過程能力指數

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Process Capability

Process Capability

📐 工作原理與說明

Key formulas: √(variance)

📖 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

💡 常見使用場景

  • 給定規格上下限，用樣本資料自動算均值與樣本標準差，輸出 Cp、Cpk 與合格率。
  • 手頭只有彙總統計量（均值、標準差）時直接填入，快速評估工序能力。
  • 把 Cpk 換算成 DPMO 與短期 σ 水平，寫進質量月報或客戶報告。
軸徑 10.00±0.05 的能力評估
樣本（mm）10.01,9.99,10.02,10.00,9.98,10.03,9.99,10.01：均值 10.0038、樣本標準差 0.0164（除以 n−1）。規格 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 —— 能力勉強，且 Cpu 更低說明偏向上限，應把均值下調約 0.004 mm 或直接壓縮波動。

❓ 常見問題（FAQ）

用樣本算標準差時用 n 還是 n−1？
工具對樣本資料用 n−1（無偏估計）。這與過程能力分析中常用的短期 σ 估計一致；若你手頭是已知的過程 σ，請用手工錄入模式填入。
Cpk 高但仍有客戶投訴，為什麼？
Cpk 假設資料正態且過程穩定。若存在雙峰、測量系統誤差或規格理解偏差，指數會失真。此時應結合控制圖與量具 R&R 一起判斷。
⚠️ 使用說明與注意事項

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📖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，支援直接輸入引數或由樣本資料計算均值與標準差。

✨功能特點

🎯使用場景

如何使用過程能力指數 Cp / Cpk 計算

  1. 在對應的輸入框或選項中填寫、選擇所需引數。
  2. 點選「計算」或「生成」按鈕執行。
  3. 在結果區檢視輸出，可複製結果或匯出使用。

引數說明

適用場景

工作與生活中的相關計算與查詢。

常見問題

過程能力指數 Cp / Cpk 計算是做什麼的？
輸入規格上下限、過程均值與標準差，工具計算 Cp 與考慮偏移的 Cpk，並換算合格品率與百萬缺陷機會數 DPMO，幫助質量工程師評估工序滿足公差的能力水平。
如何使用過程能力指數 Cp / Cpk 計算？
在對應的輸入框或選項中填寫、選擇所需引數，點選「計算」或「生成」按鈕即可執行，結果會在結果區即時顯示，支援複製與匯出。
計算結果準確嗎？
本工具在你的本地瀏覽器中即時計算，不依賴伺服器；只要輸入的引數正確，結果即按對應的規則得出。涉及經驗估算的部分僅供參考，不作為正式依據。
過程能力指數 Cp / Cpk 計算適合哪些場景？
工作與生活中的相關計算與查詢。
使用本工具需要聯網或上傳資料嗎？
不需要。所有計算均在你的裝置本地完成，資料不會上傳到任何伺服器，可放心使用。