在生产过程中，Cpk是评估过程满足规格要求能力的常用指标。

Cpk的计算需要非常严谨和缜密，不然得出的结果可能不准确

有几个前提条件必须满足，你都知道吗？

1. 过程得处于统计稳定状态

首先，过程必须处于统计稳定状态，也就是受控状态。这意味着过程没有受到特殊原因（异常因素）的干扰，只有普通原因（随机因素）在起作用。

那怎么判断过程是否稳定呢？可以通过统计过程控制（SPC）中的控制图，像 X-R 图、X-s 图都能用。

如果控制图上的点没有超出控制限，而且点的分布也没有明显的非随机模式，比如趋势、周期性、偏移等，那就说明过程基本处于稳定状态。

要是过程不稳定，数据波动是由异常因素导致的，

这时候计算出来的 Cpk 就不能反映过程的真实固有能力

需要查明不稳定的原因！

2. 过程输出数据得服从正态分布

Cpk 的计算公式是基于正态分布假设的，它借助均值（μ）和标准差（σ）来描述过程分布与规格限的关系，就像 “±3σ 覆盖 99.73% 数据” 这一特性。

如果数据呈现非正态分布，比如偏态、双峰分布等，直接用Cpk公式计算，结果就会不准确。

这种情况下，得先通过数据转换，如对数、Box-Cox 转换，或者采用非正态过程能力分析方法。

3. 数据得是连续型计量数据

Cpk只适用于可测量的连续变量，像长度、重量、时间等。

这类数据能通过均值和标准差来量化分布特征。

而计数型数据，比如合格/不合格数，没办法用均值和标准差描述分布，所以不能用Cpk来评估，得用其他指标，如Ppk、缺陷率等。

4. 明确规格限

计算 Cpk 必须要有明确的规格上限（USL）和规格下限（LSL）

当然，单边规格比如只有USL或者只有LSL也可以计算CPK。

规格限是Cpk计算的必要输入

毕竟Cpk的本质是衡量过程分布与规格要求的吻合性，

要是没有规格限就没法定义合格or不合格

5. 样本数据要有代表性

用于计算的数据来自过程的典型运行状态，样本量要足够，通常建议不少于30个

要是样本量过小或者抽样有偏差，就会导致均值（μ）和标准差（σ）的估计不够准确

取样要有代表性，不然无法反映整个真实的过程

所以取样方式和取样量都会影响Cpk的准确性

6. 测量系统得有效

采集数据的测量系统需要符合要求，不然测量误差可能会掩盖过程的真实波动。

如果测量系统不可靠，数据本身就包含大量误差，基于这样的数据计算出的 Cpk，无法反映过程的实际能力。

我们不怕数据撒谎，就怕我们以为他是准确的

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