CPK制程能力指标

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Cpk制程能力指标：深度解析与评估标准

Cpk，这个统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）中的关键术语，是你理解SPC概念的关键。经常听说Cpk需管控在1.33以上，但你知道这个数字背后的科学吗？让我们一步步揭示Cpk的奥秘，以及为何1.33成为标准。

Cpk计算法详解</

Cpk的计算涉及两个核心指标：Ck（Ca）和Cp。首先，通过以下公式计算Ck:

Ck = (规格中心值M - 量测数据平均值X) / (规格宽度T / 2)

接着，Cp通过规格宽度T和标准差σ来确定:

Cp = 规格宽度T / (6 * σ)

最后，Cpk的综合值计算如下:

Cpk = (1 - Ck) * Cp

或者，另一种方法是使用规格上下限计算：

Cpu = (规格上限USL - 量测数据平均值u) / (3 * σ)

Cpl = (量测数据平均值u - 规格下限LSL) / (3 * σ)

Cpk取Cpu和Cpl中的最小值。

Cpk与不良率的联系</

当你看到Cpk>1.33这个数字时，它并不简单。因为Cpk与不良率有直接关联。当Cpk为1.33时，意味着品质达到4σ的标准，对应的不良率大约为63-66ppm。选择这个标准是为了在投资成本和品质损失之间找到平衡。若Cpk降至1.11，不良率将超过868ppm，而Cpk>1.77则可能需要高昂的投入。因此，1.33被选为一个具有实用价值的衡量标准。

Cpk等级评估：曲线解析</

不同Cpk等级对应不同的制程能力。曲线A是最理想的，制程中心与规格中心重叠且分布窄，只需监控，无需调整。曲线B虽然中心在规格内，但分布宽，需密切关注或改进。曲线C的制程中心偏移，但分布比B窄，只需轻微调整即可。Cpk>=2.00意味着制程能力充足，基本无需额外检查；Cpk=1.33则表示需要持续关注，防止不良率上升。