菲尔-扎罗罗伯特，工艺表征的行业标准是 Cpk，有时是 Cpu；拉斯基博士已经讨论过这个问题，因为它与装配工艺有关。关于材料，有时正态分布并不成立。我们该怎么办？
Robert Ploessl： 问得好。工艺工程师喜欢 Cpk，因为它是一个可以概括工艺能力的单一数字。但是，当你处理材料，特别是材料中的杂质时，你必须注意几件事。我们生产的材料、化合物并不是为了达到某个杂质水平而生产的。杂质并不是我们要生产的产品性能指标。当然，杂质是你想要去除的东西。
菲尔-扎罗 对
Robert Ploessl：没有下限是最好的。你要控制的是上层，也就是 Cpu 部分的 "u"。
菲尔-扎罗 对
Robert Ploessl：除此之外，杂质的分布通常是非正态分布。它通常偏向高端。除此之外，数据集的左端也会发生一些情况，因为你所使用的检测技术总是有一个检测极限。检测极限会带来统计学家所说的 "数据删减"，因此你要处理的是左删减数据。
例如，您有一个数据集，上面写着我们针对铁这样的杂质进行了测量。我们的检测限小于 1ppm。从你的生产线上生产出一批又一批产品，在其中一些产品中，你会测量到小于 1ppm 的杂质，因为这是检测极限。
菲尔-扎罗对
罗伯特-普洛伊斯尔：如果你再考虑一下数据集的分布，现在的左删减会使分布看起来明显非正态分布。左端会有一个大横杠，上面会有某种分布。你不能只计算出一个平均值和一个标准差，然后将其插入 Cpk 或 Cpu 公式中，就指望这个值真的有意义。
有时，我们需要让客户了解这种分布对该值的影响。当然，有时我们也会与客户打交道，他们拥有优秀的工艺工程师，对这些问题非常了解。
菲尔-扎罗对
Robert Ploessl：我们非常非常愿意与客户合作，共同研究数据集，制定合理的流程能力指标。当然，这些指标始终取决于客户的具体要求。没有 "一刀切 "的做法。这就是客户的声音，客户的声音会与我们流程的声音相匹配；当然，它们必须协同工作。
菲尔-扎罗没错，正如你所说，这可能会给客户带来真正的窘境。你建议他们怎么做？
罗伯特-普洛斯尔 对话和交谈。我们喜欢客户向我们咨询这些具体问题。最好能就这些问题当面展开对话。我们随时欢迎客户通过电子邮件或给我打电话与我们联系。当然，我们的网站www.indium.com有罗恩-拉斯基博士撰写的有关过程控制问题的大量数据和论文。我邀请大家阅读他就这些问题撰写的大量论文，以便更好地了解工艺能力。
菲尔-扎罗罗伯特，非常感谢。
罗伯特-普洛斯尔：不客气。
菲尔-扎罗我很荣幸
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