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那些年被玩坏的Cpk们
由于工作需要，笔者经常参与新产品的研发，也就不可避免的”卷入“新部件的释放。曾几何时，只要试生产时装配没有问题，新部件就此释放，项目也就顺利上马了。然而事与愿违，经过多次“出乎意料”停产后大家发现原来很多自制件连规格线都做不到，或者说越做越差。生产不愿意承认，皮球踢给工业工程，后者表示设计要求不合理，质量苦笑：你们简直是在逗我，早干嘛去了?于是各种总监一商量，我们也模仿PPAP来个生产件批准程序吧，然而我厂并不属于高大上的汽车行业，只能把这个程序的名字改一下，叫做“样品检查报告”，跟新部件相关的就叫做“首批样品检查报告”，由于是外企，它又有了一个洋名字，叫做ISIR (initial sample inspection report)
此招祭出，各方以为可以相安无事了。然而。。。在多次首批合格，量产沦为不合格品的教训后，领导层决定要对过程能力进行评价，首要的就是这样品的过程能力。于是某个有质量背景的领导建议，我们来个Cpk吧，这东西老管用了，好不好一眼就看出来了。嗯，但是，样品数量怎么确定呢，生产任务紧，仅仅为了获得尺寸数据进行大量制造会浪费工厂产能，况且生产出的样品又不能直接用于今后的生产，是“准废品”，没有哪个部门愿意承担这笔费用。于是工厂总监挑了大梁“每个部件做30个”，于是这成了一条不成文的规定。
在此后的首批样件检查报告中，几乎没有一次是“一次性”通过的，通常参杂着设计放宽公差，质量让步接收，量产一塌糊涂，结构设计变更，再做ISIR，再不合格，再改再做的死循环里。根子在哪里，笔者尝试着从这些年被玩坏的Cpk解释
Cpk的由来：这三个字母来源于SPC(统计过程控制)，英文全称process capacity index,中文叫做过程能力指数，是指过程能力满足产品质量标准要求（规格范围等）的程度。也称工序能力指数，是指工序在一定时间里，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。由此可见，使用Cpk进行生产过程能力评估有几个前提：
1. 它是针对某一过程的
2. 该过程必须处于稳定状态
3. 需要有明确的质量标准（规格线）
4. 需要考虑人机料法环多个因素的综合影响
此外再加上一点隐含条件
5. 需要用明确合理的数据计算作为结果判断的依据
再来看看笔者工厂遇到的问题：新部件的释放，必然涉及相关过程的考核评估。对照以上5点:
1. 它是针对某一过程的：
实际中仅测量最终产品，在原料开始第一步加工到最后一步，经历了冲压，拉伸，折弯，焊接，整形和预组装多个过程，期间还包括多次的转运。倘若测量数据不良，如何能从最后一步的数据反推找到发生问题的过程？如同网购收到的实物和期望不同，可能是顾客鼠标点错了，卖家发错货，快递分错包，快递员故意掉包等原因，没有每个步骤的记录和检查，仅凭最后一步的测量是无法发现整个过程中的“坏人”的
2. 该过程必须处于稳定状态
实际上是用直接测量的尺寸在minitab里运算，未进行极差图判定稳态及正态检验。理论上讲，生产过程应该是稳定的，仅仅有机器轻微波动等普通原因带来的微量随机波动，测量数据也是应服从标准正态，至少是近似服从。这是进行Cpk计算用来评价过程能力是否满足要求的前提。然而，有几个新部件在试生产阶段已经稳定?又有多少组数据能符合正态分布呢？未进行双重检验，意味着Cpk计算公式带入的数值失去了意义，计算结果不可靠；同时，初始过程不稳定，存在无法控制和预估的特殊原因，该生产过程永远处于巨大的不确定性之下，可能好也可能一直坏下去，谁也无法预计。这也是为何量产后的表现和首批表现截然不同的真正原因，变差的原因没有分类也没有找到，更别提控制了。
3. 需要有明确的质量标准（规格线，仅这一条能做到。然而在部件超差以及项目进度压力下却只能放宽）
4. 需要考虑人机料法环多个因素的综合影响
实际取样仅是短时间30件，未能考虑班次间，多次来料，多台相同机器间的差异。由领导拍脑袋决定的“30件”样品要求仅从数量角度对试生产进行了考量，却未能准确定义试生产的条件。按照SPC的要求，计算Cpk至少需要100个测量数值。而笔者遇到的实际情况，最多只能计算Ppk，关于二者的区别，请参照表1
表1 Cpk,Ppk,Cmk的区别，请看附件
5. 需要用明确合理的数据计算作为结果判断的依据（需在消除特殊原因后稳态状态下间断抽样至少100个，具体针对Cpk的计算步骤和数据处理，请参照SPC第二版第二章）
由此，可以得出结论，这些年Cpk在本厂已经被玩坏了，被滥用了。准确的讲应该是用的不恰当，但错不在工具本身，而在于对工具的理解和使用的方法上。在笔者查阅资料的时候，发现很多朋友对此很疑惑，并不明白这个指标的计算前提和数值意义，本人也是痛心疾首，遂决定写这篇东西，希望对大家有些许帮助。于此同时，笔者也将争取和领导层沟通，尝试充分识别过程变差，利用好SPC这个工具，多为企业做贡献同时提升自己的水平
与君共勉，谢谢各位。
由于工作需要，笔者经常参与新产品的研发，也就不可避免的”卷入“新部件的释放。曾几何时，只要试生产时装配没有问题，新部件就此释放，项目也就顺利上马了。然而事与愿违，经过多次“出乎意料”停产后大家发现原来很多自制件连规格线都做不到，或者说越做越差。生产不愿意承认，皮球踢给工业工程，后者表示设计要求不合理，质量苦笑：你们简直是在逗我，早干嘛去了?于是各种总监一商量，我们也模仿PPAP来个生产件批准程序吧，然而我厂并不属于高大上的汽车行业，只能把这个程序的名字改一下，叫做“样品检查报告”，跟新部件相关的就叫做“首批样品检查报告”，由于是外企，它又有了一个洋名字，叫做ISIR (initial sample inspection report)
此招祭出，各方以为可以相安无事了。然而。。。在多次首批合格，量产沦为不合格品的教训后，领导层决定要对过程能力进行评价，首要的就是这样品的过程能力。于是某个有质量背景的领导建议，我们来个Cpk吧，这东西老管用了，好不好一眼就看出来了。嗯，但是，样品数量怎么确定呢，生产任务紧，仅仅为了获得尺寸数据进行大量制造会浪费工厂产能，况且生产出的样品又不能直接用于今后的生产，是“准废品”，没有哪个部门愿意承担这笔费用。于是工厂总监挑了大梁“每个部件做30个”，于是这成了一条不成文的规定。
在此后的首批样件检查报告中，几乎没有一次是“一次性”通过的，通常参杂着设计放宽公差，质量让步接收，量产一塌糊涂，结构设计变更，再做ISIR，再不合格，再改再做的死循环里。根子在哪里，笔者尝试着从这些年被玩坏的Cpk解释
Cpk的由来：这三个字母来源于SPC(统计过程控制)，英文全称process capacity index,中文叫做过程能力指数，是指过程能力满足产品质量标准要求（规格范围等）的程度。也称工序能力指数，是指工序在一定时间里，处于控制状态（稳定状态）下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。由此可见，使用Cpk进行生产过程能力评估有几个前提：
1. 它是针对某一过程的
2. 该过程必须处于稳定状态
3. 需要有明确的质量标准（规格线）
4. 需要考虑人机料法环多个因素的综合影响
此外再加上一点隐含条件
5. 需要用明确合理的数据计算作为结果判断的依据
再来看看笔者工厂遇到的问题：新部件的释放，必然涉及相关过程的考核评估。对照以上5点:
1. 它是针对某一过程的：
实际中仅测量最终产品，在原料开始第一步加工到最后一步，经历了冲压，拉伸，折弯，焊接，整形和预组装多个过程，期间还包括多次的转运。倘若测量数据不良，如何能从最后一步的数据反推找到发生问题的过程？如同网购收到的实物和期望不同，可能是顾客鼠标点错了，卖家发错货，快递分错包，快递员故意掉包等原因，没有每个步骤的记录和检查，仅凭最后一步的测量是无法发现整个过程中的“坏人”的
2. 该过程必须处于稳定状态
实际上是用直接测量的尺寸在minitab里运算，未进行极差图判定稳态及正态检验。理论上讲，生产过程应该是稳定的，仅仅有机器轻微波动等普通原因带来的微量随机波动，测量数据也是应服从标准正态，至少是近似服从。这是进行Cpk计算用来评价过程能力是否满足要求的前提。然而，有几个新部件在试生产阶段已经稳定?又有多少组数据能符合正态分布呢？未进行双重检验，意味着Cpk计算公式带入的数值失去了意义，计算结果不可靠；同时，初始过程不稳定，存在无法控制和预估的特殊原因，该生产过程永远处于巨大的不确定性之下，可能好也可能一直坏下去，谁也无法预计。这也是为何量产后的表现和首批表现截然不同的真正原因，变差的原因没有分类也没有找到，更别提控制了。
3. 需要有明确的质量标准（规格线，仅这一条能做到。然而在部件超差以及项目进度压力下却只能放宽）
4. 需要考虑人机料法环多个因素的综合影响
实际取样仅是短时间30件，未能考虑班次间，多次来料，多台相同机器间的差异。由领导拍脑袋决定的“30件”样品要求仅从数量角度对试生产进行了考量，却未能准确定义试生产的条件。按照SPC的要求，计算Cpk至少需要100个测量数值。而笔者遇到的实际情况，最多只能计算Ppk，关于二者的区别，请参照表1
表1 Cpk,Ppk,Cmk的区别，请看附件
5. 需要用明确合理的数据计算作为结果判断的依据（需在消除特殊原因后稳态状态下间断抽样至少100个，具体针对Cpk的计算步骤和数据处理，请参照SPC第二版第二章）
由此，可以得出结论，这些年Cpk在本厂已经被玩坏了，被滥用了。准确的讲应该是用的不恰当，但错不在工具本身，而在于对工具的理解和使用的方法上。在笔者查阅资料的时候，发现很多朋友对此很疑惑，并不明白这个指标的计算前提和数值意义，本人也是痛心疾首，遂决定写这篇东西，希望对大家有些许帮助。于此同时，笔者也将争取和领导层沟通，尝试充分识别过程变差，利用好SPC这个工具，多为企业做贡献同时提升自己的水平
与君共勉，谢谢各位。
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