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在进行制造工厂稽核的时候，总喜欢问这些工厂的品管人员一个问题：「工厂内有没有执行统计品管或Cpk？」，有些工厂会语带抱歉口吻的回答说：「没有」，因为他们不知道该如何执行Cpk，或是因为产品太过于简单而没有计划执行，有些工厂则会理直气壮的质疑执行Cpk有何用处？少数有执行Cpk的工厂请他们拿出资料检核，发现他们的资料或许整理的很漂亮，可是所选定管控的项目却没有多大的用处，甚至于白作工，为什么？
比如说某电路板组装代工厂，帮客户组装一手机电路板，客户要求制作Cpk的制程管控，而代工厂也照做了，不过送给客户的量测资料却是电路板的长度、宽度、与厚度而已，可是客户明明就有在图纸上面标明屏蔽框打件的位置是重点尺寸(critical dimension)，因为这个屏蔽框需要与后段的机壳组装互相配合，如果打件偏差太多将会造成组装干涉。询问代工厂为何不以屏蔽框的打件位置来作为Cpk管控的尺寸，代工厂的工程师竟然回答，他们其他客户也有做Cpk，可是都只量测板子的长、宽与厚度而已，而且从以前到现在，客户也都没有反应有问题，Cpk也都在1.33以上啊？为什么要再管控屏蔽框的打件位置？无言！
其实，执行统计品管或Cpk制程管控明明有很多的好处，对制造工厂的制程改善也有显着的帮助，不过似乎大部分的朋友都只知道如何计算Cpk，也知道如何判断Cpk的好坏，有些人甚至还可以将Cpk讲得头头是道，可是却不太了解如何选取一个正确的Cpk管控对象。
188金宝搏苹果下载 个人觉得Cpk管控对象的选取至少应该要具备下列几个条件，这些只是个人的浅见，仅供参考：
1. Cpk管控项目必须是影响制程的重要因子
如果花了一大堆的心血，只是为了做Cpk而做Cpk，却不能将Cpk的资料反馈到生产的品质改善上面，只能说在做虚功而已。
切记不要因为Cpk的要求是来自客户或是老闆，就随便找个因子来权充做Cpk，如果客户或老闆没有要求管控的对象，就得自己找个足以影响制程的因子，而不是看别人做什么就跟着做什么，就如同上面所举的例子，电路板的长度、宽度与厚度并不是制程中的重要因子，客户也许所能容许的误差值非常的宽，根本不需要控管，而且电路板的厚度也不是组装厂所能管控的项目吧，Cpk变低了还得花一堆功夫去改善，如果花了一堆功夫后确实可以把这些项目管控的很好，还算有价值，可是实际上却可能一点用处也没有，这不是白作工是什么。
所以人家说打蛇打七吋，这Cpk的管控项目不用多，建议三个以内就好，一个也不嫌少，但要真的是影响制程的重要因子，花点时间瞭解一下产品，好好选个管控的项目吧。
2. Cpk管控因子必须是可以数字化的项目
前面说Cpk管控的项目必须是影响制程的重要因子，但不论这个因子在重要，如果不能将其评量转化为「数字」，就不能拿来作为Cpk的管控项目。
因为所有的统计制程及Cpk所採用的控管方法都是透过数字来执行的，所以任何想要管控的项目都要转换成数字刻度，或是找到其它可以数字化的相关因子来管控。
建议可以参考六个标准差(six sigma)运用于日常生活一文。
3. 应该要找到真正需要控管的要因，而不是问题的表象或是产品的价值
就如同前面篇幅提及的，如果我们想管控的只是问题的表象或是产品的价值，比如说我们想改善产品的良率或是降低产品生产的成本，可是这些表面的数字是无法用Cpk来衡量其是否得到管控与否，好像还没有听过某某良率的Cpk在1.33以上的吧！
所以，比较好的方法是往下展开底下的关键因子，这样才能针对这些因子採取对策并改善Cpk，进而提昇产品的良率或降低其成本。
假设我们是一家橡胶按键的供应商，我们想要管控按键产品的良率，可是良率是由很多的缺点所累积出来的，这时候我们就必须要先用层别法及柏拉图方法来层别出那些缺点的不良率佔了最大部分的贡献。
假设是按键的作动力，我们就可以针对它来管控其Cpk，只是当我们发现作动力的Cpk低于1.33或1.0以下时，我们是否可以做什么措施来改善它？又是什么影响到按键的作动力？是按键的web(斜壁)厚度？还是橡胶的硬度？还是按键的行程距离？假设按键的web厚度是影响按键作动力的最重要因子，那是不是可以直接管控按键的web厚度就好，这样会比管控按键的作动力来得有效吧！
如果我们再继续往下展开，就可以再想看看，又是什么参数影响了按键的web厚度？是成型时的压力、温度、时间？还是橡胶的重量？或是橡胶的硬度？或是橡胶与硬化剂的比率？假设成型时的压力及橡胶的硬度皆是影响按键web厚度的最重要因子，那我们是不是就应该直接定义并管制这两个项目来取代管制按键web厚度就可以了？如果最后并没有任何最主要的因子可以严重影响到web的厚度，而是有众多的参数集合在一起影响了Web的厚度，那我们就可以退而求其次只管控到web厚度的Cpk就可以了。
这样是不是就可以找到可以管控的项目了？
看过了188金宝搏苹果下载 的论调之后，你自己是否也有些想法呢？来填一下问卷发表一下Cpk可以帮我们做什么？
延伸阅读：
标准差与常态分佈的关系(six sigma)
制程能力介绍 ─ 制程能力的评估与改善对策
如何使用Excel2007制作柏拉图(Pareto chart)
生产制程中何时该监控Cpk？何时使用Ppk呢？
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请教前辈，
执行前后是否需要做风险评估?
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Kate,
建议你先阅读 //m.letratesoro.com/%e7%b5%b1%e8%a8%88%e8%a3%bd%e7%a8%8b/ 并了解Cpk管控的一些观念。
执行Cpk以前要先排除异常，等到制程稳定后才执行Cpk管控。
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Hi 188金宝搏苹果下载 大大您好,常拜读您的文章对工作收穫良多, 我想请问一下, 我本身是FAE, 最近遇到一件事情, 就是客户公司要求CTF都要达到1.33才算合格,他们系统才会承认, 而很不巧的我们产品有两个尺寸量测Cpk都差不多在0.5, 但是产品量测尺寸都在公差内(+/-0.15mm), 我们内部人员认为只要在公差内就是没问题,为什么要改善到有1.33,请问用甚么角度去说服工厂达标1.33比较合理? 谢谢.
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Tantan，
1.不清楚你的CTF是什么？
2.Cpk如果只有0.5，就表示不良率将近12%。应该会量到不良品，如果真的量不到，那就是有做类似Go/No-go筛选，那你就要跟客户沟通了，换尺寸或是不看Cpk。如果没有筛选，那就不是常态分佈了。
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您好，请问品管出货检作全数（所有生产lot)检查之产品是否还需要进行cpk控管呢？
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谢谢熊大回復。
Ppk，制程长期性能指数，可在制程处于非管制状态下使用。
Cpk，制程短期能力指数，需在制程管制状态下使用。
两者主要在于标准差的计算方式不同，Ppk强调整体变异（抽样数据不用分组）
Cpk强调组间差异（抽样数据需分组）
长期生产过程中中心值会有1.5个标准差的偏移。
故一般试产阶段多用Ppk，待制程处于管制状态后可用Cpk。
以上为个人学习过程中的理解，如有错漏，还望斧正。谢谢……
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熊大，有时间可否讲解下Ppk与Cpk的区别呢?两者的应用时机？谢谢……
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benson;
其实我想不太出来什么情况下要用到Ppk?
Ppk属于长期指标，Cpk属于短期指标。短期指标稳定了长期指标不是就会跟着稳定？
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拜读各位讨论,重新整理一次自己的经验,有一种全新的感觉,获益良多,感恩!
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熊大
非常同意你的看法,小企业或许对Cpk可以充耳不闻
但企业要成长,非得把隐性的东西显性化不可
这不仅是品质管理,同时也是知识管理
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感谢熊大的赞美
就我的观察,对于一些工作多年的老师傅而言,因为经验老道的关系,即使不存在任何Cpk管制的状态下,将产品做到3sigma水准内都可以说是毫不困难的.
因此,他们认为自己做事不需要多一个Cpk来管,也说得上是情有可原
特别是在产品结构简单,出货量少(即使低Cpk也损失轻微)的状态下更会放大这种看法.
我对Cpk的理解是,我们可以把Cpk(包含Ca/Cp)看成是一种将制程以”数据化”呈现的一种方式,是一种显性分析工具
然而,图表呈现的仅是结果,跟指出哪里有问题需要改善.
真正能改善制程到定位,师傅的经验(或说Know-How)才是重大要因,这却是十足隐性不可见的
也就是说,不管是品管七大工具或是六标准差,能告诉你的只有What
但只有人,跟他所拥有的正确经验.才能告诉你How.
计算标准差会用常态分布做为分析的前提
但是如果是不对的人去做对的事,常态分布会表现的一点都”不常态”
这种状况即使所有的品管工具全用上,我们会发现制程怎样呕心沥血就是改善不了.
明明就是不熟悉的新领域,然而为什么郭董所创立的新事业群却大多都能成功?
就在于他非常喜欢去挖角现成的团队.
(以Notebook事业为例,就大举挖走广达的team投入到A/H/D客户上)
概念其实很简单,让对的人做对的事,品管工具highlight出来的issue就会减到最少.因为对的人最知道甚么事该做,甚么事不该做或者…根本不用作.
这也是为什么鸿海总是能以最快速度达成出货目标的原因.
另以熊大谈到的重点尺寸(critical dimension)为例
虽然Cpk是厂端的制程能力指标,但RD却可以很大程度左右这个制程能力数值的高低
更明白一点说,以公差分析为例,以WorstCase方法标註的2D图面
可能工厂的Cpk算下来都烂到可以拿去埋,但如果RD考量了GD&T标註加上RSS方法修改了图面公差.
那工厂的Cpk飙到1.5或是2.0都是有可能的
一样的工厂,一样的模具,一样的师傅.甚么都没变,制程能力却有了截然不同的解读.
本来得判报废的尺寸NG料,可以瞬间变成OK的可用料!
这说明了”对的人”所拥有的决定性影响力是如何巨大.
以我对H客户的经验来说,重点尺寸还可以细分为FCD(功能敏感)/PCD(制程敏感)/ACD(人工组装敏感)/AutoCD(自动化组装敏感)等多种属性的尺寸给不同的制造单位去管制各自的SPC.
人的所知所行越正确,管制就越有条理,问题逐渐越少,成本逐渐越低,制造业所谓的赚管理财,我想也就是这么被实现的吧.
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foxer;
老师傅的经验的确是宝，但如何将老师傅的knowhow变成可以控制的制程，就需要工程师多花点精力了。
另外，使用Cpk应该也可以给老师傅知道他作出来的产品有多好？因为有数据，而不是单纯的凭感觉，或是只知道产品有没有合格而已。
「人」当然是产品成败最重要的关键，郭董当然也深知其道理，但除了经验之外，「知识」更重要，还要知道如何善用「知识」来化成武器，打败敌人。
R&D的确是规格的制定者，就可惜很多RD都只是便宜行事，造成还多后段的组装品管问题不断。如果RD可以善尽尺寸公差的检讨，相信整个产线会更顺畅。不过不管怎么样Cpk在制造上还是起了一定的作用。
仅是个人意见！
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追本朔源.我认为Cpk,(或说六标准差)中心目标是成本管制.
因此要用成本管制的观念去思考,才够能断言导入是不是具价值.
OEM厂追求的大多是如何降低生产成本.Cpk高,代表投入原料少,机台稼动率高(ps.生产不合格的废料一样要消耗工作天).
换言之,Cpk就是管理财.
从品牌商的角度. 进行品质管制就是提升客户满意度,代表的是商品上架后具有较低的reject rate.换句话说就是较低的客服/物流/备料甚至隐性的法务成本.
然而,Cpk的是小量样本推估常态分布大量的统计学观点
以台湾中小企业的规模来看,是不是每个project不论大小都值得去作就需要审慎思考.特别是少量多样的制造策略下,若是project出货量不高.以塑件housing为例,如果又是简单的上下盖组装无机构动件.则导入Cpk去统计良率的必要性就会有争议.
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讲的真好，具宏观思维。
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在某些情况之下，客户会要求提高Cpk允收标准，但受限于机台或物理限制，提高后的Cpk供应商根本无法达到，结果就开始…
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Cpk的优点是可以帮忙釐清产品生产的品质，如果客户坚持，但制程又作不到，其结果通常是100%挑选好的产品，然后增加价钱。
比较好的方法是与客户沟通目前的规格及制程能力确实如此。
只是有时候客户并不在乎什么工程问题，而只会像个小孩子一样撒野，这就比较头痛了。
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知其然，更要知其所以然，工程师们都以这样的意识来工作，相信许多问题会迎刃而解。
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知易行难ㄚ!
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