过程能力指数

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📖 查看「过程能力指数 Cp / Cpk 计算 使用指南」

Process Capability

Process Capability

📐 工作原理与说明

Key formulas: √(variance)

📖 公式与判读

计算公式

Cp = (USL − LSL) / (6σ)　潜在过程能力

Cpu = (USL − μ) / (3σ)　上偏能力

Cpl = (μ − LSL) / (3σ)　下偏能力

Cpk = min(Cpu, Cpl)　实际过程能力

Zbench = 3 × Cpk　合格率 = Φ(Zbench)

DPMO = (1 − 合格率) × 1,000,000

Cpk 判读参考

Cpk ≥ 1.67：能力充足（优秀）

1.33 ≤ Cpk < 1.67：能力尚可

1.00 ≤ Cpk < 1.33：能力勉强，需改进

Cpk < 1.00：能力不足，需立即改善

📚 深度解析：过程能力指数 Cp / Cpk

💡 常见使用场景

  • 给定规格上下限，用样本数据自动算均值与样本标准差，输出 Cp、Cpk 与合格率。
  • 手头只有汇总统计量（均值、标准差）时直接填入，快速评估工序能力。
  • 把 Cpk 换算成 DPMO 与短期 σ 水平，写进质量月报或客户报告。
轴径 10.00±0.05 的能力评估
样本（mm）10.01,9.99,10.02,10.00,9.98,10.03,9.99,10.01：均值 10.0038、样本标准差 0.0164（除以 n−1）。规格 9.95–10.05：Cp = 0.10÷(6×0.0164) = 1.016；Cpu=(10.05−10.0038)÷(3×0.0164)=0.939、Cpl=(10.0038−9.95)÷(3×0.0164)=1.093，Cpk = 0.939 —— 能力勉强，且 Cpu 更低说明偏向上限，应把均值下调约 0.004 mm 或直接压缩波动。

❓ 常见问题（FAQ）

用样本算标准差时用 n 还是 n−1？
工具对样本数据用 n−1（无偏估计）。这与过程能力分析中常用的短期 σ 估计一致；若你手头是已知的过程 σ，请用手工录入模式填入。
Cpk 高但仍有客户投诉，为什么？
Cpk 假设数据正态且过程稳定。若存在双峰、测量系统误差或规格理解偏差，指数会失真。此时应结合控制图与量具 R&R 一起判断。
⚠️ 使用说明与注意事项

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📖关于「过程能力指数」 ▼

📝工具简介

计算过程能力指数 Cp、Cpk、Cpu、Cpl，估算双侧合格率与 DPMO，支持直接输入参数或由样本数据计算均值与标准差。

✨功能特点

🎯使用场景

如何使用过程能力指数 Cp / Cpk 计算

  1. 在对应的输入框或选项中填写、选择所需参数。
  2. 点击「计算」或「生成」按钮运行。
  3. 在结果区查看输出，可复制结果或导出使用。

参数说明

适用场景

工作与生活中的相关计算与查询。

常见问题

过程能力指数 Cp / Cpk 计算是做什么的？
输入规格上下限、过程均值与标准差，工具计算 Cp 与考虑偏移的 Cpk，并换算合格品率与百万缺陷机会数 DPMO，帮助质量工程师评估工序满足公差的能力水平。
如何使用过程能力指数 Cp / Cpk 计算？
在对应的输入框或选项中填写、选择所需参数，点击「计算」或「生成」按钮即可运行，结果会在结果区实时显示，支持复制与导出。
计算结果准确吗？
本工具在你的本地浏览器中实时计算，不依赖服务器；只要输入的参数正确，结果即按对应的规则得出。涉及经验估算的部分仅供参考，不作为正式依据。
过程能力指数 Cp / Cpk 计算适合哪些场景？
工作与生活中的相关计算与查询。
使用本工具需要联网或上传数据吗？
不需要。所有计算均在你的设备本地完成，数据不会上传到任何服务器，可放心使用。