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Cp 和 Cpk 衡量您与平均表现的一致性。
“k”代表“集中因子”。该指数考虑了您的数据可能不居中的事实。
Cpk告诉我们一个进程在未来可以做什么，假设它保持在统计控制状态。
在完美居中的数据集中，Cp 和 Cpk 之间不会有差异。想象一下在飞镖板上扔飞镖，靶心的中心是笛卡尔平面上的 0,0，边缘距离该中心点三个单位（我们将使用飞镖板的边缘或 3 和 -3作为我们的 USL 和 LSL）。在完美居中的飞镖样本中，您与中心或 Mu 的平均距离将为 0。一点代数知识就会告诉我们您的 Cpk 和 Cp 数字是相同的。分钟((0- -3)/3s , (3-0)/3s) = (3- -3)/6s = 1s 。
当飞镖向上移动时，情况会变得有点困难，比如说集中在中心上方平均 2 个单位的地方。现在你最终得到的 Cpk 为 (3-2)/3s = 1/3s，但你的 Cp 仍然是与之前相同的 1s。需要注意的是，由于 Cpk 使用最小值函数，因此对于同一组数据，它始终等于或小于 Cp。
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