Cpk 和 Ppk 有什么区别？四个过程能力指标的算法、判据与选用
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四个指标算的是同一件事：过程的输出能不能装进规格上下限之间。区别只有一个——分母用哪个标准差。
公式
| 指标 | 公式 | 标准差 |
|---|---|---|
| Cp | (USL − LSL) / 6σwithin | 组内（短期） |
| Cpk | min(USL − μ, μ − LSL) / 3σwithin | 组内（短期） |
| Pp | (USL − LSL) / 6σoverall | 总体（长期） |
| Ppk | min(USL − μ, μ − LSL) / 3σoverall | 总体（长期） |
Cp 和 Pp 只看宽度，不看居中；Cpk 和 Ppk 把偏移算进去了。所以 Cp 很高而 Cpk 很低，说明过程很稳但没调中——这时候该动的是工艺参数，不是设备精度。
为什么会有两个标准差
σwithin 用子组内的波动算（比如每小时的 5 片算一个子组），剔除了子组之间的漂移；σoverall 用全部数据算，把漂移也算进去。同一批数据，σoverall 通常更大，所以 Ppk 通常小于 Cpk。
判据
- Cpk ≥ 1.33：过程能力可接受，这是绝大多数客户的底线
- Cpk ≥ 1.67：良好，新项目导入（PPAP）时通常要求到这个水平
- Cpk ≥ 2.00：高能力，一般只有关键特性才要求
- Cpk < 1.00：过程不合格，必须改善，不能靠加严检验兜
三个常见错
- 用 Ppk 冒充 Cpk：客户要 Cpk 报告，拿 Ppk 填上，数值更好看，但掩盖了过程漂移。
- σ 用 Excel 的 STDEV 一把算：那是 σoverall，算出来的是 Ppk，不是 Cpk。Cpk 要用 R̄/d2 或 s̄/c4 估组内标准差。
- 不看分布形态就套公式：Cpk 的前提是数据近似正态。遇到偏态或双峰，先做正态性检验，否则算出来的数字没有意义。
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