Cp vs Cpk: Process Capability Monitoring

This visualization shows how "Increased Variability" and "Mean Shifts" affect Process Capability Indices (Cp/Cpk) in real-time.

・Key Phases
- Stable Process (N=1–200): A stable state where Cp and Cpk are nearly identical and maintain high values.
- Point 1 (Variance Up): After N=200, the data variability (σ) gradually increases. Notice how both Cp and Cpk drop simultaneously.
- Point 2 (Mean Shift): After N=400, the process mean shifts upward. Note that Cpk drops more significantly than Cp, as Cpk accounts for the deviation from the target.

・Legend
Cyan Dots: Sampled Data
White Dashed Line: Process Mean
Pink Dashed Line: ±3 Sigma
White Solid Line: Specification Limits (LSL/USL)
Orange Line: Cp
Mint Green Line: Cpk

製造現場における「ばらつき」と「平均値のズレ」が、工程能力指数（Cp/Cpk）にどのような影響を与えるかを可視化したシミュレーションです。

・動画の主な流れ
- 初期状態（N=1〜200）： 安定した工程。CpとCpkがほぼ重なり、高い値を維持しています。
- 変化点1（Variance Up）： 200点目以降、データの「ばらつき（σ）」が徐々に大きくなります。このとき、工程の潜在能力を示すCpと、実力を示すCpkが同時に低下していきます。
- 変化点2（Mean Shift）： 400点目以降、平均値が規格の限界側へズレます。ここでは、ばらつきに依存するCpよりも、中心のズレに敏感なCpkの方が大きく低下する点に注目してください。

これらの指標の挙動を理解することで、製造プロセスの異常をより早く、正確に検知することが可能になります。

#Statistics #Python #DataScience

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