장기간에 걸친 공정에 영향을 미치는 변동의 근원은 단기간에 발생한 변동의 원인과는 다를 수 있다.
예를 들면, 한 배치 안에서 발생된 변동성은 짧은 시간동안 같은 Tool로써 만들어지고 같은 공정이력을
가지기 때문에 배치간 발생되는 변동보다 훨씬 작다. 계절성과 같이 환경을 바꾸거나 수정해주는
다른 변동의 근원들은 장기간의 공정에서 영향을 미칠수 있다.

군내, 군간 공정능력은 위에서 예를 든 것 보다 훨씬 정확하게 단기간의 변동성을 예측하기 위해
사용할 수 있다. 배치내에 있는 변동은 단기 변동성을 예측할 때 사용되지만, 배치간의 차이는
멀어질수록 발생되는 좀더 미묘한 차이를 찾는 방법이다.  배치간의 한부분의 변동은 시간의 흐름 순서에
따라 단지 연속돤 배치 사이의 단기 변동성을 설명할 것이다.

정리하면, 군내변동은 배치내의 변동성을 표현하고, 군간변동은 배치간의 단기적인 파동을 표현한다.
이 배치간의 단기적인 변동을 예측하기 위해서 유일하게 다른 점은 연속된 배치의 평균을 고려하는 점이다.

군내 군간 변동의 예측은 단기간의 군간/군내 Cpk가 함께 조합되어 있는 반면에 Ppk는 전체 기간에 걸친
모든 개개의 값을 고려한 장기간 전체의 변동을 기준으로 계산된다.

위의 그림을 참조하면 공정은 자연적인 주기를 나타내고 있으며 장기적인 경향이 명확히 보인다.
비록 연속된 배치의 평균간의 차이는 적지만 전 기간에 걸친 전체 변동량은 장기적인 경향에
의해 좀더 크게 나타난다. 연속된 배치간의 차이는 전 기간에 걸친 전체 변동성을 잡아내기에
부족하지만 단기 변동성을 추정하기에는 충분하다

만일 공정이 이동성과 장기간의 경향에 의해 영향을 받고 있기 때문에 안정되어 있지 않고 예측하기
어려운 장기 변동성으로 부터 단기 변동성을 구분해내는 일은 중요한 일이다.
오늘 분석한 Ppk는 장기간의 공정변동의 경향으로 인해 내일에는 유효하지 않을 수도 있다.
공정의 안정성과 출렁임은 랜덤하고 우연한 원인에 의해 발생하고 크기를 예측할 수 있다.
그러므로 전체 공정능력인 Ppk 지수는 가능하다면 단기추정값인 Cpk에 가까워 지는 것이 좋다.