cpk要多少數據

『壹』 工程圖紙中要求CPK>=1.33是什麼意思

CPK>=1.33表示製程能力指數>=1.33

當Cpk等於1.33時，該流程生產的產品的理論合格率=99.379%（考慮1.5西格瑪偏移時的情況）

當Cpk大於1.33時，該流程生產的產品的理論合格率=99.993%（不考慮1.5西格瑪偏移時的情況）

也就是說，流程能力達到1.33時，產品合格率都能滿足公司（生產者）和客戶（使用者）的要求，即達到可接受的水平。

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1、意義

製程水平的量化反映;（用一個數值來表達製程的水平） 製程能力指數：是一種表示製程水平高低的方便方法，其實質作用是反映製程合格率的高低。

2、計算公式

CPK=Cp*（1-|Ca|）

Ca (Capability of Accuracy)：製程准確度；在衡量「實際平均值」與「規格中心值」之一致性。對於單邊規格，因不存在規格中心，因此不存在Ca；對於雙邊規格，Ca=(ˉx-U)/(T/2)。

Cp (Capability of Precision)：製程精密度；在衡量「規格公差寬度」與「製程變異寬度」之比例。對於單邊規格，只有上限和中心值，Cpu = | USL-ˉx | / 3σ 或 只有下限和中心值，Cpl = | ˉx -LSL | / 3σ；對於雙邊規格：Cp=(USL-LSL) / 6σ=T/6σ

注意: 計算Cpk時，取樣數據至少應有20組數據，而且數據要具有一定代表性。

參考資料來源：網路-CPK

『貳』 cpk最低量測模數是多少

CPK通常是125個數據，5個為一組，一共25組。
但是也有少一點的那種，Mini-CPK, 40個一組的，仍然是5個為一組，一共8組，我以前做過Nokia手機的，當時我們就是這樣用的。
參考資料裡面有個《Excel模板自動生成CPK, SPC, Run Chart結果和曲線圖:125個樣品範例》

『叄』 CPK計算只抽25個數據,是否可以,科學么為什麼

二者都合理，這取決於你數據的分組和每個子組的數據量
25個數據也可以算的，你可以把數據分成25組，每個子組數量設定成1；
前提是數據要是正態的。
正態性的檢驗和cpk的計算可以使用mintab或者jmp。
ppk的計算就相對簡單些，無需正態，excel就可以很容易的算出來。

『肆』 製作CPK需要多少數據

cpk 需要建立在製程能力穩定的情況下
搬遷 屬於改變製程加工條件 這個生產件按標准需要重新提供PPAP
所以前後的數據不可以合在一起計算CPK
搬遷前的你可以計算CPK
搬遷後的計算值以PPK 為准 PPK取樣最低50 40幾個勉強可以計算

『伍』 CPK如何計算

CPK= Min[ (USL- Mu)/3σ, (Mu - LSL)/3σ]

Cpk是指過程平均值與產品標准規格發生偏移（ε）的大小，常用客戶滿意的上限偏差值減去平均值和平均值減去下限偏差值中數值小的一個，再除以三倍的西格瑪的結果來表示。

Cpk=MIN(Tu-μ，μ-Tl）/（3*σ)

或者Cpk=（1-k）*Cp，其中k=ε/（T/2）

通常狀況下，質量特性值分布的總體標准差（σ）是未知的，所以應採用樣本標准差（s）來代替。

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應用

1 當選擇製程站別Cpk來作管控時，應以成本做考量的首要因素，還有是其品質特性對後製程的影響度。

2. 計算取樣數據至少應有20~25組數據，方具有一定代表性。

3. 計算Cpk除收集取樣數據外，還應知曉該品質特性的規格上下限(USL，LSL)，才可順利計算其值。

4. 首先可用Excel的「STDEV」函數自動計算所取樣數據的標准差(σ)，再計算出規格公差(T)，及規格中心值(u). 規格公差=規格上限－規格下限；規格中心值=（規格上限+規格下限）/2。

5. 依據公式：Ca=(X-U)/(T/2) ， 計算出製程准確度：Ca值 (x為所有取樣數據的平均值)。

6. 依據公式：Cp =T/6σ ， 計算出製程精密度：Cp值。

7. 依據公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ， 計算出製程能力指數：Cpk值。

『陸』 關於計算CPK的樣本量。

這和流程本身穩定性有關，其實流程越穩定，需要的樣本量越少。
實踐中，這個和SPC的要求一樣，一般要20到30組數據，每組樣本量不小於4。這就是經常在實踐中看到選25組數據，共100個數據來算CPK的原因。
如果數據非正態，一般按一下流程走：
1.
首先看看那些非正態的點，找找原因。能找到明確的原因，就能去掉那些點，或重新收集數據。
2.
試試用指數函數轉化。如minitab中的Box-Cox功能。
3.
用中心極限定理轉換

『柒』 一般CPK值要達到多少

一般CPK要達到1.33。
你可能接下來要問，為什麼是1.33，你可以看一下CPK的計算公式就能知道CPK*3等於過程的Sigma水平，CPK為1.33時，過程能力達到了1.33*3約等於4 Sigma的水平。
你接下來可能還會問，為什麼要達到4 Sigma的水平，因為這是要考慮到測量值本身也存在偏移，CPK達到4 Sigma的水平加上測量值的分布偏移，最終能使得在該過程上生產的產品良率能超過99%，這是普遍的要求。

『捌』 試量產計算Cpk需多少數據

一般是抽25組，每組4~5個數據。不過你還沒量產應該做PPK更合適一些。

『玖』 CPK要求每組數據都一樣多嗎

在製作CPK之前應先確定過程是否穩定，常用控制制圖分析（最常用的是用Xbar-R圖），而Xbar-R圖一般是要100-125組數據，因而如果只有5組是不可行的。

就PPK而言過程穩定也是前提，在PPAP手冊中也是建議用125組進行初始過程性能指數的計算。另就CPK與PPK只是長期能力指數與短期能力指數，在計算時都要求過程穩定，只是在標准差的計算上有所不同。

工序在一定時間里，處於控制狀態（穩定狀態）下的實際加工能力。它是工序固有的能力，或者說它是工序保證質量的能力。這里所指的工序，是指操作者、機器、原材料、工藝方法和生產環境等五個基本質量因素綜合作用的過程，也就是產品質量的生產過程。

『拾』 評價某零件尺寸的CPK至少需要多少樣本

Cpk是所謂是工序能力指數，表明了該工序保證目標精度的能力。Cpk針對的是每個加工尺寸和公差，一個零件可能有幾個尺寸有Cpk要求。針對一個尺寸和公差，通常需要連續加工至少30個以上零件來取樣進行計算。第一步需要計算所有樣本數據的標准差（EXCEL有專門的函數：STDEV），用公差帶的寬度除以6倍的標准差即為Cp，即精度能力指數。然後計算樣本數據相對於尺寸中值的偏離程度Ca，即（數據平均值-尺寸中值）/公差帶寬度的一半。（名義尺寸100、上差0.2、下差-0.4的情況下，尺寸中值即99.9，公差帶寬度0.6）。用Cp乘以1-Ca的絕對值就是Cpk。