今天给大家带来一个实际工作中极有可能遇到的计算过程能力时遇到的特殊情况。
某公司质量新人小王在学习了过程能力基础理论之后，对某质量特性进行了随机抽检并计算过程能力，该质量特性产品要求为10±0.2。
首先他对数据进行了采样，每班次抽取一个数据，一周共抽取5个数据。经过11周的数据收集，首先他利用minitab做了xbar-R控制图查看是否有异常点，经过判断没有发现异常因素。
其次他对数据又利用minitab做了正态性检验，P值大于0.05，确为正态性检验。
通过控制图以及正态性检验后，最后计算Cpk以及Ppk，计算数据如下：
小王在看过minitab计算的数据后，突然发现了一奇怪的现象：
Cpk=0.99
Ppk=0.92
CPk不是只包含普通因素的变差，Ppk既包含普通因素的变差，又包含特殊因素的变差，按照此理论来说，Ppk应该要大于Cpk呀？Cpk的值居然大于Ppk的值？！这种情况怎么解释呢？会不会被人认为是数据作假呢？
其实这个可不是因为数据作假，这是因为两者的计算公式不一样造成的。
CPk的公式利用了组内的变差进行计算，Ppk的公式利用了所有的数据进行计算的变差，但如果组内的变差远大于组间的变差，整体的标准差就可能小于组内的标准差（利用极差的修正值计算的标准差），如小王提供的数据计算的组内，整体，组间的标准差对比图，这样就造成了Cpk大于Ppk。
你明白了吗？
经验分享：
一般情况下，Ppk小于或等于CPk。但是如果Ppk远小于CPk时，说明过程的组间变差较小，而组内变差特别大，过程中存在异常坏的特殊因素（组内），需要及时寻找原因并加以消除。
如果Ppk远大于Cpk时，说明过程中存在异常好的特殊因素（组间），需要及时找到并加以维持控制并固化到相关文件中。
IATF16949-2016版汽车行业质量管理体系程序文件标准培训全套资料
,
