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1.工序能力的定量表征

2.统计特征数

3.工序能力指数Cp的计算

4.工序质量水平的判断和处置

5、提高工序能力指数的途径;CPk是英文ProcessCapabilityindex缩写，汉语译作工序能力指数，也有译作工艺能力指数，过程能力指数。

1、工序质量

是指工序过程的质量，工序质量的高低反应在工序的成果符合设计、工艺要求的程度，即工序的符合性质量。工序质量高，说明这道工序成果的合格品率高，废次品率或返修率低。

2、工序能力

是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。

这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。产品质量就是工序中的各个质量因素所起作用的综合表现。

从定量的角度看,工序能力就是工序的一种可以量度的特性。也就是说，在诸因素处于控制状态下，工序所加工产品的质量特性值的波动幅度（分散性）。

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对于任何生产过程，产品质量总是分散地存在着。工序能力越高，则产品质量特性值的分散就会越小；工序能力越低，则产品质量特性值的分散就会越大。那么，应当用一个什么样的量，来描述生产过程所造成的总分散呢?通常用标准偏差σ的6倍来表示工序能力的大小。

σ是处于稳定状态下的工序的标准偏差.;

3、工序能力指数

工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还难以看出。因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求(公差、规格等质量标准)的程度。这个参数就叫做工序能力指数。它是技术要求和工序能力的比值，即：

工序能力指数=技术规格／工序能力。

正态分布标准偏差σ的大小反映了参数的分散程度。根据数理统计学理论可以知道，在正态分布情况下质量特性值落在6δ范围内的概率为99.73%，T越大，表明工序的实际精度越差，工序能力越小。T越小，表明工序的实际精度越高，工序???力越大。

;(一)正态分布

1.正态分布

若X的密度函数（频率曲线）为正态函数（曲线）

则称X服从正态分布，记号～。其中、是两个不确定常数，是正态分布的参数，不同的、不同的σ对应不同的正态分布。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称，曲线与横轴间的面积总等于1。

2．正态分布的特征

服从正态分布的变量的频数分布由完全决定。

(1)μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。正态分布以为对称轴，左右完全对称。正态分布的均数、中位数、众数相同，均等于μ。

;(2)σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。

(二)标准正态分布

标准正态分布是一种特殊的正态分布，标准正态分布的μ=0,σ2=1,通常用u（或Z）表示服从标准正态分布的变量，记为u～N（0，12）。

正态分布是许多统计方法的理论基础。t检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布，但相应的统计量在大样本时近似正态分布，因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。

;正态分布曲线;统计方法中常用的统计特征数可分为两类，一类是表示数据集中位置的、如样本平均值、样本中位数等；一类是表示数据的离散程度的、如样本极差、样本标准偏差等。下面介绍几个重要的统计特征数。

1.样本平均值

它是表示数据集中位置的各种特征数中最基本的一种，常用符号X来表示，其计算公式为：

例如有2、3、4、5、6五个统计数据其平均值=4;2.样本中位数