中德睿质量大讲堂

作者:中德睿 更新时间:2019-12-18
流程能力的计算,几乎每个工厂都在做,笔者在长期的咨询和培训中却发现,大部分人在计算流程能力的时候其实是迷惑的,只是按照公式去计算,无法将计算出的数值与实际生产联系起来,本文通过3个实际的案例,对流程能力的适用情形、计算方法和结果进行了简单明了的阐述。

流程能力指数是指流程能力满足产品质量标准要求(规格范围等)的程度,也称工序能力指数。是指工序在一定时间里,处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序固有的能力,或者说它是工序保证质量的能力。这里所指的工序,是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的流程,也就是产品质量的生产流程


流程能力指数Process Capability Index)一般记为CPK


如果这样和大家解释,一定会被鄙视!这个谁不知道?CPK的计算公式小学生都可以理解,可为什么很多时候我们在计算CPKPPK的时候,总是会迷惑呢?最主要的原因是,CPK只是一个统计的工具,离开了实际,它什么也不是。所以,我们一定不能离开实际的情况去计算CPK或者PPK


好的,开始谈谈正事,在决定计算CPK的时候,我们先要确定当前的工序是在那种状况,然后,再去决定怎样计算CPK


01


情形1:数据是一次抽样,并且是单一的条件。研发了一个新工艺,或者是试验了一个新的工艺参数,想要知道新工艺或者新工艺参数的流程能力(这个一般是打样的阶段,数据不会很多,都是一次取样,制造过程的条件也是单一的)。


这种情形下,至少要求有>30个数据,数据是要求正态的,要求稳定(一次取样一般是稳定的,只是用I-MR检验一下是否有异常值)注意,抽样的条件是单一的,也就是说,保持同一个人、同一台机、同一种物料等等,总之同一个条件。只能计算CPK(短期),没有PPK(长期的流程能力)。计算的流程如下(注意标准差的计算方法)



1:某工程师研发了一个新的焊接工艺,希望知道新的焊接工艺的焊接强度流程能力(规格限为50±10kgf),于是他用新的焊接工艺,固定A号焊机(假定其他条件没有影响),收集了30个强度数据,计算的流程如下:

I-MR检验数据是稳定的。



正态性检验显示数据正态。



Minitab 分析路径:统计-质量工具-能力分析-正态,设置界面如下:



计算得到CPK1.01,也就是新焊接工艺强度的流程能力是1.01,流程能力是比较低的,为什么流程能力低呢,原因是因为强度的均值有偏移,规格中心是50,实际做到了55,如果我们将强度的均值做到规格中心50,流程能力会是多少呢?是2.09,也就是CP值。CP是实际的均值与规格中心没有偏移的情况下的流程能力,如果CPCPK的差异较大,就意味着流程的中心与目标有偏移了。


02


情形2:数据是多次抽样,但是单一的条件。研发了一个新工艺,或者是试验了一个新的工艺参数,想要知道新工艺或者新工艺参数的稳定性和稳定后的流程能力(这个一般是中试的阶段,有连续生产的数据,可以持续取样,制造过程的条件一般保持单一,有时也跳过这个阶段,直接到了情形3)。在这种情况下,可以计算CPK(短期),还可以计算PPK(长期)


这种情形下,至少要求有>25个子组的数据,每个子组的样本个数根据实际的情况确定,一般是5~10个。抽样的条件是单一的,也就是说,保持同一个人、同一台机、同一种物料等等,总之同一个条件。要求流程是稳定的,需要检验数据是否正态(但不强求正态),如果不正态,可以使用Box-cox或者Johnson变换,将数据变为正态。可以计算CPKPPK,但一般来说,CPKPPK相差不会很大,计算的方法如下:




2:某工程师研发的新的焊接工艺,通过了样品的评审,他希望知道新焊接工艺的焊接强度是否稳定和稳定后的流程能力(规格限为50±10kgf),于是他用新的焊接工艺,固定A号焊机,收集了25个子组的数据,每个子组收集了5个数据,一共125个数据,计算流程如下。

抽样的数据如下:



SPC检验流程是否稳定,显示流程稳定。



正态性检验显示数据正态。



Minitab 分析路径:统计-质量工具-能力分析-正态,设置界面如下:



CPK1.88PPK1.83,相差不大,因为尽管是多次抽样,但子组的条件是单一的的,如果时间没有影响,CPKPPK其实评估的是同一个条件下的能力;如果两者之间相差比较大,说明时间对输出的影响比较大,或者说,有对输出影响较大的因子没有识别出了,这个时候,数据是可以不正态的。


03


情形3:数据是多次抽样,子组的条件是不同的,这也是在实际大批量连续生产中的常见情形。研发了一个新工艺,或者是试验了一个新的工艺参数,想要知道新工艺或者新工艺参数投入到实际生产过程中的流程能力。在这种情况下,一定要同时计算CPK(短期),和PPK(长期)


这种情形下,至少要求有>25个子组的数据,每个子组的样本个数根据实际的情况确定,一般是5~10个。子组内保持一个条件,但子组间一定要涵盖不同的条件,也就是说,子组间要有不同的人、不同的机、不同批次的物料等等,总之子组要涵盖所有的条件(合理子组:子组内只有正常原因造成的波动,子组间只有特殊原因造成的波动)。要求流程是稳定的(流程没有异常波动),不要求数据正态(因为子组间包括了不同的条件,从原理上来讲,就不会正态的,如果一定要去验证,可以去验证子组的均值是否正态,一般情况下,子组的均值是符合正态分布的,中心极限定理是理论的基础)。


3:某工程师研发的新的焊接工艺,通过了打样和中试,已经开始批量生产,希望知道新的焊接工艺的焊接强度在批量生产中的流程能力(规格限为50±10kgf),分析后得到焊接机器之间可能会有特殊原因造成的异常波动,因此使用不同的焊机(假定其他条件没有影响),收集了40个子组的数据,每个子组收集了5个数据,一共200个数据,计算流程如下:


抽样的数据如下: