过程能力和过程绩效分析是六西格玛项目中评价过程基线和改进方向的重要工具。如果已经确定一个过程处于统计控制状态，所存在的过程是否有能力满足客户需求的问题，需要过程能力分析对系统采取管理措施来提高能力。按照现代质量控制的基本观点，只有在高水平的工艺生产线上生产的产品才有可能具有较高的质量和可靠性。采用“过程能力指数”可以定量表征工艺水平的高低。
1 过程能力基本概念
1.1 工艺参数分散性与过程能力
工艺参数分散性的大小是决定工艺水平的基本因素，工艺参数的集中程度直接反映了工艺水平的高低。对于正态分布，绝大多数参数值集中在u±3 
范围内对应6
，其比例为99．73％，代表参数的正常波动范围幅度。因此，通常将6盯称为过程能力。
1.2 过程能力指数cp与Cpk文和过程绩效指数PR与Ppk的定义
在现代工业中，为了综合表示工艺水平满足工艺参数规范要求的程度，广泛采用下列数学公式分别进行过程能力指数cp和q和过程绩效指数Pp和靠的计算和分析：
式中：叮为总体标准差；USL为控制上限；LsL为控制下限。
1.3 实际过程能力指数Cpk
在过程能力指数的定义和计算公式中，实际上隐含一个条件，就是工艺参数分布中心u与工艺规范要求的中心值相重合。但是在实际的生产中，一般二者不会相重合，因此Co又称为潜在过程能力指数，Cpk则称为实际过程能力指数。在涉及过程能力指数的评价时，一定要明确所说的是Cn还是cI。大量实际生产实践表明，在一般情况下，工艺参数分布中心u与工艺中心值偏移的程度为1．5
，当满足此条件时，Cpk=Cp-0．5。
2 过程能力分析要素和判定
2.1 过程能力分析的要素
(1)过程输出特性。这是项目工作从定义阶段就已明确的，所谓过程能力，指的就是过程输出特性满足规定要求或标准的能力。
(2)对过程输出特性的要求。在进行过程能力分析时，必须识别并明确顾客对过程输出特性的要求，包括目标值和规范限或容限。通常将规范上、下限记为USL和LSL。对制造过程来说，识别目标值和规范限是比较容易的。因此，工程上对此一般都有明确的说明和规定。但对非制造类的过程来说，需要项目团队投入精力识别并明确这些要求。
(3)抽样方案。不同的抽样方案反映了过程的不同情况和状态。比如，在研究过程的短期能力时，抽取的样本应尽可能仅受到随机波动因素的影响。
(4)过程是否稳定或具有可预测的分布。过程能力分析的假设前提是输出服从正态分布。因此，过程应是稳定或统计受控的。对那些非正态分布的情况，应进行适当的坐标变换，将其转化为正态分布的情况。
2.2 过程能力分析评定
Cpk的评级标准如表1。
3 过程能力数据实例分析
在某轴承的生产过程中，顾客允许的轴承直径的变异范围为(10.90，11.00)，通过收集的125组数据进行过程能力分析。
利用Minitab的Capability analysis统计功能，得到统计图(图1)，通过观察，我们发现图中的两条线几乎完全重合，标准差(组内)=0．024 841与标准差(总体)=0．024 722相比，差异很小，说明除组内随机误差外，组问差的差异是不显著的。说明改进过程时，主要改进方向是设法降低过程的波动。Pp=o．67，Ppk=0．67，两者均等于Cp和Cpk，说明当前的过程能力非常接近过程固有的能力，过程中不存在组间差异过大的特殊因素，应当从寻找随机因素人手提高过程能力。所以，轴承直径的过程能力较差。
在计算Cp和PP的同时还要计算Cpk和Ppk的原因是：Cp和Pp是假定过程输出的均值与目标值重合时的过程能力，只反映了过程的潜在能力。因此，引入ck和Ppk的目的就是为了将均值偏移的影响也考虑进来。在实际工作中，应当同时考虑这两类指数，以便对这个过程的状况有较全面的了解。当cpk/ppk的数值与叫Pp很接近，但数值都还偏小，则说明过程的实际中心离公差中心不远，问题的关键是生产过程的波动太大，降低标准差是关键；反之，当c√珞的数值与叫Pp相差悬殊，但dPD值还算满意，则说明生产过程的波动尚可，但是实际中心离公差中心较远，问题的关键是将生产过程的实际中心调整至公差中心处。
4 C文评价流程和注意事项
CDk评价过程包括3项主要工作：确定评价对象、采集工艺参数和计算过程能力指数。
4.1 确定评价对象
为了保证评价结果的正确性，要求评价时采用的工艺参数数据“服从同一种分布”。为了保证工艺参数数据“服从同一种分布”，就要求生产过程中人、机、料、法、环、测(又称为5M1E)这6种因素在宏观上保持不变。要做到这一点必须注意以下几个方面的要求：(1)如果同一道工序有多台相同的设备，应分别计算每一台设备的Cpk；(2)如果同一台设备加工几个品种，应选择典型产品评价。将不同品种的数据混合在一起，将导致Cpk计算结果偏低；(3)尽量将“技艺水平”差不多的操作人员安排在同一台设备上，使他们加工的工艺参数数据基本服从同一种分布；(4)Cpk评价的是工序的总体水平，不是对某次加工结果的评价，因此只需一段时期(例如一个月)评价一次，不需要每天进行评价。
4.2 采集工艺参数
为了保证评价结果的正确性，在采集工艺参数数据时，应注意以下几个方面的问题：
(1)工艺参数数据个数11的确定原则：根据数据统计原理，数据个数越多，计算结果越“精确”。考虑到实际可能性，一般有100个数据即可。对于某些特殊工序，采集数据的难度较大或者代价太高，也可以只采用20至30个数据计算Cpk值。但是，应该明确，计算Cpk值时采用的数据越少，计算结果的置信区间就越宽，评价结果的可信程度就越差。
(2)数据采集频次：采集数据抽样方式应固定，不得掺人人为因素。如果生产线同时实施了SPC控制，可以定期采用一段时期内进行SPC分析所检测的数据进行Cpk评价，无需再另行采集数据。
(3)应该在工艺稳定受控情况下采集数据，否则得到的过程能力指数并不能代表工艺的真正水平。正确的做法是在工艺线上同时进行SPC和ck评价工作，并且只有通过SPC分析结果表明生产过程处于统计受控状态，再进行Q评价。
(4)关于“异常数据”的剔除原则：应该按照统计工具确定某个数据是否为异常数据，不能凭个人感觉随意删除已采集的数据。
4.3 测量仪器对Cpk评价结果的影响
为了保证评价结果的正确性，采用的测试仪器必须具有满足评价要求的“准确度”、“分辨率”、“精密度”。“准确度”指测量结果与“真值”之间的误差大小。“分辨率”指测试仪器能区分出多小的数值差别。“精密度”指用仪器重复多次测试同一个对象，不同次测试数据之间的分散程度大小。
(1)测试仪器必须具有足够高的分辨率。为了保证计算精度，测试的工艺参数数据之间必须在两位有效数字上有所差别。如果测试仪器只能判断参数是否符合规范要求，而不能给出具体数值，或者因为仪器分辨率不够，测得的数据都是相同的值(或者只是几种不同的数值)，由这种数据很难正确计算过程能力指数。
(2)仪器应该有足够高的精密度。仪器的精密度是指用该仪器重复多次采集同一个对象，所得数据不会完全相同，必然具有一定的分散性。通常用标准偏差大小表征仪器的精密度。因为测试的数据实际上同时包括有测试仪器的测试标准偏差以及工艺参数的分散性，导致测试得到的工艺参数数据的标准偏差大于工艺参数本身的标准偏差。一般要求仪器的标准偏差不大于工艺参数数据标准偏差的十分之一，否则会使计算的Q值明显偏低。
4.4 过程能力指数计算
为了保证计算的精度，应该首先分析工艺参数数据服从的分布规律，并且根据工艺参数数据服从的分布，选用合适的算法。对于非正态分布的工艺参数，应该采用优化拟合的方法。对于正态分布的工艺参数，采用优化拟合方法计算的过程能力指数比常规方法得到的结果更符合实际情况。
5 提高过程能力指数的技术途径
过程能力指数Ck的大小反映了工艺成品率的高低。现代工业生产对过程能力指数提出了Cp不小于2．0，Cpk不小于1．5的要求，以保证工艺合格品率不大于3．4×lo。提高过程能力指数的技术途径有三条：
(1)通过优化设计，使规范范围尽量大，对应于使上规范尽量大或使下规范尽量小，或者说使设计容限尽量大。对那些由统一标准规定的规范要求，这时规范要求必须按照标准规定执行。
(2)优化工艺条件和／或更新生产设备，使工艺参数的分散性尽量小，即减小参数分布的标准偏差：提高设备和模具的加工精度，消除制程中的不稳定因素带来的变差；加强设备和模具的点检和保养工作，及时发现可能会在加工过程中带来的变差；方法上的改进减少设备、模具的磨损。
(3)优化调整工艺条件，精细操作，使工艺参数分布平均值与规范的中心值之间的偏离尽量小。减少偏离量是提高Cpk的有效途径。
其中，前两条的作用是提高潜在过程能力指数Cp，第(3)条的作用是在Cp值为一定的情况下进一步提高实际过程能力指数ck。提高q只是一种理念，它只是制程过程中确保品质的前提，但具体如何提高Cpk主要还是在工艺的改进和管理办法的改进。
6 结束语
工艺能力评价(CPK)指数是评价工艺线是否具备生产质量好、可靠性高的元器件所要求的工艺水平指标。无论是过程能力指数还是过程绩效指数，所有这些指标的数值越大，标志着过程能力越好。随着时代的发展，对这些指标的要求也越来越高。例如，在传统的质量标准中，cp>1(公差超过6倍回，则过程能力尚可。但用高标准的六西格玛眼光来看，Cp≥2(公差超过12倍
．的过程才是理想的过程。
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本文标题：过程能力分析在制造业中的实际应用
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