质量管理五大工具-SPC-培训课件
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SPC培训课件
与否的依据 ;
LSL
事先设计的技术界限; 用于区分产品质量的好坏
控制上限 UCL 控制界限是依据从生产过程测定的质量分布数据来确定的 ;
控制下限 LCL 用于区分工序（制程）质量的好坏
中心线
CL 设计中心值，预测平均值
均值
一组测量值的均值
极差
R
分布宽 度
标准差 σ
样本
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 一个分布中从最小值到最大值之间的间距
μ—— 均值(位置参数) σ2 —— 方差 σ—— 标准差(形状参数) ±3σ—— 常用来表示变差大
小
第三部分 SPC的应用
3.1 控制图
控制图的功用
﹡现场人员了解过程变差，以达统计受控状态 ； ﹡有助于在质量上、在成本上持续可预测地保持下去 ； ﹡对已达到统计受控的过程采取措施 ； ﹡为现场人员、技术人员、设计人员、顾客等提供过程性能的共同语言
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标 准差）表示。 从一批产品中抽取一部分进行检验，被抽取的部分称为样本
第三部分 SPC的应用
3.1 控制图 -种类 控制图种类 依数据之性质来分类 ⑴ 计量值控制图 ⑵ 计数值控制图
依管制图之用途来分类 ⑴ 控制用控制图 ⑵ 解析用控制图
• 1.4 过程变差形态 - 两种性质的变差形态
1、如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并 可预测 。
（普通原因）--随机波动
尺寸
2、如果存在变差的特殊原因， 随着时间的推移，过程的 输出不稳定。
（特殊原因）--异常波动
尺寸
预测
质量管理五大工具简介PPT课件
◆若有例外、偏差或不能满足要求，都应通知顾客以获得批准，并 确定适当的纠正措施。
◆注意量产后的PPAP（更改控制）； ◆注意执行供应商的PPAP；
.
核心工具简介-PPAP
■ PPAP要求提交的19项内容（1）
1.设计记录
2.任何授权的工程更改文件
3.顾客工程批准（如需要）
4.设计PMEA
5.过程流程图
.
■适用范围
核心工具简介-PPAP
◆适用于提供散装材料、生产材料、生产零部件、维修 服务件的内、外部供方。
◆对于散装材料，PPAP不要求，除非顾客要求。 ◆标准类或维修服务零件的供方必须遵循PPAP，除非顾
客放弃。
注1：参见第二部分顾客特殊说明中的附加信息。有关PPAP的任
何疑问可以向顾客产品批准部门咨询。
.
核心工具简介-PPAP
■提交等级
必须按顾客规定要求提交项目和/或记录
等级1—只向顾客提交保证书（外观批准报告，若有）。 等级2—向顾客提交保证书和产品样品及部分支持文件。 等级3—向顾客提交保证书和产品样口及整套支持文件。 等级4—保证书和顾客规定的其它要求。 等级5—在供方制造场所准备保证书、产品、样品和整套的支持数据，
（QS-9000/4.10.7,TS16949/7.6.3）。
.
核心工具简介-PPAP
■ PPAP的要求（续）
◆委托外部实验室时，应带有实验室名称的报告格式或采用正规的 实验室报告格式，并填写实验室名称、试验日期、采用标准。只 指示“符合/不符合”不能接受。
◆无论提交等级，供方应保存每个零件或同族零件的PPAP记录 （QS-9000/4. 6），I.2.2-I.2.2.15和I.2.2.19项的记录应归入PPAP零件 文档，以便查询。16、17、18项记录应准备好，以便在PPAP过程 中向顾客提供。
◆注意量产后的PPAP（更改控制）； ◆注意执行供应商的PPAP；
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核心工具简介-PPAP
■ PPAP要求提交的19项内容（1）
1.设计记录
2.任何授权的工程更改文件
3.顾客工程批准（如需要）
4.设计PMEA
5.过程流程图
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■适用范围
核心工具简介-PPAP
◆适用于提供散装材料、生产材料、生产零部件、维修 服务件的内、外部供方。
◆对于散装材料，PPAP不要求，除非顾客要求。 ◆标准类或维修服务零件的供方必须遵循PPAP，除非顾
客放弃。
注1：参见第二部分顾客特殊说明中的附加信息。有关PPAP的任
何疑问可以向顾客产品批准部门咨询。
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核心工具简介-PPAP
■提交等级
必须按顾客规定要求提交项目和/或记录
等级1—只向顾客提交保证书（外观批准报告，若有）。 等级2—向顾客提交保证书和产品样品及部分支持文件。 等级3—向顾客提交保证书和产品样口及整套支持文件。 等级4—保证书和顾客规定的其它要求。 等级5—在供方制造场所准备保证书、产品、样品和整套的支持数据，
（QS-9000/4.10.7,TS16949/7.6.3）。
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核心工具简介-PPAP
■ PPAP的要求（续）
◆委托外部实验室时，应带有实验室名称的报告格式或采用正规的 实验室报告格式，并填写实验室名称、试验日期、采用标准。只 指示“符合/不符合”不能接受。
◆无论提交等级，供方应保存每个零件或同族零件的PPAP记录 （QS-9000/4. 6），I.2.2-I.2.2.15和I.2.2.19项的记录应归入PPAP零件 文档，以便查询。16、17、18项记录应准备好，以便在PPAP过程 中向顾客提供。
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
SPC培训课件PPT(共 69张)
19C 40年代 统计的品质管理 品质是制造出来的 品质控制（QC）
品质保证
品质是设计出来的 品质确保（QA）
19C 60年代 全面质量管理
品质是管理出来的 全面品质（TQC）
19C 80年代 全面质量责任
品质是习惯出来的 全面品质（TQM）
每天进步一点点
过程控制的需要
华邦机械
探测---容忍浪费
通过质量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品， 在管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误，在这 两种情况下都是使用检测的方法，这种方法是浪费的
3. 消除后可以使过程分布结果可预测；
4. 特殊原因是有害的或者也可能是有益的；
每天进步一点点
SPC统计过程控制基本知识
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
华邦机械
目标值线 预测
范围
如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 移，过程的输出不 稳定。
范围
每天进步一点点
华邦机械
五大核心工具之间的关系：
APQP 是方法； FMEA、MSA、SPC 是工具； PPAP 是结果，是输出！
每天进步一点点
华邦机械
概论
质量观念的发展
时间
品管历史
品管观念
品管制度
18C前 19C 初
作业人员品质管理 品质是检查出来的 品质检查（QI） 领班品质管理
19C 20年代 检验员品质管理
输出
A B C DE
能控制的因子 - 改善对象 - 能调整 - 特别情况
L MN OP
不能控制的因子 - 共同事项 - Noise - 持续的事项
每天进步一点点
SPC五大工具课件
统计学基础
在先期质量策划中必须确定每一 过程使用的统计工具，并包含在
控制计划中
--摘自TS16949之8.1.1
统计学基础
160
100
140
90
120
80 70
100
60
80
50
60
40
40
30 20
20
10
0
0
AB C D E F G70源自605040
30
20
10
0.1
0.3
0.5
0.7
0.9 0
--对最终产品质量靠质量检验保证，即 剔除不合格品；
--对最终工作/服务质量靠检查和重新工作 这就是一种容忍浪费的意识，既容忍将时
间、材料等资源投入到生产不一定有用的 产品或服务中 --在第一步就预防产生无用的输出 “第一次就做好”，这是一种避免浪费的 意识
SPC-由产品控制 过程控制的需要
产品控制
累计 频率%
29 49 68 81 87 100
频 数
累 计 频 率
排列图（巴雷特图）
4 分析图形
30
结论 ：由排列图可见，处于 25 80%以内的因素有三项，即 空调，供电，供水为本季度 20
顾客投诉较多的项目
15
5 注意事项 10 --主要因素不要超过3个
--不太重要的因素可合并
5
到“其他” 缩短横标 --若各因素发生次数相差不大 0
判断产品质量的接收 与拒收，随机抽取的 数据取自于某批产品
质量管理常用统计工具
排列图
头脑风暴法
抽样技术
散布图
因果分析图 对策表 直方图 控制图
排列图（巴雷特图）
质量五大工具培训ppt课件
B
D
添加标题
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添加标题
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20
从你的全世界路过
21
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10
测量系统分析MSA
添加标题
测量系统分析英文Measurement System Analysis，缩写ＭＳＡ，简单地说测量系统分析就是“对测量系统所作的分析“。
我想这么解释恐怕很难被接受，所以，为了理解MSA的含义，我们可以把它分解成两个部分，一个是“测量系统“，一个是“分析“。
10.材料/性能试验结果的记录11.初始过程研究12.合格实验室文件13.外观批准报告（AAR）,如果适用14.生产件样品15.标准样品16.检测辅具17.符合古河的特殊要求的记录18.零件提交保证书（PSW）
18
生产件批准程序PPAP
控制计划（CP）
定义用于过程控制的所有控制方法，并符合顾客规定的要求
测量系统分析(MSA)
使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分
19
添加您的标题
A
C
添加标题
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添加标题
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第三部分
16
生产件批准程序PPAP
目的
用来确定组织是否已经正确理解了顾客工程设计记录和规范的所有要求，并且在执行报价时的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜在能力。
五大工具之-SPC培训教材
据分布形态。
异常值检测和处理方法
图形化方法
通过绘制箱线图、散点图等图形，直观地发 现异常值。
机器学习方法
利用聚类、分类等算法检测异常值，提高检 测准确性和效率。
统计方法
采用3σ原则、Z分数等方法检测异常值，并 给出异常值判定标准。
异常值处理
根据异常值产生的原因和影响程度，采用保 留、替换或删除等方法处理异常值。
企业级推广实践经验分享
领导层的支持与推动
企业领导层应充分认识到SPC在质量 管理体系中的重要性，积极推广并提 供必要的资源支持。
制度建设与激励机制
企业应建立完善的SPC应用制度和管理流 程，同时建立相应的激励机制，鼓励员工 积极参与SPC应用和质量改进活动。
培训与人才培养
企业应加强对员工的SPC培训，提高 员工的质量意识和技能水平，培养一 支具备SPC应用能力的专业团队。
制工具。
SPC起源于20世纪20年代的美 国，由休哈特博士提出，后经不 断发展和完善，广泛应用于制造
业中。
SPC强调通过过程的预防控制来 减少或避免不良品的产生，从而
提高产品质量和生产效率。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对过程中的各个 阶段进行监控，及时发现并解 决问题。
通过控制图等工具对过程数据 进行分析和判断，确定过程是 否处于稳定状态。
灵活运用判异准则
根据实际情况，选择合适的判异准则 进行异常点判断。
案例分析：实际问题解决方案
案例选择
问题分析
挑选具有代表性的实际案例，涵盖不同类 型的问题和解决方案。
运用控制图对案例中的问题进行深入分析 ，找出根本原因。
解决方案制定
方案实施与效果评估
根据问题分析结果，制定针对性的解决方 案。
异常值检测和处理方法
图形化方法
通过绘制箱线图、散点图等图形，直观地发 现异常值。
机器学习方法
利用聚类、分类等算法检测异常值，提高检 测准确性和效率。
统计方法
采用3σ原则、Z分数等方法检测异常值，并 给出异常值判定标准。
异常值处理
根据异常值产生的原因和影响程度，采用保 留、替换或删除等方法处理异常值。
企业级推广实践经验分享
领导层的支持与推动
企业领导层应充分认识到SPC在质量 管理体系中的重要性，积极推广并提 供必要的资源支持。
制度建设与激励机制
企业应建立完善的SPC应用制度和管理流 程，同时建立相应的激励机制，鼓励员工 积极参与SPC应用和质量改进活动。
培训与人才培养
企业应加强对员工的SPC培训，提高 员工的质量意识和技能水平，培养一 支具备SPC应用能力的专业团队。
制工具。
SPC起源于20世纪20年代的美 国，由休哈特博士提出，后经不 断发展和完善，广泛应用于制造
业中。
SPC强调通过过程的预防控制来 减少或避免不良品的产生，从而
提高产品质量和生产效率。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对过程中的各个 阶段进行监控，及时发现并解 决问题。
通过控制图等工具对过程数据 进行分析和判断，确定过程是 否处于稳定状态。
灵活运用判异准则
根据实际情况，选择合适的判异准则 进行异常点判断。
案例分析：实际问题解决方案
案例选择
问题分析
挑选具有代表性的实际案例，涵盖不同类 型的问题和解决方案。
运用控制图对案例中的问题进行深入分析 ，找出根本原因。
解决方案制定
方案实施与效果评估
根据问题分析结果，制定针对性的解决方 案。
SPC培训课件(PPT共 36张)
控制图 成份
逻辑控制图的四种主要类型
• 缺陷率
• •
np 图 -假定样本容量为常数时，用一种简单的图来 描绘一致单位的个数（缺陷部分的百分比）。 P图-假定样本容量不是常数时，用一种简单的图来 描绘一致单位的个数（缺陷部分的百分比）。
• 缺陷数 • C图 -假定样本容量为常数时，用一种简单的图来描 绘生产单位中缺陷的个数（而不是缺陷百分比）. • U图 -假定样本容量不是常数时，用一种简单的图来 描绘每生产单位中缺陷的个数（而不是缺陷百分 比）.
SPC培训
内 容 提 要
• • • • • SPC是什么 SPC控制图的构成成分 何种场合使用SPC 异常定义及执行现状 如何执行SPC
SPC 是什么
目的
* 确定最终的过程控制计划
* 不断验证过程的稳定性和能力
控制图 成份
控制图基本要素
X-bar C hart for K VO P
最高控制限
6 15
9 5 % C o n fid e n ce In te rva l fo r S ig m a 1 .3 1 6 5 1 .4 0 6 9
9 5 % C o n fid e n ce In te rva l fo r Me d ia n
95% Confidenc e Interval for M edian
9 .1 8 5 6
9 .3 4 0 0
异常 例2. 定义 文件名称： IC Die Shear
印表日期：： 2008-1-9 产品编号： 产品名称： 管制项目： 84-1 单位 : g 时间范围： 07/12/01 16:48:58 ~ 07/12/31 19:18:17
控制图 成份
因素分层
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名称
解释
平均值 （X） 一组测量值的均值
极差（Range） σ（Sigma） 标准差 (Standard Deviation) 分布宽度 （Spread）
中位数 x
测量单值(随机变量)
（Individual）
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 用于代表标准差的希腊字母. 过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例 如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ 或字母s（用于样本标准差）表示。
2 控制图原理 把正态分布图按逆时针方向转90°，就得到一张控制图。
3 SPC的作用
1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措
施或对系统采取措施的指南。
4 SPC常用术语解释
2 控制图原理 (一)正态分布
正态分布函数的特点
总体数值落在: μ+/-1σ界限内的概率为68.26% μ+/-2σ界限内的概率为95.46% μ+/-3σ界限内的概率为99.73% μ+/-1.96σ界限内的概率为95%
数据落在: μ+/-3σ界限外的概率为0.27% μ+/-1.96σ界限外的概率为5%
型数 据
X -R 中位值极差图
型数 C chart 缺点数管 据 制图
X-MR 单值移动极差图
U chart 单位缺点 数管制图
控制图的选择方法
确定要制定控 制图的特性
是计量 型数据 吗？
是
否
关心的是
否
不合格品
率？
关心的是 不合格数 吗？
是
是
样本容量是 否 否恒定？
使用p图
样本容量是 否桓定？
否
使用u图
我们工作 的方式/资 源的融合
产品或 服务
顾客
识别不断变化的 需求量和期望
输入
过程/系统
输出
顾客的呼声
变差的普通原因和特殊原因 普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳
定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表 现为一个稳定系统的偶然原因。只有过程变差的普通 原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。
均值和极差图（X-R）
1、收集数据
以样本容量恒定的子组形式报告，子组通常包括2-5件连续的产品，并周 性期的抽取子组。
注：应制定一个收集数据的计划，将其作为收集、记录及描图的依据。
1-1 选择子组大小，频率和数据 1-1-1 子组大小：一般为5件连续的产品，仅代表单一刀具/冲头/过程
流等。（注：数据仅代表单一刀具、冲头、模具等 生产出来的零件，即一个单一的生产流。） 1-1-2 子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样子组才能 反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/操作人 员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产的产 品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时一 次等。
4、确定测量系统 a 规定检测的人员、环境、方法、数量、频率、设备或量具。 b 确保检测设备或量具本身的准确性和精密性。
接上页
5、使不必要的变差最小 确保过程按预定的方式运行 确保输入的材料符合要求 恒定的控制设定值
注：应在过程记录表上记录所有的相关事件，如：刀具更新，新的材料批 次等，有利于下一步的过程分析。
••••••••
准确
•••••
• ••••
精密
•••••• •••••
使用控制图的准备
1、建立适合于实施的环境 a 排除阻碍人员公正的因素 b 提供相应的资源 c 管理者支持
2、定义过程 根据加工过程和上下使用者之间的关系，分析每个阶段的影响 因素。
3、确定待控制的特性 应考虑到： 顾客的需求 当前及潜在的问题区域 特性间的相互关系
LC1L7=5
UCL=D4 R = 9.09
X
规范温度：170-175°c
-LAC2RL==
+A2 R = 170
LCL=D3R = 0
X图
机器名称：烤炉
A2=0.577
175 174
173
172
171
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
7 计量型数据控制图
与过程有关的控制图
人员
设备 环境
材料
方法
过程
结果举例
螺丝的外径（mm） 从基准面到孔的距离（mm） 电阻（Ω） 锡炉温度（ºC） 工程更改处理时间（h）
12 34 56
计量单位：（mm, kg等）
控制图举例
X图 R图
接上页
测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果 不精密
不准确
链（Run）
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
一个特定过程特性的测量值分布的中心位置即为过 程均值，通常用 µ来表示。
控制图上一系列连续上升或下降，或在中心线之上 或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原 因的依据。
变差
过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因
（Variation） 可分为两类：普通原因和特殊原因。
1 SPC的产生
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，
大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成 为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制 方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进 质量管理方式。于是，英、美等国开始着手研究 用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma 原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控 制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管 理奠定了理论和方法基础。
过程变差的一部分。
过程能力 (Process
是指按标准差σ为单位来描述的过程的变差大小， 通常用6 σ来表示。
Capability)
移动极差
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
（Moving Range)
5 持续改进及统计过程控制概述 有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人 设备
统计方法
材料 方法 环境
1、分析过程 本过程应做什么？ 会出现什么错误？ 本过程正在做什么？ 达到统计控制状态？ 确定能力
计划
措施
过程改进循环
2、维护过程 监控过程性能 查找变差的特殊原因并 采取措施。
实施 研究
计划 措施
实施 研究
计划 措施
实施
研究
3、改进过程 改进过程从而更好地理解 普通原因变差 减少普通原因变差
控制图
对系统采取措施
通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题
过程控制
范围 不受控
（存在特殊原因）
受控 （消除了特殊原因）
时间
过程能力
范围
受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限
规范上限 时间
受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）
SPC(Statistical Process Control)
统计过程控制
目录
1 SPC的产生 2 控制图原理 3 SPC的作用 4 SPC常用术语解释 5 持续改进及统计过程控制概述 6 管制图的类型 7 管制图的选择方法 8 计量型数据管制图 9 计数型数据管制图
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中 位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个 数的平均值作为中位数。 一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通 常用符号 X 表示。
名称
解释
中心线 （Central
Line） 过程均值 （Process Average）
特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不是 始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造 成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且 采取措 施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。
每件产品的尺寸与别的都不同
范围
范围
范围
范围
但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布
范围
范围
分布可以通过以下因素来加以区分
位置
分布宽度
范围 形状
或这些因素的组合
如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并可 预测。
范围
如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 移，过程的输出不 稳定。
范围
目标值线 预测
时间
目标值线 预测
时间
局部措施和对系统采取措施
局部措施
通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题
是
是
使用np或p图
性质上是否是均
匀或不能按子组
取样—例如：化 否 学槽液、批量油
子组均值是 否 否能很方便
漆等？
地计算？
使用c或u图
使用中 位数图
是
使用单值图
是
X-MR
接上页
子组容量
否
是否大于
或等于9？
是
是否能方便
否
地计算每个
子组的S值？
是
使用
X— s图
使用 X—R图
使用 X—R图
注：本图假设测量系统 已经过评价并且是适用 的。
日期/时间
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