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浅谈Cpk-Cpk和Ppk的区别及应用

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作者|黄少石

来源|常州企业管理CEMA

全文总计1119字,需阅读3分钟,以下为正文:


01

前面两期给大家介绍过什么是Cpk和Ppk,以及Cpk和Ppk的区别。 但是过程能力输出的时候既有Cpk也有Ppk的时候,且两个指标有差距的时候,我们该如何区分?

点击查看:

如果客户需要我们提交过程能力分析的时候,Cpk和Ppk我们该提交哪一个指标更为专业和恰当? 当生产处在小批试制的时候或者量产的时候Cpk和Ppk该怎么正确使用……

前面已经对Cpk和Ppk的区别做过简单的介绍了,但这里我们再提下两者的区别。

我们可以很清楚的发现,两者之间仅仅因为一个标准差的计算公式不一样而已。

虽然只是一个标准差的不同,但是造成了两者天差地别的区别,并且在不同的场合使用方式也不一样。

σ是根据子组内极差进一步求得平均的极差,从而算得σ,可以看出Cpk其实是通过抽样获得的样本量对总体的一个估计值。

而Ppk中的s是每一个单个测量值减去总体均值后计算出的标准差,表达出抽样样本的情况。 (因此Cpk相对于Ppk来说对于取样来说更加敏感)。

02

那么为什么反而称Cpk为短期过程能力指数(组内过程能力),Ppk为长期性能指数(整体过程性能指数)。

我们从上图中可以看出(摘自SPC手册第三版)Cpk有三个子组,旁边的竖线为每个子组内的波动,假设三个子组极差分别为R1,R2,R3,

则=(R1+R2+R3)/3,完全没有表现出3个子组间的波动,我们可以通过下面的Ppk可以看出波动不仅包括了子组内也包括了子组间的波动。

但是随着时间的漂移的,子组与子组间是变化的(我们可以想想一下控制图中均值图的描点),并不是一成不变的。

因此我们Ppk表现出整体的过程性能,而Cpk只能根据子组内的变差去推测总体的变化,表现出过程固有的变差。

根据以上我们总结一下: 因为Cpk是抽样的样本对总体的估计,表现过程固有的变差,所以过程需要是一个稳定的状态,

并且是符合某种分布,因此对抽样是比较敏感的,而且由于无法体现出随着时间漂移后,组间表现出的变差。

03

所以客户会更关心生产过程的整体性能指数。

但是有些时候Cp的数值是并不可信,而Pp可以给我们更加准备的信息:

过程处于试生产阶段,过程稳态情况和样本量也无法像批产的时候那个大样本,

因此当试生产时候或者抽样数量较小的时候,我们看Pp可信度更高,并且建议试生产时Ppk>1.67。

数据不满足正态分布的情况下,当原始数据不满足正态分布时候,我们通过minitab经过变换是可以计算过程能力(前两期有介绍),

但这个时候是没有Cp值输出,只有Pp输出。 因为Cp是通过抽样估计总体的情况的,所以当数据不满足正态分布的时候,我们是无法估计总体的情况的。

无完善的抽样的方案,前面提到Cp对于抽样是很敏感的,如果没有完善的抽样方案,Cp是无法准确的描述当前的过程能力。

组间变异远大于组内变异,上面已经讲过两者差异。

Cp更多表现在组内的变异,如果组间变异大于组内变异的话,Pp指标更能反映真实的情况, 反而Cp数值会忽视组间变异的存在。

以上为大家终结了各种情况Cpk和Ppk的差异及应用,若有错误及意见,欢迎交流学习

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