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为什么不直接用不良率，而用Cp Cpk来衡量过程能力？
前情提要
前面我们说明了100%全检不能取代SPC;强调过程控制要“built to nominal”，那么我们该如何评价测量值与目标的偏离带来的影响呢？
问
为什么不直接用不良率，而用Cp Cpk来衡量过程能力？
答
Cp Cpk是基于田口品质损失函数的原理提出来的
日本的质量管理专家田口玄一认为，质量应该用产品在整个生命周期中给整个社会所带来的损失来衡量。
例如，对于目标特性而言，当偏离目标时，可能导致后续无法安装，影响客户满意度，导致最终产品的早期失效等，这些问题所造成的总的成本，即因为质量问题带来的整个社会的损失，而当特性值落在目标上，整个损失是最小的，偏离目标值越远，则带给整个社会的损失越大（如下图所示）。
田口玄一为了解释"整个社会的损失"的概念，举了一个例子,日本农夫在冷天用乙烯树脂塑布保护农作物，以避酷寒。日本的工业标准订有该种塑料布的界限。有一家制造商将波动缩小，并将分配的中心点定规定下限那一端，结果制造出的产品虽然非常均匀，但却只是勉强正好落在公差界限之内，制造商以此法降低成本。
• 结果造成三种损失
-塑料布因经不起风吹而破损。
-农民因农作物受伤而遭受损失。
-由于产品供给减少，导致价格上涨
田口玄一认为制造商的这种做法“比小偷还坏”，因为整个社会承受的成本比制造成本还高 。
每一次测量得到的特征值与目标之间的差异，通常称为偏差，当测量值非常多时，对一系列的偏差的描述,称为变差，变差是一个集合术语。这是统计过程控制中最重要的4个概念之一，减少变差是质量管理活动中重要的主题。
从事统计工作的人员，开发一些工具，用来描述测量值的分布规律，通常要减少变差，涉及到减少特征值的波动，同时要让特征值分布的中心尽可能靠近目标。
基于田口的品质损失函数，用简单的超过公差才算是不合格，落在公差范围内为合格，用公差为导向的生产和用不合格率去描述过程能力是不合适的。
如何去强调我们需要尽可能的将产品特征生产到目标值呢？强调所生产产品的波动小，并且生产的产品靠近目标值呢?
基于田口的品质损失函数，提出了经典的设备，过程能力/性能的指数。 Xp用来衡量实际制造过程的波动是否足够小，而Xpk会考虑过程波动并同时看是否与目标对齐。
小伙伴们，以后我们对于需要进行能力研究的特性，应该以目标为导向评价和控制过程，相信你也一定已经明白了经典的能力指数背后的原理了吧。
到此，我们的目标清晰了，我们希望零件尽可能靠近目标值，并且有了如何评价过程实际与目标值靠近的程度？下一篇文章我们带大家一起去寻找导致产品特征值变差的原因，
