‘壹’ 工程图纸中要求CPK>=1.33是什么意思
CPK>=1.33表示制程能力指数>=1.33
当Cpk等于1.33时,该流程生产的产品的理论合格率=99.379%(考虑1.5西格玛偏移时的情况)
当Cpk大于1.33时,该流程生产的产品的理论合格率=99.993%(不考虑1.5西格玛偏移时的情况)
也就是说,流程能力达到1.33时,产品合格率都能满足公司(生产者)和客户(使用者)的要求,即达到可接受的水平。
(1)cpk要多少数据扩展阅读:
1、意义
制程水平的量化反映;(用一个数值来表达制程的水平) 制程能力指数:是一种表示制程水平高低的方便方法,其实质作用是反映制程合格率的高低。
2、计算公式
CPK=Cp*(1-|Ca|)
Ca (Capability of Accuracy):制程准确度;在衡量“实际平均值”与“规格中心值”之一致性。对于单边规格,因不存在规格中心,因此不存在Ca;对于双边规格,Ca=(ˉx-U)/(T/2)。
Cp (Capability of Precision):制程精密度;在衡量“规格公差宽度”与“制程变异宽度”之比例。对于单边规格,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;对于双边规格:Cp=(USL-LSL) / 6σ=T/6σ
注意: 计算Cpk时,取样数据至少应有20组数据,而且数据要具有一定代表性。
参考资料来源:网络-CPK
‘贰’ cpk最低量测模数是多少
CPK通常是125个数据,5个为一组,一共25组。
但是也有少一点的那种,Mini-CPK, 40个一组的,仍然是5个为一组,一共8组,我以前做过Nokia手机的,当时我们就是这样用的。
参考资料里面有个《Excel模板自动生成CPK, SPC, Run Chart结果和曲线图:125个样品范例》
‘叁’ CPK计算只抽25个数据,是否可以,科学么为什么
二者都合理,这取决于你数据的分组和每个子组的数据量
25个数据也可以算的,你可以把数据分成25组,每个子组数量设定成1;
前提是数据要是正态的。
正态性的检验和cpk的计算可以使用mintab或者jmp。
ppk的计算就相对简单些,无需正态,excel就可以很容易的算出来。
‘肆’ 制作CPK需要多少数据
cpk 需要建立在制程能力稳定的情况下
搬迁 属于改变制程加工条件 这个生产件按标准需要重新提供PPAP
所以前后的数据不可以合在一起计算CPK
搬迁前的你可以计算CPK
搬迁后的计算值以PPK 为准 PPK取样最低50 40几个勉强可以计算
‘伍’ CPK如何计算
CPK= Min[ (USL- Mu)/3σ, (Mu - LSL)/3σ]
Cpk是指过程平均值与产品标准规格发生偏移(ε)的大小,常用客户满意的上限偏差值减去平均值和平均值减去下限偏差值中数值小的一个,再除以三倍的西格玛的结果来表示。
Cpk=MIN(Tu-μ,μ-Tl)/(3*σ)
或者Cpk=(1-k)*Cp,其中k=ε/(T/2)
通常状况下,质量特性值分布的总体标准差(σ)是未知的,所以应采用样本标准差(s)来代替。
应用
1 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。
2. 计算取样数据至少应有20~25组数据,方具有一定代表性。
3. 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。
4. 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。
5. 依据公式:Ca=(X-U)/(T/2) , 计算出制程准确度:Ca值 (x为所有取样数据的平均值)。
6. 依据公式:Cp =T/6σ , 计算出制程精密度:Cp值。
7. 依据公式:Cpk=Cp(1-|Ca|) , 计算出制程能力指数:Cpk值。
‘陆’ 关于计算CPK的样本量。
这和流程本身稳定性有关,其实流程越稳定,需要的样本量越少。
实践中,这个和SPC的要求一样,一般要20到30组数据,每组样本量不小于4。这就是经常在实践中看到选25组数据,共100个数据来算CPK的原因。
如果数据非正态,一般按一下流程走:
1.
首先看看那些非正态的点,找找原因。能找到明确的原因,就能去掉那些点,或重新收集数据。
2.
试试用指数函数转化。如minitab中的Box-Cox功能。
3.
用中心极限定理转换
‘柒’ 一般CPK值要达到多少
一般CPK要达到1.33。
你可能接下来要问,为什么是1.33,你可以看一下CPK的计算公式就能知道CPK*3等于过程的Sigma水平,CPK为1.33时,过程能力达到了1.33*3约等于4 Sigma的水平。
你接下来可能还会问,为什么要达到4 Sigma的水平,因为这是要考虑到测量值本身也存在偏移,CPK达到4 Sigma的水平加上测量值的分布偏移,最终能使得在该过程上生产的产品良率能超过99%,这是普遍的要求。
‘捌’ 试量产计算Cpk需多少数据
一般是抽25组,每组4~5个数据。不过你还没量产应该做PPK更合适一些。
‘玖’ CPK要求每组数据都一样多吗
在制作CPK之前应先确定过程是否稳定,常用控制制图分析(最常用的是用Xbar-R图),而Xbar-R图一般是要100-125组数据,因而如果只有5组是不可行的。
就PPK而言过程稳定也是前提,在PPAP手册中也是建议用125组进行初始过程性能指数的计算。另就CPK与PPK只是长期能力指数与短期能力指数,在计算时都要求过程稳定,只是在标准差的计算上有所不同。
工序在一定时间里,处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序固有的能力,或者说它是工序保证质量的能力。这里所指的工序,是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程,也就是产品质量的生产过程。
‘拾’ 评价某零件尺寸的CPK至少需要多少样本
Cpk是所谓是工序能力指数,表明了该工序保证目标精度的能力。Cpk针对的是每个加工尺寸和公差,一个零件可能有几个尺寸有Cpk要求。针对一个尺寸和公差,通常需要连续加工至少30个以上零件来取样进行计算。第一步需要计算所有样本数据的标准差(EXCEL有专门的函数:STDEV),用公差带的宽度除以6倍的标准差即为Cp,即精度能力指数。然后计算样本数据相对于尺寸中值的偏离程度Ca,即(数据平均值-尺寸中值)/公差带宽度的一半。(名义尺寸100、上差0.2、下差-0.4的情况下,尺寸中值即99.9,公差带宽度0.6)。用Cp乘以1-Ca的绝对值就是Cpk。