控制图的基本概念

控制图是区分CTQ或CTP正常原因(系统本身引起的波动)和异常原因(系统外部引起的波动)的工具。其功能是评估和监控CTQ或X(仅代表波动的正常原因)的稳定性。控制图中的数据是从每个观察周期的子集或样本中收集的。

在流程监控中，我们根据使用的数据类型不同，将控制图分为两类。它们是:测量控制图和计数控制图。

控制图是六西格玛管理中的重要工具。它们广泛应用于六西格玛DMAIC模型的各个阶段。

区分波动的两个原因非常重要，因为异常波动不是过程引起的，而正常波动是过程引起的，只有通过管理才能改变过程。

波动的异常原因不是过程造成的。处理波动的异常原因是工人和工程师的责任。工人和工程师诊断波动的异常原因，如果可能，采取一定措施解决异常原因。如果他们不能解决波动的异常原因，他们将寻求管理帮助。

波动的正常原因是过程。例如，就业、培训和测试政策及操作方法引起的波动。处理波动的正常原因是昂贵的管理。只有通过管理才能改变检测策略和流程，两者共同决定一个系统正常波动的情况。

早在80年前，沃尔特·休哈特就提出了一种有效的方法来区分波动的正常和异常原因。这种方法要求我们在一条横线上反复写字母“A”:

当你一个一个这样做的时候，你会立刻发现所有的“A”都是相似的，但它们永远不会完全相同。再者，你可能还会发现这些“A”之间的字体大小有10%、20%甚至30%的差异，这是正常原因造成的波动。如果你昨晚睡得好，或者今天咖啡喝得少，你的手可能会更稳定，“A”可能会更相似。你可能会认为试图解释为什么最大的“A”那么大，最小的“A”那么小是愚蠢的。

控制图帮助我们防止两种错误。第一种错误:当波动是正常原因引起时，观察时认为是异常原因引起的。当波动的正常原因被错误地归结为异常原因时，会导致我们过度调整过程，从而引起更多的波动。第二种错误:当波动是非正常原因引起时，观察时认为是正常原因引起的。虽然使用控制图后仍会出现这两种错误，但相比之下错误的数量会减少很多。