2022-10-11 21:25来源：m.sf1369.com作者：宇宇
知道了合格率，也就知道了不合格率，通常我们所说的六西格玛水平指的是Zst首先用excel中的公式NORMSINV(不合格率)，可以计算出Zbench值即Zlt，那么Zst=Zlt+1.5，得出的即为六西格玛水平
CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。
制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。
制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。
当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。
CPK值越大表示品质越佳。
CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））
Cpk——过程能力指数
CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s]
Cpk应用讲议
1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。
2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca , Cp.
Ca: 制程准确度。 Cp: 制程精密度。
3. Cpk, Ca, Cp三者的关系： Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势)
4. 当选择制程站别Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性对后制程的影响度。
5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。
6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。
7. 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(U). 规格公差T＝规格上限－规格下限；规格中心值U＝（规格上限+规格下限）/2；
8. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ， 计算出制程准确度：Ca值 (X为所有取样数据的平均值)
9. 依据公式：Cp =T/6σ ， 计算出制程精密度：Cp值
10. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ， 计算出制程能力指数：Cpk值
11. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策）
A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之
A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良 能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级
B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级
C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能力
D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改设计制程。
1：excel虽然内置有数据分析模块，但是毕竟不是专业的数据统计分析软件，功能上受限很多。
2：当然我们平时的大部分数据分析工作，无论是课程、毕业论文需要的，大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab，甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。
3：今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小，内置于excel工具栏随点随用，仅仅包含常用功能，界面简洁。
4：第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的，主要用于品质管理，不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本：开发版（收费）和个人版（免费），经过试用，两个版本功能差别不大。
六西格玛数据分析中，是要用各种工具来将数据转化为有用的信息，用数据来说话。但是这种转化并不那么简单，在做项目过程中，面对的问题是非常复杂的，牵涉的原因是多方面的，因此数据分析也应该是个不断循环的过程，
有效地进行数据的分析，有以下三个原则:
①明确要分析的方向
通过大量工程实践可知，在我们的工作中存在着海量数据，数量之大很容易让人们觉得无从下手。这就需要我们在作项目的时候要明确分析方向，重新认识项目立项报告中的问题陈述、缺陷定义、团队目标。
②不断提出假设
要根据项目的目标做出假设，这会帮助决定如何分析数据。但要清楚知道假设是有缺陷的，假设有可能被证实是不正确的，只有不断地改进缺陷，提出新的假设，才能获得正确的假设。
③提出关于数据的更多的问题
如果只局限在一个问题上，不敢肯定是否抓住了正确的问题，要注意事件发生频率、影响程度与问题缺陷相关的问题。
