規格限界の間で中心にある工程とずれた工程の分布曲線、CpとCpk
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CpとCpkとは

CpとCpkは工程能力指数で、工程の自然なばらつきを顧客の公差と比較します。単純な問いに答えます。いまのばらつきで、工程は規格内で生産できるか。

Cpは幅だけを見ます。ばらつきは公差の中に収まるか。Cpkは位置も見ます。平均は中心にあるか、それとも限界のどちらかに寄っているか。

計算式

Cp = (USL − LSL) ÷ 6σ
Cpk = min[(USL − 平均) ÷ 3σ, (平均 − LSL) ÷ 3σ]

USLとLSLは上側と下側の規格限界、σは工程の標準偏差です。管理図が安定していれば、SPCと管理図の記事で示すように、σはR̄ ÷ d2で推定できます。

数値例:25.00 ± 0.10 mm のシャフト

規格は25.00 ± 0.10 mm(LSL 24.90、USL 25.10)で、工程の標準偏差は0.0215 mmです。説明用の例です。

ケース平均CpCpk
中心にある工程25.000.20 ÷ 0.129 ≈ 1.550.10 ÷ 0.0645 ≈ 1.55
平均がずれた工程25.05≈ 1.550.05 ÷ 0.0645 ≈ 0.78

計算の内訳:6σ = 6 × 0.0215 = 0.129 mm、3σ = 3 × 0.0215 = 0.0645 mm。ずれた工程では、上限までの距離は25.10 − 25.05 = 0.05 mm、下限までの距離は25.05 − 24.90 = 0.15 mmです。Cpkは小さい方を採るので、0.05 ÷ 0.0645 ≈ 0.78になります。

ばらつきが同じなのでCpは変わりません。平均が上限側に寄ったため、Cpkは半分になります。実際には、ずれた工程は部品の約1%が25.10 mmを超え、中心にある工程は100万個あたり数個にとどまります。

読み方

Cpk判定
1.33以上工程能力あり、不具合リスクは低い
1.00〜1.33ぎりぎりの工程:規格は満たすが、監視と改善が必要
1.00未満能力不足:規格外れの部品が出るリスクが高い

最低1.33は、とくに自動車産業でよく用いられる契約上の目安で、初期評価や重要特性にはより高い値が求められることが多いです。優先されるのは常に顧客の要求です。Cpが高くCpkが低い場合は中心化の問題で、調整で直せます。両方が低い場合はばらつきの問題で、シックスシグマプロジェクトのような工程改善が必要です。

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能力評価の前に安定を

CpとCpkは、特殊原因のない安定した工程でのみ意味を持ちます。管理図に管理外れの点があると、σは工程を代表せず、指数は誤解を招きます。正しい順序は、まずSPCで安定させ、その後に工程能力を測ることです。NISTのe-Handbookが定義と使用条件を扱っています。

CpとCpkか、PpとPpkか

CpとCpkは短期の、サブグループ内の標準偏差を使います。PpとPpkは、全データの全体的な長期の標準偏差を使います。PpkがCpkよりかなり低い場合、工程はシフト、ロット、段取りの間など、時間とともに動いており、その原因を調べる価値があります。データのヒストグラムは、ばらつきと中心の位置を見るのに役立ちます。

適用の手順

  1. 重要特性の規格限界を定義します。
  2. 測定システムを検証します。
  3. 安定した工程から十分なデータを集めます。たとえば5個×25サブグループです。
  4. 平均、標準偏差、Cp、Cpkを計算します。
  5. 行動します。Cpk < Cpなら工程を中心に寄せ、両方が低ければばらつきを減らし、SPCで監視します。

よくある間違い

次のステップ:規格のある重要特性を1つ選び、5個×25サブグループのデータを集めます。まず管理図で安定を確認し、その後CpとCpkを計算します。基本の道具はQC7つ道具の記事にあります。

よくある質問

CpとCpkの違いは何ですか?

Cpは公差の幅とばらつきを比較します。Cpkはさらに、平均が限界に対してどこにあるかも考慮します。

Cpkはどう計算しますか?

(USL − 平均) ÷ 3σと(平均 − LSL) ÷ 3σを計算し、小さい方を採ります。

良いCpkはいくつですか?

Cpk 1.33以上がもっとも一般的な目安で、1.00未満は工程能力不足です。

Cpは同じなのにCpkが下がったのはなぜですか?

平均がずれたためです。ばらつきは変わりませんが、工程が限界のどちらかに近づきました。

不安定な工程でCpkを計算できますか?

すべきではありません。まずSPCで工程を安定させます。そうして初めて指数が現実を反映します。

参考文献

  1. NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods. What is Process Capability? https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section1/pmc16.htm
  2. MONTGOMERY, D. C. Introduction to Statistical Quality Control. Hoboken: Wiley.
  3. AIAG. Statistical Process Control (SPC) Reference Manual. 2nd ed.

特記のない限り、参考文献は英語です。

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Vagner Soaresの写真

著者について

Vagner Soares

リーン生産・行動マネジメントの専門家

自動車・金属機械産業(GMおよびDana)で20年以上の経験を持ち、2006年からリーン生産を実践。SENAIの講師、ブラジルの生産性向上プログラム「Brasil Mais Produtivo」のメンターとして、50社以上でコンサルティング・研修・監査を行い、品質・生産性・人材育成を結び付けている。