{品质管理SPC统计}统计过程控制之控制图的原理与应用
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概念：利用统计规律判别和控制异常因素造成的质 量波动，从而保证工序处于控制状态的手段 称为 统计工序控制。
5
三 统计工序控制与产品检查的区别
统计工序控制与产品检查有着本质的区别。
检查是通过比较产品质量特性测量值与规格要求 ，达到剔除
不合格品的目的，是事后把关。统计工序控制是通过样本数 据分布状态估计总体 分布状态的变化，从而达到预防异常因 素造成的不正常质量波动，消除质量隐患的目的，是事先预 防。
∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态 或非受控状 态。对这样的工序必须严加控制。
3
图a 图c
公差上限
公差下限 公差上限
图b
公差下限பைடு நூலகம்
时间 图d 生产过程的几种状态
公差上限 公差下限 公差上限 公差下限
4
二 统计工序控制的概念
在生产过程中，判别工序是否在受着异常因素的影 响可以采取下面的方法 ：每隔一定的时间间隔， 在生产的产品中进行随机抽样，并根据样本数据观 察质量特性值的分布状态 。若工序分布状态不随 时间的推移而变化(即如图a)，说明工序处于稳 定状态，只 受着偶然因素的影响；若工序分布状 态随着时间的推移发生变化(如图b,c,d)，说 明工 序处于非稳定状态，正在有异常因素影响着它，必 须立即采取措施消除异常因素的影响 。
6
13.2 控制图类型及其原理
一 控制图及其基本构造 二 控制图的类型 三 控制界限的确定原理——3σ原理
7
一 控制图及其基本构造
产生：控制图是由美国贝尔(Bell)通信研究所的休哈特(W.A Shewhart)博
士发明的，因 此也称休哈特控制图。
定义：控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况
由于数据分为计量值与计数值两大类。因此控制图分 为计量值控制图和计数值控制图两大类型。又因各种类 型的控制图所选择的统计量不同，因此又可分为不同种 类的控制图。常用的各种控制图的特点及适用场合如表1 所示。
11
类别
计 量 值 控 制 图
计 数 值 控 制 图
名称
均值—极差 控制图
中位数—极 差控制图 两极控制图
和尺度。
• •
控若制点图子基本构造 应用
若点子落在控制界限内，认为工序的波动是正常的波动； 落在控制界限外或其排列有明显缺陷，则说明工序有异
常因素的
8
x(或x、R、S等)
控制图基本构造
控制上线UCL
控制中线CL
控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
第十三章 统计工序（过程）控制
13.1 基本概念 13.2 控制图类型及其原理 13.3 控制图的绘制与判断 13.4 控制图的两类错误分析及应用要点
1
13.1 基本概念
一 影响因素分类 二 统计工序控制的概念 三 统计工序控制与产品检查的区别
2
一 影响因素分类
•1偶然因素（随机因素）
小 对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的 微小变化；设备的微 等；震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微 小不均匀性
在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、 硬度的显著变化；
设备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规 程等；
因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险； 因素的影响在经济上是必须消除的； 在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的 ; 由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能 发 生各种变化。
• 对质量波动的影响并不大，一般来说，并不超出工序规格范围； • 因素的影响在经济上并不值得消除； • 在技术上也是难以测量、难以避免的； • 由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。
∴时由偶然因素造成的质 量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此
2 异的常工因序素处（于系稳统定因状态素或）受控状态。
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二 控制图的类型
1按用途划分 (1)分析用控制图。用间隔取样的方法获得数据。依据收集的
点， 数据计算控制线、作出控制图 ，并将数据在控制图上打 以分析工序是否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因，
正 采取 措施，使工序处于稳定状态；若工序稳定，则进入 常工序控制。
(2)控制用控制图。当判断工序处于稳定状态后，用于控制工 通 序用的控制图。操作工人按规 定的取样方式获得数据， 2按过质打量点特观性察值，的控类制型异及常其因统素计的量出划现分。
单值—移动 极差控制图
不合格品数 控制图
不合格品率 控制图
缺陷数控制 图
单位缺陷数 控制图
表1 控制图种类及适用场合
管理图
特
点
符号
最常用，判断工序是否异常 的效果好，但计算工作量大
计算简便，但效果较差些， 便于现场使用
的图表。它是判断工序是 否处于稳定状态、保持生产过
程始终处
于正常状态的有效工具。
控制图与趋势图的比较
采用趋势图可以掌握不断变化着的工序状态。为了判别工序的质量波动
是正常波动还是非正常波动，在趋势图的基础上，控制图发生如下变化：
①纵坐标可能是质量特性值，也可能是其统计量，如
、R等；
②增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准
检查通常通过专门的测量仪器和设备得到测量值，并由检查
人员进行判定。而统计工序 控制必须使用专门设计的控制图， 并按一定的判定规则判定工序状态是否处于正常状态。
统计工序控制虽然会带来一定程度的预防成本的提高，但却
能及早发现异常，采取措施消除隐患，带来故障成本的大幅 度降低。因此对比产品检查，统计工序控制会带来显著的经 济效果。
样本号（或时间） 控制图的构造
1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性 值或其统计量为纵坐标的平面坐 标系；
2三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL；
3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。 9
控制图应用
在实际生产过程中，坐标系及三条控制线是由质量管理人员 事先经过工序能力调查及其数据 的收集与计算绘制好的。工 序的操作人员按预先规定好的时间间隔抽取规定数量的样品， 将 样品的测定值或其统计量在控制图上打点并联接为质量波 动曲线，并通过点子的位置及排 列情况判断工序状态。
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三 统计工序控制与产品检查的区别
统计工序控制与产品检查有着本质的区别。
检查是通过比较产品质量特性测量值与规格要求 ，达到剔除
不合格品的目的，是事后把关。统计工序控制是通过样本数 据分布状态估计总体 分布状态的变化，从而达到预防异常因 素造成的不正常质量波动，消除质量隐患的目的，是事先预 防。
∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态 或非受控状 态。对这样的工序必须严加控制。
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图a 图c
公差上限
公差下限 公差上限
图b
公差下限பைடு நூலகம்
时间 图d 生产过程的几种状态
公差上限 公差下限 公差上限 公差下限
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二 统计工序控制的概念
在生产过程中，判别工序是否在受着异常因素的影 响可以采取下面的方法 ：每隔一定的时间间隔， 在生产的产品中进行随机抽样，并根据样本数据观 察质量特性值的分布状态 。若工序分布状态不随 时间的推移而变化(即如图a)，说明工序处于稳 定状态，只 受着偶然因素的影响；若工序分布状 态随着时间的推移发生变化(如图b,c,d)，说 明工 序处于非稳定状态，正在有异常因素影响着它，必 须立即采取措施消除异常因素的影响 。
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13.2 控制图类型及其原理
一 控制图及其基本构造 二 控制图的类型 三 控制界限的确定原理——3σ原理
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一 控制图及其基本构造
产生：控制图是由美国贝尔(Bell)通信研究所的休哈特(W.A Shewhart)博
士发明的，因 此也称休哈特控制图。
定义：控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况
由于数据分为计量值与计数值两大类。因此控制图分 为计量值控制图和计数值控制图两大类型。又因各种类 型的控制图所选择的统计量不同，因此又可分为不同种 类的控制图。常用的各种控制图的特点及适用场合如表1 所示。
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类别
计 量 值 控 制 图
计 数 值 控 制 图
名称
均值—极差 控制图
中位数—极 差控制图 两极控制图
和尺度。
• •
控若制点图子基本构造 应用
若点子落在控制界限内，认为工序的波动是正常的波动； 落在控制界限外或其排列有明显缺陷，则说明工序有异
常因素的
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x(或x、R、S等)
控制图基本构造
控制上线UCL
控制中线CL
控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
第十三章 统计工序（过程）控制
13.1 基本概念 13.2 控制图类型及其原理 13.3 控制图的绘制与判断 13.4 控制图的两类错误分析及应用要点
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13.1 基本概念
一 影响因素分类 二 统计工序控制的概念 三 统计工序控制与产品检查的区别
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一 影响因素分类
•1偶然因素（随机因素）
小 对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的 微小变化；设备的微 等；震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微 小不均匀性
在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、 硬度的显著变化；
设备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规 程等；
因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险； 因素的影响在经济上是必须消除的； 在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的 ; 由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能 发 生各种变化。
• 对质量波动的影响并不大，一般来说，并不超出工序规格范围； • 因素的影响在经济上并不值得消除； • 在技术上也是难以测量、难以避免的； • 由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。
∴时由偶然因素造成的质 量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此
2 异的常工因序素处（于系稳统定因状态素或）受控状态。
10
二 控制图的类型
1按用途划分 (1)分析用控制图。用间隔取样的方法获得数据。依据收集的
点， 数据计算控制线、作出控制图 ，并将数据在控制图上打 以分析工序是否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因，
正 采取 措施，使工序处于稳定状态；若工序稳定，则进入 常工序控制。
(2)控制用控制图。当判断工序处于稳定状态后，用于控制工 通 序用的控制图。操作工人按规 定的取样方式获得数据， 2按过质打量点特观性察值，的控类制型异及常其因统素计的量出划现分。
单值—移动 极差控制图
不合格品数 控制图
不合格品率 控制图
缺陷数控制 图
单位缺陷数 控制图
表1 控制图种类及适用场合
管理图
特
点
符号
最常用，判断工序是否异常 的效果好，但计算工作量大
计算简便，但效果较差些， 便于现场使用
的图表。它是判断工序是 否处于稳定状态、保持生产过
程始终处
于正常状态的有效工具。
控制图与趋势图的比较
采用趋势图可以掌握不断变化着的工序状态。为了判别工序的质量波动
是正常波动还是非正常波动，在趋势图的基础上，控制图发生如下变化：
①纵坐标可能是质量特性值，也可能是其统计量，如
、R等；
②增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准
检查通常通过专门的测量仪器和设备得到测量值，并由检查
人员进行判定。而统计工序 控制必须使用专门设计的控制图， 并按一定的判定规则判定工序状态是否处于正常状态。
统计工序控制虽然会带来一定程度的预防成本的提高，但却
能及早发现异常，采取措施消除隐患，带来故障成本的大幅 度降低。因此对比产品检查，统计工序控制会带来显著的经 济效果。
样本号（或时间） 控制图的构造
1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性 值或其统计量为纵坐标的平面坐 标系；
2三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL；
3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。 9
控制图应用
在实际生产过程中，坐标系及三条控制线是由质量管理人员 事先经过工序能力调查及其数据 的收集与计算绘制好的。工 序的操作人员按预先规定好的时间间隔抽取规定数量的样品， 将 样品的测定值或其统计量在控制图上打点并联接为质量波 动曲线，并通过点子的位置及排 列情况判断工序状态。