SPC控制图的绘制方法及判断方法解析课件

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SPC与常规控制图培训课件PPT(共 58张)

因此，发生这种情况的概率为
2×C54×0.1573054×（0.9973-0.157305） =0.00268
规则7连续15点在中心线正负1σ 之间
0.6826815 =0.00326
常用控制图的种类
常用质量控制图可分为两大类：（1）计量值控制图包括：
均值-标准差控制图，均值-极差控制图，中位数-极差控制图，单值-移动-极差控制图。（2）计数值控制图包括：
SPC与常规控制图
——控制图概念
又叫管理图或休图。它是判断和预报生产过程中质量状况是否发生异常波动的一种有效的方法。
可用3σ原则确定控制图的控制线（Control Lines）
CL=μ UCL=μ+3σ LCL=μ-3σ
控制图的基本原理
控制图是把造成质量波动的六个原因（人机料法环、测量等）分为两个大类：随机性原因（偶然性原因）和非随机性原因（系统原因）。这样，我们就可以通过控制图来有效地判断生产过程质量的稳定性，及时发现生产过程中的异常现象，查明生产设备和工艺装备的实际精度，从而为制定工艺目标和规格界限确立可靠的基础，使得过程的成本和质量成为可预测的，并能够以较快的速度和准确性测量出系统误差的影响程度。
3点中2个点子在中心线同一侧的2σ ～ 3σ 范围之内，另外一个点子落在控制界限任何处，发生这种情况的概率为
2×C32×0.02142×（0.9973-0.0214） =0.00268
控制图上的信号解释
规则6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的1σ 以外。
点子落在1σ ～ 3σ 之间的概率为 ( 3 ) ( 1 ) 0 . 9 9 8 6 5 0 0 . 8 4 1 3 4 5 0 . 1 5 7 3 0 5

SPC与控制图.pptx

样本均值
x1, ..., x5 的 Xbar 控制图
5 UCL=4.636
4
3
2
1
__ X =0.691
0
-1
-2
-3
LCL=-3.254
-4 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 样本
2020/8/20
24
利用上面的控制图做20天的控制（控制数据.xls）
2020/8/20
选择容易测定的变量原则
2020/8/20
8
5 控制图原理与结构（1）
• 假定质量特性值服从正态分布控制图是根据正态分布的“3σ”原理绘制
• 用统计技术判定过程是否发生异常变异
2020/8/20
9
5 控制图原理与结构（2）
• 以样本统计量均值为控制中心线
• 以中心线±3σ为控制图的上下控制限
SPC与控制图
1 SPC的发展 2 控制图的作用和特点 3 预防原则的实施 4 选择控制变量 5 控制图的原理和结构 6 诊断准则 7 过程受控与过程稳定 8 用Minitab软件制作控制图小组讨论与练习
2020/8/20
1
本章目标
• 了解SPC概念 • 树立过程控制的预防观念 • 明确使用控制图的重要意义 • 学会正确绘制控制图
• 以抽样的时间顺序为控制图横轴坐标
• 以质量特性值单位为控制图纵轴坐标
样本
单位
3 UCL
CL
3
LCL
2020/8/20
控制图结构
样本
10
6 诊断准则（1）
准则1：一个点在A区之外(判异唯一准则) x
UCL A

SPC计数控制图PPT74页课件

38
3 计点控制图
常规控制图
计量
计数
n 2 10 X R图
n 1
计件
X S图
p图
np图
计点
c图
u图
缺陷率
39
3 计点控制图
对于生产过程中的缺陷数控制，比如控制一部机器，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不合格品数目，采用计点控制图。常用的计点控制图，有 u图和c图。
印花疵点图
毛刺图
钢板裂纹图
光洁面划痕
散热器管砂眼
1
目录
★属性检测与记录
▲属性检测 ▲缺陷率与生产收益
★计件控制图
▲p图 ▲np图
★计点控制图
▲u图 ▲ c图
★计量与计数控制图的对比 ★附录
2
1 计数控制图
测量单元
计量测量值
质量特性
计数测量值
均值波动/变差
不合格缺陷
通过观测每个产品，根据产品的质量特性符合质量特征要求与否,把产品分为合格与不合格两类。
7
1.2 缺陷率与生产收益
★当一个检测单元至多允许出现c个缺陷时，出现一个缺陷会带来生产的后续失效风险。 ★检测单元不含任何缺陷的概率(即产品完好率)可由下式计算
其中，λ为平均缺陷率(每个单元的平均缺陷数)。
8
2 计件控制图
不合格比例(正式称呼为次品率或拒收率)是在全部检测的产品中发现的不合格单位产品的比例。
★变控制限的p图的控制限为 ★注意控制限的宽度与样本量的平方根成反比。
19
标准化的p图
在样本量变化和/或短生产周期的情形下，宜使用标准化的p图。首先进行标准化的变换
这样，对于标准化的p图，中心线为0，而上、下控制限分别为+3和-3。

SPC控制图的判定方法

自左至右减少(或增加),直方图不对称.
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

控制图的绘制及判断课件

k
k
Li
L i1
341.9 13.68
Si
i1
308.112.32
k 25
k 25
RLS 13.6812.321.36
M LS 13.6812.3213.00
2
2
PPT学习交流
16
•计由算 5表，最 n当 5大时 CA 值 1 ，、 L 91中 .最 36心小 3 线值 C2L 和中上心、线下 UC 、控 L LC 制。 L线 C1LL1.368 C2LS1.232
控制界限的重新计算45ppt学习交流46ppt学习交流1分析功能强大辅助决策作用明显在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具应用这些方法和工具可根据不同目的从不同角度对数据进行深入的研究与分析在这一过程中spc的辅助决策功能越来越得到强化47ppt学习交流2体现全面质量管理思想随着全面质量管理思想的普及spc在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计辅助生产过程售后服务及产品使用等各个环节的质量控制强调全过程的预防与控制48ppt学习交流3与计算机网络技术紧密结合现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享
本26个，测得的预备数据如表7所示。试作x-Rs分析用控制
图。
解:
PPT学习交流
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 Rsi并记入表 7中。
如
Rs2 x2 x1 1.13 1.09 0.04
RS 依次类推。
3
x3 x2

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中控制图的原理制作和分析方法

一、控制图
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录和评估，并监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法计算、设计的示图。图上有用实线绘制的中心限（CL）、用虚线绘制的上控制限（UCL)和下控制限LCL，图中并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，各点之间用直线段相连，以便看出点子变化的趋势。
37
二、过程能力指数过程能力指数（Process Capability Index)简称PCI或Cp，也可称为工序能力指数。过程能力一般是通过过程能力指数度量如下：规定的公差 T T Cp = ＝ ≈ 过程变异度 6б 6σ
38
式中，公差T＝Tu-TL，Tu为公差上限，TL为公差下限，б 为质量特性值的标准差，б 为其估计值，国标GB/T4901－2001可由 R/d2（X-R控制图）估计。 Cp值越大，表面加工能力越高，但这时对设备和操作人员的要求也高，加工成本也越大，所以对于Cp的选择应根据技术与经济的综合分析来决定。当T=6б 、Cp＝1,从表面上看，似乎这是既满足技术要求又很经济的
35
过程能力分析
一、过程能力过程能力是指过程加工方面的能力，它是衡量过程加工内在的一致性；而生产能力是指加工数量方面的能力；二者不可混淆。过程能力决定于质量因素与公差无关。 SPC的基准就是统计控制状态或称稳态，过程能力是稳态下所能达到的最小变差。过程能力反映了稳态下该过程本身所表现的最佳性能（分布宽度最小）
15

控制用控制图当过程达到所确定的状态后，才能将分析用控制图控制限延长作为控制用控制图。进入日常管理后，关健是保持所确定的状态。经过一个阶段使用后，可能又会出现异常，这时应查出异因，采取必要措施，加以消除，以恢复统计控制状态。

SPC中控制图的原理、制作和分析方法

规范限（SL）不能用作控制限，规范限用于区分合格与不合格。控制限则用于区分偶然波动与异常波动；二者不能混淆。
七、X—R图的控制限计算公式 X控制图计算公式
UCLx = μx+3σx = x+A2R CLx = μx=x
LCLx = μx－3σx = x-A2R
13
八、分析用控制图和控制用控制图
二、过程能力指数
过程能力指数（Process Capability Index)简称PCI或Cp，也可称为工序能力指数。
过程能力一般是通过过程能力指数度量如下：
Cp
=
规定的公差过程变异度
＝
T 6б
≈
T 6σ
39
式中，公差T＝Tu-TL，Tu为公差上限，TL为公差下限，б为质量特性值的标准差，б为其估计值，国标GB/T4901－2001可由R/d2（XR控制图）估计。
偶因引起质量的偶然波动，异因引起质量的异常波动。偶然波动是不可能避免的，但对质量的影响一般不大。异常波动对质量的影响大，且采取措施不难消除，故在过程中异常波动及造成异常波动的原因是我们注意的对象，一旦发生就应该尽快找出，并采取措施加以消除。将质量波动区分为偶然波动与异常波动两类，并分别采取不同的对策，这是休哈特的贡献。
UCL、CL和CLC统称为控制限，它们是互相平行的。若控制图中的描点落在控制限之外
或描点在控制限之间的排列不随机，则表
明过程异常。世界上第一张控制图是美国休哈特(W.A.Shewhart)在1924年提出的不合格率（P）控制图。
二、控制图的形成
将通常的正态分布图转个90度方向，使自变量增加方向垂直向上，并将μ、μ＋3σ和μ－ 3σ分别称为CL、UCL和LCL，这样就得到了一张控制图。三、控制图的原理根据来源的不同，影响质量的原因（因素）可分为人、机、料、法、测、环六个方面。

SPC统计过程控制入门分析(ppt 42页)

如果在X上做得很好，那么产品的过程能力提高，成本下降，投诉减少。
正态分布简介
波动总是存在的，波动是对称的钟形结构。
对称的钟形结构，统计语言称之为正态分布。
生产过程中产品质量特性服从正态分布。
1.20
1.40
1.70
正态分布的形状不变，则合格品率稳定，过程受控。
举例：Nikon 1.5AS 厚度 (1.4mm, +0.3 -0.2)
统计过程控制(SPC) 入门
课程大纲
• 什么是SPC • 为什么要进行过程控制 • 正态分布简介 • 过程能力指数 • 常见的直方图形态 • 控制图介绍 • Xbar-R控制图的制作 • 控制图的判读 • 使用控制图的注意事项
什么是SPC？
SPC(Statistical Process Control)统计过程控制，就是利用统计技术对生产过程进行监控，通过检测数据的收集和分析，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施及时消除异常，恢复过程的稳定，达到，达到保证和提高质量的目的。
过程能力-Cp
过程能力指数Cp: 过程的加工质量满足技术标准的能力
。
• 双侧规格
LSL
T UCL LCL
UCL
标准差
CP
T 6S
SU SL 6S
(上限规格)—(下限规格) 6×(标准偏差)
X 平均数
过程能力指数-Cp
单侧规格
• 上限规格
CPU
UCL X 3S
(上限规格)—(平均值) 3×(标准偏差)
正态分布简介
规格之上下限
LSL
USL
相对于目标规范发生变差的频率
SIGMA (s ) 是对离目
标值偏离程度的度量

SPC控制图的绘制方法及判断方法(精编课件).ppt

j=1,2…n;
max(xij)——第i样本中最大值；
min(xij)——第i样本中最大值。
x
i
n
1
——n为奇数时，第i样本中按大
2
小顺序排列起的数据列中间位置的数据
1 2
x i
n
2
x i
n1
2
——n为偶数时，第I样本中按大小顺序排列起的
数据列中中间位置的两个数据的平均值
（pn)i——第i样本的不合格品数（各样本样本容量皆为n）
13.463 11.597
15
注：表5在第16页
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
4
R图 3
UCL＝2.86
2 1
0
5
10
15
20
25
CL＝1.35 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，精进品而课件可，下计载算后可出编辑工序能力指数。
13
工序能力指数计算
S ˆ
1 k
k n 1 i1
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：
X图：CL x 12.94

SPC控制图的绘制方法及判断方法

序能力是否满足给定的精C选p值完整要ppt求课件。
8
样本大小
2 3 4 5 6 7 8 9 10
X 图用
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
表5 控制图系数表
R图用
X~ 图用 X 图用
D3
D4
M3A2
E2
-
2.267
1.880
计算公式
xi
1 n
n
xij
j1
Ri maxxij min xij
x j x n1 n为奇数 i
2
xi
1 2
x
i
n 2
x
i
n1 2
n为偶数
Ri max xij min xij
L i max x ij S i min x ij
1 k
L
k
Li
i1
1 k
S
k
Si
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
(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
7
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。
精选完整ppt课件
4
控制图绘制的一般工作程序
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。

SPC与控制图培训课件(共31张PPT)

x
CL
CL
x
B LCL A
x
B LCL A
2019/2/1
11
6 诊断准则（2）
准则5: 3个点中有2点在A区中连成一串
UCL
A B C C
准则6: 5点中有4点在B区中连成一串
UCL
A B C C
CL
x
x
CL
x
B LCL A
x
B LCL A
x
准则7：在C区中15个点于中心上下侧连成一串
16.60 16.55 16.50 16.45 16.40
2019/2/1
29
9 预先控制图（4）
• 预控图误发警报的概率与过程能力有关
• 过程能力高误发警报概率就偏小
• 非正态质量特性误发警报的概率增大
• 过程存在偏移时误发警报的概率增大
• 过程能力高时应该减小控制限和警戒限
2019/2/1 30
5 4 3 2
样本均值
1
UCL=4.395
1 0 -1 -2
5
_ _ X =0.544
-3 -4 1 3 5 7 9 11 13 样本 15 17
1
LCL=-3.307 19 21 23 25
2019/2/1
19
去掉第6、第19、第17个异常组后的控制图
x1, ..., x5 的 Xbar 控制图
2019/2/1
25
例2.1
x1, ..., x5 的 Xbar 控制图
5 4 3 2
样本均值
UCL=4.636
7
1 0 -1 -2 -3 -4 1 5 9 13 17 21 样本 25 29 33 37 41

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2
xi
1 2
x
i
n 2
x
i
n1 2
n为偶数
Ri max xij min xij
L i max x ij S i min x ij
L
1 k
k
Li
i1
S
1 k
k
Si
i1
RLS M LS
2
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。
✓ 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
✓ 所谓满足规格要求，并不是指上、下控制线必须在规格上、
下限内侧，即UCL＞TU；LCL＜ TL。而是要看受控工序的工
序能力是否满足给定SPC控的制图C的p绘值制方要法及求判断。方法解析
8
样本大小
2 3 4 5 6 7 8 9 10
X 图用 A2
1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308
表5 控制图系数表
R图用
D3
D4
-
2.267
X~ 图用
M3A2 1.880
C图、U图
表2 控制图的样本与样本容量
样本数k
样本容量n
备注
一般k=20~25
一般3~6
X~图的样本容量常取3或5
K=20~30 一般k＝20～25
1
1/p~5/p
尽可能使样本中缺陷数C＝1～5
SPC控制图的绘制方法及判断方法解析
7
5 作分析用控制图并判断工序是否处于稳定状态
✓ 在坐标图上画出三条控制线，控制中线一般以细实线表示，
各样本样本容量不等
6
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。
控制图名称
X R 图
X~R 图
L—S图 X—Rs图 pn图、 p 图
x i n 1 ——n为奇数时，第i样本中按大 2
小顺序排列起的数据列中间位置的数据
1 2
x i
n 2
x i
n1 2
——n为偶数时，第I样本中按大小顺序排列起的
数据列中中间位置的两个数据的平均值
X—Rs图计算移动极差Rsi
Pn图
计算平均不合格品率 p
Rsi xi xi1
p pn n
k
pn
i
X图用 E2
2.660
-
2.575
1.187
1.772
-
2.282
0.796ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1.457
-
2.115
0.691
1.290
-
2.004
0.549
1.184
0.076
1.924
0.509
1.109
0.136
1.864
0.432
1.054
0.184
1.816
0.412
1.010
0.223
1.777
0.363
控制图的绘制与判断
SPC控制图的绘制方法及判断方法解析
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
SPC控制图的绘制方法及判断方法解析
2
绘制程序
SPC控制图的绘制方法及判断方法解析
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
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。
“性分布x变”控R动制的图状是态通。过它主图要和适Rx用图于的零联件合尺使寸用、，产掌品握重工量序质、量热特处
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。
• 例1 某铸造厂决定对某铸件重量采用 x图R进行控制，每
（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
（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
xi
1 n
n
xij
j1
Ri maxxij min xij
x j x n1 n为奇数 i
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
(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
7
在控正制常用状控态制。图制好S后PC控，制图即的绘可制方用法及它判断控方法制解析工序，使生产过程保持
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
解：
SPC控制图的绘制方法及判断方法解析
pn i1 k
（pn)i——第i样本的不合格品数（各样本样本容量皆为n）
P图
计算各组不合格品率pi
pi
pn
i
ni
ni——第i样本的样本容量（各样本样本容量可以不等）
C图
计算各样本的平均缺陷数 c
k
ci
c i1
ci——第i样本的缺陷数（各样本样本容量相等）
U图
计算各样本的单位缺陷数uiSPC控制图的k 绘制方u 法i 及nc判ii 断方法解析
0.975
L—S图用 A9
2.695 1.826 1.522 1.363 1.263 1.914 1.143 1.104 1.072
SPC控制图的绘制方法及判断方法解析
9
各类控制图作法举例
SPC控制图的绘制方法及判断方法解析
10
1 xR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
4
控
确定受控质量特性
制
选定控制图种类
图
绘
收集预备数据
制
计算控制界限
的
一
作分析用控制图
般工
判断工序是否处于稳定状态
NO
结束
作
YES
程
与规格比较，确定控制用控制图
序
应用控制图控制工
SPC控制图的绘制方序法及判断方法解析
5
图名称
步骤
计算公式
备注
X R图 X~R图 L—S图
（1）计算各样本平均值 x i （2）计算各样本极差Ri
控制上下线以虚线表示。
✓ 将预备数据各样本的参数值在控制图中打点。 ✓ 根据本节介绍的控制图的判断规则判断工序状态是否稳定，
若判断工序状态不稳定，应查明原因，消除不稳定因素，重新收集预备数据，直至得到稳定状态下分析用控制图；若判断工序处于稳定状态，继续以下程序。
6 与规格比较，确定控制用控制图

spc控制图判异准则