SPC控制图的绘制方法及判断方法
R图
3 2 1
0
样本号
图5 铸件质量分析用控制图（x—R图）
(5) 根据本节“控制图的观察与判断”标准，工序处于稳定状 态。 由表6给出的数据，进而可计算出工序能力指数。 13
工序能力指数计算
ˆ S
k n 1 2 xij x kn 1 i 1 j 1 2 k n xij k n 1 i 1 j 1 xij kn 1 i 1 j 1 kn
14.0 12.6 12.722 0.535 1 2 2 2 14.0 12.6 12.72 25 5 1 25 5 T 2e 15 11 2 0.06 1.21 6S 6 0.535
e x T 12.94 13.00 0.06 C pk
i 1
k
n i
计算各组不合格品率pi
pi
pn i
ni
k
计算各样本的平均缺陷数 c
计算各样本的单位缺陷数ui
c
c
i 1
k
i
k
ui
ci ni
ci——第i样本的缺陷数（各样本 样本容量相等） 6 各样本样本容量不等
3 收集预备数据
收集预备数据的目的只为作分析用控制图以判断工序状态。 数据采集的方法是间隔随机抽样。为能反映工序总体状况， 数据应在10～15天内收集 ，并应详细地记录在事先准备好的 调查表内。数据收集的个数参见表2。
本例的R图与~ R控制图中R图完全相同，因此只计 ~图的控制线。 x 算x ~ 由表3的计算公式找出表 中每个样本的中位值 。如 6 x ~ 13.1; ~ 13.2 ~ 12.8 x x x
1 2 25
并将中位值~i 填入表6中。 x 由表4的计算公式计算中位值 的平均值。 ~ x 由上例 x ~
注：表5在第16页
查表5，当n＝5时，得m3 A2 0.691
15
3 L—S控制图（两极控制图）
原理：它是通过极大值，极小值的变化掌握工序分布变化的状态。其适用 场合与 X R 控制图相同。但因只用一张图进行控制，因此具有现场 使用简便的优点。 例3：若对例1，采用L—S控制图进行控制，试作出分析用控制图。 • 由表3的计算公式首先找出表6中每个样本的极大值Li和极小值Si并记入表6 中。 如 L1=14.0 S1=12.1 …… ……
1.109 1.054 1.010 0.975
1.263
1.914 1.143 1.104 1.072
9
各类控制图作法举例
10
1x R 控制图（平均值——极差控制图） • 原理： x 图又称平均值控制图，它主要用于控制生产过程中产品质量 特性的平均值； R图又 称极差控制图，它主要用于控制产品质量特性的分散。 x “ xR ”控制图是通过 图和R图的联合使用，掌握工序质 量特性分布变动的状态。它主要适用于零件尺寸、产品重量 、 热处理后机械性能、材料成分含量等服从正态分布的质量特性 的控制。 R • 例1 某铸造厂决定对某铸件重量采用 x 图进行控制，每 天抽取一个样本，样本容量n=5，共抽取样本k=25个，测取的预 备数据如表6所示。该铸件重量规格要求为13 ±2(公斤)，并希望 工序能力在1～1.33之间，试作控制图。 解：
i 1
R
25
X图：CL x 12.94 UCL x A2 R 12.9 0.577 1.35 13.719 LCL x A2 R 12.94 0.577 1.35 12.161 R图：CL＝R 1.35 UCL D4 R 2.115 1.35 2.86 注：表5在第16页
表5 控制图系数表 样本大小 2 3 4 5
X 图 用
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 D3 -
R 图 用
D4 2.267 2.575 2.282 2.115
~ X 图 用
M3A2 1.880 1.187 0.796 0.691
X 图 用
E2 2.660 1.772 1.457 1.290
11
解：)由表3的计算公式计算表 中的每个样本的平均值 i 及极差Ri。如： (1 6 x 14.0 12.6 13.2 13.1 12.1 13.00 5 5 R1 max x1 j min x1 j 14.0 12.1 1.9 依此类推，并将计算后 xi、Ri 记入表6中。 的 x1
i 1 k
313.2 12.53 k 25 R ＝1.35
i
~图的控制线为： x CL ~ 12.53 x UCL ~ m3 A2 R 12.53 0.691 1.35 13.463 x ~ m A R 12.53 0.691 1.35 11.597 LCL x 3 2 其它程序与例 完全相同，不再赘述。 1
ˆ 或由控制线计算公式可 知，平均值的 倍均方差为A2 R ,即3 x A2 R 3 ˆ 又由式
2 x
ˆ2 x n
即
ˆ ˆ x n x ˆ S＝ x n A2 R 3 34 2 0.06
因此有 C pk
3T 2e 6 n A2 R
6 5 0.577 1.35
j 1
x
5
1j
(2)由表4的计算公式计算总平均 和极差平均R 。 x x
x
i 1
25
i
25
i
13.00 12.94 12.72 323.50 12.94 25 25
1.9 1.3 1.1 33.80 1.35 25 25 25 (3)查表5，当n＝5时，得A2 0.577, D4 2.115, 得X R图的控制线为： R
控制图的绘制与判断
1
主要内容
绘制程序 各类控制图作法举例 控制图的观察与判断
2
绘制程序
3
1确定受控质量特性 即明确控制对象。一般应选择可以计量(或计数)、技术上可 控、对产品质量影响大的关键部位、关键工序的关键质量特性 进行控制。 2选定控制图种类 3收集预备数据 4计算控制界限 各种控制图控制界限的计算方法及计算公式不同，但其计算 步骤一般为： (1)计算各样本参数(见表3)； (2)计算分析用控制图控制线(见表4)。 5作分析用控制图并判断工序是否处于稳定状态 6与规格比较，确定控制用控制图 7应用控制图控制工序 控制用控制图制好后，即可用它控制工序，使生产过程保持 在正常状态。
i 2
~ X R 图
（1）找出或计算出各样本 ~ 的中位数 X i （2）计算各样本极差Ri
x n1
1 x n x n 1 n为偶数 i 2 i2 2 Ri maxxij minxij xi
2
——n为偶数时，第I样 1 x n x n 1 i i 2 2 2 本 中按大小顺序排列起的
L—S图用
A9 2.695 1.826 1.522 1.363
6
7 8 9 10
0.483
0.419 0.373 0.337 0.308
0.076 0.136 0.184 0.223
2.004
1.924 1.864 1.816 1.777
0.549
0.509 0.432 0.412 0.363
1.184
16
计算最大值中心线 1、最小值中心线 2 和上、下控制线 CL CL UCL、LCL。 由表5，当n 5时，A9 1.363 CL1 L 13.68 CL2 S 12.32 UCL M A9 R 13.00 1.363 1.36 14.85 LCL M A9 R 13.00 1.363 1.36 11.15
数据列中中间位置的两个数据的平均值
LS 2
（pn)i——第i样本的不合格品数 （各样本样本容量皆为n） ni——第i样本的样本容量（各样 本样本容量可以不等）
X—Rs图 Pn图 P图 C图 U图
计算移动极差Rsi 计算平均不合格品率
p
Rsi xi xi 1
p p n n pn
p
12
x (4) 做出 图及R图的坐标系，并将横坐标样本号单位对齐，将 x 表6中各样本的 、i Ri在图上打点，联结点成平均值、极差 波动曲线，图5即为分析用控制图。
14
UCL＝13.719 CL＝12.940 LCL＝12.161 UCL＝2.86 CL＝1.35
5 10 15 20 25
x图 13
L—S图
（1）找出各组最大值Li和最 小值Si （2）计算最大值平均值 L 和最小值平均值 S （3）计算平均极差 R （4）计算范围中值M
Li maxxij S i minxij 1 k L Li k i 1 1 k S Si k i 1 R LS M
1 n x i xij n j 1 Ri maxxij minxij
x j x n 1 n为奇数
i
xij——第I样本中的第j个数据i＝1,2…k; j=1,2…n; max(xij)——第i样本中最大值； min(xij)——第i样本中最大值。 ——n为奇数时，第i样本中按大 小顺序排列起的数据列中间位置的数据
1.11
14
由计算可知，C pk 满足给定的C p 值要求。因此可以图的分析用控制图 5 作为控制用控制图进行 工序控制。
~ x R 控制图 2
~ x x 原理： ~ R 图是通过 图和R图的联合使用掌握工序质量特性分布变动的状态。其 ~R 适用场合与 x控制图相同，但具有计算简便、便于现场使 用的优点。 例2 若对例 采用~ R控制图进行控制，试计 1 x 算分析用控制图的控制 界限。
怎么做产品的SPC控制图？
怎么做产品的SPC控制图？实践证明，通过SPC控制图，可以帮助我们及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性。
那么，产品的SPC控制图该怎么做呢？深圳天行健六西格玛咨询公司简析如下：步骤一：确定需要监控的关键质量特性（CTQ）首先，需要确定产品制程中的关键质量特性（CTQ），也就是对产品质量有重要影响的特性。
这些特性可能包括尺寸、重量、硬度等。
确保选择的特性能够准确反映产品的质量。
步骤二：收集数据收集与所选特性相关的数据，包括每个制程批次或样本的测量结果。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和控制。
步骤三：计算统计参数根据收集到的数据，计算统计参数，如平均值、标准差等。
这些参数可以帮助我们了解制程的中心位置和变化程度。
步骤四：绘制控制图根据所选特性的统计参数，绘制SPC控制图。
常见的控制图有X-Bar图、R图、S图等。
控制图上通常包括中心线、控制界限和数据点。
通过观察数据点的位置和分布，可以判断制程是否处于控制状态。
步骤五：分析控制图分析控制图上的数据点，判断制程是否处于控制状态。
如果数据点在控制界限内波动，说明制程是稳定的；如果数据点超出控制限，说明制程存在异常变化。
根据分析结果，可以采取相应的纠正措施，以确保制程的稳定性和一致性。
步骤六：持续监控和改进SPC控制图是一个持续监控和改进的过程。
定期更新数据，并根据新的数据绘制控制图，以监控制程的变化。
同时，根据控制图的分析结果，不断改进制程，以提高产品质量。
总而言之，SPC控制图是一个简单而有效的工具，可以帮助我们实现产品质量的稳定和一致。
通过正确使用SPC控制图，我们能够及时发现制程中的异常变化，并采取相应的措施，以确保产品质量的稳定性，提高客户满意度。
SPC控制图的绘制方法及判断方法
6 与规格比较;确定控制用控制图
✓ 由分析用控制图得知工序处于稳定状态后;还须与规格要求进 行比较 若工序既满足稳定要求;又满足规格要求;则称工序进 入正常状态 此时;可将分析用控制图的控制线作为控制用控 制图的控制线；若不能满足规格要求;必须对工序进行调整; 直至得到正常状态下的控制图
✓ 所谓满足规格要求;并不是指上 下控制线必须在规格上 下限
解:
18
解：
• 由表 3给出的计算公式计算表
7中每个样本的移动极差
R
并记入表
si
7中。
如
Rs2 x2 x1 1.13 1.09 0.04
依次类推。RS3 x3 x2 1.29 1.13 0.16
• 计算出 x和Rs
k
x xi
i 1
k 34.12 1.312 26
k
Rs Rsi •由表 4给出的公式计算控i2制界
中
如
L1=14 0
S1=12 1
……
……
• 计算最大值平L均 、值 最小S值 、平均极R差 和范围中M值 ：
k
k
L
Li
i1
341.9 13.68
Si
i1
308.1 12.32
k 25
k 25
R LS 13.6812.321.36
M LS 13.6812.3213.00
2
2
16
•计 由算 5表 ，最 n当 5 大 时 C值 A 1 ， 、 L 91中 .最 36心 3 小线 值 C2L 和 中上 心、 线下 UC 控 、 L L制 C。 L线 C1LL1.368 C2LS1.232
内侧;即UCL＞TU；LCL＜ TL 而是要看受控工序的工序能力
SPC控制图的种类及判异方法48页
5 0.501 0.499 0.500 0.500 0.501 0.500 0.502 0.500 0.503 0.502 0.500 0.502
SPC统计过程控制
一、控制图的种类
SPC统计过程控制
一、控制图的种类
SPC统计过程控制
二、控制图的选择方法
计量值
控制图的选择
数据性质
计数值
N≧2 X
样本大小 N=1
N=? _ X
CL性质?
N=2-5
N≧10
N=?
不良数
数据系不良数 缺点数 或缺点数
是
不是
N是否相等?
是 单位大小 是否相同?
X~ R X R
3 0.504 0.505 0.501 0.502 0.506 0.502 0.504 0.502 0.504 0.501 0.501 0.499 0.503
4 0.503 0.500 0.502 0.503 0.502 0.501 0.501 0.503 0.502 0.503 0.501 0.498 0.499
顺序收集了25个样本。
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
收集的数据表
SubNo
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13
1 0.498 0.504 0.500 0.499 0.505 0.503 0.503 0.502 0.502 0.504 0.503 0.500 0.504
2 0.501 0.502 0.499 0.503 0.506 0.501 0.501 0.499 0.502 0.502 0.498 0.501 0.503
U chart 单位缺点数控制图
SPC控制图的判定方法
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[1]
![spc控制图[1]](https://360docs-1393072327.cos.ap-beijing.myqcloud.com/61e4efb776c66137ee0619ca.webp)
散布图
➢散布图也称相关图，可以直观地表示出两 变量之间的相关程度；
➢当怀疑系统中两个变量可能有关系，但不 能确定这种关系是什么的时候，就可以使 用。
spc控制图[1]
相关分析方案选择
spc控制图[1]
相关分析方案选择
spc控制图[1]
相关分析
spc控制图[1]
制作散布图
1. 识别要分析的两个变量； 2. 收集至少25组相对应的数据：
spc控制图[1]
常用分层方法
• 按不同时间、线别分，如按班次、不同生产线分； • 按操作人员分，如按工人的级别； • 按操作方法分，如按切削用量、温度、压力； • 按原材料、产品分，如按供料单位、批次、产品、客户等
； • 其他分层，如按检验手段、使用条件、气候条件等。
spc控制图[1]
举例
spc控制图[1]
进一步考虑：不同工人使用不同工厂提供的汽缸垫
• “关键的少数和次要的多数” • 80%的问题是由20%的潜在原因引起
spc控制图[1]
排列图的作用
• 显示每个质量改进项目对整个质量问 题的影响
• 识别进行改进的机会
spc控制图[1]
Pareto理论在品质管理中的应用
目的：寻找主要问题或影响质量的主要原因
spc控制图[1]
主要应用
• 缺陷柏拉图 • 异常柏拉图 • 原因柏拉图 • 措施柏拉图
spc控制图[1]
• 图例 TL
观察分析（4)
M
TU
调整要点 采取措施，减少标准偏差S。
（C）无富余型
TL
M
TU
（D）能力富余型
过程能力出现过剩，经济性差。可考 虑改变工艺，放宽加工精度或减少检 验频次，以降低成本。
SPC中控制图的原理 制作和分析方法
8
控制图的作用是及时告警 只在控制图上描 点;当然是不可能起到预防作用的 必须强 调要求现场第一线工程技术人员来推行SPC; 把它作为日常工作的一部分;而质量管理人 员则应该起到组织 协调 鉴定与当好领导 参谋的作用
14
程调整到稳态后;才能延长控制图的控制 限作为控制用控制图;这就是控制用控制图 阶段 故日本有句名言：始于控制图;终于 控制图 所谓始于控制图是指对过程的分析 从应用控制图对过程进行分析开始；所谓 终于控制图是指对过程的分析结束;最终建 立控制用控制图 分析用控制图
15
分析用控制图主要分析以下两个方面 ⑴分析过程是否处于统计控制状态 ⑵该过程的过程能力指数是否满足要求 维尔
41
K＝
ε T/2
则过程能力指数可修正为：
Cpk＝1KT/6б0≤K≤1;过程当μ＝m即分布中心 与规范中心重合无偏移时;K＝0;Cpk=Cp而 当 μ＝Tu或μ＝TL时 K＝1;Cpk=0;实际上这 时合格率仍为50%
42
四 Cp和Cpk的比较 无偏移情况的Cp表示过程加工的一致性;即
质量能力;Cp越大质量能力越强；而有偏移 情况的Cpk表示过程中心μ与规范中心m偏 移情况下的过程能力指数;Cpk越大;则二者 偏离越小;是过程质量能力与管理能力二者 综合的结果 故Cp与Cpk二者的重点不同;需 要同时加以考虑
UCLX=X+A2R=1 843+0 577×0 019=1 852 CLX=X=1 843
LCLX=XA2R=1 8430 577×0 019=1 832 作极差控制图;作均值控制图见下超级链
32
数据表
SPC控制图的判定方法
产生原因: 当工序能力不足,为找出符合要求的产品经过全
数检查,或过程中存在自动反馈调整时,常出现这种 形状
E.双峰型:(如附图)
靠近直方图中间值的频数较少,两侧各有一个“峰”.
产生原因: 当有两种不同的平
均值相差大的分布混 在一起时, 常出现这 种形状。
F.离岛型:(如附图)
UCL A B C
XC B
LCL A
判定准则7: (15C) 连续15点在中心线上下两侧的C 区
UCL A B
XC C B
LCL A
判定准则8: (1界外) 有1点在A区以外
UCL A B C
XC B
LCL A
二、柱状 图的判定方法
直方图常见的形态: • A.正常型:(如附图)
B.锯齿型:(如附图) 产生原因:
等级
Cp制程精密度 Capability precision
处置建议
A
1.33≤ │ Cp│ 此一制程甚为稳定，可以将规格
许容差缩小或胜任更精密之工作。
B
1.00 ≤ │ Cp│ ≤ 有发生不良品之危险，必须加以
1.33
注意，并设法维持不要使其变坏
及迅速追查原因
C 0.83 ≤ │ Cp│ <1.00 检讨规格及作业标准，可能本制 程不能胜任如此精密之工作。
• 图示判定准则：
• 当控制图中的点出现下列情况之一，说明生产过程存在特
殊原因，需立即采取措施予以消除以确保生产过程处于稳
定状态。
判定准则1:(2/3A)
判定准则2: (4/5B)
3点中有2点在A区或A区以外 5点中有4点在B区或B区以外
UCL A
SPC控制图的种类及判异方法48页课件
计数值：由计数而得的数据或将之转换成百分率，例如不良数、由不良数转换而成的不良率、 缺点数、由缺点转换而成的单位缺点数或百万件缺点数，为一可分割之量值。 计量值：不可分割之量值。实际量测产品或过程质量特性所得的尺度量值，这类量测的量测不 是真值而只是近似值而已，例如长度、直径、压力、强度等，为连续数据。
步骤7：确定控制限是否能经济地满足要求； 步骤8：运用控制限进行控制；
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
均值-极差控制图（ x R控制图 ）
最常用；最基本； 控制对象为计量值； 适用于n ≤9的情况； 均值图用于观察和分析分布的均值的变化，即
过程的集中趋势； 极差图观察和分析分布的分散情况，即过程的
LCL x 3 x 2.66MR d2
相当于n=2时的均值控制图
各常数值如下:
MR控制图
CL MR
UCL D4MR 3.267 MR LCL D3MR 0
相当于n=2时的极差控制图; n=2时,D4=3.267,D3=0
n
2
3
4
5
6
7
8
9 10
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
离散程度。
SPC统计过程控制
四、计量型数据控制图
均值-极差控制图 -控制限
均值控制图
CL x UCL x A2R LCL x A2R
极差控制图
CL R UCL D4R LCL D3R
SPC统计过程控制
4、X bar-s图
计算各样组的平均数
四、计量型数据控制图
计算这些组平均数的平均数
频数分布在进行调整期间已经完成，分析结果表明进 行一段时期加工生产的开端是可以令人满意的。
SPC“ 控制图 ” 的分析与判定
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。
对于SPC控制图的制作方法和步骤的教程
对于SPC控制图的制作方法和步骤的教程SPC控制图的制作方法和步骤一、控制图法的涵义影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。
控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。
控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。
运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。
也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。
产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。
控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。
中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。
多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。
常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。
二、控制图的绘制控制图的基本式样如图所示，制作控制图一般要经过以下几个步骤：①按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本；②测量样本的质量特性值，计算其统计量数值；③在控制图上描点；④判断生产过程是否有并行。
控制图为管理者提供了许多有用的生产过程信息时应注意以下几个问题：①根据工序的质量情况，合理地选择管理点。
管理点一般是指关键部位、关健尺寸、工艺本身有特殊要求、对下工存有影响的关键点，如可以选质量不稳定、出现不良品较多的部位为管理点；②根据管理点上的质量问题，合理选择控制图的种类：③使用控制图做工序管理时，应首先确定合理的控制界限：④控制图上的点有异常状态，应立即找出原因，采取措施后再进行生产，这是控制图发挥作用的首要前提；⑤控制线不等于公差线，公差线是用来判断产品是否合格的，而控制线是用来判断工序质量是否发生变化的；⑥控制图发生异常，要明确责任，及时解决或上报。