Cpk=1.33, 代表一百万有大概63个不良品, 请教下其换算公式 CPK1.33换算成公差的话应该是偏差多少？

cpk\u8fbe\u52301.33\uff0c\u90a3\u4e48\u4ea7\u54c1\u7684\u7406\u8bba\u5408\u683c\u7387\u662f\u591a\u5c11

\u5f53CPK\u8fbe\u52301.33\u65f6\uff0c\u4ea7\u54c1\u7684\u7406\u8bba\u5408\u683c\u7387=100%-6210/1000000=99.3790%
\u8fd9\u662f\u6709\u504f1.5\u897f\u683c\u739b\u65f6\u7684\u60c5\u51b5\uff1b\u4e0d\u504f\u7684\u65f6\u5019\u662f\uff1a\u5f53CPK\u8fbe\u52301.33\u65f6\uff0c\u4ea7\u54c1\u7684\u7406\u8bba\u5408\u683c\u7387=100%-63/1000000=99.9937%
\u62d3\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
CPK= Min[ (USL- Mu)/3\u03c3, (Mu - LSL)/3\u03c3]

\u6307\u6570\u610f\u4e49
1.67-2 \u8fc7\u5927\uff0c\u53ef\u9002\u5f53\u653e\u5bbd\u68c0\u9a8c
1.33-1.67 \u5145\u5206\uff0c\u7ee7\u7eed\u4fdd\u6301
1-1.33 \u6b63\u5e38\uff0c\u4f46\u63a5\u8fd11\u5371\u9669
\u5c0f\u4e8e1 \u4e0d\u5145\u5206\uff0c\u9700\u6539\u8fdb\uff0c\u4e25\u91cd\u65f6\u505c\u4ea7\u9700\u6574\u987f


\u53c2\u8003\u8d44\u6599\uff1a
\u767e\u5ea6\u767e\u79d1-\u8fc7\u7a0b\u80fd\u529b\u6307\u6570

CPK\u63a8\u7b97\u5efa\u7acb\u5728\u7a33\u5b9a\u8fc7\u7a0b\uff0c\u6309\u7167CPK\u8981\u6c42\u6536\u96c6\u6570\u636e\uff0c\u8ba1\u7b97\u8fc7\u7a0b\u5747\u503c\u53ca\u6807\u51c6\u5dee\u3002
CPK=1.33=4/3
CPK=CP\uff081-Ca\uff09
Ca\u4e3a\u89c4\u683c\u4e2d\u5fc3\u4e0e\u5b9e\u9645\u6d4b\u91cf\u5e73\u5747\u503c\u7684\u504f\u79fb\u7cfb\u6570
\u8981\u8fdb\u884c\u63a8\u7b97\uff0c\u7406\u8bba\u503c\uff0c\u5047\u8bbeCa=0
CPK\uff1dCP\uff1d\uff08\u89c4\u683c\u4e0a\u9650\uff0d\u89c4\u683c\u4e0b\u9650\uff09\uff0f\uff086\uff0a\u6807\u51c6\u5dee\uff09=1.33=4/3
\u89c4\u683c\u4e0a\u9650-\u89c4\u683c\u4e0b\u9650=8\u500d\u6807\u51c6\u5dee\uff08\u6807\u51c6\u5dee\u53ef\u4ee5\u7531\u53d6\u6837\u6570\u636e\u8ba1\u7b97\u5f97\u51fa\uff09
\u516c\u5dee\u4e3a4\u500d\u6807\u51c6\u5dee

Y ~ N(μ, σ 2 ) , 假定你的分布是一个正态分布(分布要是不正态先解决问题让它变成正态,才有资格谈Cpk)

令Z=(y-μ)/σ, 那么Z ~ N(0,1), 这样我们就把你的实际分布变成了一个关于Z的标准正态分布, 如下图所示:

图片截的不好凑活看看吧, 接下来稍微讲一下CPK.

首先他不是CP,CP是不用考虑上下限的, 只要知道上下限的差和标准差,就能算CP, 但是CPK是分布的实际中心点分别到上下限的距离,除以3倍的标准差, 然后取最小值得来的, 分布离哪个限距离近, 就会容易在哪边出现次品, 那么你就知道了,如果分布一边靠近上限或者下限, 那么另一边一定远离另一个限, 也就是说另一边基本不会出现次品, 姑且假定你的分布是靠近上限的,根据那个比较繁琐的正态分布概率密度函数,看图,当Z=4的时候(你的上限就是在Z=4这个位置,而下限肯定比Z=-4更加负), 这个图已经包括了99.99937%的样本,仅有0.00063%的样品会跑到Z>4的地方去,成为不良品, 而这个时候CPK的值=4/3=1.33, 也就是每百万个产品中,只有63个产品会跑到Z>4的位置去.

你问CPK的计算公式吗?

CPK=min((mean-low limit)/3sigma, (high limit-mean)/3sigma)

就是取分布中心值分别到上下限距离的最小值, 除以一个3倍标准差, 再用一句话简言之,如果你的分布中心值到上下限的距离的最小值大于等于4倍的分布标准差, 你的良品率就会至少达到99.99937%

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