Cpk和Ppk大家好，
Pp（新流程或不受统计控制的流程）和
Cp（在统计控制下的现有流程）
我想问一下统计控制下的过程是什么？
并且一些文件说Cp，Cpk（短期）和Pp，Ppk（长期）是否正确？
回复：Cpk和Ppk这是一个不错的起点：统计过程控制基本术语和定义。
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使用基于移动范围（连续点之间的差）的σ估计值来计算Cpk。
使用基于与均值之差的σ估计值来计算Ppk。 （又称展位偏差）
Cpk是短期变化（在连续点之间）Ppk是长期变化或总体变化。
回复：Cpk和Ppk我会让其他人了解不同的能力指标是什么以及它们如何有用（或是否有用）...短期和长期（这些术语未在操作中定义）取决于数据的获取方式以及该数据是否是未来状况的代表。
就控制而言：
Shewhart：“通过利用过去的经验，至少在一定范围内，我们可以预测该现象在未来的预期变化，从而可以控制这种现象。”Shewhart，Walter A.（1931） “制成品质量的经济控制” D. Van Nostrand Co.， 纽约州6
戴明（Deming）：“据称在Shewhart之后，统计控制，或稳定。 这是一个随机的过程。 它在不久的将来的行为是可以预见的。”Deming，W. Edwards（1986）“走出危机”，麻省理工学院 麻省剑桥市高级工程研究中心，第321页
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引用道格拉斯·蒙哥马利（Douglas C. Montgomery）撰写的《统计质量控制简介》一书中的以下内容。
“ 1991年成立了汽车工业行动小组（AIAG），由“三巨头”（福特，通用汽车和克莱斯勒）和美国质量控制协会（现为美国质量协会）的代表组成。他们的目标之一是标准化供应商以及整个行业的报告要求。
AIAG建议使用过程能力指数C p和C pk当过程处于受控状态时。当流程不受控制时，AIAG建议使用工艺绩效指标P p和P pk 。
现在很明显，当过程以正态分布并处于受控状态时，P ķ本质上是C p和P pk本质上是C pk因为两种计算sigma的方法之间的差异很小。
但是，请注意，如果该过程是不在控制中，指数P p和P pk没有有意义的解释...
Kotz和Lovelace（19988）强烈建议反对P的使用p和P pk 。表示这些索引实际上是倒退的。他们称其强制使用为未稀释的“统计恐怖主义” ...
作者（蒙哥马利）完全同意Kotz和Lovelace的观点。实际上，过程性能指标Pp和Ppk落后了一步。它们浪费了工程和管理工作-他们什么也没告诉您。
除非过程稳定（受控）。任何索引都不会携带有关过程能力的有用预测信息或传达有关未来性能的任何信息。组织不应强加使用无意义的索引，而应致力于开发和实施有效的过程表征，控制和改进计划。这是一种更合理，有效的过程改进方法。”
回复：Cpk和Ppk这是Cpk，Ppk的简单说明：
--- Cpk：通过数据（收集的短期数据，通常以1天/班等的形式收集）计算得出的流程容量（工具/流程本身可达到的最大容量）
--- Ppk：过程的稳定性，包括其他变量（操作员，季节，时间等），由长期收集的数据在不同时间范围内计算得出回复：Cpk和Ppk唯一的区别是如何估计标准偏差：
Cpk使用R-bar / d2（基于合理的分组策略），Ppk使用典型方程式作为标准偏差。 两者都完全取决于数据的收集方式以及它们对未来状况的代表性是否有用。
