4.2.3 过程Cpk和Ppk

4.2.3.1 工作内容

Cpk（过程能力指数）用于衡量稳定且受控的过程能达到的最佳潜在能力，Ppk（过程性能指数）用于衡量衡量过程在实际运行条件下的总体表现。Cpk、Ppk值越大，表示工序的加工能力越强，产品质量越稳定，不良品率越低。工业工程在Cpk、Ppk监测中的职能职责以提升工序过程能力管控为目标，通过过程质量特性识别、Cpk和Ppk数据需求和数据源头定义、过程监控与改善为工作内容，通过Cpk和Ppk管控，提高过程稳定性，提升产品质量。

（1）过程识别与定义

识别关键、特殊过程；确定测量系统的适用性，确保测量设备精度、重复性与再现性满足要求；识别过程的关键、特殊质量要素，定义要素采集的位置、时机、要求、上下限（USL/LSL）和目标值，当有MES、QMS等系统时，在系统中定义好数据源。

（2）数据采集方案设计

确定抽样频率、样本量、选择合理的抽样方式（随机抽样、系统抽样等），设置数据记录模板。

（3）数据收集与验证

按计划收集过程数据，记录时间、批次、操作人员等信息，确保数据真实、完整、无遗漏。对数据进行分析和检查，通过数据样本拟合出概率图。持续收集数据，并运用概率图验证数据的稳定性性。

（4）计算Cpk、Ppk值及应用

Cpk（过程能力指数）：衡量稳定且受控的过程能达到的最佳潜在能力，它主要反映过程的固有能力。公式：

Cpk=min[(USL-μ)/3σ,(μ-LSL)/3σ]               （3）

Ppk（过程性能指数）：衡量过程在实际运行条件下的总体表现，反映过程当前实际状态下满足规格要求的程度。公式：

Ppk=min[(USL-μ)/3σt,(μ-LSL)/3σt]                 （4）

式（3）和（4）中，USL为控制上限，LSL为控制下限，μ为位置均值或中位数（对称分布为均值，非对称分布为中位数）,σ为标准差，σt为总体标准差。

Cpk、Ppk结果的应用：

Cpk或Ppk≥1.33：过程能力充足；

1.0≤Cpk或Ppk＜1.33：过程能力勉强，需监控；

Cpk或Ppk＜1.0：过程能力不足，需改进。

对比Cpk与Ppk：若Cpk远大于Ppk，说明过程存在特殊原因变异，需要调整、改善。

（5）异常响应机制

针对Cpk、Ppk制定异常点监控及的处理流程

4.2.3.2 工作要求

表1.过程Cpk和Ppk监控工作要求

序     职能         职责         流程制度         技术标准         工作输出

1.      过程识别与定义     识别生产线的关键、特殊过程     公司关键和特殊过程管理办法     生产过程能力和性能指数控制技术规范     1.所有过程工艺质量控制状况梳理报告

2.关键和特殊过程清单

3.特殊过程符合性检查记录

2.               确定Cpk数据源     /        生产过程能力和性能指数控制技术规范     Cpk数据采集清单

3.               确定Ppk数据源     /               Ppk数据采集清单

4.               确定各数据的采集要求         /        生产过程能力和性能指数控制技术规范     数据采集要求

5.      数据采集方案设计         确定抽样频率、样本量、选择合理的抽样方式         /        生产过程能力和性能指数控制技术规范     数据采集要求

6.               设置数据记录模板         /        生产过程能力和性能指数控制技术规范     数据采集要求（优化质检模板）

7.      数据收集与验证     1.指导MES、QMS等系统进行数据收集

2.对数据进行分析与分布验证      /        ISO 22514-1 Statistical methods in process

management-Capability and performance-Part1:General principles and concepts   1.Cpk、Ppk指数及相关分布模型

2.过程能力分析报告

                            /        ISO 22514-3 Statistical methods in

process management-Capability and performance-Part3:Machine performance studies

for measrured data on discrete parts  

                            /        GB/T 40681.2-2021生产过程能力和性能监测统计方法第2部分:时间相依过程模型的过程能力和性能        

                            /        GB/T 40681.4-2021生产过程能力和性能监测统计方法第4部分:过程能力估计和性能测量    

                            /        生产过程能力和性能指数控制技术规范    

8.      计算Cpk、Ppk值及应用        计算Cpk值     /        生产过程能力和性能指数控制技术规范     过程Cpk趋势图

9.               计算Ppk值     /        生产过程能力和性能指数控制技术规范     过程Ppk趋势图

10.             针对Cpk和Ppk异常情况进行异常处置      /        生产过程能力和性能指数控制技术规范     异常处置报告

4.2.3.3 工作平台

（1）Cpk和Ppk统计方法：工作抽样法

利用统计学中随机抽样的原理，按照等概率性和随机性的独立原则，对现场作业过程、产品等进行观测和记录，调查各种事项发生的册数和发生率。工作抽样应遵循两个原则：一是保证每次抽样的随机性，二是根据大数据原理要有足够的抽样观察样本，样本必须具备有效的代表性（如不得以新员工的作业时间来推断整体作业时间）。

（2）系统工具：过程Cpk和Ppk测算与分析平台

Cpk和Ppk测算与分析平台是用于评估和分析生产过程中工序能力的工具，其核心功能是通过计算工序能力指数（Cpk）来衡量工序在稳定状态下加工能力是否满足产品公差范围的要求。常用工具有：

Minitab：制造业SPC、Cpk/Ppk分析标杆，可一键计算Cpk和Ppk，支持非正态数据与自动分析能力。

JMP：交互式可视化强，适合研发/六西格玛，可联动设计与过程数据，支持多变量与实验设计，对复杂过程洞察友好。

Q-DAS：汽车及其零部件行业使用较多，对接MES，适合批量生产与供应商质量协同等。

企业级大数据模型：如帆软FineReport可集成Cpk/Ppk模块，实现企业级质量数据可视化与报表统一。帮我润色一下这个部分，我认为cpk与ppk部分只体现了采集和计算，实际产线建设时需要通过质量控制手段在产线建设前期进行设计和计算，以提高产线或工位建设后的实际cpk与ppk;帮我润色一下这两个部分，我认为cpk与ppk部分只体现了采集和计算，实际产线建设时需要通过质量控制手段在产线建设前期进行设计和计算，以提高产线或工位建设后的实际cpk与ppk