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过程能力指数计算器
欢迎使用Explinks的过程能力指数计算器,也称为Cpk计算器!通过过程能力指数计算器,您可以快速确定您的过程产品是否满足规格限制(目标值,通常由客户设定,产品或服务相对于客户要求)。
您想确定您的过程是否进展顺利,还是需要为未来做一些改进?继续阅读以了解更多关于:
作为奖励,您将了解为什么当他们的Cpk为1.33或更大时,人们会如此兴奋!💡
- 如何计算过程能力指数(又称过程能力比);
- Cpk的含义是什么;
- Cpk统计的哪些值是令人满意的。
什么是过程能力指数?
为了更好地解释过程能力指数,让我们想象一个场景。您在周一早上渴望一杯美味的卡布奇诺☕。您决定走到街角的咖啡店。那家咖啡店是您的最爱,因为他们制作卡布奇诺的方式满足您的要求,具有特定的规格。您知道如果卡布奇诺的牛奶温度超过您的规格限制55-65°C,蓬松的泡沫将不稳定,这绝对会毁掉您的周一早晨。
与离您家更近的其他咖啡店不同,街角的那家是您的最爱,因为您每次都能得到牛奶温度在规格限制内的完美卡布奇诺。
现在您心中有了这个场景,让我们定义过程能力指数。过程能力指数、过程能力比或Cpk,是过程产生满足客户规格限制(产品应在其中执行的值)的期望结果的能力的度量。在所描述的场景中,为卡布奇诺准备牛奶的Cpk将表明咖啡店在为客户生产卡布奇诺的平均表现方面是一致的(即,咖啡师始终如一地提供平均牛奶温度为60°C的卡布奇诺🥛,很少超过55-65°C)。
如何计算过程能力指数?过程能力指数公式
在介绍过程能力指数(或过程能力比)公式之前,必须注意您可以将不同的过程能力指数(Cpk、Cp、Cpm、Cpkm)应用于不同的情况。
例如,当您想观察过程中相对于规格限制的变异并确定过程在未来如何执行时,您可以成功利用过程能力指数公式。当您的过程平均值不完全居中时,可以使用Cpk。Cpk的公式如下:
其中:
• Cpk — 过程能力指数;
• USL — 规格上限;
• LSL — 规格下限;
• σ — 标准差。
如果您想查看过程平均值居中时过程的潜在能力,可以使用以下Cp公式:
如果您想查看过程围绕特定目标的能力,可以使用下面的Cpm公式。但是,请记住Cpm不考虑偏离中心的过程平均值。
其中:
• Cpm — 相对于目标过程均值的过程能力。这也称为田口能力指数。
• Cp — 潜在过程能力;
• μ — 均值;
• T — 目标过程均值。
如果您正在确定围绕目标的过程能力,并且您没有围绕目标值居中的过程,可以使用下面的Cpkm公式:
其中:
• Cpkm — "第三代"过程能力指数;
• Cpk — 过程能力指数。
🙋 在计算过程能力指数之前,检查您是否有正态分布的数据和稳定的过程。要了解更多关于正态分布和过程一致性的信息,请分别使用我们的正态分布计算器和上控制限计算器。另外,检查我们计算器中称为"给定目标值🧠"的部分来计算Cpm和Cpkm!
过程能力指数计算示例
还是感到困惑吗?让我们讨论一个例子。您自助餐厅的汤必须在64-80°C之间供应,根据您客户的规格🍲。汤的平均温度通常是72°C,重新加热过程的标准差为1.5°C。重新加热汤的Cpk值是多少?
计算过程:
1. 确定参数:USL = 80°C,LSL = 64°C,μ = 72°C,σ = 1.5°C
2. 计算上能力指数:(80 - 72) / (3 × 1.5) = 8 / 4.5 = 1.778
3. 计算下能力指数:(72 - 64) / (3 × 1.5) = 8 / 4.5 = 1.778
4. Cpk = min(1.778, 1.778) = 1.778
由于最小可接受的Cpk是1.33,您的1.778值是一个很好的结果,我们可以得出结论,您的过程是有能力的!
过程能力指数的解释和Cpk统计的含义
现在您熟悉了过程能力指数公式、如何计算过程能力指数以及什么是Cpk,让我们谈论它的解释。如前所述,您的Cpk值越高,您的过程产生越好。专家一致认为您希望您的Cpk指数至少为1.33。以下是您想要达到这个神奇数字的解释:
为什么Cpk = 1.33很重要?
当均值偏离中心1.5个西格玛(即,当正态分布向任一侧偏移1.5个标准差)时,过程中的罕见事件变得可检测。当Cpk为1.33时,规格上限和下限距离过程均值四个标准差。在这种情况下,在规格限制内有一些(一个标准差)变异性的空间,您可以认为过程是有能力的。然而,1.33的Cpk并不理想,因为您希望在显示缺陷之前有更大的变异性。
Cpk为2的过程对应于6西格玛水平过程;因此,它可以承受更大的过程均值偏移,同时在规格内具有最多的过程相关输出(具有期望的变异性空间)。因此,Cpk为2将表明优秀的过程能力。
咖啡店场景应用:
回到我们的咖啡店例子,如果咖啡师制作卡布奇诺的Cpk为1.33或更高,这意味着即使在繁忙的早晨高峰期,当咖啡师可能稍微匆忙或设备温度略有波动时,您仍然可以期待得到温度在55-65°C范围内的完美卡布奇诺。这就是为什么Cpk值1.33被认为是"有能力"过程的最低标准。
过程能力指数的重要性
过程能力指数在质量管理中起着至关重要的作用。它们帮助组织:
- 评估过程是否能够满足客户要求
- 预测未来的过程表现
- 识别需要改进的过程
- 比较不同过程的能力
- 为过程改进提供量化的基础
在使用过程能力指数之前,确保您的数据满足以下前提条件非常重要:
数据要求:
• 数据应该呈正态分布
• 过程应该是稳定和受控的
• 有足够的数据样本进行可靠的统计分析
通过正确使用过程能力指数,组织可以实现更好的质量控制,减少缺陷,提高客户满意度,并最终提高竞争优势。
常见问题
Cpk和Cp有什么区别?
Cp衡量过程的潜在能力,假设过程完全居中。而Cpk考虑过程的实际位置,包括任何偏移。Cpk总是小于或等于Cp,当过程完全居中时两者相等。
为什么Cpk值1.33被认为是最低可接受标准?
当Cpk为1.33时,即使过程均值偏移1.5个标准差,过程仍然能够在规格限制内运行。这为过程变异提供了足够的缓冲空间,确保即使在不理想条件下也能产生合格产品。
如果我的Cpk值小于1.0,我应该怎么办?
Cpk小于1.0表明过程无法满足规格要求。您需要立即采取行动:减少过程变异(降低标准差)、调整过程均值使其更接近规格中心,或者重新评估规格限制是否合理。
| 参数名 | 参数类型 | 默认值 | 是否必传 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| upperSpecificationLimit | number | 80.0 | 否 | 产品或服务质量特性的最大允许值 |
| processMean | number | 72.0 | 否 | 过程输出的平均值 |
| lowerSpecificationLimit | number | 64.0 | 否 | 产品或服务质量特性的最小允许值 |
| standardDeviation | number | 1.5 | 否 | 过程输出的标准差,反映过程的变异程度 |
| 参数名 | 参数类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| processCapabilityLevel | string | 根据Cpk值判定的过程能力等级 | |
| isProcessCapable | boolean | 基于Cpk ≥ 1.33标准判断过程是否具备足够能力 | |
| upperCapabilityIndex | number | 相对于规格上限的过程能力指数 | |
| processCapabilityIndex | number | 实际过程能力指数,考虑过程均值偏移的影响 | |
| lowerCapabilityIndex | number | 相对于规格下限的过程能力指数 | |
| potentialProcessCapability | number | 潜在过程能力,假设过程均值完全居中时的能力 |
| 错误码 | 错误信息 | 描述 |
|---|---|---|
| FP00000 | 成功 | |
| FP03333 | 失败 |
参考上方对接示例
