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一篇文章轻松搞定《cp工作总结》的写作。（精选5篇）

更新日期:2025-06-24 08:11

一篇文章轻松搞定《cp工作总结》的写作。（精选5篇）"/

写作核心提示：
写一篇关于CP（合作项目）工作总结的作文时，需要注意以下事项：
1. 明确主题：首先，要明确作文的主题，即总结CP工作的整体情况，包括项目背景、目标、实施过程、成果与不足等。
2. 结构清晰：作文应具备清晰的结构，一般包括引言、主体和结尾三个部分。引言部分简要介绍CP项目的基本情况；主体部分详细阐述项目实施过程中的关键环节和成果；结尾部分总结经验教训，提出改进建议。
3. 突出重点：在作文中，要突出CP工作的重点内容，如项目目标、实施策略、团队协作、创新举措等。同时，对项目成果和不足进行对比分析，以便更好地总结经验。
4. 客观公正：在总结CP工作时，要保持客观公正的态度，既要肯定项目取得的成果，也要正视存在的问题和不足。这有助于提高作文的公信力。
5. 数据支撑：尽量使用具体的数据和案例来支撑你的观点，使作文更具说服力。例如，项目完成的时间、成本、效率等指标，以及团队协作的成功案例等。
6. 语言表达：作文的语言要简洁明了，避免使用过于复杂的词汇和句式。同时，注意文章的连贯性和逻辑性，使读者易于理解。
7. 团队协作：在总结CP工作时，要充分展现团队成员的协作精神，强调团队的力量。可以提及团队成员的分工、沟通

制程能力指数 - CP与CPK 有什么不同？

在上篇“制程能力指数 - CPK Minitab 实操”中介绍了CPK 相关内容，本章重点简要介绍CPK 与CP 之间的差异。

过程能力评估, 是将两种声音“USL/LSL –顾客之声”和“μ, σ – 过程之声”进行对比。

为了将过程的自然输出能力与要求的容差进行比较，著名的质量专家朱兰引入了能力比的概念，也就是CP Capability of Precision

制程（过程）能力指数Cp：是表征过程固有的波动状态，即技朮水平。它是在过程的平均值μ与目标值M重合的情形。

被测样本值μ与规格中心值M重合

过程处于统计控制状态时，过程能力指数Cp可用下式表示：

Cp = (USL-LSL)/6σ= T/6σ

T=允许最大值（USL）-允许最小值（LSL）

这个公式表示产品设计规格限宽度与加工过程控制限宽度的比值。规格限的宽度是一定的，所以加工能力的大小取决于控制限的宽度，宽度越窄，加工的精度就越高，CP的数值就越大，CP 等级判定准则：

Cp适用于过程输出的平均值与目标值重合的情形，但事实上目标值与平均值重合情形较为少见. 当设法把过程输出均值逐渐移向规格中心时，这种能力就得到充分体现，因此，CP 指数称为潜在过程能力指数。当u≠M时，不合格品率将增加，这就造成了尽管CP 较大，但是不各个品率却较高的情况，因此引入另一个过程能力指数CPK

Cpk

Cpk是指过程平均值与产品标准规格发生偏移（ε=M-μ）的大小，常用客户满意的上限偏差值减去平均值和平均值减去下限偏差值中数值小的一个，再除以3σ的结果来表示。Cpk的表达式为：

T=允许最大值（USL）-允许最小值（LSL）

k=|M-μ|/(T/2) = =ε/（T/2）

Cpk=（1-k）*Cp 或 Cpk=min{ (USL-u)/3σ，(u-LSL)/3σ}}

被测样本均值μ与规格中心值M不相等

通常状况下，质量特性值分布的总体标准差σ是未知的，所以可以采用样本标准差s代替。CPK的计算需要考虑过程的平均值μ与规格限的偏差，因此在实际应用中更为复杂

在上篇“制程能力 - CPK Minitab 实操步骤”中介绍了CPK 相关，在这里就不做重复。

为什么是和3σ比较

可能有人会问到，为什么是和3σ比较，而不是2σ、4σ ……等等。假定过程输出特性Y-N（u, 方差），且过程均值与规格中心值重合，考察正态分布上的三个典型的区间（u-1sigma,u+1sigma),…. （u-3sigma,u+3sigma) 他们有这样一些特点，过程输出特性Y 落入上述三个区间的概率分别为：68.26%，99.73%，99.45%....

也就是说，过程输出特性落在（u-3sigma,u+3sigma) 之外的概率只有0.27%，是小概率事件，同时在早期工业水平做的好一些也就大致这个水平。因此，将6sigma 范围视为过程的自然波动范围。

正态概率分布三个典型的区间

小结：CP 与CPK 不同之处

CP（无偏过程能力指数）：当数据的分布中心与公差中心重合时，称为无偏情况。在这种情况下，CP表示理论上的过程能力指数，即CP=T/6σ，其中T为规格的公差范围，σ为标准差。CP只与标准差σ有关，因为产品规格的公差范围T是人为设定的，提高CP的关键在于减小标准差σ，提高加工精度。

CPK（有偏过程能力指数）：当数据的分布中心与公差中心不重合时，称为有偏情况。在这种情况下，CPK表示实际的过程能力指数，即CPK=(USL-μ)/3σ或(μ-LSL)/3σ，其中USL和LSL分别为规格上限和下限，μ为过程的平均值。CPK考虑了过程的偏移，因此在实际工作中更常用。

扩展知识点：什么情况下视过程为“统计控制状态”

任何一个过程都受到两类因素的影响，一类是人们无法控制或难以控制的随机因素，也称偶然因素（普通原因）。由偶然因素带来的制程波动称为偶然或随机波动，这种波动幅度小，工程上是可以接受的。但即使是这种较小的波动，也不希望它存在，因为它毕竟对产品最终的质量产生影响。但是又不能从根本上消除它，因此不得不承认它的合理性。也就是说这种普通原因存在任何过程中是一种正常现象，所以我们称只有随机因素影响的过程为正常的在制程管制下的过程。

有时还存在另一类随机因素影响过程，影响输出结果称之为异常因素（特殊原因）是指由于制程中某一个小部位的突发变异产生的问题，难以预料，只有一经发现，由现场人员立即判断处理；不在统计制程管制下;由特殊因素产生，事先无法预料。

由于这两类因素的共同作用，使得过程输出的结果呈现出内在的统计规律性。通过输出结果的规律性，可以探测过程是否处于控制状态，即系统因素是否发生变异。一旦系统因素发生变异，过程输出结果的规律将遭到破坏，从而导致过程失控，因此这类因素又称为异常因素。

后续会继续分享PP, PPK 的应用以及CP, CPK, PP, PPK 区别

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