过程能力评估报告cpk75

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1、测试工序过程能力评定办法1.目的主要是分析过程质量影响因素的状态，确定主要因素，并分析主要因素的影响方式、途径和程度，通过改进使过程能力达到3o水平。2.适用范适用于所有单位批量产品测试过程中与性能有关的指标测试过程工序。3.职责3.1质量部负责对测量方法的制定，及对分厂具体评估工作的指导和培训。3.2各生产单位负责数据的收集、分析和改进。4.过程能力研宄的实施4.1关键过程的确定根据质量故障较多和用户反馈较多的工序过程，确定该工序为关键过程，II该工序能收集到实际连续型测量数据。4.2测量系统分析评估由于测量系统的稳定状态、分辨力和波动性直接影响工序能力评估所收集数据的准确性，所以在工

2、序能力评估之前先对测量系统的波动进行评估。目前测量系统的分析有均值极差分析法和方差分析法，由于方差分析法能充分利用子组中的所有信息，能更全面分析测量系统的波动程度，所以以下介绍连续测量系统的方差分析法。4.2.1数据收集计划选择1-3位操作者（要有代表性）选择10个样木或10个零件（要有代表性）每位操作者、每个样本（或零件）分别测量2-3次样本（或零件）编号后随机取用数据收集具体见表E表1测量系统分析数据测试记录表样件号测量员测量值样件号测量员测量值1A1B1A1B2A2B2A2B3A3B3A3B4A4B4A4B5A5B5A5B6A6B6A6B7A7B7A7B8A8B8A8B9A9B9A

3、9B10A10B10A10B4.2.2方差分析利用Minitab软件进行“量具研究（交叉）”分析。具体操作方法可参见六西格玛测量系统分析具体操作，研究变异（％SV）、公差（SV/Toler）均小于30%,可区分的类别数（分辨力）应大于5,若不满足，应进行测量系统的改进，直到测量系统满足稳态为止。4.3过程能力评估收集数据在上述数测量系统穂定后，及开展本阶段工序能力评估的数据收集工作。按要求检测、收集数据。固定该工序的测试设备（仪器），并安排一名固定测试人员，每天在该测试工序的被研究过程中抽取样本容量n=5的样本，共抽取25组样木，分别填入数据表2中。如果是传感器测量工序进行评估，即有3个

4、不同误差区间段，所以每只传感器统计6个指标数据，即制作6份X-s图计算表。表2数据与7-s图计算表序号测试值57=11=1,2,-20XisiXilXi2Xi3Xi4Xi512345678910111213141516171819202122232425均值4.4数据的整理与分析对收集的数据作计算整理制作歹-s控制图并打点，对J-s控制图进行分析（见附件）。4.5判断过程是否处于稳定受控状态。4.5.1如果不出现下列八种情况，则认为生产过程处于稳定受控状态:(1)1个点落在A区以外(有点落在控制界限外)。(2)连续9点落在中心线同一侧。(3)连续6点递增或递减。(4)连续14点中相邻点子

5、上下交替。(5)连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外(连续3点有2点落在中心线同一侧的P±2o以外)。(6)连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外(连续5点有4点落在屮心线同一侧的U±o以外)。(7)连续15点落在中心线两侧的C区内(连续15点集中在u±o范围内)。(8)连续8点落在中心线两侧且无一点落在C区(连续8点在中心线两侧且无一点在P±o区域内)。4.5.2在发现过程处于失控状态时，应查明原因后排除异常点。排除异常点后的数据组数大于或等于20组时，可利用排除异常点后的数据重新计算控制界限并打点判断。排除异常点后的数据组数小于20组时，应重新抽样自4.2起重新作图。4.6

6、计算制作X和s控制图4.6.1通过表2所收集的数据计算各子组平均值歹和标准差s;X=Xl+X2+X3+X4+X4/54.6.2计算总平均值X和平均标准差s4.6.3计算s图的控制限：UCLs=B4S；CLs=S；LCLs=B3S注：如有超差点，剔除该组后，重新计算S图的控制限。4.6.4计算X图的控制限注：如有超差点，剔除该组后，重新计算S图和X图的控制限，直到满足两图的上下限为止，并且两图没有岀现4.3.1的八种情况，即该生产过程处于统计控制状态。4.7在过程受控的情况下，计算过程能力指数CP或Cpk根据不同工序的已知上、下限值1；.和T。，及X值和S值计算过程能力指数:s/C4;Cp

7、=(Tu-TL)/6&若和容差中心M不重合，计算偏移过程能力指数.•M-fiK=J"/2;Cpk=(1-K)Cp4.8过程能力的判断与处置根据上述过程能力指数Cpk的计算结果，针对不同等级过程能力采取不同处理措施，以确保过程具有适宜的过程能力。过程能力处理措施见表3。表3过程能力判断准则及处理措施过程能力指数判定及处置对策Cpk>1.67该过程能满足顾客要求。经顾客批准后即可开始正式生产，并按照控制计划进行。1.33彡‘彡1.67该