spc控制图解释
SPC控制图详解
SPC控制图详解什么是控制图？控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。
控制图的应用控制图中包括三条线1.控制上限（UCL)2。
中心线(CL)3。
控制下限（LCL）控制图的种类数据：是能够客观地反映事实的资料和数字数据的质量特性值分为：计量值可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值，可以出现小数。
计数值不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值。
计量型数据的控制图Xbar—R图（均值－极差图)Xbar—S图（均值－标准差图）X-MR图(单值－移动极差图）X-R（中位数图）计数型数据的控制图P图（不合格品率图）np图（不合格品数图)c图（不合格数图）u图（单位产品不合格数图）控制图的判异控制图可以区分出普遍原因变差和特殊原因变差1。
特殊原因变差要求立即采取措施2.减少普遍原因变差需要改变产品或过程的设计错误的措施1.试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过渡调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降。
2.试图通过改变设计来减少特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费。
控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索,供我们采取相应的措施。
控制图上的信号解释有很多信号规则适用于所有的控制图（Xbar图和R图),主要最常见的有以下几种:规则1:超出控制线的点规则2：连续7点在中心线一侧规则3:连续7点上升或下降规则4：多于2/3的点落在图中1/3以外规则5：呈有规律变化SPC控制图建立的步骤1。
选择质量特性2。
决定管制图之种类3.决定样本大小,抽样频率和抽样方式4。
收集数据5。
计算管制参数（上，下管制界线等）6.持续收集数据，利用管制图监视制程SPC控制图选择的方法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）。
SPC控制图详解
b.计算控制限 : 计算不合格品率均值Pavg
p1n1 + p1n1 + + p k nk p n1 + n2 + + nk
1.控制图理论 控制图详解 : P 图 : 计算上下控制限
UCL p p + 3 p 1 p / n LCL p p 3
式中n为恒定的样本容量。 注：当LCLp计算为负值时，此时无下控制限（为 0 ）。 计算控制限时应注意的问题：
c1 + c2 + c k
+ ck
上下控制限
UCLc c + 3 c
LCL c c 3 c
1.控制图理论
控制图详解 : U 图
单位不合格数 U 图 U 图可测量容量不同的样本的每个检验单元内不合格数量。其 它方面与C图相似。
请记录!
1.控制图理论 控制图详解 : U 图
1.控制图理论 控制图详解 : U 图
1.控制图理论 控制图详解 : X-S 图
Xavg的计算同Xavg-R图
标准差S的计算利用下式之一
s
X
i
X
n 1
或s X
2
2 i
nx
2
n 1
式中：Xi、Xavg、n分别代表样本的单值、均值和样本容量
: 控制图刻度同Xavg-R图
: 将Xavg和S的测量值画到控制图
请记录!
1.控制图理论 控制图详解 : X-S 图
b．计算控制限
: 计算极差和均值控制的上下限 标准差 上限 均值 上限 下限 UCLX=Xavg-avg + A3Savg LCLX= Xavg-avg - A3Savg UCLS=B4Savg ; 下限 LCLS=B3Savg
SPC控制图实例15432
x
4.5 4.8 4.4 5.3 4.9 5.8 4.8 5.0 5.2 3.6 5.7
x1
3.6 4.2 5.0 4.9 4.3 6.2 4.5 4.8 6.0 3.1 5.8
x2
5.3 5.6 3.6 5.8 4.0 5.2 3.8 5.9 4.9 3.6 6.1
x3
5.0 5.1 5.0 4.9 5.9 6.9 6.3 5.0 4.2 4.5 6.6
缺陷数图 (c 图 )的例子
某财务中心每天抽查50张财务凭证单据 ，下面的数据是每天 在这些单据上发现的错误的数量 ，一共做了 25 天 。
缺陷数图 (c 图 )的例子
失控
财 务 帐 单 错 误 数
日期( 八月)
缺陷数图 ( C 图 )与 缺陷率图 ( u图 )
c 缺陷数 • c-图 是一种计数型控制图,它绘制的是每个样本中的 缺
X-R 控制图的含义
X平均值控制图反映变量X随时间的集中趋势及分组样本之 间的变动性. 它是样本量为n的样本平均值,或称x.
控制图的中心线代表长期的分组样本平均值的平均值,或称 x
极差图或R图监测的是分组样本内部随时间的变动
该图的中心线代表长期的分组样本之极差的平均值,或称R。 极差图只适用于分组样本(即 n )较小的场合(小于 5，一般不大 于 9 ).
x4
4.2 4.3 4.1 5.8 5.4 5.1 4.5 4.3 5.8 3.2 4.1
R
1.7 1.4 1.4 0.9 1.9 1.8 2.5 1.7 1.8 1.4 2.5
练习 二 : np 图描点，判别其状态
CL: 3.5
UCL: 9.09 LCL: 0
练习 三 : 判别过程状态
SPC控制图简介
8.3：连续6点递增或递减
Six points in a row steadily increasing or
decreasing
过程均值偏移
9. 异常点原因分析的步骤
• 对于控制图所出现的异常点, 我们建议按下列順序 进行检查：
a. 取 Data 是否随机； b. 数字的读取是否准确、测试仪器是否符合
两种变异
过程预防 对过程采取行动 避免浪费、不生产
无用产品的 预防策略
偶因 始终存在 不易识别
异因 可查明特殊原因
归结为5M1E
1.3 统计过程控制的目的
• SPC的目的:建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平， 以确保产品和服务符合规定的要求
• 控制图。是实现上述目的所应用的主要统计工具
表征过程 当前样本 序列信息
LCL
UCL
Specification Limits （USL，LSL）
由顾客或管理层确定,表述过程的理想状态
Control Limits
（UCL，LCL）
由抽样数据计算确定,表述过程的实际状态
1.2 传统方法与过程预防策略
传统的质量检验策略
科学的过程预防策略
事后检验 浪费和不经济
未识別
识別
不控制 生产过程 控制
• 分析用控制图的目的是对收集到的一定数据进 行分析，寻找稳态。
• 控制用控制图是对实时数据进行分析，保持稳 态。
• 稳态，也称统计控制状态(state in statistical control)，即过程中只有偶因没有异因的状态。
• 稳态是生产追求的目标。
4.1 稳态的统计解释(又称统计稳态)
8. 判异准则
什么是SPC管制图？
什么是SPC管制图？什么是SPC管制图？SPC管制图不但能控制制程中质量,且能分析判定制程能⼒,更可作为新产品设计及制成品验收时的参考.简单说,在⽣产过程中,从设计、制造到过程检验三个阶段,皆需⽤到它,企业如能有效运⽤此质量知识,便能确保其在市场上的竞争优势.(⼀)、控制图定义控制图是⽤于分析和控制过程质量的⼀种⽅法.控制图是⼀种带有控制界限的反映过程质量的记录图形,图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量);横轴代表按时间顺序(⾃左⾄右)抽取的各个样本号;图内有中⼼线(记为CL)、上控制界限(记为UCL)和下控制界限(记为LCL)三条线.(⼆)、控制图的⽬的控制图和⼀般的统计图不同,因其不仅能将数值以曲线表⽰出来,以观其变异之趋势,且能显⽰变异属于偶然性或⾮偶然性,以指⽰某种现象是否正常,⽽采取适当的措施.(三)、控制图原理⼯序处于稳定状态下,其计量值的分布⼤致符合正态分布.由正态分布的性质可知:质量数据出现在平均值的正负三个标准偏差(µ±3σ)之外的概率仅为0.27%.这是⼀个很⼩的概率,根据概率论"视⼩概率事件为实际上不可能" 的原理,可以认为:出现在µ±3σ区间外的事件是异常波动,它的发⽣是由于异常原因使其总体的分布偏离了正常位置.控制限的宽度就是根据这⼀原理定为±3σ.(四)、"α"及"β"风险定义:根据控制限作出的判断也可能产⽣错误.可能产⽣的错误有两类.第⼀类错误是把正常判为异常,它的概率为α,也就是说,⼯序过程并没有发⽣异常,只是由于随机的原因引起了数据过⼤波动,少数数据越出了控制限,使⼈误将正常判为异常. 虚发警报,由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施,从⽽造成损失. 因此, 第⼀种错误⼜称为徒劳错误.第⼆类错误是将异常判为正常,它的概率记为β,即⼯序中确实发⽣了异常,但数据没有越出控制限,没有反映出异常,因⽽使⼈将异常误判为正常.漏发警报,过程已经处于不稳定状态, 但并未采取相应的措施,从⽽不合格品增加, 也造成损失.两类错误不能同时避免,减少第⼀类错误α,就会增加第⼆类错误β,反之亦然.(五)、规格界限和控制界限规格界限:是⽤以规定质量特性的最⼤(⼩)许可值.上规格界限:USL;下规格界限:LSL; .控制界限:是从实际⽣产出来的产品中抽取⼀定数量的产品,并进⾏检测,从所得观测值中计算出来者.上控制界限:UCL;下控制界限:LCL;(六)、控制图的种类1、按数据性质分类:计量型控制图平均数与极差控制图( Chart)平均数与标准差控制图( Chart)中位数与极差控制图( Chart)个别值与移动极差控制图( chart)计数型控制图不良率控制图(P chart)不良数控制图(nP chart,⼜称np chart或d chart)缺点数控制图(C chart)单位缺点数控制图(U chart)2、按控制图的⽤途分类分析⽤控制图:根据样本数据计算出控制图的中⼼线和上、下控制界限,画出控制图,以便分析和判断过程是否处于于稳定状态.如果分析结果显⽰过程有异常波动时,⾸先找出原因,采取措施,然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进⾏分析.控制⽤控制图:经过上述分析证实过程稳定并能满⾜质量要求,此时的控制图可以⽤于现场对⽇常的过程质量进⾏控制.建⽴步骤:1.选择质量特性2.决定管制图之种类3.决定样本⼤⼩,抽样频率和抽样⽅式4.收集数据5.计算管制参数(上,下管制界线等)6.持续收集数据,利⽤管制图监视制程使⽤场合: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.注意事项:针对企业的特殊⽣产条件,如何选择最适合⾃⼰的控制图?解决这个问题根本在于掌握定义图表类型的要素有哪些.但在此之前,需要明确:控制图究竟是什么.控制图是:实时图表化反馈过程的⼯具.设计的⽬的是告诉操作者什么时候做什么或不做什么.按时间序列展⽰过程的个性/表现.设计⽤来区分信号与噪⾳.侦测均值及/或标准差的变化.⽤于决定过程是稳定的(可预测的)或失控的(不可预测的).控制图不是:不是能⼒分析的替代⼯具.在来料检验的过程中很难⽤到(没有时间序列).控制图不是⾼效的⽐较分析⼯具.不应与运⾏图或预控制图混淆.a) 运⾏图是时间序列图,但没有基于统计计算的界限. b) 预控制图将描点与公差限⽐较.SPC管制图⽤于何处?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.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.怎样选择SPC管制图?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.最后,还需要考虑其它要求;如样本抽取及测量的难易和费⽤⾼低.如何分析SPC管制图?如果在控制图中点⼦未出界,同时点⼦的排列也是随机的,则认为⽣产过程处于稳定状态或统计控制状态.如果控制图点⼦出界或界内点排列⾮随机,就认为⽣产过程失控.注:对于应⽤控制图的⽅法还不够熟悉的⼯作⼈员来说,即使在控制图点⼦出界的场合,也⾸先应该从下列⼏个⽅⾯进⾏检查:样本的抽取是否随机?测量有⽆差错?数字的读取是否正确?计算有⽆错误?描点有⽆差错?然后再来调查过程⽅⾯的原因,经验证明这点⼗分重要.对于点⼦出界或违反其它准则的处理.若点⼦出界或界内点排列⾮随机,应⽴即查明原因并采取措施尽量防⽌它再次出现.SPC管制图的重新制定.控制图是根据稳态下的条件(⼈员、设备、原材料、⼯艺⽅法、环境、测量,即5M1E)来制定的.如果上述条件变化,控制图也必须重新加以制定;由于控制图是科学管理⽣产过程的重要依据,所以经过相当时间的使⽤后应重新抽取数据,进⾏计算,加以检验.计量控制图和计数控制图可分为未给定标准值和给定标准值两种情形,两种情形不能混淆.SPC管制图的保管问题.控制图属于技术资料,应加以妥善保管,这些资料对于今后在产品设计和制定规范⽅⾯都是⼗分有⽤的.。
理解SPC统计图表的解读
理解SPC统计图表的解读SPC（统计过程控制）是一种质量管理方法，旨在监控和控制过程中的变异性。
在SPC中，统计图表被广泛使用来帮助我们理解和解读过程中发生的变化。
本文将介绍几种常见的SPC统计图表，并解读它们的意义和应用。
1. 控制图控制图是SPC统计图表中最常见的一种。
它用来监控过程中的变异性，并判断过程是否处于控制状态。
常用的控制图包括X-bar图、R图和S图。
X-bar图X-bar图是用来监控过程平均值变化的控制图。
在图表上，我们可以看到一条中心线，代表过程的平均值，以及上下两条控制限，用于判断过程平均值是否处于控制状态。
解读X-bar图时，我们需要注意以下几点：•若数据点在控制限内波动，表示过程的平均值保持稳定；•若数据点在控制限之外，可能表示过程平均值发生了变化，需要进一步分析原因。
R图R图用来监控过程的变异性，即数据点之间的离散程度。
R图展示了一条上控制限、下控制限和一条平均线，用于判断过程的变异性是否在可接受的范围内。
解读R图时，我们需要注意以下几点：•若数据点在控制限内波动，表示过程的变异性保持稳定；•若数据点在控制限之外，可能表示过程的变异性超出了可接受的范围，需要进一步分析原因。
S图S图也是用来监控过程的变异性，与R图类似，但S图使用样本标准差来度量数据点之间的离散程度。
解读S图时，我们需要注意以下几点：•若数据点在控制限内波动，表示过程的变异性保持稳定；•若数据点在控制限之外，可能表示过程的变异性超出了可接受的范围，需要进一步分析原因。
2. 度量图度量图是SPC统计图表中用于度量过程能力的工具。
它帮助我们评估过程在规定限制范围内的表现，并判断过程能否满足要求。
常见的度量图包括直方图和正态概率图。
直方图直方图是一种以柱状表示数据分布情况的图表。
它可以帮助我们了解数据的分布形态和集中程度。
解读直方图时，我们需要注意以下几点：•若数据呈现类似正态分布的形态，表示过程的性能较好；•若数据呈现偏态或多峰分布的形态，可能需要进一步分析导致该现象的原因。
spc统计过程控制与管制图
SPC统计过程控制与管制图1. 简介SPC〔Statistic Process Control〕是指通过统计方法对生产过程进行过程控制和管制的一种方法。
SPC通过收集和分析过程中的数据，帮助企业发现和解决问题，并实现过程的稳定和改良。
在SPC中，管制图是一种常用的工具，用于判断过程是否处于统计控制之中。
2. 管制图的根本原理管制图是一种时间序列图，通过将样本数据的均值、极差等统计量绘制在图上，以便直观地了解过程的稳定性。
在管制图中，通常会画出上下控制限以及中心线，用于判断过程是否处于统计控制之中。
管制图有多种类型，常用的包括： - 平均数管制图〔Xbar-R图〕：用于监控过程的平均数和极差 - 均值管制图〔X图〕：用于监控过程的平均数 - 极差管制图〔R图〕：用于监控过程的极差 - 标准差管制图〔S图〕：用于监控过程的标准差 - P图：用于监控过程的不良品率 - C 图：用于监控过程的不良品数3. 构建管制图的步骤构建管制图的步骤如下： 1. 收集数据：根据需要监控的指标，收集足够的样本数据。
2. 计算统计量：根据收集到的数据，计算出相应的统计量，如平均数、极差、标准差等。
3. 绘制管制图：根据统计量，绘制出相应的管制图，包括上下控制限和中心线。
4. 分析管制图：通过分析管制图中的数据点是否超出控制限，判断过程是否处于统计控制之中。
5. 做出改良：如果过程处于统计控制之外，需要分析可能的原因并采取相应的改良措施。
4. 管制图的应用管制图广泛应用于制造业和效劳业中的质量管理过程中。
通过使用管制图，企业可以实现以下目标： - 及时发现生产过程中的异常情况，减少不良品率； - 保持生产过程的稳定性，提高生产效率； - 通过长期监控数据，找出改良生产过程的方向。
5. 管制图的本卷须知在使用管制图时，需要注意以下几点： - 样本数据应该具有一定的随机性，否那么可能会影响对过程稳定性的判断。
- 控制限的选择需要根据实际情况进行调整，不同的管制图有不同的选择方法。
SPC控制图
更美声音，更美享受 7
客户第一、工匠精神、正直、激情、创新
[更美声音，更美享受]
8
更美声音，更美享受 4
处理方法
1．产线工人或班组长发现SPC管制异常时首先；自我检查，是否严格 按作业标准（SOP或WI）作业，相邻作业员交叉检验；情况严重，或无法 查找到原因必须立即通知品质工程师和制程工程师。
2．品质工程师与制程工程师现场分析后，能否在较短的时间内 （0.5~1小时）找到产生异常的原因，采用4M1E分析制程；如仍然无法找 到根源，而且情况严重（如：P不良率大大超标），报告上级主管决定是 否停线；品质工程师召集相关部门开会讨论，寻找根本原因（制程、设计、 材料或其它）。
更美声音，更美享受 3
控制图作用
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。
3．SPC产生异常的原因找到并实施纠正预防措施后，SPC管制图向管制 异常相反的方向转变，说明对策有效；恢复正常生产。此过程必须严密监 控。
更美声音，更美享受 5
什么是CPK
什么是CPK： CPK：ComplexProcess Capability index 的缩写，是现代企业用于表示 制程能力的指标。制程能力强才可能生产出质量、可靠性高的产品。 制 程能力指标是一种表示制程水平高低的方法，其实质作用是反映制程合格 率的高低。制程能力的研究在于确认这些特性符合规格的程度，以保证制 程成品的良率在要求的水准之上，可作为制程持续改善的依据。而规格依 上下限有分成单边规格及双边规格。只有规格上限和规格中心或只有规格 下限和规格中心的规格称为单边规格。有规格上下限与中心值，而上下限 与中心值对称的规格称为双边规格。 当我们的产品通过了GageR&R的测试 之后，我们即可开始Cpk值的测试。CPK值越大表示品质越佳。指标说明： 如CPK≥1.33，说明制程能力较好，需继续保持； 如1.33≥CPK≥1，说明制程能力一般，须改进加强； 如CPK≤1，说明制程能力较差，急需改进。
SPC统计常用控制图评价
SPC统计常用控制图评价引言SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种通过采集和分析过程数据，以便实时监控和控制过程稳定性的方法。
常用的SPC工具之一是控制图，它能够帮助我们识别过程中的特殊因素和常见问题，并实施相应的改进措施。
本文将介绍SPC常用控制图，并对其评价方法进行讨论。
一、SPC常用控制图1.1 均值图均值图（X-Bar图）是一种常用的控制图，用于监控连续型数据的均值是否稳定。
它通过绘制样本均值的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程是否受到特殊因素的影响。
如果样本均值超出控制限范围，就说明过程出现了问题。
1.2 极差图极差图（R图）是另一种常用的控制图，用于监控连续型数据的变异性是否稳定。
它通过绘制样本极差的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程是否存在异常变异。
如果样本极差超出控制限范围，就说明过程出现了问题。
1.3 标准差图标准差图（S图）是控制图中另一种用于监控连续型数据变异性的工具，它通过绘制样本标准差的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程的稳定性。
如果样本标准差超出控制限范围，就说明过程存在异常变异。
1.4 化验图化验图（C图）是一种用于检测离散型数据的控制图。
它通过绘制样本中不良品的数量或比例的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程是否稳定。
如果样本不良品数量或比例超出控制限范围，就说明过程存在问题。
二、控制图的评价方法控制图的评价方法主要包括特殊因素的判断和过程能力的评估。
2.1 特殊因素的判断特殊因素指的是导致过程异常的特殊因素，比如机器故障、操作失误、原材料问题等。
通过控制图的帮助，我们可以判断特殊因素是否存在。
一般来说，如果样本点落在控制限之外，或出现非随机的趋势、扰动或周期性变化，就可能是由特殊因素引起的。
在判断特殊因素的时候，还需要考虑其实质性和重复性，以避免过度反应。
2.2 过程能力的评估过程能力是指过程的稳定性和可控性。
统计过程控制(SPC)之分析用和控制用控制图
定义/说明/要求/目的：
能力是指：一个稳定过程中固有变差的总范围。
区分分析用控制图和控制用控制是从控制图的使用功能区分。
一般情况下，需要将非稳定状态的过程调整到稳定状态，这就是使用分析用控制图。
过程稳定后，延长控制图的控制线，使用的将是控制用控制图。
检查表：
14
每次只需要一组子组数
15
控制用控制图也称为控制图的第二阶段
16
目的是验证过程持续运行的稳定性
8
分析用控制图也称为控制图的第一阶段
9
目的是为了让过程稳定
10
控制用控制图
根据之前的历史数据，或质量稳定时的控制上下限，界限来衡量近期的产品质量状态
12
控制用控制图一般在过程参数已知的状态中使用
13
控制用控制图使用后，可能出现异常，需要调查原因，排除异常；重新维持稳定状态
编号
检查内容
1
分析用控制图
根据实际测量出来的数据，经过计算得出控制的上下限之后画出的
2
主要用于对初期质量的测定和监控，了解初期产品的过程能力
3
质量不断改进的过程也是分析用控制图不断调整的过程
4
分析过程是否为统计控制状态
5
分析过程能力是否满足要求
6
分析用控制图一般在过程未知状态时使用
7
一般需要每次20组到25组的子组数
SPC“ 控制图 ” 的分析与判定
SPC“ 控制图 ” 的分析与判定控制图（Control Chart）又叫管制图，是对过程质量特性进行测定、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。
图上有三条平行于横轴的直线： 中心线（CL，Central Line）、上控制线（UCL，Upper Control Line） 和 下控制线（LCL，Lower Control Line） ，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。
UCL、CL、LCL统称为控制线（Control Line），通常控制界限设定在±3标准差的位置。
根据 控制图使用目的不同，控制图可分为：分析用控制图和控制用控制图 。
根据统计数据的类型不同，控制图可分为：计量控制图和计数控制图（包括计件控制图和计点控制图）。
计量型控制图平均数与极差控制图( -X-R Chart )平均数与标准差控制图( -X-S Chart )中位数与极差控制图( ~X-R Chart )个別值与移动极差控制图( X-Rm Chart )计数值控制图不良率控制图(P chart)不良数控制图(nP chart，又称 np chart 或 d chart) 缺点数控制图(C chart)单位缺点数控制图(U chart)控制图种类及应用场合：控制图的分析与判定应用控制图的目的，就是要及时发现过程中出现的异常，判断异常的原则就是出现了“小概率事件”，为此，判断的准则有两类。
第一类：点子越出界限的概率为0.27% 。
准则1属于第一类。
第二类：点子虽在控制界限内，但是排列的形状有缺陷。
准则2-8属于第二类。
控制图八大判异准则（口诀）2/3A （连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即a区内>4/5C （连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）6连串 （连续6点递增或递减，即连成一串）8缺C （连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）9单侧 （连续9点落在中心线同一侧）14交替 （连续14点相邻点上下交替）15全C （连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内1界外 （1点落在A区以外）▶2/3A （连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即a区内>）判读：1 . 控制过严；2 . 材料品质有差异；3 . 检验设备或方法之大不相同；4 . 不同制程之资料绘于同一控制图上；5 . 不同品质材料混合使用。
SPC中控制图的原理、制作和分析方法
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
如图九－9
27
十、如何作休哈特控制图
例： 我公司生产轴颈产品，工序冷轧
占 R1.8
+0.07 +0.03
轴颈不合格项的比例比较大，由于是关健质
量特性 ，故决定应用控制图对此工序（85 ）
进行过程控制。
分析：此质量特性是计量特性值，故可选用正态分布 图。又由于本例是大量生产，不难取得数据，决定 选用均值X－R极差控制图。
б＝
R d2
＝
0.019 2.326
＝ 0.008
32
Cp =
Tu-TL 6б
＝
1.87－1.83 6×0.008
＝
0.816
由于X＝1.843,与容差中心M＝（Tu+TL)/2=
(1.87+1.83)/2=1.85不重合，有必要计算偏移 过程能力指数
33
计算有偏移的过程能力：
K
=
|m-μ｜ T/2
16
九、判异准则 判异准则有两类：①点子出界应判异；②
界内点排列不随机判异。关于判异准则， 常规控制图的标准GB/T4091-2001有8种准则， 将控制图等分为6个区、每个区宽1σ。这6 个区的编号为A、B、C、C、B、A。（如图 九－1）其中两个A区、B区及C区对于中心 线C对称； 需要指明的是这些判异准则主要 适用X均值图，且假定质量特性值服从正态 分布。
步骤1：取预备数据，然后将数据合理分成25组。
28
步骤2：计算各子组样本平均数X，例如第一 组样本的平均值为1.840.
步骤3：计算各子组样本极差R，例如第一组 样本的极差为0.010.
第三章 统计过程控制(SPC)与控制图
级别 I II
过程能力评价参考
过程能力过高(应视具体情况而定) 过程能力过高(应视具体情况而定)
过程能力充分, 过程能力充分,表示技术管理能力已很 好,应继续维持 过程能力较差, III 过程能力较差,表示技术管理能力较勉 强,应设法提高为II级 应设法提高为II级 过程能力不足, IV 过程能力不足,表示技术管理能力已很 差,应采取措施立即改善
TL
TU
TL
TU
TL
TU
无偏移单侧规范情况
只有上限要求，无下限要求
CPU＝（TU－ µ）/3 σ ＝（T
只有下限要求，无上限要求
CPU＝（µ－ TL ）/3 σ ＝（µ
过程能力指数C 过程能力指数CP值的评价参考
Cp值范围 >1.67
[1.33,1.67) [1.0, 1.33) [0.67, 1.0)
控制图是如何贯彻预防原则的
对生产过程不断监控，有苗头就能够被察 觉
控制图是如何贯彻预防原则的
无预先征兆，突 然出现，采用20 然出现，采用20 字方针：
查出异因，采取 措施，保证消除， 不再出现，纳入 标准
统计控制状态
只有偶因 没有异因 控制的基准 是生产追求的目标
对产品的质量有99.73％的把握 对产品的质量有99.73％的把握 生产最经济 过程的变异最小
Tu +TL 18.025 +17.99 M= = =18.0075 = µ 2 2 T T −TL 18.025 −17.99 Cp = = U = = 0.897 6σ 6σ 2 p = 2Φ(−3Cp ) = 2Φ(−3×0.897) = 2Φ(−2.691) = 0.0072 q =1− 0.0072 = 0.9928
SPC控制图异常判定资料
01 SPC控制图概述
SPC控制图定义
定义
SPC控制图是一种用于监控、分析和 控制生产过程的工具，通过收集数据 并在控制图上绘制点来评估过程的稳 定性。
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如何选择合适的控制图？
不同的控制图适用于不同类型的数据和过程。在选择控制图 时，需要考虑数据的分布、过程的特性以及要监控的过程参 数。常见的控制图包括均值-极差控制图、均值-标准差控制 图、不合格品率控制图等。
选择依据：根据数据类型和过程特性选择合适的控制图，确 保能够有效地监测和控制过程。
如何解读控制图的异常信息？
总结词
累积和控制图通过计算累积和来评估过程的稳定性，适用于监测生产过程的关键特性。
详细描述
当控制图上的点超出上控制限或下控制限，或者点在控制限内但呈持续上升或下降趋势 时，可以判定为异常。此外，如果点在控制限内但出现周期性波动，也可能是异常。
移动极差控制图异常判定实例
总结词
移动极差控制图通过计算移动极差来评 估过程的稳定性，适用于监测数据分布 较为稳定的过程。
目的
控制图用于检测生产过程中的异常波 动，预防不良品产生，并保持产品质 量稳定。
SPC控制图原理
中心线（CL）
控制图的中心线表示过程的预期平均值。
控制上限（UCL）和控制下限（LCL）
这两个界限用于判断数据点是否超出可接受的范围。
判定原则
当数据点超出UCL、LCL或连续7点上升或下降时，判定为异常。
累积和控制图异常判定标准
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SPC控制图详解
摘要：
什么是控制图？
控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。
控制图的应用
控制图中包括三条线
1.控制上限(UCL)
2.中心线(CL)
3.控制下限(LCL)
控制图的种类
数据：是能够客观地反映事实的资料和数字数据的质量特性值分为：
计量值
可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值，可以出现小数。
计数值
不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值。
计量型数据的控制图
Xbar-R图（均值－极差图）
Xbar-S图（均值－标准差图）
X-MR图（单值－移动极差图）
X-R（中位数图）
计数型数据的控制图
P图（不合格品率图）
np图（不合格品数图）
c图（不合格数图）
u图（单位产品不合格数图）
控制图的判异
控制图可以区分出普遍原因变差和特殊原因变差
1.特殊原因变差要求立即采取措施
2.减少普遍原因变差需要改变产品或过程的设计
错误的措施
1.试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过渡调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降。
2.试图通过改变设计来减少特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费。
控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索，供我们采取相应的措施。
控制图上的信号解释
有很多信号规则适用于所有的控制图（Xbar图和R图），主要最常见的有以下几种：
规则1：超出控制线的点
规则2：连续7点在中心线一侧
规则3：连续7点上升或下降
规则4：多于2/3的点落在图中1/3以外规则5：呈有规律变化
SPC控制图建立的步骤
1.选择质量特性
2.决定管制图之种类
3.决定样本大小,抽样频率和抽样方式
4.收集数据
5.计算管制参数(上,下管制界线等)
6.持续收集数据,利用管制图监视制程
SPC控制图选择的方法
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。