为何要执行Cpk的统计制程管制？

1. Cpk管控项目必须是影响制程的重要因子

如果花了一大堆的心血，只是为了做Cpk而做Cpk，却不能反馈到生产产品的品改善，只能说在做虚功而已。
切记不要因为Cpk的要求来自客户或是老板的要求，就随便找个因子来做Cpk，如果客户或老板没有要求管控的对象，就得自己找个足以影响制程的因子，而不是看别人做什么就跟着做什么，就如同上面所举的例子，电路板的长度、宽度与厚度并不是制程中的重要因子，客户也许所能容许的误差值非常的宽，根本不需要控管， 而且电路板的厚度也不是组装厂所能管控的项目，Cpk变低了还得花一堆功夫去改善，如果花了一堆功夫把把这些项目管控的很好，可是实际上却可能一点用处也没有，这不是白作工是什么。

所以人家说打蛇打七吋，这Cpk的管控项目不用多，建议三个以下，一个也可以，但要真的是影响制程的重要因子，花点时间了解一下产品，好好选个管控的项目吧。

2. Cpk管控因子必须是可以数字化的项目

前面说Cpk管控的项目必须是影响制程的重要因子，但不论这个因子再重要，如果不能将其评量转化为「数字」，就不能拿来作为Cpk的管控项目。

因为所有的统计制程及Cpk所采用的控管方法都是透过数字来执行的，所以任何想要管控的项目都要转换成数字刻度，或是找到其它可以数字化的相关因子来管控。
建议可以参考六个标准偏差(six sigma)运用于日常生活一文。

3. 应该要找到真正需要控管的要因，而不是问题的表象或是产品的价值

就如同前面篇幅提及的，如果我们想管控的只是问题的表象或是产品的价值，比如说我们想改善产品的良率或是降低产品生产的成本，可是这些表面的数字是无法用Cpk来衡量其是否得到管控与否，好像还没有听过某某良率的Cpk在1.33以上的吧！

所以，比较好的方法是往下展开其下面的关键因子，这样才能针对这些因子采取对策并改善Cpk，进而提升产品的良率或降低其成本。

假设我们是一家橡胶按键的供货商，我们想要管控按键产品的良率，可是良率是由很多的缺点所累积出来的，这时候我们就必须要先用层别法及柏拉图方法来层别出那些缺点的不良率占了大部分的贡献。

假设是按键的作动力，我们就可以针对它来管控其Cpk，只是当我们发现作动力的Cpk低于1.33或1.0以下时，我们是否可以做什么措施来改善它呢？ 又是什么影响了按键的作动力？ 是按键的web厚度？ 还是橡胶的硬度？ 还是按键的行程距离？ 假设按键的web厚度是影响按键作动力的最重要因子，那是不是可以直接管控按键的web厚度会比管控按键的作动力来得有效呢？

如果我们再继续往下展开，就可以想看看，又是什么参数影响了按键的web厚度？ 是成型时的压力、温度、时间？ 还是橡胶的重量？ 或是橡胶的硬度？ 或是橡胶与硬化剂的比率？ 假设成型时的压力及橡胶的硬度皆是影响按键web厚度的最重要因子，那我们是不是就应该直接定义并管制这两个项目来取代管制按键web厚度就可以了？ 如果最后并没有任何最主要的因子可以严重影响到web的厚度，而是有中多的参数集合在一起影响了Web的厚度，那我们就可以退而求其次只管控到web厚度的Cpk就可以了。