很多正在备考六西格玛绿带、黑带的同学，学到过程能力分析时都会有同一个疑问：

同一批数据，软件算出的 Cpk 是 1.6，Ppk 却只有 1.2，两个都叫能力指数，到底该拿哪一个去汇报？

这篇文章就把两个指数的差别、差值的来源、差多少算正常，一次梳理清楚。

一、先分清：Cpk 是短期能力，Ppk 是长期能力

两个公式几乎一样，唯一的差别在分母的 σ。

Cpk 用组内标准差 σw（由子组极差或子组标准差估算，R̄/d₂ 或 S̄/c₄），只反映短时间、连续生产条件下的波动；

Ppk 用整体标准差 σo（把收集到的全部数据当一个大样本直接计算），把班次交替、换模、物料批次带来的漂移一并计入。

同一条产线、同一均值：藏青为组内波动（Cpk 用），红色为整体波动（Ppk 用）

一句话概括：Cpk 看短时表现，Ppk 看长期实况；两者之差，就是过程随时间漂移付出的代价。

二、Ppk 不会高于 Cpk

整体变异恒不小于组内变异（σo ≥ σw），所以 Ppk ≤ Cpk。

过程越稳定，两个值越接近；

漂移越多，缺口越大。

两个公式只差分母：σw 与 σo，由 σo ≥ σw 直接得到 Ppk ≤ Cpk

需要明确的是：子组怎么划（子组大小、抽样间隔）会影响 σw 与 σo 的口径，分析前应先固定取样方案；

多数统计软件把组内、整体两种能力并列输出，正是为了暴露这道缺口。

三、缺口从哪里来：整体变异 = 组内 + 漂移

用居中的尺寸例子看（规格 9.94~10.06 mm，μ = 10.00）：

组内标准差 σw = 0.01 时，Cpk = 0.06 / (3×0.01) = 2.00；

若长期数据算得 σo = 0.015，则 Ppk = 0.06 / (3×0.015) = 1.33。

整体变异拆成组内与漂移两块：σo² = σw² + σb²，代入得 Cpk 2.00、Ppk 1.33

差 0.67，正是长期漂移抵消掉的部分。反过来说，只盯 Cpk，会高估过程的长期表现。

四、差多少算正常？两个分水岭

前提：先确认控制图受控，再谈能力。

在此前提下看差值 |Cpk − Ppk|：

< 0.1~0.2

：过程受控、漂移小，潜力与现实接近；

0.2~0.5

：差值明显，存在特殊原因或随时间偏移，应排查漂移源；

> 0.5

：短期好看、长期掉队，必须治理。

应强调：若控制图本身已经失控，Cpk 便失去意义，应先把特殊原因消除再谈能力；

此时 Ppk 反而更贴近顾客真实收到的质量水平。

六西格玛里"长期要扣 1.5σ"的说法（短期 6σ → 长期 4.5σ → 3.4 DPMO），

来自摩托罗拉的长期统计经验，用于设计余量与西格玛水平换算。

它是行业约定，不是所有过程必然发生的规律，更不能拿来当作"我们的 Ppk 必然比 Cpk 低 1.5σ"的依据。

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