CPK - 2 维亲爱的，
一个“概念性”问题……
如果我有一个由两个因素确定的特性，并且规格限度由面积而不是间隔定义......是否可以计算 CPK？
参见下图（发明）：蓝点 = 规范，橙点 = 生产。
是否可以计算 CPK？
提前感谢您的反馈。
基础数据分析与建模质量与工艺工程回复：CPK-2 维嘿@SimonItaly ，
我也思考过这个问题！我没有找到任何现成的方法，但我自己研究了一个可能的解决方案，不过这只是一个有趣的副项目，并不正式。我所做的是拟合 Y 轴值的分布，然后拟合 x 轴值的分布。然后，我使用最适合 Y 和 X 的随机分布模拟了一百万个值。然后，我从模拟中计算出超出规格的百分比，并将其与超出规格/Ppk 曲线对齐，并报告观察到的超出规格百分比的 Ppk。这种方法的主要缺点是，如果超出规格的计算结果返回零，则会出错。但是，您可能只需要将模拟值从一百万增加即可获得至少一个超出规格的值。
虽然不是正式的方法，但我发现它适合我的情况。希望它至少能激发一些想法！
史蒂夫
回复：CPK-2 维由于您的问题本质上是“概念性的”，我想问您为什么要计算 Cpk？您打算如何使用它？抱歉，我承认我的偏见是这样的指标不是很有用。这是由于以下原因：
1. 计算中使用的枚举统计数据是估计值，它们对真实总体的描述效果如何经常受到质疑（例如，使用 30 件样品，但未解释样品是如何获得的）。报告 Cpk 时，它们被报告为一个数字，尽管度量中使用的两个统计数据显然存在置信区间。
2. 当 Cpk 未达到您的目标时，您只能分解指标以确定它是平均值问题还是变异问题。为什么不直接“跟踪”这些（平均值、与目标的偏差和标准偏差、最小化）呢？
3. Cpk 经常被误用做比较（例如，跨不同产品进行比较）
4. 在报告 Cpk 之前，稳定性建立的频率是多少？
5. 规格通常不合适。
看：
Gunter, Berton (1989) “Cpk 的使用与滥用”， 《质量进步》 ，1989 年 1 月
您能否提供一个您所描述的情况的真实例子，其中“区域”有一个规范（客户要求）？
如果我理解了您描述的情况，您能否首先了解两个因素与响应变量（面积）之间的关系，然后，也许使用公差平行四边形（参见 Shainin），了解每个因素的适当规格，并独立地对每个因素使用传统的 Cpk？
回复：CPK-2 维我个人的感受不是CPK，而是两个指标的综合评价。
建议考虑二维权重，降维后再评估。或者用最简单的加权平均分析。
回复：CPK-2 维你好，史蒂夫，
感谢您的反馈、经验和建议。
这对于初步评估（“草案”）可能有用。
我可以利用一些功能（也在 JMP 中）对这个主题进行完整的模拟（现在我谈论的是 2 个维度......但也可能需要更多的 2 个维度）。
再次感谢...我们希望 JMP 开发人员能够考虑这一需求。
祝您本周有个愉快的开始。
此致，
西蒙尼
回复：CPK-2 维亲爱的斯塔曼，
感谢您的反馈和好的意见/建议。
在我的具体情况下，该对象由两个变量（独立）表征。
这两个特征的值（同时）只能在我之前画的椭圆区域内。
在测量中，我取了一些实际部分，并将这部分绘制在了图表中。
目标是评估/估计（类似于 CPK 方法）有多少零件不符合规格（超出椭圆区域）。
我想象了一个类似于 CPK 的概念……但是是二维的。
我不知道我的想法是否正确。
再次感谢。
此致，
西蒙尼
回复：CPK-2 维亲爱的弗兰克，
谢谢您的反馈（非常感谢）。
我的情况是这两个变量是独立的......我想通过从实际生产线收集的一些数据来“某种方式”评估/估计有多少零件可能超出“椭圆规范区域”。
我希望我的解释能够清楚。
再次感谢...祝您本周有一个愉快的开始。
此致，
西蒙尼
回复：CPK-2 维如果您希望拥有此功能，请向JMP 愿望清单创建愿望清单项
回复：CPK-2 维嘿@SimonItaly ，
下面是我按照上述方法编写的脚本所获得的输出示例（我使用了半导体样本数据集和 A1 列，从中提取了每个晶圆的最小值和最大值并制作了汇总表）：
该仪表板显示模拟数据（Sim）与真实数据（R）
如果预测超出规格 = 0%，则预测 Ppk = 2
仅供思考！
史蒂夫
回复：CPK-2 维你好，史蒂夫，
谢谢分享。
非常有趣且是很好的信息来源。
以我过去的经历来说......我在半导体领域工作了 20 多年，您的案例研究非常清晰。
此致，
西蒙尼
