工序过程能力分析14

过程能力与过程能力指数过程能力过程能力以往也称为工序能力。

过程能力是指过程加工质量方面的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，是稳态下的最小波动。

而生产能力则是指加工数量方面的能力，二者不可混淆。

过程能力决定于质量因素，而与公差无关。

当过程处于稳态时，产品的计量质量特性值有99.73％落在μ±3σ的范围内，其中μ为质量特性值的总体均值，σ为质量特性值的总体标准差，也即有99.73％的产品落在上述6σ范围内，这几乎包括了全部产品。

故通常用6倍标准差(6σ)表示过程能力，它的数值越小越好。

过程能力指数(一)双侧公差情况的过程能力指数对于双侧公差情况，过程能力指数C p的定义为：C p= T =TU-TL （公式1）；6σ 6σ式中，T为技术公差的幅度，T U、T L分别为上、下公差限，σ为质量特性值分布的总体标准差。

当σ 未知时，可用σˆ1=R/d2或σˆ2=s/c4估计，其中R为样本极差，R为其平均值，s占为样本标准差，s为其平均值，d2、c4为修偏系数，可查国标《常规控制图》GB／T4091—2001表。

注意，估计必须在稳态下进行，这点在国标GB／T4091—2001《常规控制图》中有明确的规定并再三强调，不可忽视。

在过程能力指数计算公式中，T反映对产品的技术要求，而σ反映过程加工的一致性，所以在过程能力指数C p中将6σ与T比较，就反映了过程加工质量满足产品技术要求的程度。

根据T与6σ的相对大小可以得到过程能力指数C p。

如下图的三种典型情况。

C p值越大，表明加工质量越高，但这时对设备和操作人员的要求也高，加工成本也越大，所以对于C p值的选择应根据技术与经济的综合分析来决定。

当T=6σ，C p=1，从表面上看，似乎这是既满足技术要求又很经济的情况。

但由于过程总是波动的，分布中心一有偏移，不合格品率就要增加，因此，通常应取C p大于1。

各种分布情况下的C p值一般，对于过程能力指数制定了如下表所示的评价参考。

工序能力判断标准在生产过程中，对工序能力的判断是非常重要的。

这涉及到如何衡量生产过程中的各项指标，以确保产品的质量和效率。

本文将从以下四个方面介绍工序能力判断标准：过程能力指数、工序能力、不合格品率和废品率。

1.过程能力指数过程能力指数是衡量工序能力满足技术标准（公差范围）的程度，它反映了工序能力利用的充分程度。

这个指数是根据生产过程中的实际数据计算出来的，具体计算方法可以通过公式进行表达。

在实践中，过程能力指数的计算和评估需要结合具体生产情况和数据进行分析，因此也是最为复杂和难以把握的一个方面。

2.工序能力工序能力是指生产过程中的稳定性和可靠性，它是决定最终产品质量的关键因素。

对于工序能力的评估，需要从多个方面进行考虑，包括但不限于设备精度、人员素质、生产流程、质量控制措施等。

这些因素直接影响到生产过程中的稳定性和可靠性，从而影响到产品的最终质量。

3.不合格品率不合格品率是指不合格品数与总产品数的比例，是衡量生产质量的关键指标。

在实践中，不合格品率的计算和评估需要结合具体产品的质量和特性进行，同时也要考虑生产过程中的异常因素及其影响。

这个指标可以在生产过程中及时发现并解决问题，从而提高产品质量和生产效率。

4.废品率废品率是指废品数与总产品数的比例，是衡量生产效率的重要指标。

与不合格品率一样，废品率的计算和评估也需要结合具体产品的特性和生产流程，不同行业的废品率水平可以从一个侧面反映生产的效率和质量。

对于废品率的分析，可以发现生产过程中的瓶颈和问题，从而进行改进和优化。

总之，工序能力的判断标准是衡量生产过程中各项指标的重要依据。

通过对这些标准的理解和应用，可以有效地提高产品的质量和生产效率。

在实际生产过程中，需要结合具体情况对以上四个方面进行综合考虑和分析，以便更好地提高企业的生产水平和市场竞争力。

工序能力分析与评价工序能力分析与评价是企业在生产过程中对所采用的工序进行分析与评价的过程。

通过工序能力分析与评价，企业可以了解工序的稳定性和可靠性，以及工序是否能够达到预期的质量要求。

以下是对工序能力分析与评价的一些介绍和方法。

一、工序能力分析方法1. 数据收集：收集关于工序的数据，包括工序的输入、输出、过程参数等信息。

2. 统计分析：利用统计学方法对数据进行分析，包括计算工序过程的平均值、标准差、偏度、峰度等指标。

3. 测量能力指标：通过计算能力指标来评估工序的稳定性和可靠性，常用的能力指标包括过程能力指数（Cpk）、过程性能指数（Ppk）等。

4. 制定改进措施：根据分析的结果，确定改进工序的措施，提高工序的能力。

二、工序能力评价方法1. Cpk评价法：Cpk评价法是一种常用的工序能力评价方法，通过计算工序的Cpk值来评估工序的稳定性和可靠性。

Cpk值越大，代表工序的能力越高。

2. 直方图分析法：通过绘制工序数据的直方图，观察数据的分布情况，评估工序的稳定性和可靠性。

直方图的形状和偏度等指标可以反映工序的能力水平。

3. 控制图分析法：控制图是一种常用的工序能力评价方法，通过绘制工序数据的控制图，监控工序的稳定性和可靠性。

控制图中的各种规则和异常点可以帮助企业发现工序中的问题，并及时采取措施加以改进。

三、工序能力分析与评价的意义1. 提高工序质量：通过工序能力分析与评价，企业可以及时发现工序中的问题，并采取措施加以改进，从而提高工序的质量。

2. 降低不良率：工序能力分析与评价可以帮助企业预测工序中的不良率，并制定相应的控制策略，减少不良品的产生。

3. 提高企业竞争力：工序能力分析与评价可以帮助企业了解自身的工序能力水平与其他企业的差距，通过改进工序，提高企业的竞争力。

四、工序能力分析与评价的局限性工序能力分析与评价只能在已有数据的基础上进行，对于新工序或者缺乏足够数据的工序，难以进行准确的分析与评价。

过程能力分析
目录
过程能力概述
过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力，它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动。

当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99.73%散布在区间[μ-3σ，μ+3σ]，（其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差）也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好。

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为什么要进行过程能力分析
进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。

之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。

首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性；其次，由于我们的度量计划还相当“不成熟”，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。

根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。

工序过程能力分析
工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。

过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。

过程能力指数用Cp 、Cpk表示。

第十四章工序控制方法全面质量管理强调以预防为主，要求在质量的形成过程中，在整个生产过程中，尽量减少出或不出不合格品。

这样就需要研究两个问题：一是怎样使生产过程具有不出不合格品的保证能力；二是怎样把保证质量的能力保持下去，一旦这种保证质量的能力不能维持下去，能尽早得到情报，查明原因，采取措施，使这种保证质量的能力继续稳定下来，保持下去，真正做到防患于未然。

前一个问题一般叫做工序能力的分析；后一个问题一般叫做工序控制。

这两个问题都涉及到控制图。

实行工序质量控制，是生产过程中质量管理的重要任务之一，工序控制可以确保生产过程处于稳定状态，预防次品的发生。

工序质量控制的统计方法主要有直方图法和控制图法。

直方图法已在第13章介绍过了。

※本章要求（1）掌握工序质量的概念和分布特征；（2）掌握工序能力和工序能力指数的概念及区别；（3）掌握工序能力指数的计算方法（4）熟悉控制图法的概念；（5）掌握计量、计件和计点控制图的类型和具体设计过程；（6）了解控制图的观察分析方法。

※本章重点（1）工序质量的分布特征（2）工序能力指数的概念及计算（3）控制图的基本概念（4）计量、计件和计点控制图的具体设计过程※本章难点（1）工序能力指数的计算（2）计量、计件和计点控制图的设计§1工序质量控制的基本概念一、工序质量的概念工序质量因行业而异。

一般来说，对产品可分割的工序，工序质量即为产品质量特性，如尺寸、精度、纯度、强度、额定电流、电压等。

对产品不可分割或最终才能形成者，则通常指工艺质量特性，如化工产品、生产装置的温度、压力、浓度和时间等。

有时，工序质量也可表现为物耗和效率。

工序质量属制造质量的范畴。

质量优劣主要表现为产品或工艺质量特性符合设计规范、工艺标准的程度，既符合性质量。

二、质量的波动和分布工序质量在各种影响因素的制约下，呈现波动性。

工序质量波动包括产品之间的波动，单个产品和目标值之间的波动。

质量特性的波动分为正常波动和异常波动。

工序能力指数CPK的计算和分析CPK的计算公式如下：CPK = min（USL - μ，μ - LSL）/（3 * σ）其中，USL为规格上限，LSL为规格下限，μ为平均值，σ为标准差。

CPK的值越大，表示工序的稳定性和可控性越强。

一般来说，CPK值大于1.33被认为是良好的，大于1.67则被认为是极好的。

而CPK值小于1则表示工序不稳定或者不可控。

CPK的分析可以从以下几个方面进行：1.变异性分析：通过计算标准差和绘制控制图来评估工序的变异性。

如果标准差较小，并且控制图上的数据点在控制界限内，则说明工序具有较小的变异性，可以认为是稳定的。

反之，则说明工序存在较大的变异性，需要进一步改进。

2.规格限值分析：通过比较规格限值和平均值，以及计算CPK值，来评估工序是否能够满足产品的规格要求。

如果CPK值大于1，则说明工序具有足够的能力满足规格要求。

如果CPK值小于1，则需要进行进一步的改进，以提高工序的能力。

3.误差源分析：通过分析工序中可能存在的误差源，找出和改进引起工序不稳定的原因。

误差源可能包括人为因素、设备问题、材料质量等。

通过改进和优化这些误差源，可以提高工序的稳定性和可控性。

4.过程能力改进：通过改进工序中的控制措施和方法，来提高工序的能力。

例如，可以采用六西格玛等质量管理工具，优化工序的流程和参数设定，以减少变异性和提高工序的能力。

总之，CPK是评估工序稳定性和可控性的重要指标，可以通过计算和分析CPK值来评估工序的能力，并通过改进控制措施和优化过程来提高工序的能力。

过程能力分析现代质量管理关注过程，强调过程能力，因为是只有过程的稳定才能持续地提供合格的产品或服务。

在我们习惯的思维中，过程能力好象就是一个抽象的概念，只可意味，无法衡量。

其实，这是一个错误的概念，在质量管理短暂百年发展中，人们已经给予过程能力明确的定义，并有具体的计算方法。

过程能力：Process capability，简称PC。

是指过程加工质量方面（不是数量方面）的能力。

这种能力表现在过程稳定程度上。

过程的稳定程度越高，其质量特性值标准差越小，过程能力越强，相反，则越弱。

由于稳定过程的99.73％的产品质量特性散布在区间[µ-3σ，µ+3σ]内，所以定义：PC＝6σ现代质量管理八项基本原则之一就是“以顾客为关注焦点”，所以说我们过程能力必需以满足顾客的要求程度来衡量才有意思，用来衡量过程能力满足顾客要求程度的方法叫过程能力指数（Process capability index， PCI），常写作Cp.Cp＝顾客要求/过程能力＝(USL-LSL）/6σ＝T/6σ从这个定义中可以看出，顾客要求T（公差范围）一般是不变的，在T不变的前提下，σ越小，则Cp的值越高，过程满足顾客要求的能力越强，反之，越弱。

通常过程中心µ把规范T分为两个区间（LSL，µ）和（µ，USL)，它们与3σ比值我们称作为单侧过程能力。

这种方法也适用于规范要求仅有下限或仅有上限的情况。

Cpl＝（µ-LSL）/3σ 单侧下限过程能力指数Cpu＝（USL-µ）/3σ 单侧上限过程能力指数在实际的生产过程中，过程中心µ与规范中心M往往不能重合在一起，即：M?µ，这时Cp就不能真实地反映过程能力满足顾客要求的程度。

于是人们又提出了实际过程能力指数Cpk，它取Cpl和Cpu的最小值，即：Cpk=min{Cpl,Cpu}经推导，Cpk与Cp的关系如下：Cpk=（1-k）*Cp其中偏离度k=|M-µ|/(2T)=2|M-µ|/T过程综合特性能力等级评定表（－）：关键质量特性关键质量特性等级范围过程能力判定采取措施制订作业指导书，实施标准化作业;应用控制图或其它手段对过Cp>1.67 理想状态 ?程进行监控。

工序能力的分析过程工序能力分析是指对一个特定工序或生产线的能力进行评估和分析，以确定其是否能够满足产品质量要求和生产需求。

下面将介绍工序能力分析的一般过程。

1. 收集数据：首先，需要收集与该工序或生产线相关的数据，如该工序的设计要求、生产任务书、生产记录、检验报告等。

这些数据将提供关于工序的信息和产品质量的参考。

2. 确定度量指标：根据生产要求和产品质量要求，确定适当的度量指标来评估工序能力。

常用的度量指标包括一致性指标（Cp）、过程能力指数（Cpk）、过程能力比率（CR）、过程偏移指数（Pmk）等。

3. 数据分析：对收集到的数据进行统计分析，计算度量指标的数值。

通过计算这些指标，可以判断该工序的能力是否达到要求，以及产生的产品是否满足质量标准。

4. 判断能力水平：根据度量指标的计算结果，可以判断工序的能力水平。

如果度量指标的数值高于规定的阈值，说明该工序具有良好的能力。

反之，如果数值低于阈值，则可能存在生产问题或质量偏差。

5. 分析偏移原因：如果工序能力不达标，需要进一步分析偏移原因。

对数据进行细致的审核，找出导致工序能力不足的关键因素。

这可能涉及到设备故障、工艺不稳定、操作不当等多方面的因素。

6. 提出改善措施：基于分析结果，提出适当的改善措施来提高工序能力。

这可能包括改进工艺流程、更换设备、提升操作技能等。

7. 实施改善措施：将改善措施付诸实施，并跟踪工序能力的改善情况。

通过持续监控和分析，确保工序能力达到或超过要求。

总之，工序能力分析是一个系统的过程，需要收集数据、进行统计分析、判断能力水平、分析偏移原因、提出改善措施，并实施这些措施。

通过这个过程，可以不断优化工序，提高生产效率和产品质量。

工序能力分析是一个非常重要的管理工具，它可以帮助企业有效地评估和控制生产过程，保证产品质量和生产效率。

以下是工序能力分析的更详细步骤。

1. 收集数据：在进行工序能力分析之前，需要收集与该工序或生产线相关的数据。

工序能力指数（过程能力指数）是什么意思？工序力量工序力量（Process Capability）是指过程在肯定时间，处于掌握状态（稳定状态）下的实际加工力量。

它是过程固有的力量，或者说它是过程保证质量的力量。

这里所指的过程是指操、机器、原材料、工艺方法和环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。

这种力量可用过程质量特性值的波动范围来衡量。

若过程质量特性值的标准差为σ，则过程力量B= 6σ。

由正态分布理论知，P（x∈μ±3σ）= 99.73%，故6σ近似于过程质量特性值的全部波动范围。

明显，B越小，过程力量就越强。

工序力量未必能够始终保持稳定，依据对过程掌握的好坏，可以有某种程度的稳定性，但不是肯定的。

例如，设备各个部分的自然磨损、刀具的磨耗都引起过程力量的变化。

因而有必要区分短期（Short ﹣Term）过程力量与长期（Long﹣Term）过程力量的概念。

短期过程力量或固有过程力量（Inherent Process Capability）是指仅由偶因所引起的这部分变异所形成的过程力量，它反映了“短期”差异（Short﹣Term Variation）。

短期变异用σS T表示。

长期过程是指由偶因和异因之和所引起的总变异，它实际上反映了“长期”变异（Long ﹣TermVariation）。

长期变异用σLT表示。

工序力量指数工序力量指数亦称为过程力量指数（Process Capability Index），是表示过程力量满意过程质量标准要求程度的量值。

它用过程质量要求的范围（公差）和过程力量的比值表示，记为C p。

即式中T——过程公差；σ——总体标准差。

由上式可见，过程力量指数C p与过程力量6σ是不同的。

过程力量在肯定过程条件下是一个相对稳定的数值，而过程力量指数则是一个相对的概念。

过程力量相同的两个过程，若过程质量要求范围不同，则会有不同的过程力量指数。

计算过程力量指数是假设过程质量特性值听从正态分布，即x~N（μ，σ2）和过程处于受控状态下进行的。