📊 統計計算引擎

本章節只做一件事：說明計算引擎如何從歷史數據得出 CL/UCL/LCL 與 Cpk/Ppk。概念入門見 terminology。

讀完本篇你能回答

$CL = \bar{\bar{X}}, \quad UCL/LCL = \bar{\bar{X}} \pm A_2 \bar{R}$

透過 $\bar{R}$ 與係數 $A_2$ 估計組內 $\sigma$ ，反映製程自然波動區間。

符號	估計方式	用於
$\sigma_{\text{within}}$	$\bar{R}/d_2$ 或 $\bar{S}/c_4$	Cpk（短期能力）
$\sigma_{\text{overall}}$	全體樣本標準差	Ppk（長期表現）

$C_{pk} \gg P_{pk}$ 通常代表中心隨時間漂移明顯。

實務提醒

不應盲目追求極高 Cpk——量測成本與抽樣頻率也要納入決策。發布新界限前可做模擬檢核。