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spc统计过程控制培训讲义(ppt 57页)

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SPC统计过程控制培训讲义课件

SPC统计过程控制培训讲义课件

上、下 控制线
样本数据点 目标值 样本平均值
上、下 规格线
数据点超出上下控制线
连续7个或以上数据在中心线上方或下方
数据呈固样品点的水平突变
样品点分布的水平位置渐变
样品点的离散度较大
制程失控
制程失去控制时的特征： 1.数据点超出上下控制线 2.连续7个或以上数据在中心线上方或下方 3.数据呈固定形式变化 4.较多数据点接近上下控制线 5.样品点的水平突变 6.样品点分布的水平位置渐变 7.样品点的离散度较大
Moving Range Chart 二. 移动偏差图
Line 1 Cp = 1.65 Mean=12.55
Qoo PET Cpk = 1.1
SD =0.03
35 100.0% 1500 SPC Brix Monitoring
Sample wthin spec 100.0 %
上控线（UCTLR）UE
(n-1)
标准偏差σ是衡量样本数据点与平均值间偏差平均
值的典型参数，广泛使用于数据统计中。
Cp-潜在过程能力指数
cp=
spe_max-spe_min 6
（ -样本的标准偏差）
Cp不反映过程的集中性 (即与目标的偏离)，因 此如果过程的平均值并不是我们的期望的目标值， 那么用Cp来衡量过程就会产生误差。
4.0 4.125
（下控线＝ 目标值 － 3×能力测试所得标准偏差）
样本标准偏差σ的计算
假设有以下一些数据：12.50，12.45，12.49，12.48，12.51…
X1
x2
x3
x4 x5 … xn
首先计算出它们的 平均值 x= X1 + x2+ x3+ x4+ x5 + … + xn

2024版SPC培训教材全课件

2024版SPC培训教材全课件

假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30

SPC统计过程控制第二版PPT_讲义

SPC统计过程控制第二版PPT_讲义

控制图
质量特性分类
❖ 计量型：用各种计量仪器测出、以数值形 式表现的测量结果，包括用量仪和检测装 置测的零件直径、长度、形位误差等，也 包括在制造过程状态监控测得的切削力、 压力、温度、浓度等。
❖ 计数型：通常是指不用仪器即可测出的数 据。计件如不合格件数；计点如PCB上的 漏焊数、溢胶数等
样本容量
是否恒定？
是
否
np或p图 p图
关心的是 单位零件缺陷数吗？
是
样本容量 是否恒定？
是
否

C或U图 U图
计量型控制图

计数型控制图

IV. 控制图应用的二个阶段
❖ 分析阶段 ❖ 控制阶段

Process： （过程）有输入-输出的一系列 的活动；
Control： （控制）事物的发展和变化是 可预测的；

SPC的基本原理
▪ 波动无处不在 ▪ 正常波动和异常波动 ▪ 通过保持过程受控和稳态提高过程能力和品
质水平

2. 一定时间后检验控制图还是否适用； 3. 过程能力值有大的变化时。

V. 控制限的计算方法
x R控制图的控制限计算
1.计算各组样本统计量，如样本平均值、极差及总平均
值：
x x1 x2 x3 ...... xn n
R xmax xmin
Cp USL LSL (当USL、LSL都存在时）
6ˆ
Cr（或Cpr） 1（常以百分数表示） Cp
Cpu USL x（当USL存在时）
3ˆ
Cpl x LSL（当LSL存在时）
3ˆ
Cpk Min（USL x ，x LSL）
3ˆ

《SPC培训讲义》课件

《SPC培训讲义》课件
• 大多數的品質問題是錯在作業人員 • 容許少數的不良,意外的瑕疵是無可避免
的 • 品質是品管部門的責任 • 只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕
疵品 • SPC只是在現場掛管制圖
對品質的正確觀念
• 85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者 態度的偏差，更勝過作業人員的懶散
• 第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客, 才能真正做到零缺點品質
• SPC 興起是宣告『品質公共認證時代』的來臨
─ 1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格的 供應商，造成買賣雙方的浪費。 ─ 1980年以後，『GMP』及『ISO 9000』的興起，因為重視產品生 產的『制程』與『系統』，故更須有賴 SPC 來監控『制程』與『系 統』的一致性。
管理當局參與及製 程人員合作去改善
系統改善對策
必須改善造成變異的機遇原因 經常需要管理階層的努力與對策 大約可以解決85%之制程上的問題
顯示散佈原因
組內變異(Within)
Time 1 Time 2 Time 3 Time 4
• 称为 短期 (st) • 我们的潜在能力 - 能做得
最好的情况
• 所有6 sigma公司用 报告
SPC 的迷思
• 迷思一：有管制圖就是在推動 SPC ？
─ 這是產品品質 ( Q )，還是制程參數 ( P ) 管制圖？ ─ 這張管制圖是否有意義？ ─ 它所管制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影響 嗎？ ─ 管制界限訂的有意義嗎？ ─ 這張管制圖，是否受到應有的重視？是否已遵照規定， 實施追蹤與研判？
30
40
50
能力: 只有随机的或 短期的散布
(Cp & Cpk)
过程实绩: 全部散布包括 Shifts 和 Short Term

SPC培训课件PPT(共 69张)

SPC培训课件PPT(共 69张)

19C 40年代 统计的品质管理 品质是制造出来的 品质控制（QC）
品质保证
品质是设计出来的 品质确保（QA）
19C 60年代 全面质量管理
品质是管理出来的 全面品质（TQC）
19C 80年代 全面质量责任
品质是习惯出来的 全面品质（TQM）
每天进步一点点
过程控制的需要
华邦机械
探测---容忍浪费
通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品， 在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这 两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的
3. 消除后可以使过程分布结果可预测；
4. 特殊原因是有害的或者也可能是有益的；
每天进步一点点
SPC统计过程控制基本知识
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
华邦机械
目标值线 预测
范围
如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 移，过程的输出不 稳定。
范围
每天进步一点点
华邦机械
五大核心工具之间的关系：
APQP 是方法； FMEA、MSA、SPC 是工具； PPAP 是结果，是输出！
每天进步一点点
华邦机械
概论
质量观念的发展
时间
品管历史
品管观念
品管制度
18C前 19C 初
作业人员品质管理 品质是检查出来的 品质检查（QI） 领班品质管理
19C 20年代 检验员品质管理
输出
A B C DE
能控制的因子 - 改善对象 - 能调整 - 特别情况
L MN OP
不能控制的因子 - 共同事项 - Noise - 持续的事项
每天进步一点点

统计过程控制SPC培训讲义PPT课件

统计过程控制SPC培训讲义PPT课件
——记件数据一般服从二项式分布，记点数据一般服从泊松分布。
——当数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据， 应取决于给出数据的计算公式的分子。
12
第二讲：控制图
13
统计过程控制的实施过程
经由制程中去收集资料，而加以统计分 析，并从分析中发觉制程的变异，并经 由问题分析以找出异常原因，立即采取 改善措施，使制程恢复正常。再借由制 程能力分析与标准化，以不断提高制程 能力。
P(x)
0
1
2
3
4
5
6
μ μ+σ
9
关于正态分布
固定标准差σ时，不同的均值，如μ1 ＜μ2，对应的正态曲线的形状完 全相同，仅位置不同。
N（μ1，σ2）
N（μ2，σ2）
固定均值μ时，不同的标准差，如σ1＜ σ2，对应的正态曲线的位置相同， 但形状（高低与胖瘦）不同。
N（μ1，σ2）
N（μ2，σ2）
0
不合格品率 （PPM） 317300
45500 2700 63 0.57 0.002
11
二、计数数据
——凡是不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数 点以下数值，而只能得到0或1，2，3•••等自然数的这类数据。
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件 计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记点 数据是指按缺项点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位 （产品）缺陷数等。
很多质量特性X随机取值的统计规律性。 • 如：一个班级中学生的身高、体重、成绩；加工一批轴的外
径尺寸等。 • 正态分布的图形是对称的钟形曲线，称为正态曲线。 • 正态分布含有两个参数μ和σ，其中μ为正态分布的均值，它

统计过程控制SPC培训教材ppt课件

方 法
材 料
人 员
机 器
中要因
中要因
中要因
中要因
小要因
如何做
小要因
*
6. 直方图（Histogram；亦称柱状图）：将所收集的测定特性值或结果 值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定的特性值或 结果值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，称为 直方图。亦即指用来对特征数据进行分级整理，将杂乱无章的资料， 解析出其规律性，以得出其分布特征的统计分析的方法。
与要求相比偏高
与要求相比偏低
正常
SL=130
Sμ=160
20 15 10 5
*
7. 控制图（Control Chart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标 有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条 控制限，它能减少I类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。它有两个基本 的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助 过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据 与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程 存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。 7.1 Ⅰ类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特 殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。 7.2 Ⅱ类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊 原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。 7.3 计数值控制图与计量值控制图的应用比较：
*
铸造车间产品生产废品统计表
*
5. 特性要因分析图（Characteristic Diagram ；亦称石川图或鱼骨图/鱼刺图 或因果图）：指将造成某项结果的众多原因，以有系统的方式来表达结果 （特性）与原因之间的关系图表。 5.1 因果图（Cause-and-Effect Diagram）：一种用于解决单个问题的简 单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源， 也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明命名）。 A）、某项结果的形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原 因来，这个概念是由日本品管大师石川馨博士提出的。 B）、特性要因图是利用5M+1E：人员（Man）、机器（Machine）、材 料（Material）、方法（Method）、测量（Measurement）、环 境（Environment）等五大类加以分析及应用的。

SPC统计过程控制培训教材(共 87张PPT)

常用概率分布简介
连续型分布：
正态分布：当质量特性（随机变量）由为数众多的因素影响，而又
没有一个因素起主导作用的情况下，该质量特性的值的变异分布，一般 都服从或近似服从正态分布。
离散型分布：
二项分布：一个事物只有两种可能的结果，其值的分布一般服从
二项分布；
泊松分布：稀有事件的概率分布一般服从柏松分布。
上海NQA认证有限公司
22
SPC控制图
SPC控制图对两种错误的预防
错判是虚发警报的错误：由于偶然原因造成数据点超出 控制限的情况，从而造成将一个正常的总体错判为不正 常，在控制限为正负3情况下，这样的概率小于3‰；
漏判是漏发警报的错误，也就是判断当数据点在控制限 内的异常，所以，SPC增加了对界内数据点趋势的判断 准则。
漏判是漏发警报的错误：也称为第II类错误，在过程存 在异常变异时，如被监控的总体的均值或标准偏差发生改 变，仍会有一部分数据在上下控制限之内，从而发生漏 报的错误,这种错误用β表示。
上海NQA认证有限公司
21
SPC控制图
SPC控制图对两种风险预防
漏报
错 报
解决 方案
错报：3σ控制限 漏报：判断准则
上海NQA认证有限公司
SPC的统计理论基础
中心极限定理
设X1,X2,…..,Xn是n个独立分布的随机量，分布的均 值为μ，方差为σ2，则在n较大时，有
(1 )X
1
+X
2
+...+X
n
=

n
X
i
i=1
近似服从均值为nμ，方差为nσ2的正态分布。
( 2 )X
=
X
1
+X

SPC统计过程控制培训讲义


© Copy right reserved by TÜV Rheinland Academy Shanghai
6
Edited by Tony Hung. Internal Training Form
Statistical Process Control
持续改进及统计过程概述
© Copy right reserved by TÜV Rheinland Academy Shanghai
24
Edited by Tony Hung. Internal Training Form
Statistical Process Control
变差的普通原因及特殊原因
特殊原因 是指造成不是始终作用于过程变差的原因，即
当它们出现是将造成（整个）过程的分布，将用不 可预测的方式来影响过程的输出，过程的输出将不 稳定。
14
Edited by Tony Hung. Internal Training Form
Statistical Process Control
测量系统分析 MSA
测量系统误差的类型 再现性 (Reproducibility)
由不同操作者对同一部件用同一测量仪器的测量
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MSA
法
Cpk过程能力
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9
Edited by Tony Hung. Internal Training Form
Statistical Process Control

统计过程控制SPC培训共52页

。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
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规范下限
规范上限 受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差以减少）
受控但没有能力符合规范
（普通原因造成的变差太大）
爱波瑞管理咨询公司
14
统计过程控制概述
过程控制对持续改进循环的作用 如图4
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
15
持续改进过程循环的各个阶段
P
D
P
D
A
C
A
C
P
D
A
C
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
16
统计过程控制概述
统计过程控制的重要工具---控制图图示 如图5
上控制线 中线
下控制线
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
17
统计过程控制概述
控制图解释
控制界限和规格界限
规格界限：
是用以说明品质特性之最大允许值，來 保证各个单位产品的正确性能。
控制界限：
应用于多个单位产品集体的特性，这种 特性是从多个中各个单位产品所得的观测值所 计算出來的结果。
通过控制生产各相关要素，保证避免无 效的输出，为预防的方法。预防方法要求尽 可能第一次就完成工作，以避免浪费
统计过程控制是预防的重要方法。
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
4
统计学的概念
总体：只要研究的对象的全体。 样本：从总体当中随机抽取出来的､对他进行测量
和分析的一部分产品。 样品：又称个体，样本中每一单位产品。
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
31
计量型数据控制图
过程控制解释
分析极差图上的数据点
a.超出控制限的点,
超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的 一种或几种:
-控制限计算错误或描点时描错；
-零件间的变化性或分布的宽度已经增大（变坏）， 这种增大可能发生在某个时间点上，也可能是整个 趋势的一部分；
度为理论过程能力（Cp）。
内外部顾客除既关心过程分布宽度，
也关心分布位置。此为实际过程能力(Cpk）
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
12
统计过程控制概述
过程控制及过程能力 如图3
2020/11/16 范围
不受控 （存在特殊原因）
爱波瑞管理咨询公司
受控 （消除了特殊原因）
13
过程能力
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
9
统计过程控制概述
变差：普通及特殊原因示意 如图2
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
10
统计过程控制概述
统计技术如何区分问题的影响（系统或局部）
局部措施和对系统采取的措施
局部措施：
——通常用来消除变差的特殊原因;通常由与过程直 接相关的人员实施;大约可纠正15%的过程问题。
--控制限或描点计算错或描错；
--过程或取样方法被分0/11/16
爱波瑞管理咨询公司
35
计量型数据控制图
如果显著少于2/3以上的描点落在离中线很 近之处（对于25个子组，如果有40%或少于 40%（10）的点落在中间的1/3处)，则
对下列情况的一种或更多进行调查：
4.选择控制图的刻度 5.画图 6.如图9
R R1 R2 ...... Rk K
X X 1 X 2 ...... Xk K
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
27
计量型数据控制图
计算控制限
1.计算平均极差和过程平均值 2.计算均值和极差的控制限 3.在控制图上绘制平均值和极差控制限的控制
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
19
统计过程控制概述
控制图种类(以数
据來分)
计量型控制图 计数型数据控制图
平均值与极差控制 不合格率的p图
图
不合格数的nP图
平均值与标准差控 不合格数的c图
制图
单位产品不合格数
中位数图
的u图
单值与移动极差图
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
-测量系统变化（例如，不同的检验员或量具）；
-测量系统没有适当的分辨力。
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
32
计量型数据控制图
b.链——有下列现象之一表明过程已改变或出现这
种趋势：
-连续7点位于平均值的一侧；
-连续7点上升或下降。
高出平均极差的链或上升链说明存在下列情况之一 或全部：
普通原因和特殊原因
普通原因：随时间推移,具有稳定的且可重
复的分布过程中变差原因。即非人为原因、共同原
因、偶然原因、一般原因。
特殊原因：造成的不是始终作用于过程的变
差原因，即当他们出现时，将造成（整个）分布的
改变。又称可避免原因、人为原因、异常原因、局
部原因等。特殊原因有些有利，有些有害。
2020/11/16
并针对原因采取措施 。
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
7
有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
统计方法
2020/11/16
人 设备 材料 方法 环境
输入
我们的工作 方式/
资源的融合
产品或 服务
顾客
过程/系统 顾客呼声
爱波瑞管理咨询公司
输出
识别不断 变化的需 求和期望
8
统计过程控制概述
变差对过程输出的影响
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
18
统计过程控制概述
控制图的益处
1.供正在进行过程控制的操作者使用
2. 有助于工程在质量上和成本上能持续地，可预 测地保持下去 。
3.使过程达到： ----更高的质量 ----更低的单件成本 ----更高的有效能力 4.为讨论工程的性能提供共同的语言 5.区分变差的特殊原因和普通原因，作采取措施的 指南
30
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
D3
※
※
※
※
※ 0.08 0.14 0.18 0.22
A2 1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31
对于样本容量小于7的情况，LCLR 可能技术上为负值。在这种 情况下没有下控制限，这意味着对于一个样本数为6的子组，6个 “同样的”测量结果是可能成立的。
25
计量型数据控制图
均值和极差图（X-R）
1.收集数据 2.计算控制限 3.过程控制解释 4.过程能力解释
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
26
计量型数据控制图
均值和极差图（X-R）
收集数据
1.选择子组大小、频率和子组数
2.建立控制图及记录原始数据
3.计算每个子组的均值和极差
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
22
计量型数据控制图
计量型数据--测量中间或最终过程输出的结果 如图6
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
23
计量型数据控制图
使用控制图的准备
建立适用于实施的环境 定义过程 确定待管理的特性
考虑到 ----顾客的需求 ----当前及潜在的问题区域 ----特性间的相互关系
对系统采取措施：
——通常用来消除变差的普通原因;几乎总是要求 管理措施，以便纠正;大约可纠正85%的过程问题。
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
11
统计过程控制概述
过程控制及过程能力范围
过程在统计控制下运行指仅存在造成
变差的普通原因（正态分布图形的位置和分
布宽度稳定）。
只有普通原因影响下的过程的分布宽
确定测量系统 使不必要的变差最小
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
24
计量型数据控制图
计量型数据控制图的种类 1.均值和极差图 X---R图 2.均值和标准差图 X---s 图 3.中位数图
~
x ---R图 4.单值和移动极差图 X---MR图
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
1.过程控制系统定义 2.变差对过程输出的影响 3.统计技术如何区分问题的影响（系统或局部） 4.定义统计受控过程，定义有能力的过程 5.过程控制对持续改进循环的作用 6.什么是控制图，控制图的作用 7.使用控制图的好处
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
6
统计过程控制概述
过程控制系统定义(四个重要基本原理)
线 4.计算常数的选用,见表 5.如图10
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
28
制品名称 质量特性
测量单位
时间
批号
样
X1
本
X2
测
X3
定
X4
值
X5
X
X
R
X 控 制 图
R 控 制 图
分析
2020/11/16
规格
最大值 平均值 最小值
X-R常用记录表格
控 制 图X 上限 中心线 下限
图R
图生产部门 机器号码
-输出值的分布宽度增加，其原因可能是无规律的 （例如设备工作不正常或固定松动）或是由于过程 中的某个要素变化（如使用新的一是很一致的原材 料），这些都需要纠正；
-测量系统改变（如新的检验员或量具）。
2020/11/16
爱波瑞管理咨询公司
33
计量型数据控制图
低于平均极差的链，或是下降链表明存在下列情况 之一或全部：