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
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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
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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
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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。
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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.
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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。
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术语
• 控制图的形状
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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
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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。
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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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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
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我们必须在失败中寻找胜利，在绝望中寻求希望
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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
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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
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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
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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
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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
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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