控制图如何制作修订稿
xr控制图操作指南
统计过程控制的来源和作用
统计过程控制(SPC)，主要应用于对过程 变量的控制，它的基本控制原理为3σ原则, 即平均值± 3σ作为过程控制的上下限,它 是由美国WALTERA博士在1924年提出。 3σ
-3σ
统计过程控制的来源和作用
其作用为: 1、从数据到图形应用统计技术可以反馈生产或服务过程
1、工序能力客观地描述工序过程中存在着分 散的状况，统计学有CP来评介工程能力的大 小（分散程度），其计算公式为CP=（UCLLCL）/6σ，工程能力CP的评价基准为：
CP值
工序能力等级
工序能力说明
CP>1.67 1.33≤CP ≤
1.67 1.33>CP>1
1>CP
特级 一级 二级
三级
工序能力过剩，作业可简化
一、X-R控制图定义及目的：
定义：用于长度、重量、时间、强度、
力值、成份等以计量值来管理工程的控
制图，利用统计手法，设定控制均值X
和极差R的界限，同时利用统计手法判
定导致工程质量变异是随机原因，还是
异常原因的图表。
光强度 1000Cd，此 应为计量值！
今天我 打了12 只野鸟！ 我计数
了！
一、X-R控制图目的：
在一个生产过程中永远无法达到完美的控制状态，
过程控制图的目的不是完美的，而是合理、经济的控制 状态，如果某工序控制图上从来不出现失控点，Cpk一 直为>1.33以上，则需查询该工序是否应画控制图，可 考虑用其它通用的工艺控制方式保证产品质量。
采这么好果 子大容易了！ 树又不高，不 必用梯子！
五、有关3σ控制图的说明：
次使用SPC手法控制产品质量的QC人员经常会发生α和β两
控制图的绘制及判断方案
CL1 L 13.68
CL2 S 12.32
UCL M A9 R 13.00 1.3631.36 14.85
LCL M A9 R 13.00 1.3631.36 11.15
•作分析用控制图（图6）。
15
特
性 值
14
13
12
UCL＝14.85 CL1＝13.68 CL2＝12.32
控制图的绘制与判断
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
2
绘制程序
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
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
7
5 作分析用控制图并判断工序是否处于稳定状态
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。
4
R图 3
UCL＝2.86
2 1
0
5
10
15
20
25
CL＝1.35 样本号
图5 铸件质量分析用控制图（x—R图）
(5) 根据本节“控制图的观察与判断”标准，工序处于稳定状 态。
由表6给出的数据，进而可计算出工序能力指数。
控制图作图方法 电子教材
第五章统计过程控制第三节控制图作图方法一、建立控制图的预备工作1．质量特性的选择在选择控制方案所需的质量特性时，通常应将影响生产或服务性能的特性作为首选对象。
所选择的质量特性可以是所提供服务的特征，或者是所用材料或产品零部件以及提供给购买者的成品的特征。
凡控制图有助于及时提供过程信息，以使过程得到纠正并能生产出更好的产品或服务的场合，首先应该采用统计控制方法。
所选择的质量特性应对产品或服务的质量具有决定性的影响，并能保证过程的稳定性。
2．生产过程的分析应详细分析生产过程以确定下列各点：（1）引起过程异常的原因的种类与位置。
（2）设定规范的影响。
（3）检验的方法与位置。
（4）所有可能影响生产过程的其他有关因素。
还应做出分析以确定生产过程的稳定性、生产与检验设备的准确度、所生产产品或服务的质量以及不合格的类型与其原因之间的相关性模式。
必要时，对生产运作的状况和产品质量提出要求，以便做出安排去调整生产过程与设备，并设计生产过程的统计控制方案。
这将有助于确认建立控制的最佳位置，迅速查明生产过程中的任何不正常因素，以便迅速采取纠正措施。
3．合理子组的选择控制图的基础是将观测值划分为“合理子组”，即将所考察的观测值划分为一些子组，可认为子组内变差仅由随机原因造成，而组间的任何差异是由控制图所欲检测的可查明原因造成的。
合理子组的划分有赖于某些技术知识、对生产状况的熟悉程度和获取数据的条件。
如果方便，可根据时间或来源来确定子组，这样可能更容易地追踪与纠正产生问题的具体原因。
按收集观测值的顺序所给出的检验和试验记录，提供了根据时间划分子组的基础。
由于在制造业中保持生产系统随时间恒定不变很重要，故根据时间划分子组的做法在制造业中通常有用。
应该始终记住，如果在计划收集数据时就注重样本的选取，使得从每个子组取得的数据都可以适当地处理为一个单独的合理子组，那么分析工作将大为简便；并且应以此种方式确定子组。
此外，在尽可能的范围内，应保持子组大小n不变，以避免繁琐的计算和解释。
品管七大手法---控制图
管制图是以常态分配中的三个标准差为理论依据，中心线为平均值， 上、下管制界限以平均数加减三个标准差±3 ）的值，以判断制程中 是否有问题发生，此即修哈特博士（W.A.Shewhart)所创。
管制图既以3个标准差为基础，换而言之，只要群体为常态分配，则 自该群体进行取样时，取出的数值加以平均计算来代表群体状况，则每 进行10000次的抽样会有27次数值会超出±3 的外；亦即每1000次约会 有3次，此3次是偶然机会，不予计较。同样吾人平时抽样时如有超出时， 即予判定为异常，则误判的机率亦为千分之三，应信其有；故管制界限 以加减3个标准差订立的应是最符合经济效益的。
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品管七大手法
QC 7 TOOLS
培训课程
1
一、前言
为使现场的品质状况达成所谓的“管理”作业，一 般均以侦测产品的品质特性来替代“管理”作业是否正 常，而品质特性是随着时间、各种状况有着高低的变化； 那么到底高到何种程度或低至何种状况才算所谓的异常？ 故设定一合理的高低界限，作为控测现场制程状况是否 在“管理”状态，即为管制图的基本根源。
偶然原因的变动 （偶然原因的变动）
异常原因的变动 （异常原因的变动）
分类 偶然原因
异常原因
变异的情况
系统的一部份，很多一定有且 无法避免
影响程度
每一个都很微小 不明显
本质上是局部的，很少或没有， 有明显的影响而
可避免的
且巨大
追查性
制程的改造
不值得、成本高、不 修改—经常且稳定的
经济
制造
值得且可找到，否则 创造—经常且稳定的
1、管制图使用前，现场作业应予标准化作业完成。 2、管制图使用前，应先决定管制项目，包括品质特性的 选择与限样数量的决定。 3、管制界限千万不可用规格值代替。 4、管制图种类的选择应配合管制项目的决定时搭配。 5、抽样方法以能限得例题样组为原则。 6、点子超出界限或有不正常的状态，必须利用各种措施 研究改善或配合统计方法，把异常原因找出，同时加以消 除。
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。
《控制图及Cpk制作与使用指导书》最新版
控制图及Cpk制作与使用指导书1. 目的为考察产品在生产中的品质稳定性及过程能力，以便能及时发现不良或不良趋势，作出相应的改善或预防措施来减少变差，提高生产率。
2.范围用于来料、制程和最终的产品。
3.职责3.1 质量工程师负责根据客户要求或内部品质控制需要，确定需制作的控制图，计算Cpk的产品特性参数，负责产品初期能力研究。
3.2 IQC负责来料的SPC的收集和数据验证3.2 生产部操作员IPQC和FQC负责产品过程控制中的控制图使用。
4.定义4.1 Pp 性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能。
4.2 Ppk 说明过程有无偏倚的能力指数，定义为：σ3XUSL-及σˆ3LSLX-中较小的值。
4.3 Cp 稳定过程的能力指数，定义为容差宽度除以过程能力，不考虑过程有无偏移。
4.4 Cpk 稳定过程有无偏移的能力指数，定义为σ3XUSL-及σˆ3LSLX-中较小的值。
4.5 R平均数4.6 R 全距4.7 UCL 控制上限4.8 LCL 控制下限4.9 CL 控制中心4.10 δ或δ标准偏差5.程序5.1 过程分析的尺寸为客户指定或过程检验指导书中注明特殊符号的尺寸.5.2 在下列情况下须进行过程分析.5.2.1 客户要求5.2.2 内部品质控制要求,对特定尺寸进行过程分析.5.2.3 过程工具设备或控制方法发生变化,需重新进行Cpk分析和制作控制图.5.2.4 其它特别要求的5.3 控制图制作方法，参见QS9000-SPC手册5.3.1 建立控制图的时机:确定测量系统后,产品试生产阶段进行过程的初期研究5.3.2 收集数据5.3.2.1 确定合适的样本组、样本量大小和抽样间隔(选择子组大小，频率和数据)选择子组大小：子组一般由4到5件连续生产的产品的组合数据收集频率：依实际情况确定数组的分组：最小25组数据5.3.2.2 建立控制图及记录原始数据（见表一）5.3.2.3 计算每个子组的均值（X-bar）和极差（R）每个子组计算：X =（X1+X2+…Xn）/n ， R=X最大值-X最小值式中：X1，X2…..为子组内每个测量值；n 为子组的样本容量。
office2007制作直方图.柏拉图.管制图方法
柏拉图，直方图，管制图绘制方法目录第一章柏拉图制作方法 (3)1.1、制作方法 (3)1.2、举例说明 (3)第二章直方图制作方法 (7)2.1、直方图的制作步骤 (7)2.2、举例说明 (8)第三章管制图制作说明 (11)3.1、各个管制图界限一览表 (11)3.2、符号说明 (12)3.3、绘制管制图的步骤 (13)3.4、管制图使用时之注意事项 (13)3.5、举例说明 (14)第一章柏拉图制作方法1.1、制作方法1、收集制作柏拉图需要的数据，分类输入表格。
2、将数据按照由小到大的顺序排列3、以此计算出这些数据的累积数目和累积百分率。
4、选择需要的数据生成柱状图。
5、选择累积百分比，将图表类型变为折线形式。
6、更改两个纵坐标值将累积百分比的的最大值改为1；将发生数据的最大值改为发生数据的累计最大值，或大于等于累计最大值。
7、调整图之间的间隙，美化图形生成柏拉图。
1.2、举例说明第二步：选择项目，不良数量，累计百分比生成柱状图。
第三步：在图上选择累计百分比图形，点击鼠标右键，选择更改图标类型，以此选择带标记的折线图。
将累计百分比的柱状图变为折线图。
第四步：更改成折线图后，选中折线图，在右键里面选择“设置数据系列格式”随后选择“次坐标轴”得到如下图像。
第五步：选择累积百分比的坐标轴，点击右键选择“设置坐标轴格式”。
在里面将最大值改为1，最小值为0，其他可按照需求或选择默认设置。
选择数量坐标轴，点击右键选择“设置坐标轴格式”在里面将最大值设置为大于或等于累计不良数的最大值。
最小值和间隔可按照需要选择。
得到如下图形。
第六步：选中图形点击右键选择“设置数据系列格式”在里面将“分类间隔”调整为零。
双击每个柱子选择不同的颜色可以改变每个柱子的颜色。
最后调整后得到如下图形。
第七步：如果要清晰的表达数据，可点击右键在图形上面添加数据标签。
第二章直方图制作方法直方图主要用来统计一组数据在某个范围内出现的次数，显示数据在各个区间的分布。
控制图类型的绘制
控制图类型的绘制引言控制图是一种用于监控和评估过程稳定性的图表工具。
它能够帮助我们识别过程中的特殊因素和异常情况，从而及时采取措施进行调整和改进。
控制图有许多类型，每种类型都适用于不同的情况和数据类型。
本文将介绍几种常见的控制图类型，并详细介绍它们的绘制方法和解读方法。
1. 均值图均值图是用于监控数据的中心趋势的一种控制图。
它通过绘制数据的均值和控制线来反映过程的稳定状态。
下面是均值图的绘制步骤：1.收集数据，计算每组数据的平均值。
2.确定控制线的位置。
通常有一个中心线（平均值的线）和上下限，上下限可以通过计算平均值的标准差得到。
3.将数据的平均值绘制在均值图上。
4.根据控制线的位置，判断数据的稳定性。
均值图的解读方法是观察数据是否在控制线内波动，如果有超出控制线的数据点出现，则可能表示过程存在特殊因素。
2. 范围图范围图是用于监控数据的变异性的一种控制图。
它通过绘制数据的范围和控制线来反映过程的稳定状态。
下面是范围图的绘制步骤：1.收集数据，计算每组数据的范围（最大值减去最小值）。
2.确定控制线的位置。
通常有一个中心线和上下限，上下限可以通过计算范围的标准差得到。
3.将数据的范围绘制在范围图上。
4.根据控制线的位置，判断数据的稳定性。
范围图的解读方法是观察数据的范围是否在控制线内波动，如果有超出控制线的范围出现，则可能表示过程存在特殊因素。
3. 标准差图标准差图是用于监控数据的离散程度的一种控制图。
它通过绘制数据的标准差和控制线来反映过程的稳定状态。
下面是标准差图的绘制步骤：1.收集数据，计算每组数据的标准差。
2.确定控制线的位置。
通常有一个中心线和上下限，上下限可以通过计算标准差的标准差得到。
3.将数据的标准差绘制在标准差图上。
4.根据控制线的位置，判断数据的稳定性。
标准差图的解读方法是观察数据的标准差是否在控制线内波动，如果有超出控制线的标准差出现，则可能表示过程存在特殊因素。
4. p图p图是用于统计控制的一种控制图。
控制图作图方法
统 以上，计算试样的平均值x和标准偏差S
计 过
：
程
控
制
x x1 xn n
S x1 x2 xn x2
n 1
单值控制图（x控制图）
x 第 这时μ 和σ 值可由 和S近似得出，则：
五
章
统 计
CL= x UCL= x +3S
过 程
LCL= x -3S
控 制
求出CL、UCL、LCL后，就可以相应作出
统 UCL = np + 3√np(1- p) =2.6 +
计 过
3√2.6 (1 - 0.026) =7.4
程 控
LCL = np - 3√np(1- p) =2.6-
制
3√2.6(1- 0.026) = ( - ),无意义。
•
第 五 章
统 计 过 程 控 制
（二）不合格品率控制图（P控制图）
制
LCLX= X -A2R =3.861-0.729×1.028
=3.112
第
5)计算R图的参数
五 章
本例中n=4，查表,得D4=2.282，因n小于6，D3=0
统 ，所以下控制限可以不考虑，根据表5-4计算结
计 果如下：
过
程 控
CLR = R =1.028
制
UCLR = D4 R =2.282×1.028=2.346
3.861
程 控
样本平均极差 R 的计算公式为
制
R R1 R2 Ri Rk
R 25.7
K
25
1 K
K i1 Ri
1.028
4)计算 X 图的参数
第 五 章
本例中n=4，查表5-5得A2=0.729，根据表5-4计算 结果如下：
利用excel电子表格制作质量控制图自动专题培训课件
二、编辑表格
在表格中输入所 需信息。
如：名称、测定 项目、月份等等。
三、利用Ｅxcel的计算 功能算出所需要的数值
计算质控图中一般需要的 数据如标准差、均值、±3SD 等。
在这里简单介绍一下Excel中常用的公式：
1、求和：sum 。例如B4：B23的和
2、求标准差：STDEV 。 例如B4பைடு நூலகம்B23的标准差
4、完成选项录入后，基本上完成对这个项目质控图的绘制（如下图所示）
谢谢！！
1、当完成图表制作时，需要对图表中的数值进行设定，使图表符 合L-J质控图的标准。
2、用右键点击图表中横线，选择“网格线格式”，就会出现如下 图所示的选项。
3、对选项中的数据进入录入，分别是最小值是-3SD，最大值是+3SD， 主
要刻度为标准差，而次要记录为1/10标准差，X轴相交于均值上，所 以这里填均值。
3、求均值：AVERAGE。例如上表B4：B23均值
四、创建图表
1、首先在“插入”选项中 选择“图表”。
2、选择图表类型：一般质 控图选择折线图。当选择完成 后点击“下一步”。
3、选择数据区域：选择所 选项目所在位置，如B4：B23。
（在这里可以先选择要绘图表的数据， 这样可以省略第3步）
五、对于标准值、均值、±3SD数值的使用。
利用excel电子表格制作质量控制图(自动)
绘制室内质控图是检验科保证 检验质量必不可少的工作，目前使 用最多的质控图为L-J质控图。但 是，质控数据库统计和质控图绘制 工作比较复杂烦琐。为提高工作效 率，现在很多单位都利用Microsoft Execl软件来处理这些问题。
现在简单介绍一下用Excel2000 来制作质控的过程
控制图的制作方法
控制图的制作方法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。
也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。
产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。
控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。
中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。
多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。
常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。
二、控制图的绘制控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般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；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。
控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题：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。
计数型控制图制作(工作指引)
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
实施控制图的五个步骤包括
实施控制图的五个步骤包括1. 定义过程和目标在使用控制图进行过程监控和改进之前，首先需要明确定义要控制的过程和目标。
过程是指一系列相关的活动或操作，目标是待改进的指标或性能。
明确定义过程的边界和目标可以帮助我们确定控制图的适用范围和目标。
2. 数据采集和整理为了绘制控制图，我们需要收集相关的数据。
数据可以来自过程的运行记录、传感器采集等。
收集到的数据需要进行整理，包括数据清洗、汇总和归类等操作。
整理后的数据应该具有一定的结构，便于后续的分析和绘图。
•清洗数据：去除异常值、缺失值等，保证数据的准确性和可靠性。
•汇总数据：按照一定的时间段或其他指标进行数据聚合，以便分析。
•归类数据：将数据按照不同的维度进行分类，便于后续的控制图绘制和解读。
3. 绘制控制图当数据收集和整理完成之后，下一步是绘制控制图。
控制图是一种统计工具，可以帮助我们分析过程在不同时间点的变化情况，并判断是否存在特殊原因导致的异常。
控制图通常由一条中心线和上下限线组成。
•中心线：代表过程的平均水平，可以通过计算数据的平均值来确定。
•上下限线：根据数据的变异性来确定，常用的方法包括极差法、标准差法等。
绘制控制图的过程包括计算中心线和上下限线的值，以及在图表上标出数据点。
常见的控制图包括均值控制图、极差控制图等。
4. 分析和解读控制图一旦控制图绘制完成，我们需要对图表进行分析和解读。
控制图可以帮助我们确定过程是否稳定，是否存在特殊原因引起的异常。
对控制图的分析通常包括以下几个步骤：•观察过程的变化趋势：通过观察数据点的分布情况，判断过程是否稳定。
•判断是否存在特殊原因：通过控制图上的规律性和异常点，判断是否存在特殊原因。
•进一步分析异常原因：如果发现异常，需要进一步分析异常的原因，并采取相应的措施进行改进。
5. 持续改进控制图的作用不仅仅是分析过程的稳定性和异常情况，更重要的是帮助我们持续改进。
通过对控制图的分析，我们可以识别出存在问题的环节和改进的方向，进而采取相应的措施进行改进。
控制图如何制作
第7页
共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。
SPC过程控制精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版1.统计过程控制SPC即统计过程控制。
是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.目录一、spc的基础知识1.关于控制、过程、统计2.特性及其分类3.统计学基础二、spc的基本原理4.过程的理解与过程控制5.波动及波动的原因6.局部措施和系统措施三、统计过程的控制思想1.正态分布简介2.统计控制状态及两种错误3.过程控制和过程能力4.过程改进循环四、控制图类型1.控制图应用说明2.控制图的定义和目的3.控制图解决问题思路4.控制图益处5.控制图分类6.控制图的选择五、建立计算型控制图的步骤和计算方法1.均值和极差图2.均值和标准差图3.中位数和极差图4.单值和移动极差图六、计数型控制图与过程能力指数1.过程能力解释前提2.过程能力的计算3.过程能力指数4.过程绩效指数七、过程判异准则以下是常用的八项判异准则：1、一点落在A区以外；2、连续9点落在中心线同一侧；3、连续6点递增或递减；4、连续14点相邻点上下交替；5、连续3点有2点落在中心线同一侧的B区以外；6、连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外；7、连续15点在C区中心线上下；8、连续8点在中心线同侧。
SPC统计过程控制1、前言─SPC的由来、发展和基本要求2、识别关键控制点3、数据变异的衡量和分析· 直方图4、数据的动态变异· 控制图4.1、随机波动与异常波动4.2、ISO 8258:1991《休哈特控制图》(Control Chart)要点4.3、常规控制图的类型和实例s 控制图的结构和概念解释s 控制图类型和用途1) X平均与极差图(均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图)s 结构和应用流程s 举例2) I和MR控制图s 结构和应用流程s 举例3) 离散U、C、P、NP控制图s 结构和应用流程s 举例s 如何收集数据s 采样及数据收集s 设定和维持控制界限4.4、控制图制订和使用中的若干实际问题4.5、现代控制图技术案例5、过程能力与过程性能(Process Capability / Performance)分析以及相应的指数CPK、PPK的应用6、过程能力/性能的保证和提高---查找原因采取纠正/预防措施的逻辑推理工具s 5M1E要素s 分层法与排列图s 用于因果关系和逻辑关系分析的非数字资料方法工具: 因果图、系统图与“5Why分析表”、关联图、故障树分析(FTA)、过程决策程序图(PDPC)法7、如何实现有效的SPC现场控制s 受控的标准s 流程失控的表现s 失控的现场应对s 练习制作控制图进行失控分析s SPC实施中现场“看得见管理”应用的直观显示图表8、SPC的效果评估的方法s 显著性检验s 统计抽样检验9、回归分析s 一元线性回归分析s 曲线回归s 双列相关分析10、方差分析s 方差分析的基本概念及其应用s 方差分析在MSA(测量系统分析)中的应用s 多重比较:q检验11、试验设计(Design of Experiment, DOE) --介绍正交试验设计12、SPC项目的开展(SPC在QCC/QIT、6Sigma项目活动中的应用)如何创建SPC系统1、关键流程的确定2、稳定工艺过程3、过程能力的测定和分析4、确定控制标准5、选择和建立控制图6、制定反馈行动计划7、MSA测量系统分析8、SPC应用的有效性评估9、SPC应用的团队活动10、案例分析及实施疑难探讨SPC的有效实施一、原因分析目前我们国内许多企业也开始逐步认识和推广SPC，但并没有达到预期的效果，为什么呢？究其原因，主要可以分为以下几点：1、企业对SPC缺乏足够的全面了解2、企业对实施SPC的前期准备工作重视不够3、未能有效地总结和借鉴其他企业的经验二、改进对策针对以上原因，要保证SPC实施成功，企业应重视如下几方面的工作：1、领导的重视2、工程技术人员的认识和重视3、加强培训4、重视数据5、实施PDCA循环，达到持续改进统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。
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控制图如何制作公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]控制图如何制作控制图，是制造业实施品质管制中不可缺少的重要工具。
它最早是由美国贝尔电话实验室的休华特在1924年首先提出的，它通过设置合理的控制界限，对引起品质异常的原因进行判定和分析，使工序处于正常、稳定的状态。
控制图是按照3 Sigma 原理来设置控制限的，它将控制限设在X±3 Sigma 的位置上。
在过程正常的情况下，大约有%的数据会落在上下限之内。
所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有无变化。
工具/原料电脑待解决问题方法/步骤1.1确定抽样数目，平均值—极差控制图的抽样数目通常为每组2~6个。
确定抽样次数，通常惯例是每班次20~25次数，最少20组，一般25组较合适，但要确保样本总数不少于50个单位。
2.2确定级差、均值及均值、级差控制界限（通过公式计算）。
3.3制作Xbar--R控制图。
4.4分析控制图并对异常原因进行调查及对策；继续对生产过程进行下一生产日的抽样并绘制控制图，以实现对工程质量的连续监控。
END注意事项制作Xbar--R控制图，需要明确记录抽样数据的基本条件（机种、项目、生产线、规格标准、控制界限、抽样时间及日期、抽样频次等），在控制图的上方可开辟“基本条件记录区”以记录上述条件；另外抽样的数据及计算出的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控制图我们已经知道 :在正态分布的基本性质中 , 质量特性数据落在[μ±3]范围内的概率为 99. 73%, 落在界外的概率只有 0. 27%, 超过一侧的概率只有 0. 135%, 这是一个小概率事件。
这个结论非常重要 , 控制图正是基于这个结论而产生出来的。
现在把带有μ±3线的正态分布曲线旋转到一定的位置 (即正态分布曲线向右旋转9,再翻转 ) ,即得到了控制图的基本形式 ,再去掉正态分布的概率密度曲线 , 就得到了控制图的轮廓线 , 其演变过程如图 5-5所示。
第4页/(共6页)图 5— 5控制图轮廓线的演变过程通常 , 我们把上临界线 (图中的μ+3线 ) 称为控制上界 , 记为 U C L (U p p e r C o n t r o l L i m i t ) , 平均数 (图中的μ线 ) 称为中心线 , 记为 C L (C e n t r a l L i n e ) , 下临界线 (图中μ-3线 ) 称为控制下界 , 记为 L C L (L o w e r C o n t r o l L i m i t ) 。
控制上界与控制下界统称为控制界限。
按规定抽取的样本值用点子按时间或批号顺序标在控制图中 , 称为描点或打点。
各个点子之间用实线段连接起来 , 以便看出生产过程的变化趋势。
若点子超出控制界限 , 我们认为生产过程有变化 , 就要告警。
三、两种错误和 3方式从前面的论述中我们已知 , 如果产品质量波动服从正态分布 , 那么产品质量特性值落在μ土 3控制界限外的可能性是 0. 27%, 而落在一侧界限外的概率仅为 0. 135%。
根据小概率事件在一次实验中不会发生的原理 ,若点子出界就可以判断生产有异常。
可是 0. 27%这个概率数值虽然很小 , 但这类事件总还不是绝对不可能发生的。
当生产过程正常时 , 在纯粹出于偶然原因使点子出界的场合 , 我们根据点子出界而判断生产过程异常 , 就犯了错发警报的错误 , 或第5页/(共6页)称第一种错误。
这种错误将造成虚惊一场、停机检查劳而无功、延误生产等损失。
为了减少第一种错误 , 可以把控制图的界限扩大。
如果把控制界限扩大到μ±4, 则第一种错误发生的概率为 0. 006%, 这就可使由错发警报错误造成的损失减小。
可是 , 由于把控制界限扩大 , 会增大另一种错误发生的可能性 , 即生产过程已经有了异常 , 产品质量分布偏离了原有的典型分布 , 但是总还有一部分产品的质量特性值在上下控制界限之内 , 参见图 5-6。
如果我们抽取到这样的产品进行检查 ,那么这时由于点子未出界而判断生产过程正常 , 就犯了漏发警报的错误 , 或称第二种错误。
这种错误将造成不良品增加等损失。
图 5-6控制图的两种错误要完全避免这两种错误是不可能的 , 一种错误减小 , 另一种错误就要增大 , 但是可以设法把两种错误造成的总损失降低到最低限度。
也就是说 , 将两项损失之和是最小的地方 , 取为控制界限之所在。
以μ±3为控制界限 , 在实际生产中广泛应用时 , 两种错误造成的第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（Preliminarydata）。
（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。
上述步骤9为控制用控制图。
以上是控制图的操作步骤，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SPC软件中，SPC就可以直接生成各种控制图，以便分析。
X-R控制图示例[例1]某手表厂为了提高手表的质量，应用排列图分析造成手表不合格品的各种原因，发现“停摆”占第一位。
为了解决停摆问题，再次应用排列图分析造成停摆的原因，结果发现主要是由于螺栓松动引发的螺栓脱落造成的。
为此厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。
分析：螺栓扭矩是一计量特性值，故可选用基于正态分布的计量控制图。
又由于本例是大量生产，不难取得数据，故决定选用灵敏度高的X-R图。
解：我们按照下列步骤建立X-R图：步骤1：取预备数据，然后将数据合理分成25个分子组，参见表3-。
步骤2：计算各组样本的平均数Xi。
例如，第一组样本的平均值为，其余参用表中第（7）栏：步骤3：计算各级样本的极差R。
例如第一组样本的极差为R1=max{x1j}-min{x1j}=174-154=20表3-[例1]的数据与X-R图计算表步骤4：计算样本总均值X与平均样本极差R。
由于∑Xi=,∑R=357,故：X=，R=步骤5：计算R图的参数。
先计算R图的参数。
从本节表3-可知，当子组大小n=5，D4=，D3=0，代入R图的公式，得到：UCLR=D4R=х=CLR=R=LCLR=D3R参见图1-。
可见现在R图判稳。
故接着再建立X图。
由于n=5，从表2-知A2=,再将X=,R=代入X图的公式，得到X图：UCLx=X+A2R=+×≈CLx=X=LCLx=X-A2R=因为第13组X值为小于UCLx，故过程的均值失控。
经调查其原因后，改进夹具，然后去掉第13组数据，再重新计算R图与X图的参数。
此时，代入R图与X图的公式，得到R图：从表3-可见，R图中第17组R=30出界。
于是，舍去该组数据，重新计算如下：R图：从表3-可见，R图可判稳。
于是计算X图如下：X图：将其余23组样本的极差与均值分别打点于R图与X图上，见图2-此时过程的变异与均值均处于稳态。
步骤6：与规范进行比较。
对于给定的质量规范TL=140，TU=180，利用R和X计算CP。
由于X=与容差中心M=160不重合，所以需要计算Cpk。
可见，统计过程状态下的Cp为>1,但是由于μ与M偏离，所以Cpk<1。
因此，应根据对手表螺栓扭矩的质量要求，确定当前的统计过程状态是否满足设计的、工艺的和顾客的要求，决定是否以及何时对过程进行调整。
若需调整，那么调整数应重新收集数据，绘制X-R图。
步骤7：延长统计过程状态下的X-R图的控制限，进入控制用控制图阶段，实现对过程的日常控制。
以上是X-R控制图的介绍。