控制图：如何知道你的流程是否受控
控制图（也称为休哈特图或统计过程控制图）是一种用于随时间监控流程并区分两种变异类型的图形工具：普通原因变异（任何流程固有的自然、预期变异，不需要干预）和特殊原因变异（信号真正的流程变化，需要调查，如果是负面的则需要纠正）。这种区别很重要，因为对普通原因变异的适当响应与对特殊原因变异的适当响应不同。对普通原因变异做出反应就好像它是特殊原因——"干预"受控流程——会增加而非减少变异。控制图给你一个客观的基础来知道你正在看哪种类型的变异。
控制图的解剖
中心线（CL）：基准期内流程数据的均值。
控制上限（UCL）：均值加三个标准差。从流程数据计算——不是从外部设定。
控制下限（LCL）：均值减三个标准差。
数据点：随时间绘制的个别测量值，由线连接。
控制限是从数据计算的，不是从规格限或客户需求计算的。流程可以处于统计控制中，但仍然不满足规格。
流程失控的信号
单个点落在控制上限或下限之外。
连续三个点中的两个落在图表的外三分之一区域（距均值两到三个标准差之间）。
连续五个点中的四个落在均值同侧超过一个标准差的位置。
连续八个或更多点落在中心线的同侧（连串）。
连续六个或更多点稳定增加或减少的趋势。
如何在实践中使用控制图
选择正确的图表类型。 不同的控制图类型适合不同的数据类型。个体和移动极差（I-MR）图适用于随时间采集的个别测量（例如，每笔交易的周期时间）。X拔和R图适用于以子组采集的测量。p图适用于不合格比例数据。
收集基准数据。 控制图需要至少20-25个数据点来计算稳定的控制限。在尝试监控流程之前收集基准数据。
调查信号——不要干预。 当信号出现时，调查其原因。如果原因被识别且确实是特殊的（机器故障、人员变更、政策变更），则处理它。如果没有找到原因，将该点视为普通原因变异。不要对落在控制限内的个别数据点作出响应而调整流程。
XNM将包括统计过程控制在内的精益六西格玛工具应用于公共部门和资本项目环境中的质量改进。欢迎联系XNM战略咨询团队，探讨贵组织的流程控制和质量改进。