浅谈CPK

如果CP为0.88，CPK为0.12，说明过程波动不可接受，且过程中心偏移严重，此时应优先调整过程中心。同理分析PP与PPK。

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那么CPK和PPK之间呢？

由于PPK包括组内与组间差异，因此PPK一般小于CPK，如果两者相差较小，说明组间变异较小，反之说明组间存在较大变异，这时我们需要去研究影响组间变异的因素，减小组间差异。

在理解CPK和PPK的含义后，我们如何着手分析呢？（此处不讨论试制阶段等情况，只谈下正常批量生产情况下CPK计算）

1.我们数据收集应该独立——不同的模具号，不同的产线，4M变更等情况下应分开处理，不应该将这些数据混在一起，可能会将变异增大。

数据独立可使用minitab进行分析，但是实际操作上的独立意义大于统计上的独立，因此此处不讲解如何使用minitab进行分析。

2.数据应该受控，在数据收集后进行控制图分析，看是否出现异常点，如果自组数量≤8可使用均值-极差图，如果子组数量为1可使用单值移动极差图。

3.数据应满足正态分布，在minitab中（介绍一种）：统计、基本统计量、正态性检验（选取需要分析的数据，其它默认，确定）

查看P值，P＞α（α取0.05），因此无法拒绝原假设，数据符合正态分布。

满足上述三个条件后，我们正式进入CPK分析。

统计、质量工具、能力分析、正态、选择需要分析的数据，输入规格上下限，如果为单边公差，只需要填写一个即可，没有规格下限的不得填写0！

（没有规格下限和规格下限为0是不一样的含义）。使用上述案例分析，我们会得到上面图形，此处不做详细叙述。

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很多时候时候数据不符合正态分布怎么办？

CPK是属于计量型，还有属于计数型可以使用其他过程能力分析方法。那么数据是计量型，但仍不满足正态分布：

1、使用图形化化汇总查看分布的偏度和峰度（统计、基本统计量、图形化汇总，变量选择所要分析数据，其余默认）

如果数据不符合正态分布，我们一般拟合为其它分布或者进行数据转换，但数据拟合会带来拟合误差，影响计算出的值的可信度。

由于偏度和峰度为分布状态的一种指标，因此偏度和峰度在-1至1之间，此过程可近似于正态分布，使用正态过程能力分析，此时虽然也有误差，

但总体误差会相比于拟合情况要好些，因此在不正态情况下，我们会优先考使用这种方法。

2、如果偏度和峰度超出-1至1之间，可以使用个体分布标识（统计、质量工具、个体分布标识），这里提供13种分布拟合，和2种转换。

输出结果有图形输出和对话框P值输出，我们直接看对话框就好了：

我们看P值最大的，一个，这里是Johnson变换，p值为0.930。

然后打开能力分析，这里依然选择正态（如果是两种转换的话，我们依然选择正态，如果是13种拟合我们选择非正态，我们再选择非正态），在对话框中选择变换，然后选择Johnson变换，其它默认后确定，即输出结果。

（Johnson变换是不会输出CPK值的，只会输出PPK值，因为原数据是不满足正态分布的，因此不会有CPK值。）

如果是非正态的话：选择合适的分布即可，同理也不会输出CPK值。

3、如果上述两种情况皆不符合，可使用非参数方法进行计算，篇幅有限，此处不多做介绍，如果现实遇到此类情况，可单独交流。

说明：以上内容仅围绕CPK值做简单的介绍，关于CPK与PPK之间的关系、差异、使用情况均未进行详细的叙述。如以上内容有误，或有意见，欢迎交流学习。

文章编辑：Blean

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