为什么 Cpk 明明有 1.67，客户还是投诉？

## 一、当传统 Cpk 不再适用于现代制造，你可能一直高估了自己的制程能力 对于很多质量工程师来说，**Cpk** 是评价制程能力最重要的指标之一。 每天打开 SPC 系统，看一眼 Cpk： * 1.33，合格； * 1.67，很优秀； * 2.00，客户满意。 于是大家自然认为： > Cpk 越高，产品质量越稳定。 但在真实制造现场，你是否遇到过这样的情况？ * SPC 显示 Cpk 很高，客户却频繁投诉尺寸波动； * 每周能力分析都不错，现场却不断调机； * Cpk 一直保持在 1.5 以上，产品却越来越接近规格边界。 这到底是过程出了问题？ 还是 Cpk 本身已经无法准确反映真实的制程能力？ 答案可能是： 你的制程已经发生了时间相关性（Time Dependency），而传统 Cpk 并没有考虑这一点。 ![Cpk167.png](/uploads/6a59ab1b89ba88.94479743.png) ## 二、传统 Cpk 有一个很多人忽略的前提 传统 Cpk 建立在一个重要假设之上： > 每一次测量数据都是相互独立的。 换句话说： 今天测出来的数据，不应该受到昨天数据的影响。 前一个产品，也不应该影响后一个产品。 几十年前，这个假设基本成立。 但是今天的智能制造现场已经完全不同。 越来越多的制程都会随着时间发生连续变化，例如： * 刀具不断磨损； * 设备逐渐升温； * 冷却液浓度缓慢变化； * 模具逐步磨耗； * 自动补偿不断修正设备。 这些变化都会让连续数据之间产生关联。 今天的数据，会影响下一笔数据。 这就是统计学中的**时间相关性（Autocorrelation）**。 ## 三、为什么时间相关会让 Cpk “看起来很好”？ 举一个最简单的例子。 某台加工中心随着刀具磨损，尺寸每天缓慢上升。 由于尺寸变化非常连续，相邻的数据几乎都十分接近。 传统 Cpk 会认为： > 数据波动很小。 于是计算出来： > Cpk = 1.65 看起来非常漂亮。 但事实上，整个平均值却一直朝规格上限移动。 如果继续生产，最终一定会超差。 也就是说： 过程已经在恶化，而 Cpk 却没有及时告诉你。 因此，很多企业看到的是： Cpk 很漂亮，客户却越来越不满意。 ## 四、Cpk.g：专门针对时间相关制程设计的新能力指数 为了弥补传统 Cpk 的不足，近年来越来越多统计专家开始采用 **Cpk.g**。 与传统 Cpk 最大的区别在于： Cpk.g 会把数据之间的时间相关性考虑进去。 如果发现： 今天的数据会影响明天的数据， 它就不会再简单地把所有数据都当成独立样本处理。 因此，在存在刀具磨损、设备漂移、温度变化等连续变化时， Cpk.g 往往比传统 Cpk 更能真实反映制程能力。 真正值得工程师关注的问题，不再只是： > Cpk 是多少？ 而应该是： > 这个 Cpk 值，还可信吗？ ## 五、ABCD 模型：先判断过程，再选择能力分析方法 并不是所有制程都需要使用 Cpk.g。 关键在于：先判断制程属于哪一种时间特性。 斌果SPC 引入了 **ABCD 时间依赖模型**，帮助工程师快速识别不同类型的制程。 ![image.png](/uploads/6a59ab654e0552.10053341.png) ### 1. A 类：独立型制程 数据彼此独立。 传统 Cpk 可以直接使用。 ### 2. B 类：弱时间相关 存在轻微连续性。 传统 Cpk 基本仍然适用，但建议持续观察。 ### 3. C 类：强时间相关 数据之间关联明显。 传统 Cpk 很可能高估制程能力。 建议采用 **Cpk.g** 进行分析。 ### 4. D 类：高度时间相关 过程已经严重偏离统计假设。 此时，与其继续关注能力指数，不如优先解决制程本身的问题。 相关推文：[新版SPC的ABCD分布判断逻辑（导图和表格）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMzY4NDc5MA==&mid=2247487730&idx=1&sn=134e530fe850d22b35bdcf3a907c0158&scene=21#wechat_redirect) ![image.png](/uploads/6a59abd39e2211.35676532.png) ## 六、一个真实制造案例 某汽车零部件企业长期监控一项关键轴径尺寸。 每周能力分析显示：Cpk 始终保持在 1.50 以上。 按理说，这是一条非常稳定的生产线。 但客户却不断反馈尺寸一致性下降。 工程师使用 斌果SPC 的 **ABCD 时间依赖分析** 后发现： 该制程属于 **C 类时间相关过程**。 造成时间相关的原因并不是设备故障，而是刀具持续磨损。 进一步采用 **Cpk.g** 分析后发现， 实际制程能力明显低于传统 Cpk 的计算结果。 企业随即优化了刀具更换周期，并调整预防性维护策略。 之后，现场能力分析与客户实际质量表现终于保持一致。 问题不是加工设备。 而是一直使用了**不适合当前制程的统计方法**。 ## 七、为什么现代制造需要新的能力分析方法？ 今天的制造业越来越智能。 设备自动补偿。 在线检测。 实时采集。 连续加工。 越来越多的数据都带有明显的时间特征。 如果仍然按照几十年前"数据彼此独立"的统计假设来评价现代制程， 能力分析就可能越来越偏离真实情况。 能力分析真正应该回答的问题，不只是：过程能力是多少？ 更应该回答：这个能力值是否真实反映了你的制程？ ## 八、斌果SPC：让能力分析更接近真实制造现场 斌果SPC 不仅支持传统 **Cpk、Ppk** 分析，还支持面向现代制造的高级能力分析，包括： * Cpk.g 时间相关能力分析 * ABCD 时间依赖分类 * 自动时间相关检测 * 实时 SPC 过程监控 * AI 智能统计解读 相比只输出一个能力指数，斌果SPC 更关注能力分析背后的统计可靠性，帮助企业在复杂制造环境下做出更准确的质量决策。 相关文章：[斌果SPC正式支持CPK.G和时间依赖模型ABCD判定](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMzY4NDc5MA==&mid=2247488293&idx=1&sn=6a96af84733db9a305a5d7aee38ed3af&scene=21#wechat_redirect) ![image.png](/uploads/6a59ac490902f5.40652200.png) ## 九、什么时候用Cpk，什么时候用Cpk.g 传统 Cpk 依然是质量管理中最重要的统计指标之一。 但随着制造过程越来越复杂，它已经不一定能够完整反映真实的制程能力。 当数据之间存在时间相关性时，继续使用传统方法，很可能高估制程能力，甚至影响质量决策。 真正科学的能力分析，不是计算一个漂亮的 Cpk，而是选择适合当前制程的统计方法。 **因为质量改善，始于对制程的真实理解。**