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质量管理五大工具SPC培训一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业对于产品质量的要求也越来越高。
为了确保产品质量，企业需要采用科学的质量管理方法。
统计过程控制（SPC）作为质量管理五大工具之一，能够帮助企业有效监控和改进产品质量，提高生产效率，降低成本。
本培训将介绍SPC的基本概念、原理、方法和应用，帮助学员掌握SPC工具，提升质量管理水平。
二、SPC概述1. SPC的定义SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法对生产过程中的数据进行实时监控和分析，以判断过程是否处于受控状态，并采取措施使过程保持稳定的方法。
2. SPC的核心思想SPC的核心思想是通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，及时发现异常波动，采取纠正措施，使过程保持稳定，从而提高产品质量和生产效率。
3. SPC的作用（1）实时监控生产过程，及时发现异常波动；（2）分析原因，采取纠正措施，使过程保持稳定；（3）降低不合格品率，提高产品质量；（4）降低生产成本，提高生产效率。
三、SPC的基本方法1. 控制图控制图是SPC的核心工具，用于实时监控生产过程中的数据变化。
通过控制图，可以直观地判断过程是否处于受控状态，及时发现异常波动。
2. 过程能力分析过程能力分析是对生产过程稳定性的评估，通过计算过程能力指数，判断过程能否满足产品质量要求。
3. 变差分析变差分析是分析生产过程中各种因素对产品质量的影响，找出主要影响因素，从而采取措施降低变差，提高产品质量。
4. 实验设计实验设计是一种系统化的方法，通过设计实验方案，优化生产过程，提高产品质量和生产效率。
5. 统计推断统计推断是利用统计方法对生产过程中的数据进行推断，评估产品质量和生产过程的稳定性。
四、SPC的应用1. 生产过程中的实时监控在生产过程中，利用控制图对关键质量特性进行实时监控，及时发现异常波动，采取纠正措施，确保产品质量。
2. 产品质量改进通过过程能力分析和变差分析，找出影响产品质量的主要因素，采取措施降低变差，提高产品质量。
SPC培训教程简介SPC〔统计过程控制〕是一种用于监控和控制过程质量的方法，通过对过程进行统计分析和控制，可以减少过程的变异性，提高产品质量的稳定性。
本培训教程将为你介绍SPC的根本概念、常用工具和应用方法，帮助你掌握SPC的核心原理和实践技巧。
第一章：SPC概述1.1 SPC的定义和作用SPC是一种用于监控和控制过程质量的方法，通过统计分析和控制过程变异性，提高产品质量和生产效率。
SPC可以减少过程中的变异性，并实现过程质量的稳定性。
1.2 SPC的优势 - 通过实时监控过程，即时发现异常情况，减少不良品数量和本钱 - 基于统计分析，可以定量评估和控制产品质量的稳定性- 提高生产效率，减少资源浪费1.3 SPC的应用范围 - 制造业：电子、医疗、汽车等 - 效劳业：金融、电信、物流等 - 过程控制领域第二章：SPC常用工具2.1 控制图控制图是SPC中最常用的工具，用于显示过程数据的变化趋势和规律。
常用的控制图包括：Xbar-R图、Xbar-S图、P图、C图等。
控制图可以帮助我们判断过程是否稳定，是否存在特殊因素。
2.2 测量系统分析〔MSA〕 MSA用于评估测量系统的准确性和可重复性，确保测量数据可靠可信。
常见的MSA方法有Gage R&R、线性回归分析、方差分析等。
2.3 过程能力分析过程能力分析用于评估过程是否满足产品质量要求的能力。
常用的指标有Cp、Cpk、Pp、Ppk等。
2.4 根底统计分析根底统计分析是SPC中的根底工具，包括均值、方差、标准差、偏度、峰度等统计指标的计算和分析。
第三章：SPC实施方法3.1 确定SPC应用的目标与范围在实施SPC之前，需要明确SPC的应用目标和范围，确定需要监控和控制的关键过程和指标。
3.2 数据收集与整理SPC需要大量的实时数据进行统计分析和控制，因此需要建立有效的数据收集和整理机制，确保数据的准确性和完整性。
3.3 控制限确实定控制限是用于判断过程是否稳定的界限，可以通过历史数据、样本数据或经验确定。
SPC统计及品管手法培训简介SPC（Statistical Process Control）是一种统计过程控制方法，用于监控和管理生产过程中的变异性，从而提高产品质量并降低成本。
品管手法（Quality Control Methods）是一系列用于确保产品和服务质量的技术和方法。
本文将介绍SPC统计及品管手法的概念、原理、应用以及培训方法。
SPC统计的概念SPC统计是一种基于统计学原理的质量管理方法，它通过收集和分析数据来监控和控制生产过程中的变异性。
其核心思想是：如果生产过程的变异性可以控制在一定的范围内，那么产品质量就可以得到保证。
SPC统计通过对数据的收集和分析，可以及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应的措施进行调整，以保证产品质量稳定。
SPC统计的基本原理是统计过程控制图的应用。
统计过程控制图是一种用于显示和分析过程数据的图表，常用的统计过程控制图有控制图、直方图、散点图等。
通过观察统计过程控制图上的数据，可以判断生产过程的稳定性和是否满足规定的质量要求。
SPC统计的核心指标有以下几个：1.均值（Mean）：反映了生产过程的中心位置。
2.范围（Range）：反映了多次测量之间的变异程度。
3.方差（Variance）：反映了单次测量的变异程度。
4.标准差（Standard Deviation）：反映了生产过程的总体变异性。
SPC统计可以应用于各个行业和领域，包括制造业、服务业、医疗保健等。
它可以用于监控和改进各种生产过程，如产品制造、服务过程等。
具体应用场景包括以下几个方面：1.控制生产过程中的变异性：通过对数据的收集和分析，可以判断生产过程是否稳定，并采取相应的控制措施来减少变异性，从而提高产品质量。
2.发现及时修正异常情况：通过对统计过程控制图的观察，可以及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应措施进行修正，以防止不良品的产生。
3.提高生产效率：通过对生产过程的优化和控制，可以减少浪费和不必要的重复操作，从而提高生产效率和降低成本。
SPC培训资料统计过程控制1. 引言SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种以统计方法为基础的过程监控和质量管理技术。
SPC旨在通过监控过程中的变异性，实现对过程的有效控制，从而提高过程的稳定性和质量。
本文档将介绍SPC培训资料统计过程控制的常用方法和步骤，以帮助读者理解和应用SPC技术，提高过程控制和质量管理的效果。
2. SPC培训资料统计过程控制的重要性SPC培训资料统计过程控制对于组织来说具有重要意义。
它可以帮助组织了解和控制生产过程中的变异性，及时发现和纠正过程中的问题，提高产品质量和降低生产成本。
同时，SPC还可以帮助组织实现持续改进，提高员工的技能和意识，培养团队合作和问题解决能力。
3. SPC培训资料统计过程控制的步骤SPC培训资料统计过程控制的步骤可以分为以下几个部分：3.1 确定关键过程和关键特性在开始SPC培训资料统计过程控制之前，首先需要确定所要控制的关键过程和关键特性。
关键过程是指对最终产品质量有重要影响的过程，而关键特性则是指决定产品质量的重要参数。
3.2 收集数据在确定了关键过程和关键特性之后，需要收集与之相关的数据。
数据的收集可以通过检测和测量等方法进行，确保数据的准确性和真实性。
3.3 数据分析和控制图绘制收集到数据后，需要对数据进行分析，并将分析结果用控制图的形式进行可视化展示。
控制图可以帮助人们直观地了解过程的稳定性和变异性，及时发现异常和问题。
3.4 确定过程能力和性能指标在分析数据的基础上，需要确定过程的能力和性能指标。
过程能力指标反映了过程的稳定性和一致性，而性能指标则是衡量过程实际生产效果的主要指标。
3.5 确定过程改进措施根据数据分析和过程指标的结果，确定针对过程的改进措施。
改进措施可以涉及对过程的参数调整、设备维护或改进、员工培训等方面，旨在改善过程的稳定性和质量。
3.6 实施过程改进和监控确定改进措施后，需要实施这些措施，并监控改进效果。
SPC统计过程控制培训1. 介绍统计过程控制〔Statistical Process Control，简称SPC〕是一种通过对过程的数据进行统计分析来控制并改善过程稳定性和质量的方法。
它可以帮助组织监控和管理生产过程，并减少过程中的变异性，从而提高产品和效劳的质量。
本次培训旨在向参与者介绍SPC的根本概念、原理和应用。
通过培训，参与者将了解如何使用SPC工具和技术来监测和控制过程，并进行数据分析，以便及时采取纠正措施，解决潜在问题。
2. SPC的根本原理SPC的根本原理是基于过程能力和稳定性的统计分析。
它通过收集过程的数据样本，并对其进行分析，以确定过程的稳定性和能力。
2.1 过程稳定性过程稳定性是指过程在一定时间内的行为是可预测的、稳定的。
SPC通过控制图来监控过程的稳定性。
控制图分为均值图和范围图，它们可以帮助我们判断过程是否处于统计控制中。
2.2 过程能力过程能力是指过程在特定规格要求下能够产生合格产品或效劳的能力。
SPC使用过程能力指数来衡量过程的能力。
常见的过程能力指数包括Cp、Cpk等。
3. SPC的工具和技术SPC使用一系列的工具和技术来实施统计过程控制。
以下是几种常见的工具和技术：3.1 控制图控制图是SPC的核心工具，它可以帮助我们监控过程的稳定性。
控制图分为均值图和范围图，分别用于监控过程的中心线和过程变异性。
3.2 测量系统分析〔MSA〕测量系统分析是确保所采集数据的准确性和可靠性的过程。
它可以帮助我们评估测量系统的稳定性和能力，并确定是否需要进行改良。
3.3 过程能力分析过程能力分析是通过计算过程能力指数来评估过程的能力。
它可以帮助我们确定过程是否满足规格要求，并提供改良过程的建议。
3.4 样本抽取和数据收集样本抽取和数据收集是SPC的前提工作。
正确的样本抽取和数据收集方法可以确保所得到的数据具有可靠性和代表性。
4. SPC的应用SPC在各个行业和领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：4.1 制造业在制造业中，SPC可以帮助监控生产过程中的关键参数，并及时发现和校正异常，以确保产品质量的一致性。
SPC统计过程控制完整版培训讲义一、背景介绍统计过程控制（SPC）是质量管理中的一种方法，用于监测和控制过程的稳定性和一致性。
它是质量管理的五大工具之一，常用于制造业、服务业等各个行业中。
二、SPC的定义SPC是通过对过程中的关键指标进行连续的统计分析和监测，从而实现对过程的控制和优化，以提高产品或服务的质量和一致性。
三、SPC的关键概念1.过程：指生产过程、服务过程中的关键环节。
2.正常变异：指过程中的正常、可接受的变化范围。
3.特殊因子：指突发的、非正常的变化，可能会导致过程偏离正常状态。
4.控制上限和控制下限：用于界定过程的正常变异范围的上下限。
5.控制图：用于图示化过程数据的统计变化，以便更直观地判断过程是否处于控制状态。
四、SPC的基本步骤1.确定质量特性：确定需要控制和监测的关键质量特性。
2.收集数据：收集与质量特性相关的数据。
3.绘制控制图：根据收集的数据，绘制相应的控制图。
4.判读控制状态：通过控制图，判断过程是处于控制状态还是非控制状态。
5.持续改进：根据判断结果，采取相应的措施进行持续改进。
五、SPC常用的控制图1.均值-极差控制图：用于监控过程的平均值和变异性。
2.均值-标准差控制图：用于监控过程的平均值和标准差。
3.层级控制图：用于监控多层次的过程数据。
4.高低控制图：用于监控过程中的极值。
5.统计过程能力图：用于评估过程的稳定性和能力。
六、SPC的应用场景1.制造业：用于监控生产线上的关键工艺参数，提高产品质量。
2.服务业：用于监控服务流程中的各个环节，提高服务质量和一致性。
3.供应链管理：用于监控供应链中的关键指标，实现供应链的稳定性和一致性。
4.项目管理：用于监控项目执行过程中的关键指标，提高项目交付的质量和效率。
七、SPC的优势和意义1.实时监控：能够在过程进行中及时发现异常情况，以便及时采取措施进行调整，确保产品或服务的质量。
2.数据驱动：以数据为基础，通过统计分析，能够更准确地判断过程的状态，确保决策的科学性和可靠性。
SPC培训资料 - 统计过程控制1. 简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种用来监控和控制质量的统计方法。
它通过收集和分析过程中产生的数据，以便及时发现过程中的变异和偏离，并采取相应的措施，以保持过程处于一种可控状态，提高产品和服务的质量。
这份培训资料旨在介绍统计过程控制的基本概念、原则和工具，以帮助培训受众理解和应用SPC，提升质量管理能力。
2. SPC的基本原则统计过程控制依据以下几个基本原则：2.1 过程的可测量性和可控性SPC基于过程的可测量性和可控性原则。
每个过程都应该有明确的测量指标，并且这些指标应该是可测量的。
同时，过程操作者应该能够对这些指标进行控制，以实现过程稳定和质量控制。
2.2 统计思维和数据驱动的决策SPC强调统计思维和数据驱动的决策。
通过数据的收集、整理和分析，可以更加客观地判断过程的稳定性和性能。
基于数据的决策能够降低人为主观性的影响，并提高决策的准确性。
2.3 变异的存在和可降低性统计过程控制承认过程中的变异是不可避免的，但也认为它是可以降低的。
通过分析和改善过程，可以减小过程的变异性，提高过程的稳定性和可重复性。
3. SPC的基本工具3.1 控制图控制图是用来显示过程数据变化的图表。
它可以帮助我们判断过程是否处于可控状态。
常用的控制图包括：均值图（X-Bar Chart）、范围图（R-Chart）、标准差图（S-Chart）等。
控制图通常由中心线、控制限和过程数据点组成。
中心线代表过程的平均值，控制限表示过程的可控范围。
3.2 基本统计量基本统计量包括均值、方差、标准差等。
这些统计量可以用来描述过程的中心位置和数据的分布情况。
通过分析这些统计量，可以判断过程的稳定性和性能。
3.3 过程能力指数过程能力指数用来评估过程的稳定性和性能。
常用的过程能力指数有过程能力指数（Cp）、过程潜在能力指数（Cpk）等。
这些指数可以帮助我们确定过程是否满足质量要求，并进行过程改进和优化。
SPC培训教材引言SPC（StatisticalProcessControl，统计过程控制）是一种以统计方法为基础的过程控制技术。
它通过对生产过程中收集的数据进行分析，实现对过程稳定性和产品质量的有效监控和控制。
本教材旨在为读者提供SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧，帮助读者掌握SPC的实施步骤和技巧，提高生产过程的质量管理水平。
第一章：SPC基本概念1.1质量管理的发展1.2SPC的定义和作用1.3SPC的基本原理1.4SPC与全面质量管理的关系第二章：SPC的基本工具2.1控制图2.1.1控制图的类型和用途2.1.2控制图的绘制方法2.1.3控制图的判读规则2.2直方图2.2.1直方图的绘制方法2.2.2直方图的分析和应用2.3过程能力指数2.3.1过程能力指数的定义和计算方法2.3.2过程能力指数的应用和分析第三章：SPC的实施步骤3.1数据收集和整理3.1.1数据的类型和来源3.1.2数据的收集方法3.1.3数据的整理和表示3.2控制图的绘制和应用3.2.1控制图的绘制步骤3.2.2控制图的判读和应用3.3过程分析和改进3.3.1过程分析的方法和工具3.3.2过程改进的策略和实施第四章：SPC的应用案例4.1制造业中的应用案例4.2服务行业中的应用案例4.3公共事业中的应用案例第五章：SPC的推广和持续改进5.1SPC的推广策略5.2SPC的培训和效果评估5.3SPC的持续改进和优化结论通过对本教材的学习，读者应该能够掌握SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧。
然而，SPC的实施需要结合实际情况进行具体的分析和应用，因此读者需要在实践中不断探索和总结，不断提高自己的质量管理水平。
希望本教材能够为读者提供有用的指导和帮助，促进SPC在各个领域的应用和发展。
重点关注的细节：控制图的绘制和应用控制图是SPC（统计过程控制）中最重要的工具之一。
它通过图形化的方式，直观地展示了生产过程中的数据变化，帮助工作人员及时发现问题，采取相应的措施，从而实现对生产过程的有效控制。
统计过程控制（SPC）培训ISO 9000标准对统计过程控制的要求统计过程控制是质量管理体系中统计技术应用的重要方面，是建立和运行质量管理体系中最重要的工作内容，也是保证质量管理体系运行有效性和效率的重要措施。
⏹ISO9004：1994标准中的“过程质量”要素，实质上是对过程控制策划的要求。
特别指出“ 过程策划应能确保各过程按规定的方法和顺序在受控状态下进行。
受控条件包括对物资、已批准的生产、安装和服务设备、形成文件的程序或质量计划、计算机⏹软件、引用标准/规章、批准的适用过程、人员、以及相关的辅助材料、公用设施和环境条件等进行适宜的控制”。
同时，还指出“使用控制图、统计抽样程序和方案等都是应用统计进行过程控制的有效方法”，并要求“具有足够的过程能力”。
关于过程控制的总则特别强调“产品寿命周期的各个阶段均应强调产品质量”。
并提出应在“物资控制、可追溯性、标识、设备控制和维护、过程控制管理”等方面实施。
⏹ISO9001：1994标准中的“过程控制”要素则是过程控制的实施。
指出“供方应确定并策划直接影响质量的生产、安装和服务过程，确保这些过程在受控状态下进行”。
对受控状态则进一步明确：“1）如果没有形成文件的程序就不能保证质量时，则应对生产、安装和服务的方法制定形成文件的程序；2）使用合适的生产、安装和服务设备并安排适宜的工作环境；3）符合有关标准/法规，质量计划或形成文件的程序；4）对适宜的过程参数和产品特性进行监视和控制；5）需要时，对过程和设备进行认可；⏹6）以最清楚实用的方式（如文字标准、样件或图示）规定技艺评定标准；7）对设备进行适当的维护，以保持过程能力。
”⏹尽管ISO9000:2000标准在文字和结构方面更加简练，但是对过程控制的要求并未减少，而且更加严格。
ISO9000:2000 标准对质量控制定义为：“质量控制是质量管理的一部分，致力于满足质量要求。
”并将应用包括统计技术在内的“过程方法”作为质量管理的八项原则之一。
⏹ISO9000:2000标准对过程和过程方法进一步解释为：“本标准鼓励组织在建立、实施质量管理体系以及改进其有效性时，采用过程方法，采用过程方法。
通过将输入转化为输出的活动可视为过程。
通常一个过程的输出可直接形成下一过程的输入。
组织内诸过程组成系统的应用，以及这些过程的识别和相互作用及其管理，可称之为过程方法。
”⏹ISO9000:2000标准还指出：“过程方法的优点是对过程组成的系统中的单个过程之间的联系以及过程的组合和相互作用进行连续的控制”。
过程方法在质量管理体系中应用时，强调以下方面的重要性。
⏹理解和满足要求；⏹需要考虑过程的增值；⏹获得过程业绩和有效的结果；⏹基于客观的测量，持续改进过程。
关于测量、分析和改进方面的要求是：⏹“应包括统计技术在内的适用方法及其应用程度的确定”为总的要求。
具体对过程的监视和测量的要求为：⏹“组织应采用适宜的方法对质量管理体系过程进行监视，并在适当时进行测量。
这些方法应证实过程实现所策划的结果的能力。
”对过程中获得的数据进行分析的要求为： ⏹“组织应确定/收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以进行质量管理体系的持续改进。
”⏹综上所述，ISO 9000：2000标准对质量管理体系中每一个过程都提出了“受控、增值和持续改进”的要求。
因此，任何企业都不能满足于一个工序或一个部门应用了控制图的局部行为。
企业的过程控制必须经过精心的策划和认真的实施，才能保证通过实现统计过程控制，长期、稳定地向顾客提供优质的产品和服务，真正做到“以顾客为关注焦点”。
背景与概念：为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组, 一为过程控制组,学术领导人为休哈特(WalterA.S h ewhart);另一为产品控制组,学术领导人为道奇(Harold F.Dodge)。
其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具———控制图（control chart),现今统称为SPC。
所谓SPC（统计过程控制）就是：为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和检察，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。
产品质量的好坏是由过程质量来决定的, 一个好的过程，它必须满足两个条件(1)处于值达到要求。
所受控状态(2)过程能力指数CPK以持续的过程改善对每个公司来讲都非常重要。
在过程控制最基本的统计运用，便是控制图及过程能力分析.在说明过程统计方法之前，先就过程统计的观念作一下简介。
统计基础:(1).算术平均值—X(简称均值)例如:A组:50,70,80,80,90B组:40,60,70,80,90则:X A=(50+70+80+80+90)/5=74 X B=(40+60+70+80+90)/5=68统计基础:(2). 极值—RR=X max -X min例如:A 组:30,50,60,70,90B 组:40,50,60,70,80 则:R A =90-30=60 X B =80-40=40 统计基础:(2).标准差--σnΣ(X i -X)2 = i=1 σn例如: A组:1,5,5,5,9B组:1,1,5,9,9则:σ= [(1-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(9-5)2]/5 =2.53 σA= 3.58B（一）预防与查误有一句话在品管领域是非常实用的“第一次就把事情做好”，当然“预防胜于治疗”也有相同的意义。
查误可在不良发生后找出问题所在，而预防则可以防范不良之发生。
后者具有更积极的意义（二）过程控制系统所谓系统即是输入、过程、输出还有回馈所组成，如图：过程控制系统模式人机料法环境输入任何一种生产，即使在生产条件完全相同的条件下，其产品的特性值也不会完全一致，总是存在着波动，造成波动的原因可以分为普通原因与特殊原因。
1.普通原因（偶因）又称为一般、偶然、机遇原因，在制程中的自然或天生的变异，通常这些变异是由一些小的干扰造成，不容易控制，即使再好的过程，我们必须承认，必定有变异存在。
偶因引起的质量的偶然波动（简称偶波），偶波是不可避免的，但对质量的影响微小，故可以把它看作背景噪音而听之任之，所以我们认定当制程仅有普通原因（偶因）时，仍属于控制状态。
2. 特殊原因（异因）又称为非机遇原因，在制程中某些失误造成，失误的来源，可能为人、机器、材料、方法、环境等，此等变异比一般原因造成的变异大，且非周期性产生。
异因引起的异常波动（简称异波），异波对质量的影响大，且采取措施不难消除，故在过程中异波及造成异波的异因是我们注意的对象，一旦发生，就应该尽快找出，采取措施加以消除，并纳入标准化，保证它不再出现。
若异波发生则表示制程已经失去控制了。
3．偶因与异因的比较：偶因异因①始终存在与生产过程中。
生产中时有时无。
②对产品质量的影响微小。
影响较大。
偶因与异因的比较：偶因异因③受到的影响是随机的。
产品受到同一方向的影响。
④难以除去，不是技术上不难除去。
有困难，就是经济上不允许。
⑤偶因只能减小，不能彻底消除。
（四）过程控制及过程能力过程的状态有4种，用下表分类：分类可接受不可接受受控 1 2不受控 3 41. 受控可接受：制程符合要求（规格），且在制状态。
2．受控不可接受：虽在管制状态，但由于变异太大，无法符合要求（稳定的生产，但不合格品率一直处在高水平）。
必须降低偶因之变异，如工艺的设计缺陷，设备的先天不足。
3．不受控可接受：符合要求，但不在控制状态。
必须找出异因，着手改善。
4.不受控不可接受：无法符合要求，又不在控制状态。
必须同时降低偶因以及消除异因。
（五）过程改善过程之持续改善，可分为三个阶段：1.分析过程过程之现况过程之问题过程该如何进行使过程在统计控制状态决定过程能力2.维护过程监控过程绩效追查特殊原因并改善3.改善过程改变过程以进一步了解普通原因造成的变异降低一般原因造成之变异（六）控制图控制上限UCL中心线CL控制下限LCL1．控制图的种类：按使用目的分类：分析用控制图和控制用控制图1．控制图的种类：按用途分类：（1）计量值控制图：所谓计量值指控制图的数据均属于由量具实际测量而得，如长度、重量、电阻等。
例如：（a）均值-极差控制图X--R控制图（b）均值-标准差控制图X--s控制图（c）中位数-极差控制图X--R控制图（d）单值-移动极差控制图X--Rs控制图（2）计数值控制图：所谓计数值指控制图之数据以单位计数而得，如不良数、缺点数等。
例如：（a）不合格品率控制图P控制图（b）不合格品数控制图Pn控制图（c）单位缺陷数控制图C控制图（d）缺陷数控制图U控制图2．制作和使用控制图的的一般步骤：（1）收集预备数据（2）制作分析用控制图（3）计算过程能力指数（4）作控制用控制图（5）修正控制图3．控制图的判读判断过程稳态的准则（判稳准则）：1.连续25个随机排列的点,界外点数d=0.2.连续35个随机排列的点,界外点数d≤1.3.连续100个随机排列的点,界外点数d ≤2. 3．控制图的判读判断过程异常的准则（判异准则）：(1)判异准则有两类:一类:1.连续25个随机排列的点,界外点数d>0.2.连续35个随机排列的点,界外点数d>1.3.连续100个随机排列的点,界外点数d >2.4.另一类:5.界内的点排列不随机,有异常现象.(2)控制限内的点的排列无下列异常现象：常规控制图的国标GB/T 4091-2001的7种异常现象.（a）连续9点落在中心线同一侧；产生的原因:分布的X的μ在变小。
（b）连续6点或更多点呈上升或下降趋势；产生的原因:过程平均值的趋势在变化；可能是工具逐渐磨损，操作员技能的逐渐提高等。
（c）连续14点中相邻点上下交替；产生的原因:是由于轮流使用两台设备或由两位操作员轮流进行操作而引起的系统效应。
（d）连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外；产生的原因:分布的X的μ在变化。
（e）连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外；产生的原因:类似与（d),分布的X的μ在变化。
（f）连续15点在C区中心线上下；产生的原因:数据虚假或数据分层不够。
（g）连续8点在中心线两侧,但无一点在C区；产生的原因:数据分层不够。
4．二种常用控制图的计算公式：(1).X--R控制图X—均值R—极差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的分散情况或变异度的变化。
控制对象：长度，重量，强度，纯度，时间等。
计算公式：X--R控制图XX+A2R CLX= XUCL X = X+A2R UCL R =D4R CL R =R UCL R =D3R备注：公式中的A2、D3、D4均为参数可以查表或计算得到。
