《CPK制程能力教程》课件

制程能力教程CPK本教程将全面介绍制程能力分析的理论基础、计算方法和实际应用我CPK们将从统计学基础出发，深入探讨过程能力指数的定义与意义，并通过丰富的案例分析帮助您掌握这一重要的质量管理工具课程大纲1制程能力基本概念2过程能力指数种类深入理解过程能力的定义、重要性及其在质量管理中的核全面掌握、、等各类指数的含义和应用场景Cp CpkCa心作用3计算与应用行业实践与改进CPK学习数据收集、计算方法、结果解释和实际案例分析什么是制程能力？能力定义评估指标过程能力是指生产过程在稳定状通过、等统计指数来量化Cp Cpk态下，产品质量特性满足技术规评估，这些指标能够客观反映过格要求的能力它反映了过程固程的稳定性、精确性和满足客户有的变异程度和一致性水平要求的程度管理价值为生产管理提供科学依据，帮助识别改进机会，预防质量问题，提升客户满意度和企业竞争力制程能力分析的意义预防不良持续改进识别瓶颈通过能力分析，可以在为质量改进提供量化目帮助发现制程中的薄弱生产过程中及早发现潜标和评估标准，指导环节和变异来源，为资在的质量风险，预防产循环的实施，推源配置和改进重点提供PDCA品不良率超标，避免批动生产过程的持续优化科学依据，提高改进效量质量事故的发生和提升率主要过程能力指数（过程精密度）（过程实际能力）（过程偏移度）Cp CpkCa只考虑过程的离散程度，反映过程变同时考虑过程的变异和偏移，是评用于量化过程均值相对于规格中心的Cp CpkCa异相对于规格宽度的大小它衡量的是估过程实际能力的综合指标它反映了偏移程度它帮助识别过程是否存在系过程的精密度或一致性，但不考虑过程过程在当前状态下真正满足规格要求的统性偏移，为纠正措施提供方向均值是否位于规格中心能力当为零时，表示过程完全居中；的Ca Ca当值越大时，表示过程变异越小，精值越大，表示过程能力越强，产生绝对值越大，表示偏移越严重，需要采Cp Cpk密度越高但即使很大，如果过程均不合格品的概率越低它是质量管理中取调整措施Cp值偏离规格中心，仍可能产生不合格最重要的过程能力指标品的基本概念Cp定义理解，仅考虑过程变异Cp=USL-LSL/6σ判断标准表示过程变异可接受Cp1局限性未考虑过程均值偏移情况指数专注于评估过程的精密度，它将过程的倍标准差与规格宽度进行比较当Cp6Cp大于时，说明过程变异相对较小，具备了满足规格要求的基本条件1然而，的最大局限在于它假设过程均值恰好位于规格中心，在实际生产中这种情况Cp并不常见因此，通常与其他指标结合使用，为过程改进提供更全面的信息Cp的含义Ca数值意义完全居中Ca=02存在偏移Ca0偏移计算Ca=|μ-T|/[USL-LSL/2]1为规格中心值T改进指导3识别偏移方向制定纠正策略指数专门用于量化过程均值与规格中心的偏离程度它将偏移量标准化，使得不同规格宽度的过程之间可以进行比较值的大小Ca Ca直接影响的计算结果Cpk与的区别Cp Cpk1特点Cp仅评估过程变异度，假设过程完全居中，反映过程的潜在能力或最佳可能表现2特点Cpk同时评估变异和偏移，反映过程的实际能力，考虑当前状态下的真实表现3关系比较，当过程完全居中时两者相等，偏移越大差异越明显Cpk≤Cp理解这两个指标的区别对于正确进行过程改进至关重要当较高但较低Cp Cpk时，说明过程精密度良好但存在偏移问题，改进重点应放在调整过程均值上基本定义Cpk公式表达，取两个比值中的较小者作Cpk=min[USL-μ/3σ,μ-LSL/3σ]为最终结果参数说明为上规格限，为下规格限，为过程均值，为过程标准USL LSLμσ差计算逻辑分别计算过程到上下规格限的距离，选择较近的一侧作为能力评估基准的计算逻辑体现了木桶效应原理，过程能力受限于距离最近的规格限Cpk这种设计确保了指标的保守性和实用性，为质量风险评估提供了可靠依据体现什么？Cpk能力水平数值越高，过程能力越强1合格概率2反映产品满足规格的可能性风险评估3预测不合格品出现的风险程度作为综合性指标，它同时反映了过程的精密度和准确性高值意味着过程不仅变异小，而且均值接近目标值，这样的过程能Cpk Cpk够稳定地生产出符合要求的产品从统计角度看，值与过程的不合格率存在明确的数学关系管理者可以通过值直接评估质量风险，制定相应的管控策略Cpk Cpk常见分级标准CpkCpk≥

1.671能力优良，六西格玛水平

1.33≤Cpk

1.672能力良好，四西格玛水平

1.00≤Cpk

1.333能力勉强，需要监控Cpk

1.004能力不足，急需改进这套分级标准已被广泛接受，为不同行业的质量管理提供了统一的评估基准企业可以根据自身的质量要求和客户期望，选择适当的目标值Cpk常见统计基础复习正态分布假设均值与标准差计算基于数据服从正态分均值反映过程的中心趋势，标Cpk布的假设实际应用中需要验准差反映过程的变异程度这证这一假设的合理性，必要时两个参数是计算的基础要Cpk进行数据变换素采样原理样本应具有代表性，采样方法应随机且无偏样本量的大小直接影响统计推断的可靠性数据收集要求样本量要求建议样本量个数据点，以确保统计推断的可靠性对于关键过≥30程，样本量应更大测量精度必须排除测量系统误差的影响，确保数据反映真实的过程变异而非测量变异代表性采样采样应覆盖不同时间段、操作员、设备状态等，确保样本能代表过程的真实状态数据质量直接决定分析结果的可靠性在数据收集阶段投入足够的精力，是确Cpk保分析有效性的关键前提不合格的数据会导致错误的结论和不当的改进措施测量系统分析（）MSA变异分解区分产品变异和测量变异，为过程能力分析提供准确的基础数据评估Gage RR评估测量系统的重复性和再现性，确保测量误差在可接受范围内精度验证确认测量系统能够检测到过程的真实变化，避免掩盖实际的过程问题是分析的必要前提当测量系统变异超过总变异的时，必须优先改进测量系统，否则结果将不可信一个良好的测MSA Cpk30%Cpk量系统应该具备足够的分辨力和稳定性规格界限的选择规格来源双侧规格单侧规格规格界限应来自客户要求、国家标准、当存在上规格限（）和下规格限当只有一个规格限时（如强度只有下USL行业规范或设计要求不能随意制定或（）时，使用标准的计算公式限，杂质只有上限），需要调整的LSL Cpk Cpk频繁变更规格限，以确保分析的一致性这种情况最为常见，适用于大多数尺寸计算方法，使用相应的单侧公式和可比性和性能参数单侧规格在化学成分、机械性能等领域在某些情况下，需要区分内部规格和外双侧规格的设定应考虑产品的功能要求较为常见，计算时要特别注意公式的选部规格，内部规格通常更严格，用于过和使用安全性，避免过松或过紧的设择程控制和预防定计算公式Cp6σUSL-LSL分母含义分子含义代表过程的数据分布范围规格宽度，允许的变异范围

99.73%

1.0基准线时过程刚好满足要求Cp=1公式的设计理念是将过程的自然变异范围与允许的规格范围进行比较当等于Cp Cp1时，过程的范围恰好等于规格宽度，理论上的产品将合格6σ

99.73%在实际应用中，通常要求大于，这样可以为过程偏移和其他未预见的变异留出Cp

1.33足够的安全裕度值越大，表示过程的精密度越高，改进潜力越大Cp计算公式详解Cpk参数符号含义获取方法上规格限允许的最大值设计要求或客USL户规格下规格限允许的最小值设计要求或客LSL户规格过程均值样本平均值样本数据计算μ得出过程标准差变异程度样本标准差估σ计公式的核心思想是计算过程到最近规格限的标准化距离通过取两个方向Cpk的最小值，确保评估结果反映过程的实际约束条件这种设计使得成为一Cpk个保守但实用的过程能力指标计算步骤Cpk1数据统计计算样本均值和标准差，验证数据的正态性假设2分别计算计算和两个数值USL-μ/3σμ-LSL/3σ3取最小值比较两个计算结果，选择较小者作为值Cpk4结果解释根据值判断过程能力等级并制定改进策略Cpk计算过程中要特别注意数据的预处理和异常值的识别如果发现明显的异常数据点，应分析其产生原因，决定是否剔除标准差的计算可以使用样本标准差或基于子组的合并标准差，选择依据过程的稳定性状况实例演示与Cp Cpk如何判断制程能力优秀水平可接受水平风险水平时，过程能时，Cpk≥

1.

671.33≤Cpk

1.

671.0≤Cpk

1.33力优秀，不合格率极低，时，过程能力良好，需要存在质量风险，需要加强可作为标杆过程进行推广定期监控，防止能力退控制并制定改进计划和复制化不可接受时，过程能力Cpk

1.0不足，必须立即采取纠正措施，避免批量不合格判断标准应结合具体的行业要求和客户期望某些高风险或关键过程可能需要更高的要求，而一些非关键过程可能接受较低的标准Cpk与不良率关系Cpk制程能力分析图解通过图形化展示，可以直观地理解不同值对应的过程状态良好的过程应该呈现出窄而居中的分布特征，与规格限有足够的安全Cpk距离图解分析有助于快速诊断过程问题分布过宽说明变异控制不足，分布偏移说明过程调整不当这些视觉信息为改进方向提供了明确指导短期与长期能力短期能力（）长期能力（）差异分析Ppk Cpk基于短时间内（通常分钟到小时）基于较长时间跨度（几天到数周）的数短期与长期能力的差异反映了过程中存302的数据计算，反映过程在理想条件下的据计算，包含了更多的变异源，如不同在的可分配原因变异差异越大，说明潜在能力这种测量排除了大部分可分班次、操作员、原材料批次等因素的影过程稳定性越差，需要识别和消除变异配原因的影响响源短期能力通常用于评估过程的基础能力长期能力更接近实际生产状况，是日常通过比较分析，可以量化改进潜力，制水平，为长期改进提供目标参考在新质量管理和客户质量保证的主要依据定针对性的稳定化措施，逐步缩小两者产品导入或工艺验证阶段特别有用通常长期会低于短期之间的差距Cpk Ppk正态假设检验方法图检验Q-Q将样本分位数与理论正态分位数对比，如果数据点基本沿直线分布，则满足正态假设统计检验使用、等统计检验方法，通过值判断Anderson-Darling Shapiro-Wilk p正态性假设是否成立数据变换当数据不满足正态假设时，可考虑变换或其他变换方法，使数据Box-Cox接近正态分布正态性假设是计算的重要前提当数据严重偏离正态分布时，传统可能会给出误Cpk Cpk导性结果此时需要使用非参数方法或进行适当的数据变换在实际应用中，轻微的非正态性通常是可以接受的，但严重的偏斜或多峰分布需要特别处理建议在分析前都进行正态性检验Cpk数据离散度的来源人员因素设备因素操作技能差异、培训水平、工作状态等人为变异机器精度、设备老化、维护状况等导致的变异材料因素原材料批次差异、供应商变化、存储条件等影响方法因素环境因素工艺参数设定、操作程序、检测方法等系统性因素温度湿度变化、振动噪音、照明条件等环境变异理解变异来源是过程改进的关键通过系统性地识别和控制这些变异源，可以有效提升过程能力改进策略应该优先关注影响最大的变异源的典型案例分析Cpk1案例背景某汽车零部件关键尺寸要求±，客户要求收集φ

25.

00.1mm Cpk≥

1.67个连续样本进行能力分析100数据分析样本均值，标准差，计算得，低于客户=

25.02mm=

0.025mm Cpk=

1.47要求的

1.67问题诊断，，差异较小说明偏移不严重，主要问题是过程变异Cp=

1.33Cpk=

1.47过大改进措施优化设备精度，加强操作培训，改善环境控制，最终将提升至Cpk

1.72此案例说明了系统性改进的重要性通过准确诊断问题根源，采取针对性措施，成功满足了客户的高标准要求，也提升了公司的竞争能力的典型案例分析Cpk2案例概况根因分析电子产品电阻值规格通过鱼骨图分析发现温度控制±，初始仅为不稳定是主要原因，占总变异的1000Ω50ΩCpk，远低于行业标准，其次是原材料批次差异和

0.

851.3360%导致客户投诉频发操作不一致改进成效安装精密温控系统，建立严格的原材料检验制度，标准化操作程序，从提升至Cpk

0.

851.45该案例展示了多因子改进的复杂性通过系统性的根因分析和持续改进，不仅解决了质量问题，还建立了更加稳健的生产系统，为未来的质量提升奠定了基础高低原因Cp Cpk主要表现过程精密度好但准确性差1典型原因2设备调整不当，系统性偏差改进重点3调整过程均值，消除偏移当明显大于时，说明过程本身具备良好的精密度，但存在系统性偏移问题这种情况下的改进相对简单，主要是调整过程参数使均Cp Cpk值回归目标值常见的偏移原因包括设备校准偏差、工艺参数设定错误、测量系统偏差等通过系统校准和参数优化，通常可以快速提升至接近CpkCp的水平能力分析的常用软件工具包Minitab JMPExcel专业统计软件，提供完整的过程能力分析公司的统计发现软件，具有强大的数成本低廉的选择，可以通过模板和公式实SAS模块，包括图形化输出和详细的统计报据可视化功能和交互式分析能力特别适现基本的计算适合小规模分析和日Cpk告操作简便，广泛应用于六西格玛项合探索性数据分析和高级统计建模常监控，但功能相对有限目分层能力分析品管圈与Cpk问题发现原因分析通过分析识别能力不足的过程，确运用鱼骨图、等工具深入分析Cpk5Why定改进目标和优先级低的根本原因Cpk效果验证对策制定重新计算值，验证改进效果并固化针对主要原因制定具体的改进措施和实Cpk成功经验施计划品管圈活动与分析的结合，为质量改进提供了科学的方法论和量化的评估标准这种系统性的改进方式能够调动全员参与，形成Cpk持续改进的企业文化工业标准值Cpk汽车行业电子行业医疗器械汽车行业对质量要求极为严格，通常要电子行业普遍采用作为基本医疗器械行业由于直接关系到患者安Cpk≥

1.33求关键安全件，一般功能件要求，高端产品如航空电子、医疗设备全，质量要求最为严格和欧盟Cpk≥

1.67FDA CE这个标准源于要求这与产品的复杂性和认证都要求关键参数，某些Cpk≥

1.33TS16949Cpk≥

1.67Cpk≥

1.67质量体系要求使用环境相关植入式器械要求更高特别是涉及安全的制动系统、转向系统随着消费电子产品竞争加剧，越来越多药品生产中的关键质量属性通常要求等关键零部件，某些主机厂甚至要求的企业将作为内部标准，以提，以确保产品的安全性和有效Cpk≥

1.5Cpk≥

2.0，以确保极低的失效率和高可升产品竞争力和客户满意度性符合法规要求Cpk≥

2.0靠性与水平对照Cpk Sigma值水平不良率质量等级Cpk Sigmappm不可接受

0.672σ45,500勉强可接受

1.003σ2,700良好

1.334σ63优秀

1.675σ

0.6世界级

2.006σ

0.002水平与值的对应关系为质量改进提供了清晰的目标阶梯六西格玛管Sigma Cpk理就是以达到质量水平为终极目标，对应的世界级质量水平6σCpk=

2.0这种对照关系帮助企业制定分阶段的质量提升计划，从当前水平逐步向更高目标迈进，避免好高骛远而导致改进失败提升核心措施Cpk工艺优化通过实验设计找出最优工艺参数组合，减少过程变异包括温度、压力、时DOE间等关键参数的精确控制统计控制建立统计过程控制系统，实时监控过程状态，及时发现和纠正异常波动SPC人员培训加强操作人员技能培训，标准化作业程序，减少人为操作变异对产品质量的影响设备改进提升设备精度和稳定性，定期维护保养，确保设备状态始终处于最佳水平提升需要系统性方法，单一措施往往效果有限成功的改进项目通常同时关注多个方面，形Cpk成组合拳效应，才能实现显著的能力提升测量误差的影响10%30%警戒线红线超过需要改进测量系统超过的测量变异会严重影响结果Gage RR10%30%Cpk50%掩盖效应过大的测量误差可能完全掩盖真实过程能力测量系统的准确性直接影响分析的可靠性当测量变异占总变异的比例过高时，计算Cpk出的值会低估真实的过程能力，导致错误的改进决策Cpk因此，在进行过程能力分析之前，必须先确保测量系统的可靠性这包括仪器校准、操作员培训、测量环境控制等多个方面的系统性改进分析注意事项Cpk异常值处理识别并分析异常数据点的成因，决定是否剔除异常值可能提示特殊原因的存在，需要深入调查趋势分析观察数据是否存在趋势性变化，趋势的存在可能影响的有效性，需要先Cpk消除趋势再进行分析分层考虑考虑不同批次、设备、操作员等因素的影响，避免将不同来源的数据混合计算，确保分析的有效性时间跨度确保数据收集的时间跨度足够代表过程的常态，避免短期波动影响长期能力的评估不良品率的统计定义DPMO1百万机会缺陷数，标准化的缺陷率表示方法计算公式2缺陷数÷机会数×DPMO=1,000,000关联Cpk3不同值对应特定的水平Cpk DPMO为不同复杂度的产品提供了统一的质量比较基准一个简单产品和复杂产品的不良率不能直接比较，但考虑了缺陷机会DPMO DPMO数，使比较变得有意义通过与的对应关系，管理者可以将质量目标转换为具体的过程能力要求，为改进项目提供明确的数量化指标DPMO Cpk过程能力专项报告编写1背景介绍说明分析目的、产品信息、规格要求、客户期望等基础信息2数据收集详述采样方法、样本量、时间跨度、测量条件等数据获取过程3计算分析展示统计结果、计算过程、图表分析、假设验证等Cpk4结论建议总结过程能力状况，提出具体改进建议和实施计划一份完整的过程能力报告应该既有科学性又有实用性，既要展示专业的统计分析能力，又要为业务决策提供清晰的指导报告的质量直接影响改进措施的有效性过程能力的提升实践计划执行Plan Do基于分析结果制定改进目标和具体行动实施改进措施，收集过程数据，监控改进进Cpk计划展行动检查Act Check固化有效措施，修正无效方案，制定下一轮重新计算值，评估改进效果，分析未达Cpk改进计划标原因循环为过程能力提升提供了科学的管理方法每个循环都以作为量化评估指标，确保改进工作有明确的目标和客观的评价标准PDCA Cpk成功的改进项目往往需要多个循环，每次循环都在前一次的基础上进一步提升，最终实现显著的能力改善这种螺旋式上升的改进模式是质PDCA量管理的核心理念六西格玛与Cpk核心工具是六西格玛项目的关键评估指标1Cpk项目选择2低过程优先纳入六西格玛改进项目Cpk成效评估3项目成功与否以提升幅度来衡量Cpk六西格玛管理体系将作为过程质量的核心指标，从项目识别、问题定义、改进实施到效果验证，贯穿整个流程这种Cpk CpkDMAIC量化管理方式确保了改进工作的科学性和有效性许多世界级企业通过六西格玛项目，系统性地提升关键过程的值，不仅降低了成本，还显著提升了客户满意度和市场竞争力Cpk。