خطوات الاستخدام
الخطوة 1: فهم المدخلات. USL (حد المواصفات الأعلى) و LSL (حد المواصفات الأدنى) هما الحدود المقبولة من العمليات لعملية ما. μ (mu) هو متوسط العملية، و σ (sigma) هو الانحراف المعياري للعملية. تأكد من أن بياناتك موزعة بشكل طبيعي لأن Cp و Cpk يفترضان التوزيع الطبيعي.
الخطوة 2: احسب نسبة قدرة العملية Cp باستخدام الصيغة: Cp = (USL - LSL) / (6σ). يقيس هذا القدرة المحتملة للعملية بافتراض أنها متمركزة بين حدود المواصفات. Cp = 1.0 يعني أن انتشار العملية (6σ) يساوي عرض المواصفات؛ القيم الأعلى تشير إلى قدرة محتملة أكبر.
الخطوة 3: احسب Cpk الذي يأخذ في الاعتبار تمركز العملية. Cpk = أقل قيمة من (USL - μ)/(3σ) و (μ - LSL)/(3σ). يقيس هذا القدرة الفعلية بمقارنة المسافة من المتوسط إلى أقرب حد مواصفات بوحدات 3σ. Cpk = 1.0 يعني أن العملية قادرة مع عدد قليل من العيوب.
الخطوة 4: تفسير النتائج. Cp > 1.33 يعتبر جيدًا (قادر)، Cp = 1.0 هامشي، Cp < 1.0 يعني أن تباين العملية كبير جدًا بالنسبة للمواصفات. يجب أن يكون Cpk قريبًا من Cp لعملية متمركزة. الاختلاف الكبير بين Cp و Cpk يعني أن العملية غير متمركزة.
الخطوة 5: استخدم النتائج للتحسين. إذا كان Cp منخفضًا، قلل التباين (على سبيل المثال، بالتحكم في المدخلات). إذا كان Cpk منخفضًا ولكن Cp مرتفع، اضبط متوسط العملية نحو الهدف. راقب بمرور الوقت باستخدام مخططات التحكم لاكتشاف الانحرافات.
أمثلة محلولة
تطبيقات عملية على قدرة العملية بخطوات الحل كاملة.
الحل
أولاً، احسب Cp: USL=360، LSL=350، σ=1.5. إذن Cp = (360-350)/(6*1.5) = 10/9 = 1.111. هذا يشير إلى أن القدرة المحتملة متوسطة (فوق 1.0 بقليل). بعد ذلك، احسب Cpk: للجانب العلوي: (USL - μ)/(3σ) = (360-353)/(3*1.5) = 7/4.5 = 1.556. للجانب السفلي: (μ - LSL)/(3σ) = (353-350)/(3*1.5) = 3/4.5 = 0.667. Cpk = أقل قيمة (1.556, 0.667) = 0.667. بما أن Cpk أقل من 1.0، فإن العملية غير قادرة. انخفاض Cpk مقارنة بـ Cp يشير إلى أن العملية غير متمركزة (المتوسط أقرب إلى LSL). للتحسين، يجب على المصنع ضبط آلة التعبئة لتقريب المتوسط إلى 355 مل (الهدف). بعد التمركز، وبافتراض نفس التباين، سيصبح Cpk = (360-355)/(3*1.5) = 5/4.5 = 1.111 (مساوٍ لـ Cp)، وهو مقبول. ولكن لاحظ أن Cp = 1.111 لا يزال هامشيًا؛ لجودة ستة سيجما، يجب أن يكون Cp على الأقل 2.0. يمكن للمصنع أيضًا العمل على تقليل التباين أكثر.
الحل
أولاً، Cp = (10.2 - 9.8) / (6*0.03) = 0.4 / 0.18 = 2.222. هذا Cp مرتفع يشير إلى أن انتشار العملية أصغر بكثير من عرض المواصفات. Cpk: الجانب العلوي = (10.2 - 10.05)/(3*0.03) = 0.15/0.09 = 1.667. الجانب السفلي = (10.05 - 9.8)/(3*0.03) = 0.25/0.09 = 2.778. Cpk = أقل قيمة (1.667, 2.778) = 1.667. Cpk أكبر من 1.33، لذا تعتبر العملية قادرة. لتقدير النسبة خارج المواصفات، نفترض توزيعًا طبيعيًا. نحسب درجات z: لـ USL: z = (10.2 - 10.05)/0.03 = 5.0؛ لـ LSL: z = (9.8 - 10.05)/0.03 = -8.33. من جداول التوزيع الطبيعي، المساحة خارج ±5σ حوالي 2.87e-7 لكل ذيل، أي صفر تقريبًا. لـ z = -8.33، تكون أصغر. لذلك، نسبة العيوب المتوقعة لا تذكر (أقل من 0.00003%). هذا يظهر قدرة ممتازة. الانحراف الطفيف (المتوسط عند 10.05 بدلاً من 10.0) يقلل Cpk لكنه لا يزال يترك هامشًا كبيرًا. إذا كان المتوسط بالضبط 10.0، فإن Cpk سيساوي Cp = 2.222.
أمثلة محسوبة
قيم مُدخَلة ونتيجة محسوبة فعليًا بواسطة قدرة العملية.
قيم مُدخَلة قياسية
- الحد العلوي (USL)
- 110
- الحد الأدنى (LSL)
- 90
- المتوسط (μ)
- 100
- الانحراف المعياري المجمّع (SD)
- 5
قيم مُدخَلة مرتفعة
- الحد العلوي (USL)
- 220
- الحد الأدنى (LSL)
- 180
- المتوسط (μ)
- 200
- الانحراف المعياري المجمّع (SD)
- 8.5
قيم مُدخَلة منخفضة
- الحد العلوي (USL)
- 55
- الحد الأدنى (LSL)
- 45
- المتوسط (μ)
- 50
- الانحراف المعياري المجمّع (SD)
- 1