Phil Zarrow：Robert，製程特性的業界標準是 Cpk，有時也是 Cpu；Lasky 博士已經討論過這個問題，因為它與組裝製程有關。在材料方面，有時候無法維持正態分佈。我們該怎麼做？
Robert Ploessl： 非常好的問題。製程工程師喜歡 Cpk，因為它是概括製程能力的單一數字。然而，當您處理材料，尤其是材料中的雜質時，您必須注意幾件事情。我們製造的材料、化合物，並不是為了達到某個雜質含量而製造的。雜質並不是我們想要製造的產品性能規格。當然，雜質是您想要去除的東西。
Phil Zarrow 對
Robert Ploessl：沒有哪個較低的層級是最好的。您想要控制 Cpu 部分的上層，也就是「u」的部分。
Phil Zarrow 對
Robert Ploessl：除此之外，雜質的分佈通常是非正態的。它通常偏向於高端。除此之外，在您的資料集左端也會發生一些事情，因為您所處理的檢測技術總是有檢測極限的。偵測極限會引入統計學家所謂的「資料刪除」，因此您要處理的是左刪除資料。
舉例來說，您有一個數據集，上面寫著我們針對鐵這種雜質進行了測量。我們的檢測限小於 1ppm。從您的生產線上生產出一批又一批的產品，在其中一些產品中，您會測量到小於 1ppm，因為這是檢測極限。
Phil Zarrow對
Robert Ploessl：如果你再想想你的資料集的分佈情況，現在的左刪除會讓分佈看起來明顯地非正態。你會在左端看到一條大柱子，而在柱子上方會有某種分佈。您不能只計算平均值和標準差，然後將其插入 Cpk 或 Cpu 公 式，並期望該值真的會有意義。
有時候，我們需要教育客戶有關這種分佈對此值的影響。當然，有時候，我們會和客戶打交道；他們有優秀的製程工程師，對這些問題有很好的教育。
Phil Zarrow對
Robert Ploessl：我們非常非常願意與我們的客戶合作，透過資料集，找出合理的製程能力指標。當然，它們始終取決於客戶的規格。不存在 「一刀切」。這是客戶的聲音，它會與我們流程的聲音相匹配；當然，它們必須一起工作。
Phil Zarrow：是的，正如您所說，這對客戶來說是一個真正的窘境。您建議他們如何處理？
羅伯特·普洛斯爾：對話與 交流。 當客戶就這些具體問題主動聯繫我們時，我們總是感到非常高興。針對這些議題，最好還是親自面對面展開對話。我們隨時歡迎客戶透過電子郵件聯繫我們，或直接致電給我。當然，我們的網站indiumstg.wpenginepowered.com上收錄了羅恩·拉斯基博士關於製程控制議題的豐富資料與論文。我誠摯邀請各位閱讀他針對這些議題所撰寫的大量論文，藉此更深入地理解製程能力。
菲爾-扎羅羅伯特，非常感謝你。
Robert Ploessl：不客氣。
菲爾-扎羅很榮幸
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