质量管理控制图解演讲人：日期:
未找到bdjson目录CATALOGUE01控制图基础概念02控制图类型与选择03控制图实施流程04控制图判异分析05高级应用与案例分析06常见误区与最佳实践
01控制图基础概念
定义控制图是一种用于区分由异常原因所引起的波动，或由于过程固有的随机原因而偶然发生的统计工具。作用帮助识别生产过程中出现的异常波动，及时发现问题并采取措施进行改进，从而保证产品质量。控制图的定义与作用
UCL（上控制界限）表示过程的平均值或目标值，是控制图的核心。CL（中心线）LCL（下控制界限）控制图上的下限，表示过程控制的一个可接受的低限值。控制图上的上限，表示过程控制的一个可接受的高限值。控制图的三要素（UCL/CL/LCL）
预防控制通过控制图可以及时发现过程异常，预防不合格品的产生。过程改进通过对控制图的分析，可以找出过程的问题点，进行有针对性的改进。成本降低控制图有助于减少过程浪费，降低生产成本。客户满意度提高通过控制图，可以确保产品质量稳定，提高客户满意度。控制图在质量管理中的核心价值
02控制图类型与选择
计量型控制图（X-R图、X-S图、X-MR图）X-R图用于监控过程均值和极差，适用于计量型数据且样本量较小的情况。X-S图用于监控过程标准差，可以更好地反映过程的离散程度，适用于样本量较大的情况。X-MR图用于监控过程平均移动极差，适用于样本量非常小且需要快速检测过程稳定性的情况。
用于监控不合格品率，适用于样本量较大且不合格品率较低的情况。用于监控不合格品数，适用于样本量较小且不合格品数较低的情况。用于监控缺陷数，适用于样本量较大且缺陷数较少的情况。用于监控单位缺陷数，适用于样本量较小但需要关注单位产品缺陷数的情况。计数型控制图（P图、np图、C图、U图）P图np图C图U图
不同数据类型的适用场景对比计量型数据通常用于控制产品特性的连续变化，如长度、重量、浓度等，可选择X-R图、X-S图等。计数型数据通常用于控制产品特性的离散变化，如不合格品数、缺陷数等，可选择P图、np图等。连续性数据与离散型数据前者通常更适合使用计量型控制图进行监控，后者则更适合使用计数型控制图。样本量与检测成本在选择控制图时，还需要考虑样本量的大小和检测成本，以确保控制图的有效性和经济性。
03控制图实施流程
数据采集与预处理方法数据来源生产过程中的各种质量指标、工艺参数、检测数据等。数据清洗去除重复、无效、异常数据，保证数据准确性。数据转换将原始数据转换为可用于控制图绘制的格式，如平均值、标准差等。样本组选择根据生产实际情况，选择合适的样本组和样本量。
控制限确定依据数据统计原理，计算出控制上限和控制下限。图形绘制选择合适的控制图类型，如均值-标准差控制图、P控制图等，绘制控制图。标识异常点根据控制图上的数据点，标识出超出控制限的异常点。预警机制设置预警规则，当数据异常或接近控制限时及时发出预警信号。控制限计算与图形绘制
实时监控通过控制图实时监控生产过程中的数据变化，确保生产处于受控状态。实时监控与动态调整策略01异常处理一旦发现异常，立即分析原因并采取措施，如调整生产工艺、加强检测等。02动态调整控制限根据生产实际情况和数据分析结果，适时调整控制限，保证控制图的有效性。03持续改进不断优化控制图实施流程，提高质量控制水平，确保产品质量稳定。04
04控制图判异分析
特殊原因指异常事件或突发性原因，通常表现为数据点超出控制界限或呈现异常趋势。普通原因指固有变异或随机误差，通常表现为数据点在控制界限内随机波动。特殊原因与普通原因变异识别
准则1：一个点子落在控制界限外。01WesternElectric八大判异准则准则2：连续七点同侧且持续上升或下降。02准则3：连续六点中有五点同侧且持续上升或下降。03准则4：连续四点中有三点同侧且最后一点接近控制界限。04准则5：连续两点中，第一点落在两倍标准差距离内，第二点落在三倍标准差距离外。05准则6：连续五点中有四点落在中心线同一侧且呈现明显趋势。06准则7：连续七点中，至少有三点落在两倍标准差距离之外。07准则8：控制图上的点子呈现周期性波动或其他非随机模式。08
异常处理流程收集数据→识别异常→采取措施→跟踪效果→标准化处理。根本原因分析从人、机、料、法、环、测等方面寻找原因，并借助5Why、鱼骨图等工具进行深入分析。异常处理流程与根本原因分析
05高级应用与案例分析
SPC系统集成（如MAISSE?系统架构）SPC系统概述MAISSE?系统是一种用于监控和控制制造过程的统计过程控制（SPC）工具，能够实现数据采集、分析和预警等功能。系统架构特点系统应用效果MAISSE?系统架构包括数据采集层、数据分析层、预警与决策层，能够实现数据的实时采集、处理和分析，