楼上的回答十分准确，这里再补充一点关于单边规格的CPK计算方法，即CPK等于(UCL-Xbar)/3sigma和(Xbar-LCL)/3sigma中的较小值，理解这一点就足够了。现在各种统计软件功能强大，只需点击鼠标就能得出结果。在六西格玛管理中，Ca和Cp两个参数分别代表了不同方面的制程能力。Ca衡量的是制程中心值的偏移程度，即制程是否偏离了理想的中心位置；而Cp则衡量的是制程能力，即制程变异的大小，也就是数据的集中程度。形象地说，如果我们把数据分布描绘成钟形曲线，Ca决定了曲线中心的偏移程度。如果Ca值较小，说明制程的中心值与规格值更为接近，中心偏移较少，制程能力也就越好；反之，如果Ca值较大，则说明制程中心值偏离规格值，中心偏移较大，制程能力相对较差。Cp则决定了曲线的形态，反映了数据的集中程度和变异的大小。如果Cp值较大，说明数据更为集中，变异较小，制程的稳定性较好；反之，Cp值较小，则表明数据分布较为分散，变异较大，制程的稳定性较差。在实际应用中，为了综合评价制程能力，我们需要考虑这两个因素。中心偏移越小，曲线越瘦高，制程能力越好。于是，Cpk应运而生，它综合考虑了Ca和Cp两个因素。Cpk越大，表明制程能力越好。Cpk的计算公式为Cpk=Cp*|1-Ca|，通过这个公式，我们可以直观地看出制程在中心偏移和变异大小方面的能力表现。