控制图制作方法
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EXCEL2010制作Xbar-R控制图
五：选中图表-----图表工具----布局-----序列“上限 USL”----误差线---标准偏差误差线
2
1 3
2
3
----选中误差线---鼠标右击-----设置错误栏格式： 如图：
5 7
4
6
-设置线条颜色--红色实线，
线型中心 CL 误差线为蓝色，和 下限 LSL 为红色。 最后得到图表如下：
1
2
3
4
三：点击 X 轴，设置坐标格式 后适当用鼠标拉一下图表周边，调整一下图表形状：
1
2
四：右击图表， “选择数据”----》 添加-------》输入数据 #1： B11：Z11 为系列 X 值，B8 为系列 Y 值，创建 XY 折线散点图，并设置名称应用 B6 单元格。 ） #2： B11：Z11 为系列 X 值，D8 为系列 Y 值，创建 XY 折线散点图，并设置名称应用 D6 单元格 #3： B11：Z11 为系列 X 值，F8 为系列 Y 值，创建 XY 折线散点图，并设置名称应用 F6 单元格 后，就产生新的图表：
Xbar R
=AVERAGE(B12:B21)
=MAX(B12:B21)-MIN(B12:B21)
STEP 7
输入某尺寸 A,的测量数据到 A12：Z16，每组样本数位 n=5，如图:,表格自动算出控制界限值，自动查表 查出常数 D3，D4，A2，自动计算出标准差，过程能力 CP 和 CPK。
STEP8
STEP1
表格设计（可根据自己的实际使用情况自己设计符合自己需要的布局） 新建一工作表， 并命名为 Xbar-R Chart;在 A6:G9 区域设置控制界限的计算单元格， 在 I6： K9 区域设置查找参数的单元格；在 M6：O9 区域设置过程能力指数 CP,CPK 和标准方差西 格玛计算的单元格；在 A11：Z21 区域设置测量输入单元格；在 A22：Z23 区域设置均值 Xbar 和极差 R 计算的单元格。如图：
控制图理论实践应用-控制图实践知识
描 CL、UCL、LCL 1、一般在上方是X图,下方是R图,横轴表示样本号,纵轴表示质量特性 值和极差。 2、中心线用实线，上下控制线用虚线绘制，并在各条线的右端，分 别标出对应的UCL、CL、LCL符号和数值，在X图上控制线的左上 方标记n的数量。 3、把各样本的平均值X和极差R，在已经画有控制界限的控制图上打 点，一般在X和R图上分别用“·”和“×”表示，并连接各点。
R1 R 2 Rn R n
控制图的制作步骤
计算上下的控制间限和中心线。
X图的中心线上下控制界 线的计算公式: CL X UCL X A2 R LCL X A2 R
控制图的制作步骤
R图的中心线上下控制界 线的计算公式: CL R UCL D 4 R LCL D3R
准则7：连续4点出现在中心线和上限(或下限)之间的区域，且有4点在二个标准差 区以外时。
正常判定的基本方法
准则1：多数点集中在中心线附近。 准则2：少数的点落在控制界限附近（但未超出控制线）。 准则3：各点的分布呈随状态，无规则可循。
控制图是如何进行分类?
控制图种类及适用场合
类别 名称 均值和极差图 计 量 值 控 制 图 控制图符号 X-R 特点 适用场合 最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算 工作量大 适用于产品批量较大的工序 例：锡膏厚度 均值和标准差图 X-S 判断工序是否正常的效果好，计算工作量大 计算简便 但效果较差 因各种原因（时间、费用等） 简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状 每次只能得到一个数据或希望 态。缺点是不易发现工序分布中心的变化 尽快发现并消除异常因素
异常判定的基本方法
准则1： 1点超出控制界限：即超出UCL、LCL 准则2：连续7点在CL（平均值）同一侧
R1 R 2 Rn R n
控制图的制作步骤
计算上下的控制间限和中心线。
X图的中心线上下控制界 线的计算公式: CL X UCL X A2 R LCL X A2 R
控制图的制作步骤
R图的中心线上下控制界 线的计算公式: CL R UCL D 4 R LCL D3R
准则7：连续4点出现在中心线和上限(或下限)之间的区域，且有4点在二个标准差 区以外时。
正常判定的基本方法
准则1：多数点集中在中心线附近。 准则2：少数的点落在控制界限附近（但未超出控制线）。 准则3：各点的分布呈随状态，无规则可循。
控制图是如何进行分类?
控制图种类及适用场合
类别 名称 均值和极差图 计 量 值 控 制 图 控制图符号 X-R 特点 适用场合 最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算 工作量大 适用于产品批量较大的工序 例：锡膏厚度 均值和标准差图 X-S 判断工序是否正常的效果好，计算工作量大 计算简便 但效果较差 因各种原因（时间、费用等） 简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状 每次只能得到一个数据或希望 态。缺点是不易发现工序分布中心的变化 尽快发现并消除异常因素
异常判定的基本方法
准则1： 1点超出控制界限：即超出UCL、LCL 准则2：连续7点在CL（平均值）同一侧
计数型控制图制作(工作指引)
XXXXX 有限公司
工作指引
文件编号：XXX-XX-XX
修订本：A0
页数：1/6
标 题：
计数型控制图制作
一、 目的：明确计数型控制图制 作 方 法 ，并通过识别控制图来监视过程的变异情况。
二、 适用范围：用于控制对象用计数质量指标表示其质量状况的场合，如产品的不合 格品率、不合格品数等。
三、 控制图制作 结合公司产品实际特点特点，本文件将依次介绍以下三种计量型控制图制作方法： a) 不合格品率控制图（ p ）； b) 不合格品数控制图（ np ）； c) 单位不合格数控制图（u）; d) 不合格数控制图（c）。
b) 确定子组样本量“n”，一般要求较大的子组容量（例如10到200或更多）， 通常以一个检验批的数量作为子组样本量。注意u控制图子组的样本量不一 定是相同的。
XXXXX 有限公司
工作指引
文件编号：XXX-XX-XX
修订本：A0
页数：4/6
c) 数据收集整理。收集每个子组的检查数量（即子组样本量“n”）、子组不 合格数c，并按子组编号排列，作为编制单位不合格数控制图的数据源。
注：子组数和子组样本量的大小可根据实际情况选择，不一定要局限在上述要求内，但 收集数据越多，控制图越能真实反应实际生产情况。
2） 计算各子组的单位不合格数 ui 和平均单位不合格数 u
ui
ci ni
及
u c1 c2 ck n1 n2 nk
式中：ci 为第i组子组的单位不合格数； ni 为第i组子组的样本量； c1 、 c2 、… ck 为各子组的不合格数； n1 、 n2 、… nk 为各子组样本量。
4） 计算不合格品数控制图的控制限
中心线
工作指引
文件编号：XXX-XX-XX
修订本：A0
页数：1/6
标 题：
计数型控制图制作
一、 目的：明确计数型控制图制 作 方 法 ，并通过识别控制图来监视过程的变异情况。
二、 适用范围：用于控制对象用计数质量指标表示其质量状况的场合，如产品的不合 格品率、不合格品数等。
三、 控制图制作 结合公司产品实际特点特点，本文件将依次介绍以下三种计量型控制图制作方法： a) 不合格品率控制图（ p ）； b) 不合格品数控制图（ np ）； c) 单位不合格数控制图（u）; d) 不合格数控制图（c）。
b) 确定子组样本量“n”，一般要求较大的子组容量（例如10到200或更多）， 通常以一个检验批的数量作为子组样本量。注意u控制图子组的样本量不一 定是相同的。
XXXXX 有限公司
工作指引
文件编号：XXX-XX-XX
修订本：A0
页数：4/6
c) 数据收集整理。收集每个子组的检查数量（即子组样本量“n”）、子组不 合格数c，并按子组编号排列，作为编制单位不合格数控制图的数据源。
注：子组数和子组样本量的大小可根据实际情况选择，不一定要局限在上述要求内，但 收集数据越多，控制图越能真实反应实际生产情况。
2） 计算各子组的单位不合格数 ui 和平均单位不合格数 u
ui
ci ni
及
u c1 c2 ck n1 n2 nk
式中：ci 为第i组子组的单位不合格数； ni 为第i组子组的样本量； c1 、 c2 、… ck 为各子组的不合格数； n1 、 n2 、… nk 为各子组样本量。
4） 计算不合格品数控制图的控制限
中心线
控制图PPT(经验整理)
x
x
x
如下图如示， 落在两条虚线外的概率只有0.27%。即1000个样品(数据)中， 平均约有3个数据超出分布范围。有997个落在 ( 3 , 3 ) 之中，如果从处于统 计控制状态的工序中任抽一个样品 ，我们可以认为一定范围在分布范围 3之中， 而认为出现在分布范围之外是不可能的，这就是3 原理。
中位数-极差控 制图
单位不合格数控 制图
UCLu=u+3 u / n CLu=u LCLu=u-3 u / n
X-RS
单值-移动极差 控制图
c
不合格数控制图
UCLc=c+3 c CLc=c LCLc=c-3 c
样 本 量 n 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
中心线CL(Central Line)——用细实线表示； 上控制界限UCL(Upper Cortrol Limit)——用虚线表示； 下控制界限LCL(Lower Control Limit)——用虚线表示。
பைடு நூலகம்
一、控制图基本概念
1.2 控制图的统计原理
3 原理 1)、
在生产过程中，仅有普通原因存在时，产品质量特性值 形成某种确定的典 型分布。当出现特殊原因时， 就偏离原来的典型分布了。设当工序仅有普通原因时， 2 满足正态分布 x N ( , ) ，则 P( 3 x 3 ) 0.9973
一、控制图基本概念
1.4 控制图的分类
计量型数据特点：
所确定的控制对象即质量指标应能够定量。 所控制的过程必须具有重复性,即表现出统计规律性。 所确定的控制对象的数据应为连续值。
控制图如何制作
第6页/(共6页)
第7页
共7页
<上一页
预览：
总损失为最小。如图5-7所示。这就是大多数控制图的控制界限都采用μ±3方式的理由。
图5—7两种错误总损失最小点
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
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。
的X和R值记录在控制图的下方区域，形成“抽样数据区”，最下方可作为“不良原因对策区”，这样就可形成一份完
整的Xbar--R控制图。
二、控制图的轮廓线
第3页/(共6页)
控制图是画有控制界限的一种图表。如图5-4所示。通过它可以看出质量变动的情况及趋势,以
便找出影响质量变动的原因,然后予以解决。
图5-4控制图
以上是X-R控制图的介绍。
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为分析用控制图操作步骤，在这里如果直接SPC软件来做的话，就不需要自己计算跟画控制图，控制图计算公式已嵌入SPC软件中，只要把相关样本数据录入
（5）控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。
第7页
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预览：
总损失为最小。如图5-7所示。这就是大多数控制图的控制界限都采用μ±3方式的理由。
图5—7两种错误总损失最小点
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
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。
的X和R值记录在控制图的下方区域，形成“抽样数据区”，最下方可作为“不良原因对策区”，这样就可形成一份完
整的Xbar--R控制图。
二、控制图的轮廓线
第3页/(共6页)
控制图是画有控制界限的一种图表。如图5-4所示。通过它可以看出质量变动的情况及趋势,以
便找出影响质量变动的原因,然后予以解决。
图5-4控制图
以上是X-R控制图的介绍。
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为分析用控制图操作步骤，在这里如果直接SPC软件来做的话，就不需要自己计算跟画控制图，控制图计算公式已嵌入SPC软件中，只要把相关样本数据录入
（5）控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。
计量型控制图制作(工作指引)
2） 计算各子组的平均值Xi、标准差s
Xi
X i1
Xi2 n
Xin
如第1组
X1
X 11
X12 n
X 1n
( X ij X i )2
si
n 1
如第1组
(X1j X1)2
s1
n 1
式中：Xij为第 i 组第j个样品测量的特征值，例如X45表示第 4 组第5个样品的
CL X x
UCL x
X
A3s
LCL x
X
A3s
b) 标准差控制图
中心线
CLR s
上控制线 UCLR B4s
下控制线 UCLR B3s
c) 上式中A3、B3、B4为常数，根据子组样品量“n”对照下表得出。
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
B4 3.267 2.568 2.266 2.089 1.970 1.882 1.815 1.761 1.716
3. 中位数-极差控制图（Me-R）
一般来说这种控制图用于子组平均值能简单、快速计算的条件下，方便快速、 大致分析生产过程变差，具体步骤如下：
1） 取预备数据 方法参考本文件“三 1 1）”节内容。
2） 计算各子组的中位数 Me、极差R a) 中位数 Me 若子组样本量“n”为奇数时，中位数“Me”为所在子组数据中，按大小顺 序排在中间的数；若子组样本量“n”为偶数时，中位数“Me”为子组数据 中，按大小顺序排在中间的两个数的平均值。
B3
0
0
0
0 0.030 0.118 0.185 0.239 0.284
计数型控制图制作
1） 取預備數據 方法参考本文件“三 1 1）”节内容，但子組樣本量必須相同。
2） 計算平均不合格品率 p
p p1 p2 pk k
式中： p1 、 p2 、… pk 为各子组的不合格品率。
3） 計算平均不合格品数 np
np n( p1 p2 pk ) k
式中： p1 、 p2 、… pk 为各子组的不合格品率。
3） 计算不合格品率控制图的控制限
a) 当各子組樣本量“n”为定值，即各子组樣本量相同时：
中心线
CLp p
上控制线
p(1 p)
UCL p p 3
n
下控制线
LCL p p 3
p(1 p) n
b) 当各子組樣本量“n”不同，且各子组樣本量与平均值樣本量相差的不超过
正负25%时时：
中心线
CLp p
注：子組數和子組樣本量的大小可根据实际情况选择，不一定要局限在上述要求内，但 收集数据越多，控制圖越能真实反应实际生产情况。
2） 計算各子組的单位不合格数 ui 和平均单位不合格数 u
ui
ci ni
及
u
c1 n1
c2 n2
ck nk
式中：ci 为第i组子組的单位不合格数； ni 为第i组子組的样本量； c1 、 c2 、… ck 为各子组的不合格数； n1 、 n2 、… nk 为各子组樣本量。
4. 不合格数控制圖（c）
c制圖用於控制一個部件、一件產品、一部機器、一定長度、一定數量、一定面 積或任何一定單位上出現的不合格數（瑕疵點數或缺陷點數）的場合，一般應用 在大件或貴重產品上。具体步骤如下：
1） 取預備數據 方法参考本文件“三 1 1）”节内容，但子組樣本量必須相同。
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
控制图培训课件
02
数据收集：收集数据，包括生产过程中的关键参数、质量指标等
03
数据分析：对收集到的数据进行分析，找出异常值和趋势
04
控制限设定：根据分析结果设定控制限，判断生产过程是否处于受控状态
05
控制图应用：根据控制图结果调整生产过程，确保产品质量稳定可靠
谢谢
U控制图：用于监控过程均值和标准差的同时变化
R控制图：用于监控过程均值和标准差的同时变化，但与U控制图不同，R控制图可以区分过程均值和标准差的变化。
2
控制图的制作方法
数据收集与整理
确定控制图的目的和范围
收集数据：包括原始数据、过程数据、结果数据等
整理数据：对数据进行分类、排序、筛选等处理
确定控制图的类型和参数：根据数据特点选择合适的控制图类型和参数
绘制控制图：将收集到的数据按照时间顺序绘制在控制图上，并在图上标注控制限
分析控制图：观察控制图上的数据点，判断是否存在异常情况，如数据点超出控制限、数据点分布不均匀等
采取措施：根据分析结果，采取相应的措施，如调整生产过程、改进质量管理等
2
3
4
控制图的分析
01
控制图类型：选择合适的控制图类型，如X-R控制图、P控制图等
监控生产过程：及时发现异常，确保产品质量
预测过程趋势：预测未来产品质量，提前采取措施
指导质量改进：确定改进方向，提高产品质量
控制图的类型
控制图类型：X-R控制图、P控制图、C控制图、U控制图、R控制图等
X-R控制图：用于监控过程均值和标准差的变化
P控制图：用于监控过程均值的变化
C控制图：用于监控过程标准差的变化
绘制控制图：根据控制图类型和参数绘制控制图
QC七大手法之控制图
品管七大手法七大手法:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图五、散布图将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X—Y轴坐标系上，以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。
1、分类1）正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大;2)负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小;3）不相关:变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变;4）曲线相关：变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时,Y反而减小.2、实施步骤1）确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据，至少30组以上；2）找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴；3)将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系；4)计入图名、制作者、制作时间等项目;5）判读散布图的相关性与相关程度。
3、应用要点及注意事项1）两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判；2)通常横坐标用来表示原因或自变量,纵坐标表示效果或因变量；3)由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系；4）当有异常点出现时,应立即查找原因，而不能把异常点删除；5）当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。
七、控制图1、控制图法的涵义影响产品质量的因素很多,有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程,减少废品和次品的产出？控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法,它利用现场收集到的质量特征值,绘制成控制图,通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。
控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。
控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表.运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常,一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。
简易质量控制图的制作
均数控制图
• 控制样品的浓度和组成，使其尽量与环境 样品相似，用同一方法在一定时间内(例如 每天分析一次平行样)重复测定，至少累积 20个数据(不可将20个重复实验同时进行， 或一天分析二次或二次以上)， • 以测定顺序为横坐标，相应的测定值为纵 坐标作图。同时作有关控制线。
• • • •
中心线——以总均数 估计 ; 上、下控制限——按 值绘制； 上、下警告限——按 值绘制； 上、下辅助线——按 值绘制。EXCEL中输入下列数值
• 点击插入图表
步骤：选择，XY散点图，点击无数据点折线 散点图
练习题：
• 某科室医院感染率的均值是0.8%，核定该 科室的医院感染率不得超过1.5%，该科室 1-6月份的感染率分别为0.9%，0.6%， 1.1%，1.8%，2.5%，2.0%。试画出该科 室的质量控制图并分析该科室在几月份出 现缺陷？
简易质量控制图的制作 某某某
质量控制图
• 1928年由沃特·休哈特（Walter Shewhart） 博士率先提出。[1]其指出:每一个方法都存 在着变异,都受到时间和空间的影响,即使在 理想的条件下获得的一组分析结果,也会存 在一定的随机误差。但当某一个结果超出 了随机误差的允许范围时,运用数理统计的 方法,可以判断这个结果是异常的、不足信 的。
XbarR控制图
余姚天腾塑胶金属有限公司 过程控制图
公司名 过程管理者 过程参数 异常判定准则 １．任何点在管制线以外；2.连续7点在管制中心线一侧；3.连续6点上升或下降；4.其它异常规律化
24 23 22 21 UCL Xbar LCL
部门 管理界限日期
产品型号 特 性 名
部件名称 特性规格
过程名称 样板数
Xbar
Xbar 22 R
LCL
20 19 18 17 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
R
7 6 5 4 3 2 1 0
1 2 3 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
23 22 22 22 21 23 18 6 2 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1
公司名 过程管理者 过程参数 异常判定准则 １．任何点在管制线以外；2.连续7点在管制中心线一侧；3.连续6点上升或下降；4.其它异常规律化
24 23 22 21 UCL Xbar LCL
部门 管理界限日期
产品型号 特 性 名
部件名称 特性规格
过程名称 样板数
Xbar
Xbar 22 R
LCL
20 19 18 17 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
R
7 6 5 4 3 2 1 0
1 2 3 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
23 22 22 22 21 23 18 6 2 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1 23 18 6 0 1