CPK过程能力计算器｜SPC实战工具
这个工具解决什么问题
把手工反复核对的环节交给脚本，是这类工具最实在的收益：省下的不是时间，是返工。
本工具用于计算半导体制造过程的过程能力指数Cp/Cpk/Pp/Ppk， 判断工艺是否满足规格要求，并以直方图可视化数据分布与规格界限。
CPK 过程能力计算器 - FAB工程师工具 =====================================
适用场景
· Gate Oxide 厚度监控 · 薄膜沉积厚度分析 · 扩散/离子注入浓度评估 · 任何连续型工艺参数的过程能力分析
内置数据
内置30点Gate Oxide厚度数据（单位：nm），模拟FAB真实测量值。
核心公式
1. Cp = (USL - LSL) / (6 * sigma_within) · 精度指数，反映规格宽与过程波动的比值
2. Cpk = min( (USL - μ)/(3*σ), (μ - LSL)/(3*σ) ) · 综合考虑波动与偏移的能力指数
3. Pp = (USL - LSL) / (6 * sigma_overall) · 长期过程能力（总体标准差）
4. Ppk = min( (USL - μ)/(3*σ_overall), (μ - LSL)/(3*σ_overall) ) · 长期综合能力指数
5. CA (%) = (μ - Target) / ((USL-LSL)/2) * 100 · 过程偏移度
6. PPM = [1 - Φ((USL-μ)/σ) - Φ((μ-LSL)/σ)] * 10^6 · 百万分之不合格品数
能力等级判定
合格 : Cpk >= 1.33 (六西格玛水平) 边际 : 1.0 <= Cpk < 1.33 (需改进) 不合格 : Cpk < 1.0 (过程不可接受)
使用说明
1. 运行 python cpk_calculator.py 启动工具 2. 选择"使用内置30点示例数据"可直接查看演示 3. 或选择"手动输入"粘贴自己的数据（逗号分隔） 4. 填入 USL/LSL/Target 值（注意单位一致性） 5. 点击 [计算 CPK] 查看结果与直方图 6. 直方图红色三角标记超出规格的点
依赖
Python 3.8+ numpy matplotlib tkinter (Python标准库)
作者
FAB Engineering Team
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：BUILTIN_DATA=np.array([、USL_DEFAULT=22.0、LSL_DEFAULT=20.0、TARGET_DEFAULT=21.0、FONT_NAME=safe_font()。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
脚本里的主要处理步骤
norm_cdf()：标准正态 CDF，仅用 numpycalc_process_capability()：计算 Cp / Cpk / Pp / Ppk / sigma 等级
以上步骤在脚本中是分开的函数，可以单独调用或按需替换其中一段，不必整体重写。
工具中出现的字段与提示
- 标准正态 CDF，仅用 numpy
- 合格 (>=1.33)
- 边际 (1.0-1.33)
- 不合格 (<1.0)
- CPK 过程能力计算器 - FAB 工程师工具
- CPK 过程能力计算器
- Gate Oxide / 薄膜厚度 / 扩散浓度等工艺参数分析
- 数据输入模式
- 使用内置 30 点示例数据 (FAB Oxide 厚度)
- 手动输入（逗号分隔，支持换行）
- 数据 (逗号分隔, ≥3个):
- 规格参数 (工程单位)
- USL (上限):
- LSL (下限):
- Target (目标):
- [ 计算 CPK ]
- [ 重置 ]
- 计算结果
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：cpk_calculator.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
示例数据能直接跑吗？
可以。示例数据与主程序在同一压缩包内，解压后直接运行即可看到完整输出，确认无误再替换成自己的台账。
同分类的其它工具
本工具归在 SPC与质量分析工具包，全部工具见 工具资源包下载页。
