常用质量控制图的种类与应用
控制图类型
控制图的类型2011-5-12 16:54|发布者: 小编H|查看: 2293|评论: 5摘要: 4.2.1 均值极差图――对于计量型数据而言,这是最常用最基本的控制图。
它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合...4.2.1 均值极差图――对于计量型数据而言,这是最常用最基本的控制图。
它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。
Xbar控制图用于观察分布均值的变化,R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化,Xbar-R图将二者联合运用,用于观察分布的变化。
4.2.2 均值极差图――控制图是用标准差图(S图)代替极差图(R图)。
极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本大小n>10或n>12,这时用极差估计总体标准差的效率降低,要用S图来代替R图。
4.2.3 中位数极差图――用中位数图(Xmed图)代替均值图(Xbar图)。
中位数指一组按大小顺序排列的数列中居中的数。
例如,在数列2、3、7、13、18,中位数为7,在数列2、3、7、9、13、18,有偶数个数据,中位数规定为中间两个数的均值,即=8。
中位数的计算比均值简单,多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合,为了简便,规定用奇数个数据。
4.2.4 单值移动极差图――用于对每一个产品都进行检验,采用自动化检查和测量；取样费时、昂贵以及化工过程,样品均匀,多抽样也无太大意义的场合。
X-Rs不能获得较多的信息,判断过程变化的灵敏度要差一些。
4.2.5 指数权重移动均值图4.2.6 运行图――运行图不是控制图，它只直接反映产品质量特性数据的变化情况，而没有反应过程统计受控的稳定控制线。
仅仅供掌握测量值的变化曲线。
4.2.7 预控图――它根据用户给定的控制百分率来确定控制线的一种控制图，该控制图分别以红，黄，绿三种颜色区域表示过程失控，警戒和受控状态。
控制线计算简单方便，控制图清晰醒目。
全面质量管理的常用七种分析工具
全面质量管理的常用七种分析工具所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。
这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。
一、统计分析表法和措施计划表法质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。
因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。
常用的统计分析表有以下几种，供参考。
１.不良项目调查表某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。
每当发生某种不良时，工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知。
２.零件尺寸频数分布表此表与不良项目调查表属同一类型。
第二栏为零件尺寸的分组，第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。
工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏。
这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。
３.汽车油漆缺陷统计表该表的特点是直观，而且将每个缺陷的部位表示出来了。
４.不良原因调查表要分清不良的发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。
下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。
５.不合格品分类统计分析表下表为某工序同时生产三种规格的轴承，按不良项目分别统计。
表的右侧和下边的合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍。
需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计的一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计。
6. 措施计划表措施计划表，又称对策表。
在制订一个具体的改进措施计划后，所有对策编制成计划表的形式。
下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析的原因，制订的改进措施计划表。
控制图的作法及使用(教材)
二:管制图原理
μ- kσ
μ
μ+kσ
二:管制图原理
当一分配经证实为一常态分配时,则算出此常
态分配之标准差σ及平均值μ后，其特性可用 下列图表说明：
μ±kσ μ±0.67σ 在内机率 50.00% 在外机率 50.00%
μ±1σ μ±1.96σ μ±2σ μ±2.58σ
μ±3σ
68.26% 95.00% 95.45% 99.00%
1.3 非机遇原因 又称为：可避免之原因、人为原因、
特殊原因、异常原因、 局部原因等等。 例如: Δ 未遵照操作标准而操作，所发生之变异。 Δ 虽然遵照操作标准，但操作标准不完善，以致 发 生之变异。 Δ 机器设备之变动，发生之变异。 Δ 操作人员之更动，造成之变异。 Δ 原材料之不同，发生之变异。 Δ 量具不准确，造成之变异 。
二 .管制图原理 二:管制图原理
2.何谓变异性
在生产中变异永远存在.例如:同种原料内的变
化,机械的振动,当这些变化量极小时,制程仍 可被接受.这些称为机遇原因(chance cause) 或一般原因(common cause),称其在管制中 (in control)。
二 .管制图原理 二:管制图原理
一:管制图的概论
1. 所谓管制图:管制图上均包含有中心线
(Central line (CL)) 及上下两条管制界线 [Uppe r and Lowe r Control Lim i ts, (UCL)(LCL)]，用以测知制程是否在正常状态 。 2. 管制图系于 1924 年由美国品管大师 W. A . S h e w h a r t 博士发明。
7．c控制图（缺陷数控制图） 用于控制一部机器，一个部件，一定长度，
质量控制工程图
3、平均粒度
4、粒度分布、有无大颗粒
5、粉料防护
6、研磨压力
7、钢锭、粉料分区放置
1、环境温、湿度。
2、投料重量
3、压制尺寸
4、大小头
5、有无开裂
6、坯件防护
质量控制工程图
检验项目
检验仪器
检验标准
责任人
1、原材料表面。
2、重量配比。
1、目视
2、电子秤
1、无杂物、干净
2、误差不大于5g
3、三段偏差W0.015mm
4、表面无明显砂轮印痕
5、表面光洁度符合工艺要求
大
1、加工尺寸公差。
1、加工尺寸公差。
1、千分尺
1、尺寸公差符合工艺要求
1、工序操作
2、产品垂直度。
2、产品垂直度。
2、角度尺
2、产品不垂直度W0.15mm
员工
平
磨
3、端面砂轮印痕。
4、外观缺角。
5、产品防护。
3、端面砂轮印痕。
验员
片
4、平面不平度
5、外观缺角。
6、产品防护。
7、煮料或烤料有无过头现象
4、平面不平度。
5、外观缺角。
6、产品有无煮或烤氧化现象。
4、塞尺
4、平面不平度W0.02mm
5、规格牌号准确无误
6、产品不得有煮或烤氧化现象
8、规格牌号是否相符
1
质量控制工程图
工序
控制点
检验项目
检验仪器
检验标准
责任人
1、内孔尺寸公差。
4、表面无黑皮、开裂现象
2、品管部检 验员
5、产品的两极偏差、表磁。
6、产品的外观尺寸、开裂、缺角状况。
质量管理-质量控制-老七种工具之七：控制图
控制图是判断和预报生产过程中质量状况是否发 生波动的一种有效方法。 例如：美国某电气公司的一个工厂有3千人，制定 了5千张控制图； 美国柯达彩卷公司有5千人，制定控制图有3万 5千张，平均每人7张。 我国某飞机制造厂中的先进质量体系(AQS)中， 要求一些工序必须作控制图。
P(连25点，d ＞ 0)=0.0654 (有人建议这一判据应划为稳态)
2) 失控状态的判断
只要控制图上的点子出现下列情况时，就可判断工 序为失控状态： (a) 控制图上的点子超出控制界限外或恰好在在界 限上；(针对判真为假而言，α越小越好) (b) 控制界限内的点子排列方式有缺陷，呈现非随 机排列。 (针对判假为真而言， β越小越好)
所谓控制图的基本思想就是把要控制的质量特性 值用点子描在图上，若点子全部落在上、下控制 界限内，且没有什么异常状况时，就可判断生产 过程是处于控制状态。否则，就应根据异常情况 查明并设法排除。通常，点子越过控制线就是报
警的一种方式。
2.常用控制图的种类
常用质量控制图可分为两大类： （1）计量值控制图包括：
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。
计数值控制图则用于以计数值为控制对象的
场合。离散型的数值，比如，一个产品批量的不 合格品件数。虽然其取值范围是确定的，但取值 具有随机性，只有在检验之后才能确定下来。
小组观察 数目(n)
2 3 4 5 6 7 8 9 10
表4-11 计量值控制图计算公式中的系数值表
A2 1.830 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
质量控制图的正确理解和应用
质量控制图的正确理解与应用众所周知，目前定量检测室内质控的主要工具为质量控制图。
工作中经常遇到对质量控制图的理解与应用问题，下面谈一些基本认识，供同道们参考。
一、“事后检查”与“予防为主”日常工作中，当每批检验结果出来后，都会对检验结果进行复核，检查有无漏项、填错结果等等，并对一些异常结果的可信度进行评估，显然这对保证检验结果是否正确无误有重要作用，但也不能否认，这种复核制度有许多局限性，例如患者间的结果各不相同，检测结果出来前，无法知道每一患者测定值应该是多少，有怀疑时经常进行重复检查，但重复检查也只是检查重复性，如存在系统误差，复查也发现不了问题。
大家知道，质控图法是从工业中引进临床实验室的。
1924年W.A.Shewhart发明了质量控制图，直到1951年Levey－Jennings才将Shewhart质控图引入临床实验室，将临床实验室的质量控制推向了一个新阶段，质控图也成为临床实验室内质控的主要方法。
但临床检验与企业生产有许多不同，工业生产中，每一批产品的不管数量多大，其规格是事先规定了的，而且都是一致的，但由于临床标本某一成分的含量事先并不知道，检测结果是否正确的评估就带有一定主观性、评估的结果也带有一定不确定性。
分析阶段的质量控制是通过检测过程的控制来保证检验质量的。
其基本思路是检测条件得到控制，其检验结果的准确性（与真值或理想值的偏倚）及精密度是满足临床要求的话，则检测过程如果是在控制条件下进行的，那么检验结果就应该是可靠的，反之如果检测过程失控，检验结果将是不可靠的。
所以质控图法是通过对检测过程是否在控的判断，来推论检验结果是否可靠，这是总体上的判断。
这是一个重要的思想，但总体上的判断不能完全代替“个体的判断。
”因为一批检验结果中，难免有个别非常“异常”、难以解释的结果，这就需要“个别对待、个别处理”；同时质控图法用来判断检测过程是否在控，并作出该批结果可否发出时，还有一个前提：即送检标本的质量必须是合格的。
控制图分类
二、控制图诞生
世界上第一张控制图诞生于1924年5月16日，是由美国贝 尔电话实验室（Bell Telephone Laboratory)质量课题研究 小组过程控制组学术领导人休哈特博士提出的不合格品率p控 制图。随着控制图的诞生，控制图就一直成为科学管理的一 个重要工具，特别方面成了一个不可或缺的管理工具。它是 一种有控制界限的图，用来区分引起的原因是偶然的还是系 统的，可以提供系统原因存在的资讯，从而判断生产过於受 控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控 制图，用来控制生产过程中有关质量特性值的变化情况，看 工序是否处於稳定受控状；再一[1]类的控制图，主要用於发 现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。
•均值图用于判断生产过程的均值是否处于 或保持在所要求的统计控制状态。
•标准差图主要用于判断生产过程的标准差
是否处于或保持在所要求的统计控制状态。 •两张图一起用，称为均值-标准差控制图。
中位数-极差控制图
•为了简便计算，可用样本中位数代替样本均 ~ 值，就构成了 -R控制图 x •1）中位数图用于判断生产过程的均值是否处 于或保持在所要求的统计控制状态。 •2）极差图主要用于判断生产过程的标准差是 否处于或保持在所要求的统计控制状态。
用于控制每单位缺陷数，如线路板焊接不良点数
计量值控制图
a:均值-极差控制图(X-R图) b:均值-样本标准差控制图(X-S图) ~ c:中位数-极差控制图( x -R图) d:单值-移动极差控制图(X-Rs图)
均值-极差控制图
a:最常用、最基本的控制图; b:用于控制对象为长度、重量、强度、厚度、 时间等计量值; c:由用于描述均值变化的均值图和反映过程波 动的极差控制图组成;
四、控制图目的
第四章 质量控制(4)--控制图
x图
UCL= 49.553 CL= 49.5068
LCL= 49.4606
0.2 0.18 0.16 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0
R图
UCL= 0.1692
CL= 0.08
例-第六步
7、分析生产过程是否处于统计控制状态； 利用分析用控制图的判断规则，分析生产过程 是否处于统计控制状态。本例经分析，生产过程 处于统计控制状态。
对于计点特性值，如铸件的沙眼数、布匹上的疵 点数、电视中的焊接不合格数等离散性数据，最 常见的是泊松分布（Poisson distribution）。
产品质量的统计规律
质量特性 x 控制上限UCL
3σ
Upper Control Limit
中心线CL
Central Limit
3σ
控制下限LCL
Lower Control Limit
49.5068 49.50 0.20 / 2
0.068
例-第八步
8、ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ算过程能力指数；
1) 求修正后的过程能力指数Cpk
Ri
0.09
0.05 0.07 0.06 0.05 0.08 0.10 0.06 0.09 0.05 0.11 2.00 0.080
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
15
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
平 均
单位 mm
13 14
表（某零件长度值数据表）
数据
各类常规控制图的使用
x-R图是x图（均值控制图）和R图（极差控制图）联合使 用的一种控制图。 x图主要用于判断生产过程的均值是否处于或保持在所要 求的受控状态； R图用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求 的受控状态；
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检测质量控制图1 质量控制样的测量及参数计算l.1 质量控制样的选用原则和要求l.1.1 质量控制样的选用原则(1)质量控制样的组成应尽量与所要分析的待测样品相似。
(2)质量控制样中待测参数应尽量与待测样品相近。
(3)如待测样品中待测参数值波动不大，则可采用一个位于其间的中等参数值的质量控制样，否则，应根据参数幅度采用两种以上参数水平的质量控制样。
l.1.2 对质量控制样的要求(1)测量方法与待测样品相同。
(2)与待测样品同时进行测量。
(3)每次至少平行测量两次，测量结果的相对偏差不得大于标准测量方法中所规定的相对标准偏差(变异系数)的两倍，否则应重做。
(4)为建立质量控制图，至少需要积累质量控制样重复实验的20个数据，此项重复测量应在短期内陆续进行，例如每天测量平行质量控制样一次，而不应将20个重复实验的测量同时进行，一次完成。
(5)如果各次测量的时间隔较长，在此期间可能由于气温波动较大而影响测定结果，必要时可对质量控制样的测定值进行温度校正。
1.2测量数值的积累及参数的计算l.2.1 测量数值的积累当质量控制样的测量数据积累至20个以上时，即可按下列公式计算出总均值X、标准偏差s(此值不得大于标准测量方法中规定的相应参数水平的标准偏差值)、平均极差(或差距)R 等。
式中，X i和X为平行测量控制样的测量值和平均值。
l.2.2 质量控制图的参数的计算各种类型的质量控制图的基本参数计算公式列入表1。
表中给出的是3σ控制限的计算公式，有时用2σ控制限，因此使用时应注意二者的换算。
表1 质量控制图的参数计算公式控制图类型中心线3σ控制限平均值±A1或±A2标准偏差B2(下)和B4（上）当样本大小相同时，即各组由相同数目的观测值构成时，系数A l，A2；B2，B4，D3，D4的数值列于表2。
表2 系数数值表2 质量控制图的绘制及使用方法2.1 质量控制图的基本组成及绘制原理2.1.1 质量控制图的基本组成见图1(1)预期值----即图中的中心线。
(2)目标值----即图中的上、下警告限之间的区域。
(3)实际值的可接受范围----即图中的上、下控制限之间的区域。
（4）辅助线----上、下各一线，在中心线两侧与上、下警告限之间各一半处。
2.1.2 质量控制图的绘制根据测定质量控制样积累数据计算的X与s或R，绘制成所需的质量控制图。
随后将制图所依据的各原始数据顺序点在图的相应位置上。
(1)如其中有超出控制限者予剔除。
如剔除的数据较多使其总数少于20个时，尚需补充新的测量数据，重新计算各参数并绘图，再同样点上各数据。
如此反复进行，直至落在控制限内的数据≥20个为止。
(2)落在X±s(或X±1／3A2R)范围内的点数应该占总数的68％。
如落在此范围内的点数少于50％，则由于分布不合适，此图不可靠。
(3)连续七点位于中心线的同一侧，表示所得的数据失控，此图不适用。
出现上述任何一种情况时，均需查明原因，加以纠正，然后继续测定和积累更多数据，重新计算和制图，直至其分布合适为止。
质量控制图绘成后，应表明绘制该图的有关内容和条件，如测定项目、测定方法、实验温度、控制指标、操作人员和绘制日期等。
(4)用以绘制质量控制图的合格数据(即“处于控制状态”的数据)愈多，则该图的可靠性愈大。
因此，在质量控制图的使用过程中，还应通过积累更多的合格数据，如以每增加20个数据为一单元，逐次计算新的X来调整中心的位置以不断提高其准确度；逐次计算新的控制限来调整上、下控制限的位置以不断提高其灵敏度，直至中心线和控制限的位置基本稳定为止。
2.2 质量控制图的使用根据日常工作中该项目的测量频率和测量人员的操作熟练程度，每间隔适当时间，取两份平行的质量控制样，随样品同时进行测定；对于操作不熟练的测量人员和测定频率低的项目，每次都应同时测定质量控制样，如果某质量控制图的使用期较长，在此期间的气温变化较大而对质量控制样的测定值有影响，可对各次测定值进行温度校正，将测定所得结果点在该测量项目质量控制图中相应的位置上，按下列规定检验测量过程是否处于控制状态。
第一，如果此点位于中心线附近，上、下警告限之间的区域内，则测定过程处于控制状态。
第二，如果虽超出上述区域，但仍在上、下控制限之间的区域内，则提示测量质量开始变劣，可能存在“失控”倾向，应进行初步检查，并采取相应的校正措施。
第三，如果此点落在上、下控制限之外，则表示测定过程失去控制，应立即检查原因，予以纠正，并重新测定该批全部样品。
第四，如遇有7点连续逐渐下降或上升时，表示测定有失去控制的倾向，应立即查明原因，加以纠正。
第五，如检测值连续7点在中心线的同一侧，表示测定过程失控。
第六，若检测值波动幅度过大，表示测定过程失控。
第七，检测值有周期性变化，表示测定过程失控。
第八，即使“过程处于控制状态”，尚可根据相邻几次测定值的分布趋势，对测量质量可能发生什么问题进行初步判断。
如：趋向性变化很可能由系统误差所致；分散度变化则多因实验参数变化失控或其人为因素所造成。
3 常用控制图的种类及应用3.1 常用控制图的种类3.1.1 均数(X )控制图其组成见图2。
(1)中心线，以总均数X 估计µ；(2)上、下控制限，按X 士3s 值绘制；(3)上、下警告限，按X ±2s 值绘制；(4) 上下辅助线，分别位于中心上、下警告限之间的一半处(即X 土s)。
浓度2.862.812.762.712.66 2.612.562.51 X2.462.412.362.312.262.211 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20实验次数 图2 均数(X )控制图此图未考虑平行次数，若平行次数不一样，则最后用下面的方法。
3.1.2 均数极差控制图(X—R图)X—R图是由均数部分和极差部分组成的控制图，使能同时观察到均数和极差的变化情况和趋势。
X—R图的组成形式见图3。
其组成内容：(1)均数控制图部分，包括：A、中心线，X；B、上、下控制限，X士A2R；C、上、下警告限，X士2／3A2RD、上、下辅助线，X土1／3A2R。
(2)极差控制图部分，包括：A、中心线，R；B、上控制限，D4R；C、上警告限，R±2／3(D4R-R)；D、上辅助线，R±1/3(D4-R)；E、下控制限，D3R。
上列系数A2、D3、D4可从表2中查出。
极差愈小愈好，故极差控制图部分没有下警告限、但仍然有下控制限。
在使用控制图的过程中，如R值稳步下降逐次变小，以至于R≈D3R即接近下控制限，则表明测定的精密已有所提高，原质量控制图已失去作用。
此时应使用新的测量值重新计算X、R和各相应的统计量，并绘制新的X-R图。
使用X—R图时，只要二者中之一有超出控制限者(不包括R图部分的下控制限)，即认为是“失控”，故其灵敏度较单纯的X图或R图者为高。
3.1.3 空白试验值控制图空白试验值控制图可及时了解实验污染对测定结果的影响，如纯水有杂质，试剂被占污，交叉污染等。
空白实验的质量控制样除包括实验用水、试剂外，还应包括采样时所加入的保存剂如硝酸等。
空白试验控制图的数据可与作均值极差控制图和回收率控制图的数据同时测定，亦可来源于标准曲线绘制中的零浓度空白值，在一定时间内积累20个数据后，绘制控制图，如图4。
空白试验控制图中没有下控制限和下警告限，因为空白试验值愈小愈好。
但在图中仍应留有标示小于X0的空白试验值的空间。
当实测的空白试验值低于控制基线且逐渐稳步下降时，说明实验水平有所提高，可酌情分次以较小的空白值取代较大的空白试验值，重新计算和绘图。
控制图的计算为：图4 空白试验控制图3.1.4 准确度控制图准确度控制图有两种做法，如果手头上没有已知浓度的标准样品，可用加标回收率作准确度控制图。
在每次测控制样的同时，作两份加标样品，测定后分别计算出回收率，求出平均值，最后算出20个均值的总均值及标准差s。
然后以总均值为中心线，总均值±2s为警告限，总均值±3s 为控制限，作出准确度控制图。
以后在每次测样品时都带两份加标样，求出其平均值，然后点在此控制图上，若在上下控制限之外，表示准确度已失控，此批结果不能报出，应立即查找原因，尽快改进。
若在上下控制限之内，但在上下警告限线之外，应引起注意，并查找原因。
若质控样是浓度已知的标准样，可用标准样品作准确度控制图。
例如：某实验室为对酒样中的锰进行质控，每周用一个已知锰浓度的酒质控样品，穿插在日常分析的酒样中测定。
质量控制样的测定结果如表4，试检查测量过程是否处于质量控制之中。
此时可用测定值与控制样的实际值之差的平均值作中心，控制图的参数计算如下：中心线：X＝Xi＝0.10(mg／L)163σ控制限：X±A2R，其中R＝∑R/16=0.269(mg／L)。
从表2查得n=3时，A2＝1.023。
将A2和R值代入上式，算得3σ上控制限为0.376 mg／L，下控制限为0.147 mg／L。
为了绘图方便，将小数点后三位小数舍入为二位。
控制图明显地展示出从第九周到第十一周的数据有上升的趋势，并且第十周和第十一周的数据超过了控制上限。
本应在第十周停止监测，找出数据上升的原因，以便采取相应措施，同时用补测数据取代失控数据。
然而实际上未能如此及时，只能在事后断定从第九周到第十一周期间监测过程不在质量控制中。
这三周的监测数据是无效的。
造成失控的可能原因如下：环境、试剂、容器和操作者对样品可能有沾污，也可能仪器工作不正常，操作失误等等。
若监测方法不存在系统误差，控制样品的观测值与实际数值之差的平均值为零。
但本例中不等于零，而是0.10 mg／L，此值虽然比随机误差小，但不能忽略。
这主要是由于第十周和第十一周的失控数据引起的。
3.1.5实验室间质控图质控图通常主要用于实验室内部日常检测质量的控制，有时也可通过各实验室测定同一控制样，绘制控制图，以进行实验室间分析质量控制。
例如，10个实验室测定了同一控制水样的Zn的含量，测定结果如表3所示，试比较实验室间数据的一致性。
计算出每个实验室测定结果的平均值和标准偏差，即可作控制图。
第一，作标准偏差图用以比较各实验室间观测值变动性的一致性。
标准偏差图：中心线：s=s i/n＝0.0183σ控制限：B2s为下控制限，B4s位上控制限从表2查出：n＝4，B2＝0，B4=2.266，因而下控制限为0，上控制限为2.266×0.0187＝0.041，因此，可以看出，各实验室观测值的变动性是一致的，即属等精密度测定。
表3 各实验室测定结果1 2 3 4 5 6 7 8 9 lO实验室编号重复性测定序号12342.422.422.372.382.412.412.392.4l2.352.362.362.382.422.422.402.432.462.442.463.462.442.432.432.462.412.382.362.432.382.372.382.362.402.412.482.482.462.482.462.43平均值X i2.396 2.405 2.362 2.418 2.455 2.440 2.393 2.372 2.442 2.443标准偏差Si 0.026 0.0l0 0.013 O.013 O.010 O.010 0.010 O.Ol0 0.013 0.017 第二，作平均值控制图，用以比较各实验室间观测结果的一致性：平均值图中心线：X=nXi∑=2.4143σ控制限：X士A1nn1-s=X士1.880×0.8660×0.018=2.443从表2查出，n=4时，A1=1.880，nn1-=0.8660，代入公式得上控制限等于2.443，下控制限为2.348，即可作出下图。