過程能力指數

📊 Process Capability

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📖 公式與判讀

計算公式

Cp = (USL − LSL) / (6σ) 潛在過程能力

Cpu = (USL − μ) / (3σ) 上偏能力

Cpl = (μ − LSL) / (3σ) 下偏能力

Cpk = min(Cpu, Cpl) 實際過程能力

Zbench = 3 × Cpk 合格率 = Φ(Zbench)

DPMO = (1 − 合格率) × 1,000,000

Cpk 判讀參考

Cpk ≥ 1.67:能力充足(優秀)

1.33 ≤ Cpk < 1.67:能力尚可

1.00 ≤ Cpk < 1.33:能力勉強,需改進

Cpk < 1.00:能力不足,需立即改善

📚 深度解析:過程能力指數 Cp / Cpk 計算

💡 常見使用場景

  • 在quality場景裏,先統一 Process Capability 的輸入口徑,再輸出可複用結構,便於快速對賬與複核。
  • 當同類任務需要批量處理時,可用該工具做第一輪標準化;結果異常時再回到人工複核環節,降低漏檢率。
  • 在業務流程中,先做小樣本試算再擴展規模,能快速驗證參數假設是否與實際口徑一致。
一體化標準化使用示例
先準備一組典型樣本並固定單位與格式,運行一次並記錄輸出;再切換到邊界樣本(含缺失項、異常值)觀察是否給出可解釋結果,以便形成可復盤的分析清單。

❓ 常見問題(FAQ)

這個 quality 工具適合什麼階段使用?
適合需求澄清和第一輪評估階段;輸出可直接用於方案討論、初篩與結果複核,但關鍵決策建議結合歷史策略再確認。
如何減少誤用導致的偏差?
建議固定輸入單位、統一日期範圍,並與對照樣本比對;如出現明顯偏移,優先核查原始數據清洗規則。
⚠️ 使用説明與注意事項
📖關於「過程能力指數」

📝工具簡介

計算過程能力指數 Cp、Cpk、Cpu、Cpl,估算雙側合格率與 DPMO,支持直接輸入參數或由樣本數據計算均值與標準差。

功能特點

🎯使用場景