这段时间经常被问到的一个问题：SPC 和 Cpk，先做哪一个？

不少做了多年质量的老手张口就答：先算 Cpk，项目 M 阶段本来就要量化过程能力，SPC是C阶段的。

根据六西格玛DMAIC的项目逻辑，肯定是先M再C阶段，也就是先CPK再SPC

这个回答，恰恰把两个工具的先后依赖弄反了。

为什么？

今天这篇文章，我们把 SPC 与 Cpk 的关系从头理顺。

一、两个工具，各管一件事

SPC，统计过程控制，管的是过程稳不稳定。

它用控制图跟踪过程随时间的波动，把波动分成两类：普通原因波动，是过程固有的、随机的；

特殊原因波动，来自换料、换人、刀具磨损、参数漂移这类异常因素。

判稳的完整含义是：过程里只剩普通原因波动，处于统计受控状态。

控制上下限由过程自身数据算出（均值 ± 3σ），业内称过程之声。

Cpk，过程能力指数，管的是稳定的过程够不够好。

规格上下限来自客户图纸或设计文件，业内称客户之声。

Cpk 把分布中心的偏离量与波动宽度折算成一个数，回答能否稳定产出合格品。

一个向内与自己比，一个向外与规格比。参照系不同只是一半，更严格的是依赖关系：Cpk 以受控为前提。

二、为什么 Cpk 必须以受控为前提

Cpk = min[(USL − μ), (μ − LSL)] ÷ 3σ。

公式里的 μ 和 σ 是对整个过程的估计。

估计成立，隐含一个前提：过程只存在一个稳定的分布，今天抽到的样本和下周抽到的样本来自同一个总体。

过程一旦不稳定，前提就不再成立。

举例：某尺寸特性，前 25 个子组均值 10.02，之后刀具磨损，均值逐步漂到 10.08

前后数据混在一起算，得到一个均值 10.05、波动明显偏大的合并分布。

它不代表前半段，不代表后半段，也不代表任何一个真实时刻——用它算出的 Cpk 描述了一个从未存在过的过程，

数值不可信，预估不良率的功能也一并失效。

所以 AIAG 的 SPC 手册写得明确：过程能力分析的前提，是过程处于统计受控状态。

判稳不靠经验，靠判异准则。

常规八条：1 点落在控制限外、连续 9 点同侧、连续 6 点递增或递减、连续 14 点交替上下，以及 2σ、1σ 区带的四种点群模式。

任一条触发，先停线排查异因，消除后重新采数；八条全过，才取得算 Cpk 的资格。

三、受控 ≠ 合格

第二个常见误区：控制图完全受控，产品照样可能大面积不合格。

控制限描述过程自然波动，规格限描述客户要求，两组线之间没有必然的位置关系。

很典型局面：过程非常稳定，控制限收得很窄，但整个分布相对规格中心整体右偏，

右侧尾部越出 USL——控制图上毫无异常，过程却在稳定地、持续地生产超差品。

这正是 Cpk 发挥作用的地方：受控但不合格，Cpk 会直接给出低于 1.0 的结果，提示调整过程中心或压缩波动。

稳定只是资格，能力才是成绩。

四、四象限：现场怎么处置

把受控与否（SPC 的结论）与能力是否充足（Cpk 的结论）放到一张矩阵上：

受控 + 能力足：理想区，维持控制计划，持续监控。

受控 + 能力不足：只剩普通原因波动，必须动系统——调中心、压波动、动工艺，这正是六西格玛项目的主要改进对象。

不受控 + 抽检合格：侥幸区，第一动作永远是排查消除异因。

不受控 + 能力不足：先消除特殊原因回稳，再评估剩余能力。

五、落地五步

测量系统先行（GRR 合格）→ 合理采样（25 个以上子组）→ 控制图判稳（八条逐一检查）→ 正态性检验（P > 0.05 算 Cpk，否则转 Box-Cox、Johnson 变换或百分位法，输出 Ppk）→ 计算分级，

达标后把控制图写入控制计划，转入长期监控。

六、1.33、1.67 背后的不良率

判定线不是任意设定的，背后是可换算的不良率（过程居中、双侧规格）：

Cpk 从 1.0 提到 1.33，不良率降为约四十分之一；

提到 1.67，再降约 120 倍。

汽车行业对关键特性要求 1.67，不是为了让数字好看，而是拒收风险差着一个量级。

写在最后

回到开头那个问题。

有人拿 DMAIC 反驳：M 阶段算基线在前，C 阶段上控制图在后，明明 Cpk 在先。

需要注意，M 阶段过程尚未受控时算出的应记作 Ppk——它用全部数据的整体标准差，

不要求受控，只反映当前实际水平，不能预测未来能力；

等改善到位、过程受控，再算 Cpk 验证。

项目时间轴上，Ppk 基线可以在前；

分析依赖上，Cpk 永远排在判稳之后。

把两个顺序合到一起，答案只有一句：先 SPC，后 Cpk。

同学们，这两个工具的关系，现在理顺了吗？

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