CPK和PPk的区别

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。两个6σ范围的计算方法不同。二者的作用有所不同：cpk可以用来确定一个过程是否有能力满足客户的需要，而ppk则表示过程实际上能否满足客户的需求。

2、 2、PPAP手册第四版中有这样一段话：“初始过程研究不仅是为了得到一个精确的指数值，而是为了更好地了解过程变差。可用合适的历史数据或足够的初始数据（至少100 个）来绘制控制图，过程稳定时，可计算Cpk。当过程存在已知的可判断的特殊原因，且输出满足规范要求时，应该使用Ppk。如没有足够的可用数据<100 个），或变差原因未知时，请联系经授权的顾客代表以开发适当的计划。”

3、 3、所谓长期短期是一种不确切的提法，并非问题的实质。实际上当没有特殊原因（即过程处于受控状态）时收集的数据并使用子组内变差的估计值R（bar）/d2计算的就是cpk。而使用当前样本的标准差（包含了子组内变差+子组间变差即过程总变差）计算的就是ppk。只是因为cpk研究一般在短期内进行（因为短期内过程处于受控状态（人机料法环等因素不变或受控，就是没有特殊原因作用于过程），而ppk是着眼于长期的正常生产情况之下，人机料法环等因素都可能有所不同或存在变异（可能有特殊原因存在）时所计算出来的。关键区别在于有没有包含子组间变差。

4、 4、请教二楼ppk只需5组数据的出处？

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”。使过程的“质量能力”与“管理能力”二者综合的结果。Cp与Cpk的着重点不同，需要同时加以考虑。

② Pp和Ppk的关系参照上面。

③ 关于Cpk与Ppk的关系，这里引用QS9000中PPAP手册中的一句话：“当可能得到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时（至少100个个体样本），可以在过程稳定时计算Cpk。对于输出满足规格要求且呈可预测图形的长期不稳定过程，应该使用

Ppk。”

ppk讲究的是初始过程能力，cpk讲究的是过程控制能力，两者的研究对象不同，取样不同，计算方法也不同．

对于Cp Cpk Pp Ppk,在不同的书本中有不同的解释，为了说明这里作点讨论，文章的内容是我以前从网上摘下来的，出处不详 Cp:capability process Cpk:capability process index Pp:preliminary process Ppk:preliminary process index Cmk:capability machine 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，可以是间断的数据）。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平均值/d2 (R-bar算法） 或 σ(短期）=S平均值/c4(S-bar算法）,好像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问题。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？？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.

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