Cp 与 Cpk：用正确的方式读懂过程能力
过程能力指数回答了每个质量团队都要面对的问题：这个过程是否足够紧凑、足够居中，从而能可靠地满足其规格？有两个指数承担这项工作。Cp 把规格的宽度与过程的自然离散——六个标准差的变异——相比较，告诉你假如过程完美居中，它是否能容纳在规格限之内。Cpk 更进一步，把过程实际居中的位置纳入考量，因此它反映出你离最近的那条规格限有多近。这两者很容易混淆，而混淆它们会导出自信却错误的结论。
这两个指数都建立在重要的前提之上：过程应当稳定且处于受控状态，数据大致服从正态分布。如果你在一个失控的过程上做能力研究——很多团队在 2021 年初一边稳住摇摇欲坠的供应与人手一边就这么做了——那这些数字什么真实情况都描述不了。能力是关于一个可预测过程的陈述，而不是对一个不可预测过程的一厢情愿。
把两个指数读对
先确认受控。 在计算任何能力指数之前，用控制图证明过程是稳定的。在不稳定的过程上谈能力毫无意义。
把 Cp 读作潜力。 较高的 Cp 说明离散足够窄，能装进规格窗口——前提是过程居中。它对过程实际所处的位置只字未提。
把 Cpk 读作现实。 Cpk 把偏离居中的运行考虑在内。当 Cp 高而 Cpk 低时，过程在原理上有能力，但正朝某一条限漂移。
对比两者来诊断。 Cp 与 Cpk 接近，意味着过程居中；两者之间出现大的差距，则直指一个你可以纠正的居中问题。
好的解读是什么样
团队在信任任何指数之前，先核实过程处于受控状态。
Cp 与 Cpk 之间的差距被读作居中问题，触发对过程均值的调整，而不是对变异的恐慌。
目标值是在具体情境中设定的——常见的经验法则是把 1.33 的 Cpk 作为许多过程的工作下限，但团队会核对客户或标准究竟要求什么。
指数会随时间被跟踪，以便在 Cpk 缓慢漂移产生缺陷之前就被捕捉到。
坏的解读是什么样
拿一个亮眼的 Cp 大做文章，却无视糟糕的 Cpk，在过程悄悄贴着某条限运行时却宣称它没问题。
在一个并未处于统计受控状态的过程上计算能力，然后还相信那个数字。
去追逐 Cpk 更多的小数位，却不去问规格本身是否反映了真实的客户需求。
把 1.33 当作神圣不可侵犯的法则而非一条指引，对一个客户用更低值就已满意的过程进行过度设计。
把 Cp 与 Cpk 一起、诚实地使用，它们能让你快速判断一个过程是否可信、是需要居中还是需要收紧。草率地使用，它们就沦为人们用来自我安慰的一个数字。确认受控，把潜力与现实对照着读，先修好居中再去对付变异，并让指数对齐到你客户真正需要的水平。
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