SPC控制图详解

SPC“控制图”的分析与判定控制图（Control Chart）又叫管制图，是对过程质量特性进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。

图上有三条平行于横轴的直线：中心线（CL，Central Line）、上控制线（UCL，Upper Control Line）和下控制线（LCL，Lower Control Line），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。

UCL、CL、LCL统称为控制线（Control Line），通常控制界限设定在±3标准差的位置。

根据控制图使用目的不同，控制图可分为：分析用控制图和控制用控制图。

根据统计数据的类型不同，控制图可分为：计量控制图和计数控制图（包括计件控制图和计点控制图）。

计量型控制图平均数与极差控制图( -X-R Chart )平均数与标准差控制图( -X-S Chart )中位数与极差控制图( ~X-R Chart )个別值与移动极差控制图( X-Rm Chart )计数值控制图不良率控制图(P chart)不良数控制图(nP chart，又称 np chart 或 d chart)缺点数控制图(C chart)单位缺点数控制图(U chart)控制图种类及应用场合：控制图的分析与判定应用控制图的目的，就是要及时发现过程中出现的异常，判断异常的原则就是出现了“小概率事件”，为此，判断的准则有两类。

第一类：点子越出界限的概率为0.27% 。

准则1属于第一类。

第二类：点子虽在控制界限内，但是排列的形状有缺陷。

准则2-8属于第二类。

控制图八大判异准则（口诀）2/3A （连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A 区内>4/5C （连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）6连串（连续6点递增或递减，即连成一串）8缺C （连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）9单侧（连续9点落在中心线同一侧）14交替（连续14点相邻点上下交替）15全C （连续15点在C区中心线上下，即全部在C区内1界外（1点落在A区以外）▶2/3A （连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外<即A区内>）判读：1 . 控制过严；2 . 材料品质有差异；3 . 检验设备或方法之大不相同；4 . 不同制程之资料绘于同一控制图上；5 . 不同品质材料混合使用。

SPC控制图详解摘要：什么是控制图？控制图是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。

控制图的应用控制图中包括三条线1.控制上限(UCL)2.中心线(CL)3.控制下限(LCL)控制图的种类数据：是能够客观地反映事实的资料和数字数据的质量特性值分为：计量值可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值，可以出现小数。

计数值不能用量具、仪表来度量的非连续性的正整数值。

计量型数据的控制图Xbar-R图（均值－极差图）Xbar-S图（均值－标准差图）X-MR图（单值－移动极差图）X-R（中位数图）计数型数据的控制图P图（不合格品率图）np图（不合格品数图）c图（不合格数图）u图（单位产品不合格数图）控制图的判异控制图可以区分出普遍原因变差和特殊原因变差1.特殊原因变差要求立即采取措施2.减少普遍原因变差需要改变产品或过程的设计错误的措施1.试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过渡调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降。

2.试图通过改变设计来减少特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费。

控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索，供我们采取相应的措施。

控制图上的信号解释有很多信号规则适用于所有的控制图（Xbar图和R图），主要最常见的有以下几种：规则1：超出控制线的点规则2：连续7点在中心线一侧规则3：连续7点上升或下降规则4：多于2/3的点落在图中1/3以外规则5：呈有规律变化SPC控制图建立的步骤1.选择质量特性2.决定管制图之种类3.决定样本大小,抽样频率和抽样方式4.收集数据5.计算管制参数(上,下管制界线等)6.持续收集数据,利用管制图监视制程SPC控制图选择的方法1．X-R控制图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控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。

SPC控制图的判定方法SPC（Statistical Process Control）控制图是一种统计工具，用于分析和监控过程中的变异性，并判断过程是否稳定。

通过控制图的使用，可以帮助企业提高产品质量、降低成本和提高生产效率。

本文将介绍SPC控制图的判定方法。

一、控制图的基本原理1.1 数据收集与分类要绘制SPC控制图，首先需要收集相关的数据。

这些数据可以是产品尺寸、重量、时间等方面的测量结果。

收集的数据需要根据特定的要求进行分类和整理，以便后续的统计分析。

1.2 参数与变量在控制图中，可以使用参数图和变量图两种类型的控制图。

参数图适用于可计量的特征，如长度、重量等，而变量图适用于计数型数据，如不良品率、缺陷数等。

1.3 控制线的设定控制图通常包括中心线、上限线和下限线。

中心线代表过程的平均值，上限线和下限线则用于判断过程变异是否在可接受的范围内。

控制线的设定需要根据过程的稳定性和要求进行调整。

二、SPC控制图的判定方法2.1 过程是否稳定在绘制控制图之前，首先需要判断过程是否稳定。

稳定的过程指的是过程产生的变异性仅来自于随机误差，而不是系统性的因素。

判断过程是否稳定可以通过以下几种方式进行：（1）过程能否满足规范要求：通过对过程数据进行规范性能指标的计算与分析，判断过程是否满足要求。

（2）过程的输入是否稳定：观察过程的输入数据，如材料的质量、设备的稳定性等，判断输入是否稳定。

（3）过程是否存在特殊因素：通过了解和分析过程中的特殊因素，如人为因素、设备故障等，判断过程是否稳定。

2.2 控制图的规则绘制了控制图后，可以通过判断数据点的分布情况，在控制图上标示出不同的规则。

常用的规则有以下几种：（1）单点超出控制限：单个数据点超出上限线或下限线。

（2）连续点在中心线同一侧：三个或更多连续的数据点在中心线的同一侧。

（3）多点连续递增或递减：连续五个或更多数据点递增或递减。

（4）趋势：六个或更多连续递增或递减的数据点。

SPC控制图原理的两种解释关键词：SPC、SPC控制图、SPC控制图原理控制图是在实施SPC过程中，对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否出于控制状态的一种用统计方法设计的图。

图上有中心线CL、上控制限UCL和下控制限LCL，并有按照时间顺序所抽取的样本统计量数值的描点序列。

控制图的原理是什么，这里有两种解释，并根据以下SPC控制图进行说明。

SPC控制图—X控制图●SPC控制图原理的第一种解释假设我们正在进行螺丝生产过程监控，每隔一个小时随机抽取一个车好的螺丝，将结果描点在上图中，并用直线段将点子连接，由此可见，前三个点子都在控制界限内，但第四个点子却超出了UCL，表示第四个螺丝的直径过粗了，现在对第四个点子应做什么判断呢？（1）若过程正常，即分布不变，则出现这种点子超过UCL情况的概率只有1‰左右。

（2）若过程异常，譬如车刀的磨损导致加工的螺丝逐渐变粗，μ逐渐增大，于是分布曲线上移，发生这种情况的概率可能为1‰的几十乃几百倍。

由于情形（2）发生的可能性要比情形（1）大几十乃几百倍，故认为上述异常是由情形（2）造成的。

数学语言上讲这是小概率事件原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，若发生即判断异常。

●SPC控制图原理的第二种解释影响产品质量的因素分为偶然因素和异常因素。

偶然因素是过程固有的，对质量影响小，难以去除。

异常因素则非过程固有，时有时无，对质量影响大，但不难去除。

偶然因素引起偶然波动，异常因素引起异常波动。

我们可以这样想，假设在过程中，异常波动已消除，只剩下偶然波动也就是正常波动，根据正常波动，应用统计学原理设计出控制图相应的控制界限，当异常波动发生时，点子就会落在界外。

控制图上的控制界限就是区分偶然波动和异常波动的科学界限。

可此可说，第二种SPC控制图原理的实质是区分偶然因素和异常因素两类因素。

以上就是针对SPC控制图原理的两种解释，相信大家一定对SPC控制图有了进一步的认识。

SPC统计常用控制图评价引言SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种通过采集和分析过程数据，以便实时监控和控制过程稳定性的方法。

常用的SPC工具之一是控制图，它能够帮助我们识别过程中的特殊因素和常见问题，并实施相应的改进措施。

本文将介绍SPC常用控制图，并对其评价方法进行讨论。

一、SPC常用控制图1.1 均值图均值图（X-Bar图）是一种常用的控制图，用于监控连续型数据的均值是否稳定。

它通过绘制样本均值的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程是否受到特殊因素的影响。

如果样本均值超出控制限范围，就说明过程出现了问题。

1.2 极差图极差图（R图）是另一种常用的控制图，用于监控连续型数据的变异性是否稳定。

它通过绘制样本极差的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程是否存在异常变异。

如果样本极差超出控制限范围，就说明过程出现了问题。

1.3 标准差图标准差图（S图）是控制图中另一种用于监控连续型数据变异性的工具，它通过绘制样本标准差的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程的稳定性。

如果样本标准差超出控制限范围，就说明过程存在异常变异。

1.4 化验图化验图（C图）是一种用于检测离散型数据的控制图。

它通过绘制样本中不良品的数量或比例的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程是否稳定。

如果样本不良品数量或比例超出控制限范围，就说明过程存在问题。

二、控制图的评价方法控制图的评价方法主要包括特殊因素的判断和过程能力的评估。

2.1 特殊因素的判断特殊因素指的是导致过程异常的特殊因素，比如机器故障、操作失误、原材料问题等。

通过控制图的帮助，我们可以判断特殊因素是否存在。

一般来说，如果样本点落在控制限之外，或出现非随机的趋势、扰动或周期性变化，就可能是由特殊因素引起的。

在判断特殊因素的时候，还需要考虑其实质性和重复性，以避免过度反应。

2.2 过程能力的评估过程能力是指过程的稳定性和可控性。

SPC控制图——单值移动极差图（X-MR）详解在某些情况下，应⽤单位⽽不是⼦组来进⾏过程控制是⼗分必要的，在这样的情况下，⼦组内的变差实际上为0，这种情况通常发⽣在测量费⽤很⼤时（例如破坏性试验），或是当在任何时刻点的输出性质⽐较⼀致时（例如：化学溶液的pH 值）。

在这些情况下，可应⽤SPC控制图中的单值移动极差图（X-MR）来进⾏过程监控，本⽂将就单值移动极差图（X-MR）做⼀解析。

SPC控制图——单值移动极差图（X-MR）制作步骤A．收集数据· 在数据图上从左⾄右记录单值读数（X）。

· 计算单值间的移动极差（RM）。

通常最好是记录每对连续读数间的差值（例如：第⼀和第⼆个读数点的差，第⼆和第三个读数间的差等）。

这样移动极差的个数⽐单值读数的个数少⼀个（25个读数可得到24个移动极差）。

在很少的情况下，可在较⼤的移动组（例如3或4个的基础上计算移动极差。

注意，尽管测量是单独抽样的，但是读数的个数形成移动极差的成组决定了各义样本容量n，当查系数表时必须考虑该值。

· 单值图（X 图）的刻度按下列最⼤者选取（a）产品的规范容差加上超过规范的读数的允许值，或（b）最⼤单值读数与最⼩单值读数之差的1.5 到2倍。

移动极差（MR）图的刻度间隔与X 图⼀致。

B．计算控制图· 计算并描绘过程均值（单值读数之和除以读数的个数，按常规记为X，并计算平均极差（R），注意对于样本容量为2 的移动极差，其移动极差（MR）的个数⽐单值读数的个数少1；· 计算控制限：式中：R 为移动平均极差，X是过程均值，D4、D3 和E2 是⽤来对计算移动极差进⾏分组，并随样本容量变化的常数，见下⾯表格：C． 过程控制解释审查移动极差图中超出控制限的点，这是存在特殊原因的信号。

记住连续的移动极差间是有联系的，因为它们⾄少有⼀点是共同的。

由于这个原因，在解释趋势时要特别注意。

对于趋势的解释可能要请教统计学家；可⽤单值图分析超出控制⼦的点，在控制限内点的分布，以及趋势或图形。