供应商审核资料里常把Cpk和批次合格率放在同一页，它们却回答不同问题。Cpk描述某项特性在一段受控生产中的分布位置与波动，批次合格率记录本批被检项目的判定结果。筛选供应商时，应把数字放回具体特性、时间和检验范围，再判断证据是否够用。
Cpk要连同过程条件一起阅读
Cpk不是产品的通用分数。计算对象应是一项明确的质量特性，并对应同一版图纸中的公差上下限。供应商只给一个数值，没有特性名称、规格限和数据来源，采购无法判断它代表关键尺寸、普通尺寸，还是无关的历史项目。
样本还要来自可识别的生产条件。材料批次、设备、模具或刀具、工艺参数和测量方法若在取数期间变化，数据可能混入多个过程，汇总值会遮住差异。资料应说明取数时间、样本顺序、分组方式和过程状态，供审核人员判断能否一起计算。
Cpk的解释依赖过程稳定。时间顺序记录若显示突变、漂移或频繁调整，即使结果看起来合适，也不能推断后续生产会保持同样分布。测量系统也要与公差和数据精度匹配。采购不必重算数据，但应确认供应商能提供原始记录和计算口径。
Cpk适合回答“这个过程在当前条件下，对该项规格有没有持续保持余量”。它不能说明本次交付的零件都已检验，也不能替代外观、材料、功能等未纳入计算的项目。设备、工装、材料来源或检测方法变更后，旧数据要重新判断适用性。
批次合格率要看分母和检验范围
批次合格率来自检验结果。阅读时先看分母是整批数量、实际检验数量，还是检验项目数；再看分子怎样定义合格。全检一项尺寸得到的结果，与抽取若干零件检查多项特性得到的结果，不能只凭百分比比较。报告还应指出批号、数量、抽样方案和判定标准。
“合格”也可能发生在返工或筛选之后。报告只列最终放行数量时，采购看不到初检不合格和重复检验。筛选时应区分初次通过、返工后通过和让步接收，并查看不合格集中在哪些特性。最终合格率能证明本批完成判定，却未必代表过程波动小。
凯乐丰整理制造业质量资料时，会把批次结果分成检验口径、初检状态和最终处置三部分。数字旁边保留批次、图纸版本与抽样依据，审核人员才能知道它反映的是交付放行，还是生产过程。这样的记录也便于下一批出现差异时找到可比较的起点。
筛选结论要落在同一项特性上
针对同一关键特性，Cpk记录说明一段时间内的过程分布，批次记录说明具体交付怎样判定。两者使用不同图纸版本、测量位置或单位时，不能直接并列。采购应先统一特性编号、规格限、测量方法和适用时间。
结果不一致时，处理方向也不同。Cpk资料完整而某批合格率下降，需要查该批材料、设备状态和异常处置；批次合格率不错但缺少过程数据，只能说明被检项目达到放行条件，尚不能证明供应商掌握长期波动。可参照制造业质量资料整理说明，把统计结论与原始记录分开呈现。
审核批次合格率时，可继续查看批量一致性资料中的检测抽样方式。可接受的筛选结论应指出哪项特性已有稳定过程证据、哪批产品已有放行记录，以及哪些条件仍待补充。Cpk缺少过程状态，或合格率缺少批次和分母时，都只能作为线索，不能单独支撑稳定供货判断。