1分钟教您制作过程能力分析 Cpk Ppk ！

leafcho 2018-05-16

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一家线缆制造商希望评估线缆的直径是否符合规格。线缆直径必须为 0.55 + 0.05 cm 才符合工程规格。分析员评估过程的能力以确保其满足客户的要求，即 Ppk 为 1.33。分析人员每隔一小时连续从生产线上取 5 根线缆记录其直径。

数据
X1   X2   X3   X4   X5
0.529   0.55   0.555   0.541   0.559
0.543   0.557   0.559   0.581   0.551
0.493   0.534   0.527   0.511   0.565
0.559   0.519   0.562   0.551   0.53
0.545   0.588   0.544   0.561   0.573
0.607   0.532   0.562   0.542   0.549
0.577   0.526   0.546   0.557   0.548
0.546   0.56   0.53   0.564   0.514
0.527   0.545   0.513   0.557   0.525
0.557   0.559   0.529   0.539   0.591
0.538   0.557   0.517   0.521   0.568
0.544   0.55   0.562   0.54   0.537
0.558   0.548   0.532   0.57   0.567
0.56   0.533   0.538   0.567   0.557
0.541   0.534   0.544   0.537   0.574
0.572   0.556   0.56   0.52   0.578
0.543   0.544   0.541   0.526   0.518
0.521   0.532   0.524   0.544   0.523
0.55   0.544   0.545   0.571   0.527
0.536   0.554   0.569   0.531   0.534

1, 6SQ统计--质量工具--能力分析(正态)

2, 选择数据范围, 输入规格下限0.5 规格上限 0.6。
默认采用合并标准差的计算方式 (同minitab）

3，确认,输出结果:

数据是正态分布
组内标准差是每个子组的标准差

整体标准差是通过合并标准差的公式计算而来的

Cp 和Cpk 的值是以子组内变异为基础计算出来的
Cpk是CPU (相对于 USL的能力) 及 CPL (相对于LSL的能力)的最小值 Cp 和 Cpk 的值是 “短期的”过程能力指数

Pp和Ppk 的值是以变异(全部)为基础计算出来的
Ppk是PPU (相对于 USL的能力) 及PPL (相对于LSL的能力)的最小值
Pp 和Ppk 的值是 “长期的”过程能力指数

6SQ统计输出窗口在“实测”里的PPM 是基于实际的超出规格的数量，而在“组内 ”和“整体”中的是利用正态分布原理所预测的组内与全部机会缺陷率

输出直方图
过程均值 (0.54646) 略小于目标 (0.55)。并且分布的两个尾部都落在规格限之外。这意味着，有时会发现某些电缆直径小于 0.50 厘米的规格下限或大于 0.60 厘米的规格上限。
Ppk 指数表明过程生产的单位是否在公差限内。此处，Ppk 指数为 0.80，表明制造商必须通过减少变异并使过程以目标为中心来改进过程。显然，与过程不以目标为中心相比，过程中的较大变异对此生产线而言是严重得多的问题。
同样，PPM 合计（预期整体性能）是其受关注的特征在公差限之外的百万分数部件数 (10969.28)。这意味着每一百万条线缆中大约有 10969 条不符合规格。
制造商未满足客户的要求，应通过降低过程变异来改进其过程。