控制图控制限探讨

控制图1、概念控制图又叫做管制图，是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的一种工序管理图。

控制图是一种对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，图上有中心线（CL ）、上控制线（UCL ）、下控制线（LCL ），并有按时间顺序抽取的样本计量值的描点序列。

控制图主要用于：过程分析及过程控制。

图1表示了控制图的基本形状：2、原理控制图的作图原理被称为“3σ原理”，或“千分之三法则”。

根据统计学可以知晓，如果过程受控，数据的分布将呈钟形正态分布，位于“μ±3σ”区域间的数据占据了总数据的99.73%，位于此区域之外的数据占据总数据的0.27%（约千分之三，上、下界限外各占0.135%），因此，在正常生产过程中，出现不良品的概率只有千分之三，所以我们一般将它忽略不计（认为不可能发生），如果一旦发生，就意味着出现了异常波动。

μ：中心线，记为CL ，用实线表示； μ+3σ：上界线，记为UCL ，用虚线表示； μ－3σ：下界线，记为LCL ，用虚线表示。

3、控制图的种类①、计量值控制图：控制图所依据的数据均属于由量具实际测量而得。

A R Chart ）； B S Chart ）；C Chart ）；D 、单值控制图（X Chart ）；②、计数值控制图：控制图所依据的数据均属于以计数值（如：不良品率、不良数、缺点数、件数等）。

A 、不良率控制图（P Chart ）；质 量 特 性 数 据B、不良数控制图（Pn Chart）；C、缺点数控制图（C Chart）；D、单位缺点数控制图（U Chart）。

4、控制图的用途根据控制图在实际生产过程中的运用，可以将其分为分析用控制图、控制用控制图：①、分析用控制图（先有数据，后有控制界限）：用于制程品质分析用，如：决定方针、制程解析、制程能力研究、制程管制之准备。

分析用控制图的主要目的是：（1）分析生产过程是否处于稳态。

控制图的原理一、定义：控制图：对过程质量特性值进行测定、记录、评估，以监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。

（也称休哈特控制图）二、控制图的形成σ：标准差，表分散程度σ5.0=σ=1σ2=三、控制图的基本结构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；2、三条具有统计意义的控制线：上控制线UCL 、中心线CL 、下控制线LCL ；3、一条质量特性值或其统计量的波动曲线。

四、控制图原理的解释第一种解释：“点出界就判异”小概率事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判异常。

控制图就是统计假设检验的图上作业法。

第二种解释：“抓异因，弃偶因”控制限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限。

休哈特控制图的实质就是区分偶然因素与异常因素的。

五、常规控制图分类上控制限UCL 中心线CL 下控制限LCL样本统计量数值x12始终存在，对质量影响微小，难以消除，是不可避免的如材料成分的微小变化、设备的轻微震动、刃具的正常磨损、夹具的弹性变型等偶然因素有时存在，对质量影响很大，不难消除，是可以避免的如材料成分的显著变化、设备安装不当、零件损坏、人员违反规程操作等异常因素控制图 缺陷数控制图控制图 单位缺陷数控制图 泊松分布计点型控制图 不合格品数控制图 控制图 不合格品率控制图 二项分布 计件型 计数型控制图 单值－移动极差控制图控制图 中位数－极差控制图 控制图均值－标准差控制图控制图 均值－极差控制图 正态分布计量型简记控制图 分布 数据类型 R X -S X -R X -~S R X -p np u c六、按用途分类1、分析用控制图——用于质量和过程分析，研究工序或设备状态；或者确定某一“未知的”工序是否处于控制状态；2、控制用控制图——用于实际的生产质量控制，可及时的发现生产异常情况；或者确定某一“已知的”工序是否处于控制状态。

七、控制图的应用八、Ｘ－Ｒ控制图的绘制 1、确定控制对象（统计量）一般应选择技术上最重要的、能以数字表示的、容易测定并对过程易采取措施的、大家理解并同意的关键质量特性进行控制。

统计学中的控制图应用统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。

其中，控制图是统计学中的一种重要工具，用于监控和控制过程的稳定性和质量。

本文将介绍控制图的基本原理和应用，并探讨其在实际问题中的重要性。

一、控制图的基本原理控制图是一种图形化的工具，用于显示过程的数据和统计信息。

它通过将过程数据与控制限相比较，帮助我们判断过程的稳定性和质量。

控制限是根据统计学原理计算得出的上下限值，当过程数据超出这些限制时，表明过程存在异常变化。

在控制图中，通常有中心线、上控制限和下控制限。

中心线代表过程的平均水平，上控制限和下控制限分别代表过程的变异范围。

当过程数据在这些限制之间波动时，我们可以认为过程是稳定的。

如果数据超出控制限，我们需要进一步分析问题的原因，并采取相应的措施进行改进。

二、控制图的应用控制图广泛应用于各个行业和领域，包括制造业、服务业、医疗保健等。

它可以帮助我们实时监控过程的稳定性，及时发现问题并采取措施进行纠正。

下面我们将以制造业为例，介绍控制图的应用。

在制造业中，产品质量是一个重要的关注点。

通过使用控制图，我们可以监控产品的关键特性，并及时发现任何异常变化。

例如，在汽车制造过程中，我们可以使用控制图来监控发动机的排放水平。

如果排放水平超出控制限，我们可以迅速发现问题，并检查是否存在零部件的故障或者生产过程中的变化。

这样可以帮助我们及时采取措施，确保产品质量符合标准。

除了产品质量，控制图还可以应用于监控生产过程的稳定性。

在制造业中，生产过程的稳定性对于产品的一致性和效率至关重要。

通过使用控制图，我们可以监控关键过程参数的变化，并及时发现任何异常情况。

例如，在电子芯片制造过程中，我们可以使用控制图来监控温度和湿度等参数。

如果这些参数超出了控制限，我们可以立即采取措施，避免不良产品的产生。

三、控制图的重要性控制图在实际问题中的应用非常重要。

它可以帮助我们实时监控过程的稳定性和质量，并及时采取措施进行改进。

浅谈控制图在工程项目中的应用控制图是一种常用的质量管理工具，可以用于监测和控制工程项目的质量。

它的主要作用是提供关于工程质量的数据，以便管理人员根据这些数据做出相应的决策和改进措施。

本文将从控制图的定义、分类及应用等方面进行浅谈。

一、控制图的定义控制图是一种统计工具，用来分析及显示一项质量特性随时间变化的趋势情况。

它通过收集、显示和分析质量数据，以便管理人员从中获得有关质量改进的信息。

同时，控制图可以帮助判断一个过程是否处于一种可控状态，或者需要进行进一步的改进。

控制图可以分为多种类型，具体如下：1. 均值图：用来监测一个制程中平均值的变化情况。

5. 直方图：用来描述一个样本数据的分布情况。

6. 散点图：用来分析两个变量之间的相互关系。

1. 质量控制：控制图是一种常用的质量控制工具，可以用来监控质量数据，并及时制定改进措施，确保产品或工程符合规定的质量标准。

2. 过程优化：通过分析控制图，可以发现一些制程中的潜在问题，进而进行改进，提高生产效率及质量。

3. 决策支持：控制图提供了可靠的质量数据，这些数据可以用来评估制程的稳定性及可靠性，从而帮助管理人员做出合理的决策。

4. 节约成本：控制图可以帮助控制全过程的质量，减少废品率和返工率等损失，从而节约了公司的成本。

四、注意事项在使用控制图时，需注意以下事项：1. 采集数据应有严格的标准，以确保数据的正确性和准确性。

2. 控制图应合理设置控制限，以保证数据的可控性。

3. 控制图应维护并定期更新，以保持其有效性。

4. 在控制图后发现异常情况时，应立即采取修正措施。

总之，控制图是一种有效的工具，可以用来监控和控制工程项目的质量。

在使用控制图时，应严格遵守标准，确保数据的正确性和可靠性。

同时，应根据实际情况合理设置控制限，及时修正异常情况，从而最大化地发挥控制图的作用。

SPC經典案例剖析---SPC在控制男主人歸家時間上的運用朋友们大家好，这个经典的案例可能读过很多遍了。

现把整篇的文章转载过来并加以分析。

从网上看到一个经典的SPC应用的例子，与大家共赏：俗话说宴无好宴。

朋友邀我去他家做客吃晚饭，进了门迎面遇上他焦急无辜的表情，才知道主题是咨询。

起因是朋友最近回家的时间越来越晚，罪证就在他家门口玄关的那张纸上——朋友的太太是一家美商独资企业的QC主管，在家里挂了一张单值-移动极差控制图，对朋友的抵家时间这一重要参数予以严格监控：设定的上限是晚七点，下限是晚六点，每天实际抵家时间被记录、描点、连线——最近连续七天(扣除双休日)的趋势表明，朋友抵家的时间曲线一路上扬，甚至最近两天都是在七点之后才到家的，证据确凿——按照休哈特控制图的原则和美国三大汽车公司联合编制的SPC(Statistical Quality Control，统计过程控制)手册的解释，连续7点上升已绝对表明过程发生了异常，必须分析导致异常的原因并做出必要的措施(比如准备搓衣板)，使过程恢复正常。

显然，我可能给出的合理解释成了朋友期待的救命稻草，而这顿晚饭就是他在我面前挂着的胡萝卜。

(单值---移动极差图：X-Rs,这个控制图我先来讲它一般的适用场合：(1)对每个产品都进行检验; (2)采用自动化检查和测量的场合; (3)取样费时、费用昂贵的场合; (4)化工等流程性材料及样品均匀的场合。

它的取样信息不多，所以它检出的过程变化的灵敏度也要差一些。

在本例中，这位QC主管显然考虑到老公回家这个重要的参数，是保证他对自己的婚姻忠诚的主要因素，那么根据连续7点呈现上升的趋势，我们很容易就对这个过程判异。

这个判异是根据小概率事件原理：小概率事件在一次试验中发生的概率几乎为零，也就是几乎不可能发生，若发生即判异。

本例中的連續7点呈现上升趋势，是根据判异准则的界内点不随机排列判异。

通常在过程受控的条件下，連續7點不随机排列呈现的概率都很小，若出现我们就可以判断该过程出现了异常因素，导致过程失控。

控制图在质量控制中的应用技巧质量控制是生产过程中至关重要的一环，而控制图则是常用的质量管理工具之一。

控制图能够帮助企业监控生产过程，及时发现问题并采取措施进行调整和改进。

下面将探讨控制图在质量控制中的应用技巧。

1. 控制图的种类在质量控制中，最常用的控制图包括X-Bar控制图、R控制图和S控制图。

X-Bar控制图用来监控过程的平均值；R控制图用来监控过程的变异性；S控制图也用来监控过程的变异性，适合于小样本的情况。

2. 数据的采集在应用控制图时，首先要收集相关的数据。

这些数据可以来自生产过程、质量检测等环节。

数据的准确性对于控制图的应用至关重要，所以要确保数据的采集方法和过程是规范和可靠的。

3. 确定控制限在绘制控制图时，需要确定上限和下限的控制限。

这些控制限可以通过统计算法或经验方法确定。

控制限的设定要考虑到过程的稳定性和容忍度，确保可以及时识别出异常情况。

4. 解读控制图控制图的核心是监控过程的稳定性和偏差。

当数据点超出控制限时，表示过程存在异常。

此时需要及时分析原因，采取措施进行调整，以确保产品质量符合标准。

5. 常见问题的处理在实际应用中，控制图可能会出现一些常见问题，如数据的集中或分散、连续性问题等。

针对这些问题，需要结合实际情况进行分析，找出问题的根源并采取相应的改进措施。

6. 控制图的周期性更新控制图不是一劳永逸的工具，而是需要定期更新和维护的。

通过不断地收集数据，更新控制图，可以及时发现生产过程中的变化，并及时调整控制限以适应新的情况。

7. 培训员工在实际应用控制图时，需要培训相关员工，使其了解控制图的原理和应用方法。

只有员工具备了解相关知识，才能更好地应用控制图来监控和改进生产过程。

8. 持续改进持续改进是质量控制的核心理念之一。

通过应用控制图，可以发现生产过程中的问题，及时进行调整和改进，从而不断提升产品质量和生产效率。

9. 与供应商合作在质量控制中，供应商是一个重要的环节。