excel与Minitab计算PPK与CPK的不同

今天面试题目:1.CPK和PPK的区别?2.热处理的FE-C相图?3.有刷和无刷马达的区别?1.CPK和PPK的区别?都是过程能力参数,但是由于采样的不同所形成的差异CPK是短期过程能力指数,PPK则是长期2热处理的FE-C相图?3.有刷和无刷马达的区别?有刷直流马达之-- 有刷电机和无刷电机的比较“有刷“和“无刷”相比肯定是“无刷”好。

“有刷”是有刷直流电机的简称。

当它用在电动车上时就存在两个问题：其一是电刷问题，有刷机的换向属机械式换向是通过电刷完成的，这就存在一个磨损的问题；其次是变速齿轮问题，有刷机需通过齿轮变速才能用在电动车上，这又存在一个机械磨损问题。

所以有刷机才出厂时有75％的驱动效率，当用上一段时间后，由于电刷磨损接触压降增大和齿轮磨损传动效率下降的原因，其驱动效率就会降至65％甚至更低，更为麻烦的是其电刷和齿轮用上一定时间后就必须更换。

“无刷”机是无刷直流电机的简称。

无刷机的换向是通过电子换向实现的，无任何接触也就不存在磨损问题。

其寿命是由轴上两端的轴承决定的，这样低的转速对于轴承而言，在其寿命期内基本无磨损问题，也就是说轴承的寿命就是电机免维护期的寿命，平均可达到10年。

无刷机之所以在电动车的发展前期未被广泛使用，一是由于控制电路较有刷机复杂；二是基于旧的设计方案无刷机力矩较差，爬坡时无力，其原因是由于无刷机绕组电阻较大，大电流工作时电机绕组发热厉害，无功损耗较大，效率比较低。

以36V电机10A电流为例：有刷机电机热损在10瓦左右，而无刷机这时的热耗在100瓦左右；但基于新的控制方案，无刷机的热损这时可以控制在25W以内，效率可大于85％，在正常路面行驶时效率可达到90％以上。

那么无刷机在各方面的性能都远远优于有刷机了。

综上所述，在电动车领域无刷机必然会取代有刷机。

偶和上面的大师的意见有一点点分歧偶认为cpk和ppk的区别正象它们的名子表述的一样, 一个是capability, 另一个是performance,即cpk是设备的潜能, 但实际并未达到而ppk是实际表现出的能力所以无所谓长期或短期楼上的说的对，但是只说对了一半。

Cpk 与Ppk 两种过程能力指数的对比分析研究1摘要：在进行统计质量控制的时候，工序能力指数Cpk(Index of Process Capability)与过程能力指数Ppk(Index of Process Performance)是评价过程及改进方向和目标的重要指标，但在实际操作过程中，Cpk 和Ppk 容易被混淆。

本文通过两种指标的定义及计算过程的比较，分析其差异，并利用SPC(Statistical Process Control)统计过程控制软件中这两个指标的应用范围情况进行了示例说明，更为直观地显示了它们的联系与区别。

关键词：Cpk（工序能力指数）；Ppk（过程能力指数）；SPC（统计过程控制）中图分类号：O291. 引言质量管理中数理统计的理论和方法非常重要[1]。

由于每天生产产品的质量，如工件的厚度、表面粗糙度等不断变动的缘故，为了加工出厚度均匀、粗糙度一致的工件，即使对加工环境的温度、湿度，对切削时的进刀量等操作条件做出严格的规定，实际生产出来的产品质量仍然存在波动。

而且上面所列出的加工条件固定不变也是难以办到的事，这些加工条件也存在着一定程度的波动，因此工序质量在各种影响因素制约下，呈现波动特性。

统计方法能够对这些波动的状况及其相互关系进行定量分析，是监控、改进产品质量非常有用的工具。

工序与过程能力指数在质量控制中越来越频繁地使用。

近来随着生产力的高度发展，对产品质量和服务质量的要求不断提高，不合格品率越来越低，而与其对应的过程能力指数要求越来越大。

这反映了生产能力的进步、不合格品率下降、经济效益的提高。

过程能力性能指数Ppk 是在美国克莱斯勒、福特和通用这三大汽车公司制定的QS-9000标准提出的，与过程能力指数Cpk 并列，共称为量度过程的参数[2]。

Cpk 主要用于周期性的过程评价，而Ppk 则用于实时过程性能研究和初始过程能力评估。

目前我国许多企业日常计算的是Ppk，而不少人却误认为是Cpk，于是基本概念的错误带来认识上的混淆。

PPK&CPK的解释与区别定义：PP (Performance Index of Process)：不考虑过程有无偏移，容差范围除以过程性能。

Ppk (Preliminary process Capability)：考虑过程有偏差时，样本数据的过程性能。

*Ppk通常用来与Cp及Cpk比照，度量和确认内改良的优先次序适用环境：Ppk：过程性能指数，表示的是过程在一段时间内的表现1.输出满足规格要求 + 预测图形 + 长期不稳定过程〔不要求过程稳定〕2.小批生产(试产)的过程性能评价，要求Ppk≥1.67；3. 用于实时过程性能研究和初始过程能力评估Cpk：过程能力指数，表示过程本身的能力，一种理想的状态下的指数。

1.过程稳定 + 足够历史数据/初始数据(More than 100个体数据&25子组)2.大批量生产后的生产能力的评价，要求Cpk≥1.333. 主要用于周期性的过程评价注解：1、有时CPK需要借助PPK的控制界限来作控制2、PPK表示所有数据之间的变差； CPK剔除组内变差〔组内均值〕，仅考虑子组变差。

3、PPK和CPK的区别就好似是一个人的工作表现和工作能力之间的差异一样。

4、Cpk计算之前，一定要检查过程是否稳定。

一般要求有100个数据，25个均值。

取样方式：子样定间隔时间选取(如：每隔1小时连续取4个样本，计算均值。

) 通过Xbar-R图来检查过程是否稳定。

如果稳定，计算得到的是Cpk。

5、Ppk不要求检查过程是否稳定。

取样方式：无需1小时间隔，连续取100个数据。

因PPK未检查过程是否稳定〔风险〕，要求目标Ppk≥1.67。

因PPK中可能有特殊原因变差不能称之为过程能力指数，而是过程性能指数。

6、过程不稳定，那么需查明特殊原因并消除后重新进行评估〔过程繁琐〕。

对于初期数据匮乏案例，在客户同意后可采用Ppk。

7、当过程稳定 + Cpk满足要求时，利用控制图来监视过程。

ppk,cpk,mk三者的区别及计算、首先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式Cp（Capability Indies of Process）：稳定过程的能力指数，定义为容差宽度除以过程能力，不考虑过程有无偏移，一般表达式为：Pp（Performance Indies of Process）：过程性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能，一般表达式为：（该指数仅用来与Cp及Cpk对比，或/和Cp、Cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序）CPU：稳定过程的上限能力指数，定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限，一般表达式为：CPL：稳定过程的下限能力指数，定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限，一般表达式为：2、现在我们来阐述Cpk、Ppk的含义Cpk：这是考虑到过程中心的能力（修正）指数，定义为CPU与CPL的最小值。

它等于过程均值与最近的规范界限之间的差除以过程总分布宽度的一半。

即：Ppk：这是考虑到过程中心的性能（修正）指数，定义为：或的最小值。

即：其实，公式中的K是定义分布中心μ与公差中心M的偏离度，μ与M的偏离为ε=| M-μ|3、公式中标准差的不同含义①在Cp、Cpk中，计算的是稳定过程的能力，稳定过程中过程变差仅由普通原因引起，公式中的标准差可以通过控制图中的样本平均极差估计得出。

因此，Cp、Cpk一般与控制图一起使用，首先利用控制图判断过程是否受控，如果过程不受控，要采取措施改善过程，使过程处于受控状态。

确保过程受控后，再计算Cp、Cpk。

②由于普通和特殊两种原因所造成的变差，可以用样本标准差S来估计，过程性能指数的计算使用该标准差。

4、几个指数的比较与说明① 无偏离的Cp表示过程加工的均匀性（稳定性），即“质量能力”，Cp越大，这质量特性的分布越“苗条”，质量能力越强；而有偏离的Cpk表示过程中心μ与公差中心M的偏离情况，Cpk越大，二者的偏离越小，也即过程中心对公差中心越“瞄准”。

arthur.zhang2007-06-08 14:07 Ppk,Cpk,Cmk 三者的区别及计算Ppk、Cpk，还有Cmk三者的区别及计算1、首先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式Cp（Capability Indies of Process）：稳定过程的能力指数，定义为容差宽度除以过程能力，不考虑过程有无偏移，一般表达式为：Pp（Performance Indies of Process）：过程性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能，一般表达式为：（该指数仅用来与Cp及Cpk对比，或/和Cp、Cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序）CPU：稳定过程的上限能力指数，定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限，一般表达式为：CPL：稳定过程的下限能力指数，定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限，一般表达式为：2、现在我们来阐述Cpk、Ppk的含义Cpk：这是考虑到过程中心的能力（修正）指数，定义为CPU与CPL的最小值。

它等于过程均值与最近的规范界限之间的差除以过程总分布宽度的一半。

即：Ppk：这是考虑到过程中心的性能（修正）指数，定义为：或的最小值。

即：其实，公式中的K是定义分布中心μ与公差中心M的偏离度，μ与M的偏离为ε=| M-μ| ，则：于是，，3、公式中标准差的不同含义①在Cp、Cpk中，计算的是稳定过程的能力，稳定过程中过程变差仅由普通原因引起，公式中的标准差可以通过控制图中的样本平均极差估计得出：因此，Cp、Cpk一般与控制图一起使用，首先利用控制图判断过程是否受控，如果过程不受控，要采取措施改善过程，使过程处于受控状态。

确保过程受控后，再计算Cp、Cpk。

②由于普通和特殊两种原因所造成的变差，可以用样本标准差S来估计，过程性能指数的计算使用该标准差。

即：4、几个指数的比较与说明①无偏离的Cp表示过程加工的均匀性（稳定性），即“质量能力”，Cp越大，这质量特性的分布越“苗条”，质量能力越强；而有偏离的Cpk表示过程中心μ与公差中心M的偏离情况，Cpk越大，二者的偏离越小，也即过程中心对公差中心越“瞄准”。

Cpk、Ppk区别于联系一、定义和概念描述Cp: capability processCpk: capability process indexPp: preliminary processPpk: preliminary process indexCp:我们能做的多好Cpk:我们真正能做多好Pp:我们实际作到多好Ppk:我们实际真正作到多好二、两者差异Cpk是制程能力指数。

当制程稳定后计算得到的。

因为制程稳定，制程只有普通原因引起的变异，没有特殊原因引起的变异。

Cpk用来描述制程满足规格要求的能力，也是制程最高性能可以做到的，通常要求Cpk大于等于1.33。

Ppk是制程性能指数。

当制程刚开始，没有办法收集到足够多的数据来判定制程是否稳定，没有办法计算Cpk的时候，可以用Ppk。

也就是说，制程既有普通原因引起的变异，也可能有特殊原因引起的变异。

这时候，用Ppk来描述制程满足规格要求的能力。

通常要求Ppk大于等于1.67。

当制程能够收集到足够多的数据（通常4X25=100）后，检查制程稳定性，如果稳定，直接可以算初始的Cpk，也可以同时算Ppk；如果不稳定，做原因分析，找到原因并做改善，稳定后计算Cpk，若改善后的制程还是不稳定的，说明制程暂时无法跨入量产阶段，须再进行试产。

当Ppk达到1.67时，（若制程依旧不稳定，要具体分析是什么原因引起的。

如果这个不稳定因素是可控制的，例如是设备零部件的磨损、温度有规律的变动等）可以认为制程已经到了可以进入量产的阶段。

举例说明Cpk的计算方法：a）例如每小时抽一次样，一共抽25次。

每次连续抽4件。

一共得到100（4X25=100）个数值。

计算每个子样内4个数值的平均值和极差值。

再求出25个子样平均值的平均值，作为数据分布中心。

再计算25个子样极差的平均值，统计学认为制程标准偏差和这个极差平均值存在一定的关系，因此可以根据这个值来算制程的估计标准偏差。

b）用这25组数据绘制平均值控制图和极差控制图。

ppk,cpk,mk三者的区别及计算、首先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式Cp（Capability Indies of Process）：稳定过程的能力指数，定义为容差宽度除以过程能力，不考虑过程有无偏移，一般表达式为：Pp（Performance Indies of Process）：过程性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能，一般表达式为：（该指数仅用来与Cp及Cpk对比，或/和Cp、Cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序）CPU：稳定过程的上限能力指数，定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限，一般表达式为：CPL：稳定过程的下限能力指数，定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限，一般表达式为：2、现在我们来阐述Cpk、Ppk的含义Cpk：这是考虑到过程中心的能力（修正）指数，定义为CPU与CPL的最小值。

它等于过程均值与最近的规范界限之间的差除以过程总分布宽度的一半。

即：Ppk：这是考虑到过程中心的性能（修正）指数，定义为：或的最小值。

即：其实，公式中的K是定义分布中心μ与公差中心M的偏离度，μ与M的偏离为ε=| M-μ|3、公式中标准差的不同含义①在Cp、Cpk中，计算的是稳定过程的能力，稳定过程中过程变差仅由普通原因引起，公式中的标准差可以通过控制图中的样本平均极差估计得出。

因此，Cp、Cpk一般与控制图一起使用，首先利用控制图判断过程是否受控，如果过程不受控，要采取措施改善过程，使过程处于受控状态。

确保过程受控后，再计算Cp、Cpk。

②由于普通和特殊两种原因所造成的变差，可以用样本标准差S来估计，过程性能指数的计算使用该标准差。

4、几个指数的比较与说明① 无偏离的Cp表示过程加工的均匀性（稳定性），即“质量能力”，Cp越大，这质量特性的分布越“苗条”，质量能力越强；而有偏离的Cpk表示过程中心μ与公差中心M的偏离情况，Cpk越大，二者的偏离越小，也即过程中心对公差中心越“瞄准”。

Ppk、Cpk，还有Cmk三者的区别及计算1、首先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式Cp（Capability Indies of Process）：稳定过程的能力指数，定义为容差宽度除以过程能力，不考虑过程有无偏移，一般表达式为：Pp（Performance Indies of Process）：过程性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能，一般表达式为：（该指数仅用来与Cp及Cpk对比，或/和Cp、Cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序）CPU：稳定过程的上限能力指数，定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限，一般表达式为：CPL：稳定过程的下限能力指数，定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限，一般表达式为：2、现在我们来阐述Cpk、Ppk的含义Cpk：这是考虑到过程中心的能力（修正）指数，定义为CPU与CPL的最小值。

它等于过程均值与最近的规范界限之间的差除以过程总分布宽度的一半。

即：Ppk：这是考虑到过程中心的性能（修正）指数，定义为：或的最小值。

即：其实，公式中的K是定义分布中心μ与公差中心M的偏离度，μ与M的偏离为ε=| M-μ| ，则：于是，，3、公式中标准差的不同含义①在Cp、Cpk中，计算的是稳定过程的能力，稳定过程中过程变差仅由普通原因引起，公式中的标准差可以通过控制图中的样本平均极差估计得出：因此，Cp、Cpk一般与控制图一起使用，首先利用控制图判断过程是否受控，如果过程不受控，要采取措施改善过程，使过程处于受控状态。

确保过程受控后，再计算Cp、Cpk。

②由于普通和特殊两种原因所造成的变差，可以用样本标准差S来估计，过程性能指数的计算使用该标准差。

即：4、几个指数的比较与说明①无偏离的Cp表示过程加工的均匀性（稳定性），即“质量能力”，Cp越大，这质量特性的分布越“苗条”，质量能力越强；而有偏离的Cpk表示过程中心μ与公差中心M的偏离情况，Cpk越大，二者的偏离越小，也即过程中心对公差中心越“瞄准”。

Cp,Cpk,Pp,Ppk,Z 在MINITAB中的计算公式有的时候有人会问在MINITAB中的Cp,Cpk,Pp,Ppk,Z 怎么计算出来的？怎么和我们自己手工计算的有差别的呢？看看这些计算公式吧。

Cp,Cpk,Pp,Ppk,Z 在MINITAB中的计算公式：CCpk = min { (USL - uST)/3sST , (mST - LSL)/ 3sST}Cp = (USL - LSL) / (6sST)Cpk = min { (USL - uLT) /3sST, (uLT - LSL)/3sST}CPL = (uST - LSL) / (3sST)CPU = (USL - uST) / (3sST)Pp = (USL - LSL) / (6sLT)Ppk = min {(USL - uLT)/3sLT, (uLT - LSL)/3sLT}PPL = (uLT - LSL) / (3sLT)PPU = (USL - uLT) / (3sLT)注解：u=[平均值，读miu]，ST=Short Term, LT=Lonterm平均值计算公式：uLT =Sum(X11+X12+...Xnk)/Sum(n1+n2+nk), n为组数，k为每组的样本容量。

注解：也就是整个样本的平均值。

uST =(USL+LSL)/2注解：也就是公差中心。

标准差计算公式：sLT = Cum SD(LT)KsST = Cum SD(ST)KZ.Bench(LT)j = F(P.Total(LT)j)Z.Bench(ST)j = F(P.Total(ST)j)Z.LSL(LT)j = (mLT - LSL) / Cum SD(LT)jZ.LSL(ST)j = (mST - LSL) / Cum SD(LT)jL(LT)j = (USL - mLT) / Cum SD(LT)jL(ST)j = (USL - mST) / Cum SD(LT)jZ.Shiftj= Z.Bench(ST)j - Z.Bench(LT)j注解：F=读音Fai。

干货Cp,Cpk衡量过程能力？Cp,Cpk和Pp,Ppk区别到底在哪里？导读为什么不直接用不良率，而用Cp Cpk来衡量过程能力？100%全检是不能取代SPC的;过程控制要“built to nominal”，那么我们该如何评价测量值与目标的偏离带来的影响呢？问为什么不直接用不良率，而用Cp Cpk来衡量过程能力？答Cp Cpk是基于田口品质损失函数的原理提出来的什么是田口品质损失函数?日本的质量管理专家田口玄一认为，质量应该用产品在整个生命周期中给整个社会所带来的损失来衡量。

例如，对于目标特性而言，当偏离目标时，可能导致后续无法安装，影响客户满意度，导致最终产品的早期失效等，这些问题所造成的总的成本，即因为质量问题带来的整个社会的损失，而当特性值落在目标上，整个损失是最小的，偏离目标值越远，则带给整个社会的损失越大（如下图所示）。

田口玄一为了解释'整个社会的损失'的概念，举了一个例子,日本农夫在冷天用乙烯树脂塑布保护农作物，以避酷寒。

日本的工业标准订有该种塑料布的界限。

有一家制造商将波动缩小，并将分配的中心点定规定下限那一端，结果制造出的产品虽然非常均匀，但却只是勉强正好落在公差界限之内，制造商以此法降低成本。

· 结果造成三种损失-塑料布因经不起风吹而破损。

-农民因农作物受伤而遭受损失。

-由于产品供给减少，导致价格上涨田口玄一认为制造商的这种做法“比小偷还坏”，因为整个社会承受的成本比制造成本还高。

什么是变差，如何评价过程的变差?每一次测量得到的特征值与目标之间的差异，通常称为偏差，当测量值非常多时，对一系列的偏差的描述,称为变差，变差是一个集合术语。

这是统计过程控制中最重要的4个概念之一，减少变差是质量管理活动中重要的主题。

从事统计工作的人员，开发一些工具，用来描述测量值的分布规律，通常要减少变差，涉及到减少特征值的波动，同时要让特征值分布的中心尽可能靠近目标。

基于田口的品质损失函数，用简单的超过公差才算是不合格，落在公差范围内为合格，用公差为导向的生产和用不合格率去描述过程能力是不合适的。

CPK和PPk的区别名义上来说：CPK：过程能力指数PPK：过程性能指数两种能力统计的方式和抽取数、及适用范围都有一定的区别1适用范围CPK正常是在制程稳定的情况下，统计制造过程中的产品、工序的性能指数而应用的PPK正常是在制程不稳定的情况下，统计过程能力指数而用到的2.要求程度PPK在统计学中对制程能力的统计要求远远高于CPK正常情况下，CPK大于等于1.33就可以说明制程稳定了，而PPK必须要大于等于1.66才能说明过程稳定同时，两种指数的计算公式都不一样。

具体的公式我一时想不起来，可以和我联系，我会将公式告诉您的因为计算公式的不同，所以计算的结果和要求也完全不同，往往CPK计算结果很高的数据，同样的用在PPK里面，可能会是很差的结果。

3.抽取样本的不同CPK的公式计算，及能力指数的计算，一般情况下，抽取的样本最好是要大于100，这样计算出来的CPK才具备一定的可靠性而PPK不同，PPK的计算只要样本数达到5个，即可以计算PPK。

1、适用范围CPK正常是在制程稳定的情况下，统计制造过程中的产品、工序的性能指数（是否应当是工序的“能力指数”，不应当是“性能指数”）而应用的。

PPK正常是在不（知道）制程（是否）稳定的情况下，统计过程（性能，不是能力）指数而用到的。

2.要求程度PPK在统计学中对制程能力的统计要求远远高于CPK正常情况下，CPK大于等于1.33就可以说明制程稳定了（Cpk计算的前提是要过程稳定，如果过程不知道是否稳定，也可以计算的，得到的只是PPK而不是CPK），而PPK必须要大于等于1.66才能说明过程稳定（PPK 再大也不能说明过程稳定。

）1、cpk是由造成变差的普通原因来确定，通常代表过程本身的最佳性能，是过程固有变差的6σ范围，不包括子组之间的变差（即子组之间的变差为0，而只有过程处于受控状态时此变差为0）；ppk是过程总的变差的6σ范围与规范之间的关系，包含子组内变差和子组间变差。

1. MINitab计算CPK1.它的simga是用R/d近似计算的，用excel计算CPK,sigma取的是组内变异的标准偏差，算理不同，当然不一样。

MINitab计算Ppk：是把overall sigma带入了公式，从严格意义上，用excel计算的overall sigma 来计算cpk是错误的，有一个特例，当所有数据都是短期变异的时候此时的PPK也是CPK（记分组大小等于样本总量）2. excel中的CPK和MINTAB中的PPK一样！MINITAB中的CPK的标准差是用方差分析的组内变异计算的MINITAB中的PPK的标准差是用方差分析的整体变异计算的3.CpK、Cmk、PPK、MSA之间的先后顺序1)MSA：确保测量系统是可接受的；1)CPK/CMK：分析短期过程能力，CPK和CMK是两种不同的计算方式，CMK考虑了目标值，也称为第二代CPK2)PPK：长期过程能力分析4. Cpk和Ppk是有区别的。

Cpk和Ppk的区别就在于，Cpk是评估稳定情况下的工序能力指数，Cpk通常涉及到分组，而分组的原则就是组内的数据是连续取样获得的，所分的单组数据所对应的生产状况就更有能是没有变动因素的，相对一致的，如果每一组组内的数据稳定性好，比较集中一致，那么，不管组与组之间的数值相差多么大，Cpk的数值都会比较高。

Ppk则不管工序是否稳定，不去分组，不去仔细区分是否有变动因素带来的影响，将分析区间(可能是一个很长的时间内的很多数值，也可能是很短时间内的几个数值)内的所有的数据混合在一起进行分析的工序能力指数。

如果Ppk分析的区间非常大，跨越的生产周期比较长，包含了各种各样的工况条件带来的变化，那么它反映的就是长期时间下工序的真实地生产能力。

如果处于研发阶段，Ppk所分析的数据是由同一条件下连续取样的同一批产品测试而得，那Ppk就反映了研发阶段的工序能力，在这种情况下，如果你把它当作是Cpk也可以。

如果将计算Cpk的若干组数据看作为一组再来计算Cpk和Ppk，则Cpk的真实值与Ppk的值完全相等。

samnet1 @ 2010-1-28PM ==> Preventive Maintenanceietiantang @ 2010-1-28Ppk:preliminary process index第一种说法/理论：ppk代表初期工序能力，应用于试产阶段和工序不稳定的情况下。

数据为全部数据，但在标准上比cpk要更严一级，也就是要求cpk>1.33，则要求ppk>1.67。

第二种说法/理论：也就是6sigma理论中，cpk代表短期工序能力（某一小段时间内的工序能力，连续的数据）ppk代表长期工序能力（一个长时间，如一年或都说所有的，全部的，可以是中断的数据）。

他们的计算工式是相同的，唯一的不同是标准偏差σ的计算方法不同。

ppk的标准偏差σ(长期)=stdev()（也就是常规算法，stdev是excel中算标准偏差的工式）cpk的标准偏差σ(短期）=R均匀值/d2 (R-bar算法）或σ(短期）=S均匀值/c4(S-bar算法）,似乎还有一种算法我还没弄明白，是minitab中的default算法叫pooled standard deviation，d2,c4是修偏系数他们与分组n有关，可查表(计算短期的标准偏差需要分组n最小=2, 计算长期标准偏差时，将长期收集的所有数据看成为一个样本)。

当数据越接近正态分布时ppk与cpk的的差别越小，也就是短期对长期越有代表性。

ok,这就是cpk与ppk的不同，但是我们又发现一个题目。

ppk标准偏差的计算和我们通常计算的cpk的计算方法一样，我也用minitab和execl验证了一下，确实minitab中计算的ppk的值和我们用excel中stdev工式计算的一样（大家可以试一下，有时间我也会传一个上来大家看看），为什么呢？管理文库？我是这样解释的，平时我们计算的工序能力cpk时，要求在工序稳定的状态下连续取样，也就说我们默认我们的取样是代表整个工序的长期的工序能力，所以我们传统意义中的cpk就是6sigma中的ppk《简爱》是一本具有多年历史的文学着作。

CPK与PPK的标准差
关于CPK与PPK标准差
1、关于CPK的过程标准差σ利用d2<查表>计算，ppk的过程标准差
σ可以直接采用公式计算，两者有什么差别的问题，我不是统计学专家，只能根据自己对SPC统计过程控制的理解谈谈自己的看法，供参考。

3、Cpk和Ppk的差别就在于，计算Cpk要有一个前提，就是过程稳定。

通常得到过程稳定后，还要有100个数据分成25个子样组，每个子
样组中有4个数据。

取样的时候，这4个数据一定要连续的，紧紧挨着的。

为什么？这样充分反映出过程的普通原因引起的变异。

这连续4个数据中
一般不会发生特殊原因引起的变异了。

有了25组数据，可以检查过程是
否稳定，稳定后计算。

如果不稳定，要查明特殊原因，消除后再从头来。

统计学家根据计算可以发现极差和过程标准差之间有内在的规律性。

当我们知道了25个极差的平均值后，可以用它来确定过程的标准差了。

过程的标准差=子样极差平均值/d2。

这个C4也是一个常数。

可以查第53页表得到的。

可见，当子样数等
于10时，C4=0.973，比较接近1了。

如果子样数再多，就是接近1了。

那么，我们计算PPK的时候，子样数肯定大于10，也就没有必要再除以
C4了。

上面讲子样数9时候，《均值和标准差图》有可能隐藏特殊原因没有
发现，现在，计算PPK用的数据一般超过9。

不是更加容易隐藏特殊原因。

因此，我们没有充分证据认为过程已经稳定。

这一点是不同于计算CPK前
是检查过程稳定的。