过程能力指数（Cp/Cpk）计算 - ToolBox

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📊 Calc Cpk

Calc Cpk - calculate online, free and accurate.

规格上限 USL

规格下限 LSL

过程均值 μ

标准差 σ（综合）

手动模式下 Pp/Ppk 与 Cp/Cpk 使用相同 σ；如需区分组内/整体变异，请使用"原始数据"模式。

规格上限 USL

规格下限 LSL

原始数据（每行一个数值，或用逗号/空格分隔）

原始数据模式下：Cp/Cpk 使用组内变异估计（移动极差 MR/d2，d2=1.128）；Pp/Ppk 使用整体标准差（样本 n-1）。

📖 公式：Cp = (USL−LSL)/(6σ)；Cpk = min((USL−μ),(μ−LSL))/(3σ)；Pp/Ppk 同式但用整体标准差。评级参考：Cpk≥2.0 卓越；1.67-2.0 优秀；1.33-1.67 合格；1.0-1.33 不足；<1.0 严重不足。

📚 深度解析：过程能力指数（Cp/Cpk）计算

💡 常见使用场景

在quality场景里，先统一 Calc Cpk 的输入口径，再输出可复用结构，便于快速对账与复核。
当同类任务需要批量处理时，可用该工具做第一轮标准化；结果异常时再回到人工复核环节，降低漏检率。
在业务流程中，先做小样本试算再扩展规模，能快速验证参数假设是否与实际口径一致。

一体化标准化使用示例

先准备一组典型样本并固定单位与格式，运行一次并记录输出；再切换到边界样本（含缺失项、异常值）观察是否给出可解释结果，以便形成可复盘的分析清单。

❓ 常见问题（FAQ）

这个 quality 工具适合什么阶段使用？: 适合需求澄清和第一轮评估阶段；输出可直接用于方案讨论、初筛与结果复核，但关键决策建议结合历史策略再确认。
如何减少误用导致的偏差？: 建议固定输入单位、统一日期范围，并与对照样本比对；如出现明显偏移，优先核查原始数据清洗规则。