如何运用控制图进行“控制”
浅谈控制图在工程项目中的应用
浅谈控制图在工程项目中的应用
控制图是一种用于监控和改进工程项目的工具，通过收集和分析数据，可帮助项目组了解过程的稳定性和变化趋势，并及时采取措施进行调整。
在项目管理中，控制图具有广泛的应用，下面将从几个方面进行详细探讨。
控制图可以用于监控项目进展情况。
在项目执行过程中，我们经常需要监控关键指标的变化情况，如成本、进度、质量等。
通过绘制相应的控制图，我们可以一目了然地查看各项指标的变化趋势，从而及时采取纠正措施，确保项目按计划进行。
控制图可以用于识别项目中的异常情况。
在项目进行中，往往会遇到一些异常情况，如成本突然增加、进度延误等。
通过对这些异常情况进行分析并绘制控制图，可以及时发现并解决问题，从而避免更大的损失。
控制图还可以用于评估过程的稳定性。
在工程项目中，有些关键过程的稳定性非常重要，如产品生产过程、质量控制过程等。
通过对关键数据进行收集和分析，并绘制相应的控制图，可以帮助我们了解过程的稳定性，从而采取相应的措施进行调整和改进。
控制图还可以用于比较不同项目或不同团队之间的表现。
在类似的工程项目中，不同的团队可能会采取不同的执行策略和方法，导致最终的结果也会有所差异。
通过绘制控制图对不同团队的表现进行比较，可以发现他们在实施过程中的差异，从而提取出最佳实践并进行推广。
控制图是工程项目管理中一种重要的工具，可以帮助我们了解项目的进展情况、发现异常情况、评估过程的稳定性以及比较不同团队的表现。
在实际应用中，我们可以根据具体的项目需求和特点，选择合适的控制图类型，并结合统计分析方法进行综合分析，以提高项目管理的效力和项目的成功率。
Xbar—R控制图的操作步骤及应用示例
X—R控制图的操作步骤及应用示例用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。
X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。
X-R控制图的操作步骤步骤1：确定控制对象，或称统计量。
这里要注意下列各点：（1）选择技术上最重要的控制对象。
（2）若指标之间有因果关系，则宁可取作为因的指标为统计量。
（3）控制对象要明确，并为大家理解与同意。
（4）控制对象要能以数字来表示。
（5）控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。
步骤2：取预备数据（Preliminary data）。
（1）取25个子组。
（2）子组大小取为多少？国标推荐样本量为4或5。
（3）合理子组原则。
合理子组原则是由休哈特本人提出的，其内容是：“组内差异只由偶因造成，组间差异主要由异因造成”。
其中，前一句的目的是保证控制图上、下控制线的间隔距离6σ为最小，从而对异因能够及时发出统计信号。
由此我们在取样本组，即子组时应在短间隔内取，以避免异因进入。
根据后一句，为了便于发现异因，在过程不稳，变化激烈时应多抽取样本，而在过程平稳时，则可少抽取样本。
如不遵守上述合理子组原则，则在最坏情况下，可使控制图失去控制的作用。
步骤3：计算Xi，Ri。
步骤4：计算X，R。
步骤5：计算R图控制线并作图。
步骤6：将预备数据点绘在R图中，并对状态进行判断。
若稳，则进行步骤7；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。
步骤7：计算X图控制线并作图。
将预备数据点绘在X图中，对状态进行判断。
若稳，则进行步骤8；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。
步骤8：计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
若过程能力指数满足技术要求，则转入步骤9。
步骤9：延长X-R控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。
上述步1~步骤8为分析用控制图。
实施控制图的五个步骤
实施控制图的五个步骤1. 收集数据在实施控制图之前，首先需要收集相关的数据。
这些数据可以是产品质量，生产过程中的参数，设备的运行时间等等。
数据的收集可以通过手工记录、自动采集或者传感器等方式进行。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，避免漏报和误报。
•选择目标指标：确定需要监控和控制的目标指标，如产品质量指标、生产效率指标等。
•确定数据采集方式：选择适合的数据采集方式，可通过扫描仪、传感器、自动采集软件等方式进行。
•确保数据的准确性：采集数据时要注意数据的准确性，避免人为误差或设备故障导致的数据错误。
2. 分析数据收集到数据之后，需要对数据进行分析，以了解当前情况和趋势。
数据分析可以通过统计方法、图表分析等方式进行。
•数据清洗和处理：对收集到的数据进行清洗和处理，去除异常值和重复数据，保证数据的准确性。
•统计分析：使用统计方法对数据进行分析，如计算平均值、标准差、极差等，以了解数据的分布情况和变动趋势。
•图表分析：通过绘制控制图、趋势图等图表，将数据可视化，以便更直观地了解数据的变化趋势。
3. 建立控制图建立控制图是实施控制图的核心步骤，它可以帮助我们监控和控制过程的稳定性和可靠性。
建立控制图时，需要确定控制限和参数的计算方式。
•确定控制限：根据数据的统计分析结果，确定控制图的控制限。
常用的控制限有平均线、上下控制限和警戒线等。
•计算参数：根据数据的分布情况和变动趋势，计算控制图所需的参数，如平均值、标准差、极差等。
•绘制控制图：根据建立的控制限和计算的参数，使用统计软件或Excel等工具绘制控制图。
4. 分析控制图分析控制图是判断过程是否稳定的关键步骤。
通过对控制图的分析，可以了解过程的稳定性和可靠性，并及时发现异常和特殊因素。
•判断稳定性：观察控制图上是否存在超出控制限的点，如果存在，则说明过程可能存在特殊因素。
•判断规律性：根据控制图上点的分布情况，判断是否存在规律性，如趋势、周期性等。
SPC控制图应用步骤简明教程
1. 收集数据
2. 建立控制限
3. 统计上受不 受控的解释
4. 为了持续控 制延长控制限
当过程受控时并经过过程能力评价满足要求时， 应可以延长控制限，以满足未来过程控制的需 要。如果过程中心线偏离目标值，可能需要针 对目标值进行调整。
过程能力和过程性能
计量型数据 过程能力和过程性能
1. 过程能力：仅适用于稳定统计过程，是过程固有变差的 6 范围，
2.子组数量：为了建立控制限，通常取25个子组，或更多个子组包含100或 更多个单值读数。
3.子组容量：较大的子组能很容易探测出较小的过程变化。一般2-5个样本。 4.子组频率：通常按时间顺序来取子组，目的是探测过程随时间发生的变化。
推荐的频率见附表所示
附表 推荐的子组频率
每小时产量
10以下 10-19 20-49 50-99 100以上
1. 计量型控制图
1) 单值与移动极差控制图（I-MR）。 【 样本量n=1】 2) 均值极差控制图（XBar-R图）； 【样本量2 ≤n ≤9】
~ 3) 均值与标准差控制图（XBar-S图）；【样本量n ≥10】
4) 中位数与极差控制图（X-R图）；
2. 计数值控制图
1) 不良率控制图（P图）； 2) 不良数控制图（NP图）； 3) 缺点数控制图（C图）； 4) 单位缺点数控制图（U图）。※
drσ ≥50%
评价 接近稳定 不太稳定
不稳定 很不稳定
6西格玛相关
（一）连续型数据的流程能力
流程的西格玛水平：Z值 Z值可以描述流程的不合格率P(d)
ZUSL =
USL-X
ZLSL =
X-LSL
控制图的实施步骤
控制图的实施步骤简介控制图是质量管理中常用的一种统计工具，用于监控和改进过程稳定性和一致性。
它能够帮助我们识别生产过程中的特殊原因变异，及时采取措施进行改进。
本文将介绍控制图的实施步骤，并给出相应的操作指南。
步骤一：收集数据收集数据是实施控制图的第一步，通过收集过程中产生的相关数据，我们可以对过程的稳定性和一致性进行分析。
数据可以是连续型的，也可以是离散型的，关键是确保数据的准确性和完整性。
在收集数据时，需要考虑以下几个要点： - 数据的选择：选择与所控制的过程相关的关键性能指标进行收集。
- 数据的来源：可以从生产线上直接获取数据，也可以通过抽样检查的方式获取。
- 数据的记录：将数据记录在一个可靠的数据库中，以便后续的分析和使用。
步骤二：绘制控制图在步骤一中收集到数据之后，我们需要将数据绘制成控制图，以便于直观地观察过程的稳定性和一致性。
常见的控制图包括： - 均值控制图：用于监控过程的平均水平是否稳定。
- 范围控制图：用于监控过程的变异程度是否稳定。
- 过程能力指标控制图：用于评估过程的能力和稳定性。
在绘制控制图时，需要按照以下步骤进行操作： 1. 确定控制图的类型：根据所要监控的指标类型，选择合适的控制图类型。
2. 计算控制限：根据所收集的数据计算控制限，常见的控制限包括上限、中线和下限。
3. 绘制控制图：使用数据和计算得出的控制限，将数据点绘制在控制图上。
可以使用Excel等软件进行绘制，也可以使用统计软件进行自动生成。
步骤三：分析控制图绘制好控制图之后，我们需要对控制图进行分析，以便判断过程的稳定性和一致性。
主要的分析方法包括： - 规则检验法：通过检查控制图中的点是否满足特定的规则，来判断过程是否处于控制状态。
- 趋势分析法：通过观察控制图中的趋势，来判断过程的变化趋势。
- 频率分析法：通过计算控制图中的异常点的频率，来判断过程是否存在特殊原因变异。
分析控制图时，需要注意以下几点： - 了解各种规则和趋势的意义。
s第七章控制图原理及其应用
P np u c
不合格品数 控制图
泊松 分布
计件数据
计点数据 计点数据
单位缺陷数 控制图 缺陷数 控制图
◆ ◆
计量值控制图一般适用于以计量值为控制对象的场合。 计量值控制图对工序中存在的系统性原因反应敏感，
所以具有及时查明并消除异常的明显作用，其效果比计 数值控制图显著。计量值控制图经常用来预防、分析和 控制工序加工质量，特别是几种控制图的联合使用。
设 n为样本大小，p 为不合格品率，则np 为不合格品数。
例7-3 某厂生产一种零件，规定每天抽100件为一个样本，使用
控制图对其质量进行调整。
(1).搜集数据 25组数据，每组样本容量 n=100,共计2500个数据，查得 各组的不合格品数np见（表7-5）。 np 64
(2).
计算统计量
第七章 控制图原理及其应用
本章学习要点： （1）控制图原理
（2）控制图的应用
（3）控制图的观察与分析
（4）控制图的两类错误和检出率
第一节
控制图的基本概念
一、控制图的基本形式和基本功能 控制图（Control Chart）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控制状态的一种用统计方法设计的图。
(1). 搜集数据,25组数据，每组样本容量 n=1,（表7-4）。 (2). 计算每一组样本的移动极差均值（第一组样本的移动极差 Rs1 不存在） Rs 2 x2 x1 67.05 67.00 0.05
25 1676 01 . (3). 计算25组样本的平均值 x 1 xi 25 67.04 25 i 1 1 k 1 25 2.94 Rs Rsi Rsi 0.12 (4). 计算25组样本移动极差的平均值 k 1 i 2 24 i 2 24
控制图的应用PPT课件
精选PPT课件
22
控制图的原理
• 产品质量的统计观点 • 正态分布讨论 • 正态分布曲线的形状 • 两个参数的讨论 • 几个关键的数字 • 3 σ原则 • 两类错误的概率 • 上下控制限的设计思想
控制图的应用
第一讲 SPC的概念 第二讲 控制图
第三讲 ห้องสมุดไป่ตู้程能力分析
精选PPT课件
1
第一讲 SPC的概念
• 质量控制 • 过程控制 • 统计过程控制（SPC） • 术语
精选PPT课件
2
质量控制
• 质量控制包括以下3个方面 1、过程控制——预防性工作， 2、验收检验——鉴定性工作； 3 过程改进——改进型工作。
精选PPT课件
9
术语
• 过程能力指数Cp，反映过程处于统计过程 控制状态，过程能力是否充足的数值，通 常将容差的范围除以6σ的比值，称为过程 能力指数。
* 工程能力指数(Cp或Cpk): 量产时,对工序在 稳定的状态下所生产出的产品的质量所发 生的变化量的一个统计值.
精选PPT课件
10
术语
• 工序性能指数Pp，反映生产状态下，工序能 力是否满足的数值，通常将容差的范围除以6σ 的比值，称为工序性能指数。σ为过程标准差。
精选PPT课件
17
术语
• 控制图的形状
精选PPT课件
18
第二讲 控制图
• 控制图种类 • 控制图原理 • 控制图的使用方法
精选PPT课件
19
控制图种类
• 控制图，是将一个过程定期收集的样本数 据按顺序点绘而成的一种图示技术。控制 图可展示过程变异并发现异常变异，并进 而成为预防采取措施的重要手段。
精选PPT课件
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 。
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
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
控制图使用操作规程
4内容4.1控制图的定义：控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图，图上有中心线CL 、上控制限UCL 、下控制限LCL 。
4.2常规控制图的原理4.2.1控制图的形成，将通常的正态分布图转个方向，是自变量增加的方向垂直向上，将σμσμμ3-3、、+分别标为CL 、UCL 、LCL ，这样就得到了一张控制图。
4.2.2控制图的第一种解释：若过程正常，即分布不变，则出现这种点子超过UCL 情况的概率只有1/1000左右；若过程异常，点子超过UCL 情况的概率可能为1/1000的几十乃至几百倍。
用数学语言来说，这就是小概率事件原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常。
从图1可知点子在LCL 与UCL 之间的概率为99.73%.图14.2.3控制图的第二种解释：对质量产生的影响的因素按大小可分为：偶然因素、与异常因素。
偶因是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，但难以除去；异因则非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量的影响大，但不难出去。
若通过控制手段消除异因后，就只剩下偶因，这是正常波动，根据正常波动，应用统计学原理设计出控制图相应的控制界限，当异常波动发生时，点子机会落在界外，因此点子频频出界就表明存在异常波动。
控制图上的控制界限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限。
4.3常用术语n :子组大小，常用子组中观测值得个数。
k :子组数。
X :质量特性的观测值（可用,...,,321X X X 表示单个观测值）。
X ：子组平均值。
X ：子组平均值得平均值。
μ:过程平均值的真值。
Me :子组中位数，对于一组升序或降序排列的n 个子组观测值，当n 为奇数时，Me 为该组中间的那个数，当n 为偶数时，Me 为该组中间2个数的平均值。
Me :中位数的平均值。
R :子组极差，子组观测值中最大值与最小值之差(在单值图下，代表移动极差，即2个相邻的观测值差值的绝对值)。
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。
控制图的原理与绘制
控制图的原理与绘制1. 引言控制图是一种用于监控过程稳定性和异常情况的工具。
它可以帮助我们了解一个过程是否处于控制状态，以及是否存在任何特殊原因造成了异常情况的发生。
控制图通常由上下限线和一系列的数据点组成，我们可以通过分析这些数据点的模式和分布来判断过程的稳定性和品质。
2. 控制图的原理控制图的原理基于统计学和过程控制的概念。
它使用统计方法来衡量过程的变异性，并将这些统计量与事先设定的控制线进行比较。
控制线一般由上限线（UCL）和下限线（LCL）组成，代表了过程的变异范围，在这个范围内的数据点被认为是正常的，而超出这个范围的数据点则可能表明过程存在异常情况。
控制图的主要原理是基于正态分布假设，也就是我们假设过程的数据是服从正态分布的。
基于这个假设，我们可以利用统计学的知识计算出各种控制统计量，比如平均值、标准差、极差等。
通过计算这些统计量，我们可以确定过程的中心线和控制线，并通过绘制数据点和控制线来进行过程的监控。
3. 控制图的绘制步骤3.1 数据收集和准备控制图的绘制首先需要收集一组数据，这些数据一般是从过程中抽样得到的。
在收集数据之前，需要确定抽样的方法、频率和样本量，并确保数据的准确性和可靠性。
3.2 计算统计量在绘制控制图之前，我们需要计算一些统计量，比如均值、标准差和极差。
这些统计量可以帮助我们了解数据的分布和变异性，并用于确定控制线的位置。
3.3 绘制控制图绘制控制图通常使用一些专门的软件工具，比如Excel或统计软件，也可以使用编程语言如Python来编写程序进行绘制。
在绘制控制图时，需要确定控制线的位置和数据点的标记方式，通常使用不同的颜色或标记来表示正常和异常的数据点。
3.4 分析结果绘制完成后，我们需要对控制图进行分析和解读。
可以观察数据点的分布模式和位置关系，判断过程的稳定性和异常情况。
如果数据点超出控制线的范围，我们需要进行进一步的调查和改进，以确定是否存在特殊原因和采取相应的措施。
常规控制图的作法及其应用
广濑拓普康(东莞）电子有限公司常规控制图的作法及其应用一、各类常规控制图的使用场合1．X—R控制图用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。
X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X—R控制图则将二者联合运用,用于观察正态分布的变化。
2．X-s控制图与X—R图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。
3．Me—R控制图与X-R图也很相似,只是用中位数（Me）图代替均值(X).4．X—Rs控制图多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合。
5．p控制图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合,使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据；它用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等。
6．np控制图用于控制对象为不合格品数的场合。
设n为样本，p为不合格品率,则np为不合格品数.7．c控制图用于控制一部机器,一个部件，一定长度，一定面积或任何一定的单位中所出现的不合格数目。
焊接不良数/误记数/错误数/疵点/故障次数8．u控制图当上述一定的单位，也即n保持不变时可以应用c控制图，而当n有变化时则应换算为平均每项单位的不合格数后再使用u控制图.二、应用控制图需要考虑的一些问题1．控制图用于何处？对于所确定的控制对象—-统计量应能够定量，这样才能够应用计量控制图；如果只有定性的描述而不能够定量，那就只能应用计数控制图。
所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律。
2．如何选择控制对象?一个过程往往具有各种各样的特性，在使用控制图时应选择能够真正代表过程的主要指标作为控制对象。
3．怎样选择控制图？选择控制图主要考虑以下几点：首先根据所控制质量特性的数据性质来进行选择，如数据为连续值的应选择X—R图，X-s图,X-Rs图等；数据为计件值的应选择p或np图;数据为计点值的应选择c图或u图。
质量控制控制图应用与实践案例研究
质量控制控制图应用与实践案例研究现代化的生产制造过程中，质量控制是至关重要的一环。
而质量控制控制图作为一种运用统计学方法进行质量控制的工具，可以帮助企业发现生产过程中的问题，及时进行调整和改进，确保产品质量得到保障。
下面将通过具体案例研究，探讨质量控制控制图在生产实践中的应用与作用。
一、概述质量控制控制图是一种通过统计方法绘制的图表，用来监控过程中产品的质量指标是否稳定，是否受到异常因素的影响。
通过不断地绘制和分析控制图，可以及时发现问题，并采取相应的措施进行改进。
质量控制图主要包括均值图、极差图、方差图等，根据具体需求和实际情况选择合适的控制图进行应用。
二、案例背景某汽车零部件生产企业在生产过程中发现一批产品出现质量问题，经过初步分析，怀疑是生产过程中某一环节存在质量波动。
为了及时解决问题，企业决定引入质量控制控制图对生产过程进行监控。
三、均值图应用通过对生产过程中的产品质量指标进行数据采集和分析，企业绘制了均值图。
通过观察均值图的变化趋势，发现在某一时间点出现了异常波动，及时对该时间点进行调查和处理，最终解决了产品质量问题。
四、极差图应用除了均值图，企业还绘制了极差图。
极差图可以帮助企业了解产品质量的稳定性，发现生产过程中可能存在的变异问题。
通过对极差图的分析，企业发现了一个影响产品质量的关键因素，及时进行调整，确保产品质量稳定。
五、方差图应用在质量控制控制图的应用过程中，企业还使用了方差图。
方差图可以有效地帮助企业评估生产过程中的变异情况，及时发现并解决问题。
通过对方差图的分析，企业成功地控制了生产过程中的方差，提高了产品质量。
六、控制图建立与优化在质量控制控制图的建立过程中，企业需根据实际情况选择合适的质量指标和控制图类型，并确定控制上下限。
同时，企业还需要不断地优化控制图，根据生产过程中出现的新情况进行调整，确保控制图的有效性和准确性。
七、过程改进与结果分析通过质量控制控制图的应用，企业成功地改进了生产过程中存在的问题，提高了产品质量稳定性和一致性。
控制图案例
控制图案例
在生产管理中，控制图是常用的一种管理工具，通过收集和分析数据，可以帮助企业识别和解决潜在的问题。
下面是一个控制图的实际应用案例。
某家电制造企业生产一种电视机，为了确保产品质量的稳定性，该企业使用了控制图来对产品的关键指标进行监控。
该企业选取电视机屏幕尺寸（单位：英寸）作为关键指标，并设置了上下规格线，上控制线为40英寸，下控制线为38英寸。
每天从生产线上随机取样10台电视机进行检测，记录屏幕尺寸，并制作控制图。
在连续监控了一个月后，该企业对控制图的分析得出以下结论：
1. 控制图正中心线为39英寸，说明整体平均水平较为稳定；
2. 控制图上下控制线之间的范围为1英寸，符合产品的设计需求；
3. 控制图中未出现任何数据点超出控制线的情况，说明生产过程在控制范围内；
4. 数据点在控制图中均匀分布，没有明显的趋势或异常集中现象。
通过对控制图的分析，该企业得出以下结论：
1. 生产过程的整体稳定，产品的平均质量在合理范围内；
2. 产品的尺寸在设计规格范围内，基本满足了用户的需求；
3. 生产过程处于统计稳态，没有出现特殊原因的异常情况。
基于以上结论，该企业可以继续保持生产过程的稳定性，并根据控制图的分析结果进行必要的调整和改进，以提高产品的稳定性和质量。
控制图的实际应用示例表明，它可以帮助企业及时发现和解决潜在问题，确保产品和过程的稳定性。
通过对数据的收集、分析和反馈，企业可以持续改进生产过程，提高质量，降低成本，增强竞争力。
因此，控制图在各个行业都具有重要的应用价值，并且可以根据具体需求进行定制化设计，以满足企业的管理需求。
控制图在质量控制中的应用技巧
控制图在质量控制中的应用技巧质量控制是生产过程中至关重要的一环，而控制图则是常用的质量管理工具之一。
控制图能够帮助企业监控生产过程，及时发现问题并采取措施进行调整和改进。
下面将探讨控制图在质量控制中的应用技巧。
1. 控制图的种类在质量控制中，最常用的控制图包括X-Bar控制图、R控制图和S控制图。
X-Bar控制图用来监控过程的平均值；R控制图用来监控过程的变异性；S控制图也用来监控过程的变异性，适合于小样本的情况。
2. 数据的采集在应用控制图时，首先要收集相关的数据。
这些数据可以来自生产过程、质量检测等环节。
数据的准确性对于控制图的应用至关重要，所以要确保数据的采集方法和过程是规范和可靠的。
3. 确定控制限在绘制控制图时，需要确定上限和下限的控制限。
这些控制限可以通过统计算法或经验方法确定。
控制限的设定要考虑到过程的稳定性和容忍度，确保可以及时识别出异常情况。
4. 解读控制图控制图的核心是监控过程的稳定性和偏差。
当数据点超出控制限时，表示过程存在异常。
此时需要及时分析原因，采取措施进行调整，以确保产品质量符合标准。
5. 常见问题的处理在实际应用中，控制图可能会出现一些常见问题，如数据的集中或分散、连续性问题等。
针对这些问题，需要结合实际情况进行分析，找出问题的根源并采取相应的改进措施。
6. 控制图的周期性更新控制图不是一劳永逸的工具，而是需要定期更新和维护的。
通过不断地收集数据，更新控制图，可以及时发现生产过程中的变化，并及时调整控制限以适应新的情况。
7. 培训员工在实际应用控制图时，需要培训相关员工，使其了解控制图的原理和应用方法。
只有员工具备了解相关知识，才能更好地应用控制图来监控和改进生产过程。
8. 持续改进持续改进是质量控制的核心理念之一。
通过应用控制图，可以发现生产过程中的问题，及时进行调整和改进，从而不断提升产品质量和生产效率。
9. 与供应商合作在质量控制中，供应商是一个重要的环节。
控制图的原理
控制图的原理控制图是一种质量管理工具，用于监控过程的稳定性和一致性。
它可以帮助我们识别过程中的变化和异常，从而及时采取措施来纠正问题，确保产品或服务的质量。
控制图的原理基于统计学和概率论，通过收集数据并将其绘制成图表，来分析过程的变化和规律。
首先，控制图的原理基于过程的稳定性。
在质量管理中，稳定的过程是指在一定的条件下，过程的输出呈现出一定的稳定性和一致性。
控制图通过收集过程数据，将其分析并绘制成图表，从而可以直观地观察到过程的稳定性。
如果过程稳定，控制图上的数据点将分布在中心线附近，并在控制限内波动；如果过程不稳定，数据点将偏离中心线，或者超出控制限，这时就需要对过程进行调整和改进。
其次，控制图的原理基于异常的识别和处理。
在实际生产和服务过程中，总会存在各种异常情况，如材料质量变化、设备故障、人为操作失误等。
控制图可以帮助我们及时发现这些异常，并进行分析和处理。
当控制图上出现异常点或趋势时，我们需要对异常进行进一步的分析，找出异常的原因，并采取相应的措施来纠正问题，以确保过程的稳定性和一致性。
此外，控制图的原理还基于统计学和概率论。
控制图通常使用的是正态分布或者其他概率分布来描述过程的变化规律。
通过对数据的统计分析，我们可以得到过程的平均值、标准差等参数，然后根据这些参数来确定控制限，从而判断过程的稳定性和一致性。
控制图的原理正是基于这些统计学和概率论的知识，通过数据的收集和分析，来帮助我们了解和控制过程的变化规律。
总的来说，控制图的原理是基于过程的稳定性、异常的识别和处理，以及统计学和概率论的知识。
它是质量管理中非常重要的工具，可以帮助我们监控和改进过程，确保产品或服务的质量。
通过掌握控制图的原理，我们可以更好地应用它来提高生产效率和产品质量，满足客户的需求和期望。
计量型控制图
怎样确定控制限
1 计算总平均数 :
2 计算移动极差平均数 :
怎样确定控制限
X控制图
相当于 n=2 时的均值控制图
怎样确定控制限
MR控制图
相当于 n=2 时的极差控制图 ; n=2 时 ,D4=3.267,D3=0
课 程 内 容 回 顾
步骤 6 ：利用控制界限分析样本数值
均值 - 标准差控制图 （ ）
控制对象为计量值； 更精确； 均值图用于观察和分析分布的均值的
变化，即过程的集中趋势； 标准差图观察和分析分布的分散情况，
即过程的离散程度。
怎样确定控制限
均值控制图
标准差控制图
单值 - 移动极差控制图（ ）
与均值 - 极差控制图的作用类似； 不需多个测量值或样本是均匀的（如浓度）； 因为费用或时间的关系，过程只有一个测量值
步骤 5 ：计算控制限
其中：
一个实例（五）
一个实例（六）
步骤 6 ：利用控制界限分析样本数值
一个实例（七）
步骤 7 ：确定控制限是否能经济地满 足要求；
步骤 8 ：运用控制限进行控制；
均值 - 极差控制图 （
）
最常用；最基本； 控制对象为计量值； 适用于 n ≤9 的情况； 均值图用于观察和分析分布的均值的变化，
即过程的集中趋势； 极差图观察和分析分布的分散情况，即过
程的离散程度。
均值 - 极差控制图 - 控制限
均值控制图
极差控制图
使用均值 - 标准差控制图
步骤 3 ：计算样本平均值及标准差 步骤 4 ：确定总的平均数和平均标准
差
一个实例（四）
步骤 5 ：计算控制限
其中：
一个实例（五）
第七章 控制图原理及其应用
np图主要用来控制生产过程中可能出现 的不合格品数，设置不合品数控制界限， 当不合格品数超过这个界限，就需对生 产过程进行调整。
版权所有：张跃刚
P163 例7-3
某厂生产一种零件，规定每天抽100件(每组)为一个 样本，试用np控制图对其质量进行控制。
版权所有：张跃刚
版权所有：张跃刚
2.不合格品率控制图（p图）
是否失控的主要依据。
一般是用“三倍标准偏差法”(又称3σ法或3σ原理)。 把中心线确定在被控制对象(如平均值、极差、中位 数等)的平均值上。再以中心线为基准向上或向下量 3倍标准偏差，就确定了上、下控制界限。
版权所有：张跃刚
3σ 原理：
质量特性质服从正态分布
变化范围：μ±3σ 合格品率：99.73%(过程基本实现受控)
X 图检出力最强，X图最弱
S图检出力最强，RS图最弱
版权所有：张跃刚
1. X R控制图的应用
是计量值控制图中最常用、最基本的一种控制 图，常用于控制对象为长度、重量、强度、 纯度、时间和生产量等计量值的场合。
特点：
适用范围广，计量值X常服从正态分布； 灵敏度高，X 图检出异常能力强。
版权所有：张跃刚
控制图的基本格式
质 量 特 性 数 据
● ● ● ● ● ● ●
UCL
● ●
●
CL LCL
样本号
中心线CL(Central Line)——用细实线表示； 上控制界限:UCL(Upper Control Limit)——用虚线表示； 下控制界限:LCL(Lower Control Limit)——用虚线表示。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
我们必须在失败中寻找胜利，在绝望中寻求希望
•
9、
。下 午7时11 分6秒 下午7时 11分19: 11:062 2.3.23
• 10、一个人的梦想也许不值钱，但一个人的努力很值 钱。3/23/2022 7:11:06 PM19:11:062022/3/23
• 11、在真实的生命里，每桩伟业都由信心开始，并由 信心跨出第一步。3/23/2022 7:11 PM3/23/2022 7:11 PM
)
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用：
控制图是受控的 过程能力能够满足生产要求
)
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
然联系 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行
)
判断受控与失控
受控状态在制图上表现
)
重新计算控制限
1. 控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺 方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必 须重新计算控制限，例如： a. 操作人员经过培训，操作水平显著提高； b. 设备更新、经过修理、更换零件； c. 改变工艺参数或采用新工艺； d. 改变测量方法或测量仪器； e. 采用新型原材料或其他原材料； f. 环境变化。
)
控制图的应用程序
)
课 程 内 容 回 顾
)
每一个成功者都有一个开始。勇于开始，才能找到成
•
1、
功的路 。22.3.2322.3.23Wednesday, March 23, 2022
成功源于不懈的努力，人生最大的敌人是自己怯懦
•
2、
。1 9:11:06 19:11:0 619:113 /23/20 22 7:11:06 PM
每天只看目标，别老想障碍
•
3、
。22.3 .2319:1 1:0619: 11Mar-2223-M ar-22
宁愿辛苦一阵子，不要辛苦一辈子
•
4、
。19:1 1:0619: 11:061 9:11We dnesda y, March 23, 2022
• •
积极向上的心态，是成功者的最基本要素 5、
。22.3 .2322.3 .2319:1 1:0619: 11:06M arch 23, 2022
22.3.2322.3.23
)
重新计算控制限
2. 使用一段时间后检验控制图还是否适用， 控制限是否过宽或过窄，否则需要重新 收集数据计算控制限；
3. 过程能力值有大的变化时，需要重新收 集数据计算控制限。
)
控制界限与规格界限
规格由客户或设计部门给出; 控制界限由过程的实际数据统计计算得出; 一般情况下,控制界限严于规格;
运用控制图进行“控制”
)
内容提要
控制图应用的两个阶段 运用控制图判断过程受控/失控 什么时候重新计算控制限 使用控制图应注意的问题
)
控制图应用的二个阶段
分析阶段 控制阶段
)
分析阶段
在控制图的设计阶段使用,主要用以确定 合理的控制界限
每一张控制图上的控制界限都是由该图上 的数据计算出来
（2）连续7点上升或下降
)
典型失控状态
（3）有较多的边界点 * 连续3点中有2点落在警戒区内； * 连续7点中有3点落在警戒区内； * 连续10点中有4点落在警戒区内。
警戒区： 2σ~3σ的区域
)
典型失控状态
（4）样本点的周期性变化（包括阶段的 周期性、波动的周期性）
UCL CL LCL
)
典型失控状态
生活总会给你谢另一个谢机会，大这个机家会叫明天 6、
。2 022年3 月23日 星期三 下午7 时11分6 秒19:11 :0622.3 .23
人生就像骑单车，想保持平衡就得往前走
•
7、
。202 2年3月 下午7 时11分2 2.3.231 9:11Ma rch 23, 2022
•
8、业余生活要有意义，不要越轨。20 22年3 月23日 星期三7 时11分 6秒19: 11:0623 March 2022
除此之外，如果没有样本点出界，但
（2）样本点排列和分布异常， 也说明生产过程状态失控。
)
典型失控状态
（1）有多个样本点连续出现在中心线一侧
* 连续7个点或7点以上出现在中心线一侧；
* 连续11点至少有10点出现在中心线一侧；
* 连续14点至少有12点出现在中心线一侧。
x UCL
CL
LCL
)
t
典型失控状态
（1）所有样本点都在控制界限之内； （2）样本点均匀分布，位于中心线两侧
的样本点约各占1/2； （3）靠近中心线的样本点约占2/3； （4）靠近控制界限的样本点极少。
)
控制图的受控状态
x
)
UCL CL LCL t
判断受控与失控
失控状态在控制图上表现 明显特征是有: （1）一部分样本点超出控制界限
（5）样本点分布的水平突变
x
x
)
UCL CL LCL t UCL CL LCL
t
典型失控状态
（6）样本点的离散度变大
x
)
UCL CL LCL t
颜色管理（color Management）
蓝色：未经检测的点 绿色：检测后正常的
点 红色：检测后异常点 黄色 ：异常点经过异
常编辑且有了改善措 施的点