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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.