SPC中Ca、Cp的值是怎么确定的

Ca=（平均值-规格中心值）/规格范围的一半，Cp=(规格范围)/6西格玛。

Ca考虑的是制程中心值的偏移程度，Cp考虑的是制程能力，即制程控制的变异大小。

一个钟形的曲线，Ca决定曲线中心偏移程度，Ca越小，制程偏移越少，中心值与规格值越靠近，制程能力越好，反之相反，Cp决定曲线形态，Cp越大，曲线越瘦越高，说明数据越集中，变异越小，制程稳定度越好，反之相反。

扩展资料

实施SPC的过程中常见的误区

误区一：没能找到正确的管制点

不知道哪些点要用管制图进行管制,花费大量的时间与人力,在不必要的点上进行管制，SPC只应用于重点的尺寸（特性的），那么重点尺寸、性能如何确定呢？通常应用FMEA的方法，开发重要管制点，严重度为8或以上的点，都是考虑的对象。

误区二：没有适宜的测量工具

计量值管制图，需要用测量工具取得管制特性的数值.管制图对测量系统有很高的要求，通常要求GR&R不大于10%，而在进行测量系统分析之前,要事先确认测量仪器的分辨力，要求测量仪器具有能够分辨出过程变差的十分之一到五分之一的精度。

参考资料

百度百科--SPC

楼上的正解，补充一个单边规格的
CPK=MIN (UCL-X bar)/3sigma,( X bar-LCL)/3sigma
理解好就OK了，不用去背他。现在软件多得是，鼠标点击就出来了。
Ca考虑的是制程中心值的偏移程度
Cp考虑的是制程能力，即制程控制的变异大小
形象点说，一个钟形的曲线，
Ca决定曲线中心偏移程度，Ca越小，制程偏移越少，中心值与规格值越靠近，制程能力越好，反之相反
Cp决定曲线形态，Cp越大，曲线越瘦越高，说明数据越集中，变异越小，制程稳定度越好，反之相反
然后如何综合评价制程能力要结合以上两个因素，中心偏移越小，曲线越瘦高，制程能力越好
于是诞生了Cpk综合考虑了以上两个因子，Cpk越大，制程能力越好
Cpk=Cp*（|1-Ca|）

这些在SPC 的书箱里很容易找到：
Ca=（平均值-规格中心值）/规格范围的一半
Cp=(规格范围)/6西格玛
西格玛是标准差