关于改善提高中小型企业生产管理QC7大工具中的直方图及工序能力指数Cpk

一、关于直方图

直方图是将测量数据进行整理后所绘制的柱形图。用柱形来表示数据，柱形宽度表示数据范围，柱形高度表示在给定范围内数据的频数（频率）。通过观察直方图的形状，可以把握数据分布情况及产品质量状况以及问题发生的原因。

直方图制作方法如下：

1找出数据上限值和下限值、求出差值范围R。

2用差值范围R除以区间数、求出測定単位的整数倍的值、确定区间宽度 。区间数是用测量数据的总个数开平方然后取整数。

3求出下限限界。下限限界是用下限值减去测定単位的1/2 。

4以下限限界为基点、加区间宽度数值，确定各区间。

5把数据分配到各区间制作频数表。可以使用电脑Excel表的图表功能制作直方图。

直方图的看法如下：

1正态分布的直方图 。这是正常数据的分布形状。

2偏峰型直方图

可能是因为取不到某数值以上或以下的数据，也可能是选别方法问题。 若工序能力还好也可保持现状。

3绝壁型直方图

可能是因为去除了部分数据（如不良品等）;也可能是检查或测定的问题。

5高原型直方图

一般是因为几个不同来源的数据混和在一起而造成的，例如：几个作业者、几批原材料、几台设备等。需要进行层别后重新制作直方图。

也有可能是由于生产过程中的某种缓慢倾向在起作用，例如刀具的磨损、作业者的疲劳等。也有可能是由于品质指标在某个区间中均匀变化。

6双峰型直方图

一般是因为2个不同来源的数据混和在一起而造成的。例如：两个作业者、两批原材料、两台设备等。 需要进行层别后重新制作直方图。

7锯齿型直方图

可能是因为測定方法异常或区间分法有问题。例如：很可能是由于数据分组太多造成，还有可能是

由于测量误差较大或者读数不准。这时候就需要重新收集整理数据。

8孤岛型直方图

工序或测定异常而混入了一些杂质数据，需要立即调查原因。

例如：测量工具发生故障；原材料发生了变动；作业人员变更或者操作疏忽；混入规格不同的其他物料等情况，而导致出现杂质数据。

二、关于工序能力

所谓工序能力，就是生产工序的数据偏差能满足规格范围的程度。

按下述方法计算工序能力：

1 收集数据。为了尽可能统计准确避免偶然性，一般要收集50个以上的数据。

2 求出标准偏差σ。推荐用Excel表的统计函数STDEVP直接算出。

3 求出工序能力Cp：（规格上限值-规格下限值）/6σ

形象说明一下，如果Cp值是1，就表示99.7%的数据在合格范围内。

4 上述Cp是假定规格尺寸中心值与实测数据平均值是重合的，但现实中这两者并不是重合的理想状态。把两者偏差k考虑进去的工序能力指数就是Cpk。

 Cpk=（1-k）×Cp

其中的偏差k: 规格尺寸中心值与实测数据平均值之差除以0.5倍的规格公差。

工序能力的判断基准如下：

1.67≦Cpk：工序能力足够

1.33≦Cpk＜1.67：比较好

1.00≦Cpk＜1.33：一般

0.67≦Cpk＜1.00：不太好

　　　Cpk＜0.67：不足

特别是对于中小型企业的机械加工生产，虽然我们难以提高设备本身的加工精度，但是根据Cpk值以及规格尺寸中心值与实测数据平均值的偏差k值，可以把握工序能力及问题原因，从而调整加工参数，减小或消除偏差k值，使Cpk值向Cp值提高靠拢，以便提高工序合格率或达到希望的加工尺寸。

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