过程能力也称工序能力,是指过程加工方面满足加工质量的能力,它是衡量过程加工内在一致性的,最稳态下的最小波动。
当过程处于稳态时,产品的质量特性值有99.73%散布在区间[μ-3σ,μ+3σ],(其中μ为产品特性值的总体均值,σ为产品特性值总体标准差)也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此,通常用6σ表示过程能力,它的值越小越好。 原因进行过程能力分析,实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。
之所以要进行过程能力分析,有两个主要原因。首先,我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次,由于我们的度量计划还相当“不成熟”,因此需要对过程度量基线进行评估,来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。
根据过程能力的数量指标,我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。过程能力分析能力分析工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下,能稳定地生产合格品的实际加工能力。
过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。过程能力指数用Cp 、Cpk表示。
过程能力分析分析方法当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时,直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据,然后就可按正态数据的计算方法进行分析;另一类是根据以非参数统计方法为基础,推导出一套新的计算方法进行分析。
遵循这两大类原则,在实际工作中成熟的实现方法主要有三种,现在简要介绍每种方法的操作步骤。非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法估计合适的Lambda(λ)值;计算求出变换后的数据Yx,根据原来给定的USL和LSL,计算求出变换后的USLx和LSLx,对Yx用USLx和LSLx求出过程能力指数。
非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法根据Johnson判别原则确定转换方式;计算求出变换后的数据Yx,计算求出变换后的USLx和LSLx,对Yx用USLx和LSLx求出过程能力指数。非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法当第一种、第二种方法无法适用,即均无法找到合适的转换方法时,还有第三种方法可供尝试,即以非参数方法为基数,不需对原始数据做任何转换,直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。
非正态数据CP和CPK的计算公式右侧公式中,Xa是数据X分布的a分位数,例如X0.005表示随机变量X分布的0.005(即0.5%)分位数。
过程能力:所谓的过程能力,就是过程处于统计控制状态下,加工产品质量正常波动的经济幅度,通常同质量特性值分布的6倍标准偏差来表示,记为6σ
在评估过程能力之前,首先必须将过程调整到稳态,并且当所使用的控制图已经判稳,反映过程处于稳态,然后才能开始对过程能力进行评估。过程能力指数的值越大,表明产品的离散程度相对于技术标准的公差范围越小,因而过程能力就越高;过程能力指数的值越小,表明产品的离散程度相对公差范围越大,因而过程能力就越低。因此,可以从过程能力指数的数值大小来判断能力的高低。从经济和质量两方面的要求来看,过程能力指数值并非越大越好,而应在一个适当的范围内取值。
过程能力测定方法:直接测定法,测定产品法,差错分析法
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