PPK CPK怎么计算?详细的方法？
作者&投稿：亓蓝 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
cpk要求至少要25个，ppk好像没有规定。
cpk的标准差，如是xbar-rchart,
则用rbar/d2来估计。
ppk的标准差，则直接用std
deviation的公式，在excel
中，用stdev（如若，您对我的答复满意，请点击左下角“好评”，谢谢您的采纳。）
以上几点疑义：
PPK和CPK的样本取样：PPK取样样本≥100，且样本容量和频次不同，所涉及的计算选取的参数也不同，PPK的取样，是长时间的，且可以跨批次取样，一般适用于量产前期质量策划阶段第四阶段实施并确定，PPK的计算，最终为依据经前几个阶段验证的工装设备、计量仪表等确定下的整个过程形成现场的质量控制界限，即SPC的控制范围（其控制范围不等同于控制对象的公差值），而SPC控制图大家都应该知道，八大异常判定，且SPC是起到提前预防的作用的。很多实际运用中，会发现，量产前期形成的SPC控制界限，某些控制要素会比要求的公差值小，这正是因为前期工装设备，以及检验精度、能力等处于优先水平，随着量产时间的增加，这些因素会逐步降低（工装模、检、夹等状态的变化），而此时我们在SPC控制图中显示的异常时，产品还是处于合格范围之内，但是，显示出了过程生产要素的变化，因此PPK是长期数据收集，而不是短期!
CPK样本取样：一般原则最低是≥25，从要求的取样区别来看，很明显就知道是单批次性的，专门针对在过程要素同一时期（即较小的系统误差）对产品质量稳定性的评价，他的变化，体现的是量产过程中，每批次产品质量的稳定性，不同采样时期的CPK进行比较分析，从波动趋势来观察，再结合不同批次生产时的过程要素的变化，来分析造成过程不稳定的因素。
CPK值越大表示品质越佳。
CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））
Cpk——过程能力指数
CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s]
Cpk应用讲议
1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。
2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca , Cp.
Ca: 制程准确度。 Cp: 制程精密度。
3. Cpk, Ca, Cp三者的关系： Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势)
4. 当选择制程站别用Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性对后制程的影响度。
5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。
6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。
7. 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(u). 规格公差＝规格上限－规格下限；规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2；
8. 依据公式： ， 计算出制程准确度：Ca值
9. 依据公式：Cp = ， 计算出制程精密度：Cp值
10. 依据公式：Cpk=Cp ， 计算出制程能力指数：Cpk值
11. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策）
A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之
A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良 能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级
B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级
C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能力
D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改设计制程。
PPK是短期过程能力，即初始过程能力，一般是在初期时确认过程是否稳定，如果大于1.67即可转入长期过程能力管理CPK，至于CMK的计算方法是与PPK一样的，前提是将模具与设备作为一个整体，即必须使用合格的模具，以排除设备以外因素的影响..
SPC.net属于一个统计制成管制系统，是基于B/S架构利用同Microsoft推出的新一代ASP.net脚本语言开发的全新的统计制成管制系统。它顺应微软.net战略。即在任何地方，任何时候、利用任何工具都 可以获得网络上的信息，并享受网络通信所带来的便利性。
简单地说，运用Spc.niet统计制程管制系统，可以不受时间、空间地或、条件的限制，不产生新的网络系统维护因扰，没有新的程式安装，实现公司各阶层主管对制程中的品质状况进行及时、有关效地了解和监控与指挥，为保证品质、提升品质方便工作的及时改进。
说得详细些:
SPC知识介绍统计过程控制（Statistical Process Control），简称SPC，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。
使用SPC技术，管理者可以清楚地知道：这个过程稳定吗？它处于控制状态吗？这个过程的能力足够吗？根据问题的答案采取适当措施以纠正或维持过程现状，从而使过程持续稳定地提供合格产品。SPC技术的出现之前，质量管理就是检验，抓质量就是把好检验关，这样纯粹的检验只能发现和剔除不合格品，而不合格品被发现时，其损失已经造成。即便是采取措施，也只能是“亡羊补牢”。越来越多的内部损失和售后投诉索赔让企业不堪重负。SPC技术的出现，让质量管理从这种被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主，从而大大降低了企业的生产成本，同时也为企业赢得了更多的定单和更好的商誉。
近十年来，随着信息技术的飞速发展，使得SPC所需要的对大量数据实时收集、计算和分析可以借助于计算机和软件来轻松的实现，从而在全球掀起了SPC应用的热潮并持续至今。正是由于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO）也将其作为ISO9000族质量体系认证的一个要素；美国三大汽车工业集团的QS9000认证也将SPC列为一项重要内容；同时，在企业中大力推行的全面质量管理（TQM）工作中，SPC也由于它特有的功能成为一项必不可少的组成部分。有鉴于此，世界许多大公司不仅自身采用SPC，而且要求供应商也必须采用SPC控制质量，SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具。
参考资料：http://www.chinaspc.com.cn/index.asp
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