计算Cpk时的3个前提假设，你知道吗？

在质量管理和六西格玛实践中，Cpk是一个广泛使用的指标，它量化了过程在规格限内的表现能力。但在计算Cpk之前，有些基本假设（Assumptions）是先要满足的，今天，优思学院来谈谈这个话题。

计算Cpk时的前提假设（Assumptions）主要有三个。

1. 数据代表了过程的实际情况

意思是收集的数据必须准确反映过程的运行状况，没有遗漏任何关键的变化或异常情况。数据应该覆盖足够的生产周期，以确保它们全面代表了过程的性能。

2. 过程是稳定的（没有特殊原因的干扰）

稳定性是指过程的变异仅由随机因素（共同原因）引起，而不是由任何外部的特殊原因或异常事件造成的。这就意味着过程在控制之下，其性能在长时间内是一致的。如果存在特殊原因导致的变异，那么在使用CPK指标之前，需要首先识别并消除这些原因。

我们遇到早期学习六西格玛的学生都可能会有一个误解，就是他们以为稳定的过程就代表高的Cpk过程能力，不稳定的的过程就代表低的Cpk，其实两者并不是同一回事。

当过程不稳定，过程的输出就没有一致性和可预测性，时好时坏，例如操作这个制程的人根本没有任何标准，随心所欲的，他有时会这样操作，有时会那样操作，这样的话过程的变异波动完全是因为这个人的操作不标准所致，这就是由于特殊原因所引起的波动，在这种情况下，任何关于过程能力的计算都失去了意义。

质量管理大师戴明在《危机中的出路》中曾经写道：

A process has a capability only if it is stable

“只有当过程稳定时，它才具有能力。”

3. 数据呈正态分布的

CPK计算假设数据遵循正态分布，这是因为正态分布提供了一种数学模型，可以预测数据在特定范围内的分布概率。如果数据不是正态分布的，CPK的计算可能不准确，因此在进行CPK分析之前，通常需要进行正态性检验。如果数据显著偏离正态分布，可能需要采用其他方法或转换数据以接近正态分布。