A common Process Capability measure

A common Process Capability measure, Cp (often called a Process Capability Index), indicates how well the process distribution fits within its specification limits, and is simply the ratio of the specification width to the variation width. Thus, in the figure above , processes (a) and (b) have Cp greater than one, (c) is equal to one and (d) is less than one.

The problem with Cp is that it does not take account of how well the process distribution is centered within its limits, which can result in a process with both a low Cp and many rejects. The solution to this is a second measure, Cpk, which measures a similar ratio, but considers only the variation half that is closest to the specification limits, as in the figure below. Thus Cp and Cpk, taken together, give a measure of both the potential and centering of the process distribution within the specification limits.

Process Capability measures are only as good as the data used, and there is plenty of opportunity for misinterpretation. In particular, Process Capability measurement is based on three important assumptions which are thus preconditions for valid calculations:

The process is in a state of statistical control, and there are no special causes of variation. The implication of this is that before Cp and Cpk can be measured, special causes must be found and eliminated. This may be done using the Control Chart over a period of time long enough to give confidence that this has been successfully completed.
The process distribution is bell-shaped or 'Normal', which allows the width of the distribution to be calculated as six times the standard deviation. In practice, there are many situations where the distribution is not normal, and in Process Capability measurement the Central Limit Theorem does not act to normalize this, as it does when using a Control Chart.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัดเป็นกระบวนการทั่วไป Cp (มักจะเรียกว่าดัชนีความสามารถกระบวนการ), บ่งชี้วิธีการที่ดีการกระจายกระบวนการเหมาะสมภายในวงเงินระบุ และเป็นเพียงอัตราส่วนของความกว้างของข้อมูลจำเพาะความกว้างเปลี่ยนแปลง ดังนั้น ในรูปข้างบน กระบวนการ (ก) และ (b) มีมากกว่าหนึ่ง Cp, (c) มีค่าเท่ากับหนึ่ง และ (d) ไม่น้อยกว่าหนึ่งปัญหาของ Cp จะว่า มันไม่ใช้บัญชีของวิธีการที่ดีแปลกการกระจายกระบวนการภายในข้อจำกัดของ ซึ่งสามารถทำให้กระบวนการ Cp ที่ต่ำและไม่ยอมรับใน โซลูชั่นนี้เป็นการวัดที่สอง Cpk การวัดอัตราส่วนที่คล้ายกัน แต่พิจารณาเฉพาะความแปรปรวนครึ่งที่ใกล้เคียงกับสเปคที่จำกัด ในรูปด้านล่าง ดังนั้น Cp และ Cpk ปวง ให้วัดทั้งศักยภาพและจัดกึ่งกลางของการกระจายกระบวนการภายในขีดจำกัดระบุได้เฉพาะดีเป็นข้อมูลที่ใช้วัดความสามารถในกระบวนการ และมีโอกาสสำหรับ misinterpretation โดยเฉพาะ ประเมินกระบวนการเป็นไปตามสมมติฐานสำคัญสามซึ่งเป็นเงื่อนไขเบื้องต้นสำหรับการคำนวณที่ถูกต้องดังนั้น:กระบวนการของการควบคุมทางสถิติ และมีสาเหตุไม่พิเศษของการเปลี่ยนแปลง ปริยายนี้คือ ก่อนสามารถวัด Cp และ Cpk สาเหตุพิเศษต้องได้พบ และตัด ซึ่งอาจทำได้โดยใช้แผนภูมิควบคุมระยะเวลานานพอให้ความเชื่อมั่นที่ว่า นี้ได้เสร็จเรียบร้อยกระบวนการกระจายเป็น รูประฆัง หรือ 'ปกติ' ให้ความกว้างของการกระจายการคำนวณเป็น 6 ครั้งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ในทางปฏิบัติ มีหลายกรณีการแจกแจงแบบไม่ปกติ และ ในกระบวนการวัดทฤษฎีบทขีดจำกัดกลางดำเนินการปกติ นี้เป็นเมื่อใช้แผนภูมิควบคุม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัดความสามารถในการประมวลผลทั่วไป Cp (มักเรียกว่าดัชนีความสามารถในการประมวลผล) แสดงให้เห็นวิธีการที่ดีกระจายเหมาะกับกระบวนการภายในขอบเขตข้อกำหนดของตนและเป็นเพียงอัตราส่วนของความกว้างของข้อกำหนดความกว้างรูปแบบที่ ดังนั้นในภาพข้างต้นกระบวนการ (ก) และ (ข) มี Cp มากกว่าหนึ่ง (ค) มีค่าเท่ากับหนึ่งและ (ง) น้อยกว่าหนึ่ง. ปัญหากับ Cp คือว่ามันไม่ได้คำนึงถึงวิธีการ ดีกระจายกระบวนการเป็นศูนย์กลางภายในข้อ จำกัด ของมันซึ่งจะส่งผลในกระบวนการที่มีทั้ง Cp ต่ำและเสียจำนวนมาก วิธีการนี้เป็นมาตรการที่สอง Cpk ซึ่งมาตรการอัตราส่วนที่คล้ายกัน แต่คิดว่าเพียงครึ่งหนึ่งของรูปแบบที่ใกล้เคียงกับข้อ จำกัด ที่ระบุเช่นเดียวกับในรูปด้านล่าง ดังนั้น Cp และ Cpk, นำมารวมกันให้วัดของทั้งสองที่มีศักยภาพและตรงกลางของการกระจายกระบวนการภายในขอบเขตข้อกำหนดที่. กระบวนการมาตรการความสามารถในการเป็นเพียงที่ดีเป็นข้อมูลที่ใช้และมีความอุดมสมบูรณ์ของโอกาสสำหรับการเข้าใจผิด โดยเฉพาะอย่างยิ่งการวัดความสามารถในการประมวลผลจะขึ้นอยู่กับสมมติฐานที่สามซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้ปัจจัยพื้นฐานสำหรับการคำนวณที่ถูกต้อง: กระบวนการอยู่ในสถานะของการควบคุมทางสถิติและไม่มีสาเหตุพิเศษของการเปลี่ยนแปลง ความหมายนี้คือว่าก่อนที่ Cp และ Cpk สามารถวัดได้สาเหตุพิเศษจะต้องพบและตัดออก ซึ่งอาจทำได้โดยใช้แผนภูมิควบคุมมากกว่าระยะเวลานานพอที่จะให้ความมั่นใจว่าเรื่องนี้ได้รับการประสบความสำเร็จ. กระจายกระบวนการเป็นรูประฆังหรือ 'ปกติ' ซึ่งจะช่วยให้ความกว้างของการกระจายที่จะคำนวณเป็นหกครั้ง ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ในทางปฏิบัติมีหลาย ๆ สถานการณ์ที่การกระจายไม่ปกติและในการวัดความสามารถในกระบวนการทฤษฎีขีด จำกัด กลางไม่ได้ทำหน้าที่ที่จะปรับนี้มันไม่เมื่อใช้แผนภูมิควบคุม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระบวนการทั่วไปในวัด , CP ( มักเรียกว่าดัชนีความสามารถของกระบวนการ ) บ่งชี้ว่า คือกระบวนการการกระจายพอดีภายในขอบเขตที่กำหนด และเป็นเพียงอัตราส่วนของความกว้างของการเปลี่ยนแปลงความกว้าง ดังนั้น ในรูปข้างบน ) ( a ) และ ( b ) มีโปรตีนมากกว่าหนึ่ง , ( C ) เท่ากับ 1 และ ( d )

เป็นน้อยกว่าหนึ่งปัญหากับ CP ก็คือว่ามันไม่ได้ใช้บัญชีของวิธีการที่ดีกระบวนการกระจายศูนย์กลางภายในขอบเขตของมัน ซึ่งจะส่งผลให้กระบวนการทั้งต่ำ CP และหลายคนปฏิเสธ วิธีการนี้เป็นมาตรการที่สอง , CPk , ซึ่งมาตรการสัดส่วนคล้ายกัน แต่พิจารณาเฉพาะการเปลี่ยนแปลงครึ่งที่ใกล้เคียงกับสเปคจำกัด อย่างในรูปด้านล่าง ดังนั้น CP และ Cpk ,