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Cpk,6sigma,PPM之間有何關系呢?

1770176343 ? 來源:半導體封裝工程師之家 ? 2023-10-12 09:03 ? 次閱讀

過程能力指數(shù)(Cp和Cpk)表示的是過程在穩(wěn)定(即沒有特殊原因干擾產出品的特性或者說是在可控(under control)的)狀態(tài)下能使其產出品達到可接受標準的程度的指標。

按照常識,Cpk越高越好,產品的不良率也越低。SQE在PPAP審核時,要求供應商提交的過程能力報告,關鍵特性的Cpk大于1.33,此時供應商內部的百萬分之不良率PPM為63。拓展到Cpk=1.0,Cpk=1.67的PPM如下:

在不考慮偏移的情況下:

Cpk=1.33對應4σ水平其PPM=63.3;

Cpk=1.67對應5σ水平其PPM=0.570;

Cpk=2.0 對應6σ水平其PPM=0.0020;

那么,這個值是怎么來的,其他Cpk對應的PPM數(shù)值是多少?

過程能力指數(shù)Cp或Cpk在產品或制程特性分布為正態(tài)且在穩(wěn)定狀態(tài)下時,通過正態(tài)分布的概率計算,可以換算為該產品或制程特性的良率或不良率,同時也可以幾個Sigma來對照。

CPK是過程能力,西格瑪水平是管理水平,PPM是管理結果。下文將以產品或制程特性中心沒偏移目標值和中心偏移目標值1.5σ說明。

我們從正態(tài)分布講起。

8567ac0c-6893-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

若隨機變量X服從一個數(shù)學期望為μ、方差為σ2的正態(tài)分布,記為N(μ,σ2)。其概率密度函數(shù)為正態(tài)分布的期望值μ決定了其位置,其標準差σ決定了分布的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態(tài)分布是標準正態(tài)分布。

若隨機變量X,服從一個位置參數(shù)為μ、尺度參數(shù)為σ的概率分布,其概率密度函數(shù)為:

8576c304-6893-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

當μ=0,σ=1時,正態(tài)分布就成為標準正態(tài)分布。

857d0ac0-6893-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

我們對其積分,也就是求面積,所得值為1。(每個質量人追求的100.00%合格)

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接下來,我們談一下什么是西格瑪水平。

西格瑪水平Sigma Level:過程能力的一種衡量指標,將過程分布的平均值、標準偏差與質量特性的目標值、規(guī)格線結合起來。西格瑪水平越高,過程滿足質量要求的能力就越強,反之,西格瑪水平越低,過程滿足質量要求的能力就越低。

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我們可以簡單的理解為規(guī)格線與目標值間的距離最少能容納k個標準偏差σ,當k = 3時,我們稱之為3西格瑪水平,上下規(guī)格極限之差為6σ。

接下來,我們討論Cpk和西格瑪水平之間的關系。

Cp適用于統(tǒng)計穩(wěn)定過程,是過程在受控狀態(tài)下的實際加工能力,不考慮過程的偏移,是過程固有變差(僅由于普通原因產生的變差)的6σ范圍。

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Ca代表制造平均值偏離規(guī)格中心值之程度。若其值越小,表示平均值越接近規(guī)格中心值,亦即質量越接近規(guī)格要求之水平。

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當過程無偏移時,Cpk=Cp。

由右下圖計算可知,西格瑪水平=3Cpk。(無偏移情況下)

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至此,我們可以得到以下西格瑪水平和Cpk的關系表:

85aebe9e-6893-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

接下來,我們討論Cpk和PPM之間的關系。

由下圖,我們可知不良率為超過上規(guī)格線USL部分的面積,以及超過下規(guī)格線LSL部分的面積的總和。即:P=P1 + P3。

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這里,我們引入正態(tài)分布的面積函數(shù),標準正態(tài)分布函數(shù)F(x)。該函數(shù)通過輸入值x,可以得到相應的(-∞,x)的面積,即概率面積。

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至此,我們得到了Cpk和不良率(PPM)的初步關系:

①:PPM=1000000*【2-2F(3Cpk)】

②:合格率=1-P=2F(3Cpk)-1。

注:計算時,標準正態(tài)分布函數(shù)F(x)需要查閱相關的附表。

注:當過程輸出的均值漂移時,Cpk≠Cp,建議使用積分函數(shù)進行計算。

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最后,6西格瑪水平不是PPM3.4,百萬分之3.4的故障率嗎?

實際上,過程輸出質量特性的分布中心與規(guī)格中心重合的可能性很小,對于典型的制造過程,由于影響過程輸出的基本質量因素(人、機、料、法、環(huán)、測)的動態(tài)變化,過程輸出的均值出現(xiàn)漂移是正常的。在計算過程長期運行中出現(xiàn)缺陷的概率時,一般考慮將上述正態(tài)分布的中心向左或向右偏移1.5,此時一側的缺陷為3. 4ppm,另一側因數(shù)量級極小可忽略不計,總缺陷概率為百萬分之3.4,即PPM為3.4。

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審核編輯:劉清

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原文標題:Cpk,6sigma,PPM之間有什么樣的關系?

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