Cpk是最好的指數嗎？

Cpk不知道具體從哪一年開始火起來的，反正是流行了很多年了，並且看形勢它還要繼續流行下去。
但是在我們的潛在要求下，Cpk對於我們是否是一個“最好的指數”？　
當然僅僅局限於描述我們的制造過程能力。
我們都很清楚Cpk叫做制造過程能力指數，所以它包涵的變異應該包涵制程過程盡可能多的變異。
影響它的因素我們知道本應該有子組大小,組內，組間，抽樣計劃。
可公式裡描述變異用的是標准差的估算值（estimated sigma,這裡我稱為sigma1 )，這樣
sigma1就被人為的降低了,因為sigma1嚴格說只考慮到了組間變異，基於這些因素，Cpk是充滿水分的。
可以這麼說，Cpk是一個粗略的統計，它根本沒考慮到在制程中整體的變異，說的狠點，它不是一個我們
需要的、正確的統計！所以它不能“代表”我們的制程能力。

說到這些Cpk的硬傷,相對應的,Ppk就一下子浮出水面。
Ppk公式裡用到的標准差是堂堂正正計算出來的(calculated sigma or sigma of the individuals，這裡我們叫sigma2 ),
sigma2充分考慮了制成變異，組間啊組內啊之類的。所以在一個存在“漂移”的制程中，這個sigma2應該是大於我們
之前說的sigma1的！因為sigma2考慮的變異多。
所以最終結果PPk將小於Cpk,這也是我們之前很多人提起的為何Cpk大於Ppk的root cause !

我們很多情況下想知道的是，我的制造過程能力到底有多好？為了計算制成能力指數，我們需要測量多次的數據。
在我們測量制造過程特性參數過程中難免有人為的/機器的偏差，而如果我們再在公式裡再來點水分，可想而知，
到我們面前的結果已經面目全非！
層層的摻假我們可以避免的部分
卻為了追求潮流，時尚而選擇Cpk,對於Ppk的含冤叫屈驀然處之，不加理會。
不知道哪位大仙給出了一個代表長期一個代表短期的判決，一下子扼殺了Ppk本來的應得榮譽。蓋住了Ppk的呻吟。
綜上
Cpk何德何能去有資格代表制程能力？？！　
做了Cpk的你們，拿實際過程對照下，它可信嗎？？？
Cpk到底賄賂了誰，讓它如此風光？！
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我們只把這當作言談笑料，不作深究。
別向我扔番茄{V