控制图的作用
PMP各种图作用
7、因果图：石川图，Why-why分析图，鱼骨图，找问题的根本原因，也可用于识别风险过程，分析风险起因。因果图（鱼骨图）和流程图即是质量管理工具又是风险管理工具。
8、影响图：把项目的某种情境表现为一系列实体和结果的相互影响关系，比如风险和项目目标的相互影响关系等。影响图是定量风险分析的工具，不是质量管理的工具，这一点有别于因果图（鱼骨图）和流程图。
4、矩阵图：在行列交叉的位置展示因素、原因和目标之间的关系强弱。
Байду номын сангаас
5、亲和图：可以对潜在缺陷成因进行分类，展示最应关注的领域。一般关联头脑风暴方法，即在头脑风暴发散出来的创新思维或观点后，应用亲和图把这些思维或观点分组。
6、流程图：通过流程分析找问题原因或出处，通过工作流的逻辑分支及其相对频率，来估算质量成本。也可以用于识别风险过程，分析风险起因。考试中如果选择流程图，通常题干中会有“流程”、“程序”和“过程”等文字，可以判断是用来估算质量成本的。
题目的关键词“排序”、“优先”、“首要”、“最重要”，选择帕累托图。由于时间有限，不能解决所有问题，只能解决关键问题。帕累托图用来从数量上发现主要矛盾，发现产生最大数量缺陷的原因（即识别造成大多数问题的重要原因）。
3、散点图：确定两个变量间是否有关系，来估算自变量的变化将如何影响因变量的值。通常在二维象限上（通常是X横坐标和Y纵坐标）看数据点是否在对角线附近。比如两个变量是正相关、负相关或非线性相关（非线性相关一般关联回归曲线，即回归线）
（1）、在问题尚未发生前，找到隐患解决；
（2）、可以消除相关方对质量的担心；
（3）、可以监控过程、添加新变量之后的状态。
2、帕累托图：特殊的直方图（采用出现问题或原因的数量或频率为纵坐标，问题或原因的类型为横坐标），按频率排序，优先列出需要解决的问题，符合二八原则(80%的问题是由20%的原因造成的)。
控制图的使用
1、控制图的作用有哪些?
(1)在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态。
(2)在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需要使过程保持相应的稳定状态。
(3)在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。
2、控制图的应用程序是什么?
(1)选取控制图拟控制的质量特性。
(2)选用合适的控制图种类。
精益生产促进中心。
(3)确定样本组、样本大小和抽样问题。
在样本组内，假定波动只由偶然原因所引起。
(4)收集并记录至少20—50个样本组的数据，或使用以前所记录的数据。
(5)计算各组样本的统计量，如样本平均值、样本极差和样本标准偏差等。
(6)计算各统计量的控制界限。
(7)画控制图并标出各组的统计量。
(8)研究在控制界限以外的点子和在控制界限内排列有缺陷的点子以及标明异常(特殊)原因的状态。
(9)决定下一步的行动。
3、控制图在应用中常见的错误有哪些?
(1)在5M1E因素未加控制，工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工序。
(2)在工序能力不足，即在<1的情况下就使用控制图。
(3)用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线。
(4)仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用。
(5)不及时打“点”因而不能及时发现工序异常。
(6)当5M1E发生变化时，而未及时调整控制线。
(7)画法不规范或不完整。
(8)在研究分析用控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。
质量专业理论与实务(中级) _第四章 统计过程控制(1)_2010年版
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中大网校 “十佳网络教育机构”、 “十佳职业培训机构” 网址： 1、分析用控制图的主要作用是（ ）
A:用于分析、寻找过程稳态
B:起到贯彻预防作用
C:实时分析数据，监视过程运行状态
D:消除不合格品
答案:A
2、用于控制不合格率、废品率、交货延迟率、缺勤率、邮电、铁道部门的各种差错率等的控制图是（ ）
A:c 控制图
B:U 控制图
C:ρ控制图
D:n ρ控制图
答案:C
3、控制图主要用来（ ）
A:识别异常波动
B:判断不合格品
C:消除质量变异
D:减少质量变异
答案:A
解析:提示：控制图的作用在于识别异常波动。
4、在控制图的应用中，由于界内点排列不随机导致的判异使（ ）。
QC七大手法概述及作用说明
QC七大手法概述及作用说明1. QC（Quality Control）简介质量控制（Quality Control，简称QC）是指在产品或服务生产过程中，通过一系列的检测、测量、评估和纠正措施，确保产品或服务达到预期的质量要求的管理活动。
通过质量控制手法的应用，可以提高产品或服务的质量、效率和可靠性，并帮助组织及时发现和纠正潜在的问题，提高客户满意度和市场竞争力。
2. QC七大手法概述QC七大手法是指常用于质量控制领域的七种基本工具和技术，它们是：1.流程图2.帕累托图3.控制图4.直方图5.散点图6.因果图7.5W1H分析法下面将对每种手法进行详细的概述和作用说明。
2.1 流程图流程图是一种通过图形化的形式来描述工作流程和操作步骤的工具。
它通过使用各种符号和箭头表示不同的任务和决策，清晰地展示了工作流程的各个环节和关键节点。
流程图可以帮助团队成员更好地理解工作流程，识别潜在的瓶颈和改进机会。
2.2 帕累托图帕累托图也称为80/20法则（Pareto Principle），它是基于意大利经济学家帕累托（Vilfredo Pareto）的观察而得名。
帕累托图通过按照频率和影响力对问题或原因进行排序，确定关键因素和主要贡献因素。
它可以帮助质量控制团队优先处理最重要的问题和原因，提高效率和效果。
2.3 控制图控制图是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的工具。
它以时间为横轴，以关键指标（如质量特性、工序时间、成本等）为纵轴，通过统计分析过程数据，绘制出一条中心线和上下限控制线。
通过实时监控测量数据，可以判断过程的稳定性和能力，并及时采取相应的纠正措施。
2.4 直方图直方图是一种以长方形的形式显示数据分布情况的统计图表。
它通过将数据按照不同的范围划分为一系列等宽的区间，然后绘制每个区间的柱状图，表示该区间内数据的频率。
直方图能够直观地显示数据的分布情况，帮助识别数据的偏移和异常值。
2.5 散点图散点图是一种用于表示两个变量之间关系的图表。
第七章控制图
收集和重新收集预备数据的要求
? 1、绘制控制图所要收集的预备数据不宜过少，否 则不足以对过程判稳。按照判稳准则的具体要求， 一般取预备数据数 ≥25。
? 2、分析改进后重新收集数据应区别情况处理 ? ①异常数据比较多时： ? 重新收集数据； ? ②仅出现个别异常数据时： ? 去掉异常数据后重新计算、判稳，如果仍有一
5、接下来根据?
x
?
?x
n
,UCL ?
LCL
?
6?
X
的关系利用前面得
到的控制界线估计过程参数? x 用于计算过程能力指数。
重新计算前的控制界线：
控制线 x 图
S图
CL 81.5384 0.8608
UCL 82.9398 1.9510 LCL 80.1370 0
重新计算后的控制界线：
控制线 x 图
S图
是否达到
否
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
2、根据统计稳态和技术稳态是否达到可以分成四种情 况。显然状态Ⅳ是最不理想的，也是现场所不能容忍的， 需要加以调整使之逐步达到状态Ⅰ。从上表可见，从状 态Ⅳ达到Ⅰ的途径有二：状态Ⅳ→Ⅱ→Ⅰ或状态 Ⅳ→Ⅲ→Ⅰ，究竟通过的哪条途径应通过具体技术经济
分析来决定，有时，为了更加经济，宁可保持在状态Ⅱ 也是有的 。
.
.
.
.
.
.
.
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.
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.
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.
.
.
.
25
81.06 79.88 81.69 81.79 81.240 0.910
20
20
? ? x ? xi 20 ? 81.5384; s ? si 20 ? 0.8608
控制图
控制图控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。
根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。
它是统计质量管理的一种重要手段和工具。
英文control chart定义控制图又称为管制图。
第一张控制图诞生于1924年5月16日，由美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart)博士在首先提出管制图使用後，管制图就一直成控制图为科学管理的一个重要工具，特别方面成了一个不可或缺的管理工具。
它是一种有控制界限的图，用来区分引起的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的资讯，从而判断生产过於受控状态。
控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用来控制生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处於稳定受控状；再一类的控制图，主要用於发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。
作用在生产过程中，产品质量由于受随机因素和系统因素的影响而产生变差；前者由大量微小的偶然因素叠加而成，后者则是由可辨识的、作用明显的原因所引起，经采取适当措施可以发现和排除。
当一生产过程仅受随机因素的影响，从而产品的质量特征的平均值和变差都基本保持稳定时,称之为处于控制状态。
此时,产品的质量特征是服从确定概率分布的随机变量，它的分布(或其中的未知参数)可依据较长时期在稳定状态下取得的观测数据用统计方法进行估计。
分布确定以后，质量特征的数学模型随之确定。
为检验其后的生产过程是否也处于控制状态，就需要检验上述质量特征是否符合这种数学模型。
为此，每隔一定时间，在生产线上抽取一个大小固定的样本，计算其质量特征，若其数值符合这种数学模型，就认为生产过程正常，否则，就认为生产中出现某种系统性变化，或者说过程失去控制。
这时，就需要考虑采取包括停产检查在内的各种措施，以期查明原因并将其排除，以恢复正常生产，不使失控状态延续而发展下去。
通常应用最广的控制图是W.A.休哈特在1925年提出的，一般称之为休哈特控制图。
控制图的原理及应用
次 数
净含量
次 数
净含量 平均值的差异 次 数
净含量
样品
分布曲线
标准差的差异 形状的差异
净含量
净含量
处于统计控制状态的制程（稳态），
次
其结果是稳定和可预测的
数
不处于统计控制状态的制程，其结果是不稳
定和不可预测的
次
数
净含量 净含量
预测 预测
第二十八页，编辑于星期二：十九点 六分。
共同原因(机偶原因,系统原因)
一、什么是控制图
第四页，编辑于星期二：十九点 六分。
控制图是对过程关键质量特性值进行测量、分析、改进，
从而监测过程是否处于控制状态的一种统计工具。
样本统计量数值
175
170
UCL=172 上控制限
165
CL=164 中心线
160
155
LCL=156 下控制限
150
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
控制图示例 按时间或样本号顺序抽取的样本统计,所得数值的描绘点。
过程应监控的对象
例如: a.机器故障或工具损坏.
b.使用不合格之原料或材料.
c.员工情绪欠佳或工作不努力.
d.不按操作标准作业或标准不适当.
第三十页，编辑于星期二：十九点 六分。
制程控制不同形态
在控制状态下 (特殊原因消除)
局部问题对策: 属于局部问题应
由负责制程的现场人 员去改善.
时间推移
失去控制 (有特殊原因存在)
世界上第一张控制图是休哈特在1924年5月16日提出的不合格品率p控制图。
第十五页，编辑于星期二：十九点 六分。
控制图的原理作用应用范围
控制图的原理、作用及应用范围1. 控制图的原理控制图是一种用于分析和监测过程稳定性的统计工具，它基于统计学原理和概念，并结合实际数据将过程的表现可视化呈现出来。
控制图的原理主要包括以下几点： - 随机性原理：过程中的变化是由随机因素引起的，控制图通过测量样本数据并计算统计量，与过程的预期稳定性进行对比，从而判断变异是否超出预期范围。
- 稳态原理：在一个稳定的过程中，所测量的样本数据会围绕着一个中心值进行随机波动。
通过指定上下控制限，控制图可以帮助识别超出正常变异范围的异常情况。
- 规范化原理：控制图将过程数据标准化为无量纲形式，这样可以直观地比较不同过程的稳定性和性能。
2. 控制图的作用控制图在质量管理和过程改进中起到了重要的作用，主要体现在以下几个方面：- 监测过程稳定性：通过控制图的使用，可以对过程的稳定性进行实时监测。
当过程的变异超出控制限时，可以及时采取相应的纠正措施，确保过程能够持续稳定地运行。
- 识别特殊因子：控制图能够帮助识别过程中的特殊因子，如异常事件、材料变化等。
通过对控制图的分析，我们可以及时发现潜在问题并进行解决，以提高过程的品质和效率。
- 指导决策：控制图提供了过程数据的可视化展示，有助于决策者快速了解过程的状况并作出相应的决策。
例如，当控制图显示过程稳定时，可以进一步优化操作流程；当控制图显示过程异常时，可以立即采取措施进行调整。
3. 控制图的应用范围控制图可以应用于各种不同类型的过程，尤其在生产制造和服务行业中具有广泛的应用范围。
以下是一些常见的应用领域： - 制造业：控制图可以用于监测生产线上的产品质量，帮助找出生产过程中的异常情况，并及时调整以提高产品质量和生产效率。
- 服务业：控制图可以用于监测服务过程的性能指标，如平均等待时间、客户满意度等，帮助提高服务质量和客户体验。
- 医疗领域：控制图可以应用于医疗过程的监测和改进，如手术时间、治疗效果等，有助于提高医疗质量和安全性。
控制图在食品生产中的应用 电子教材
《食品安全与质量控制》电子教材控制图又称管理图，最早是由美国贝尔实验室的休哈特在1924年正式发表的，故又称休哈特控制图。
它是进行工序控制的主要统计手段，也是唯一实行“动态控制”的方法，它使质量控制从原来的事后检验发展到事先预防，对质量管理学科的形成与发展具有划时代的意义。
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种用统计方法设计的图。
控制图的基本形式是一直角坐标图，纵坐标是特性值，横坐标为时间和组号。
图上有用实线绘制的中心线（CL ）、用虚线绘制的上控制限（UCL ）和下控制限（LCL ），图中有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，各点之间用直线段相连，以便看出点子的变化趋势，UCL 、CL 与LCL 统称为控制线，它们是互相平行的（如图2-15）。
图2-15 控制图的基本形式 1. 控制图的作用 理解要点：控制图的作用是及时告警，它可用于以下两个方面：(1)当过程发生异常质量波动时及时显示出来时，提醒操作人员要立即采取措施消除异常因素的作用，使过程恢复正常。
(2)直观地判断有无异常点。
2.控制图的原理 理解要点：当生产条件正常、生产过程比较稳定、且仅有随机因素在起作用的情况下，其产品总体的质量特性分布为正太分布。
由正太分布的性质可以知道，产品的质量特性值分布在u ±3σ的控制界限外的概率仅为0.27%，即如果测试一千个产品的特性值，则可能有697个产品的特性值出现在平均值正负三倍标准差的区域内。
而在这个区域之外的产品加起来可能不超过3个，这是一件发生概率仅3‰的小概率事件。
如果一旦从工序中抽取的质量特性值出现在界外，造成这一事件的原因无非是系统原因与随机原因这两种。
但要分辨并判断究竟何种原因却是很困难的。
不过，根据小概率事件在一次试验中实际上几乎不可能发生的原理，我们可以推断有随机原因使特性值出现在界外几乎是不可能的。
因此在无法分辨的情况下，我们就武断地认为这是由于不正常的系统原因造成的，从而据此推断工序中存在着造成异常波动的系统原因，即生产过程处于失控状态。
控制图的作用
.控制图的作用：①能够判断品质是处于稳定状态还是处于异常状态。
②可以确认不良对策是否有效。
③可用作日常品质维护管理的主要工具。
4.该方法实战时注意事项：x-R控制图为例）（仅以①选定要控制的对象，一般在《标准作业书》里都有详细规定。
②准备数据要生产稳定时期的最新数据。
．A此数据作成的控制图，在日后使用过程中如不以B．能真实反映品质状况，还需重新研讨收集数据的时期。
～100个以上，组数在20据量越多越好，C．数尽量在以上。
25 ③计算以下各值：、平）UCLCL）、上限值（）、下限值（LCL中心值（、总平均值(x)、极差平均值(R)。
）均值（x控制图R X控制图UCL=D4 R UCL=x+A2RCL=R CL=xLCL=D3RA2RLCL=x—A2*其中、D3、D4可以从《系数表》中查得。
,..上下限计算到小数后面二位。
*x—R管理图系数表M3A2B3A2D4C4D3B4N——1.883.2673.26720.7971.88——1.1870.88632.5751.0232.568——0.7960.7292.26640.9212.282——0.6912.1150.57750.942.089—0.5492.0040.0361.970.9510.4830.5091.9240.1181.8820.4190.9590.07670.43 20.1850.3731.8640.96581.8150.1360.4120.1840.96991.8160.2391.7610.3770 .3631.7160.9720.2230.3080.284101.777—1.7440.321110.2850.2561.6790.975—1.717120.3540.9771.6460.2830.266—1.6930.3071.618130.2490.9790.382R控制图中的下限。
6当N=2—时，不考虑*控制图上，记入品名、品质特性、—R④在空白通用x规格、测定单位、测定仪器、测定者、测定日期等内容。
质量控制图的原理和作用
质量控制图的原理和作用
质量控制图是质量管理中常用的工具，用于监控和控制过程的稳定性和一致性。
它基于统计原理，帮助团队识别和分析过程中的变异，并提供及时的反馈，以便采取适当的措施来改进和控制质量。
质量控制图的原理是建立在统计过程控制的概念上。
它通常基于数据采集和样本检验，并与预期的标准进行比较。
以下是几个常见的质量控制图和其原理：
1. 控制图：控制图是一种统计工具，用于检测过程中的常规变异和特殊因素引起的非常规变异。
它基于样本数据的变异性，并通过设置上下控制限来标识正常变异范围。
当样本数据超出控制限时，表示过程发生了特殊因素，需要进一步调查和纠正。
2. 均值图：均值图用于监控过程的中心线（平均值）是否在可接受的范围内稳定。
它计算每个样本的平均值，并绘制在控制图上。
如果平均值超出控制限，表示过程存在偏差，需要进行调整和改进。
3. 范围图：范围图用于监控过程的变异性。
它计算每个样本的范围（最大值与最小值之差），并绘制在控制图上。
范围图可以帮助识别过程中的非常规变异，并检测出偶然误差或特殊因素的存在。
4. Cp/Cpk图：Cp（过程能力指数）和Cpk（过程能力指数对称性）图用于评
估过程的能力和一致性。
它们基于过程的规格限制和测量数据的变异性，提供了关于过程能力。
控制图的作用与使用方法
03
自动调整与优化
通过算法和模型，自动判断数据 是否处于控制界限内，提高分析 的准确性和效率。
根据数据分析结果，自动调整控 制图的参数和阈值，优化控制效 果。
控制图与其他质量管理工具的整合
与六西格玛管理的整合
利用控制图识别并解决关键质量问题，推动六西格玛管理的实施 。
与精益生产的整合
结合控制图和精益生产理念，实现生产过程的持续改进和优化。
详细描述
控制图是一种统计工具，用于监控和分析过程数据，以便及时发现异常波动并采取相应措施。它通过将实际数据 点绘制在图上，并设置控制界限，来判断过程是否处于控制状态。控制图可以帮助企业识别异常波动，预防不良 品产生，提高产品质量和生产效率。
控制图的类型
总结词
控制图有多种类型，包括均值-极差控制图、均值-标 准差控制图、不合格品率控制图等。这些不同类型的 控制图适用于不同的情况和数据类型。
服务业流程改进
服务流程监控
01
控制图可用于服务业中，如酒店、餐饮、医疗等，对服务流程
的关键环节进行监控。
优化服务流程
02
通过分析控制图上的数据，发现服务流程中的瓶颈和问题，进
而优化流程，提高客户满意度。
提高服务效率
03
控制图的应用有助于提升服务效率，减少等待时间，提高整体
服务质量。
科研实验数据分析
控制图所依据的数据应来自可靠的来 源，避免数据误差对控制图的准确性 造成影响。
数据的准确性和完整性
数据应准确无误，且应完整收集，避 免遗漏或错误的数据影响控制图的判 断。
异常点的识别与处理
识别异常点
在控制图中，如果数据点超出控制限 或呈现异常趋势，应视为异常点。
什么是质量控制图表？
什么是质量控制图表？质量控制图表是一种用于监测和改进生产过程的工具。
它可以帮助企业监控产品质量的稳定性，并及时发现异常情况，采取相应的措施进行调整和改进。
下面将从几个方面介绍质量控制图表的作用和应用。
一、质量控制图表的作用质量控制图表可以帮助企业实时监控产品的生产过程，早期发现和纠正质量问题，确保产品的稳定性和合格率。
它能够提前预警出现质量异常的可能性，并定量化这种异常，从而降低产品不合格率和退货率。
二、质量控制图表的应用1. 控制图：控制图是质量管理中经常使用的一种图形工具，它可以直观地显示出一个过程是否稳定。
通过绘制上下限控制线和折线图，控制图可以显示出过程的中心线和各个样本点的离散程度。
如果过程持续在控制线附近波动，表示该过程是稳定的；如果出现超过控制线的样本点，表示该过程出现了异常。
2. 帕累托图：帕累托图是一种按照因果关系排序的特殊柱状图，它可以帮助企业找出影响质量问题的主要原因。
帕累托图一般按照贡献度从高到低进行排序，可以清楚地显示出哪些因素对质量问题的影响最大，从而帮助企业制定有针对性的改进措施。
3. 散点图：散点图是用于分析两个变量之间关系的一种图表。
通过绘制变量之间的散点图，并进行回归分析，可以帮助企业确定两个变量之间的相关性。
如果散点图呈现出一种明显的线性关系，那么可以通过调整一个变量来改善另一个变量的值，从而提高产品质量。
三、质量控制图表的关键要素使用质量控制图表进行质量管理需要注意以下几个关键要素：1. 数据采集：数据的准确性和及时性对于质量控制图表的可靠性至关重要。
企业应该建立一个完整的数据收集和分析系统，确保数据的质量和准确性。
2. 核心团队：质量控制图表的使用需要专业的知识和技能，在企业内部应该组建一个专门的质量控制团队，负责数据采集、分析和改进工作。
3. 持续改进：质量控制图表只是一个工具，真正的改进来自于持续不断的努力和改进。
企业应该建立改进的机制和流程，不断优化产品质量和生产效率。
质量控制图
质量控制图近年来质量控制图愈来愈多地被用来控制与评估分析测试的质量。
质量控制图建立在实验数据分布接近于正态分布（高斯分布）的基础上，把分析数据用图表形式表现出来，纵坐标为测量值，横坐标为测量值的次序（次数）。
过去人们采用假定是精确的分析方法来检查样品的变异性，评估分析测试的结果。
目前，则是用组成均匀、稳定的与试样基体相似的标准物质来检查分析方法的变异性，评估与控制分析测试的质量。
质量控制图的作用（一）质量控制图有三个作用：（1）它是分析系统性能的系统图表记录，可用来证实分析系统是否处于统计控制状态之中，并可以找出质量变化的趋势；（2）是对分析系统中存在的问题找出原因的有效方法；（3）可积累大量的数据，从而得到比较可靠的置信限。
（二）质量控制图的分类质量控制图的形式有x（测量值）质量控制图、（平均值）质量控制图和R（极差）质量控制图等。
（1）x质量控制图：这种控制图的纵坐标为测量值，横坐标为测量值的次序。
中线可以是以前测量的平均值，也可以是标准物质的标准值（即总体平均值）μ。
其警戒限和控制限分别为：警戒限（线）：警戒上限（线）x+ 2s（或2σ）警戒下限（线）x- 2s（或2σ）控制限（线）：控制上限（线）+ 3s（或2σ）控制下限（线）x- 3s（或2σ）注：s为标准偏差。
σ为总体标准偏差。
分析测试中测量值的平均值x与标准物质的标准值μ之间为完全相等，这是正常的。
但两者之间的差异不能太大。
如果标准物质的标准值落在平均值与警戒限之间一半高度以外去了，即︱x–μ ︳>1s时，说明分析系统存在明显的系统误差，这是不能允许的，此时的控制图不予成立。
应该重新检查方法、试剂、器皿、操作、校准等各个方面，找出误差原因之后，采取纠正措施，使平均值尽可能地接近标准物质的给出值。
为了画好一张质量控制图，首先必须要有稳定、均匀、具有与分析试样相似基体的标准物质标样。
通常标准物质价格较高，而且为了确保标准物质的稳定性，还必须保存在低温、惰性气体、避光或湿度控制的条件下。
食品质量管理的工具—控制图
控制图
控制图的应用
理论上讲，预备数据的组数应大于20组，在实际应用中最好取25组数据。 当个别组数据属于可查明原因的异常时，经剔除后所余数据依然大于20组时，
仍可利用这些数据作分析用控制图。若剔除异常数据后不足20组，则须在排除异 因后重新收集25组数据。
取样分组的原则是尽量使样本组内的变异小（由正常波动造成），样本组间的 变异大（由异常波动造成），这样控制图才能有效发挥作用。
因此，取样时组内样本必须连续抽取，而样本组间则间隔一定时间。
控制图
控制图的应用
应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。 在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能 反映潜在的变化，这些变化 原因可能是换班/操作人员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产品进 行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一次等。
控制图
控制图的应用 由表3中可知，当n=5时
UCL D4 R 2.114 27.44 58.01 CL R 27.44
LCL D3R 0 27.44 0
控制图
控制图的应用 以这些参数作R控制图，并将表1中的R数据在图上打点，结果如图1。
70
极 60 差
50
UCL=58.01
40
②取得预备数据；
控制图 制作步骤
③计算统计量； ④作控制图并打点；
⑤判断过程是否处于稳态；若稳，则进行步骤6； 若不稳，则除去可查明原因（异因）后转入步骤2；
⑥延长控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。
控制图的应用
控制图
控制图的应用
本任务以某厂生产的植物油为例，来说明控制图的在食品生产中的应用。
计算公式见表2。
UCL D4 R
X-R控制图操作及应用
感谢观看
THANKS
• 多变量控制图：未来X-R控制图可能向多变量方向发展，同时监测多个 质量特性，实现更全面的质量控制。
• 大数据应用：借助大数据技术，X-R控制图可以处理海量数据，挖掘更 多有价值的信息，为质量改进提供更准确的依据。
• 挑战与机遇并存：虽然X-R控制图在质量管理中具有重要作用，但随着 市场需求的不断变化和技术的快速发展，其面临着不断适应新需求、新 技术和新标准的挑战。同时，这也为X-R控制图的发展带来了更多的机 遇和创新空间。
观察点的分布情况
01
若点超出控制界限或呈现非随机分布，则可能存在异常因素。
分析点的变化趋势
02
若点呈现连续上升或下降趋势，则可能存在系统性问题。
比较不同时间段或不同产品的控制图
03
若存在显著差异，则可能存在异常因素。
案例分析：某产品质量异常因素识别
案例背景
某生产线上的产品质量出现波动，需识别 异常因素。
改进措施提出和实施效果评价
改进措施提出
针对生产过程的不稳定因素，提出相应的改进措施，如优化设备参数、加强员工培训、改进原材料质量等。
实施效果评价
在实施改进措施后，再次收集数据并绘制X-R控制图进行评估。通过比较改进前后的控制图表现，评价改进措施 的实施效果。在本案例中，实施改进措施后，生产过程的稳定性得到显著提升，样本点基本落在控制限内。
数据收集与整理要求
数据类型
收集计量值数据，如长度、重量、时间等连续型变量 。
数据量
通常至少需要25组以上的数据，以充分反映过程波动 。
数据整理
将数据按照时间顺序或随机顺序排列，并计算每组数 据的平均值和极差。
确定中心线和上下控制限
SPC培训之SPC控制图的基本原理和作用
/SPC培训之SPC控制图的基本原理和作用SPC培训之统计过程控制又叫SPC，是应用统计技术分析过程中的品质特性，从而达到控制过程变异的目的。
SPC的最终目标在于“预防问题的发生”及减少浪费。
一、SPC的起源与发展1、1924年修哈特博士在贝尔实验室发明了品质控制图。
2、1939年修哈特与戴明合写了《品质观点的统计方法》。
3、二战后英美两国将品质控制图方法引入制造业，并应用于生产过程。
4、1956年，戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。
5、SQC是在发生问题后才去解决，是一种纠正措施，浪费较大，所以发展出SPC。
6、美国汽车制造商福特、通用等公司亦对SPC很重视，SPC得以广泛应用。
7、1SO9000体系亦注重过程控制和统计技术的应用，有专门要素要求。
二、SPC控制图的基本原理1、SPC控制图按3Sigma原理来设置控制界限。
SPC的控制界限设在X±3Sigma的位置上。
在过程正常的情况下，大约有99.73%的数据会落在上、下控制限之内。
所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有无改变。
2、使用控制图的基本步骤。
①收集数据。
收集被研究的产品或过程特性的数据，并将其转换成可画到控制图上的形式，这些数据可能是一个零件尺寸的实测值、一匹布上的缺陷数、记账的错误数目等。
②控制。
利用数据计算试验控制限，将其画在图上作为分析指南，控制限不是规范值或目标值，而是对基于过程的自然变化的把握。
画好后比较数据与控制限来确定变差是否稳定，是否仅由普通原因引起。
如明显存在变差的特殊原因，应对过程进行研究，从而进一步确定影响它的是什么原因，在采取措施后，再进一步收集数据，如有必要可重新计算控制限，若还出现特殊原因，则继续采取措施。
③分析及改进。
当所有特殊原因被消除后，过程在统计控制状态下运行，可继续使用控制图作为监控工具，也可计算过程能力。
如由于普通原因造成的误差过大，则过程不能生产出始终如一的符合顾客要求的产品。
控制图的原理及其分类
控制图的原理及其分类引言控制图是一种常用的质量管理工具，在工业生产和过程控制中广泛应用。
控制图可以用于监测和分析过程的稳定性、变异性和质量水平，从而帮助企业进行控制和改进。
本文将介绍控制图的原理及其分类。
首先，我们将解释控制图的基本原理，然后详细讨论三种常用的控制图分类：X-Bar 控制图、R 控制图和P 控制图。
控制图的原理控制图的原理基于统计过程控制（SPC）理论。
SPC 理论认为，任何可测量的过程或系统都存在一定的变异性。
控制图通过对过程数据的统计分析，判断这种变异性是否超出可接受的范围，从而帮助工程师获取关于过程的可靠信息。
控制图的构建基于以下几个关键原则：1.任何过程可测量的特性都可以用统计数据来描述：控制图的基础是使用统计数据描述过程的变异性。
2.过程的变异性存在常态分布：根据中心极限定理，大部分过程的变异性都可以近似地呈现正态分布。
3.随机变异与特殊原因变异：过程变异性可以分为两种类型，随机变异（常态变异）和特殊原因变异（非常态变异）。
控制图的目标是从这两种变异中区分出来。
4.过程的稳定性：稳定的过程是指在统计范围内，没有特殊原因导致的变异性。
控制图的作用是监控过程的稳定性，及时发现过程中的异常情况。
5.控制上下限：控制图上下限的选择是基于统计数据，目标是覆盖大部分的随机变异，并确定过程不受特殊原因的影响。
X-Bar 控制图X-Bar 控制图是最常用的控制图之一，用于监控过程的平均值。
X-Bar 控制图的构建步骤如下：1.收集样本数据：从过程中选择一组样本，并记录样本的平均值。
2.计算平均值和范围：计算所有样本的平均值，并计算样本平均值的平均值和范围。
3.衡量中心线和控制限：根据样本平均值的平均值和范围来确定中心线和控制限。
4.绘制控制图：根据计算结果，将中心线和控制限绘制在控制图上。
通过观察样本平均值是否在控制限范围内，可以判断过程的稳定性。
如果样本平均值超出控制限，表示过程存在特殊原因变异，需要进行调查和纠正。
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控制图的作用：
①能够判断品质是处于稳定状态还是处于异常状态。
②可以确认不良对策是否有效。
③可用作日常品质维护管理的主要工具。
4.该方法实战时注意事项： （仅以x-R 控制图为例）
①选定要控制的对象，一般在《标准作业书》里都有详细规定。
②准备数据
A ． 要生产稳定时期的最新数据。
B ．以此数据作成的控制图，在日后使用过程中如不
能真实反映品质状况，还需重新研讨收集数据的时期。
C ．数据量越多越好，尽量在100个以上，组数在20～
25以上。
③计算以下各值：
中心值（CL ）、上限值（UCL ）、下限值（LCL ）、平均值（x ）、总平均值(x)*其中A2、D4、D3可以从《系数表》中查得。
*上下限计算到小数后面二位。
x—R管理图系数表
N A2B3B4C4D3D4M3A2
2 1.88— 3.2670.797— 3.267 1.88
3 1.023— 2.5680.886— 2.575 1.187
40.729— 2.2660.921— 2.2820.796
50.577— 2.0890.94— 2.1150.691
60.4830.03 1.970.951— 2.0040.549
70.4190.118 1.8820.9590.076 1.9240.509
80.3730.185 1.8150.9650.136 1.8640.432
90.3770.239 1.7610.9690.184 1.8160.412 100.3080.284 1.7160.9720.223 1.7770.363 110.2850.321 1.6790.9750.256 1.744—120.2660.354 1.6460.9770.283 1.717—130.2490.382 1.6180.9790.307 1.693—
*当N=2—6时，不考虑R控制图中的下限。
④在空白通用x—R控制图上，记入品名、品质特性、规格、测定单位、测定仪器、测定者、测定日期等内容。
⑤在空白通用x—R控制图的相应位置上画上UCL、CL、LCL线，其中UCL、LCL线为红色虚线，CL为
红色实线。
A．例如，T550录音机P卷轴自1998/3起生产工序一直处于稳定状态，试作成x—R管理图。
*每天测取5个数据,x=11.59 R=0.04
B．试以该数据作成的控制图对5月份的压入高度进行管理。
又设5月份的头几天共获得以下数据：
R控制图
C．将以上数据填入到控制图中。
随着生产的进行，将每一天的数据记入表中，通过连接点线的走势，就能很好地判定品质是否处于稳定或异常状态。
⑥当点线走势满足以下条件时，判定品质处于稳定状态：A．连续25个点都在控制线内。
B．连续35个点中，只有1个点在控制线外。
C．连
A．（要先考虑判稳条件）。
B．点的排列不呈随机状态，有明显某一趋势，如以下一些情
a.
b.连续7点中有3点以上接近控制线。
判异b条件
c.连续10点中有4点接近控制线。
d.连续11点中有10点落在中心线的某一侧。
e.连续14点中有12点落在中心线的某一侧。
f.
g.
h.当连续7点上升或下降时，即非随机排列。
差异h条件
j.当点线呈现有规律的周期性波动时。
判异j条件
判明品质异常之后，最为重要的是要查明原因，消除造成不良的因素，使品质恢复稳定状态。
5.其他：
①当品质特性呈正态分布时，所设定的控制线不同，任意测定所得的值，其分布在控制线内的概率不同，换言之，即使是正态分布，亦有极少数产品不符合品
②如果点子落在控制线以外时,不论是正常还是异常分布,均要在点子处做上记号,注明发生原因和处理方法。
①产品品质(狭义)得以稳定,并能提高。
②不良品下降，内外投诉事件减少。
③生产成本下降，为增加产量打下基础。
④人机怠工减少，返工减少。
到合理的、有重点的进行。
①不是凭直觉或者经验，而是可以科学地、有效地分析现场，把握现场问题。
②只要明确判断标准，谁都可以同样作出正确的判断。
③平日被忽略的问题点突出地表现出来，避免管理遗漏。
⑤不会被个别的问题分散了注意力，可以看到整体。
⑥因为具有客观性，容易统一众人的意见。
⑦在状况说明时，因为有统计分析过的数据，说明可以简单地进行。
⑧看一眼图表就能大致明白现状，可以提高全员对品质的责任心和关心。