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CPK制程能力介.ppt

上传人:hwpkd79526 文档编号:10023928 上传时间:2019-09-29 格式:PPT 页数:27 大小:1.37MB
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资源描述

1、Page1,2019/9/29,CPK 制程能力介紹Prepared by: PID-ENG Budd,Page2,2019/9/29,Contents,Page3,2019/9/29,CPK 製程能力 Capability Process Index製程能力指數(綜合指數)CPK讓我知道什麼?-不良率可以量化-可以確認可改進的機會-確認制程發生問題的本質,CPK是什麼?,Page4,2019/9/29,CPK的手工計算方式?,(1)CpK值之計算式有兩種,B. 單邊規格時:,A. 雙邊規格時:,=,雙邊,單邊,Page5,2019/9/29,当USL与LSL为X 正负6,即USL=X+6 L

2、SL=X-6 且(USL-LSL)/2时,即實際值=規格中心值 Cp=Cpk。 這個能力我們稱之為sigma水平,但实际上,Cp=2 是可以做到的,而CPK=2是基本上做不到的,因而人们普遍采用Cp-0.5=Cpk的这一摩托罗拉公司的假设,既把Cp=2 且Cpk=1.5 看作6 Sigma.,CPK是如下两个值中较小的一个,Page6,2019/9/29,CPK VS Defective Yield VS Sigma,我們常用產品品質特性的常態分配與規格相比較,以決定產品的不良率.如右圖所示產品品質特性的常態分配.,規格上限:USL (Upper Specification Limit) 規格

3、下限:LSL (Lower Specification Limit) 落在規格上,下限外的斜線面積即為產品的不良率.,概率密度,區間寬度,Remark: 3*SigmaCPK,Page7,2019/9/29,CPK手工計算實例?,Page8,2019/9/29,Cpk是總合Ca(k)和Cp二值之指數,其計算式為:當Ca =0時,Cpk =Cp單邊規格時,Cpk即以Cp值計,但需取絕對值。,CPK的判斷基准是什麼?,等級,A,1.33 CpK1.67,B,C,D,CpK值,1.00 CpK1.33,0.67 CpK1.00,CpK0.67,A+,1.67 CpK,制程能力指數評價: A+ 制程能

4、力較高,特殊產業需要 A 制程能力充分 B 制程能力敞尚可,偏小時要注意 C 制程能力不足,需要采取控制措施 D 制程能力嚴重不足,Page9,2019/9/29,實例: Minitab如何計算MTF CPK?,資料分組 並收集 資料如何分組和收集是決定計算實際CPK的第一步! 原則上,試產階段會因為Lens本身批量會有差異,試產一次的數據不能最終作為CPK的結論 建議:A:每試產一次,隨機抽取一定數量的數據 B:CMT站必須保留所有不良品的測試數據 C:有確定知道原因且可以預防的異常數據可以刪除 D:數據必須是隨機,不能作排序等動作 2. Minitab數據計算,Page10,2019/9/

5、29,Minitab計算方式1-原始數據的常態檢定,P值0.05 證明此數據為常態分布,可用於計算CPK 如果P值小於0.05怎麼辦呢?,Page11,2019/9/29,Minitab計算方式2菜單操作,Page12,2019/9/29,CPK的操作步驟,Subgroup Size 該填什麼數據? Subgroup Size是指對據如何分組? 如: 每次抽取8個數據,連續抽10天,共有80個數據,此值應該填多少? 又如: 一個模具有四穴,每小時抽一模,共取20小時數據 一共有多少數據? 此值又填多少?,Minitab計算方式3數據的輸入,Page13,2019/9/29,CPK的圖示解說,標

6、准差(Short Term),規格上限,規格目標值,樣本均值,樣本數,標准差(Long Term),樣本Yield,母體Yield,母體長期Yield,低于規格下限的不良數/百萬,(USL-LSL)/6*StDev(O),(USL-Mean)/3*StDev(O),(Mean-LSL)/3*StDev(O),Min(PPU,PPL),(USL-LSL)/6*StDev(W),(USL-Mean)/3*StDev(W),(Mean-LSL)/3*StDev(W),Min(CPU,CPL),Minitab計算方式4圖示解說,Page14,2019/9/29,注意事項數據常見問題1,右側圖表數據分布

7、 不連續呈現多島 狀原因是取樣數 太少。Cpk樣本 數25,Page15,2019/9/29,注意事項數據常見問題2,右側圖表數據出現 雙波峰應該找到 Root Cause: 物料不同批 不同測試站 不同測試員 不同班別 ,Page16,2019/9/29,注意事項數據常見問題3,右側圖表數據 較集中但偏 向規格一邊 導致Cpk較低。,Page17,2019/9/29,注意事項數據常見問題4,右側圖表數據 較分散標准 差偏大導致 Cpk較低。,Page18,2019/9/29,注意事項工具應用常見問題1,右側圖表Cpk 計算異常原 因是數據經過 按大小排序后 才導入MINTAB 分析。,Pag

8、e19,2019/9/29,注意事項工具應用常見問題2,右側圖表Cpk 很低與實際 結果不符原 因是0不應該作 為電流的下限 而是Low Boundary。 正確結果參閱 下頁。,Page20,2019/9/29,注意事項工具應用常見問題2-2,Page21,2019/9/29,Minitab計算方式2非常態數據轉化為常態數據,P值小於0.05,Page22,2019/9/29,Minitab計算方式2非常態數據轉化為常態數據,Page23,2019/9/29,Minitab計算方式2非常態數據轉化為常態數據,Page24,2019/9/29,Minitab計算方式2非常態數據轉化為常態數據,Page25,2019/9/29,Minitab計算方式2非常態數據轉化為常態數據,Page26,2019/9/29,The EndThanks,Page27,2019/9/29,

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