控制图种类及适用场合

2017年质量工程师：控制图的类型及用途控制图是指一种能够帮助质量工程师监控生产过程的图表方法。

控制图的目的是为了在生产过程中能够及时地发现问题、解决问题并改进生产过程。

控制图分为多种类型，每种类型都有其自己的用途，本篇文章将介绍其中几种类型及其用途。

X-bar 和 R 控制图X-bar 和 R 控制图是两种紧密关联的控制图。

这两种控制图主要用于监控一系列连续数据（例如：长度、重量、厚度等等）。

控制图上的 X-bar 线显示出样本平均值的变化，R 线则显示出样本范围的变化。

这两条线都可以用于判断样本数据是否稳定、或者是是否出现了特定的趋势或方差。

当样本数据的范围超出了预定范围，或者是出现了规律性的趋势时，控制图就会给出警报。

这时候，生产工艺需要进行调整，以使整个生产过程恢复正常。

P 控制图P 控制图也是一种非常常见的控制图。

P 是指“比率”（Proportion）。

比率是指符合指定标准的样本数量与总样本数量的比值。

P 控制图用于追踪生产过程中的良品率。

如果某个生产过程中的良品率不稳定，或者是呈现出特定的趋势，控制图将会自动给出警报。

此时，生产工艺需要进行调整，以恢复生产过程的正常状态，以达到稳定的良品率目标。

C 控制图C 控制图是另一种追踪良品率的控制图。

它的名称中的“C”指的是“计数”（Count）。

C 控制图主要用于监控生产过程中缺陷的数量。

它会给出样本中缺陷数目的平均值和范围。

如果监控过程中发现缺陷数量超出了预定范围，或者是出现了规律性的趋势，C 控制图就会警报。

此时，需要对生产过程进行调整，以纠正缺陷，提高生产质量。

过程能力指数控制图过程能力指数控制图也是一种特殊的控制图。

它用于测量生产过程是否具有一定的稳定性。

Ppk 和 Cpk 是过程能力指数的两种类型，它们用于帮助质量工程师决定当前生产能力是否足够满足产量要求。

当 Ppk 或 Cpk 值大于或等于 1.33 时，生产过程被认为是稳定的，质量水平满足要求。

应用控制图需要考虑的一些问题各类常规控制图的使用场合：常规控制图（GB/T4091－2001）在控制图的标准中，为描绘控制图而抽取的样本通常称为子组。

(1)RX-控制图对于计量数据而言，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、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控制图用于观察正态分布的分散或变异情况的变化，而RX-控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。

(2)sX-控制图与RX-图相似，只是用标准差s图代替极差R图而已。

极差计算简便，故R图得到广泛应用，但当样本量n>10，这时应用极差估计总体标准差口的效率减低，需要应用s图来代替及图。

现在由于微机的应用已经普及，s图的计算已经不成问题，故sX-控制图的应用将越来越广泛。

X-图也很相似，只是用中位数Me图代替均值X图。

由于中位数的确定比均值(3)Me—R控制图与R更简单，所以多用于现场需要把测定数据直接记人控制图进行控制的场合，这时，为了简便，自然规定n 为奇数。

现在现场推行SPC，都应用电脑，计算平均值已经不成问题，故Me—R控制图的应用也逐渐减少。

(4)RsX-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；取样费时、昂贵的场合；以及如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀的场合。

由于它不像前三种控制图那样取得较多的信息，所以用它判断过程变化的灵敏度也要差一些。

(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。

这里需要注意的是，在根据多种检查项目综合起来确定不合格品率的情况，当控制图显示异常后难以找出异常的原因。

因此，使用户图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。

p图用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等。

(6)np控制图用于控制对象为不合格品数的场合。

设n为样本量，p为不合格品率，则np为不合格品数；故取np作为不合格品数控制图的简记记号，这里要求n不变。

品质管理中的控制图分析方法控制图是品质管理中的一种重要工具，用于监控和改进过程的稳定性和可预测性。

控制图帮助企业追踪和分析过程数据，以便及时发现并纠正潜在问题，避免质量偏差和产品不合格。

下面将介绍几种常用的控制图分析方法。

1. 均值-范围控制图（X-bar R图）均值-范围控制图是用于监测过程平均值和变异性的控制图方法。

它由两个部分组成：均值控制图（X-bar图）和范围控制图（R图）。

均值控制图用来监控过程的平均值是否稳定，范围控制图用于监控过程的变异性。

通过同时使用这两个图，可以追踪过程的整体性能和特殊因素的影响。

2. 均值-极差控制图（X-bar S图）均值-极差控制图也是一种监测过程平均值和变异性的方法。

它由两个部分组成：均值控制图（X-bar图）和极差控制图（S图）。

均值控制图用于监测过程的平均值是否稳定，极差控制图用于监测过程的变异性。

与X-bar R图相比，X-bar S图更适用于样本容量较小或样本规模不一致的情况。

3. P控制图P控制图用于监测过程中的百分比或比例。

它是一种二项分布的控制图方法，适用于二分类的数据（如合格/不合格、良品/次品）。

P值是指在一次观察中发生某一事件的概率。

P控制图通过监测P值的变化来判断过程的稳定性。

4. C控制图C控制图是对计数型数据（如缺陷数量、不良品数量）进行控制的一种方法。

C值是指在一次观察中发生某一事件的次数，如一个产品中的缺陷数量。

C控制图通过监测C值的变化来判断过程的稳定性。

与P控制图相比，C控制图更适用于缺陷发生率较低的情况。

5. 过程能力指数（Cp、Cpk）过程能力指数是评估过程能力的一种方法。

Cp是用于评估过程在规范限制范围内的能力，它考虑到了过程的稳定性和分布的偏移程度。

Cpk是用于评估过程在规范限制范围内的中心情况和离散情况，它考虑到了过程的稳定性、分布的偏移程度和偏移的影响程度。

这两个指数可以帮助企业判断过程是否满足客户要求，并确定是否需要改进过程。

控制图控制图（Control chart）又称为管理图、休哈特图。

由美国贝尔实验室的休哈特博士于1924年发明。

控制图是以假设检验原理为基础设置统计控制线，按照时间坐标记录独立测量值、平均值或其他统计量的折线图，用以区分过程中的异常波动与正常波动，并判断过程是否处于统计过程控制状态的一种工具。

一. 控制图的类型根据控制图在过程控制中所处的阶段，可将控制图分为分析用控制图和管理用控制图，如图1所示。

分析用控制图主要用于分析过程是否处于统计过程控制状态，并对过程的总体参数进行估计。

若分析表明过程处于统计过程控制状态且满足预期的要求，则将分析用控制图的控制界限延长，用作管理用控制图，实现对产品生产过程进行连续监控，及时发现过程的异常波动。

图1 平均值-极差控制图控制图可以用来显示各种不同数据类型的质量特性的波动，常用的控制图类型与适用场合如表1所示。

表1 常用控制图类型与适用场合二. 控制图的基本原理控制图的设计原理可以概括为“正态性”假定、“3σ”原则、“小概率事件不发生”原理和“统计反证推断”思想。

具体说就是，假定所收集的质量特性数据服从正态分布，在此假定下，过程特性值落在分布中心上下各三倍标准差范围内的概率是99.73%，也就是说质量特性值落在上下三倍标准差之外的概率仅为0.27%，这是一个小概率事件，而“小概率事件不发生”原理认为小概率事件在一次观测中不发生，因此，一旦控制图出现“小概率事件发生”的现象，则表明过程发生了异常变化，这就是“统计反证推断”思想。

表2和表3分别表示计量值控制图和计数值控制图的中心线和控制界限的公式，以及样本量的确定。

表2 计量值控制图的中心线和控制界限表3 计量值控制图的中心线和控制界限三. 控制图的应用控制图显示随时间采集的数据和由这些数据计算出的波动；控制图与过程能力分析结合在一起称为统计过程控制（SPC）。

图2是一个典型的SPC的应用流程。

图2 典型的SPC的应用流程。