控制图概念

控制图(Control chart)就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。 根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手段和工具。

清晰定义

控制图（Control Chart）又叫管制图，是对过程质量特性进行测定、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。图上有三条平行于横轴的直线：中心线（CL，Central Line）、上控制线（UCL，Upper Control Line）和下控制线（LCL，Lower Control Line），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。UCL、CL、LCL统称为控制线（Control Line），通常控制界限设定在±3标准差的位置。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。

控制图是：

控制图不是：

控制图目的

运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。

控制图分类

根据控制图使用目的的不同，控制图可分为：分析用控制图和控制用控制图。 SPC软件常用控制图 SPC软件常用控制图 根据统计数据的类型不同，控制图可分为：计量控制图和计数控制图（包括计件控制图和计点控制图）。它们分别适用于不同的生产过程。每类又可细分为具体的控制图，最初主要包含七种基本图表。

类型及用途

1．-R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。 2．-S控制图 当样本大小n>10或12，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．-R控制图 用中位数图代替均值图。由于中位数的计算简单，所以多用于现场需要把测定的数据直接记人控制图进行控制的场合，这时为了简便，当然规定奇数个数据。 4．-Rs，控制图 多用于下列场合：对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合以及如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大的意义的场合。由于它不像前三种那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏都也要差一些。 5．p控制图 用于控制对象为不合格品率或合格率等计数值质量指标的场合。常见的不良率 有不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等。 6．np控制图 用于控制对象为不合格品数的场合。由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦，所以样本大小相同的情况下，用此图比较方便。 7．c控制图 用于控制一部机器，一个部件一定的长度，一定的面积或任一定的单位中所出现的缺陷数目。 8．U控制图 当样品的大小保持不变时可用C控制图，而当样品的大小变化时则应换算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。 9、红绿灯信号控制图 10、预控制图 11、与名义值的差异或偏差的平均值和极差值控制图 12、标准化的平均值和极差值控制图 13、标准化的计数型控制图 14、累积和控制图 15、指数加权移动均值控制图 16、休哈特控制图 17、多变量控制图 18、回归控制图 19、残差控制图 20、自回归控制图 21、区域控制图 22 、实时对比控制图 用于复杂高维数据，比如，高维，分类变量，存在缺失值，非正态分布，非线性关系等等。

分析基本准则

为了方便记忆，总结了控制图判异的八个准则： 准则1：1个点子落在A区以外（点子越出控制界限） 准则2：连续9点落在中心线同一侧 准则3：连续6点递增或递减 准则4：连续14点中相邻点子总是上下交替 准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧B区以外 准则6：连续5点中有4点子落在中心线同一侧C区以外 准则7：连续15点落在中心线同两侧C区之内 准则8：连续8点落在中心线两侧且无1点在C区中

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