计量型控制图的选用及运用步骤

摘要：控制图是对过程质量特性值进行测定、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。其中控制图根据统计数据的类型不同分为计量型控制图与计数型控图，下面我们针对计量型控制图进行介绍。

计量型控制图的分类及选用方法

其中计量型控制图包括：

●Xbar-R chart均值-极差控制图

●Xbar-S chart均值-标准差控制图

●X-MR chart 单值-移动极差控制图

计量型控制图的控制界限及应用说明

说明：

1.Xbar-R chart均值-极差控制图：对于计量数据而言，这是常用最基本的控

制图。它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合，这时的样本数≤10。

2.Xbar-S chart均值-标准差控制图：当样本容量大小n>10时，这时应用极差

估计总体标准差的效率降低，需要用S图来代替R图。

3.X-MR chart 单值-移动极差控制图：适合于只能取一个值的控制（如化工等

气体与液体流程式过程，产品均匀的场合，因此它判断过程变化的灵敏度也要差一些）

控制图运用步骤

计量型控制图是可以用量具、仪表等进行测量而得出的连续性数值，可以出现小数。常用的计量值控制图有：均值-极差控制图、均值-标准差控制图、单值-移动极差控制图，其中尤以X-R控制图用得最多，它对加工工序有很强的控制能力，是控制产品质量最实用有效的一种工具。

SPC控制图的分类

控制图选用原则在质量管理工作中，通常用到各种控制图，用于分析或控制制程，本文在此对如何选用控制图简单归纳如下表，请大家参与讨论计量型数据控制图 x--R 平均值—极差图 1、通常子组样本容量小于9，一般为4或5 2、此控制图，因使用方便，效果也好，故使用最普遍 X --S 平均值—标准差图 1、因标准差比极差描述产品或过程变异更优，故在有计算机时用此种图形更好 2、当子组样本容量大于9时，人工计算极差较困难时，常用计算机计算 3、通常用于分析制程用 X~-R 中位数图 1、通常用于现场操作者进行控制制程用 2、使用此图时，子组数通常为奇数，分析所得结果偏差比上两者都大 X-MR 单值移动极差图 1、通常在测量费用高时使用 2、测量数据输出比较一致时常用（如溶液的浓度） 3、检查过程的变化不如其它计量型控制图敏感计数型数据控制图 p 不合格品率图适用于测量在一批检验项目中不合格品项目的百分数，是一个比率，故各子组样本容量不一定要一样 np 不合格品数图用来度量一个检验中的不合格品的数量，是一个数值，故各样本容量应固定 c 不合格数图用来测量一个检验批内不合格的数量，它要求样本容量恒定或受检数量恒定 u 单位产品不合格数图用来测量具有容量不同的样本的子组内，每检验单位之内的不合格数量

按控制图测量性质不同，控制图可分为计量型控制图和计数型控制图两大类。前者反映产品或过程特性的计量数据,后者反映计数数据。计量型控制图又可分为: 1)均值-极差(X-R)图:适用于长度,重量,时间,强度,成分以及某些电参数的控制 2)均值-标准差(X-S)图:适用于样本较大的过程控制 3)单值-移动差(X-Rs)图:只能获得一个测量值或测量成本较高的情形. 4)中位数-极差(X-R)图计数型控制图: 1)缺陷数(C)控制图:计数检验的个数相对于被检验对象的总体很少时适用. 2)百分率(P)图:适用于计数的值所占的比例较大时. 2、按控制图用途不同，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。常规控制图的作用制造业的传统方法有赖于制造产品的生产,有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品的质量控制。这种检验策略通常是浪费和不经济的,因为它是当不合格品产生以后的事后检验。而建立一种避免浪费、首先就不生产无用产品的预防策略则更为有效。这可以通过收集过程信息并加以分析,从而对过程本身采取行动来实现。控制图是一种将显著性统计原理应用于控制生产过程的图形方法，由休哈特(Walter Shewhart)博士于1924年首先提出。控制图理论认为存在两种变异。第一种变异为随机变异,由“偶然原因＂(又称为"一般原因")造成。这种变异是由种种始终存在的、且不易识别的原因所造成,其中每一种原因的影响只构成总变异的一个很小的分量,而且无一构成显著的分量。然而，所有这些不可识别的偶然原因的影响总和是可度量的,并假定为过程所固有。消除或纠正这些偶然原因,需要管理决策来配置资源、以改进过程和系统。

Xbar—R控制图的操作步骤及应用示例

X—R控制图的操作步骤及应用示例摘要：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。 X-R控制图的操作步骤步骤1：确定控制对象，或称统计量。这里要注意下列各点：（1）选择技术上最重要的控制对象。（2）若指标之间有因果关系，则宁可取作为因的指标为统计量。（3）控制对象要明确，并为大家理解与同意。（4）控制对象要能以数字来表示。（5）控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。步骤2：取预备数据（Preliminary data）。（1）取25个子组。（2）子组大小取为多少？国标推荐样本量为4或5。（3）合理子组原则。合理子组原则是由休哈特本人提出的，其内容是：“组内差异只由偶因造成，组间差异主要由异因造成”。其中，前一句的目的是保证控制图上、下控制线的间隔距离6σ为最小，从而对异因能够及时发出统计信号。由此我们在取样本组，即子组时应在短间隔内取，以避免异因进入。根据后一句，为了便于发现异因，在过程不稳，变化激烈时应多抽取样本，而在过程平稳时，则可少抽取样本。如不遵守上述合理子组原则，则在最坏情况下，可使控制图失去控制的作用。步骤3：计算Xi，Ri。步骤4：计算X，R。步骤5：计算R图控制线并作图。步骤6：将预备数据点绘在R图中，并对状态进行判断。若稳，则进行步骤7；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。步骤7：计算X图控制线并作图。将预备数据点绘在X图中，对状态进行判断。若稳，则进行步骤8；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。

控制图如何制作修订稿

控制图如何制作公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

控制图如何制作控制图，是制造业实施品质管制中不可缺少的重要工具。它最早是由美国贝尔电话实验室的休华特在1924年首先提出的，它通过设置合理的控制界限，对引起品质异常的原因进行判定和分析，使工序处于正常、稳定的状态。控制图是按照3 Sigma 原理来设置控制限的，它将控制限设在X±3 Sigma 的位置上。在过程正常的情况下，大约有%的数据会落在上下限之内。所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有无变化。

工具/原料电脑待解决问题方法/步骤 1.1 确定抽样数目，平均值—极差控制图的抽样数目通常为每组2~6个。确定抽样次数，通常惯例是每班次20~25次数，最少20组，一般25组较合适，但要确保样本总数不少于50个单位。

2.2 确定级差、均值及均值、级差控制界限（通过公式计算）。 3.3 制作Xbar--R控制图。

4.4 分析控制图并对异常原因进行调查及对策；继续对生产过程进行下一生产日的抽样并绘制控制图，以实现对工程质量的连续监控。

END 注意事项制作Xbar--R控制图，需要明确记录抽样数据的基本条件（机种、项目、生产线、规格标准、控制界限、抽样时间及日期、抽样频次等），在控制图的上方可开辟“基本条件记录区”以记录上述条件；另外抽样的数据及计算出的X和R值记录在控制图的下方区域，形成“抽样数据区”，最下方可作为“不良原因对策区”，这样就可形成一份完整的Xbar--R控制图。二、控制图的轮廓线第3页/(共6页)

控制图使用操作规程

4内容 4.1控制图的定义：控制图是对过程质量特性值进行测定、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，图上有中心线CL 、上控制限UCL 、下控制限LCL 。 4.2常规控制图的原理 4.2.1控制图的形成，将通常的正态分布图转个方向，是自变量增加的方向垂直向上，将σμσμμ3-3、、+分别标为CL 、UCL 、LCL ，这样就得到了一张控制图。 4.2.2控制图的第一种解释：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1/1000左右；若过程异常，点子超过UCL 情况的概率可能为1/1000的几十乃至几百倍。用数学语言来说，这就是小概率事件原理：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。从图1可知点子在LCL 与UCL 之间的概率为99.73%. 图1 4.2.3控制图的第二种解释：对质量产生的影响的因素按大小可分为：偶然因素、与异常因素。偶因是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，但难以除去；异因则非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量的影响大，但不难出去。若通过控制手段消除异因后，就只剩下偶因，这是正常波动，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，点子机会落在界外，因此点子频频出界就表明存在异常波动。控制图上的控制界限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限。 4.3常用术语 n :子组大小，常用子组中观测值得个数。 k :子组数。

X :质量特性的观测值（可用,...,,321X X X 表示单个观测值）。 X ：子组平均值。 X ：子组平均值得平均值。 μ:过程平均值的真值。 Me :子组中位数，对于一组升序或降序排列的n 个子组观测值，当n 为奇数时，Me 为该组中间的那个数，当n 为偶数时，Me 为该组中间2个数的平均值。 Me :中位数的平均值。 R :子组极差，子组观测值中最大值与最小值之差(在单值图下，代表移动极差，即2个相邻的观测值差值的绝对值)。 R :极差平均值。 s :子组标准差1 )(2 --= ∑n X X s i σ:组内过程标准差的真值。 ∧ σ:组内过程标准差的估计值。 p :子组不合格品率。 np :子组不合格品数。 C :子组不合格品数。 u :子组单位产品不合格品数。 4.4三种常用统计分布与二个定理 4.4.1正态分布 ),(,21)(2 22)(∞-∞∈= --x e x f x σμσ π ? ∞ ---= Φ=

四种计数型控制图的适用场合

四种计数型控制图的适用场合摘要：控制图作为SPC品质分析的核心工具, 主要用来监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。其中控制图主要分为两大类,一是计量型控制图,另一种是计数型控制图.下面我们主要针对计数型中常见的四种类型控制图的适用场合进行介绍. 首先,我们先来看下计量型控制图跟计数型控制图的主要区别: ?计数值控制图:它是以计件产品的不良件数或点数的表示方法,数据在理论上有不连续的特性,故称为离型变量; ?计量型控制图:指产品需实际量测而取得的连续性实际值,并对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性的品质状况的方法. 计数型控制图的种类 ?P 控制图(不合格率控制):用于对产品不合格品率的控制; ?NP 控制图(不合格品数控制图):用于对不合格品数的控制; ?C 控制图(缺陷数控制图):用于单件上缺陷数的控制; ?U控制图(单位缺陷数控制图):用于单位面积、单位长度上缺陷数的控制。四种计数型控制图的应用场合 ?P 控制图(不合格率控制):用于控制对象为不合格品率或合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等计数值质量指标的场合。

?NP控制图:用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小，P为不合格品率，则NP为不合格品个数，取NP为不合格品数控制图的简记记号。NP图用于样本大小相同的场合。

?C控制图:用于控制一部机器，一个部件，一定的长度，一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。C图用于样本大小相等的场合。如涂装车间机盖上的脏点数，可用C图。 ?U控制图:当样品的大小变化时，应将一定单位中出现的缺陷数换算为平均单位缺陷数后用U控制图。例如，在制造厚度为2mm 的钢板的生产过程中，一批样品是2平方米，另一批样品是3平方米，这时应换算为平均每平方米的缺陷数，然后再对它进行控制。

SPC控制图应用指导书教程文件

有限公司作业文件文件编号：版号：A/0 （SPC）控制图应用指导书批准：审核：编制：受控状态：分发号： 2010年11月15日发布2010年11月15日实施

（SPC）控制图的应用指导书 1目的用于使（工序）过程保持稳定状态，预防不合格发生。 2适用范围适用公司对特殊特性与关键工序的控制。 3职责 3.1技术科负责识别并确定特殊特性与关键工序，并确认需要控制的质量特性值。3.2检验科 1）负责采集和记录控制图所需要的产品实物测量数据，并确定采用的控制图的种类。 2）负责对现场操作人员进行控制图作业的培训和指导。 3.3生产车间负责控制或管理控制图的打点、判别、不合格的纠正。 4控制图的基本形式、种类及适用场合 4.1控制图的基本形式如图1 抽样时间或样本序号图1控制图的基本形式 4.2控制图的分类 4.2.1按照用途分类 1）分析用控制图主要用于分析过程是否处于稳态，过程能力是否适宜。如果发生异常就应找出其原因，采取措施，使过程达到稳定。过程处于稳定后，才可以将分析用的控制线，延长作为控制用控制图。 2）控制（管理）用控制图

用于使过程保持稳态，预防不合格的发生。控制用控制图的控制线来自分析用控制图，不必随时计算。当影响过程质量波动的因素发生变化或质量水平已有明显提高提高时，应使用分析用控制图计算新的控制线。 4.2.2按数据的性质分类，表1列出常用控制图的种类及适宜场合 4.3控制图的应用范围 1）诊断：评估过程的稳定性。 2）控制：决定某过程何时需要调整，何时需要保持原有状态。 3）确认：确认某一过程的改进。

4.4绘制控制图 1）选定质量特性：选定控制的质量特性应是影响产品质量的关键特性。这些特性应能够计算（或计数）并且在技术上可以控制。 2）选定控制图的种类。 3）收集数据：应收集近期的，与目前工序状态一致的数据。收集的数据个数参见表2 表2控制图的样本数与样本大小 4）计算有关参数各控制图有关参数的计算步骤及公式（见表3）

常规控制图的作法和应用

广濑拓普康（）电子常规控制图的作法及其应用一、各类常规控制图的使用场合 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。 2．X-s控制图与X-R图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。 3．Me-R控制图与X-R图也很相似，只是用中位数（Me）图代替均值（X）。 4．X-Rs控制图多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合。 5．p控制图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合，使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据；它用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等。 6．np控制图用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本，p为不合格品率，则np为不合格品数。 7．c控制图用于控制一部机器，一个部件，一定长度，一定面积或任何一定的单位中所出现的不合格数目。焊接不良数/误记数/错误数/疵点/故障次数 8．u控制图当上述一定的单位，也即n保持不变时可以应用c控制图，而当n有变化时则应换算为平均每项单位的不合格数后再使用u控制图。二、应用控制图需要考虑的一些问题 1．控制图用于何处？对于所确定的控制对象——统计量应能够定量，这样才能够应用计量控制图；如果只有定性的描述而不能够定量，那就只能应用计数控制图。所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律。 2．如何选择控制对象？一个过程往往具有各种各样的特性，在使用控制图时应选择能够真正代表过程的主要指标作为控制对象。 3．怎样选择控制图？选择控制图主要考虑以下几点：首先根据所控制质量特性的数据性质来进行选择，如数据为连续值的应选择X-R图，X-s图，X-Rs图等；数据为计件值的应选择p或np图；数据为计点值的应选择c图或u图。最后，还需要考虑其他要求；如样本抽取及测量的难易和费用高低。 4．如何分析控制图？如果在控制图中点子未出界，同时点子的排列也是随机的，则认为生产过程处于稳定状态或统计控制状态。如果控制图点子出界或界点排列非随机，就认为生产过程失控。注：对于应用控制图的方法还不够熟悉的工作人员来说，即使在控制图点子出界的场合，也首先应该从下列几个方面进行检查：样本的抽取是否随机？测量有无差错？数字的读取是否正确？计算有无错误？描点有无差错？然后再来调查过程方面的原因，经验证明这点十分重要。 5．对于点子出界或违反其他准则的处理。若点子出界或界点排列非随机，应立即查明原因并采取措施尽量防止它再次出现。 6．控制图的重新制定。控制图是根据稳态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、环境、测量，即5M1E）来制定的。如果上述条件变化，控制图也必须重新加以制定；由于控制图是科学管理生产过程的重要依据，所以经过相当时间的使用后应重新抽取数据，进行计算，加以检验。 7．计量控制图和计数控制图可分为未给定标准值和给定标准值两种情形，两种情形不能混淆。 8．控制图的保管问题。控制图属于技术资料，应加以妥善保管，这些资料对于今后在产品设计和制定规方面都是十分有用的。三、X-R控制图（一）、X-R控制图的特点：（1）适用围广

SPC控制图选择的技巧

SPC控制图选择的技巧 SPC介绍： SPC统计过程控制（Statistical Process Control），简称SPC，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。 SPC目的： SPC目的是建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，以确保产品和服务符合规定的要求。而要实现SPC的目的主要用到的工具手段就是控制图。控制图主要是一个统计管理工具。既然是统计那么就离不开数据，数据是统计技术的基础。在SPC统计过程的，为不同的数据应用不同的控制图来统计。那么SPC统计过程中的数据分为哪几种呢？首先数据主要分为两大类，一个是计量型数据，另一个是计数型数据。计量型数据是指连续测量所得的质量特性值，如长度、重量、强度、化学成分、时间、电阻等。计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值，如铸件的疵点数，统计抽样中的不合格判定数、审核中的不合格项数等可以用0、1、2、3、、、等阿拉伯数字数下去的数据。其中计数型数据又可分为计件值与计点值，其中计件值是指是按件、按个、按项计数的数据。例如：不合格品件数、温控器个数、质量检验项目等；计点值是指是指按缺陷点计数，例如：铸件的沙眼数、布匹上的疵点数、电路板上的焊接不良数等离散性数据。控制图在众多现代化工厂中得到了普遍应用，并凭借其强大的分析功能，为工厂带来丰厚的实时收益。最初的控制图分为计量型与计数型两大类，包含七种基本图表。