例: 一家凸轮制造商希望评估其产品直径是否符合，直径必须为600±2mm才符合工程规格，分析员评估过程的能力以确保其满足客户的要求，分析人员每批次从生产线上按照一定的时间间隔连续取 5 个样品记录其直径，取15批次，共计75个样品。

第一步: QSmart SPC参数设置

在样本容量中输入5，即子组大小，每批次抽检5个凸轮轴样品，填写规格上下限，设置判异规则，控制图类型选择计量型XR图，即均值极差控制图。

第二步: QSmart SPC操作，将抽取的样品采用SPC自动采集工具自动采集测量，直接得出数据。

第三步: QSmart SPC的CPK分析
整体标准差就是我们熟知的total sigma，组内标准差是within sigma，它们分别用于计算PPK与CPK，二者计算公式虽然相同=Min（(上限-均值)/3sigma，(均值-下限)/3sigma）但二者的sigma是不同的，这就是PPK与CPK的本质区别。

无线采集器所采集的数据直接转化为SPC控制图、CPK分析图，从图中可以直接得出所采集的数据PPK=0.33，CPK=0.44。

我们试着变更一下原始数据(只要不变更各组中最大与最小值)，如下红色方框的数据为改动后的数据。

我们发现，CPK分析图中的整体工序能力发生了变化，即CPK不变，而PPK变为了0.32；CPK只考虑了每个批次内的变异，而PPK考虑了过去这段时间所有批次的变异，从这个角度上看PPK表征的是长期的涵盖了所有批次数据变异，而CPK只考虑了本批次内的变异，即短期的。所以在汽车行业重要的参数要求PPK大于1.33，影响安全的关键参数PPK大于1.67且必须在PPAP中进行提交。