cpk研究方法

1. 什么是CPK

CPK指的是信息安全领域。它的定义：CPK是Combined Public Key英文的缩写，中文意思为：组合公钥。是一种加密的算法，以很小的资源，生成大规模的密钥。

2. 质量管理中什么是CPK

CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。
制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。
制程能力研究在于确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。
当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。
CPK值越大表示品质越佳。
CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））
Cpk——过程能力指数
CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s]
Cpk应用讲议
1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。
2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca , Cp.
Ca: 制程准确度。 Cp: 制程精密度。
3. Cpk, Ca, Cp三者的关系： Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势)
4. 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。
5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。
6. 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。
7. 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；
8. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ， 计算出制程准确度：Ca值
9. 依据公式：Cp =T/6 ， 计算出制程精密度：Cp值
10. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ， 计算出制程能力指数：Cpk值
11. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策）
A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之
A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良 能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级
B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级
C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能力
D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改设计制程。

3. CPK值怎样测量的

太友spc在线论坛欢迎您
ppk,cpk,mk三者的区别及计算:
首先我们先说明pp、cp两者的定义及公式
cp（capability
indies
of
process）：稳定过程的能力指数，定义为容差宽度除以过程能力，不考虑过程有无偏移，一般表达式为：
pp（performance
indies
of
process）：过程性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能，一般表达式为：
（该指数仅用来与cp及cpk对比，或/和cp、cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序）
cpu：稳定过程的上限能力指数，定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限，一般表达式为：
cpl：稳定过程的下限能力指数，定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限，一般表达式为：
2、现在我们来阐述cpk、ppk的含义
cpk：这是考虑到过程中心的能力（修正）指数，定义为cpu与cpl的最小值。它等于过程均值与最近的规范界限之间的差除以过程总分布宽度的一半。即：
ppk：这是考虑到过程中心的性能（修正）指数，定义为：
或
的最小值。即：
其实，公式中的k是定义分布中心μ与公差中心m的偏离度，μ与m的偏离为ε=|
m-μ|
3、公式中标准差的不同含义
①在cp、cpk中，计算的是稳定过程的能力，稳定过程中过程变差仅由普通原因引起，公式中的标准差可以通过控制图中的样本平均极差估计得出。
因此，cp、cpk一般与控制图一起使用，首先利用控制图判断过程是否受控，如果过程不受控，要采取措施改善过程，使过程处于受控状态。确保过程受控后，再计算cp、cpk。
②由于普通和特殊两种原因所造成的变差，可以用样本标准差s来估计，过程性能指数的计算使用该标准差。
4、几个指数的比较与说明
①
无偏离的cp表示过程加工的均匀性（稳定性），即“质量能力”，cp越大，这质量特性的分布越“苗条”，质量能力越强；而有偏离的cpk表示过程中心μ与公差中心m的偏离情况，cpk越大，二者的偏离越小，也即过程中心对公差中心越“瞄准”。使过程的“质量能力”与“管理能力”二者综合的结果。cp与cpk的着重点不同，需要同时加以考虑。
②
pp和ppk的关系参照上面。
③
关于cpk与ppk的关系，这里引用qs9000中ppap手册中的一句话：“当可能得到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时（至少100个个体样本），可以在过程稳定时计算cpk。对于输出满足规格要求且呈可预测图形的长期不稳定过程，应该使用ppk。”
④
另外，我曾经看到一位网友的帖子，在这里也一起提供给大家（没有征得原作者本人同意，在这里向原作者表示歉意和感谢），上面是这样写的：
“所谓ppk，是进入大批量生产前，对小批生产的能力评价，一般要求≥1.67；而cpk，是进入大批量生产后，为保证批量生产下的产品的品质状况不至于下降，且为保证与小批生产具有同样的控制能力，所进行的生产能力的评价，一般要求≥1.33；一般来说，cpk需要借助ppk的控制界限来作控制
---------------------------------------------------------------
太友spc在线论坛欢迎您！

4. ppk和cpk取样区别是什么

CMK是连续抽样的，既然没分组当然计算sigma时就不会用到CPK的公式了，是的也用哪个传统公式计算sigma。CPK是间隔取样但PPK不一定要求间隔取样CPK是研究组内变差而PPK是研究组间变差CPK是能力指数而PPK是性能指数。

Cpk Ppk Cmk的用法：Cpk: 大批量生产的长期的过程能力控制，要求>1.33。

Ppk: 小批量生产或订单量不大，不连续，要求>1.67。

Cmk: 新设备、检修后的设备或新产品试产，对设备能力的评估，至少50件样品，要求>2.0。

PPK 人机料法环测不变最好是一个批次的全部取样或部分抽样测出的值按照PPK的计算方法计算出来的值由于是在一个批次内取样变差较小看的是组内差异一般用于试做阶段所以汽车行业要求PPK>1.67一般所计算出来的控制线也作为以后量产时的控制线。

CPK则是在人机料法环测有变化的情况每班或每天抽样计算的是组间差异由于组间差异毕竟是大于组内差异的所以要求CPK>1.33。

5. CPK如何算啊，给个例子好吗，

转发一份文件，供大家学习。
Cpk以前都是用excel计算，现在大多借助统计分析工具，SAS JMP, 或者Minitab进行分析，图文并茂，很直观。 欢迎切磋

CPK其实就是衡量制程能力是否满足的指标，初始制程能力参数大于等于1.33，
过程能力指数大于等于1.66就OK啦。小于就是制程能力不满足，多的太多就是制程能力浪费，多花老板的MONEY了。

以下为一点CPK基础知识，希望对大家有点用

CPK基础

1999年对公司来说，可定义为OEM品质年，此话怎讲?因为从去年HP的PIGLET开始生产后，陆陆续续接到OEM客户的订单，诸如NEC、PANASONIC、广宇、以及最近的通用、INTEL等等；我们可以从过去的经验与事实，去观察与分析OEM客户非常重视产品的品质管制，认为供货商是产品生产系统的源头或重要的一部份，足以影响产品是否能及时推上市，获得好评的重要关键之一。
因此对于品质管制手法的使用，一直是OEM客户注意的焦点。尤其是制程能力分析(Analysis for Process Capability) 的应用，大家都视为是一新开发产品导入量产阶段的指针，所以本文的主题将针对制程能力分析来进行研讨。
接下来将透过下列几个问题，来切入正题:
一、制程能力是个什么东西？
二、制程能力分析在什么时候实施是正确的？
三、执行制程能力分析前有那些步骤？
四、制程能力分析的数据要如何评价？
五、制程能力分析的数据要如何应用？
六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk？
七、Cpk 是否能监测连续生产之制程？

一、制程能力是个什么东西?
所谓‘制程能力’就是一个制程在固定的生产因素(条件)及稳定管制下所展现的品质能力。
那些是“固定的生产因素(条件)”；如设计的品质、模治具、机器设备、作业方法与作业者的训练、作业照明与环境、检验设备、检验方法与检验者的训练….等等皆属之。
什么是“稳定管制”；就是以上因素加以标准化设定后，并彻底实施后，且该制程之测定值，都是在稳定的管制状态之下，此时的品质能力才可说是该制程的制程能力。
制程能力如何表示：
1.制程准确度Ca (Capability of accuracy)
2.制程精确度Cp (Capability of precision )
3.综合评价 (不良率 p )
4.制程能力指数 Cpk
以上最常用的是 Cpk、Cp、Ca，而 p比较少有人使用。
1. 制程准确度Ca (Capability of accuracy)
凡从制程中所获得之数据(实绩)，其 平均值( x ) 与规格中心值(μ) 之间偏差的程度，称为制程准确度Ca
Ca＝( X － μ ) / ( T / 2 )

T＝ SU － SL ＝ 规格上线 － 规格下线

※如系单边公差时，则不适用
由上述可知:
1.平均值( x ) 愈接近 规格中心值(μ) 愈好 (尽量趋近或相等)
2.所以Ca值愈小愈好 (尽量趋近于0)
3.惟群体呈左右对称之常态分布时，才能使用Ca做制程能力分析。(单边公差时，Ca为0)
4.正值(＋) 时表示偏高；负值(－) 时表示偏低。
2. 制程精确度Cp (Capability of precision)
从制程中全数检验或随机抽样 (一般样本 n 须在 50个以上 ) 所计算出来之样本标准差 ( σx )，再乘以√( n / ( n － 1）)，以推定实绩群体标准差 ( σ) 。
计算出样本的σx
用3σ与规格容许公差做比较 。
σx ×√（∑×ī－×）/( n / ( n － 1）)
计算群体的σ
Cp ＝ 规格容许差 / 3 σ ＝ 规格公差 / 6 σ ＝ ( T/ 2 ) / 3σ
由上述可知：
1.若T ＞ 6 σ 时， Cp 值愈大。（离散趋势都在规格内）
2.Cp 值愈大愈好（尽量大于1以上）
3.若T ＜ 6 σ 时， Cp 值愈小。(表示目前的生产条件，不适合此精密度之产品)
4. Cp 与 Ca成反比。(Cp愈大愈好，Ca则反之)
3.综合评价 (不良率 p )
当有些制程的生产实绩为了达成规格之要求，必须Ca 值与Cp值两者都要很好的情况下，而对整个制程品质之综合评价，计算出不良率 p
Z1＝ 3 Cp ( 1 ＋ Ca )….由Z1查常态分配表得P1 ％
Z2＝ 3 Cp ( 1 ＋ Ca )….由Z2查常态分配表得P2 ％
p％＝P1 ％ ＋ P2 ％
由上述可知:
生产实绩如不能达成客户要求之 (允收批内)不良率，则必须立即处理，避免遭遇到退货的危险！！
4.制程能力指数 Cpk
Cpk是综合Ca和Cp两者之指数，其计算公式:
Ca＝( X － μ ) / ( T / 2 )
Cp ＝ 规格容许差 / 3 σ ＝ 规格公差 / 6 σ ＝ ( T/ 2 ) / 3σ
Cpk＝ ( 1 － | Ca | ) ×Cp
由上述可知:
1.当 Ca ＝ 0 ，Cpk ＝ Cp
2.单边规格时，Cpk ＝ Cp
二、制程能力分析在什么时候实施是正确的?
正如前面所提到，制程能力的评估必须要在制程稳定后，才能实施，也就是 X-R 管制图 已显示制程在稳定的统计管制状态下 (非机遇原因已经被发现，并经过分析与矫正，以及防止再发)，而且继续保持在统计管制状态下。
因此回忆过去我们所做的，可以发现到一些问题：
1.未先执行管制图以确认制程的稳定性，就径行将所算得Cpk当做‘真正’的制程能力。
2.不探讨非机遇原因，只是一味要求算Cpk，而制程并不会随着时间长而稳定。
3.为达成客户要求，只好修改数据，‘表面’的Cpk非常‘良好’，却冒着被退货的高风险。
4.制程不良率‘变异’起伏太大时，只好用人海战术来克服，不断重工，现场人仰马翻。
5.没有因为Cpk不好，而针对‘共同因’或‘特殊因’， 采取矫正措施。
6.只要算得(尺寸)多，就愈接近事实(群体)，就愈能符合客户的要求 ？？
7.客户有要求算Cpk，才去做？
三、执行制程能力分析前有那些步骤?
1. 确定制造流程 : 确定流程(图)，订定QC工程表，列出管制之生产条件、品质特性…等。
2. 制造流程解析 : 利用5W1H手法，将制程各作业单元的变异因素加以掌握，并可得知制程所处的状态。
3. 决定管制项目 : 依制程之生产条件、品质特性、制程现况来决定管制项目。
4. 实施标准化 : 订定各项标准，并对相关人员实施各项标准之教育与训练。
5. 管制图的运用 : 应先建立解析用管制图，评估管制界限，再实施管制用管制图，持续观察制程的稳定性与异常矫正。
6. 制程能力分析 : 收集数据，进行分析，以了解是否符合规格或客户要求，如不能符合，立即采取矫正行动。
7. 制程之持续管制: 除非有证据显示制程平均值或全距值发生变化，否则仍然使用原管制界限，不能随意修改。
四、制程能力分析的数据要如何评价?
1.制程准确度Ca (Capability of accuracy)：
评价等级
分级基准
处置原则
A
|Ca|£12.5％
作业员遵守SOP操作并达到规格之要求，所以持续维持。
B
12.5％＜ |Ca| £ 25％
如有必要时，尽可能改进为A级。
C
25％＜ |Ca | £ 50％
作业员可能看错规格不按SOP操作或检讨规格及作业标准。
D
50 ％＜|Ca|
应采取紧急措施，全面检讨有可能影响之因素，必要时得停止生产。
*对策方法是以制造单位为主、技术/品管单位为辅。
2.制程精确度Cp (Capability of precision )：
评价等级
分级基准
处置原则
A
1..33 £ Cp
甚为稳定，可考虑将规格公差缩小或此制程可胜任更精密之工作。
B
1.00 £ Cp＜ 1.33
有发生不良品的危险，必须加以注意，并设法维持不要使其变坏及迅速追查。
C
0.83 £ Cp＜ 1.00
检讨规格及作业标准，可能本制程不能胜任如此精密的工作。
D
Cp＜ 0.83
应采取紧急措施，全面检讨有可能影响之因素，必要时应停止生产。
对策方法是以技术单位为主、制造/品管单位为辅。l
3.综合评价 (不良率 p )：
评价等级
总评 (不良率 p ％ )
A
P £ 0.44 ％
B
0.44 ％ ＜ P £ 1.22 ％
C
1.22 ％ ＜ P £ 6.68 ％
D
6.68 ％ ＜ P
注意;（1）其等级B、C、D须照Ca及Cp来处理。
（2）由于总评是根据Ca及Cp推定不良，其处置是要视下一工程或客户之要求。
（3）如不符合客户要求，一定要立即处理，避免遭遇到退货的危险。
4.制程能力指数 Cpk：
评价等级
Cpk值
处置原则
A
1.33 £ Cpk
制程能力已足够
B
1.00 £ Cpk＜ 1.33
尚可，应再努力
C
Cpk＜ 1.0
应加以改善
五、制程能力分析的数据要如何应用?
1.对设计单位提供基本资料：使其了解制程能力，从设计面解决问题。
2.分派工作到适当的机器上：决定一项机器设备能否满足要求。
3.用来验收全新或翻修调整过之设备：利用机械之能力安排适当工作，使其得到最佳之应用。
4.选用合格之作业员：剔除不合格人员或再施予教育和训练。
5.选择适当之工作方法：建立标准化SOP
6.根据规格公差设定设备之管制界限：为获得最经济、最稳定之生产。
7.当制程能力超越公差时，决定最经济之作业水准：
（1）制程能力较公差为窄时，用于建立经济管制界限。
（2）制程能力较公差为宽时，须调整一适当中心值，以获得最经济之生产。
8.找出最好的作业方式：建立最具价值之技术情报资料。
六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk?
之前我们已经讨论到，制程能力的评估必须要在制程稳定后，才能实施，也就是 X-R 管制图 已显示制程在稳定的统计管制状态下 (非机遇原因已经被发，并经过分析与矫正，以及防止再发)，而且继续保持在统计管制状态下。要多少个样本数才能显示出制程的稳定性？理论要求最好有 25 个以上的样组，才具代表性。请大家注意！这里所提到的25 个以上的样组数是针对管制图而言，并不是指Cpk。
所以只要能了解制程的稳定性，即使 n ＝2 ~ 5也能计算Cpk，但是唯一前提是必须先用计量值管制图，来持续观察制程稳定 (必要时采取矫正行动)。以上所探讨的角度，是从产品制程上出发，若是谈论到单一的模具、机器、设备….等等，个人建议是连续取样 100pcs来计算。如果所有生产条件相同，为何第一次与第二次的Cpk会有差异？这就是我们接下来要讨论的重点….
七、Cpk 是否能监测连续生产之制程？
假设同一量测员，采用随机抽样的手法，抽样区域可能落在群体上，不同的位置，自然会产生不同的结果，只要结果是在规格内我们都会允收。当然以少数样本的成绩代表群体的真实面貌，会有风险；如好批误判坏批，坏批误判好批。(如何避免风险？这不是现在要谈的主题，所以不再深入探讨，回归正题。) 这里所要表达的是，在制程稳定下，抽样实值有变化是属于正常现象，只是我们自己了不了解这个‘变化’，究竟是属于系统(共同因变异)或是突发(特殊因变异)事件所产生的？
所以我们用某段时间的制程能力，并不足以代表整个制程是在稳定状态下。只能了解某段时间的制程能力是否符合要求(规格)，无法了解到连续生产的制程有何变化？最后大家为求速成，只计算Cpk (重视结果，这还是‘某段时间’的结果)，不做管制图 (忽视过程，不良或然率蠢蠢欲动) ，稍一不慎不良品如洪水猛兽般，必须倾全厂之力去抵挡 (重工)，甚至要面临被退货的高风险！
最后我们可以做个结论：
1.任何的抽样都有误差的存在 (随机问题)
2.没有一个制程可以做到100％在统计管制状态之下(变异问题)
3.没有任何制造批为完全之常态分配 (或是其它型态分配，如果不是近似常态，Cpk就值得争议)
4.因此，所有制程能力分析的结果必须很小心考虑 (而不是只是看一看就好)，并且以很保守谨慎的态度去解析。
总结＞＞
1. 以上仅探讨产品的制程能力分析，事实上制程能力的应用非常广泛(如同第13页所述)可以单独针对机器设备、模具等来研究。
2. 本文的目的是在做观念的沟通与交流，所以在这里不做习题或范例的详细解说。
3. 希望透过这篇内容，能激起大家的共鸣，互相砥砺，让制程能力分析能真正落实到产品的制程上。

6. CPK是什么

CPK：Complex
Process
Capability
index
的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。制程能力强才可能生产出质量、可靠性高的产品。
制程能力指标是一种表示制程水平高低的方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。
制程能力的研究在于确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品的良率在要求的水准之上，可作为制程持续改善的依据。而规格依上下限有分成单边规格及双边规格。只有规格上限和规格中心或只有规格下限和规格中心的规格称为单边规格。有规格上下限与中心值，而上下限与中心值对称的规格称为双边规格。
当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。
CPK值越大表示品质越佳。
Cpk——过程能力指数
CPK
=
Min（CPKu,CPKl)
USL
(Upper
specification
limit):
规格上限。
LSL
(Low
specification
limit):
规格下限。
ˉx
=
(x1+x2+...+xn)
/
n
:
平均值。
T
=
USL
-
LSL
:
规格公差。
U
=
(USL
+
LSL)
/
2：规格中心。
CPKu
=
|
USL-ˉx
|
/
3σ
CPKl
=
|
ˉx
-LSL
|
/
3σ

7. CPK和PPK、CMK有什么区别

一、cmk设备过程能力指数：研究的对象是设备，表现为某设备加工某零件，在某公差情况下的加工一致性，无偏移的设备能力cm,有偏移的设备能力指数是cmk，汽车行业，加工关键尺寸，要求cm≥2，cmk≥1.67；
二、ppk初始过程能力指数：抽样方法，稳定情况下连续抽样30件以上，抽样方法和计算公式和cmk一模一样，汽车行业，做ppap文件是，提交的是ppk，而不是cpk，很多人会将该概念搞混；汽车行业关键尺寸要求ppk≥1.67，重要尺寸要求ppk≥1.33；
三、cpk过程能力指数：抽样方法，稳定情况下间隔抽样，可以是每2小时抽5件，也可以每天抽2件，根据需要和研究的对象自己定，与ppk的区别是抽样方法即研究的对象有不同，计算公式有点差异（均值、方差）。。。
没时间说了

8. 如何计算CP,CPK

一、cp指数的计算：

Cp=T/（6*σ），其中T=允许最大值（Tu）-允许最小值（Tl）；σ越小，其Cp值越大，则过程技术能力越好。Cp是指过程满足技术要求的能力，常用客户满意的偏差范围除以六倍的西格玛的结果来表示。

二、cpk指数的计算：

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。

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。

(8)cpk研究方法扩展阅读：

cp和cpk指数的意义：

工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还难以看出。因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求的程度。这个参数就叫做工序能力指数，表示技术要求和工序能力的比值。

过程能力指数的值越大，表明产品的离散程度相对于技术标准的公差范围越小，因而过程能力就越高；过程能力指数的值越小，表明产品的离散程度相对公差范围越大，因而过程能力就越低。

因此，可以从过程能力指数的数值大小来判断能力的高低。从经济和质量两方面的要求来看，过程能力指数值并非越大越好，而应在一个适当的范围内取值。

制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。制程能力研究在于确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。CPK值越大表示生产工序过程保持稳定的能力越充足。