CPK值计算公式PPT演示课件

1、1spc 基础知识及应用 统计学是现代品质管理的基石，是过程管理中最重要的工具。具体到我们smtipqc来讲就是qi软件，这份教材主要讲述qi软件的主要控制原理及其使用。 涉及到统计就必然跟数据有关，存储数据的大型文件叫数据库 data base简称db。在qi软件中，如图，我们可以看到数据是存在一个叫2dpmo.spc的文件中。这个表格是不是很熟悉，对，它就是excel格式的数据文件。 2第一章 cp 与cpk cp 和cpk 是描述制程能力的重要指数。当产品的规格线不变，cpk 越高表示制造能力越强。下面我们看看cp和cpk是如何计算的。cp =t6cpk = (1-k) cpcp: ca

2、pability of process 制程能力 : standard deviation 标准偏差t : usllsl 规格限宽度k : 规格线中心值（目标值）和 实际数据均值/mean/ x的偏移系数 =1n-1i = 1n( x -x)i 2 标准偏差 是衡量数据离散程度的指数， 越大表示数据离散程度越高，大小越不均匀。1 计算cpk3k= 2 mx tm=2usl+lsl计算cpk的顺序:计算平均值x和 计算t得出cp计算m、kcpk159165165176168174168159171177168169179162182181168171165162174172171182例：表格中

3、的数据是某班测量锡膏厚度的值，工艺允许的范围是130220，求该组数据的cpk。计算平均值x和 x（159168179165+171+182) 24=170.33 在excel中用 =average(a1:f4)命令可直接算出从a1(左上角)到f4（右下角）范围内的数据的平均值。4同样=stdev(a1:f4)可以计算它们的标准偏差。计算ttusllsl22013090 220130 2得出cpcp = = = 2.20t6906 6.831计算m、km= = = 175 usllsl 2 2 175-170.33 90k= = = 0.103 2 m-x t（159170.33) +(168

4、-170.33) +(171-170.33)+(182-170.33)22224-1= 6.83125cpkcpk=(1-k) cp = (1-0.103) 2.20 = 1.97cpk的另一种算法cpu：cpu= usl-x3 cpl：cpl= x -lsl3 cpk=min(cpl:cpu)两种方法计算结果是一样的,有兴趣的话可以自己验证一下6习题一2182172172172182172172172212182172182202182172182212212172212212202192192182202182202202211、某生产线录得烘炉最高温度如下，工艺许可范围是215225，用

5、两种方法求该组数据的cpk。2、思考题 某线a、b班分别生产wall(7.0 2.0 ) 和ecsm （5.5.) 产品，测量锡膏厚度，qi软件计算cpk都是2.0, 问哪个班制程能力强,为什么?3、思考题 生产线cp值高cpk就一定高吗? 为什么。72 qi软件是如何计算cpk ?x max : 测量最大值mean: 平均值x min: 测量最小值std dev: 标准偏差usl : up strict linelsl : low strict lineucl : up control linelcl: low control line82.1 让帮助文件告诉我们first: 寻找帮助,点击

6、术语表second:点击你想知道的术语小框框里的英文就是名词解释third:点击这里 会有计算公式哦o9yes2.2 this is10第二章 如何判读qi软件图1 数据的分布 数据大体可以分为两种类型：计量型measure、计数型count。其中计量型数据大部分服从正态分布 。通俗讲正态分布是指中间多两边少的分布形式。讲个最简单的例子，我们现在统计全国青少年的身高，发现70的人在170cm左右，超过190cm的很少，同样小于150cm的也很少，我们就说身高的分布情况符合正态分布。 右图是锡膏厚度图，可以看见锡膏厚度大部份都是140左右（在两条平行线内），接近控制线的数据是很少的。我们可以说锡

7、膏厚度的分布是服从正态分布的。111.1正态分布图 这就是正态分布图，可以看到该图有两个重要参数:平均值和标准偏差。图上的曲线是概率密度曲线，在x=+ 、x=- 以及曲线所组成的面积 （即阴影部分） 称为数据分布在( - , + )范围内的概率。事实上只要数据服从正态分布，这个 （即阴影部分）面积是固定的：0.6826即68.26% 2界限范围内的概率是 95.46% 3界限范围内的概率是 99.73% 6是lg对我们的要求,这是什么概念呢?3.4 ppm,即百万分之3.4。从工艺角度来讲即：usl= 6，lsl 6。11 (平均) +333121.2正态分布图（续）规格下限(lsl)-6-5

8、-4-3-2-1+1+2+3+4+5+6规格上限(usl) 这就是达到6sigma水平时的正态分布图，我们知道规格线制定以后就不会改变。唯一可以改变的是数据本身，当整体偏大时，分布情况就会往规格上限偏（虚线）；反之，则往规格下限偏。 由图可知: usl= 6，lsl 6 ;=(usl-lsl)/12 当我们制程改进，工序水平达到7sigma时 usl= 7，lsl 7 ; =(usl-lsl)/14 , 从公式可以推出制程改进后的标准偏差是比改进前的小。 小就说明数据变动范围小，从而说明制程更稳定。13规格下限(lsl)-6-5-4-3-2-1+1+2+3+4+5+6规格上限(usl)规格下限(lsl)规格上限(usl)-6-5-4-3 -2 -1 +1+2 +3+4 +5 +6+7-7改进前 6改进后 7 同样的规格限，可以看到改进后的数据分布比改进前密集，就是说数据变动更小，更稳定。141.3 cp(cpk) 大就一定好吗?这个问题并不是哗众取宠，事实上这个问题很重要。首先我们回顾一下通过什么“ 手段” 可以获得“