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Cpk VS Ppk(一)描述对于Cpk和Ppk这两个概念,大家可能会有无数个疑问!这两个指标我该看哪个?计算有什么差别……那么我们首先来看一下Minitab中对它们俩是怎么描述的。 大多数能力评估都可以分组为以下两种类别中的一种:潜在(组内)和整体能力。每种能力都表示对过程能力的唯一度量。
潜在能力: 潜在能力通常称为过程的“权利”:它忽略子组之间的差异,并显示在消除子组之间的偏移和漂移之后过程的性能。评估潜在能力的能力指标包括 Cp、CPU、CPL 和 Cpk。
整体能力: 整体能力是客户在一段时间内体验到的能力;它捕获过程的整体差异,包括子组之间的差异。评估整体能力的能力指标包括 Pp、PPU、PPL、Ppk 和 Cpm。
过程整体变异和子组内变异的示例: 一家糖果厂拥有一台用于在容器中装填一定重量糖果的机器。糖果每天从工厂出货一次。为了评估该过程的能力,技术人员每 6小时为样本袋称重。每个样本表示您分析中的一个子组。 虽然每个子组中的变异很小,但是所有袋的重量的整体变异要大得多。因此,每日装运的整体袋重量变异要大于全天生产的袋重量。
潜在能力和整体能力: 较小的分布曲线表示每个样本的袋重量分布。单个较大的分布曲线表示整天的出货,它是各个子组的合计。 整体能力基于所有过程数据的变异(作为一个整体),由较大的曲线显示。它指示客户体验到的过程实际性能,有时被称为实际能力或长期能力。 潜在能力仅考虑子组内的变异,由较小的曲线表示。它指示在排除子组间变异的情况下过程的性能。它有时被称为短期能力。
注意:只针对正态数据计算潜在能力。 可以通过比较潜在能力和整体能力来评估子组间差异的影响。如果子组间差异大,则在子组之间可能存在大量变异,并且您的过程可能需要改进稳定性。
02 Cpk VS Ppk(二)计算差异篇 前面我给大家介绍了Minitab中对于Cpk与Ppk的描述。其中Cpk用来评估潜在能力,Ppk用来评估整体能力(注意:不是总体)。接下来将从计算公式来讨论这两者的区别与联系。 能力分析的目的是确保过程能力满足顾客的要求,我们利用统计能力指标如Cpk和Ppk进行评估。如果我们看正态(分布)的过程能力Cpk和Ppk的计算公式,我们可以发现他们几乎是一样的:
通过比较这两者的计算公式我们发现,分子都一样,有区别的是分母部分:Cpk使用子组内标准偏差, 而Ppk使用整体标准差。你不必为标准偏差公式的细节而烦恼,组内标准偏差是子组标准偏差的平均值,而整体标准偏差代表所有数据的变化。这意味着:
CpK: a. 只描述组内的变化; b. 不考虑子组间的偏移和漂移; c. 有时被称为潜在的能力,因为它代表着你的过程在规格内生产零件的潜力,假设子组之间没有变化。
Ppk: 描述所有测量的整体变化; 理论上讲包括组内的变化以及组间的偏移和漂移(分组没有影响); 无需按子组取样(没有完善的抽样方案时)。
Cpk和Ppk之间差异的例子: 为了说明,让我们考虑一个数据集,每天测量5个,一共测了10天。
例1-相似的Cpk和Ppk 如下图所示,与组内的变化相比,子组之间没有很大的偏移和漂移。因此,组内与总体标准偏差是近似的,这意味着CPK和Ppk也近似,(分别为1.13和1.07,)。
例2-不同的Cpk和Ppk 如下图所示,我使用了相同的数据和子组大小,但我改变了周围的数据,将其移动到不同的子组。(当然,在实践中我们永远不想把数据移动到不同的子组,我仅仅是拿它来说明一下问题)。
由于我们使用相同的数据,总体标准差和Ppk没有改变。 但是对于Cpk,这里是3.69,比我们以前得到的1.13的好得多。看着这组图,你能说出为什么Cpk增高吗?(该图显示,在每个子组内的点是比以前更密切。早先我提到,我们可以认为组内标准偏差是子组标准偏差的平均值。因此,在每个子组内的变异相当于一个较小的标准偏差,这就给了我们一个更高的Cpk)。
我想通过以上内容告诉大家,做报告的时候不要只考虑Cpk而忘了Ppk。从上面的例子我们可以看到,Cpk只告诉我们故事的一部分,所以下次你检查过程能力,请同时考虑你的Cpk和Ppk。如果这个过程是稳定的,随着时间的推移变化不大,这两个统计量应该总是一样的。
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