统计过程控制：控制图的实践应用

Shewhart控制图将过程测量值随时间绘制于三条参考线旁：中心线（过程均值）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），均设定在均值上下三个标准差处。重要区别：控制限由过程数据本身确定，而非规格限。规格限由客户或设计确定，定义什么是可接受的；控制限由过程确定，定义过程自然产生什么。一个处于统计受控状态的过程，仍可能产生超出规格的输出。

SPC的根本区分在于两类变异：「普通原因变异」——设备轻微磨损、环境温度、原材料批次的细微差异等许多小因素共同造成——是稳定、可预测的，消除它需要改变过程设计本身；「特殊原因变异」则源自某个具体事件——工具断裂、未经培训的新操作员、不同供应商的原材料批次——不可预测，需立即溯源纠正。将普通原因变异当作特殊原因处理（每次偏离均值就调整过程）反而会增大变异。戴明称之为「篡改」。

• XBar-R / XBar-S：连续数据分组（子组n ≤ 8用R图，n ≥ 9用S图）。

• I-MR（单值-移动极差）：每次收集单个数据点，无自然分组的场合。

• p图 / np图：属性数据——不合格品率（p图）或不合格品数（np图）。

• c图 / u图：计缺陷数（不合格项），而非计不合格品数；检验面积恒定用c图，变化时用u图。

西方电气规则定义了八种非随机模式检验，最常用的包括：一点超出三西格玛控制限；同侧连续两点中有两点超过二西格玛；中心线同侧连续八点；连续六点单调趋势；以及连续十四点交替上下等。SPC软件通常自动应用这些规则；理解每条规则的含义有助于将调查引向正确方向。SPC的价值在于纪律严明的响应协议：控制图发出信号时立即调查，识别原因，若有害则纠正，若有益则复制，并记录所发现的内容。

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