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这一文,彻底讲清楚Cp,Cpk,Pp和Ppk之间的关系

 blackhappy 2019-03-28

导读

所有的质量经理都想知道事情是否“在控制之中”。

“受控”通常意味着过程(Process)正在生产100%合格的产品(Product)。为此,要有一个好的过程能力或性能指数来做评价过程(Process)。

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能力与性能指数

有四个能力与性能指数最为常用。虽然不断有人提出了许多其他的指数,但这四个指数有效地总结了过程和产品规格之间的关系。

Cp能力指数使用上下规格之间的差异来定义可用范围,并将其与以最小方差运行的过程所需的通用范围进行比较。所需的通用范围为六倍的组内标准差,即6 sigma(x)。

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因此,Cp是指数据的规格范围是波动范围的多少倍,这个值越高,说明数据波动幅度相对越小,过程能力强。然而,Cp却没有考虑数据的居中性,有可能数据波动范围很小,但是却是在规格范围外波动。

Cpk则在Cp的基础上还考虑了数据波动的中心位置,从而可以用来衡量过程的中心能力。

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下面这张图说明了Cp与Cpk之间的差异,数据的波动幅度一致,当数据中心偏移时,Cp不变,但Cpk就变小了。

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Pp性能指数使用上下规格之间的差异作为可用范围,并将其与过去过程实际表现的标准差做比较。在计算能力指数时,我们用的是组内标准差Sigma(X),而在计算性能指数时,用的将是样本标准差s。

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因此,性能指数Pp将可用于评价过去的过程表现。但是,它不考虑过去过程表现的中心位置中心性能指数Ppk则是通过来定义过程的有效可用范围将过程中心位置考虑了进来。

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这些指数是如何相互关联的?

这四个指数之间的关系如下图所示。图上半部分的Cp与Cpk描述的是过程的潜在能力,下半部分的Pp与Ppk描述的是过程过去所表现出来的性能。随着一个过程的运行越来越接近发挥其全部潜力,那么Pp与Ppk将向上移动,接近上层的Cp与Cpk。

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上图的解读:

左侧两个指数假定了过程中心与规范中心重叠,而右侧考虑了二者之间偏离的程度。当过程中心接近规格的中心时,右边的值会向左边的值靠近。

当一个过程稳定地运行,顶层和底层的指数将具有相似的值,但左右两侧的值之间会存在一些差异,这种差异是过程中心偏移带来的影响。

当一个过程既稳定又无偏移地运行时,这四个指数将是同一对象的四个估计值,并且这四个值将彼此非常接近。

Cp是最佳状况下的潜在过程能力值,而性能指数Ppk描述的是过去的过程性能。这二者之间的差距就是我们的过程改善机会。

示例 – 通过四个指数进行过程分析

我将基于上文介绍的指数知识对前两个过程进行分析,后两个过程请大家也试着自己分析一下。

过程一:四个指数如下,你能对这个过程做出什么判断呢?

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过程一的Cp与Pp, Cpk与Ppk均较接近,说明过程较为稳定;Cpk与Ppk又明显小于Cp与Pp,说明过程中心偏移。此时,我们要做的是调整过程的中心位置。

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过程二:四个指数如下,你能对这个过程做出什么判断呢?

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虽然这四个值中有三个数值是比较大,但是过程能力指数和性能指数之间的差异告诉我们,这个过程正在不稳定地运行。Cpk与Cp以及Ppk与Pp之间的差异又告诉我们,这个过程没有在接近规格中点的地方运行,偏离了中心。Ppk和Cp之间的巨大差异表明工艺改进的机会很大。针对这个过程,我们首先需要稳定过程,消除组间的变差,另外需要将过程向中心修正。

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过程三:四个指数如下,你能对这个过程做出什么判断呢?

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工程师基于对过程三的分析,采取了一项措施,新的过程指数如下,你知道他采取了什么措施吗?从这两组指数的比较,你能得出什么有益的结论?

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保证出货产品质量的关键

每当制造出不合格产品时,因为你不可能具备100%的检测能力,总会有不合格品流向客户。所以,唯一能确保出货产品质量的方法就是避免制造任何不合格品。要实现这个目标,要做到这三点:过程能力满足产品要求,过程是稳定、可预期的,过程偏离目标运行时能立即被检测并纠正。

为了保证产品合格,过程必须同时满足上述三个必要条件。当一个过程按预期和目标稳定运行时,四个过程能力与性能指数将收敛到相同的值。当该值为1.50或更大时,我们可以合理地认为,除非出现一些不可预见的混乱,否则过程将只产出合格产品。

总结

因此,通过比较这四个过程能力与性能指数,你可以快速、直观地了解一个过程是如何运行的,以及它是否有足够的能力保证生产合格的产品。我们还可以用过程行为图来进行监控,以实现和保持一个稳定的、符合目标的过程。

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推荐阅读:Cpk与Ppk的区别

Cpk与Ppk这两个参数的区别,以及如何从正确使用这两个参数来进行过程管控,可能是困扰很多SPC学习者和使用者的一个问题。

两者的区别

Cpk表征的是过程的能力高低,Ppk体现的是过程实际表现的好坏。一个能力达到1.67的过程,并不一定真的能够拿出1.67的表现,就像一个有能力考得全班第一的学生,因为不认真学习,并不一定能真的考到全班第一,即他的表现并不一定反映他的能力。

其次,我们再来看一下两者之间为什么前者表征的是过程能力的高低,而后者体现的是过程表现的好坏。

为了解释这个问题,我们必须记住用SPC进行过程控制要完成的第一步工作:将过程调整到稳定受控的状态。同时,为了方便说明,这里我们选择一个比较特殊的情况:过程的中心线Xbar与过程的目标值重合。在这种情况下,Cpk的计算公式如下:

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在上述的公式I中,σc表征的是过程变化的大小,而USL-LSL是允许的变化。这两个值的比例越高,即Cpk的值越高,这个过程产生不合格产品的几率就越低。对于一个处于正态分布、过程中心线和目标值重合的稳定过程来说,Cpk值和不合格率的对应如下(Cpk值和不合格率的对应可根据正态分布的原理进行计算,此处不做说明):

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所以,Cpk越大,产生不合格的几率越低,代表这个过程的能力越强。

公式I中的σc的计算公式如下:

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这其中,Rbar是各个子组极差的平均值。所以过程变化的大小σc,以及一个制造过程的能力Cpk,是由每一个子组内部变化的大小决定的。

为何在计算Cpk的时候,只需要考虑子组内的变化,而不需要考虑子组间的变化?根据AIAG的SPC手册第二版第131页的说明,对于一个稳定的、受控的过程来说,子组间的变化应该是0!所以整个过程的变化只由子组内部变化的大小决定。

但在实际的生产过程中,任何一个过程都可以脱离稳定受控的状态,这好比一个有能力考全班第一的学生,他不一定会好好学习。在这种情况下,过程表现出来的不是这个过程最强的能力(即过程的表现达不到Cpk所体现的能力)。在这种情况下,整个过程的变化,不但包括子组内部的变化,还包括子组间的变化,所以过程实际表现出来的状态Ppk,其计算方式如下:

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这个公式中,σp包括了子组内和子组间的变化,它等于所有采样的数据的标准偏差(如果有20个子组,每个子组5个数据,则σp就是这个100个数据的标准偏差),用以下的公式计算:

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这其中xi代表一个采集的数据,n是采集的数据的总数。

综上所述,Cpk的计算是基于一个过程是处于稳定受控的状态,其子组间的变化是0的,子组内部的变化代表了整个过程的变化。此时的过程是过程所能达到的最佳状态,所以Cpk值代表的是过程的能力。而Ppk的计算是考虑到事实上的过程不一定处于稳定受控的状态,过程的变化不但由子组内的变化,还包括子组间的变化。所以,Ppk反映的是过程的真实表现。Ppk永远都不会超过Cpk。

在了解了Cpk和Ppk的区别后,需要说明一下,在用SPC进行过程控制和改善时,应同时监控Cpk和Ppk的值,并监控两者之间的差距。如果两者的差距较大,代表这个过程的表现没有达到过程的实际能力,过程可能存在特殊原因引起的变化,所以需要采取措施消除特殊原因。

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