用控制图控制用控制图分析用控制图。用全数连续取样的方法获得数据，进而分析、判断工序是否处于稳定。利用控制图发现异常，通过分层等方法，找出不稳定原因，采取措施加解决；控制用控制图。按程序规定的取样方法获得数据，通过打点观察，控制异常原因的出现。当点子分布出现异常，说明工序品质不稳定时，找出原因，及时消除异常影响因素，使工序恢复到正常的控制状态。分析用控制图的判断准则分析用控制图上的点子同时满足下述条件时，可认为生产过程处于统计的控制状态：A.连续25点中没有一点在控制界限线外或连续35点中最多1点在控制界限线外或连续100点中最多2点在控制界限线外。B.控制界限线内的点子的排列无下述异常现象：链：连续7点或更多点、11点中有10点、14点中有12点、17点中有14点，20点中有16点在中心线一侧；趋势：连续7点或更多的点具有上升或下降趋势；周期；点子的排列随时间的推移而呈周期性；点子靠近控制界限线：连续3点中有2点、7点中有3点落在“2σ”与“3σ”控制线之间。控制用控制图的判断准则点子落在控制界限线外或控制界限线上；控制界限线内的点子的排列有异常：连续15点靠近中心线附近，落在“1σ”与中心线之间。链：连续7点或更多点、11点中有10点、14点中有12点、17点中有14点，20点中有16点在中心线一侧；趋势：连续7点或更多的点具有上升或下降趋势；周期；点子的排列随时间的推移而呈周期性；点子靠近控制界限线：连续3点中有2点、7点中有3点落在“2σ”与“3σ”控制线之间。什么是工序能力指数(1)工序能力指数Cp，就是产品公差范围(T)与6σ之比。Cp值的大小即可定量计算出该工序的不合格品率，所以工序能力指数Cp的大小可以直接表示出工序品质的水平。(2)工序能力指数Cp的计算方法在品质特性值属于计量值数据的情况下，工序能力指数的计算方法如下：当给定双向公差，品质数据分布中心()与公差中心(M)相一致时，用符号Cp表示。STTSTCLUP66UTLT公差上限；公差下限。X当给定双向公差，品质数据分布中心()与公差中心(M)不一致时，即存在中心偏移量(ε)时，用符号Cpk表示。STCPK62||XMTk2X当给定单向公差的上限公差时，常采用的公式为：SXTCUPU3当给定单向公差的下限公差时，常采用的公式为：STXCLPL3plpupkCCMinimumC,过程中心值偏移时某零件品质要求为20±0.15抽样100件，测得：mmX00.20mmS05.0105.0685.1915.2066STTSTCLUP某零件品质要求为20±0.15抽样100件，测得：mmX05.20mmS05.000.20M05.0||XM67.005.061.03.005.0605.023.062STCPK某部件清洁度的要求不大于96毫克，抽样结果测得：33.112348963SXTCUPU48X12S毫克某金属材料抗拉强度的要求不得少于2/38cmkgX2/8.1cmkgS11.18.1332383STXCLPL2/32cmkg工序能力指数的评定67.10.2Cp33.167.1Cp133.1Cp范围Cp1一般应停止继续加工，找出原因，改进工艺，提高Cp值，否则全数检验，挑出不良品分析分散程度大的原因，制订措施加以改进，在不影响产品品质情况下，放宽公差范围，加强品质检验，全数检验或增加检验频次。必须用控制图或其它方法对工序进行控制和监督，以便发现异常波动；对产品按正常规定进行检验当不是关键或主要项目时，放宽波动幅度降低对原材料的要求；简化品质检验，采用抽样检验或减少检验频次为提高产品品质，对关键或主要项目，再次缩小公差范围；或为提高效率、降低成本而放宽波动幅度，降低设备精度等级等。措施0.2Cp提高工序能力指数的途径影响工序能力指数的三个变量STCPK62产品品质规格的范围，公差范围T；工序加工分布中心与公差中心M的偏移量ε工序加工的品质特性值的分散程度，标准偏差S；由工序能力指数的计算公式可见：减少中心偏量ε，或减少标准偏差S，或增大公差范围T，都能提高工序能力指数。实践证明，在工序加工分析时，减少中心偏移量的防误措施，在技术上、操作上比较容易实现，又比较经济，不必为此而花费大量的人力、物力和财力，因此，把它作为提高工序能力指数的首要措施。当中心偏移量ε=0时，Cp值仍旧较小时，才考虑减小工序加工的分散程度或研究是否有可能放宽公差范围，放宽公差范围必须有不影响产品品质、不影响用户使用效果的充分依据。提高工序能力往往需要对现场的生产进行工艺上的改进和改造。技术上难度较大，花费时间较长，需要耗用较多的费用，然而提高工序能力却正是提高了制造品质的水平，企业为保证品质，有时是必要的。Cpk：processcapability（K是偏移量），是过程能力指数，表示过程能力满足技术标准的程度；Ppk：processperformance（K同样是偏移量），指的是长期过程性能指数。cpk=（1-k）T/6σST,其中T就是技术规格的公差幅度，即上下规格限之差；Ppk=（1-k）T/6σLTPpk表明过程可能不稳定的情况。Cpk要求过程稳定且数据正态。过程能力分析操作流程图操作实例：现安排SMT第13生产线，生产P100手机主板，其锡膏厚度要求是，0.128～0.196mm。生产线经过设备调整后开始正常生产。为了观察生产是否稳定，QC连续检查了35块PCB板的锡膏厚度，并做成I-MR图表。1571481791491611671581901651541691731561731491661711531711711831481651691541731581541811561721731501631613530252015105Subgroup0210200190180170160150140130120IndividualValueMean=164.0UCL=205.3LCL=122.650403020100MovingRangeR=15.55UCL=50.80LCL=0IandMRChartforC1做成I－MR控制图表，并执行稳定状态是否异常的测试1.一个点在中心线3Sigma范围之外2.连续9个点在中心线的一侧或1Sigma范围以外3.连续6个点同时上升或下降4.连续14个点交替上升和下降5.连续3个点中有2个点在2Sigma范围之外6.连续5个点中有4个在1Sigma范围之外7.连续15个点在中心线两侧的1Sigma范围内8.连续8个点在中心线两侧的1Sigma范围外连续25点中没有一点在控制界限线外或连续35点中最多1点在控制界限线外或连续100点中最多2点在控制界限线外。链：连续7点或更多点、11点中有10点、14点中有12点、17点中有14点，20点中有16点在中心线一侧；趋势：连续7点或更多的点具有上升或下降趋势；周期；点子的排列随时间的推移而呈周期性；点子靠近控制界限线：连续3点中有2点、7点中有3点落在“2σ”与“3σ”控制线之间。Minitab的8项判断判稳原则数据显示过程稳定。可以进行正常过程控制。生产线每小时抽检一PCB板的锡膏厚度，并记录测量数据。中途如果有调机，恢复生产时需要重新判稳。6月1日6月2日6月3日6月4日6月5日6月6日6月7日6月8日6月9日6月10日6月11日6月12日6月13日6月14日161171160181169178171173170157162174162159176165157182154158151175170167169138167159160154170156143168151176177183162160171174146159160159163168157165146170153172165164165155170153164157165160180149156170165155155155164160157176189150158157183153148169153164149151146186165167168168169161169156140170161176164154155167173159168175167168136165153156149152163167158171146160173178161166186166154176161153158160149168165165175159145165144147164153155136170160168173175171158161166166165141145167174164144156157167156169165172171162165183151161145171165136145163183164164139158168169163154170138153170172162154162164173163151168163175171153168171165160158169154158……每天的数据如下表：Average:162.355StDev:9.31334N:22Anderson-DarlingNormalityTestA-Squared:0.142P-Value:0.966144154164174184.001.01.05.20.50.80.95.99.999Probability6月1日NormalProbabilityPlot检验6月1日数据是否正态P值大于0.05，可以认为服从正态分布0.95Subgroup1.001.05155160165170SampleMeanMean=162.4UCL=168.4LCL=156.351015SampleStD