2. Мера точности

Мера точности вычисляется и для индекса воспроизводимости и для индекса пригодности. Она представляет собой величину обратную C_p и P_p.

Данный индекс по применению идентичен индексу воспроизводимости и пригодности. Применяется он только для упрощения работы с индексами, так как у меры точности стремиться к 0. Чем меньше значение меры точности, тем лучше. Хотя надо понимать, что предельное значение не достижимо в реальности, но к нему надо стремиться.

3. Индекс налаженности процесса

Индекс налаженности процесса учитывает положение среднего значения процесса. Для двустороннего допуска C_pk всегда не больше, чем С_p. Индекс налаженности будет равен индексу воспроизводимости при настройке процесса на номинал, то есть при совпадении среднего значения и номинала.

Индекс налаженности показывает насколько наше распределение близко находиться к верхней или нижней границе допуска.

Индекс налаженности представляет собой минимальное значение между коэффициентом верхнего отклонения и коэффициентом нижнего отклонения.

Так же индекс налаженности процесса можно вычислить через индекс воспроизводимости, зная значение индекса центрированности (см. ниже).

C_pk и С_p всегда должны анализироваться совместно.

4. Коэффициент верхнего отклонения

Коэффициент верхнего отклонения показывает насколько распределение удалено от верхней границы допуска (рис. 35). Если распределение касается верхней границы допуска своим правым «хвостом», то коэффициент верхнего отклонения будет равен 1. Это говорит о том, что среднее значение распределения удалено от верхней границы допуска на 3.

Рис. 31. Пояснение к расчету коэффициента верхнего отклонения

При смещении номинала от центра допуска, то формулы коэффициента верхнего отклонения меняются

Примеры расположения кривой нормального распределения по отношению к допуску для разных значений C_pk приведены на рис. 36.

Сpk=-1	Сpk=0	Сpk=0,67
Сpk=1 Рис. 32. Примеры ситуаций с различным Cpk	Сpk=1	Сpk=2

5. Коэффициент нижнего отклонения

Коэффициент нижнего отклонения аналогичен коэффициенту верхнего отклонения, он показывает насколько распределение удалено от нижней границы допуска (рис. 37). Если распределение касается нижней границы допуска своим левым «хвостом», то коэффициент нижнего отклонения будет равен 1. Это говорит о том, что среднее значение распределения удалено от нижней границы допуска на 3.

Рис. 33. Пояснение к расчету коэффициента нижнего отклонения

Для несимметричного поля допуска, то есть смещения номинала от центра поля допуска, формула коэффициента нижнего отклонения меняется: