Einkaufslexikon
Cpk/Process Capability: Prozessfähigkeitsindex für Qualitätssicherung
November 19, 2025
Die Prozessfähigkeit (Cpk) ist ein statistischer Kennwert, der die Fähigkeit eines Fertigungsprozesses misst, Produkte innerhalb vorgegebener Spezifikationsgrenzen zu produzieren. Im Einkauf dient Cpk als entscheidendes Kriterium zur Bewertung der Lieferantenqualität und zur Risikominimierung in der Beschaffung. Erfahren Sie im Folgenden, was Prozessfähigkeit bedeutet, wie sie berechnet wird und welche strategische Rolle sie im modernen Qualitätsmanagement spielt.
Key Facts
- Cpk-Werte über 1,33 gelten als ausreichend prozessfähig für die meisten Anwendungen
- Der Index berücksichtigt sowohl Prozessstreuung als auch Zentrierung des Mittelwerts
- Automobilindustrie fordert oft Cpk ≥ 1,67 für kritische Merkmale
- Prozessfähigkeitsstudien sind Bestandteil der PPAP-Freigabe bei Lieferanten
- Cpk-Analysen reduzieren Ausschusskosten und verbessern die Lieferantenbewertung
Inhalt
Was ist Cpk/Process Capability?
Die Prozessfähigkeit beschreibt die statistische Fähigkeit eines Produktionsprozesses, Erzeugnisse konsistent innerhalb definierter Toleranzgrenzen herzustellen.
Grundlagen und Berechnung
Der Cpk-Index wird aus dem Verhältnis zwischen Toleranzbreite und sechsfacher Standardabweichung berechnet. Dabei fließen sowohl die Prozessstreuung als auch die Zentrierung des Prozesses ein. Ein SPC-System unterstützt die kontinuierliche Überwachung dieser Parameter.
- Cpk = min[(USG - μ)/(3σ), (μ - OSG)/(3σ)]
- USG = Untere Spezifikationsgrenze
- OSG = Obere Spezifikationsgrenze
- μ = Prozessmittelwert, σ = Standardabweichung
Cpk vs. Cp-Wert
Während Cp nur die Prozessstreuung betrachtet, berücksichtigt Cpk zusätzlich die Lage des Prozesses. Ein zentrierter Prozess zeigt identische Cp- und Cpk-Werte, bei Abweichungen ist Cpk stets kleiner oder gleich Cp.
Bedeutung im Einkauf
Einkäufer nutzen Cpk-Werte zur objektiven Lieferantenbewertung und Risikobewertung. Die Qualitätssicherungsvereinbarung definiert dabei Mindest-Cpk-Werte für verschiedene Produktmerkmale.
Vorgehen: So funktioniert es
Die systematische Ermittlung der Prozessfähigkeit erfolgt in mehreren strukturierten Phasen, die eine zuverlässige Bewertung der Lieferantenqualität ermöglichen.
Datenerhebung und Stichprobenplanung
Für aussagekräftige Cpk-Studien sind mindestens 100 aufeinanderfolgende Messwerte erforderlich. Die Stichprobenprüfung muss dabei repräsentativ für den normalen Produktionsprozess sein. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Kalibrierung der Messgeräte durch MSA-Studien.
Statistische Auswertung
Nach der Datensammlung erfolgt die Berechnung von Mittelwert, Standardabweichung und Cpk-Index. Normalverteilungstests validieren die Anwendbarkeit der statistischen Methoden. Ein Control Plan dokumentiert die Überwachungsparameter für die Serienproduktion.
Bewertung und Maßnahmenableitung
Cpk-Werte unter 1,33 erfordern Prozessverbesserungen beim Lieferanten. Die Analyse identifiziert Ursachen durch systematische Problemlösungsmethoden und definiert konkrete Verbesserungsmaßnahmen mit Zeitplänen.
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Wichtige KPIs und Zielgrößen
Prozessfähigkeitskennzahlen bilden das Fundament für datenbasierte Qualitätsentscheidungen und Lieferantensteuerung im Einkauf.
Primäre Cpk-Kennzahlen
Der Cpk-Index selbst steht im Mittelpunkt der Bewertung, ergänzt durch Cp-Werte zur Beurteilung der reinen Prozessstreuung. Qualitätskosten pro PPM (Parts per Million) defekte Teile quantifizieren die wirtschaftlichen Auswirkungen unzureichender Prozessfähigkeit.
- Cpk ≥ 1,33 für Standardprozesse
- Cpk ≥ 1,67 für kritische Automobilkomponenten
- PPM-Rate < 233 bei Cpk = 1,33
Sekundäre Leistungsindikatoren
Prozessstabilität wird durch Regelkartenkennzahlen wie Cp/Cpk-Trends über Zeit gemessen. Die Anzahl der Prozessverbesserungsmaßnahmen pro Quartal zeigt die kontinuierliche Entwicklung der Lieferantenleistung auf.
Strategische Steuerungsgrößen
Der Anteil der Lieferanten mit ausreichender Prozessfähigkeit beeinflusst die Beschaffungsrisiken direkt. Quality Gates definieren Freigabekriterien für neue Lieferanten basierend auf Cpk-Nachweisen und reduzieren Anlaufrisiken in der Serienproduktion.
Risiken, Abhängigkeiten und Gegenmaßnahmen
Unzureichende Prozessfähigkeitsanalysen können zu erheblichen Qualitäts- und Kostenrisiken in der Lieferkette führen.
Statistische Fehlinterpretationen
Falsche Stichprobengrößen oder nicht-normalverteilte Daten verfälschen Cpk-Berechnungen erheblich. Ungeschulte Mitarbeiter interpretieren Kennzahlen fehlerhaft und treffen dadurch suboptimale Lieferantenentscheidungen. Regelmäßige Schulungen und standardisierte Auswertungsverfahren minimieren diese Risiken.
Prozessdrift und Instabilität
Zeitlich schwankende Prozessparameter führen zu scheinbar guten Cpk-Werten bei instabilen Prozessen. Layered Process Audits decken systematische Abweichungen auf. Kontinuierliche Überwachung durch Regelkarten verhindert unerkannte Qualitätsverschlechterungen.
Lieferantenabhängigkeiten
Einseitige Fokussierung auf Cpk-Werte vernachlässigt andere kritische Lieferantenfaktoren wie Liefertreue oder Innovationsfähigkeit. Eine ausgewogene Lieferantenbewertung berücksichtigt multiple Leistungsindikatoren und reduziert Abhängigkeitsrisiken durch Diversifikationsstrategien.
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Praxisbeispiel
Ein Automobilzulieferer für Bremskomponenten muss einen Cpk-Wert von mindestens 1,67 für kritische Bohrungsdurchmesser nachweisen. Die Prozessfähigkeitsstudie umfasst 125 aufeinanderfolgende Messungen während der normalen Produktion. Der berechnete Cpk-Wert von 1,45 liegt unter der Anforderung, woraufhin der Lieferant Prozessoptimierungen durchführt. Nach Justierung der Werkzeugmaschine und Verbesserung der Temperaturkontrolle erreicht der Prozess einen Cpk von 1,72 und erhält die Serienfreigabe.
- Identifikation der Hauptursachen durch Ishikawa-Diagramm
- Implementierung von Temperaturüberwachung
- Validierung durch erneute Cpk-Studie
Aktuelle Entwicklungen und Auswirkungen
Die Digitalisierung und künstliche Intelligenz revolutionieren die Anwendung von Prozessfähigkeitsanalysen in der modernen Beschaffung.
KI-gestützte Prozessüberwachung
Machine Learning-Algorithmen ermöglichen die Echtzeitanalyse von Prozessdaten und prognostizieren Cpk-Verschlechterungen vor dem Auftreten von Qualitätsproblemen. Predictive Analytics optimiert präventive Wartungszyklen und reduziert ungeplante Produktionsausfälle.
Industrie 4.0 Integration
Vernetzte Produktionssysteme übertragen Cpk-Daten automatisch an Einkaufssysteme und ermöglichen dynamische Lieferantenbewertungen. IoT-Sensoren erfassen kontinuierlich Prozessparameter und aktualisieren Fähigkeitsindizes in Echtzeit.
Erweiterte Qualitätsstandards
Neue Industriezweige wie Elektromobilität und Medizintechnik fordern verschärfte Cpk-Anforderungen. Six Sigma-Methoden etablieren sich als Standard für kritische Prozesse mit Cpk-Zielen von 2,0 und höher.
Fazit
Prozessfähigkeitsanalysen sind unverzichtbare Werkzeuge für die objektive Bewertung der Lieferantenqualität und Risikominimierung in der Beschaffung. Cpk-Kennzahlen ermöglichen datenbasierte Entscheidungen bei Lieferantenauswahl und -entwicklung. Die Integration digitaler Technologien erweitert die Anwendungsmöglichkeiten erheblich und schafft neue Potenziale für präventive Qualitätssicherung. Erfolgreiche Unternehmen nutzen Prozessfähigkeitsanalysen als strategisches Instrument zur Sicherung ihrer Wettbewerbsfähigkeit.
FAQ
Was bedeutet ein Cpk-Wert von 1,33?
Ein Cpk von 1,33 bedeutet, dass der Prozess statistisch 233 fehlerhafte Teile pro Million produziert. Dies entspricht einem Sigma-Level von 4,0 und gilt als Mindestanforderung für die meisten industriellen Anwendungen. Der Prozess nutzt dabei die verfügbare Toleranz zu etwa 75% aus.
Wie unterscheidet sich Cpk von anderen Qualitätskennzahlen?
Cpk berücksichtigt sowohl Prozessstreuung als auch Zentrierung, während Cp nur die Streuung misst. Im Gegensatz zu einfachen Ausschussraten basiert Cpk auf statistischen Methoden und ermöglicht Vorhersagen über zukünftige Prozessleistung. SPC-Methoden nutzen Cpk für präventive Qualitätssicherung.
Welche Stichprobengröße ist für Cpk-Studien erforderlich?
Mindestens 100 aufeinanderfolgende Messwerte sind für aussagekräftige Cpk-Berechnungen notwendig. Bei kritischen Prozessen werden oft 125-150 Datenpunkte gesammelt. Die Messungen müssen unter normalen Produktionsbedingungen erfolgen und dürfen keine Sondereinflüsse enthalten.
Wie reagiert man auf unzureichende Cpk-Werte?
Bei Cpk-Werten unter den Anforderungen sind systematische Prozessverbesserungen erforderlich. Zunächst erfolgt eine Ursachenanalyse mittels statistischer Methoden, gefolgt von gezielten Optimierungsmaßnahmen. Eine erneute Cpk-Studie validiert die Wirksamkeit der Verbesserungen vor der Serienfreigabe.
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