簡報：如何評估具有多峰分佈的劣質產品成本。請勿使用 Ppk 函數。注塑成型中不同型腔的均值不同，这是正态混合分布的一个典型例子。可以合理假设每个型腔都服从正态分布。此外，还可以合理假设（虽然并非必要）同一型腔内各型腔的标准差相同。顯然，這導致了常態混合分佈。
It should then be obvious than to use normal mixture distributions/quantiles in JMP, but this is not what we see being used. Instead, we see many ways of calculating Ppk on multimodal distributions. Most of the methods have serious issues. We present here the issues and their consequences and a method that solves the issues.
传统上，过程能力指数（如 Pp 和 Ppk）用于描述质量。然而，Ppk 更多地反映了不合格率 (OOS) 而非质量。如果 Pp 非常高（注塑成型中通常如此），则均值可能与产品性能最佳的目标值相差甚远，但 Ppk 值仍然很高。此外，不合格率與 Ppk 之間的關係取決於資料分佈，因此當資料不服從常態分佈時，Ppk 並非不合格率的良好估計指標。
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