CPK是品質人的必備技能,您瞭解嗎?

嘴嘴深夜食堂 2024-06-28 03:36 1次浏览 0 条评论 taohigo.com

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“CPK,一般品質人剛接觸到這個概念的時候覺得晦澀,有挑戰性。有的認為:這不就是技術專業知識嗎?也碰巧大一大二學的高等數學,概率統計基礎還在,猛如虎的操作可能豁然開朗,然而一段時間後,模糊瞭,再過一段時間,好像沒印象瞭。”

一 CPK是什麼?

其實就是衡量生產過程能力高低的數據,CP,CPK,PPK,CMK因為生產工藝復雜性和取樣等不同而導致不同。我經常舉個例子:兩個短跑運動員,一個訓練最好成績9.9s,一個11s,這個類似CP,是個人能力。同樣是數控加工中心,馬紮克和北京精雕機,精度是不一樣的。一個做到+/-0.01,一個假如+/-0.02,這是設備能力。但是假如臨時比賽,大概率是9S的運動員獲勝。這裡還涉及到精度和其他比賽因素,個人心理因素,像極瞭一個生產加工的工序過程。例子就是例子,你隻要記住我有能力達到多少,但是實際上表現出多少能力,這是兩個概念幫助你理解CP和CPK。

過程能力(process capability)以往稱為工序能力,是指過程的加工水平滿 足技術標準的能力,它是衡量過程加工內在一致性的標準。過程能力與生產能 力不同,生產能力是加工方面的能力。過程能力取決於人、機、料、法、 環而與公差無關,故通常用統計控制狀態下的6倍標準差(表示過程能力)。

過程能力指數(process capability index)表示過程能力滿足技術標準(產品 規范、公差)的程度,一般記為PCI或CP。

二 過程能力分析的基礎是什麼?

依據數理統計理論,當生產過程穩定時,絕大多數計量值特性服從常態分佈。

對一個正常的過程參數(比如:尺寸)隨機抽樣,(計量值)數據應呈常態分佈(正態分佈或高斯分佈)。

依據概率理論計算,99.73%的樣本將落在+/-3σ的范圍內,隻有很小的概率(0.27%)+/-3σ的范圍內,由於小概率事件一般不會發生,可以認為不會有尺寸在規格之外。

三 與Cpk值相關的幾個重要概

USL (Upper Specification Limit): 即規格上限;

LSL (Low Specification Limit): 即規格下限;

U:規格中心值

平均值 =(x1+x2+… …+xn)/n ;(n為樣本數)

T:規格公差,即 T=規格上限一規格下限=USL-LSL;

σ(sigma):為數據的標準差

四 Cpk值的計算公式

制程能力指數(CPK):是工程精確度(Ca)和工程能力指數(Cp)的綜合評價:Cpk=Cp(1-︱Ca︱)

Cp(Capability of Precision) — 制程精密度Ca(Capability of Accuracy) — 制程準確度

K= ︱Ca︱ — 制程偏差度

註:計算Cpk時,取樣數據至少應有20組數據,方具有一定代表性。Ca (Capability of Accuracy):制程準確度;Ca 在衡量“實際平均值“與“規格中心值”之一致性;①對於單邊規格,不存在規格中心,因此也就不存在Ca;②對於雙邊規格:

Cpk值的計算公式(2)

CP=(USL-LSL)/6δ=T/6δ

CPK=Min(CPU,CPL)=Min[((USL-X平均值)/3 δ);(X平均值-LSL)/3 δ)]

五 如何運用?

兄弟們,看公式枯燥不?其實實際運用中不需要這麼麻煩,大傢會用就行,原理看瞭能懂,記住更好。誰傢的CPK不是根據設定的表格,隻需要填寫公式就OK 瞭啊。一般的是客戶特定的格式,一種就是自己用軟件比如minitable來計算。我下面貼兩個例子:

作為PQE而言,可能用第一種合適,你隻需要設計好方案和尺寸選取,並千萬註意要進行MSA分析,確保瞭量測的精準度後再去讓QC收集數據,你來分析就可以。如何評判?有參照表。如何分析,這的結合工藝,從公式入手,無非就是人機料法環的相關因素?這裡不做贅述。後續可能會直播視頻。

作為SQE而言,你要練的火眼金睛。第一選擇真正你需要的CPK尺寸,第二辨別清楚供應商量具使用的精準度,不然數據有何意義?第三準確識別出假數據和真數據。第四考慮風險。

六 實例計算

最後,來個例子去計算,加深印象。註意兩種方法啊。

某零件長度質量要求為120±0.5mm,知生產一批零件的均值為120.2mm、標準差為0.1mm,求Ppk( )計算?

出答案的可以評論區回復,嚴格套取公式即可,兩種方式均已驗證OK 。