客户对产品有规格要求，车间生产又有波动，这两者放在一起比对，就是过程能力要回答的问题。能力指数就是把波动和规格限之间的关系折算成一个数字，方便判断这批活儿做得稳不稳。
规格限来自客户或设计，是允许的范围；波动来自过程，是实际数据散开的程度。过程能力分析的思路很简单：波动相对规格越窄，过程就越有余量；波动顶到甚至超出规格，就说明能力不足。
这里有个常被忽略的前提：数据要来自受控的过程，分析才有意义。过程本身还在漂移，算出来的指数只是当时的一个快照。
Cp只看波动宽度与规格宽度的比，假定过程中心正好对准规格中心。现实里中心常常偏一点，于是有了Cpk。Cpk把中心偏移一并考虑进去，因此它总是不大于Cp。两者差得越大，说明中心偏得越多。
看指标时不能只看Cp高不高，还要看Cpk，因为偏心的过程哪怕波动很小，也可能把不合格率推上去。
Pp、Ppk与Cp、Cpk算法形似，区别在波动怎么估。前者用总体标准差，反映你在某段时间里实际看到的整体表现；后者用组内标准差，反映过程在稳定状态下的固有波动。一个偏向实际，一个偏向潜力。
实务中常把Cpk看作过程的潜力，把Ppk看作客户实际感受到的表现。两者差距大，往往说明过程里还有可以消除的异常因素。
行业里通常有个大致参照：1.33 以上算比较稳健，1.67 以上在某些行业被当作较高要求，1.0 左右则偏紧，低于 1.0 基本意味着不合格风险明显。不同行业、不同客户的尺度不同，具体以合同或内部标准为准。
对照数字之前，先确认数据量够不够、测量系统可不可靠、过程是否受控，否则指数再好看也不踏实。
先看是中心偏了还是波动太大。只偏心的，先调中心往往见效较快；波动过大的，要回到鱼骨图与假设检验去找波动源，可能是设备、材料、方法或人的操作差异。必要时用实验设计把影响大的因素筛出来。
算能力指数前，先看数据够不够。样本太少，算出来的波动带有偶然性；数据混了不同批次、不同设备，波动会被放大，指数虚低。一般要保证足够的数据点，并按合理方式分组，让组内反映较稳定的波动。
常用的能力指数公式默认数据近似正态分布。若数据明显偏斜或存在双峰，直接套公式会失真。这时可以先看数据的分布形态，必要时做变换或用适合非正态的方法，别把公式当成永远好用的尺子。
能力指数反映的是过程相对规格的余量，规格从哪来很关键。若规格是内部拍的，可能与客户真实要求脱节。核对规格来源，确认它是否对应客户关注点，指数才有实际意义。
指数是偏抽象的数字，宜拿到现场去对照。同样的数值，设备新旧不同、班次不同，含义可能不一样。把数字和现场情况放在一起，判断才立体，改进方向也更明确，不至于只盯着报表下结论。
能力指数不是拿来凑数的数字，而是帮你判断过程还有多少余量的尺子。把它和受控性、数据可靠性放在一起看，结论才立得住。
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