CPK、Sigma和PPM的換算關(guān)系
精益生產(chǎn)管理

過程能力指數(shù)(Cp和Cpk)表示的是過程在穩(wěn)定(即沒有特殊原因干擾產(chǎn)出品的特性或者說是在可控(under control)的)狀態(tài)下能使其產(chǎn)出品達到可接受標準的程度的指標。
按照常識,Cpk越高越好,產(chǎn)品的不良率也越低。SQE在PPAP審核時,要求供應(yīng)商提交的過程能力報告,關(guān)鍵特性的Cpk大于1.33,此時供應(yīng)商內(nèi)部的百萬分之不良率PPM為63。拓展到Cpk=1.0,Cpk=1.67的PPM如下:
在不考慮偏移的情況下:
Cpk=1.33 ?對應(yīng) 4σ 水平? 其PPM=63.3;Cpk=1.67 ?對應(yīng) 5σ 水平? 其PPM=0.570;Cpk=2.0? ? 對應(yīng) 6σ 水平? 其PPM=0.0020;
那么,這個值是怎么來的,其他Cpk對應(yīng)的PPM數(shù)值是多少?
過程能力指數(shù)Cp或Cpk在產(chǎn)品或制程特性分布為正態(tài)且在穩(wěn)定狀態(tài)下時,通過正態(tài)分布的概率計算,可以換算為該產(chǎn)品或制程特性的良率或不良率,同時也可以幾個Sigma來對照。
CPK是過程能力,西格瑪水平是管理水平,PPM是管理結(jié)果。下文將以產(chǎn)品或制程特性中心沒偏移目標值和中心偏移目標值1.5σ說明。
我們從正態(tài)分布講起。

若隨機變量X服從一個數(shù)學(xué)期望為μ、方差為σ2的正態(tài)分布,記為N(μ,σ2)。其概率密度函數(shù)為正態(tài)分布的期望值μ決定了其位置,其標準差σ決定了分布的幅度。當(dāng)μ = 0,σ = 1時的正態(tài)分布是標準正態(tài)分布。
若隨機變量X,服從一個位置參數(shù)為μ、尺度參數(shù)為σ的概率分布,其概率密度函數(shù)為:

當(dāng)?μ=0, σ=1時,正態(tài)分布就成為標準正態(tài)分布。

我們對其積分,也就是求面積,所得值為1。(每個質(zhì)量人追求的100.00%合格)

接下來,我們談一下什么是西格瑪水平。
西格瑪水平Sigma Level:過程能力的一種衡量指標,將過程分布的平均值、標準偏差與質(zhì)量特性的目標值、規(guī)格線結(jié)合起來。西格瑪水平越高,過程滿足質(zhì)量要求的能力就越強,反之,西格瑪水平越低,過程滿足質(zhì)量要求的能力就越低。

我們可以簡單的理解為規(guī)格線與目標值間的距離最少能容納k個標準偏差σ,當(dāng)k = 3時,我們稱之為3西格瑪水平,上下規(guī)格極限之差為6σ。(方圓智匯www.kaizenjit.com精益生產(chǎn)管理咨詢公司培訓(xùn)機構(gòu))
接下來,我們討論Cpk和西格瑪水平之間的關(guān)系。
Cp適用于統(tǒng)計穩(wěn)定過程,是過程在受控狀態(tài)下的實際加工能力,不考慮過程的偏移,是過程固有變差(僅由于普通原因產(chǎn)生的變差)的6σ范圍。

Ca 代表制造平均值偏離規(guī)格中心值之程度。若其值越小,表示平均值越接近規(guī)格中心值,亦即質(zhì)量越接近規(guī)格要求之水平。

當(dāng)過程無偏移時,Cpk=Cp。
由右下圖計算可知,西格瑪水平=3Cpk。(無偏移情況下)

至此,我們可以得到以下西格瑪水平和Cpk的關(guān)系表:

接下來,我們討論Cpk和PPM之間的關(guān)系。
由下圖,我們可知不良率為超過上規(guī)格線USL部分的面積,以及超過下規(guī)格線LSL部分的面積的總和。即:P=P1 + P3。

這里,我們引入正態(tài)分布的面積函數(shù),標準正態(tài)分布函數(shù)F(x)。該函數(shù)通過輸入值x,可以得到相應(yīng)的(-∞,x)的面積,即概率面積。

至此,我們得到了Cpk和不良率(PPM)的初步關(guān)系:
①:PPM=1000000*【2-2F(3Cpk)】②:合格率=1-P?=?2F(3Cpk)-1。注:計算時,標準正態(tài)分布函數(shù)F(x)需要查閱相關(guān)的附表。注:當(dāng)過程輸出的均值漂移時,Cpk≠Cp,建議使用要用積分函數(shù)進行計算。

最后,6西格瑪水平不是PPM3.4,百萬分之3.4的故障率嗎?
實際上,過程輸出質(zhì)量特性的分布中心與規(guī)格中心重合的可能性很小,對于典型的制造過程,由于影響過程輸出的基本質(zhì)量因素(人、機、料、法、環(huán)、測)的動態(tài)變化,過程輸出的均值出現(xiàn)漂移是正常的。在計算過程長期運行中出現(xiàn)缺陷的概率時,一般考慮將上述正態(tài)分布的中心向左或向右偏移1.5,此時一側(cè)的缺陷為3. 4ppm,另一側(cè)因數(shù)量級極小可忽略不計,總缺陷概率為百萬分之3.4,即PPM為3.4。

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