CPK制程能力介课件.ppt

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1、CPK制程能力介紹Preparedby:PID-ENG　Budd7/29/20211Contents7/29/20212CPK–製程能力CapabilityProcessIndex製程能力指數(綜合指數)CPK讓我知道什麼？-----不良率可以量化-----可以確認可改進的機會-----確認制程發生問題的本質CPK是什麼？7/29/20213CPK的手工計算方式？(1)CpK值之計算式有兩種B.單邊規格時:A.雙邊規格時:=…雙邊…單邊X-SL3σ只有規格下限:Cpl=3σSu-X只有規格上限:Cpu=CpCaCpK)1(-=þýüîíì--=ssˆ3)(,ˆ3)(LUSXXSMinCpK7

2、/29/20214当USL与LSL为X正负6σ，即USL=X+6σLSL=X-6σ且Ｘ＝（USL-LSL）/2时，即實際值=規格中心值Cp=Cpk＝２。這個能力我們稱之為６sigma水平,但实际上，Cp=2是可以做到的，而CPK=2是基本上做不到的，因而人们普遍采用Cp-0.5=Cpk的这一摩托罗拉公司的假设，既把Cp=2且Cpk=1.5看作6Sigma.CPK是如下两个值中较小的一个7/29/20215CPKVSDefectiveYieldVSSigma我們常用產品品質特性的常態分配與規格相比較,以決定產品的不良率.如右圖所示產品品質特性的常態分配.規格上限:USL(UpperSpecifi

3、cationLimit)規格下限:LSL(LowerSpecificationLimit)落在規格上,下限外的斜線面積即為產品的不良率.μ-3σ-2σ-1σ+3σ+2σ+1σ68.27%95.45%99.73%0.135%0.135%概率密度區間寬度μLSLUSLRemark:3*Sigma≒CPK7/29/20216CPK手工計算實例？7/29/20217Cpk是總合Ca(k)和Cp二值之指數，其計算式為:當Ca=0時，Cpk=Cp單邊規格時，Cpk即以Cp值計，但需取絕對值。CPK的判斷基准是什麼？等級A1.33≦CpK<1.67BCDCpK值1.00≦CpK<1.330.67≦CpK<1

4、.00CpK<0.67A+1.67≦CpK制程能力指數評價：A+制程能力較高，特殊產業需要A制程能力充分B制程能力敞尚可，偏小時要注意C制程能力不足，需要采取控制措施D制程能力嚴重不足7/29/20218實例：Minitab如何計算MTFCPK？資料分組並收集資料如何分組和收集是決定計算實際CPK的第一步!原則上，試產階段會因為Lens本身批量會有差異，試產一次的數據不能最終作為CPK的結論建議：A：每試產一次，隨機抽取一定數量的數據B：CMT站必須保留所有不良品的測試數據C：有確定知道原因且可以預防的異常數據可以刪除D：數據必須是隨機，不能作排序等動作2.Minitab數據計

5、算7/29/20219Minitab計算方式1--原始數據的常態檢定P值>0.05證明此數據為常態分布，可用於計算CPK如果P值小於0.05怎麼辦呢？7/29/202110Minitab計算方式2—菜單操作7/29/202111CPK的操作步驟SubgroupSize該填什麼數據？SubgroupSize是指對據如何分組？如：每次抽取8個數據，連續抽10天，共有80個數據，此值應該填多少？又如：一個模具有四穴，每小時抽一模，共取20小時數據一共有多少數據？此值又填多少？Minitab計算方式3—數據的輸入7/29/202112CPK的圖示解說標准差（ShortT

6、erm)規格上限規格目標值樣本均值樣本數標准差（LongTerm)樣本Yield母體Yield母體長期Yield低于規格下限的不良數/百萬(USL-LSL)/6*StDev(O)(USL-Mean)/3*StDev(O)(Mean-LSL)/3*StDev(O)Min(PPU,PPL)(USL-LSL)/6*StDev(W)(USL-Mean)/3*StDev(W)(Mean-LSL)/3*StDev(W)Min(CPU,CPL)Minitab計算方式4—圖示解說7/29/202113注意事項<->數據常見問題1右側圖表數據分布不連續﹐呈現多島狀﹐原因是取樣數太少。Cpk樣本數>257/29/

7、202114注意事項<->數據常見問題2右側圖表數據出現雙波峰﹐應該找到RootCause:物料不同批不同測試站不同測試員不同班別……7/29/202115注意事項<->數據常見問題3右側圖表數據較集中﹐但偏向規格一邊﹐導致Cpk較低。7/29/202116注意事項<->數據常見問題4右側圖表數據較分散﹐標准差偏大﹐導致Cpk較低。7/29/202117注意事項<->工具應用常見問題1右側圖表Cp