CPK 过程能力计算器 - FAB工程师工具
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【工具简介】
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。

【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
【版本】v2.0  2026-07-25
