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？
罗伯特·普洛斯尔： 问得很好 。在工艺领域，工程师 非常推崇Cpk，因为它是一个能够概括工艺能力的单一数值。然而，当涉及材料，尤其是材料中的杂质时，必须注意以下几点。 我们生产的材料——化合物 ——并非为了达到特定的杂质水平而制造的。杂质并不是我们试图在生产中达到的产品性能规格。当然，杂质是大家试图去除的东西。
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·普洛斯尔：如果你再考虑一下数据集的分布，这种左截尾处理会使分布明显呈现非正态特征。分布左端会出现一个巨大的峰值，而在该峰值上方则会呈现某种分布形态。你不能仅仅计算出均值和标准方差 ，然后将其代入Cpk或Cpu公式中，并指望得出的结果真的有意义。
有时，我们需要向客户说明这种分配方式对该值的影响。当然，有时我们也会与客户打交道；他们拥有出色的流程工程师 ，并且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 与交流。 当客户就这些具体问题主动联系我们时，我们深感欣喜。关于这些问题，最好还是当面展开讨论。我们随时欢迎客户通过电子邮件联系我们，或者直接致电我。当然，我们的网站indiumstg.wpenginepowered.com上收录了罗恩·拉斯基博士关于过程控制问题的丰富资料和论文。我诚挚邀请大家阅读他撰写的大量相关论文，从而更好地理解过程能力。
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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