SPC控制图的绘制方法及判断方法
怎么做产品的SPC控制图？
怎么做产品的SPC控制图？实践证明，通过SPC控制图，可以帮助我们及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性。
那么，产品的SPC控制图该怎么做呢？深圳天行健六西格玛咨询公司简析如下：步骤一：确定需要监控的关键质量特性（CTQ）首先，需要确定产品制程中的关键质量特性（CTQ），也就是对产品质量有重要影响的特性。
这些特性可能包括尺寸、重量、硬度等。
确保选择的特性能够准确反映产品的质量。
步骤二：收集数据收集与所选特性相关的数据，包括每个制程批次或样本的测量结果。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和控制。
步骤三：计算统计参数根据收集到的数据，计算统计参数，如平均值、标准差等。
这些参数可以帮助我们了解制程的中心位置和变化程度。
步骤四：绘制控制图根据所选特性的统计参数，绘制SPC控制图。
常见的控制图有X-Bar图、R图、S图等。
控制图上通常包括中心线、控制界限和数据点。
通过观察数据点的位置和分布，可以判断制程是否处于控制状态。
步骤五：分析控制图分析控制图上的数据点，判断制程是否处于控制状态。
如果数据点在控制界限内波动，说明制程是稳定的；如果数据点超出控制限，说明制程存在异常变化。
根据分析结果，可以采取相应的纠正措施，以确保制程的稳定性和一致性。
步骤六：持续监控和改进SPC控制图是一个持续监控和改进的过程。
定期更新数据，并根据新的数据绘制控制图，以监控制程的变化。
同时，根据控制图的分析结果，不断改进制程，以提高产品质量。
总而言之，SPC控制图是一个简单而有效的工具，可以帮助我们实现产品质量的稳定和一致。
通过正确使用SPC控制图，我们能够及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性，提高客户满意度。
【干货】简单几步学会制作SPC控制图
【干货】简单几步学会制作SPC控制图SPC控制图是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的图。
SPC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，是质量控制的行之有效的手段，是SPC技术的核心工具。
那么，SPC控制图如何制作？制作SPC控制图要经过以下几个步骤1.按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本；2.测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；3.在控制图上描点；4.判断生产过程是否有并行。
SPC控制图应用时要注意以下几个问题1、根据工序的质量情况，合理地选择管理点。
管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点；2、根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类；3、使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限；4、控制图上的点有异常状态，应立即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；5、控制线不等于公差线，公差线是用来判断产品是否合格的，而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的；6、控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。
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SPC控制图的绘制方法及判断方法
6 与规格比较;确定控制用控制图
✓ 由分析用控制图得知工序处于稳定状态后;还须与规格要求进 行比较 若工序既满足稳定要求;又满足规格要求;则称工序进 入正常状态 此时;可将分析用控制图的控制线作为控制用控 制图的控制线；若不能满足规格要求;必须对工序进行调整; 直至得到正常状态下的控制图
✓ 所谓满足规格要求;并不是指上 下控制线必须在规格上 下限
解:
18
解：
• 由表 3给出的计算公式计算表
7中每个样本的移动极差
R
并记入表
si
7中。
如
Rs2 x2 x1 1.13 1.09 0.04
依次类推。RS3 x3 x2 1.29 1.13 0.16
• 计算出 x和Rs
k
x xi
i 1
k 34.12 1.312 26
k
Rs Rsi •由表 4给出的公式计算控i2制界
中
如
L1=14 0
S1=12 1
……
……
• 计算最大值平L均 、值 最小S值 、平均极R差 和范围中M值 ：
k
k
L
Li
i1
341.9 13.68
Si
i1
308.1 12.32
k 25
k 25
R LS 13.6812.321.36
M LS 13.6812.3213.00
2
2
16
•计 由算 5表 ，最 n当 5 大 时 C值 A 1 ， 、 L 91中 .最 36心 3 小线 值 C2L 和 中上 心、 线下 UC 控 、 L L制 C。 L线 C1LL1.368 C2LS1.232
内侧;即UCL＞TU；LCL＜ TL 而是要看受控工序的工序能力
SPC控制图的判定方法
SPC控制图的判定方法SPC（Statistical Process Control）控制图是一种统计工具，用于分析和监控过程中的变异性，并判断过程是否稳定。
通过控制图的使用，可以帮助企业提高产品质量、降低成本和提高生产效率。
本文将介绍SPC控制图的判定方法。
一、控制图的基本原理1.1 数据收集与分类要绘制SPC控制图，首先需要收集相关的数据。
这些数据可以是产品尺寸、重量、时间等方面的测量结果。
收集的数据需要根据特定的要求进行分类和整理，以便后续的统计分析。
1.2 参数与变量在控制图中，可以使用参数图和变量图两种类型的控制图。
参数图适用于可计量的特征，如长度、重量等，而变量图适用于计数型数据，如不良品率、缺陷数等。
1.3 控制线的设定控制图通常包括中心线、上限线和下限线。
中心线代表过程的平均值，上限线和下限线则用于判断过程变异是否在可接受的范围内。
控制线的设定需要根据过程的稳定性和要求进行调整。
二、SPC控制图的判定方法2.1 过程是否稳定在绘制控制图之前，首先需要判断过程是否稳定。
稳定的过程指的是过程产生的变异性仅来自于随机误差，而不是系统性的因素。
判断过程是否稳定可以通过以下几种方式进行：（1）过程能否满足规范要求：通过对过程数据进行规范性能指标的计算与分析，判断过程是否满足要求。
（2）过程的输入是否稳定：观察过程的输入数据，如材料的质量、设备的稳定性等，判断输入是否稳定。
（3）过程是否存在特殊因素：通过了解和分析过程中的特殊因素，如人为因素、设备故障等，判断过程是否稳定。
2.2 控制图的规则绘制了控制图后，可以通过判断数据点的分布情况，在控制图上标示出不同的规则。
常用的规则有以下几种：（1）单点超出控制限：单个数据点超出上限线或下限线。
（2）连续点在中心线同一侧：三个或更多连续的数据点在中心线的同一侧。
（3）多点连续递增或递减：连续五个或更多数据点递增或递减。
（4）趋势：六个或更多连续递增或递减的数据点。
SPC控制图的判定方法
产生原因: 当工序能力不足,为找出符合要求的产品经过全
数检查,或过程中存在自动反馈调整时,常出现这种 形状
E.双峰型:(如附图)
靠近直方图中间值的频数较少,两侧各有一个“峰”.
产生原因: 当有两种不同的平
均值相差大的分布混 在一起时, 常出现这 种形状。
F.离岛型:(如附图)
UCL A B C
XC B
LCL A
判定准则7: (15C) 连续15点在中心线上下两侧的C 区
UCL A B
XC C B
LCL A
判定准则8: (1界外) 有1点在A区以外
UCL A B C
XC B
LCL A
二、柱状 图的判定方法
直方图常见的形态: • A.正常型:(如附图)
B.锯齿型:(如附图) 产生原因:
等级
Cp制程精密度 Capability precision
处置建议
A
1.33≤ │ Cp│ 此一制程甚为稳定，可以将规格
许容差缩小或胜任更精密之工作。
B
1.00 ≤ │ Cp│ ≤ 有发生不良品之危险，必须加以
1.33
注意，并设法维持不要使其变坏
及迅速追查原因
C 0.83 ≤ │ Cp│ <1.00 检讨规格及作业标准，可能本制 程不能胜任如此精密之工作。
• 图示判定准则：
• 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特
殊原因，需立即采取措施予以消除以确保生产过程处于稳
定状态。
判定准则1:(2/3A)
判定准则2: (4/5B)
3点中有2点在A区或A区以外 5点中有4点在B区或B区以外
UCL A
SPC分析操作指引
SPC分析操作指引SPC（Statistical Process Control）是一种基于统计方法管理和改进过程稳定性的质量控制工具。
通过收集并分析数据，SPC帮助我们识别特殊原因变异，并采取相应的措施以确保生产过程符合预期的质量标准。
下面是SPC分析的操作指引，以帮助你正确地应用SPC来改进你的质量管理系统。
1.确定关键过程特性：首先，你需要明确你要分析的关键过程特性。
这些特性通常与产品的质量相关，例如尺寸、重量、温度等。
确保你选择的特性在生产过程中是可测量且有意义的。
2.收集数据：为了进行SPC分析，你需要收集足够的数据来描述你要控制的过程。
数据可以通过直接测量、抽样、测试或其他有效的方法获得。
确保数据的准确性和可靠性，可通过标准化检测方法、准确的测量设备等手段来实现。
3. 绘制控制图：控制图是SPC分析的主要工具。
它通过绘制过程特性的变化图表来显示过程的稳定性和变异性。
根据数据的类型和特性，选择合适的控制图，常见的有X-bar、R、S等。
将收集到的数据绘制到控制图上，并分析控制图中的模式、异常点等信息。
4.确定过程稳定性：通过观察控制图，判断过程是否稳定。
过程稳定意味着特殊原因变异得到控制，数据的变化只是由普通原因引起的。
控制图上的数据点应均匀地分布在控制线附近，没有趋势、周期性或突变等异常情况。
5.计算基本统计指标：除了绘制控制图外，还可以计算一些基本的统计指标来更全面地了解过程的表现。
常用的统计指标包括平均值、标准差、变异系数等。
这些指标可以与控制线上下限进行比较，以评估过程的稳定性和符合度。
6.识别特殊原因变异：如果在控制图上出现异常情况，即数据点超出了控制限，说明可能存在特殊原因的变异。
特殊原因可能包括设备故障、操作错误、材料问题等。
针对异常情况，应及时进行分析，并采取纠正措施以消除特殊原因的影响。
7.持续监控和改进：SPC分析是一个持续的过程，应该通过定期收集和分析数据来监控过程的稳定性，并进一步优化质量控制方法。
SPC控制图的种类及判异方法48页课件
计数值：由计数而得的数据或将之转换成百分率，例如不良数、由不良数转换而成的不良率、 缺点数、由缺点转换而成的单位缺点数或百万件缺点数，为一可分割之量值。 计量值：不可分割之量值。实际量测产品或过程质量特性所得的尺度量值，这类量测的量测不 是真值而只是近似值而已，例如长度、直径、压力、强度等，为连续数据。
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；
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
均值-极差控制图（ x R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
LCL x 3 x 2.66MR d2
相当于n=2时的均值控制图
各常数值如下:
MR控制图
CL MR
UCL D4MR 3.267 MR LCL D3MR 0
相当于n=2时的极差控制图; n=2时,D4=3.267,D3=0
n
2
3
4
5
6
7
8
9 10
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
离散程度。
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
均值-极差控制图 -控制限
均值控制图
CL x UCL x A2R LCL x A2R
极差控制图
CL R UCL D4R LCL D3R
SPC统计过程控制
4、X bar-s图
计算各样组的平均数
四、计量型数据控制图
计算这些组平均数的平均数
频数分布在进行调整期间已经完成，分析结果表明进 行一段时期加工生产的开端是可以令人满意的。
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.
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
SPC控制图详解
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SPC 控制图详解
什么是控制图？
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
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）
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
规则3：连续7点上升或下降
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
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。
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。
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判断工序是否处 于稳定状态
NO
结束
YES
与规格比较，确定 控制用控制图
应用控制a 图控制工
5
序
图名称 X R图
X~R图
L—S图
X—Rs图 Pn图 P图 C图 U图
步骤 （1）计算各样本平均值 x i （2）计算各样本极差Ri
（1）找出或计算出各样本 的中位数 X~ i （2）计算各样本极差Ri
（1）找出各组最大值Li和最 小值Si （2）计算最大值平均值 L 和最小值平均值 S （3）计算平均极差 R （4）计算范围中值M
ni——第i样本的样本容量（各样 本样本容量可以不等）
ci——第i样本的缺陷数（各样本 样本容量相等）
6 各样本样本容量不等
3 收集预备数据
收集预备数据的目的只为作分析用控制图以判断工序状态。 数据采集的方法是间隔随机抽样。为能反映工序总体状况，数 据应在10～15天内收集 ，并应详细地记录在事先准备好的调 查表内。数据收集的个数参见表2。
0.223
1.777
0.363
0.975
L—S图用 A9
2.695 1.826 1.522 1.363 1.263 1.914 1.143 1.104 1.072
a
9
各类控制图作法举例
a
10
1 xR控制图（平均值——极差控制图）
• 原理：
❖ x 图又称平均值控制图，它主要用于控制生产过程中产品质量
控制图的绘制与判断
a
1
主要内容
➢ 绘制程序 ➢ 各类控制图作法举例 ➢ 控制图的观察与判断
a
2
绘制程序
a
3
1 确定受控质量特性 即明确控制对象。一般应选择可以计量(或计数)、技术上可
控、对产品质量影响大的关键部位、关键工序的关键质量特性
2 选定控制图种类 3 收集预备数据 4 计算控制界限
各种控制图控制界限的计算方法及计算公式不同，但其计算
R1 maxx1j mixn1j 14.012.11.9
依此类推，并的 将 xi、R 计 i记算 入后 6中 表。
(2)由表 4的计算公式计算总平均 x 和极差平均 R 。
✓ 在坐标图上画出三条控制线，控制中线一般以细实线表示，
控制上下线以虚线表示。
✓ 将预备数据各样本的参数值在控制图中打点。 ✓ 根据本节介绍的控制图的判断规则判断工序状态是否 稳定，
若判断工序状态不稳定，应查明原因，消除不稳定因素，重 新收集预备数据，直至得到稳定状态下分析用控制图；若判 断工序处于稳定状态，继续以下程序。
下限内侧，即UCL＞TU；LCL＜ TL。而是要看受控工序的工
序能力是否满足给定的Cp值a要求。
8
样本大小
2 3 4 5 6 7 8 9 10
X 图用 A2
1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
表5 控制图系数表
R图用
X~ 图用 X 图 用
L i max x ij S i min x ij
L
1 k
k
Li
i1
1 k
S
k
Si
i1
RLS M LS
2
Rsi xi xi1
p pn n
k
pni
pn i1 k
pi
pn
i
ni
k
ci
c i1 k
a ui
ci ni
备注
xij——第I样本中的第j个数据i＝1,2…k;
j=1,2…n;
D3
D4
M3A2
E2
-
2.267
1.880
2.660
-
2.575
1.187
1.772
-
2.282
0.796பைடு நூலகம்
1.457
-
2.115
0.691
1.290
-
2.004
0.549
1.184
0.076
1.924
0.509
1.109
0.136
1.864
0.432
1.054
0.184
1.816
0.412
1.010
计算移动极差Rsi 计算平均不合格品率 p
计算各组不合格品率pi
计算各样本的平均缺陷数 c
计算各样本的单位缺陷数ui
计算公式
xi
1 n
n
xij
j1
Ri maxxij min xij
x j x n1 n为奇数 i
2
xi
1 2
x
i
n 2
x
i
n1 2
n为偶数
Ri max xij min xij
max(xij)——第i样本中最大值； min(xij)——第i样本中最大值。
x i n 1 ——n为奇数时，第i样本中按大 2
小顺序排列起的数据列中间位置的数据
1 2
x i
n
2
xi n1 2
——n为偶数时，第I样 本 中按大小顺序排列起的
数据列中中间位置的两个数据的平均值
（pn)i——第i样本的不合格品数 （各样本样本容量皆为n）
(1)计算各样本参数(见表3)
(2)计算分析用控制图控制线(见表4)
5 作分析用控制图并判断工序是否处于稳定状态
6
7
控制用控制图制好后，即可用它控制工序，使生产过程保持 在正常状态。
a
4
作控 程制 序图
绘 制 的 一 般 工
确定受控质量特性 选定控制图种类 收集预备数据 计算控制界限 作分析用控制图
天抽取一个样本，样本容量n=5，共抽取样本k=25个，测取的预
备数据如表6所示。该铸件重量规格要求为13 ±2(公斤)，并希望
工序能力在1～1.33
解：
a
11
解： (1)由表 3的计算公式 6中 计的 算每 表个样本xi及 的极 平Ri差 。 均如 值：
5
x1j
x1
j1
5
14.012.613.213.112.113.00 5
表2 控制图的样本与样本容量
控制图名称
样本数k
样本容量n
备注
X R 图
X~R 图
L—S图
一般k=20~25
一般3~6
X~图的样本容量常取3或5
X—Rs图 pn图、 p 图
C图、U图
K=20~30 一般k＝20～25
1
1/p~5/p 尽可能使样本中缺
陷数C＝1～5
a
7
5 作分析用控制图并判断工序是否处于稳定状态
特性的平均值；
❖ R图又 称极差控制图，它主要用于控制产品质量特性的分散。
“ xR”控制图是通过 图x和R图的联合使用，掌握工序质
量特性分布变动的状态。它主要适用于零件尺寸、产品重量 、
热处理后机械性能、材料成分含量等服从正态分布的质量特性
•
的控制。 例1 某铸造厂决定对某铸件重量采用
x图R进行控制，每
6 与规格比较，确定控制用控制图
✓ 由分析用控制图得知工序处于稳定状态后，还须与规格要求 进行比较。若工序既满足稳定要求，又满足规格要求，则称 工序进入正常状态。此时，可将分析用控制图的控制线作为 控制用控制图的控制线；若不能满足规格要求，必须对工序
✓ 所谓满足规格要求，并不是指上、下控制线必须在规格上、