Le Cpk est l'indice de capabilité du processus. Il indique si votre processus de fabrication peut produire des unités de manière fiable dans les limites de spécification, en tenant compte du centrage de la moyenne. Un Cpk de 1,33 ou plus est le minimum standard pour les processus de production.
La formule
Le Cpk prend le pire des deux ratios : la distance entre la moyenne du processus et chaque limite de spécification, divisée par 3 fois l'écart-type du processus.
Cpk = min((USL - X̄) / 3σ, (X̄ - LSL) / 3σ)
Où :
- USL est la limite de spécification supérieure
- LSL est la limite de spécification inférieure
- X̄ est la moyenne du processus
- σ est l'écart-type échantillon (diviseur n-1)
Le "min" est ce qui rend le Cpk utile. Il rapporte toujours le côté le plus défavorable. Si votre processus dérive vers une limite, le Cpk baisse même si l'autre côté a beaucoup de marge.
Signification des valeurs de Cpk
| Cpk | Interprétation | Taux de défauts approx. |
|---|---|---|
| < 0,67 | Faible. Proportion significative hors spécification. | > 45 500 ppm |
| 0,67 | La dispersion égale la largeur côté défavorable. | ~45 500 ppm |
| 1,0 | À peine capable. Le bord 3σ touche la limite. | ~2 700 ppm |
| 1,33 | Minimum standard pour la production. 25 % de marge. | ~63 ppm |
| 1,67 | Bon. Requis pour les paramètres critiques de sécurité. | ~0,6 ppm |
| 2,0 | Excellent. Moitié ou moins de la fenêtre utilisée. | ~0,002 ppm |
La plupart des normes automobiles (IATF 16949) et aéronautiques (AS9100) exigent un Cpk >= 1,33. Les dimensions critiques de sécurité nécessitent généralement 1,67.
Cpk vs Cp
Le Cp mesure la capabilité potentielle mais ignore le centrage. Le Cpk tient compte du centrage.
Quand le Cp est égal au Cpk, le processus est parfaitement centré. Quand le Cpk est nettement inférieur au Cp, la moyenne a dérivé. Corrigez le centrage (problème d'étalonnage) et le Cpk remontera au niveau du Cp.
Cpk vs Ppk
Le Cpk utilise l'écart-type échantillon (diviseur n-1), qui reflète la variation court terme. Le Ppk utilise l'écart-type global (diviseur n), qui capture la variation long terme incluant lots, équipes et opérateurs.
Si le Ppk est nettement inférieur au Cpk, quelque chose change entre les séries de production que vos échantillons court terme ne capturent pas. Investiguez la variation inter-lots, les différences entre opérateurs ou les changements environnementaux.
Comment TofuPilot calcule le Cpk
Définissez des mesures avec des limites dans votre code de test. TofuPilot calcule automatiquement le Cpk à partir des données de production accumulées.
import openhtf as htf
from openhtf.util import units
from tofupilot.openhtf import TofuPilot
@htf.measures(
htf.Measurement("output_voltage")
.in_range(minimum=2.45, maximum=2.55)
.with_units(units.VOLT),
htf.Measurement("leakage_current")
.in_range(maximum=0.001)
.with_units(units.AMPERE),
)
def validate_output(test):
test.measurements.output_voltage = 2.501
test.measurements.leakage_current = 0.00042
def main():
test = htf.Test(validate_output)
with TofuPilot(test):
test.execute(test_start=lambda: "UNIT-0042")
if __name__ == "__main__":
main()Ouvrez la page Contrôle de Processus, sélectionnez une mesure et passez à l'onglet Capabilité. TofuPilot affiche le Cpk aux côtés du Cp, Cpl et Cpu, avec des infobulles pour chaque formule.
Le graphique de tendance du Cpk suit le Cpk quotidien. Des lignes de référence à 0,67, 1,0 et 1,33 permettent de repérer quand le processus franchit un seuil.
Pièges courants
Pas assez de données. Un Cpk à partir de 10 unités n'est pas fiable. Attendez 30+ points.
Spécifications unilatérales. Quand vous ne définissez qu'un maximum, TofuPilot calcule un indice unilatéral (Cpu uniquement). C'est correct.
Mélange de populations. Calculer le Cpk à partir de deux stations avec des étalonnages différents gonfle σ. Filtrez par station d'abord.