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控制图定义和运用范围 控制图的定义( 三 )

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根据控制图的分区定义，8条准则可以表达为：
（1）1点落在控制限之外 。
判读：
一点落在控制界限外，显示制程品质已发生非机遇原因，有待追查原因并采取对策，若无其他特殊事项（若R控制图稳定，计算错误，测量误差，原材料不合格或设备故障等），则可能中心值偏移 。
（2）连续9点落在中心线同一侧 。
判读：
显示制程品质已发生特殊原因，有待追查原因并采取对策，若无其他特殊事项（设备工作不正常或固定松动使用新的不是很一致的原材料或新的检验员或量具），可能中心值发生偏移 。
（3）连续6点递增或递减 。
判读
1、设备缓慢磨损；
2、工作者疲劳效应；
3、不良件之累计效应；
4、工作环境改变；
5、操作者技术逐渐进步；
6、原料均匀度缓慢改变；
7、测量设备已改变 。
（4）连续14点中相邻升降交错 。
判读：
数据分层不够：
a）轮流使用两台设备；
b）由两位操作员轮流进行操作而引起的系统效应 。
（5）连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区之外 。
判读：
1、控制过严；
2、材料品质有差异；
3、检验设备或 *** 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 。
（6）连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区之外 。
判读
1、控制过严；
2、材料品质差异；
3、检验设备或 *** 改变；
4、不同制程之数据绘于同一管制图；
5、不同品质材料混合使用 。
（7）连续15点落在C区之内 。
判读：
若不是抽样有问题，就是制程已经过改善，造成变异数降低，或数据分层不够或为假数据 。
（8）连续8点落在中心线两侧，但无1点在C区之内 。
判读：
数据来自两个不同群体，亦即数据分层不够 。
小结 ：
准则1的主要原因：计算错误、测量误差、原材料不合格、设备故障等 。
准则2的主要原因：过程平均值μ减少的缘故 。
准则3的主要原因：可能是工具逐渐磨损、维修逐渐变坏、操作人员技能的逐渐提高等，从而使得参数α随着时间而变化 。
准则4的主要原因：是数据分层不够的问题，如轮流使用两台设备生产的数据或由两位操作人员轮流进行操作的数据 。
准则5的主要原因：是由于过程的参数μ发生了变化 。
准则6的主要原因：是由于过程的参数μ发生了变化 。
准则7的主要原因：可能有虚假数据或数据分层不够等 。
准则8的主要原因：数据分层不够 。
在8条判异准则中，前4项其实与分区无关，而后4项判断法则是在正态条件下，将±3σ区域分成6个子区，按照正态分布中各区中应该出现的概率来制定的法则 。
因此，后4条只有当监控统计严格服从正态分布时才有意义，故而后4项判断法只对单值X及小组均值X的控制图适用，其他各控制图皆只适用前4项法则 。
（三）控制图类型
控制图的类型很多，常用的控制图按数据类型分为两类：对于连续变量用计量控制变量有如下控制图GB/T4091：
对于离散变量用计数控制图，常规控制图的分类如表所示GB/T4091：
根据应用的目的不同，控制图又可分为分析用控制图与控制用控制图两个阶段 。
一个过程开始实施控制图时，通常不会恰巧处于统计控制状态，总会存在一些异常波动 。如果就以这种状态下的参数来建立控制图，上、下控制限的间隔一定较宽，会导致判断失误 。
因此，开始过程控制时，总需要将失控状态调整到统计控制状态，这就是分析用控制图的阶段 。

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