能力好=表现好 ？过程能力-基于ISO 22514的理解

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作者：Benson Yang
时间：2021-06-15 10:53:57
类别：质量系列
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能力好=表现好 ？


Cpk和Ppk这两个词，大家肯定都不陌生。尤其是汽车行业的小伙伴们，随着5大手册的普及，这两个术语几乎人尽皆知。但在实际应用中发现，即使是汽车行业业内人士，对这两个指标理解也存在诸多不同。


那么有没有普世的理解呢？

ISO22514这一系列标准 对统计学工具进行了 系统的解释，囊括了过程能力，测量系统以及设备能力等。 
那么今天基于ISO22514-2和-4来和大家分享下自己的理解。以下简称第二卷和第四卷。如有偏颇，请大家指出。


什么是Cpk 和Ppk?

Cpk/Cp 的首字母C来自于capability。而Ppk/Pp 的首字母来自于Performance ，中间字母意味着Process。



为什么一个叫capability 一个叫performance 。两者之间有何差异呢？大家可以从4.1看到，capability 只能用在统计受控（statistical control）的过程。


什么是过程受控（statistical control）呢？就是正态分布吗？

让我们看一下第二卷。首先有两个概念 瞬时分布 和 结果分布。

瞬时分布意味着比较短的时间间隔内的一组样本。当然这里“比较短”是仁者见仁，智者见智的。
结果分布由多个/无数个瞬时分布构成


基于这个概念，第二卷总结了几种比较常见的情况。大家可以发现，Cpk/Ppk的使用场景很受限，只有A1和A2情况下是过程受控的。



C1情况下，即使是瞬时分布和结果分布都是正态分布的情况下，但却是统计不受控的。
A2无论是瞬时分布还是过程分布都是非正态。(从图形上讲可能是偏峰skew），但却是统计受控的。



为什么呢？ 控制=可预测。
“在C1中我并不知道下一秒的情况”


那么日常过程中应该咋么做呢？首先看控制图！！！
“先看控制图，再可以算过程能力“（相信很多咨询老师都说过这样的话）

让我们回到A1情况下。
在A1这种完美的情况下，capability 和performance的结果会是完全一样的吗？
可能也不可能，为啥？让我们从两者的公式来找原因。


Performance 的 标准差下标带了一个小小的“t“。这里t是total的缩写。从公式上来讲，是不是似曾相识。这不就是大学统计学标准差的公式吗？（原汁原味的标准差）
这个标准差能够反映所有的inherent dispersion(只呈现 common cause)和 特殊情况（只呈现special cause） 而Cpk的这个标准差，是个推断值。只能展示inherent dispersion。


这也是为什么Cpk 和Cp被称之为Capability 了。如果使用得当，它只呈现这个过程与生俱来的能力.
毕竟再强的运动员也会受伤，我们应该把偶然事件去除来去看这个运动员的综合能力。



【进阶问题】当过程处于A1 以外的情况下能够算过程能力吗？（不用转换正态分布的伎俩）


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