Process Data USL Target LSL Mean Sample N StDev (Within) StDev (Overall) * * 50.0000 62.8423 15 2.27768 2.33656
LSL
Within Overall
右側圖表數據分布 不連續﹐呈現多島
狀﹐原因是取樣數
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CPK VS Defective Yield VS Sigma
Cpk Value 1 1.33 1.67 2.00 Defective 2700ppm 63ppm 0.57ppm 0.002ppm Yield 99.73% 99.9937% 99.999943% 99.9999998% Distribution +/-3 Sigma +/-4 Sigma
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注意事項<->數據常見問題4
Process Capability Analysis for Red_15
LSL
Process Data USL 240.000 * 120.000 185.084 50 28.2669 25.7524
USL
Within Overall
右側圖表數據 較分散﹐標准 差偏大﹐導致 Cpk較低。
USL
Within Overall
右側圖表數據出現Biblioteka 雙波峰﹐應該找到Root Cause: 1. 物料不同批
Potential (Within) Capability Cp CPU CPL Cpk Cpm * 2.08 * 2.08 * Overall Capability Pp PPU PPL Ppk * 1.43 * 1.43
CPK 制程能力介紹
Prepared by: PID-ENG Budd
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Contents
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CPK是什麼？
CPK – 製程能力 Capability Process Index製程能力指數(綜合指數)
CPK讓我知道什麼？
-----不良率可以量化
-----可以確認可改進的機會
LB
* 0.0000 39.1288 50 0.584202 0.629018
Process Data
USL
Within Overall
右側圖表數據
較集中﹐但偏 向規格一邊﹐ 導致Cpk較低。
USL Target Lower Bound Mean Sample N StDev (Within) StDev (Overall)
規格容許差 規格公差 …雙邊 Cp 3 6
只有規格上限 : 只有規格下限 : Cpu= Cpl= Su-X 3σ X-S L 3σ
(SU X ) ( X SL ) CpK Min , ˆ ˆ 3 3
…單邊
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CPK是如下两个值中较小的一个
區間寬度
LSL
USL
規格上限:USL (Upper Specification Limit) 規格下限:LSL (Lower Specification Limit) 落在規格上,下限外的斜線面積即為產品的不良率. 2013/7/17 Page6
μ
CPK手工計算實例？
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CPK的判斷基准是什麼？ Cpk是總合Ca(k)和Cp二值之 指數，其計算式為: 當Ca =0時，Cpk =Cp 單邊規格時，Cpk即以Cp值計， 但需取絕對值。
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注意事項<->數據常見問題2
Process Capability Analysis for Delta_C_15
Process Data USL Target LSL Mean Sample N StDev (Within) StDev (Overall) 30.0000 * * 4.9513 128 4.01197 5.85232
68.27%
概率密度
0.135%
+/-5 Sigma +/-6 Sigma
95.45% 99.73%
0.135%
Remark: 3*Sigma≒CPK
-3 σ
-2 σ -1 σ
σ σ σ μ +1 +2 +3
我們常用產品品質特性的常態分配 與規格相比較,以決定產品的不良率.如 右圖所示產品品質特性的常態分配.
標准差
（Long Term)
45
O bserv ed P erformance P P M ?<?LS L 0.00 P P M ?>?U B 0.00 P P M ?Total 0.00
54
63
72
81
90
99
Exp. Within P erformance P P M ?<?LSL 0.27 P P M ?>?U B * P P M ?Total 0.27
Exp. O v erall P erformance P P M ?<?LS L 0.12 P P M ?>?U B * P P M ?Total 0.12
低于規格下 限的不良數/ 百萬
樣本Yield
母體Yield
母體長期Yield
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注意事項<->數據常見問題1
Process Capability Analysis for MTF
C：有確定知道原因且可以預防的異常數據可以刪除
D：數據必須是隨機，不能作排序等動作
2. Minitab數據計算
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Minitab計算方式1--原始數據的常態檢定
Probability Plot of C1
Normal
99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1
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Minitab計算方式4—圖示解說 CPK的圖示解說
Process Capability of C1
規格上限 規格目標 值 樣本均值 樣本數 標准差
（Short Term)
LSL
P rocess Data LSL 38 Target * UB 100 Sample M ean 55.1429 Sample?N 200 StDev (Within) 3.42122 StDev (O v erall) 3.31891
太少。Cpk樣本 數>25
Potential (Within) Capability Cp * CPU * CPL 1.88 Cpk 1.88 Cpm *
50
55
60
Exp. "Within" Performance PPM < LSL 0.01 PPM > USL * PPM Total 0.01
2. 不同測試站
3. 不同測試員 4. 不同班別 5. ……
-10
Observed Performance PPM < LSL PPM > USL PPM Total
0
10
Exp. "Within" Performance * PPM < LSL PPM > USL PPM Total * 0.00 0.00
-----確認制程發生問題的本質
CPK是衡量生产设备本身的能力一个重要指数！
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CPK的手工計算方式？ (1)CpK值之計算式有兩種
實績中心 規格中心 ( X ) %= % 規格容許差 T /2

A. 雙邊規格時:
Ca
CpK (1 Ca )Cp
B. 單邊規格時:
1. 2. 3. 4.
当USL与LSL为X 正负6σ，即USL=X+6σ LSL=X-6σ 且Ｘ＝（USL-LSL）/2时，即實際值=規格中心值 Cp=Cpk＝２。 這個能力我們稱之為６sigma水平,但实际上，Cp=2 是可以做到 的，而CPK=2是基本上做不到的，因而人们普遍采用Cp0.5=Cpk的这一摩托罗拉公司的假设，既把Cp=2 且Cpk=1.5 看 作6 Sigma.
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實例： Minitab如何計算MTF CPK？
1. 資料分組 並收集 資料如何分組和收集是決定計算實際CPK的第一步! 原則上，試產階段會因為Lens本身批量會有差異，試產一次 的數據不能最終作為CPK的結論
建議：A：每試產一次，隨機抽取一定數量的數據
B：CMT站必須保留所有不良品的測試數據
65
70
Exp. "Overall" Performance PPM < LSL 0.02 PPM > USL * PPM Total 0.02
Overall Capability Pp * PPU * PPL 1.83 Ppk 1.83
Observed Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL * PPM Total 0.00
UB Within Overall
P otential (Within) C apability Cp * C PL 1.67 C PU * C pk 1.67 C C pk 1.67 O v erall C apability Pp PPL PPU P pk C pm * 1.72 * 1.72 *
20
Exp. "Within" Performance PPM < LB PPM > USL PPM Total