CPK与SPC

CPK与SPCCPK：ComplexProcessCapabilityindex的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。CPK值越大表示品质越佳。CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））Cpk——过程能力指数CPK=Min[(USL-Mu)/3s,(Mu-LSL)/3s]Cpk应用讲议1.Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。2.同Cpk息息相关的两个参数：Ca:制程准确度,Cp.:制程精密度3.Cpk,Ca,Cp三者的关系：Cpk=Cp*(1-｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势)4.当选择制程站别Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性对后制程的影响度。5.计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。6.计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。7.首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(u).规格公差＝（规格上限－规格下限）；规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2；8.依据公式：Ca=(X-U)/(T/2)，计算出制程准确度：Ca值9.依据公式：Cp=T/6，计算出制程精密度：Cp值10.依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|)，计算出制程能力指数：Cpk值11.Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策）A++级Cpk≥2.0特优可考虑成本的降低A+级2.0＞Cpk≥1.67优应当保持之A级1.67＞Cpk≥1.33良能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级B级1.33＞Cpk≥1.0一般状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为A级C级1.0＞Cpk≥0.67差制程不良较多，必须提升其能力D级0.67＞Cpk不可接受其能力太差，应考虑重新整改设计制程。品质管理术语：SQC供应商品质控制IQC来料品质控制LQC生产线品质控制IPQC制程品质控制FQC最终品质控制SQA供应商品质保证DCC文控中心PQA制程品质保证FQA最终品质保证DAS缺陷分析系统FA坏品质分析CPI连续工序改善CS客户服务ERP企业资源规划CRM客户资源管理MRP物料需求计划BPR业务流程重组DOE实验设计SCM供应链管理APQP产品质量先期计划FMEA失效模式及后果分析MSA测量系统分析PPAP生产件批准EV设备变异FPY合格率LCL管理下限LSL规格下限QE品质工程QFD品质技能展开RPN风险系数SOP作业标准书TQC全面品质控制TQM全面品质管理UCL管制上限USL规格上限VOC客户需求VOE工程需求QA品质保证QC品质管理MBO目标管理PC生管MC物料JIT准时生产技术LP精益生产统计过程控制SPC概论SPC即统计过程控制（StatisticalProcessControl）。SPC是美国美国贝尔实验室休哈特(Shewhart)博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。在生产过程中，产品的质量特征值的波动是不可避免的。它是由4M1E，即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差和系统误差。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的，它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。一、SPC技术原理统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，随机误差具有一定的分布规律，当过程受控时没有系统误差，根据中心极限定理，这些随机误差的总和，即总体质量特性服从正态分布N（μ，σ2）。正态分布的特征直观看就是大多数值集中在以μ为中心位置，越往边缘个体数越少。在正态分布正负3σ范围内，即样品特征值出现在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为99.73%，即超出正负3σ范围发生概率仅为0.27%。SPC即统计过程控制（StatisticalProcessControl）。SPC是美国美国贝尔实验室休哈特(Shewhart)博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。在生产过程中，产品的质量特征值的波动是不可避免的。它是由4M1E，即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差和系统误差。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的，它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。Spc统计-SPC控制图实施的八个步骤1、识别关键过程一个产品品质的形成需要许多过程（工序），其中有一些过程对产品品质好坏起至关重要的作用，这样的过程称为关键过程，SPC控制图应首先用于关键过程，而不是所有的工序。因此，实施SPC，首先是识别出关键过程。然后，对关键过程进行分析研究，识别出过程的结构（输入、输出、资源、活动等）。2、确定过程关键变量（特性）对关键过程进行分析（可采用因果图、排列图等），找出对产品质量影响最大的变量（特性）。3、制定过程控制计划和规格标准这一步往往是最困难和费时，可采用一些实验方法参考有关标准。4、过程数据的收集、整理5、过程受控状态初始分析采用分析用控制图分析过程是否受控和稳定，如果发现不受控或有变差的特殊原因，应采取措施。注意：此时过程的分布中心（X）和均差σ、控制图界限可能都未知。6、过程能力分析只有过程是受控、稳定的，才有必要分析过程能力，当发现过程能力不足时，应采取措施。7、控制图监控只有当过程是受控、稳定的，过程能力足够才能采用监控用控制图，进入SPC实施阶段。8、监控、诊断、改进在监控过程中，当发现有异常时，应及时分析原因，采取措施，使过程恢复正常。对于受控和稳定的过程，也要不断改进，减小变差的普通原因，提高质量降低成本。实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。分析阶段的主要目的在于：一、使过程处于统计稳态，二、使过程能力足够。分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。SPC即统计过程控制（StatisticalProcessControl）。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。SPC能解决之问题1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。5.改善的评估：制程能力可作为改善前后比较之指标。利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。2.制订操作标准。3.实施标准的教育与训练。4.进行制程能力解析，确定管制界限。5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。7.绘制制程管制用管制图。8.判定制程是否在管制状态（正常）。9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。分析用管制图主要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。(2)该制程的制程能力指数(ProcessCapabilityIndex)是否满足要求。－、控制图的作用：1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。应用步骤如下：1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；2.选用合适的控制图种类；3.确定样本容量和抽样间隔；4.收集并记录至少20～25个样本的数据，或使用以前所记录的数据；5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；6.计算各统计量的控制界限；7.画控制图并标出各样本的统计量；8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态；9.决定下一步的行动。应用控制图的常见错误：1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作；2.在工序能力不足时，即在CP＜1的情况下，就使用控制图管理工作；3.用公差