SPC CPK分析Excel版
SPC和CPK是常见的统计过程控制方法，用于监控质量。在生产过程中，可能会出现一些偏差或变异现象，这些现象可能会影响产品的质量，并导致许多问题。因此，统计过程控制方法非常重要。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Excel来进行SPC和CPK分析。
一、SPC分析
SPC分析是指对生产过程中所产生数据进行控制。这个过程是基于过程监控数据和统计方法。我们可以使用Excel来记录这些数据并应用SPC分析。
1.数据收集
为了进行SPC分析，我们需要收集相关数据。这些数据可能包括尺寸、重量、容量、颜色等方面。我们需要记录这些数据并存储在Excel中。
2.数据处理
在Excel中，我们可以使用各种函数和方法来处理数据。我们可以使用Excel自带的平均函数，标准差函数和方差函数来计算这些数据的平均数、标准差和方差。
3.控制图
当我们得到这些数据的平均值和标准差之后，我们可以使用Excel来制作控制图。我们可以使用Excel的图表工具来制作
x-bar控制图或范围控制图。控制图可以很直观地显示出进程
的稳定性，并帮助我们确定过程中是否存在不稳定事件。
二、CPK分析
CPK分析是一种用于确定过程能力的方法。过程能力指的是
过程可以生产符合规格要求的部件或产品的能力。我们可以使用Excel进行CPK分析。
1.确定规格限制
在做CPK分析之前，我们需要确定规格限制。这些规格限制
可能包括上限、下限、最大值和最小值等。在Excel中，我们
可以使用条件格式和相关函数来设置这些限制。
2.计算数据
在Excel中，我们可以使用各种函数和方法来计算数据。我们
可以计算平均值、标准差和方差等。我们还可以计算CPK值，这可以帮助我们判断过程是否存在问题。
3.制作CPK图表
当我们计算出CPK值之后，我们可以使用Excel来制作CPK
图表。这些图表可以很直观地显示出过程的能力，提供有关过程是否满足规格要求以及如何改进过程的有用信息。
总结
SPC和CPK是用于统计过程控制的重要方法。使用Excel可
以很方便地记录和处理数据，并制作控制图和CPK图表。这
些图表可以帮助我们监控过程和改进过程。在使用Excel进行SPC和CPK分析时，我们需要确保我们的数据准确、完整和
可靠。我们还需要确保我们选择的相关函数和方法是最合适的。通过正确地使用Excel和SPC和CPK分析，我们可以更好地
控制质量并提高生产效率。
Cpk值 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. 当选择制程站别用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：，计算出制程准确度：Ca值 9. 依据公式：Cp = ，计算出制程精密度：Cp值 10. 依据公式：Cpk=Cp ，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。 PK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制成能力的指标。CPK值越大表示品质越佳。
SPC CPK分析Excel版 SPC和CPK是常见的统计过程控制方法，用于监控质量。在生产过程中，可能会出现一些偏差或变异现象，这些现象可能会影响产品的质量，并导致许多问题。因此，统计过程控制方法非常重要。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Excel来进行SPC和CPK分析。 一、SPC分析 SPC分析是指对生产过程中所产生数据进行控制。这个过程是基于过程监控数据和统计方法。我们可以使用Excel来记录这些数据并应用SPC分析。 1.数据收集 为了进行SPC分析，我们需要收集相关数据。这些数据可能包括尺寸、重量、容量、颜色等方面。我们需要记录这些数据并存储在Excel中。 2.数据处理 在Excel中，我们可以使用各种函数和方法来处理数据。我们可以使用Excel自带的平均函数，标准差函数和方差函数来计算这些数据的平均数、标准差和方差。 3.控制图
当我们得到这些数据的平均值和标准差之后，我们可以使用Excel来制作控制图。我们可以使用Excel的图表工具来制作 x-bar控制图或范围控制图。控制图可以很直观地显示出进程 的稳定性，并帮助我们确定过程中是否存在不稳定事件。 二、CPK分析 CPK分析是一种用于确定过程能力的方法。过程能力指的是 过程可以生产符合规格要求的部件或产品的能力。我们可以使用Excel进行CPK分析。 1.确定规格限制 在做CPK分析之前，我们需要确定规格限制。这些规格限制 可能包括上限、下限、最大值和最小值等。在Excel中，我们 可以使用条件格式和相关函数来设置这些限制。 2.计算数据 在Excel中，我们可以使用各种函数和方法来计算数据。我们 可以计算平均值、标准差和方差等。我们还可以计算CPK值，这可以帮助我们判断过程是否存在问题。 3.制作CPK图表 当我们计算出CPK值之后，我们可以使用Excel来制作CPK 图表。这些图表可以很直观地显示出过程的能力，提供有关过程是否满足规格要求以及如何改进过程的有用信息。
CPK与SPC 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。 制程能力研究在於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: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。
6SQ统计2.0 For Excel 一个可以代替SPSS、SAS、MiniTab等专业统计软件的Excel统计插件！直接整合到Excel中，提供大多数统计工具的应用。 1、本插件提供的基本统计功能有： 1. 1、数据处理：从Access数据库获取数据、行列互换、空行空列的删除、线性变换、排秩。 1. 2、描述统计及相关图形：描述统计、图形化汇总、点距图。 1. 3、图表：直方图、散点图、矩阵图、点图、概率图、置信区间图、单值图、线条图、条形图、饼图、区域图，功能和MiniTab相类似。 1. 4、表格：相依表、单变数计数、交叉分组表和卡方、卡方拟合优度检验（单变数）、卡方检验（双向表）、描述性统计、Ridit检验。 1. 5、各种分布的概率计算和图形：二项分布、泊松分布、超几何分布、指数分布、正态概率计算、正态概率图、正态P-P图、正态分位数-分位数图。 1. 6、多达7种正态性检验方法：安德森-达令检验、柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验、雅克-贝拉检验、偏度检验、峰度检验、爱泼斯-普利检验、夏皮洛-威尔克检验。 1. 7、正态分布的异常检验：奈尔检验法、格拉布斯检验法、狄克逊检验法、偏度检验法、峰度检验法。 1. 8、各种估计和置信区间计算： 均值估计3种：方差已知，未知的情况和估计均值样本容量的方法； 双样本均值差估计3种：方差已知、方差未知但相等、方差未知且不相等； 比例估计3种：单比例估计、比例估计的样本容量估计、两比例差； 总体估计2种：总体容量和总体差异的估计； 方差估计2种：单样本方差估计和双样本方差之比的估计； 其它2种：缺陷数估计和中位数估计。 1. 9、各种假设检验： 均值检验3种：方差已知、方差未知和成对检验； 双样本均值检验2种：方差未知但相等和方差未知且不相等； 方差检验3种：双样本方差差异的检验；方差的卡方检验（均值已知）；方差的卡方检验（均值未知）； 平均差异检验1种；平均差异的t检验； 非参数检验8种：威尔科克逊秩和检验、克鲁斯卡尔-沃利斯秩检验、符号检验、曼-惠特尼检验、随机性游程检验、双样本差异的游程检验、单样本中位数的符号检验、双样本中位数的卡方检验； 比例检验4种：单比例的Z检验、双比例之差的Z检验、双比例之差的卡方检验、多个比例之差的卡方检验； 分布的卡方拟合优度检验：均匀分布、二项分布、泊松分布、正态分布4种。 1. 10、方差分析：共5种：单因素方差分析、双因素交叉和嵌套的方差分析、三因素交叉和嵌套的方差分析； 1. 11、各类回归分析：共7种：一元线性回归、一元曲线回归（含对数、指数、幂函数、双曲线、抛物线等多种曲线模型）、多元线性回归、多项式回归、逐步回归和自回归、最佳子集回归。 1. 12、经典试验设计； 1. 13、时间序列：共6种：一次移动平均、二次移动平均、一次指数平滑、布朗二次指数平滑、霍尔特二次指数平滑、布朗三次指数平滑。
SPC统计过程控制及CPK分析 随着工业的不断发展，SPC统计过程控制和CPK分析作为质量控制的重要工具被广泛使用。本文将从以下几个方面进行介绍： •SPC统计过程控制的基本概念及步骤 •CPK分析的基本概念和应用方法 •SPC统计过程控制和CPK分析在实际生产中的应用 SPC统计过程控制的基本概念及步骤 SPC统计过程控制是指在生产过程中，通过对产品质量进行监测和控制，确保 产品质量的稳定和一致性。其基本步骤如下： 1.定义指标：确定需要监测的关键指标，如尺寸、重量、硬度等。 2.收集数据：在生产过程中按一定规律收集指标数据。 3.统计分析：对数据进行统计分析，得出产品质量的统计特性，如均值、 方差、极差等。 4.制定控制策略：根据分析结果制定控制策略，如控制上下限、报警线 等。 5.实施控制：在实际生产过程中，根据控制策略对产品质量进行实时监 测和控制。 6.持续改进：根据监测结果和反馈信息，不断优化控制策略，实现质量 持续改进。 CPK分析的基本概念和应用方法 CPK是一种衡量产品质量稳定性的指标，其计算方法为：CPK=(USL-LSL)/(6σ)。其中，USL和LSL分别为上限和下限，σ为标准差。CPK的值越接近1，产品质量 的稳定性就越好。 CPK分析的应用方法如下： 1.定义指标：选择需要监测的关键指标。 2.收集数据：在一段时间内按一定规律收集指标数据。 3.统计分析：对数据进行统计分析，计算出指标的均值、标准差以及 CPK值。 4.制定改进措施：根据CPK值的高低以及其他因素，制定针对性的改 进措施，并在实际生产中进行落实和监测。 5.持续改进：根据改进措施的效果，不断优化工艺流程和控制方法，实 现产品质量的持续改进。
CPK培训资料 CPK（Cpk）是统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）的一种指标，用于描述过程的稳定性和能力。它能够评估过程能否稳定地在规定的容差范围内运行，并衡量过程的制造能力是否符合要求。 SPC是一种常用的质量管理方法，旨在通过分析过程数据，找出过程中可能存在的问题，进而采取措施进行改进。它是一种客观的方法，通过收集数据而不是依赖直觉或经验判断，来评估过程的稳定性和能力。 在SPC的实施过程中，CPK是一个重要的指标之一。它是由过程能力指数Cp和过程中心性指数Cpm计算得出的。其中，Cp是比较过程的能力与规格宽度的比值，用于评估过程的扩散程度；而Cpm是将过程偏移量考虑在内的过程能力指数，用于评估过程的位置性。 CPK的计算公式为Cp(min)和Cp(max)中的较小值，其中Cp(min)的计算公式为（USL- Xmean）/（3*sigma），Cp(max)的计算公式为（Xmean- LSL）/（3*sigma）。其中，USL是上限规格，LSL是下限规格，Xmean是过程的均值，sigma是过程的标准差。 通过CPK的计算，我们可以判断出过程的稳定性和能力。当CPK 值大于1时，说明过程能够在规定的容差范围内稳定运行；当CPK值小于1时，说明过程存在较大的随机变动，需要进行改进。 在SPC实施过程中，CPK的计算需要依赖过程数据的收集和分析。为了获得准确的CPK值，我们需要收集足够的样本数据，并使用统计方法进行分析。通常情况下，我们可以使用控制图、直方图、正态分布图等工具来可视化数据，以便更好地理解过程的稳定性和能力。 通过CPK的计算和分析，我们可以及时发现过程中的问题，并采取相应的措施进行改进。例如，如果CPK值低于要求，我们可以通过优化操作方法、改进设备性能、提高供应商质量等方式来提高过程能力。同时，CPK值的监控也可以帮助我们持续改进，并防止过程的变异
SPC(CpkPpk等)工程能力计算公式和Excel制图 均值Ｘ图均值Ｘ图nA2d2D3D4A3c4B3B421.8801.128- 3.2672.6590.7979-3.27631.0231.693-2.5711.9540.8862- 2.56840.7292.059-2.2821.6280.9213-2.26650.5772.326- 2.1141.4270.9400-2.08960.4832.543- 2.0041.2870.95150.0301.97070.4192.7040.0761.9241.1820.95940.1181 .88280.3732.8470.1361.8641.0990.96500.1851.81590.3372.9700.1841. 8161.0320.96930.2391.761100.308 3.0780.2231.7770.9750.97270.2841. 716110.2853.1730.2561.7440.9270.97540.3211.679120.2663.2580.2831 .7170.8860.97760.3541.640130.2493.3360.3071.6930.8500.97940.3821 .618140.2353.4070.3281.6720.8170.98100.4061.594150.2233.4720.347 1.6530.7890.98230.4281.572160.2123.5320.3631.6370.7630.98350.448 1.552170.2033.5880.3781.6220.7390.98450.4461.534180.1943.6400.39 11.6080.7180.98540.4821.518190.1873.6890.4031.5970.6980.98620.49 71.503200.1803.7350.4151.5850.6800.98690.5101.490210.1733.7780.4 251.5750.6630.98760.5231.477220.1673.8190.4341.5660.6470.98820.5 341.466230.1623.8580.4431.5570.6330.98870.5451.455240.1573.8950. 4511.5480.6190.98920.5551.445250.1533.9310.4591.5410.6060.98960. 5651.435某±A2R某±A2R 中位数Ｘ图单值Ｘ图nA2d2D3D4E2d2D3D421.8801.128- 3.2672.6601.128-3.26731.1871.693-2.5741.7721.693- 2.57440.7962.059-2.2821.4572.059-2.282标准差估 计值的除数UCL某,LCL某=全距Ｒ图全距Ｒ图中位数图计算控制限用的系数单值图
SPC所有公式详细解释及分析 SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制过程变异的统计方法。在SPC中，有许多公式用于计算统计量和确定控制界限，以帮助检测异常和评估过程的稳定性。本文将详细解释和分析一些常见的SPC公式。 1. 平均值（Mean）： 平均值是样本数据的算术平均值。计算平均值的公式是将所有观测值相加，然后除以观测值的个数。平均值可以用来了解过程的中心位置。 2. 范围（Range）： 范围表示样本数据的最大值和最小值之间的差异。计算范围的公式是将样本数据的最大值减去最小值。范围主要用于检测过程变异的大小。 3. 方差（Variance）： 方差用于测量样本数据的离散程度。计算方差的公式是将每个观测值与平均值的差异平方后相加，并除以观测值的个数减1、方差越大，表示过程的波动性越大。 4. 标准差（Standard Deviation）： 标准差是方差的平方根，用于衡量过程数据的离散程度。标准差可以用来判断过程的稳定性和控制界限的设定。标准差越大，表示过程的变异性越大。 5. 控制图界限（Control Limits）： 控制图界限是用来判断过程是否处于统计控制的范围内。常用的控制图包括X-bar图和R图。在X-bar图中，控制界限由平均值加减3倍标准
差计算得到。在R图中，控制界限由平均范围的加减2.66倍平均范围的标准差计算得到。如果一个点超出了控制界限，则表示该点可能是异常值或过程发生了变化。 6. 过程能力指数（Process Capability Index）： 过程能力指数用来衡量过程在规格限制内产生产品的能力。常用的过程能力指数包括Cp、Cpk、Pp和Ppk。Cp和Pp表示过程的潜在能力，只考虑过程的平均值和规格限制的距离；Cpk和Ppk表示过程的实际能力，同时考虑过程的变异性。 7. 规格上限与规格下限（Specification Limits）： 规格上限和规格下限是产品或过程的设计要求。当产品或过程的测量值超出规格限制时，表示产品或过程不符合设计要求，可能需要调整或改进。 以上是一些常见的SPC公式的详细解释和分析。通过使用这些公式，可以有效监控和控制过程变异，从而提高产品质量和过程效率。同时，还可以根据过程能力指数和规格限制来评估过程的稳定性和能力。
cpk计算公式详细 Cpk，也称为“潜能可利用系数”，是一种关于产品或过程质量绩效指标，用于衡量产品和过程的可用性。该系数是在质量控制，特别是统计过程控制（SPC）中使用的一种标准，用于测量产品与其规格要求之间存在的距离。例如，一个产品的原材料质量可以通过检查其统计参数来测量，例如平均值，标准偏差等。 Cpk的计算公式定义如下： Cpk= min(Cp, Cp + 3σ/|Mean- Target|) 其中，Cp=σ/|Mean- Target|。 Cpk是一个比率，表示比标准规格更宽松的条件下，过程的可用性。它的理解非常重要，因为它直接关系到产品质量和过程稳定性。 Cpk过程可以分为三个步骤： 1.确定目标和允收规范： 在计算Cpk之前，必须确定标准和目标值。标准和目标值是产品或过程的质量等级，必须根据生产需求来设置。 2.计算原始数据： 收集有关原始产品或过程数据，包括平均值，标准偏差，规范率和总体因子，以及任何其他有关的参数。 3.计算Cpk： 根据步骤1和步骤2获得的原始数据，计算Cpk值。Cpk计算公式详解如下： Cpk= min（Cp，Cp + 3σ/|Mean- Target|）
其中： Cp（过程能力指数）=σ/|Mean- Target| σ：样本标准偏差 Mean：样本平均值 Target：规范要求的目标值 Cpk的值有三个：负Cpk、零Cpk和正Cpk。 负Cpk（小于0）表示原始值落在允收规范外。 零Cpk表示原始值刚好位于允收规范之外，而正Cpk（大于零）表示原始值落在允收规范内。 Cpk的取值可以从0到无穷大。它的值取决于步骤1和2中输入的原始数据，如平均值，标准偏差等。 从客观角度讲，Cpk可以用来确定产品或过程的可用性，但从主观角度讲，Cpk取决于允收规范的设置和原始数据的变化。 Cpk的计算对提高产品质量和过程有着至关重要的意义，因此将其客观地用于管理产品和过程的质量管理是非常重要的。通过对Cpk 进行正确的评估和分析，可以确定产品与规格要求之间的距离，从而改善产品质量或过程的稳定性。 本文介绍了Cpk计算公式的详细内容，旨在帮助企业更好地理解和使用Cpk，从而提高产品质量和过程的可用性。Cpk的确定和计算将有助于企业提高质量水平，改善产品的性能和有效地维护过程的可用性。
CPK作业指导 CPK（Capability Process Index）是一种用于评估过程稳定性和能力的统计指标，常用于制造业中对产品质量的评估和改进。本文将针对CPK作业进行详细的指导，包括CPK的计算方法、数据收集和分析步骤等。 1. CPK计算方法 CPK的计算方法基于过程能力指数（Cp）和过程偏离指数（Cpk）的比较。Cp 表示过程的潜在能力，而Cpk则考虑了过程的中心偏移情况。CPK的计算公式如下： CPK = min(Cp, Cpk) 其中，Cp的计算公式如下： Cp = (USL - LSL) / (6 * 标准差) Cpk的计算公式如下： Cpk = min((USL - 平均值) / (3 * 标准差), (平均值 - LSL) / (3 * 标准差)) 2. 数据收集 在进行CPK计算之前，首先需要收集相关的数据。数据的收集应该遵循以下 几个原则： - 数据应该是连续的，即在一定时间范围内按照一定的间隔进行采集。 - 数据的样本量应该足够大，以确保结果的可靠性和准确性。 - 数据的采集应该覆盖整个过程的各个环节，以全面评估过程的能力。 3. 数据分析步骤
在收集到足够的数据之后，可以进行CPK的计算和数据分析。以下是数据分 析的步骤： 步骤1：计算平均值和标准差 首先，计算数据的平均值和标准差。平均值表示过程的中心位置，标准差表示 过程的离散程度。 步骤2：确定规格限制 根据产品或过程的要求，确定上限规格限制（USL）和下限规格限制（LSL）。这些规格限制是衡量产品质量的标准。 步骤3：计算Cp和Cpk 利用上述的公式，计算Cp和Cpk的值。Cp表示过程的潜在能力，而Cpk考虑了过程的中心偏移情况。 步骤4：判断过程能力 根据Cp和Cpk的值，判断过程的能力。一般而言，Cp和Cpk的值越大，说明过程的能力越好。 4. 数据分析结果解读 通过对CPK的计算和数据分析，可以得出以下几种结果： - CPK > 1：过程能力良好，产品质量稳定可靠。 - 0.67 < CPK < 1：过程能力一般，可能存在一定的品质问题。 - CPK < 0.67：过程能力较差，需要进行改进和优化。 此外，还可以根据CPK的值进行进一步的分析和改进，例如：
SPC统计分析方法 SPC（Statistical Process Control）是一种使用统计方法来分析和控制过程的质量管理工具。它利用统计分析的方法来监测和评估过程的偏差和变异性，以确保产品和服务的质量能够满足规定的要求。 1.数据采集和记录：SPC的第一步是采集和记录相关的过程数据。这些数据可以是产品的尺寸、重量、时间、温度等等。数据可以通过手工记录、传感器、计算机软件等方式进行采集。 2.数据的统计分析：采集到的数据可以通过统计分析方法进行处理和分析。常用的统计分析方法包括平均值、标准差、方差、直方图、控制图等等。这些分析方法可以帮助我们了解过程的变异性和偏差情况。 3.控制图的应用：控制图是SPC中最常用的工具之一，用于帮助监测和评估过程的稳定性和变异性。控制图通过绘制过程数据的变化情况，分析是否存在特殊原因或常规原因造成的变异，以便及时采取措施进行调整和改进。 4. 过程能力分析：过程能力指标是衡量过程稳定性和能力的重要指标。过程能力分析可以帮助我们了解过程的偏差和变异性是否在规定的要求范围内。常用的过程能力指标包括Cp、Cpk等。 5.故障分析和改进：当过程数据分析发现过程存在问题时，我们可以使用SPC方法进行故障分析和改进。通过分析问题的原因，我们可以采取相应的改进措施来消除问题，并确保过程的稳定性和可靠性。 6.持续改进：SPC方法是一个持续改进的过程。通过持续地采集和分析过程数据，我们可以不断地改进过程，提高产品和服务的质量。持续改进的目标是通过减少变异性来提高过程的效率和一致性。
在使用SPC统计分析方法时 1.数据的选择和采集要准确可靠，确保具有代表性和一致性。 2.分析过程中要考虑数据的分布情况，选择适合的统计方法和指标进行分析。 3.控制图的绘制和分析要正确，及时发现和纠正过程中的问题。 4.关注关键的过程能力指标，确保过程能够满足规定的要求范围。 5.制定改进计划和措施，并跟踪和评估改进的效果。 总之，SPC统计分析方法是一种有效的质量管理工具，可以帮助我们监测和改进过程的稳定性和质量。通过合理应用SPC方法，我们可以提高产品和服务的质量，提高生产效率，降低成本，提升竞争力。
SPC(Statistical Process Control)统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法，是对制造流程进行测量、控制和品质改善的行业标准方法论。它利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异。它将在实时生产过程中获得的以产品或其他形式存在的质量参数绘制在事先确定好控制限的图表上，从而帮助企业对生产的过程进行实时的管控与分析。 FAI（first article inspection）检测是指首件检验，模具开发完成后，制作的第一件样品，就是首件。对首件进行三维测量（误差测量）则指首件检验。 零件首件尺寸检验报告，用来检验所开模具成型出来的产品尺寸是否在公差范围之内。一般每个公司都有特定的表格格式。 品质统计过程中的意义 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。 制程能力的研究在於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
SPC所有公式详细解释及分析 SPC统计制程管制 计量值管制图： Xbar-R(平均-全距)、Xbar-S(平均-标准差)、X-MR(个别值-移动全距)、EWMA、CUSUM等管制图。 计数值管制图：不良率p、不良数np、良率1-p、缺点数c、单位缺点数u等管制图。 常用分析工具：直方图、柏拉图、散布图、推移图、%GRR...等。 公式解说 制程能力指数 制程能力分析 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。制程能力研究的时机分短期制程能力研究及长期制程能力研究，短期着重在新产品及新制程的试作、初期生产、工程变更或制程设备改变等阶段；长期以量产期间为主。制程能力指针 Cp 或 Cpk 之值在一产品或制程特性分配为常态且在管制状态下时，可经由常态分配之机率计算，换算为该产品或制程特性的良率或不良率，同时亦可以几 Sigma 来对照。 计数值统计数据的数量表示 缺点及不良(Defects VS. Defectives) 缺点代表一单位产品不符要求的点数，一单位产品不良可能有一个缺点或多个缺点，此为计点的品质指针。例如描述一匹布或一铸件的品质，可用每公尺棉布有几个疵点，一铸件表面有几个气孔或砂眼来表达，无尘室中每立方公尺含微粒之个数，一片PCB有几个零件及几个焊点有缺点，一片按键有几个杂质、包风、印刷等缺点，这些都是以计点方式表示一单位产品的特性值。不良代表一单位产品有不符要求的缺点，可能有一个或一个以上，此将产品分类为好与坏、良与不良及合格与不合格等所谓的通过－不通过(Go-NoGo)的衡量方式称为计件的品质指针。例如单位产品必须以二分法来判定品质，不良的单位产品必须报废或重修，这是以计件方式来表示一单位产品的特值。 每单位缺点数及每百万机会缺点数(DPU VS. DPMO) 一单位产品或制程的复杂程度与其发生缺点的机会有直接的关系，越复杂容易出现缺点；反之越简单越不容易出现缺点。因此，以每单位缺点数(DPU)来比较复杂程度不同的产品或制程品质是不公平的，在管理上必须增加一个衡量产品或制程复杂程度的指针，Six Sigma 以发生缺点的机会(Opportunities)来衡量。DPU 是代表每件产品或制程平均有几个缺点，而DPMO 是每检查一百万个机会点平均有几个缺点。一个机会点代表一产品或制程可能会出现缺点的机会，它可能
CPK与 SPC 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。 制程能力研究在於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 : 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。 品质管理术语： SQC 供应商品质控制IQC 来料品质控制LQC 生产线品质控制IPQC 制程品质控制FQC 最终品质控制SQA 供应商品质保证DCC 文控中心PQA 制程品质保证FQA 最终品质保证DAS 缺陷分析系统FA 坏品质分析CPI 连续工序改善CS 客户服务ERP 企业资源规划
CPK与SPC
CPK与SPC 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。 制程能力研究在於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 : 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