新版AIAG-VDA SPC手册计算CPK的 5 大前提

为了把CPK弄到1.67以上，多少质量工程师在Excel里凑数据，让CPK达标。但在最新的 AIAG-VDA SPC黄皮书中，已经彻底明确了使用CPK的前提了。 ![image.png](/uploads/69bb7386783b30.33506677.png) ## * 你的尺子准吗？（先做MSA） 进行过程能力分析之前，你用的卡尺、三坐标必须先过GR&R（量具重复性和再现性）这关。如果GR&R超过30%，说明你的量具本身就在不稳定。如果你发现这时候算出来的CPK很低，不要马上去指责、折腾生产线，先把那把破尺子修好再说。 ## * 过程受控吗？（再看控制图） CPK是衡量/预测未来过程的稳定性的。如果产线根本不稳定（均值在图上忽上忽下），今天的数据代表不了明天，那你预测什么未来稳定性呢？ 正确做法是：先画I-MR、Xbar-R、Xbar-S控制图。确认没有异常点、没有明显趋势，过程稳定了，才来算CPK。不稳定时硬算出来的那个叫PPK，只代表过去，不代表未来能力。 ## * 正态性检验（分布怎么样） 不要以为所有的数据都是完美的正态分布。平面度、圆度天生就是单边分布，刀具磨损也会导致数据跑偏。 计算CPK之前，必须先看数据的正态性。如果不服从正态分布，就不能用CPK。有人说可以做box-cox转换，这里有一个坑，box-cox转换是不能随便用的，留意我们的公众号，下次说。 ## * 数据足够 站在机器旁边半小时，连抽30件全测完，然后拿去算CPK？。 手册明文规定，至少得收集25个子组（100个以上数据）。这是因为需要把时间拉长，让白班夜班交接、昼夜温差、设备热机这些日常真实的“普通变异”都跑出来。经得起时间考验的数据，才有说服力。 ## * 记录可追溯 整体CPK掉到0.8，你手中如果只有100个光秃秃的尺寸数据（数据没有任何来源、批次批号等），你怎么找原因？ 现在要求，数据产生的时候，必须绑定设备号、模具穴号、班次等“标签（属性）“。有了这些，CPK不及格的时候，才能按设备或穴号去“切片”对比，找出是哪一穴模具磨损，还是哪台设备参数不对。没有追溯的CPK，你如何提高生产质量？ ## 最后 ### 总结一下流程：做MSA -> 画控制图看稳定 -> 正态性检验 ->足够的带有追溯信息的至少25组数据 -> 出CPK报告。 如果每个零件检测记录都靠手工在Excel和系统间来回倒腾，从人性上就知道数据准确性不高。这就是为什么现在很多工厂都在上 在线的、实时的、灵活数采的纯 Web 版在线斌果SPC系统。 不管你是连设备自动采集，还是导Excel，数据一进去，后台秒级跑正态性检验、控制图、过程能力。出问题了，点一下鼠标就能按模具、设备进行分层切片分析原因。更爽的是，它是企业级私有化部署，一次性终身买断，不限用户不限点数，彻底告别按年续费的坑。 别再手工凑数据了，用专业的工具去干专业的活。