📚 深度解析：Cp 過程能力計算器

💡 常見使用場景

評估工序在統計受控狀態下滿足規格要求的潛在能力，只看規格寬度與過程離散程度，不考慮均值是否居中。
新產品試產或裝置驗收時，用短期資料（通常 25~50 個子組）估計過程σ，判斷過程是否具備滿足公差的基礎能力。
橫向對比不同供應商或不同產線的『先天』加工精度（與均值位置無關）。

公式與判定

Cp = (USL − LSL) / (6σ)，其中 σ 為過程標準差（能力研究用組內標準差，非整體標準差），6σ 表示過程自然容差（±3σ）。判定：Cp ≥ 1.67 為能力過高（可放寬公差或降低成本）；1.33 ≤ Cp < 1.67 為充足；1.00 ≤ Cp < 1.33 為勉強；Cp < 1.00 為不足，需改進。注意 Cp 不反映均值偏移，均值偏心時須看 Cpk。

算例

軸徑規格 10±0.05 mm，即 USL=10.05、LSL=9.95，過程σ=0.01：Cp = (10.05−9.95)/(6×0.01) = 0.10/0.06 ≈ 1.667，達 1.33 以上、接近 1.67，能力充足。若過程波動擴大到 σ=0.02，則 Cp = 0.10/0.12 ≈ 0.833 < 1.00，能力明顯不足，應優先降低離散度（而非調整均值）。

❓ 常見問題（FAQ）

Cp 和 Cpk 有什麼區別？: Cp 只看規格寬度與過程離散程度、假設過程均值恰好居中；Cpk 額外計入均值相對規格中心的偏移，是實際可達的能力。均值居中時 Cpk=Cp，偏移越大 Cpk 越小，因此 Cpk 是更保守也更常用的判據。
公式裡的 σ 用哪個？: 過程能力研究用『組內標準差』（如子組極差法、移動極差法），代表短期、固有波動；不要用包含特殊原因的整體標準差，否則會高估波動、低估能力。對長期效能 Pp/Ppk 才用整體標準差。

Cp 過程能力計算器

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