📚 深度解析：Cp 过程能力计算器

💡 常见使用场景

评估工序在统计受控状态下满足规格要求的潜在能力，只看规格宽度与过程离散程度，不考虑均值是否居中。
新产品试产或设备验收时，用短期数据（通常 25~50 个子组）估计过程σ，判断过程是否具备满足公差的基础能力。
横向对比不同供应商或不同产线的『先天』加工精度（与均值位置无关）。

公式与判定

Cp = (USL − LSL) / (6σ)，其中 σ 为过程标准差（能力研究用组内标准差，非整体标准差），6σ 表示过程自然容差（±3σ）。判定：Cp ≥ 1.67 为能力过高（可放宽公差或降低成本）；1.33 ≤ Cp < 1.67 为充足；1.00 ≤ Cp < 1.33 为勉强；Cp < 1.00 为不足，需改进。注意 Cp 不反映均值偏移，均值偏心时须看 Cpk。

算例

轴径规格 10±0.05 mm，即 USL=10.05、LSL=9.95，过程σ=0.01：Cp = (10.05−9.95)/(6×0.01) = 0.10/0.06 ≈ 1.667，达 1.33 以上、接近 1.67，能力充足。若过程波动扩大到 σ=0.02，则 Cp = 0.10/0.12 ≈ 0.833 < 1.00，能力明显不足，应优先降低离散度（而非调整均值）。

❓ 常见问题（FAQ）

Cp 和 Cpk 有什么区别？: Cp 只看规格宽度与过程离散程度、假设过程均值恰好居中；Cpk 额外计入均值相对规格中心的偏移，是实际可达的能力。均值居中时 Cpk=Cp，偏移越大 Cpk 越小，因此 Cpk 是更保守也更常用的判据。
公式里的 σ 用哪个？: 过程能力研究用『组内标准差』（如子组极差法、移动极差法），代表短期、固有波动；不要用包含特殊原因的整体标准差，否则会高估波动、低估能力。对长期性能 Pp/Ppk 才用整体标准差。

Cp 过程能力计算器

Cp Index

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💡 常见使用场景

❓ 常见问题（FAQ）