食品质量管理的工具控制图的应用.pptx

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33页食品质量管理的工具排列图

提升品牌形象
通过有效的食品质量管理，企业可以提高产品的质量和安全性，从而提升品牌形象。
增加市场份额
优质的食品质量和安全性能帮助企业赢得消费者的信任，增加市场份额。
提高经济效益
有效的食品质量管理可以降低生产成本和食品安全风险，提高企业的经济效益。
05
结论和建议
持续改进食品质量管理工具
定期评估工具的有效性
降低食品安全风险
识别潜在风险源
排列图可以帮助企业快速识别潜在的食品安全风险源，如原料、生产过程、存储条件等。
加强风险控制
企业可以根据排列图的结果，制定针对性的风险控制措施，降低食品安全风险。
提高应急响应能力
通过分析排列图，企业可以迅速定位问题，提高食品安全事件的应急响应速度。
提高企业竞争力
食品质量管理工具排列图
目录
• 引言 • 食品质量管理的工具 • 工具的排列和选择 • 工具的应用和效果 • 结论和建议
01
引言
目的和背景
01
排列图是一种常用的统计工具，用于识别和解决生产过程中的问题。
02
在食品质量管理中，排列图可以帮助企业识别关键因素，优化生产流程，提高产品质量。
03
通过排列图，企业可以确定哪些因素对产品质量影响最大，从而优先解决这些问题。
食品质量管理符合国家和地方的法律法规要求，避免企业面临法律风险和经济损失。
02
食品质量管理的工具
检验和测试工具
01
02
03
微生物检测
用于检测食品中的细菌、霉菌等微生物，确保食品卫生安全。
化学分析
对食品中的化学成分进行分析，确保食品成分符合标准。
感官检测

质量管理过程中统计工具的应用PPT课件

识别并标注特殊原因（分析方法见实例）。
重新计算控制限
延长控制限
当初始（历史）数据都一致的落在试用的控制限，就可以延长此控制限以适用未来的控制要求。
均值-极差图制图过程见附件1。
过程能力分析
过程能力
过程能力以往称为工序能力。过程能力是指过程的加
工质量满中技术标准的能力，它是衡量过程加工内在一致
加权移动平均线
加权移动平均线 (WMA) 将过去某特定时间内的价格取其平均值，它比重以平均线的长度设定，愈近期的收市价，对市况影响愈重要。计算方式是基于加权移动平均线日数，将每一个之前日数比重提升。每一价格会乘以一个比重，最新的价格会有最大的比重，其之前的每一日的比重将会递减。
公式
W(t)=weight factor
加权移动平均线在预测股市价格波动中的公式。
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
质量管理过程中统计学工具的应用
——有报警限度控制图、休哈特控制图及过程能力分析、加权移动平均数简介
GMP提及的统计学工具
控制图
合格控制图（ISO7966）有算术平均值和报警限度的控制图（ISO7873）累计总数图（ISO7871）休哈特控制图（ISO8258）加权移动平均数
其他
质量数据的正态分布
特殊原因造成过程不可预测
控制图针对的是变差的特殊原因
控制图的益处
如何使用控制图
抽样计划
控制图组成

质量管理老七种工具使用方法.pptx

第30页/共64页
例一：
小卡厂指南针QC小组于2003年6月至7月份对驾驶室
内饰装配线影响装配质量的因素开展调查：
序号缺陷项
频数累计频数比率累积比率
1 装配不可靠 56
56
40.80% 40.80%
2
漏装
38
94
27.70% 68.50%
3
配件损坏
15
109
10.90% 79.40%
4
错装
6
11
13
漏
0
3
3
B
不漏
5
4
9
漏
5
C
不漏
7
5
10
2
9
漏
11
8
19
计
不漏
14
17
31
合计
25
25
50
第24页/共64页
例三：某面包厂用两台机器（Ⅰ和Ⅱ）、两只烤箱（A和 B）生产面包。规定面包的重量为200~225克。每天从
两台机器生产出的新鲜面包中随机抽出4只测定面包的重量，
连续测量20天，得到数据如图一：
成分等分层。
第18页/共64页
（6）时间。可按不同的班次、日期等分层。（7）环境。可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层。（8）其它。可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层。
二、应用程序： 1、收集数据； 2、根据不同的目的，选择分层标志； 3、分层； 4、按层归类； 5 、画分层归类图。第19页/共64页
烟抽（样支厂数）某品（月数支）成合品品格率抽切口样贴口检
验空松
中短烟卷过紧烟钢印车

食品行业质量管理的工具与方法PPT课件

第二节食品质量控制的传统方法 QC七工具或品管七大手法
包括：因果图、排列图、散布图、直方图、调查表、分
层法和控制图可以解决质量管理中的大部分问题
一、因果图（Cause and Effect Diagram）㈠因果图的概念和作用
又称鱼骨图（fishbone diagram）、鱼刺图、树枝图
从表中可以看出：1#机发生的外观质量缺陷较多，操作工B生产出的产品不合格最多。
不合格数、大肠杆菌数、细菌总数从表格形式看，质量分布调查表与直方图的频数分布表相似。
60℃、80℃、100℃为因素A的三个水平
为避免出现数据在组的边界上，并保证数据中最大值和最小值包括在组内
任因何此一，个可生以产接过着程建，立总平存均在值着控产质制量图品波。表动。面的缺陷数
通过区分最重要的和其他次要的项目，就可以用最少的努力获得最大的改进。
60℃、80℃、100℃为因素A的单三位个水时平间内机器发生故障的次数
棉布上的疵点数
玻璃上的气泡数
铸件上的砂眼数
二、总体与样本的特征值㈠总体与参数 1.总体
研究对象的全体可以是有限的，也可以是无限的
如： 10000瓶饮料
2.个体
累计比率% 47.2 78.7 86.6 93.3 97.8 100
⑵ 画两根纵轴和一根横轴
左边纵轴，标上件数（频数）的刻度，最大刻度为总件数（总频数）；
右边纵轴，标上比率（频率）的刻度，最大刻度为100%。
左边总频数的刻度与右边总频数的刻度（100%）高度相等。
横轴上将频数从大到小依次列出各项。
并按数量从大到小顺序将数据填入表中。
“其他”项的数据由许多数据很小的项目合并在一起，将其列在最后。

第二章食品质量管理的工具与方法000002-资料

横坐标表示影响质量的各种因素，按频数的高低从左到右依次画出长柱排列图，然后将各因素频率逐项相加并用曲线表示。
累计频率在80%以内的为A类因素，即是亟待解决的质量问题。
2020/2/23
排列图作用：通过区分最重要的和其他次要的项目，就
可以用最少的努力获得最大的改进。 “找出主要原因”
2020/2/23
2020/2/23
样本量： n
也称样本大小样本中所含的个体数目
范例：从3000包奶粉中抽取10包奶粉作为样本进行检验其样本量n＝10
2020/2/23
抽样：从总体中抽取部分个体作为样本的过
程通常采取“随机抽样”的方法
提问：什么是随机抽样？
2020/2/23
2.统计量
⑴ 表示样本的中心位置的统计量
进行因果图分析。
2020/2/23
分析患近视的原因
材料方面
环境方面
字太小印刷不清楚
灯光太暗灯光太强
人为方面
常揉眼睛常盯屏幕
桌椅高度书本质量
设备方面
坐车看书
距离过近
走路看书
躺着看书
方法方面
看书方法不对长时间看书不休息
2020/2/23
二、排列图（Pareto Diagram）㈠排列图的概念
20
2
10
0 其6他
图2-3 菠萝罐头不合格项目排列图
㈢排列图的使用 ⑴ 为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把累计比率分为3类：
2020/2/23
在0~80%的因素为A类因素（主要因素）
（不超过三项）
在80% ~90%的因素为B类因素（次要因素）在90% ~100%的因素为C类因素（一般因素）

《质量统计工具—控制图》PPT课件 44页

质量统计工具—控制图
控制图
分门别类
12 3
控制图
基本原理
控制图
常规计量
控制图
制作分析
456
控制图
常规计数
控制图
实战演练
控制图·基本原理
一、控制图的基本原理
实际生产中，影响过程质量的因素有很多。根据其影响大小与作用性质分类，质量因素大体可分为如下两类：
偶然因素
异常因素
偶然因素又称为随机因素，它具有如下4个特点：
均值偏离正的态正分态布分图布图
μμ -3-σ3σ
++33σσ
UUCCLL
另刚一才种我错们误说方过式，是质质量量特特性性值值分已布偏在离μ已±确3σ定之的外正的态概分率布为，0.但27仍%有。一正部是分因点为落这在0.控27制%限内的（概如率斜使线得阴控影制）图。有如可果能据出此现判点断位过落程在处控于制统限计以控外制从状而态影，响则判属断于。第这二类错误就“称漏为发警
第1类错误“报虚”发，警出报现”概，率出记现作概β。率记作α。
控制图·分门别类
二、控制图的分类
控制图的种类
12、按控标制准图值应（用标目准的值的即不给同定划的分要求或目标值）是否给定划分（1）（标1准）值分给析定用的控控制制图图这种分控制析图用的控目制的图是在为样了本分量析相考同察的过情程况是下否，处确于定统若计干控样制本状的态均，值并、且标可准得差出的CL质、量UC特L性、与LC对L数应的据标，准为值控之制差用是控否制显图著提大供于原正始常数质据量。波动的差异。（2）（标2准）值控未制定用的控控制制图图这则控制图用的控目制的图是发为现了控制图后上续所的控过制程的。特在性实本际身使有用没时有，明当显分波析动用。控这制种图图表完明全过依程靠无测系量统样因本素，起只作用用来，发且现过异程常的因过素程造能成力的满误足差质。量要求时，可以将控制线延伸作为控制用控制图。

51页食品质量管理的工具控制图

详细描述
控制图是一种统计工具，用于确定过程是否处于控制状态，并通过监测关键参数的变化趋势，及时发现异常波动，以便采取相应措施进行调整和改进。
控制图的类型
总结词
控制图可分为计量型控制图和计数型控制图两大类。
详细描述
计量型控制图主要针对连续型数据，通过对数据的平均值、标准差等参数进行计算和控制，监测过程的稳定性。计数型控制图则适用于离散型数据，通过对缺陷数、不合格品数等参数进行统计和控制，评估过程的合格品率。
定制化
针对不同行业和企业的需求，控制图将提供更加定制化的解决方案，满足企业的个性化需求。
控制图在食品质量管理中的前景
广泛应用
随着食品安全意识的提高，控制图将在食品质量管理中得到更广泛的应用，帮助企业提高产品质量和降低风险
。
持续改进
控制图的应用将促进企业持续改进生产过程，提高产品质量和生产效率，降低成本
对异常波动敏感度不够
控制图对于异常波动的敏感度有限，可能会漏掉一些小的异常波动。
06
控制图与其他质量管理工具的比较
与其他质量工具的对比
与检验方法的比较
控制图可以实时监测生产过程中的质量波动，及时发现异常，而检验方法通常在生产结束后进行，无法实时预警。
与抽样方案的比较
控制图通过对整个生产过程进行监测，能够全面反映产品质量状况，而抽样方案仅能反映部分产品的质量状况。
控制界限调整
根据实际情况调整控制界限，以更好地反映产品质量状况。
持续改进
通过不断优化控制图，提高产品质量和生产效率。
04
控制图在食品质量管理中的应用
用于监控生产过程
1 2
实时监测
控制图可以实时监测生产过程中的关键参数，如温度、湿度、压力等，确保生产过程稳定。

食品质量管理的工具控制图护理课件

重要性
食品质量管理对于保障消费者健康、维护企业声誉和促进经济发展具有重要意义。
食品质量管理的标准与法规
国际标准
如ISO 22000、HACCP等，这些标准为全球范围内的食品企业提供了统一的食品安全管理规范。
国家法规
各国政府制定了一系列食品安全法规，如中国的《食品安全法》和美国的《食品安全现代化法案》等，以确保食品的安全和质量。
食品质量管理的流程与体系
流程
食品质量管理涉及原料采购、生产加工、储存运输和销售等环节，每个环节都需要严格的质量控制和管理。
体系
食品质量管理体系包括质量策划、质量控制、质量保证和质量改进等方面，这些体系相互关联，共同保证食品的质量。
02
控制图在食品质量管理中的应用
控制图的基本原理与类型
HACCP体系认证
通过第三方认证机构对HACCP体系进行审核和认证，确保企业符合相关标准和要求。
食品加工过程的GMP体系
GMP（良好生产规范）
为食品生产企业提供了一套全面的规范要求，以确保产品安全、质量和一致性。
VS
GMP认证
企业通过GMP认证，证明其生产过程符合相关法规和标准，从而获得市场信任和竞争优势。
控制图的绘制与解读
01
02
03
数据收集与处理
按照规定的采样计划收集数据，并进行必要的处理，如计算均值、极差、标准差等。
绘制控制图
根据处理后的数据绘制控制图，包括中心线、上控制限和下控制限。
解读控制图
观察控制图上的点是否超出控制限或形成异常模式，判断过程是否受控，并采取相应措施。
03
详细描述
该企业根据HACCP原则，对饮料生产流程进行危害分析，确定关键控制点并制定相应的控制措施。通过实施HACCP体系，该企业确保了饮料生产过程中的食品安全，降低了产品风险，提高了消费者信心。同时，HACCP体系还能够帮助企业优化生产流程，

食品质量管理的工具排列图护理课件

控制图在食品质量管理中的应用案例
控制图是一种用于监控和预测过程是否处于控制状态的统计工具。在食品质量管理中，控制图可以用来监控关键工艺参数和产品质量特性，以便及时发现异常情况并采取相应措施。
例如，在食品加工过程中，通过绘制控制图可以监控温度、湿度、时间等工艺参数，以及产品的重量、颜色、口感等质量特性。当发现异常趋势或超出控制界限时，及时采取措施调整工艺参数或改进生产过程，以保证食品质量的稳定性和一致性。
04 总结与展望
食品质量管理工具的优缺点分析
工具名称：排列图
优点：能够清晰地展示各类质量问题出现的频次和占比，帮助企业快速识别主要问题所在，为解决主要问题提供依据。
缺点：对于数据的要求较高，如果数据不准确或数据量过小，可能会影响结果的准确性。
食品质量管理工具的优缺点分析
工具名称：因果图
优点：能够直观地展示质量问题产生的原因及其相互关系，有助于企业全面了解问题并制定相应的解决措施。
食品质量管理的法律法规要求
国家法律法规
行业自律
各国政府制定了Leabharlann 系列法律法规，对食品生产、加工、储存、运输和销售等环节进行规范，以确保食品安全。
各行业协会和组织也制定了相应的行业标准和规范，要求企业遵守，以确保食品安全和质量。
国际标准
国际标准化组织（ISO）等机构制定了一系列食品质量管理的国际标准，如ISO 22000等，为企业提供了参考和依据。
02 食品质量管理的工具
排列图
排列图也称为帕累托图，是一种用于识别和确定影响产品质量主要因素的分析工具。
排列图通常由两个轴组成，一个表示影响质量的因素，另一个表示影响程度的大小。
它通过将问题按照影响程度进行分类，帮助企业确定哪些因素对产品质量影响最大，从而优先解决关键问题。

质量管理方法-控制图法PPT课件

17
• 当仁不让于师。——《论语·卫灵公》 • [解读]面临着仁义，就是老师，也不必同他
谦让。这句话与“我爱我的老师，我更爱真理”（亚里士多德语）的意思有些类似。阐发仁义，捍卫真理，伸张正义等应该做的事，要积极主动地去做，绝不能推让。
整理版课件
18
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（2）非正常波动：由于以上因素产生较大的的基本格式如图所示。
质
量
●
UCL
特性数● 据
● ●
● ●
●
●
CL
●
● LCL
❖ 中心线CL(Central Line)——用细实线表示； ❖ 上控制界限UCL(Upper Cortrol Limit)——用虚线
整理版课件
3
控制图的分类控制图分计量值控制图和计数值控制图两类。
整理版课件
4
❖ 计量值控制图一般适用于以计量值为控制对象的场合。
❖ 计量值控制图对工序中存在的系统性原因反应敏感，所以具有及时查明并消除异常的明显作用，其效果比计数值控制图显著。计量值控制图经常用来预防、分析和控制工序加工质量，特别是几种控制图的联合使用。
整理版课件
6
控制界限的原理
❖ 控制图中的上、下控制界限，一般是用
“三倍标准偏差法”(又称3σ法)。先把中心线确
定在被控制对象(如平均值、极差、中位数等)的平均值上。再以中心线为基准向上或向下量3倍标准偏差，就确定了上、下控制界限。 ❖ 计算公式表6-10
整理版课件
7
控制图的分析与判断
❖ 用控制图识别生产过程的状态，主要是根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势进行分析和判断，判断工序是处于受控状态还是失控状态。

食品质量控制的传统方法(食品安全与质量控制课件)

教学效果
1.学习兴趣浓厚 2.学生增长知识，提高能力效果明显 3.学习方法有改进
3、统计调查表的用途
• 统计调查表的作用是系统地搜集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。
统计调查表的用途
I. 选择质量管理小组活动课题或质量改进的目标；
II. 为质量分析进行现状调查； III. 为应用排列图、直方图、控制图、散布
A、检查表记载的项目必须明确
• 5H1W 1 标题：目的何在…………………What 2 对象、项目：为什么……………Why 3 人员：由谁做？…………………Who 4 方法：何种方法? ………………How 5 时间：什么时间?时间间隔多久?………When 6 制程别、检验别：在什么地点？什么场所？
●将10.1——10.8日的记录表的所计数据，填入检查表。
●对检查表内的数据进行统计和计算。
收集时间：10月1日——10月8日
日期不良项目
10.1 10.2 10.3
面饼尺寸不良 2 1 5
面饼花型不良 0 0 0
面饼重量不良 0 0 0
包装不良
235
色泽不良
110
其他
120
合计
6 7 10
检查数（包） 150 200 180
操作者李×× 张×× 徐××
共计
表 2－1 按操作者分层表
漏气/个
不漏气/个
6
13
3
9
10
9
19
31
漏气率/% 32 25 53 38
供应厂 A 橡胶厂 B 橡胶厂
共计
表 2－2 按密封圈生产厂家分层
漏气/个
不漏气/个
9

质量管理的数学方法与工具食品质量管理-PPT精选

7
2019/9/20
(2) 数据收集的方法
第二章质量管理的数学方法与工具
• （3）整群随机抽样：
• 在1次随机抽样中，不是只抽1个产品，而是抽取若干个产品组成样本，如每次取1箱的产品等。
• （4）系统随机抽样：
• 在时间上或空间上按一定间隔从总体中抽取样品作为样本的抽样，这种方法适用于流水线，多用于工序质量控制。
第二章质量管理的数学方法与工具
1 质量管理中的数据及统计方法 2 分层法和调查表法 3 相关图法 4 主次因素排列图法和因果图法 5 直方图 6 控制图法
1 质量管理中的数据及统计方法第数二学章方质法量与管工理具的
• 1.1 质量管理中的数据 • 数据是反映事物性质的一种量度，全面质
量管理的基本观点之一就是“一切用数据说话”。 • 生产过程中的数据按其性质基本上可以把它们分为2类： • 计量值数据和计数值数据。
• 调查表的形式多种多样，根据需要调查的项目不同而采用不同格式，常用的凋查表有不合格品项目调查表、缺陷位置调查表、质量分布调查表、矩阵调查表等。
28
2019/9/20
（1）不合格品项目调查表
第二章质量管理的数学方法与工具
• 不合格品项目调查表主要用来调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析研究。
20
2019/9/20
（2）样本
第二章质量管理的数学方法与工具
• 样本
• 又叫子样，它是从总体中抽取出来的一个或多个提供检验的单位产品。
• 1. 总体是无限的或包含数量很多的个体，全数检查不可能或工作量过大，费用很高，
• 2. 有的产品要检查某一质量特性必须进行破坏性试验。

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X R控制图
将二者联合运用，观察正态分布的变化
均值控制图
46.958
均值
38.411
溢出量(g)
29.864
21.317
12.770 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
样本号
均值 UCL = 45.69 A v erage = 29.86 LC L = 14.03
内容一点落在 A 区之外（点出界）连续 9 点落在中心线同一侧连续 6 点递增或递减连续 14 点上下交替连续 3 点中有 2 点落在中心线同一侧 B 区以外连续 5 点中有 4 点落在中心线同一侧的 C 区之外连续 15 点在 C 区中心线上下连续 8 点在中心线两侧但无一在 C 区中
20
12
21
52
22
20
23
29
24
28
25
42
测定值
X2 X3 X4
32
12
38
40
24
50
31
23
18
0
41
40
12
29
48
20
35
24
27
38
40
42
52
24
31
15
3
47
41
32
27
22
32
34
15
29
合计
X5
X
R
30
29.9
26
19
31.6
31
32
22.2
25
37
31.2
41
20
28.8
36
㈡常规控制图的分类
⑴ 按被控制对象的数据性质不同
分为计量值控制图、计件值控制图和计点值控制图
表2-14 常规控制图的分类
分布
正态分布（计量值）
控制图代号
X R X s Me R X Rs
控制图名称
均值-极差控制图
均值-标准差控制图中位数-极差控制图
单值-移动极差控制图
表2-14 常规控制图的分类
7
15
30
12
33
26
23.2
21
8
35
44
32
11
38
32.0
33
9
27
37
26
20
35
29.0
17
10
23
45
26
37
32
32.6
22
11
28
44
40
31
18
32.2
26
12
31
25
24
32
22
26.8
10
13
22
37
19
47
14
27.8
33
组号
X1
14
37
15
25
16
7
17
38
18
35
19
31
㈣常规控制图的应用案例 1.均值-极差控制图
最常用、最基本控制对象：
长度、重量、强度、纯度、时间、收率、生产量、水分含量、营养物质成分等
计量值数据
X 控制图主要用于观察正态分布的均值的变化
均值控制图
46.958
均值
38.411
29.864
21.317
12.770 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
② 控制用控制图
用于正在进行中的过程，以保持过程的稳定受控状态。
㈢控制图的判断准则
控制图对过程异常的判断以小概率事件原理为理论依据。
判异准则有两类：
一是点子出界就判异二是界内点子排列不随机就判异
若过程不判异，则过程处于统计控制状态。
规定了常规控制图有8种判异准则
序号准则 1 准则 2 准则 3 准则 4 准则 5 准则 6 准则 7 准则 8
47
31.4
27
31
29.6
28
25
39.0
28
28
19.4
28
22
34.2
25
54
32.6
32
21
23.2
27
746.6 686
解： ⑴ 步骤1，预备数据的取得
随机抽取k组（一般为20～25组）大小为n（一般为4～6，常取5）
根据正态分布理论，若过程只受随机因素的影响，即过程处于统计控制状态，则过程质量特性值有99.73%的数据（点子）落在控制界限内，且在中心线两侧随机分布。
若过程受到异常因素的作用，典型分布就
会遭到破坏，则质量特性值数据（点子）分布就会发生异常（出界、链状、趋势）。
质量特性值
●
●
●
●
●
●
●● ● ●
单值-移动极差控制图
分布
二项分布（计件值）
泊松分布（计点值）
控制图代号
p np u c
控制图名称不合格品率控制图不合格品数控制图单位不合格数控制图不合格数控制图
pn
UCLpn=9.94
不合格品数控制图
CLpn=4
组号
⑵ 按用途不同
① 分析用控制图
用于对已经完成的过程或阶段进行分析，以评估过程是否稳定或确认改进效果。
极差控制图
70
60
50
40
30
20
10 0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
样本号
溢出量 UCL = 58.02 Av erage = 27.44 LCL =不考虑
范例：某植物油生产厂，采用灌装机灌装，
每桶标称重量为5000g，要求溢出量为0～ 50g。
采用X 控R 制图对生产过程进行质量控制。控制对象为溢出量，单位为g。
抽样时间和样本序号
UCL 3σ
CL 3σ
LCL
反过来，如果样本质量特性值的点子
在控制图上的分布发生异常，那我们就可以判断过程异常，需要进行诊断、调整。
LCL
CL
UCL
α/2
β
α/2
0 k
0
0 k 1
x
图3 控制图的两类错误
“3σ原理”（或称“千分之三法则”）两类错误是不可避免的一般把控制范围定在平均值的±3σ
分布
二项分布（计件值）
泊松分布（计点值）
控制图代号
p np u c
控制图名称不合格品率控制图不合格品数控制图单位不合格数控制图不合格数控制图
表2-14 常规控制图的分类
分布
正态分布（计量值）
控制图代号
X R X s Me R X Rs
控制图名称
均值-极差控制图
均值-标准差控制图中位数-极差控制图
样本号
均值 UCL = 45.69 A v erage = 29.86 LC L = 14.03
R 控制图
观察正态分布的波动情况或变异度的变化
溢出量(g)
极差控制图
70
60
50
40
30
20
10 0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
样本号
溢出量 UCL = 58.02 A v erage = 27.44 LC L =不考虑
品质管理七大工具 ——控制图
控制图（Control Chart）
㈠常规控制图的构造与原理
又称管理图、管制图，休哈特控制图
对过程质量特性值进行测量、记录、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种统计方法设计的图。
质量
UCL
特
性
CL
数
据
LCL
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 样本号
控制图原理：
见表2-15溢出量控制图数据表。
表2-15
溢出量控制图数据表
测定值
组号
X1 X2
X3
X4
X5
X
R
1
47
32
44
35
20
35.6
27
2
19
37
31
25
34
29.2
18
3
19
11
16
11
44
20.2
33Biblioteka 42929
42
59
38
39.4
30
5
28
12
45
36
25
29.2
33
6
40
35
11
38
33
31.4
29