一、Cpk：量化过程能力的指标

过程能力指数 Cpk 的本质是证明生产过程具备持续满足顾客要求的能力。

以汽车零部件行业为例，某发动机制造商对关键螺栓的直径公差要求严格控制在 ±0.02mm 范围内。

此时，Cpk 数值就成了判断生产线能否长期稳定达标的硬性标准：

当 Cpk≥1.67 时，过程能力充足；

处于 1.33-1.67 之间，虽属可接受范围，但需加强过程监控；

低于 1.33 则表明过程能力不足，存在批量质量风险。

这也是为什么在 PPAP（生产件批准程序）资料提交时，顾客必然要求提供包含 Cpk 的过程能力分析报告 —— 通过这个数值，能直观判断企业的制造水平是否达标。

二、控制图：识别过程波动的工具

与 Cpk 一同出现在报告中的，往往还有由过程输出均值与极差趋势图组成的控制图。

这个由美国统计学家休哈特发明的工具，作用是实时监控过程波动，区分正常波动与异常波动。

在食品行业生产中，净含量是关键质量特性指标之一。在净含量的均值控制图上，若均值曲线长期围绕目标值上下小幅波动，极差曲线始终保持在较低水平，就可以直观反映出生产过程中净含量的稳定性，也为后续 Cpk 的计算奠定了可靠基础。

三、Cpk与控制图的内在关联

Cpk 的计算并非简单取样测量计算即可，它有个严格前提 ——过程必须受控。而判断过程是否受控，正是控制图的主要功能。

过程受控指的是生产过程中只有正常波动（由原材料微量差异、设备轻微振动等偶然因素引起，影响较小且难以完全消除），没有异常波动（由设备故障、操作失误等系统性因素引起，会导致产品质量大幅偏差）。

若过程未受控，此时计算出的 Cpk 数值会失真。就像某玩具厂的注塑过程，因模具磨损未及时更换导致产品尺寸异常波动，即便 Cpk 数值较高，也不能说明过程具备持续满足质量要求的能力。

那如何判断过程是否稳定呢？

通过控制图通过八大判异原则（如点超出控制界限、连续 9 点在中心线同一侧、连续 6 点递增或递减等）可以识别异常。

因为只有确保过程受控，后续的 Cpk 计算才有意义。

四、如何取样做过程能力分析？

Cpk 的计算充分考虑组内与组间波动，而科学取样是连接 Cpk 与控制图的重要纽带。

具体操作时，需先确定子组数量（通常每组 3-5 个样本）：

批量生产的紧固件，每组 5 个样本更合适；

生产周期较长的大型机械零件，每组 3 个样本即可。

考虑合理子组原则，即在较短时间内快速抽取样本组成子组，可最大限度减少组内波动受外部环境变化的影响，反映过程短期波动。

注意：我们要保证取样的过程能真实反映出过程的实际情况

例如某轴承厂的生产线，每小时抽取一组 5 个轴承的样本，测量内径尺寸，连续采集 25 组数据（共 125 个测量值）。

再根据极差平均值与子组数量，通过公式 σ= 极差平均值 /d2计算出标准差 σ，代入公式完成Cpk的计算。

因此，过程能力指数Cpk与控制图相辅相成。

在实际生产中，只有将两者结合使用，才能全面、准确地把握生产过程的质量状况。

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