谈机器能力(CMK)和过程能力(CPK|PPK)之区别

有网友询问机器能力和过程能力研究方面的问题,现将相应答复分享给感兴趣同仁,以供参考。

问题一:

关于Cmk,Ppk,Cpk 在德国汽车制造工业和美国汽车制造工业要求上有什么不一样?

我的答复:

在本质上,美系与德系在Cmk,Ppk和Cpk上的要求是一样的。只不过在新的过程认可时,德系更重视机器能力(Cmk)的研究,美系关注初始过程能力(Ppk或Cpk)的研究。另外,对于新的过程,美系要求先确保过程处于稳定状态(即控制图受控),再去改进使过程具有能力;而德系要求先确保机器或过程具有能力(Cmk,Ppk,Cpk),再去改进使过程稳定。因为过程的变异受人、机、料、法、环、测等方面的因素的影响,因此在研究过程能力时,通常会考虑过程中的人、机、料、法、环、测等因素正常变异的影响。而机器能力研究时,希望只考虑机器的正常变异的影响,但对于机器以外的因素的变异的影响不能完全消除,这时在采样时希望保证机器以外因素的影响最小化,所以机器能力研究时,通常要求由一个熟练的操作工、经过检验且变异尽可能小的物料、标准的作业方法、连续短时间生产(最大限度减少环境影响),同时确保测量系统的能力%GRR可接受(一般要求小于10%)。Cpk是过程能力指数(Process Capability Index),Ppk是过程性能指数(Process Performance Index)。只有稳定的过程计算Cpk才有意义,稳定的过程也可以计算Ppk;未证实稳定性的过程只能计算Ppk。

问题二:

在采样的时机、样本是连续采样还是间隔采样、最小采样数量、子组大小等方面还是比较含糊不清,不知道您这边是否有指导类的文件?

我的答复:

在过程能力研究时,分组采集样本的目的是研究过程是否稳定(即:控制图是否受控)。子组的采集需要遵循“合理子组”原则,即尽量使子组内的变异反映普通原因的变异,若过程中存在特殊原因的变异,则希望能在子组间反映出来,这样通过均值控制图能比较容易识别出特殊原因的变异。基于最佳经验:一般子组大小选n=5。最简单地遵循“合理子组”原则的抽样方案是采集连续的n个数据作为一个子组(但必须保证这组数据来自同一操作工、同一批来料、连续生产出来的。不能将机器调整或停机前后生产的产品混到一个子组内,这种情况可能会导致子组内混入机器调整或停机所导致的特殊原因的变异)。若过程在一段时间内(如:2小时、4小时或一个生产批次等)的人、机、料、法、环、测等因素没有特殊的变化,则在这段时间内以基本均匀的时间间隔采集一个子组也是可行的。

一般机器能力研究(Cmk)至少采集50个数据(无需分组)。按AIAG的PPAP参考手册要求过程能力研究至少采集25个子组(至少100个数据)。

问题三:

在做CPk时,用的历史数据分析的,这样的做法可以接受吗?

我的答复:

若是研究长期过程能力,则可以采用历史数据分析Cpk。

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