控制图之过程受控与过程稳定

首先，想想我们的体检。大家都不会否认体检的作用，大部分人都会坚持定期体检。其实体检也不是绝对靠谱的。有的人病得很重，还没检查出来，就耽误了。有的人体检报告是阳性，然后去别的大医院检查变成阴性，结果虚惊一场。虽然会有以上两种错误，但同时也有很大一部分人通过体检及时发现了自己的病情，保住了性命。

控制图的使用原理与体检相同。虽然会出现误报警和漏报警两种错误，但毫无疑问，控制图对于及时发现过程异常具有重要作用。

误报错误的可能性很小。如果只用标准1(该点超出控制限值)进行判别，错误概率为0.27%。在正常稳定生产的情况下，这种虚警平均370次采样后才会出现一次。

漏警概率与控制图的灵敏度有关。灵敏度高的话，概率就小，反之，概率就大。子样本量越大，控制图的灵敏度越高。例如，均值-标准差控制图的灵敏度高于均值-极差控制图。

绘制和使用控制图的步骤如下:

第一步:绘制控制图。在定性分析的基础上，认为生产处于受控状态。按规定抽取k ≥25的亚组样本，绘制过程控制图。

步骤2:诊断控制图。使用定量诊断标准来判断生产是否真正处于统计控制之下。

第三步:分析产能。判断产品是否达到规定的质量水平。

第四步:使用控制图。当第二次和第三次测试通过后，绘制的控制图就可以投入实际应用了。

第五步:过程改进和调整控制图。控制图使用一段时间后，需要调整控制界限，重新绘制控制图。原因有二:

第一，过程的稳定性总是有一定的时间限制。一定时间后，工艺的生产条件会发生变化。

第二，过程控制伴随着过程改进。每次出现流程异常，都要求找出异常的原因，消除异常的原因，才会产生流程改善的效果。因此，坚持使用控制图可以同时达到过程改进的目的，实现过程改进，提高生产能力。当然，控制图需要重新绘制。