过程能力验证需要多少数据

❶ CPK需要数据最少是多少

一般情况下至少需要25组或以上的数据。
为什么要这么多数据量呢？这是由中心极限定理决定的，找到那个使分布满足正态的n值，就是你的抽样量了。

❷ 过程能力分析需要多少个数据

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。

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。

❸ 什么是过程能力分析

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。

原因

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。

过程能力分析能力分析

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。

过程能力分析分析方法

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

• 估计合适的Lambda（λ）值；

• 计算求出变换后的数据Yx，

• 根据原来给定的USL和LSL，计算求出变换后的USLx和LSLx，

• 对Yx用USLx和LSLx求出过程能力指数。

非正态数据的过程能力分析方法2：Johnson变换法

• 根据Johnson判别原则确定转换方式；

• 计算求出变换后的数据Yx，

• 计算求出变换后的USLx和LSLx，

• 对Yx用USLx和LSLx求出过程能力指数。

非正态数据的过程能力分析方法3：非参数计算法

当第一种、第二种方法无法适用，即均无法找到合适的转换方法时，还有第三种方法可供尝试，即以非参数方法为基数，不需对原始数据做任何转换，直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。

非正态数据CP和CPK的计算公式

右侧公式中，Xa是数据X分布的a分位数，例如X0.005表示随机变量X分布的0.005（即0.5%）分位数。

❹ 实验室之间数据对比相差多少可以接受允许误差多少。最好有标准文件，谢谢！

一般会控制在1%以内。不同行业差别较大，没有明确的、统一的标准。

实验室间测量准确性比对，绝大多数时候并不是测量结果之间的简单比对，还需要进行相应的测量不确定度计算，结合不确定度计算结果进行综合比对。

偶然误差与系统误差相对，在相同条件下，对同一物理量多次测量，会因偶然因素而产生的误差，这类误差不可测，难以找出原因并加以排除，但是往往符合一定的统计规律，可以用取均值等手段尽量减小误差影响。

(4)过程能力验证需要多少数据扩展阅读：

误差分类：

1，模型误差：

在建立数学模型过程中，要将复杂的现象抽象归结为数学模型，往往要忽略一些次要因素的影响，对问题作一些简化。因此数学模型和实际问题有一定的误差，这种误差称为模型误差。

2，测量误差

在建模和具体运算过程中所用的数据往往是通过观察和测量得到的，由于精度的限制，这些数据一般是近似的，即有误差，这种误差称为测量误差。

3，截断误差

由于实际运算只能完成有限项或有限步运算，因此要将有些需用极限或无穷过程进行的运算有限化，对无穷过程进行截断，这样产生的误差成为截断误差。