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质控图知识与绘制简介质控图知识质控图即质量控制图。
控制图又称为管制图。
第一张控制图诞生于1924年5月16日，由美国的贝尔电话实验所的休哈特（W.A.Shewhart)博士在首先提出使用后，管制图就一直成为科学管理的一个重要工具。
它是一种有控制界限的图，用来区分引起的偏差原因是偶然的还是系统的，可以提供系统偏差原因存在的资讯，从而判断生产过程状态，使之受控。
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，看工序是否处于稳定受控状态；再一类的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。
质控图原理控制图的要素：纵坐标：数据（质量特性值或其统计量）横坐标：按时间顺序抽样的样本编号上虚线：上控制界限UCL下虚线：下控制界限LCL中实线：中心线CL均值-极差控制图的直观应用分类1. 计量控制图（单值控制图、平均值-极差控制图、平均值-标准差控制图、中位数-极差控制图）2. 计数控制图（不合格品p 图、不合格品数np 图、不合格数c 图、单位产品不合格数u 图） 各图应用比较：过程控制直观示意图：控制图判断水质质控图判断：1、落入上下辅助线范围内点数占总数的68%，如落入点数小于50%，则表示点的分布不合理，应补充数据，重新计算直至分布合理。
2、连续七点偏在中心线同侧，表明结果异常，应查明原因，重新积累数据和绘图。
3、相邻七点递升或递降，表明有明显失控趋势，应查找原因，重新补充数据、计算、绘图。
4、相邻三点中两点屡屡接近控制限，表明测试质量异常，应终止试验查明原因，予以纠正。
5、超出控制限的为离群值，应剔除。
剔除后，应补充新数据至20个，重新计算、绘图。
《休哈特-常规控制图》GB/T4091-2001中有所修订：将7点链改为9点链、7点趋势改为6点趋势。
标准方法GB/T4091-2001《常规控制图》ISO8258:1991GB/T17989-2000数据处理软件1、Minitab界面：成果：2、6SQ统计插件成果。
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（Preliminary data）。
（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。
控制图与过程能力分析1. 引言控制图是一种常用的质量管理工具，用于监控和分析过程中的变异性。
通过绘制控制图，可以识别过程中的特殊因素或异常情况，从而及时采取控制措施，保证过程稳定并提高产品质量。
而过程能力分析则是评估过程的稳定性和能力的方法，用于判断过程是否满足规定的质量要求。
本文将介绍控制图的基本概念和构成要素，并详细讨论过程能力分析的方法和指标。
同时，还将给出一些实际案例，帮助读者更好地理解和应用控制图与过程能力分析。
2. 控制图概述控制图是一种基于统计学原理的质量管理工具，用于监控和改进过程中的变异性。
通过绘制控制图，可以将过程的实际数据与规定的控制限进行比较，从而判断过程是否受到特殊因素的影响，以及是否处于控制状态。
控制图的构成要素主要包括控制线、样本数据和数据点的标记。
其中，上下控制线用于标识过程的稳定范围，而中心线则表示过程的平均水平。
样本数据则是从过程中得到的一组观测值，通常按时间顺序排列。
每个数据点可以通过标记来表示其特殊性质，如标明异常值或特殊原因。
3. 常见的控制图类型根据观测数据的类型和分布特征，常见的控制图类型包括：3.1. 控制图类型1这是一种适用于连续型数据的控制图类型，适用于受检量或计数型数据。
其构成要素包括X控制图和R控制图。
X控制图用于监控平均值的变化情况，R控制图则用于监控过程的变异程度。
3.2. 控制图类型2这是一种适用于计数型数据的控制图类型，适用于过程中出现的次数或事件。
其构成要素包括P控制图和C控制图。
P控制图用于监控次数型数据的比例，C控制图则用于监控次数型数据的发生数。
3.3. 控制图类型3这是一种适用于属性型数据的控制图类型，适用于过程中出现的缺陷或不良项。
其构成要素包括NP控制图和U控制图。
NP控制图用于监控缺陷或不良项的发生数，U控制图则用于监控缺陷或不良项的比例。
4. 过程能力分析方法过程能力分析是评估过程的稳定性和能力的方法，旨在判断过程是否满足规定的质量要求。
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。
六．控制图的判断:
1.控制状态的判断(过程在稳定状态)：
(1)多数点子集中在中心线附近。
(2)少数点子落在控制界限附近。
(3)点子的分布与跳动呈随机状态,无规则可循。
(4)无点子超出控制界限以外。
2.可否延长控制界限做为后续过程控制用的研判基准:
(1)连续25点以上出现在控制界限线内时(机率为93.46%)。
(2)连续35点中,出现在控制界限外点子不超出1点时。
(3)连续100点中,出现在控制界限外点子不超出2点时。
过程在满足上述条件时,虽可认为过程在控制状态而不予变动控制界限,但并非点子超出控制界限外也可接受;这些超限的点
子必定有异常原因,故应追究调查原因并加以消除。
3.检查判断原则:
(1)应视每一个点子为一个分配,而非单纯的点。
(2)点子的动向代表过程的变化;虽无异常的原因,各点子在界
限内仍会有差异存在。
(3)异常的一般检定原则:
X
X
X
X
X
X
X X 检定规划1:(2/3A)
3点中有2点在A 区或A 区以外 检定规划2: (4/5B) 5 检定规划3:(6连串)
连续6点持续地上升或下降 检定规划4: (8缺C) 有8点在中心线的两侧,但C 区并无点子 检定规划5: (9单侧) 连续9点在C 区或C 区以外 检定规划6: (14升降)
连续14点交互着一升一降 检定规划7: (15C) 连续15点在中心线上下两侧的C 区 检定规划8: (1界外) 有1点在A 区以外。
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
控制图又称管理图，是以控制图形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法。
控制图法是工序质量控制的主要手段，是一种动态的质量分析与控制的方法。
控制图不仅对判断质量稳定性、评定工艺过程质量状态以及发现和消除工艺过程的失控现象，预防废品发生有着重要作用，而且可以为质量评比提供依据。
控制图的纵坐标表示质量特性值，横坐标表示样本的编号，样本是按生产加工顺序进行编号，这与其他方法是完全不同的，样本的排序即是加工的过程。
图中CL叫中心线，是标准特性值；UCL是上控制线，LCL是下控制线。
把样品特性值绘到坐标系中，如果一组数据均在上下控制线内，且排序正常，则说明质量稳定。
否则，就是存在质量问题。
控制图是一种通过控制界限，对生产过程进行分析和控制的重要方法。
控制图主要用于工序质量诊断、工序质量控制、工序调查，还可用于正确制订工序质量标准和工序成本及质量成本的预测。
控制图的主要用途是判断生产过程是否处于稳定状态。
通常，控制图中用点子来反映生产过程的稳定程度。
如果生产过程处于控制状态，图中的点子就随机地分散在中心线的两侧附近，越接近上、下控制线，点子就越少。
具体地讲，当控制图同时满足下列两个条件时，可以认为生产过程处于稳定状态或控制状态，即点子没有超出控制界限；点子的排列没有
缺陷（异常）。
如果点子超出了控制界限，或虽未超出控制界限，但其排列出现缺陷（异常）时，可以判断生产过程受到了系统性因素的干扰，发生了异常变化。
广濑拓普康(东莞）电子有限公司常规控制图的作法及其应用一、各类常规控制图的使用场合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.二、应用控制图需要考虑的一些问题1．控制图用于何处？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。
2．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。
3．怎样选择控制图？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。
质量控制图的绘制及使用[2,5,7]根据误差为正态分布的原理，在统计学上X±1S占正态曲线下面积的68.26%，以此作为上辅助限和下辅助限；X±2S占总面积的95.45%，以此作为上警戒限和下警戒限；X±3S占总面积的99.73%，以此作为控制图的上控制限和下控制限（图21.2）；超过3倍S的概率总共只占0.27%，以乃属于小概率事件，亦即同一总体中出现如此大偏差的概率极小，可以认为它不是这个总体中的一个随机样品，这个结论具有99.73%的把握是正确的。
既然不能作为同一总体中的一个随机组成者，而在分析测试中是用同一分析方法，在相同条件下所测得的同一个样品（例如空白试验）的检测值，则必然发生了某种影响较大因素的作用，从而有根据否定这一测定值。
图21.2 质量控制图图21.2中质量控制图的形式与正态曲线形式完全相同，即将正态曲线向逆时针方向旋转了90度，以正态曲线的中心m被X所代替，作为理想的预期测定值；将68.26%概率保证的置信区间作为目标值（即上、下辅助限之间的区域）；以95.45%概率保证的置信区间作为可接受范围（即上、下警戒限之间的区域）；将上、下警戒限至上、下控制限的区间作为可能存在“失控”倾向，应进行检查并采取相应的校正措施；在上、下控制限以外，则表示测定过程已失去控制，应立即停止检测，待查明原因加以纠正后对该批样品全部重新测定。
对于质量控制检查样品和实验室控制样品的控制图，是把算术平均值作为中心值统计。
最初控制限制是用平均值的百分数表示，通常系列测定算术平均值±10%。
然而，最少进行7个测定值后才能建立统计控制限度。
警戒限度设在来自平均数(X)±2Sx (标准误，来自质量控制样品的95%）；控制限度设在离平均数(X)±3 Sx应包含质量控制样品的99.7%）。
质量控制样品数据的5%将落在警戒限外面，如果两个连续测定值落在警戒限外面被认为是“失控”状态(Taylor, 1987)。
计量型控制图及实例分析1. 引言计量型控制图是一种常用的质量管理工具，用于监控某一过程中连续变量的性能和稳定性。
通过绘制控制图，可以及时发现过程中的异常情况，并采取相应的措施进行调整和改进。
本文将介绍计量型控制图的基本概念和常见类型，并通过实例分析，说明其应用和意义。
2. 计量型控制图的基本概念计量型控制图的基本概念包括：2.1 过程能力指标过程能力指标是衡量过程性能的指标，常用的有过程平均值（$\\bar{x}$）和过程标准差（S）。
通过计算过程能力指标，可以评估过程的稳定性和一致性。
2.2 控制限控制限是用于判断过程是否受到可接受变异的限制。
常见的控制限有上限（UCL）和下限（LCL），通过与过程数据进行比较，可以判断过程是否处于控制状态。
2.3 控制图控制图是将过程数据绘制在图表上，用于观察过程的变异情况和判断过程是否处于控制状态。
常见的控制图有平均值图（$\\bar{x}$图）、极差图（R图）和标准差图（S图）等。
3. 常见的计量型控制图3.1 平均值图平均值图（$\\bar{x}$图）用于监控过程平均值的变化情况。
通过收集一组样本数据，计算每个样本的平均值，并绘制在平均值图上。
同时绘制上下控制限，用于判断过程的稳定性。
3.2 极差图极差图（R图）用于监控过程变异的情况。
通过收集一组样本数据，计算每个样本的极差（最大值减去最小值），并绘制在极差图上。
同样需要绘制上下控制限，用于判断过程的稳定性。
3.3 标准差图标准差图（S图）用于监控过程标准差的变化情况。
通过收集一组样本数据，计算每个样本的标准差，并绘制在标准差图上。
同样需要绘制上下控制限，用于判断过程的稳定性。
4. 实例分析4.1 数据收集在某电子产品制造过程中，收集了一组连续的样本数据，用于进行计量型控制图的分析。
每个样本包含10个测量值，总共收集了20个样本。
4.2 平均值图分析根据收集的样本数据，计算每个样本的平均值，并绘制在平均值图上。
品管七大手法七大手法:检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图五、散布图将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X—Y轴坐标系上，以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。
1、分类1）正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大;2)负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小;3）不相关:变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变;4）曲线相关：变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时,Y反而减小.2、实施步骤1）确定要调查的两个变量,收集相关的最新数据，至少30组以上；2）找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y轴；3)将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系；4)计入图名、制作者、制作时间等项目;5）判读散布图的相关性与相关程度。
3、应用要点及注意事项1）两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判；2)通常横坐标用来表示原因或自变量,纵坐标表示效果或因变量；3)由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系；4）当有异常点出现时,应立即查找原因，而不能把异常点删除；5）当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。
七、控制图1、控制图法的涵义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。
