短期と長期の両方の計算を同じ調査で実施することで、診断ツールとして活用できます。Cpkは群内のシグマを使用し、Ppkは全体のシグマを使用します。プロセスが毎日同じように振る舞う場合、これら二つのシグマは近い値となり、CpkとPpkはほぼ一致します。ロット、シフト、またはセットアップ間で平均が変動すると、全体のシグマが大きくなる一方で群内のシグマは小さく保たれ、PpkはCpkを大きく下回ります。この差は、群間のドリフトを可視化したものです。
どちらの指数を報告するかは、問われている内容によります。顧客が生産期間中に受け取った結果を知りたい場合、Ppkはすべての事象を含む正直な数値です。生産チームがドリフトを除去した後のプレス本来の能力を知りたい場合、Cpkが適切な目標です。二つのうち高い方だけを報告することは分析ではなく、マーケティングです。
CpkとPpkの差が確認されたら、時間に基づく原因を探します。樹脂ロット番号、シフト、セットアップ日ごとに群平均をプロットします。ジャンプと一致する要因が、改善の対象です。
重要概念
CpkとPpkの差が大きい場合、プロセス平均が群間でドリフトしていることを意味します。納入された性能を示すにはPpkを、本来の潜在能力を示すにはCpkを報告します。
実践例
同じ6週間のハウジング調査において、群内のシグマは0.25 gで、3σ = 0.75 gです。Cpk = min[(43.5 − 42.3) / 0.75, (42.3 − 40.5) / 0.75] = min[1.60, 2.40] = 1.60。第4回のレッスンでのPpkは1.00です。プレスは本来1.60の能力を持っていますが、4つの樹脂ロット間のドリフトにより、納入された性能は1.00に低下しました。ロット平均をプロットすると、1つのロットが他より0.6 g重くなっており、これが最初の是正処置の対象となります。
標準手順
- 1同じデータセットで、群内のシグマからCpkを、全体のシグマからPpkを計算します。
- 2両者が近い場合、プロセスは時間的に安定しています。本来のばらつきや中心の調整に注力します。
- 3PpkがCpkよりも大幅に低い場合、ロット、シフト、セットアップごとに群平均をプロットし、ドリフトの原因を特定します。
- 4納入された結果を示すにはPpkを、安定化後のプロセスの潜在能力を示すにはCpkを報告します。
- 5是正処置後に再度調査を実施し、差が縮小したことを確認します。
レッスンのまとめ
- ✓CpkとPpkが近い場合はドリフトが少なく、PpkがCpkを大きく下回る場合は群間で平均が変動しています。
- ✓問われている内容に応じて指数を選択し、都合の良い方だけを報告しないようにします。