Cp之製程能力解釋

從常態分配的特性來看，在群體中 ±3σ(標準差) 之範圍內的值，應包含群體全部的 99.73%。也就是說，若以 6σ為單位，就可以代表整個分布的範圍，但是有 0.27% (2700ppm)的誤差。

因為衡量製程能力最主要是衡量其分布之『寬度』，寬度越寬代表其製程能力越不足，越窄代表其製程能力越好。

但要窄到什麼程度才算好？寬到哪一個程度才算差？因此我們拿 6σ與規格寬度(T)做比較，作為衡量的指標，這就是 Cp了。

Cp=T/(6σp)	，也就是群體之實際寬度(6σ)在期望之寬度(T)中所佔的比率。  因此Cp是越大越好。
(1)規格為雙邊時	Cp=T/(6σp)
(2)上限規格時	Cp=(Tu-X)/(3σp)，Tu為規格上限；X為群體中心  若 X>Tu，則Cp=0  某些尺寸的期望值為 0 之單邊規格，如平面度，真圓度，同心度...等。其規格下限為 0 ，我們可以用兩側之規格來考慮，亦即 Cp=(Tu-0)/(6σp)
(3)下限規格時	Cp=(X-Tl)/(3σp)，Tl為規格下限；X為群體中心  若 X<Tl，則Cp=0

Cp之等級評估

等級	範   圍						解 釋
A	1.33	≦	Cp	＜			良好，繼續生產，可調整規格及抽樣。
B	1.00	≦	Cp	＜	1.33		目前能力尚夠，但一不小心，可能產生不良品，需注意製程平均之變動。
C	0.83	≦	Cp	＜	1.00		製程能力不夠，應從事製程改善
			Cp	＜	0.83		情形嚴重，應全面檢討可能因素，必要時停止生產