Prozessfhigkeitsindex: Die Prozessfhigkeitsindizes Cp und CpK sind Kennzahlen zur statistischen Bewertung eines Prozesses in der Produktionstechnik. Sie geben an, wie sicher die laut Spezifikation vorgegebenen Ziele erreicht werden. Definition: Der CpK-Wert wird folgendermaen aus dem Mittelwert μ, der dazugehrigen Standardabweichung σ und der oberen (OSG) beziehungsweise unteren (USG) Spezifikationsgrenze definiert: Je hher dieser Wert ist, umso sicherer befindet sich die gesamte Produktion innerhalb der Spezifikation. Der Cp-Wert ist definiert als: Whrend der Cp-Wert nur das Verhltnis der vorgegebenen Toleranz zur Prozessstreuung angibt, beinhaltet der CpK-Wert auch die Lage des Mittelwertes zur vorgegeben Toleranzmitte. Daher ist der CpK-Wert stets kleiner als der Cp-Wert. Zielwerte fr die Prozessfhigkeit: Frher wurde ein CpK-Wert von mindestens 1. 00 (der Abstand der nchstgelegenen Toleranzgrenze vom Prozessmittelwert betrgt mindestens 3 Standardabweichungen) als ausreichend angesehen, spter wurde die Forderung auf 1.
Der Cpo beschreit das Verhältnis zwischen Streuung und deren Lage im Bezug auf den oberen Grenzwet. Der Cpu beschreibt das Verhältnis zwischen Streuung und deren Lage im Bezug auf den unteren Grenzwert. cp Wert cpo cpu Mittelwert Wie sich die Komponenten Mittelwert und Streuung auf cp und cpk auswirken testen Sie in der Eine umfangreiche Sammlung von Methoden und Werkzeugen finden Sie in der toolbox. Die cp Formel und die cpk Formel sind hier abgebildet: Prozessfähigkeit Maschinenfähigkeit cp Formel und cpk Formel Sie können Cp mit anderen Indizes vergleichen, um zusätzliche Informationen zur Prozessfähigkeit Ihres Prozesses zu erhalten. Der Cp-Wert ergänzt den Cpk Wert. Beide Werte zusammen bilden die Indizes zur Prozessfähigkeit. Die Prozessfähigkeitsindizes sind die Basis für die Berechnung der Maschinenfähigkeit oder Prozessfähigkeit. Der Beitrag Prozessfähigkeit und Maschinenfähigkeit erklärt die Begriffe im Detail. In diesem Beitrag finden Sie auch die entsprechende weitere Excel Vorlagen mit Erklärungen zu den Berechnungen der Werte ausgehend von Ihren Messwerte und Toleranzen.
Die Spezifikationsbreite oder die Streuung der Prozessspezifikation wird mit der Streuung der Prozesswerte verglichen, und dies bildet das Verhältnis, ausgedrückt in sechs Einheiten der Prozessstandardabweichung (SD). Es gibt zwei bekannte Fähigkeitsindizes '' Cp und Cpk. Beide werden verwendet, um die Prozessfähigkeiten zu messen, da sie beide die Prozessverteilung mit der Spezifikationsspanne vergleichen. Allerdings ist man genauer und gibt ein klareres Bild. Der Cp-Index berücksichtigt nicht die Platzierung des Prozesses in Bezug auf die angegebenen Grenzen oder die Spezifikationsbreite. Mit anderen Worten, es kann außermittig sein, aber mit cp spielt es überhaupt keine Rolle. Damit ist es der einfachste Indikator für eine Prozessfähigkeit. Im Wesentlichen misst Cp die potenzielle Fähigkeit eines Prozesses und wird daher als "Prozesspotentialindex" bezeichnet. Es wird mathematisch wie folgt ausgedrückt: Cp = (USL - LSL) / (6 x Sigma); Wobei: USL = obere Spezifikationsgrenze LSL = untere Spezifikationsgrenze Die Nachteile von Cp werden durch Cpk behoben.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine Prozessfähigkeitsanalyse (zwischen/innerhalb) zu interpretieren. Zu den wichtigsten Ausgaben zählen das Histogramm, die Normalverteilungskurven und die Prozessfähigkeitsindizes. Schritt 1: Prüfen der Daten auf Probleme Ihr Prozess muss stabil sein, und die ursprünglichen (oder die transformierten) Prozessdaten müssen einer Normalverteilung folgen. Das Histogramm und die angepassten Normalverteilungskurven bieten eine informelle Möglichkeit, rasch eine Prüfung auf potenzielle Probleme durchzuführen. Visuelles Prüfen der Verteilung der Daten Vergleichen Sie die durchgehende Kurve für gesamt mit den Balken des Histogramms, um zu untersuchen, ob die Daten annähernd normalverteilt sind. Wenn die Balken stark von der Kurve abweichen, sind die Daten möglicherweise nicht normalverteilt, und die Schätzungen der Prozessfähigkeit für den Prozess sind u. U. nicht zuverlässig. Wenn die Daten anscheinend nicht normalverteilt sind, verwenden Sie Identifikation der Verteilung, um zu ermitteln, ob Sie die Daten transformieren oder eine Nicht-Normalverteilung anpassen müssen, um die Prozessfähigkeitsanalyse auszuführen.
Untersuchen der Prozessstreubreite Untersuchen Sie die Daten im Histogramm visuell in Bezug auf die untere und die obere Spezifikationsgrenze. Im Idealfall ist die Streubreite der Daten geringer als die Spezifikationsstreubreite, und alle Daten liegen innerhalb der Spezifikationsgrenzen. Daten, die außerhalb der Spezifikationsgrenzen liegen, stellen unzulängliche Teile dar. In diesem Histogramm ist die Prozessstreubreite breiter als die Spezifikationsstreubreite, was auf eine unzureichende Prozessfähigkeit hinweist. Obgleich die Mehrzahl der Daten innerhalb der Spezifikationsgrenzen liegen, gibt es unzulängliche Einheiten unter der unteren Spezifikationsgrenze (USG) und über der oberen Spezifikationsgrenze (OSG). Hinweis Um die tatsächliche Anzahl der unzulänglichen Einheiten im Prozess zu ermitteln, verwenden Sie die Ergebnisse für PPM < USG, PPM > OSG und PPM Gesamt. Weitere Informationen finden Sie unter "Alle Statistiken und Grafiken". Auswerten der Lage des Prozesses Untersuchen Sie, ob der Prozess zwischen den Spezifikationsgrenzen oder auf den Sollwert (sofern vorhanden) zentriert ist.
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