本帖最后由 qualityIn180308 于 2018-8-17 09:58 编辑
前言 CPK与PPK这两个参数的区别,以及如何从正确使用这两个参数来进行过程管控,可能是困扰很多 SPC学习者和使用者的一个问题,希望这篇文章对您有所帮助。
Cpk表征的是过程的能力高低,Ppk体现的是过程实际表现的好坏。一个能力达到1.67的过程,并不一定真的能够拿出1.67的表现,就像一个有能力考得全班第一的学生,因为不认真学习,并不一定能真的考到全班第一,即他的表现并不一定反映他的能力。
其次,我们再来看一下两者之间为什么前者表征的是过程能力的高低,而后者体现的是过程表现的好坏。 为了解释这个问题,我们必须记住用SPC进行过程控制要完成的第一步工作:将过程调整到稳定受控的状态。同时,为了方便说明,这里我们选择一个比较特殊的情况:过程的中心线Xbar与过程的目标值重合。在这种情况下,Cpk的计算公式如下:
在上述的公式I中,σc表征的是过程变化的大小,而USL-LSL是允许的变化。这两个值的比例越高,即Cpk的值越高,这个过程产生不合格产品的几率就越低。对于一个处于正态分布、过程中心线和目标值重合的稳定过程来说,Cpk值和不合格率的对应如下(Cpk值和不合格率的对应可根据正态分布的原理进行计算,此处不做说明): 所以,Cpk越大,产生不合格的几率越低,代表这个过程的能力越强。 公式I中的σc的计算公式如下: 这其中,Rbar是各个子组极差的平均值。所以过程变化的大小σc,以及一个制造过程的能力Cpk,是由每一个子组内部变化的大小决定的。 为何在计算Cpk的时候,只需要考虑子组内的变化,而不需要考虑子组间的变化?根据AIAG的SPC手册第二版第131页的说明,对于一个稳定的、受控的过程来说,子组间的变化应该是0!所以整个过程的变化只由子组内部变化的大小决定。
但在实际的生产过程中,任何一个过程都可以脱离稳定受控的状态,这好比一个有能力考全班第一的学生,他不一定会好好学习。在这种情况下,过程表现出来的不是这个过程最强的能力(即过程的表现达不到Cpk所体现的能力)。在这种情况下,整个过程的变化,不但包括子组内部的变化,还包括子组间的变化,所以过程实际表现出来的状态Ppk,其计算方式如下:
这个公式中,σp包括了子组内和子组间的变化,它等于所有采样的数据的标准偏差(如果有20个子组,每个子组5个数据,则σp就是这个100个数据的标准偏差),用以下公式计算
这其中xi代表一个采集的数据,n是采集的数据的总数。 综上所述,Cpk的计算是基于一个过程是处于稳定受控的状态,其子组间的变化是0的,子组内部的变化代表了整个过程的变化。此时的过程是过程所能达到的最佳状态,所以Cpk值代表的是过程的能力。而Ppk的计算是考虑到事实上的过程不一定处于稳定受控的状态,过程的变化不但由子组内的变化,还包括子组间的变化。所以,Ppk反映的是过程的真实表现。Ppk永远都不会超过Cpk。 在了解了Cpk和Ppk的区别后,需要说明一下,在用SPC进行过程控制和改善时,应同时监控Cpk和Ppk的值,并监控两者之间的差距。如果两者的差距较大,代表这个过程的表现没有达到过程的实际能力,过程可能存在特殊原因引起的变化,所以需要采取措施消除特殊原因。
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