统计过程控制 SPC 控制图的 控制图判别准则

利用控制图对过程进行控制，需要正确判断控制图，及时从控制图中获取过程的异常信息，根据样本数据形成的样本点的位置和变化趋势提供的信息进行分析判断。

(1)判断控制图受控状态的标准

如果控制图上的所有点都在控制范围内，排列没有异常，则说明生产过程处于统计控制之下，影响过程的只是即时因素，而不是系统因素。以下是正常工作程序的充分条件(图1)

所有的想法都在控制范围内，在排列上没有明显的规律性或趋势性。

中心线两侧的点数基本相同。

超过2/3的想法落在中心线以下1σ的范围内。

靠近控制线的点稀疏，靠近控制中心线的点密度较高。

在实际应用中，判断点的排列是否异常有很多具体的标准，如:

①连续25个点无一超出控制界限。事实上，在连续25个点中，至少有一个点落在极限之外的概率只有:

②最多连续35个点中有一个点超出控制极限。连续35个点中超过2个点超出控制界限的概率为:

③连续100点中最多有2点在控制界限外的概率是：

以上列举的事件都是小概率事件，流程正常时不会发生。如果发生，可以判断过程异常，需要调整。

(2)控制图失控状态的判断标准

控制图中的点可能异常的原因通常有三个，如图(2)所示:

虽然配送中心没有变化，但配送的分散程度明显过大，如配送②；

分布中心偏移，分布离散度过大，如分布③。

在实际应用中，有许多异常排列思想的具体形式。应注意以下情况，过程可能异常。六西格玛如何做统计过程控制的SPC控制图项目？如何做统计控制SPC管理？项目周期是多少？大概要花多少钱？需要哪些步骤？企业目前需要解决的问题有哪些？统计过程控制SPC管理能达到_什么效果？(1)中心线以上或以下连续出现的N个点称为N点链:

(2)点子在中心线一侧多次出现：

(3)思路在控制限附近多次出现:“思路在控制限附近”，即指针连续出现在样本统计的二倍标准差2σ和三倍标准差3σ的区域。如图3所示。

(4)另外还有一种比较复杂的情况，就是控制图上的点排列成周期性变化，不容易判断生产过程是否异常。当思路排列成周期性变化时，需要长时间收集数据，找出周期性变化的原因，才能仔细判断过程是否异常。