统计过程控制SPC参考手册模板

统计过程控制（SPC）参考手册1992年版•1995年第2次印刷(仅新封面)©1992,©1995版权由克莱斯勒、福特和通用汽车企业全部本手册所描述控制图选择程序确定要制订确定要制订控制图特征性质上是否是均匀或不能按子组取样一比如：化学槽液批量油漆等？单值图X—MR是是关心关心是不合格品率一即“坏”零件百分比吗？关心是不合格品数即单位零件不合格数吗？子组均值是否能很方便地计算？是否能方便地计算每个子组S值？子组容量是否大于或等于9？c图图图图图图否是是否是否否是是否是是否否np图np图注：本图假设测量系统已经过评价而且是适用QS-9000及其配套手册汉字版再版前言 自一九九七年六月QS-9000及其配套手册汉字版出版发行以来，中国汽车行业在QS-9000学习和了解，落实和实施和开展第三方质量体系认证方面取得了长足发展。以预防为主、降低浪费、经过连续改善不停满足用户日益增加需求已成为汽车供方管理观念关键内容，汽车产品质量有了显著提升。 一九九八年十一月，在国家质量技术监督局国际合作司和标准化司、中国质量体系认证机构国家认可委员会及美国品士企业（PLEXUSCORPORATION）大力支持下，中国汽车技术研究中心取得了美国汽车工业行动集团（AIAG）相关QS-9000系列手册汉字翻译、出版和在全球范围内发行授权，同时一九九七年六月QS-9000系列手册汉字版取得美国三大汽车企业认可。依据版权协议要求和汉字版发行近三年使用情况，我们成立了修订工作组，依据来自各相关方面修改提议，并结合我们在QS-9000培训及认证工作中体会，翻译了QS-9000质量体系要求第三版、质量体系评定（QSA）第二版和生产件同意程序（PPAP）第三版，修改完善了产品质量先期策划和控制计划（APQP）、潜在失效模式及后果分析（FMEA）、测量系统分析（MSA）和统计过程控制（SPC）。 在修订和再版过程中，我们得到了国家质量技术监督局标准化司石保权司长、国际合作司孔小康副司长、中国质量体系认证机构国家认可委员会肖建华秘书长、王卫东及徐有刚部长、国家机械戒严局行业管理司杜芳兹调研员支持和指导。在此表示真挚谢意。 感谢手册汉字版97年版编委会中方及美方全体组员。中方：王秉刚、叶盛基、张建伟、孙林、汪惠林、刘耀民、赵幼贤、张建中、颜景茂、李伟禹；美方：KehTung;DavidTai,Paul;M.Meredith(Ford);JasonYeh,ChenJeanhe(Chrysler);ViockyHao,BillHolland(GM)。 尤其感谢美国品士企业总培训师方俭先生比给支持和指导。中国汽车技术研究中心二０００年五月QS-9000及其配套手册汉字本编译前言 为在中国推广和借鉴QS-9000汽车工业质量管理经验，促进中国汽车工业质量管理和质量确保水平提升，并为在中国逐步开展QS-9000质量体系第三方认证做准备，促进正确了解QS-9000全部内涵，在国家技术监督局机械工业部主动提倡下，在美国三大汽车企业（Chrysler,Ford,GM）驻中国机构支持下，中国汽车技术研究中心组织编译了汉字本QS-9000及其配套手册[包含QS-9000质量体系要求、质量体系评定（QSA）、生产件同意程序（PPAP）、产品质量先期策划及控制计划（APQP）、潜在失效模式及后果分析（FMEA）、测量系统分析（MSA）、基础统计过程控制（SPC）共七册]。 在编译过程中，我们得到了中国各相关主管部门大力支持，得到了美国三大汽车企业及德尔福（Delphi）企业驻中国机构亲密配合和协作。QS-9000各相关单位共同组成编委会，组织相关教授对译稿前后进行了三轮认真审议。形成正式译稿后，陆续寄至美国汽车工业行动集团（AIAG）审阅确定。所以，QS-9000及其配套手册汉字本是中美双方教授集体智慧结果。 在此，我们谨向QS-9000及其配套手册汉字本编译工作做出努力和贡献各位人士致以真挚谢意。 这里，我们要尤其感谢国家技术监督局认证办公室吴季直副司长、肖建华处长及王卫东先生；机构工业部科技和质量司石坚中副司长及阎育镇处长、汽车司相关领导及产品认证处郑金城处长、黄学平调研员支持和指导；感谢美国三大汽车企业及德尔福驻中国机构各相关教授协作和支持；感谢QS-9000及其配套手册汉字本编委会全体教授和编译人员卓有成效工作。感谢美国汽车工业行动集团（AIAG）对QS-9000及其配套手册汉字译稿进行审阅各位教授。 因为时间仓促，QS-9000及其配套手册汉字本还未达成尽善尽美，有编译难免有不足和不确切之处，敬请读者批评指正。我们也将本着QS-9000连续改善精神，不停提升编译质量和翻译正确性。我们真诚地期望广大读者对QS-9000及其配套手册汉字本提出改善提议和意见。中国汽车技术研究中心一九九七年六月于天津前言 本参考手册是在美国质量控制协会（ASQC）汽车部供方质量要求编写组和汽车工业行动集团（AIAG）共同主持下，由克莱斯勒、福特和通用汽车企业质量和供方评定人员编制。 ASQC/AIAG编写华丽任务是将克莱斯勒、福特和通用汽车企业各自供方评定系统供方质量确保、全方面质量创优、目标创优参考手册，汇报格式及技术术语进行标准化处理。所以，任何供方能够利用手册来获取和克莱斯勒、福特和通用汽车企业供方评定系统对应信息。 迄今为止，在汽车行业上还没有正式统一相关统计过程控制（SPC）方法，有些生产厂为其供方提供了方法，而其它没有明确要求。为了简化并降低对供方质量要求差异，克莱斯勒、福特和通用汽车企业同意编写并经过AIAG发行这本手册。负责本手册内容编写工作组由通用汽车企业LeonarD领导。 本手册可看成是对统计过程控制介绍。它并不限制对应特殊过程或商品统计方法发展，也不包含全部SPC技术。相关使用替换方法问题，可求援于用户质量部门。 编写组衷心感谢：克莱斯勒汽车企业副总裁ThomasT.Stallkamp、福特汽车企业副总裁ClintonD.Lauer、通用汽车企业副总裁DonaldA.Parvs领导和参与，和三大企业质量和供方评定组胜任而努力工作；感谢汽车工业行动集团（在AIAG主任JosephR.Phelan领导下）在本手册编写、出版和发行中做出关键贡献。 我们还要感谢由TrippMartion（PetersonSpring）领导ASQC审阅小组，对本手册进行审阅，并在审阅过程中对本手册目标和内容完善提出了宝贵意见。 BruceW.Pince TaskForceCoordinator SandyCorporation Troy,Michigan December,1991 本手册1991年版本全部权及版权由AIAG全部，更多副本可从AIAG取得。在得到AIAG认可下，许可复制本手册部分内容在供方组织使用。AIAG联络电话：（313）358-3570。目录第I章连续改善及统计过程控制概述 第1节 预防和检测 5 第2节 过程控制系统 7 第3节 变差：一般及特殊原因 9 第4节 局部方法和对系统采取方法 11 第5节 过程控制手过程能力 13 第6节 过程改善循环及过程控制 17 第7节 控制图：过程控制工具 21 第8节 控制图益处 25第II章 计量型数据控制图 27~ 第1节 均值和极差图（X—R图） 29~ A搜集数据 31 B 计算控制限 37 C 过程控制解释 39 D 过程能力解释 57 第2节 均值和标准差图（X—s图） 65 A搜集数据 65 B 计算控制限 67 C 过程控制解释 67 D 过程能力解释 67 第3节 中位数图（x—R图） 69 A搜集数据 69 B 计算控制限 71 C 过程控制解释 71 D 过程能力解释 71 E 中位数图替换方法 72 第4节 单值和移动极差图（X—MR图） 75 A搜集数据 75 B 计算控制限 75 C 过程控制解释 77 D 过程能力解释 77 第5节 计量型数据过程能力和过程性能了解 79 A过程术语定义 79 B 过程量度定义 80 C 条件和假设描述 81 D 使用过程量度提议 83第II章 计数型数据控制图 89 第1节 不合格品率P图 91 A搜集数据 93 B 计算控制限 95 C 过程控制解释 99 D 过程能力解释 107 第2节 不合格品数np图 111 A搜集数据 111 B 计算控制限 111 C 过程控制解释 111 D 过程能力解释 111 第3节 不合格数c图 113 A搜集数据 113 B 计算控制限 113 C 过程控制解释 113 D 过程能力解释 113 第4节 单位产品不合格数据u图 115 A搜集数据 115 B 计算控制限 115 C 过程控制解释 117 D 过程能力解释 117第IV章 过程测量系统分析 119 第1节 引言 119 第2节 均值和极差法 121 A 进行研究 121 B 计算 122 C 结果分析 123 D 示例 127附录A 相关分组部分评述 131附录B 过分调整 137附录C 本手册所描述控制图选择程序 139附录D Cpm和其它指数（USL—T）=（T—LSL）关系 141附录E 控制图常数和公式表 143附录F 标准正态分布 147附录H 参考文件及提议读物 159附录I 可复制控制图表 161插图目录图 名称 页次过程控制系统 6变差：一般及特殊原因 8过程控制及过程能力 12过程改善循规蹈矩环 16控制图 20计量型数据——测量中间或最终过程输出结果 26X—R图 30X—R图建立数据 32X—图“初始研究” 34有控制限X—R图 36R图——有超出控制限点存在 38R图——链（极差） 40R图——非随机模式 42X—R图——重新计算控制限（极差） 44X图——超出控制限点 46X图——链 48X图——非随模式 50X—R图——重新计算控制限 52X—R图——延长控制限 54相对无规范限界过程变差 56计算过程能力 58评价过程能力 60数据搜集 64X和s图 66中位数控制图 68中位数控制图—解释 70单值移动极差图 74单值和移动极差图解释 76“目标柱”和损失函数比较 82调整过程和要求一致 84计数型数据 88不合格品率p图——数据搜集 92不合格品率p图——计算控制限制—表1 9433不合格品率p图——计算控制限制—表2 96不合格品率p图——超出控制限制点 98不合格品率p图——链 100不合格品率p图——非随机图形 102不合格品率p图——重新计算控制限 104不合格品数np图 110不合格品数c图 112交易会产品不合格数u图 114u图——重新计算控制限 116量具反复性和再现性数据统计表 124量具反复性和再现性汇报 125量具反复性和再现笥数据表——示例 128量具反复性和再现性汇报——示例 129第I章连续改善及统计过程控制概述 在今天经济气候下，为了事业昌盛，我们——汽车制造商，供方及销售商必需致力于不停改善。我们必需寻求更有效方法来提供产品及服务。这些产品和服务必需不停地在价值上得以改善。我们必需重视内部和外部用户，并将用户满意作为企业关键目标。 为了达成这一目标，我们组织中每一个人全部必需确保不停改善及使用有效方法。本手册包含到第二领域一些要求。它描述了能使我们致力于改善更有效多个基础统计方法。为了完成不一样任务需要不一样程度了解。本手册对象是见习生和刚开始从事统计法应用管理人员。对于现在正在应用更优异技术人员，本手册也可作为她们学习这些基础方法参考文件。本手册并没有包含全部基础方法。附录H所列参考文件或手册中叙述了其它基础方法（比如：检验清单、步骤图、排列图、因果分析图等）及部分优异方法（如其它控制图、试验设计、质量功效展开等）。 本书所述基础统计方法包含和统计过程控制及过程能力分析相关方法。本手册第I章叙述了过程控制和背景知识，解释了部分关键概念：如变差特殊及一般原因，并介绍了控制图，这个用来分析及监控过程很有效工具。第II章描述了结构和使用计量型数据控制图表（定量数据，或测量）X—R，X—s图，中位数图以X—MR（单值及移动极差）图。这一章还介绍了过程能力概念并讨论了广泛应用指数及比值。第III章介绍了用于计数型数据（定性数据或计数值）多个控制图：p图、np图、c图及u图。第IV章介绍了测量系统分析内容并列举了合适例子。附录包含分组及过分调整例子，怎样使用控制图步骤图、常数及公式表、标准正态分布和可复制空白表等。术语索引给出了本手册所使用术语及符号解释，参考文件一节向读者提供了深入学习材料。 在开始讨论之前，需进行六点说明：搜集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标，最终目标应是对读者过程不停加深了解。当一个没有任何改善技术教授是很轻易。增加知识应成为行动基础；研究变差和应用统计知识来改善性能基础概念适适用于任何领域，能够是在车间中或办公室里。例子有：机器（性能特征）、记帐（差错率）、总销售额、浪费分析（废品率）、计算机系统（性能特征）及材料管理（运输时间）。本手册关键放在车间应用中。激励读者参考附录H中参考文件应用于行政管理及服务中；SPC代表统计过程控制，不幸是在北美统计方法常见于零件而不是过程。应用统计技术来控制输出（比如零件）应仅仅是第一步。只有当生产输出过程成为我们努力关键。这些方法才能在改善质量，提升生产率，降低成本上发挥作用；尽管本书每一点是经过已完成例子来说明，要真正了解这些知识需要深入和过程实际相联络。研究读者自己工作场所或相同部门中实际例子是对本书关键补充。然而，现有过程信息不能替换实际工作经验；本书可看成应用统计方法第一步。它提供从经验中得到法则，这些法则在很多方面得到了应用。然而，还是存在不能盲目使用这些法则例外。本手册不能满足初学者对统计方法和理论知识深入需要，我们激励读者寻求正规统计教育。在读者过程和统计方法应用已经比本手册所述内容更优异地方我们也激励读者向含有一定统计理论知识和实践人员请教。方便了解其它技术；测量系统对适宜数据分析来说很关键，而且在搜集过程数据之间就应很好地了解它们，假如这么一个系统缺乏统计控制或她们变差占过程数据总变差中很大百分比，就可能作出不合适决定。在手册中，假设该系统处于受控状态而且对数据总变差没有大影响。为了更具体了解这些内容读者可参考AIAG出版测量系统分析（MSA）手册。过程控制需要过程控制需要检测——容忍浪费预防——避免浪费第1节:预防和检测过去，制造商常常经过生产来制造产品，经过质量控制来检验最终产品并剔除不符合规范产品，在管理部门则常常靠检验或重新检验工作来找犯错误，在这两种情况下全部是使用检测方法，这种方法是浪费，因为它许可将时间和材料投入到生产不一定有用产品或服务中。 一个在第一步就能够避免生产无用输出，从而避免浪费更有效方法是——预防。 对很多人来说预防和策略听起来很明智，甚至显然。常常能听到这么口号“第一次就把工作做好。”但光在口号是不够。所要求是了解统计过程控制系统和各个要素。下述七节介绍了这些要素。并能够看成是下列问题答案： •什么是过程控制系统？（第2节） •变差是怎样影响过程输出？（第3节）•统计技术是怎样区分一个问题实质是局部还是包含到整个系统？（第4节）•什么是统计受控过程？什么是有能力过程？（第5节）•什么是连续改善循环？过程控制对哪一部分起作用（第6节）•什么是控制图：怎样使用（第7节）•使用控制图有什么好处？（第8节）学习以上材料时，读者能够查阅附录G术语索引对关键术语和符号定义。有反馈过程控制系统模型有反馈过程控制系统模型过程呼声人►设备►产品材料►或方法►服务环境►▲▲▲输出过程/系统输出用户呼声图1过程控制系统►►统计方法我们工作方法/资源融合识别不停改变需求和期望用户第2节过程控制系统 一个过程控制系统能够称为一个反馈系统。统计过程控制（SPC）是一类反馈系统，但也存在不是统计性反馈系统。下面讨论这个系统四个关键基础原理。过程所谓过程指地是共同工作以产生输出供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境和使用输出用户之集合（见图1）。过程性能取决于供方和用户之间沟通，过程设计及实施方法，和动作和管理方法等。过程控制系统其它部分只有它们在帮助整个系统保持良好水平或提升整个过程性能时才有用。相关性能信息经过分析过程输出能够取得很多和过程实际性能相关信息。不过和性能相关最有用信息还是以研究过程本质和其内在改变性中得到。过程特征（如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟以中止次数等）然后我们关心关键。我们要确定这些特征目标值，从而使过程操作生产率最高，然后我们要监测我们和目标值距离是远还是近，假如得到信息而且正确地解释，就能够确定过程是在正常或非正常方法下运行。若有必需可采取合适方法来校正过程或刚产生输出。若需要采取方法，就必需立即和正确，不然搜集信息努力就白费了。对过程采取方法通常，对关键特征（过程或输出）采取方法从而避免它们偏离目标值太远是很经济。这么能保持过程稳定性并保持过程输出变差在可接收界限之内。采取方法包含改变操作（比如：操作员培训、变换输入材料等），或改变过程本身更基础原因（比如：设备需要修复、人交流和关系怎样，或整个过程设计——可能应改变车间温度或湿度）。应监测采取方法后效果，如有必需还应深入分析并采取方法。对输出采取方法假如仅限于对输出检测并纠正不符合规范产品，而没有分析过程中根本原因，常常是不经济。不幸是假如现在输出不能满足用户要求，可能有必需将全部产品进行分类报废不合格品或返工。这种状态肯定连续到对过程采取必需校正方法并验证，或连续到产品更改为止。很显然，仅对输出进行检验并随之采取方法不是一个有效过程管理方法。仅对输出采取方法只可作为不稳定或没有能力过程临时方法（见第5节）。所以，下面讨论关键将放在过程信息搜集和分析上，方便对过程本身采取纠正方法。第3节变差一般及特殊原因 为了有效地使用过程控制测量数据，了解变差概念是很关键，见图2所表示。 没有两件产品或特征是完全相同，因为任何过程全部存在很多引发变差原因。产品间差距可能很大，可能小得无法测量，但这些差距总是存在。比如一个机加式轴直径易于受生因为机器（间隙、轴承磨损）、刀具（强度、磨损率）、材料（直径、硬度）、操作人员（进给速率、对中正确度）、维修（润滑、易损零件更换）及环境（温度、动力供给是否完成（项目）不一样阶段，她们所用设备可靠性，票据本身正确性及易读性，所遵守规程及办公室中其它工作量不一样而不一样。 过程中有些变差造成短期、零件间差异——比如机器及其固定装置间游隙和间隙，或记帐人职员作正确性等。另外部分变差原因仅常常较长时期后对输出造成影响，比如随差刀具或机器逐步磨损，或是规程发生有规则改变，或是诸如动力不稳定等不规则环境改变。这么，测量周期和测量是时条件将会影响存在变差总量。 从最低要求角度来看，总是将变差问题简单化。在要求公差范围零件是可接收，超出要求公差范围之外零件是不可接收；按时完成汇报是可接收，迟缓汇报是不能接收。然而，在管理任何一个过程降低变差时，全部必需追究造成原因。首先是区分一般原因和特殊原因。 即使单个测量值可能全全部不一样，但形成一组后它们趋于形成一个能够描述成一个分布图形（见图2），这个分布按下列特征区分： • 位置（经典值）； • 分布宽度（从最小值至最大值之间距离）； • 形状（变压器差模式——是否对称、偏斜等）。 一般原因指是造成伴随时间推移含有稳定且可反复分布过程中很多变差原因，我们称之为：“处于统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”。一般原因表现为一个稳定系统偶然原因。只有变差一般原因存在且不改变时，过程输出才是能够估计。 特殊原因（通常也叫查明原因）指是造成不是一直作用于过程变差原因，即当它们出现时将造成（整个）过程分布改变。除非全部特殊原因全部被查出来而且采取了方法，不然它们将继续用不可估计方法来影响过程输出。假如系统内存在变差特殊原因，伴随时间推移，过程输出将不稳定。 因为特殊原因造成过程分布改变有些有害，有些有利。有害时应识别出来并消除它。有利时可识别出来并使其成为过程恒定一部分。对于部分成熟过程（比如经过几次不停改善循环后过程），用户可能给特许让一贯出现特殊原因过程进行下去，这么特许通常要求过程控制计划能确保答用户要求而且确保过程不受别特殊原因影响。（见第5节）局部方法和对系统采取方法局部方法•通常见来消除变差特殊原因•通常由和过程直接相关人员实施•通常可纠正大约15%过程问题对系统采取方法•通常见来消除变差一般原因•几乎总是要求管理方法，方便纠正•大约可纠正85%过程问题第4节局部方法和对系统采取方法 在上面讨论两种变差和可能采取降低它们方法*之间有着关键联络。 简单统计过程控制技术能检验变差特殊原因。发觉变差特殊原因并采取合适方法通常是和该过程操作直接相关人员责任。尽管有时纠正时要求管理人员介入，介处理变差特殊原因通常要求采取局部方法。这一点在早期过程改善中尤为关键。当某人对特殊原因成功持采取合适方法后，其它问题通常要求采取管理行动而不是局部方法来处理。 相同简单统计过程控制技术也能指明变差一般原因范围，但分离这些原因需要更具体分析。纠正变差一般原因责任在于管理谷。有时和操作直接相关人员处于较有利位置发觉它们并将它们汇报给管理人员来采取方法。总来说，处理变差一般原因通常需要采取系统方法。 过量过程变差中较小部分——工业经验提议为15%——是经过和操作直接相关人员局部纠正。采取方法类型如不正确将给机构带来大损失，不仅劳而无功，而且会延误问题处理甚至使问题恶化。比如：假如需要管理人员对系统采取方法（如选择提供一致输入材料供方）时却采取是局部方法（如调整机器）就不对“。不管怎样，为了愈加好地降低过程变差变通原因需要管理人员和和操作直接相关人员亲密合作。*W.E.戴明博士在”日本发生了什么?”和其它部分文章中讨论这一问题。该方为《工业质量控制》1967年8月NO.3,24卷第3部第89~93页。**码这些发觉首先由J.M.朱兰博士提出,并已在戴明博士经验中得到证实。第5节过程控制和过程能力 过程控制系统目标是对影响过程方法作出经济合理决定。也就是说，平衡不需控制时采取了方法（过分控制或私自改变）和需要控制时未采取方法（控制不足）后果。必需前面提到变差两种原因——特殊原因和一般原因关系下处理好这些风险。（见图3） 过程在统控制下运行指是仅存在造成变差一般原因。这么，过程控制系统一个作用是当出现变差特殊原因时提供统计信号，而且当不存在特殊原因时避免错误信息。从而对这些特殊原因采取合适方法（或是消除它们，或是假如有用，永久地保留它们）。 讨论过程能力时，需考虑两个在一定程度上相正确概念： • 过程能力由造成变差一般原因来确定，通常代表过程本身最好性能（比如分布宽度最小），在处于统计控制状态下运行过程，数据搜集到后就能证实过程能力，而不考虑规范相对于过程分布位置和/或宽度情况怎样； • 然而，内外部用户更关注过程输出和和她们要求（定义为规范）关系怎样，而不考虑过程变差怎样。 通常说来，因为受统计控制过程服从可估计分布，从该分布中便能够估量出符合规范产品百分比。只要过程保持受统计控制状态而且其中分布位置、分布宽度及形状不改变，就能够继续生产相同分布符合规范产品。对过程采取第一个方法就是将过程定位在其目标值上。假如过程分布宽度是不可接收，该策略则许可生产最小量不符合规范产品。通常要求用对系统采取方法从而降低产生变差变通原因方法来改善过程能力（和其输出），从而一直符合规范。为了深入具体了解过程能力、过程性能和和之相关假设，参见第2章第5节。 简言之，首先应经过检验并消除变差特殊原因使用权过程处于受统计控制状态，那么性能是可估计，变可评定其满足用户期望能力。这是连续改善基础。 每个过程能够依据其能力是否受控进行分类，过程可分成4类，以下表所表示：控制满足要求受控不受控可接收1类3类不可接收2类4类 一个可接收过程必需是处于受控统计控制状态且其固有变差（能力）必需小于图纸公差。理想情况是含有1类过程，该过程受统计控制且有能力满足要求，是可接收。2类过程是受控过程但存在因一般原因造成过大必需降低变差。3类过程符合要求，可接收，但不是受控过程，需要识别变差特殊原因并消除它。4类过程即不是受控过程又不可接收，必需降低变差特殊原因和变通原因。 在有些情况下，用户可能许可制造商运行一个3类过程，这些情况包含： • 用户对规范要求之内变差不敏感（见第2章第5节所讨论损失函数； • 对特殊原因采取方法所发生成本比任何全部用户得到利益大，因成本原因可许可存在特殊原因包含刀具磨损、刀具重磨、周期（季节）改变等； • 特殊原因已被识别，其统计表明含有一致性和可预见性。 在这些情况下，用户可能会有以下要求： • 该过程是成熟，比如，该过程已经过多个循环连续改善； • 许可存在特殊原因在已知一段时间内表现出产生稳定后果； • 过程控制计划有效运行。可确保全部过程输出符合规范并能预防出现别特殊原因或和许可存在特殊原因不稳定其它原因。 在汽车工业中可接收作法是一个过程被证实处于统计控制状态后才计算其过程能力。过程能力是作为利用从过程中得到统计数据来进行过程性能估计基础。利用从过程中得到一定时间不稳定或不反复数据来进行估计是没有什么价值。特殊原因是造成份布形态、分布宽度或位置改变原因，所以会很快使过程能力估计失效。用来计算不一样能力指数或比值所要求数据是从处于统计控制状态过程取得。 能力指数可分成两类：长久和短期。短期能力研究是以从一个操作循环中获取测量为基础。这些数据用控制图分析后作为判定该过程是否在统计控制状态下运行依据。假如没有发觉特殊原因，能够计算短期能力指数。假如过程不是处于受控状态，就要求采取处理变差特殊原因方法。这种研究通常见于验证由用户提出过程中生产出来首批产品。另一个用途，有时也叫机器能力研究，是用来验证一个新或经过修改过程实际性能是否符合工程参数。 假如一个过程是稳定而且能符合短期要求。紧接应进行另一个型式研究。长久能力研究包含经过很长一段时间内所进行测量应在足够长时间内搜集数据，同时这些数据应能包含全部能估计到变差原因，很多变差原因可能在短期研究时还没有观察到。当搜集到足够数据后，将这些数据画在控制图上，假如没有发觉变差特殊原因，便能够计算长久能力和性能指数。这种研究一个用途是用来描述一个过程在很长一个时期内包含很多可能变差原因出现后能否满足用户要求能力——比如：量化过程性能。 多个不一样指数已被提出。因为1）没有一个单独指数能够万能地适适用于全部过程；且2）没有一个给定过程可能经过一个单独指数完整地来描述。比如：推荐同时使用Cp和Cpk（见第II章第5节），并和图表技术一起使用，能够愈加好地了解估量分岂有此理和规范界限关系。在某种意义上说就是比较（而且努力使二者一致）“过程呼声”和“用户呼声”（参见参考文件22）。 全部指数全部有不足之处且可能产生误导。任何从计算指数中得到推断，能够从计算这些指数数据中找到适宜解释。 相关汽车企业已经确定了对过程能力固定要求。读者有责任和她们用户联络从而确定使用哪些指数。在有些情况下，可能最好是什么指数全部不适宜，或不是基于用户要求，努力使过程来符合这些规范浪费大量时间和精力。第II章第5节描述是能力和性能指数选择和在使用这些指数时注意事项。连续改善过程循环各个阶段分析过程2.维护过程•本过程应做些什么？•监控过程性能•会出现什么错误？•查找变差特殊•本过程正在做什么？原因并采取方法•达成什么控制状态？实施计划研究方法计划实施实施计划研究方法计划实施计划实施方法研究3改善过程方法研究•改变过程从而愈加好地了解一般原因变差•降低一般原因变差图14过程改善循环第6节过程改善循环及过程控制 在应用连续改善过程这一概念时，能够使用3阶段循环（见图4），每一个经历改善过程全部能够在这个循环中找到位置。分析过程当考虑进行过程改善时必需对该过程有基础了解，为了对过程很好了解应回复以下问题：• 本过程应做什么？• 会出现什么问题？ ——本过程会有哪些改变？ ——我们已经知道本过程什么变差？ ——哪些参数受变差影响大？• 本过程正在做些什么？ ——本过程是否在生产废品或需要返工产品？ ——本过程生产产品是否处于统计控制状态下？ ——本过程是否有能力？ ——本过程是否可靠？为了很好地了解过程可能应用很多技术，如小组会议，和开发或操作过程人员（主管教授）商讨，审阅过程历史或进行失效模式及后果分析（FMEA）。本手册所述控制图也是应使用工具。这些简单统计方法用来帮助大家区分变差一般及特殊原因。变差特殊原因应注明。当达成了统计控制状态后，便能够计算能力指数从而帮助评定本过程长久能力目前水平。维护（控制）过程一旦对过程有了很好了解，就必需使过程维持在一定能力水平上。过程是动态而且会改变。必需监控过程性能，所以要采取有效方法来预防过程发生不期望改变。同时必需了解所期望改变并使之保持稳定。本手册介绍简单统计方法在这方面能够帮助你。制作及使用控制图或其它工具，能够对过程进行有效地监控。当所使用工具表明过程已改变，就应立即采取有效方法隔离变差原因并对它们采取方法。 很轻易就会停止在本循环中第二阶段。关键是要意识到任何一个企业资源全部是有限。部分，或是很多过程应处于这一阶段。然而，假如不能进展到本循环下一阶段将造成一具显著竞争上劣势。要达成“世界级”水平要求用稳定有计划努力来进行过程改善循环下一阶段。改善过程抵达这一点，已设法使过程稳定并已维持。不过，对于有些过程，用户甚至会对工程规范内变差表示敏感。在这些情况下，连续改善价值只有在变差减小后才能实现。为上要使用额外过程分析工具，包含更优异统计方法，比如：试验设计及优异控制图等。附录H列出部分有用参考文件做为深入研究。经过减小变差业改善过程关键包含有目标向过程中引入改变并测量其效果。目标是愈加好地了解过程，使变差一般原因能够深入减小，其意图是以更低成本改善质量。当新过程参数确定后，这种循一举理回转到分析过程。因为进行一些改变，应重新确定过程稳定性。过程便不停围绕过程改善循环运转。控制图上控制限中线下控制限1．搜集•搜集数据并画在图上2．控制•依据过程数据计算试验控制限•识别变差特殊原因并采取方法3．分析及改善•确定一般原因变差大小并采取减小它方法反复这三个阶段从而不停改善过程图5控制图第7节控制图——过程控制工具 贝尔试验室Walter休哈特博士在二十世纪二十年代研究过程时，首先区分了可控制和和不可控制变差，就是因为我们所说一般及特殊原因产生。她发明了一个简单有力工具来区分它们——控制图。从那时起，在美国和其它国家，尤其是日本，成功地把控制图应用于多种过程控制场所。经验表明当出现变差特殊原因时，控制图能有效地引发大家注意，它们在系统或过程改善要求降低一般原因变差时控制图能反应其大小。 使用控制图来改善过程是一个反复程序，数次反复搜集、控制及分析多个基础步骤（见图5）。首先。按计划搜集数据（附录A提供了这么一个数据收庥计划输入）；然后，利用这些数据计算控制限，控制限是解释用于统计控制数据基础；当过程处于统计控制状态，控制限可用来解释过程能力。为了使过程在受控和能力上得以改善，就必需识别普差一般及特殊原因并据此改善过程；然后该循环又重新开始，更多数据被搜集、解释而且作为采取方法基础。搜集被研究特征（过程或产品）数据搜集后将之转换成可心画到控制图上形式。这些数据可能是一个机加工零件尺寸实测值、一匹维尼布上缺点数、轨道车经过时间、记账错误数目等。控制利用数据计算试验控制限，将它们画在图上作为分析指南。控制限并不是规范限值或目标，而是基于过程自然改变性和抽样计划。然后，将数据和控制限相比来确定变差是否稳定而且是否仅是由一般原因引发。假如显著存在变差特殊原因，应对过程进行研究从而深入确定影响它是什么。在采取方法（通常是局部方法）后，再深入搜集数据，如有必需可重新计算控制限，若还出现任何另外特殊原因，则继续采取方法。分析及改善当全部特殊原因被消除以后，过程在统计控制状态下运行，楞继续使用控制图作为监控工具，也可计算过程能力。假如因为一般原因造成误差过大，则过程不能生产出一直如一符适用户要求产品。必需调查过程本身而且通常来说必需采取管理方法来改善系统。通常能够发觉尽管在过程刚建立时已经对准了目标值，过程实际位置（X）可能和该值不一致。对于那些实际值偏离目标值而且重新给过程定位很经济过程应考虑重新调整方便使其和目标值愈加一致。以上调整是假设该调整不会影响过程变差。但情况不可能总是这么，应了解因为重新调整过程位置可能啬过程变差，则应在用户满意和经济性两方面进行权衡。必需不停地对过程长久性能进行分析，经过对现行控制图进行周期、系统评审能够很轻易地完成这一工作。通常会有特殊原因出现新证据，部分特殊原因经了解后可能能对降低整个过程变差有利。其它对过程有害特殊原因需要被了解、修改或消除。对于“受控”过程，改善工作关键将常常放在降低过程中一般原因变差上。要减小这种变差就要“缩小”控制衅上控制限——即经重新计算控制限要相互靠近。很多不熟悉控制图人认为这么做对过程改善是一个“处罚”。她们没有意识到假如一个过程处于稳态且控制限计算正确，过程错误地产生超出控制限点机会是相同，和控制限间距离无关（参见第5节）。还没有谈到一点是控制限重新计算问题。一旦经过程适宜计算，而且假如过程中一般原因变差不发生改变，则控制限就是合理，出现偏差特殊原因信号不需要重新计算控制限。用于长久分析控制图，最好是尽可能少重新计算控制限，但需要依据过程本身情况来决定。控制图益处合理使用控制图能：•供正在进行过程控制操作者使用•权有利于过程在质量上和成本上能连续地，可估计地保持下去•使过程达成：——更高质量——更低单件成本——更高有效能力•为讨论过程性能提供共同语言•区分变差特殊原因和一般原因，作为采取局部方法或对系统采取方法指南为了不停地改善过程，反复以上三个阶段合适地多搜集数据。经过操作受统计控制过程来降低过程变差，而且不停分析过程改变。第8节控制图益处 下面列举了使用控制图部分关键益处： 控制图是了解过程变差并帮助达成统计过程状态有效工具。控制图通常由操作人员保留在工作场地上。当需要采取方法——和不需要采取方法时（比如过分调整——见附录B）时，控制图可给和操作亲密相关人员提供可靠信息； •当过程处于统计控制状态，其性能将是可估计，这么生产者和用户全部能够依靠一致质量水平，和达成该质量水平稳定成本； •处于统计控制状态过程能够经过降低一般原因变差和改善过程中心线（目标）来深入改善。能够估量出在系统中提议改善期望效果，甚至相对微小改变实际影响也可经过控制图数据来识别。所需数据量将随受检过程而改变。这种经过降低对目标值变差来改善过程方法能够降低成本并提升生产率； •控制图为两班或三班操作过程人员之间、生产线（操作者、管理谷）和支持活动（维修、材料控制、过程工程、质量控制）人员之间，过程中不一样工序之间，供方和使用者之间，制造/装配车间和设计人员之间就相关过程性能信息交流提供了通用语言； •控制图，经过区分变差特殊原因和一般原因，为大家就任何问题应采取合适局部改善方法还是要求采取管理方法提供依据。这么能够降低混淆、挫折和误导性处理问题努力而造成高成本。 本手册其它内容是介绍控制图制作及解释。在学习这些技术说明及提议时，最好要记住若想从控制图中得到真正好处就要掌握和有效地使用它。附录C提供控制图选择表为在什么情况下使用什么控制图提供了帮助。 注：附录I提供了两个空白控制图和过程统计表格示例。假如使用其它形式控制图，应最少包含以下内容：过程特征名称、零件号、特征描述、计量单位，0=（用于代码数据），抽样频率，样本容量，刻度描述（X，中位数等），刻度值，子组数据，时间，操作员姓名或识别号，使用量具或测量方法，统计过程注释地方。 一个好语音是在每张控制图上列出测量设备反复性和再现性（GR&R%）数据,作为控制图解释参考,同时强调了以这么事实:已完成了测量系统分析。和过程相关控制图人员人员设备环境材料方法测量结果•计量单位（mm，kg等）•原点（0mm，32*F等）过程结果举例控制图举例•轴外径（英寸）•从基准面到孔距离（mm）•电阻（Ω）•轨道车经过时间（h）•工程更改处理时间（h）用于均值测量X图用于极差测量R图测量方法必需确保一直产生正确和精密结果不精密精密不正确正确**注：目前有计量学书籍将正确度定义为没有偏倚。图6计量型数据——测量中间或最终过程输出结果第II章计量型数据控制图 当从一个过程中可得到测量值时，使用计量型数据控制图是一个有力工具。比如：轴承直径、关门所用力，或审查一张收据所用时间等。计量型数据控制图——尤其是其最一般形式，X—R图——代表了控制图在过程控制中经典应用。（见图6） 计量型数据控制图应用广泛，有以下原因：大多过程和其输出含有可测量特征，所以其潜在应用广泛；量化值（比如：“直径为16.45mm”）比简单是—否陈说（比如：”直径符合规范”）包含信息更多；即使取得一个测得数据比取得一个经过或不经过数据成本高，但为了取得更多相关过程信息而需要检验件数却较少，所以，在一些情况下测量费用更低；因为在作出可靠决定之前，只需检验少许产品，所以能够缩短零件生产和采取纠正方法之间时间间隔；用计量型数据能够分析一个过程性能，能够量化所作改善，即使每个单值全部在规范限界之内。这一点对寻求连续改善来说是很关键。计量型控制图能够经过分布宽度（零件间变异性）和其位置（过程平均值）来解释数据。因为这个原因，计量型数据用控制图应该一直成对准备及分析——一张图用于位置，另一张图用于分布宽度。最常见是X和R图。X是一个小子组平均值——是位置量度；R是每个子组极差（最大值减去最小值）——分布宽度量度。 本章第1节讨论中较长篇幅讨论X—R图，本章第二节讨论X和s图（R图替换），第三节讨论中位数图（平均值和极差图简单替换图），本章第4节讨论用于单值控制图（当必需在单值而不是子组基础上作出决定时）。使用控制图准备·建立适适用于实施环境·定义过程·确定待管理特征考虑到：——用户需求——目前及潜在问题区域——特征间相互关系·确定测量系统·使无须要变差最小第1节均值和极差图（X—R图）在使用X—R图之前，必需作几点合适准备：·建立适合于实施环境除非管理者已准备好一个可靠环境，不然任何统计方法全部会失败。必需排除机构内阻碍大家公正顾虑。管理者必需提供资源（人力和物力）来参与和支持改善方法。·定义过程必需依据过程和其周围其它操作和上下使用者之间关系，和每个阶段影响原因（人、设备、材料、方法和环境）来了解过程。因果分析图、过程步骤表等技术能够使这些愈加直观而且让了解过程不一样方面人员经验集中起来。·确定作图特征用来确定这些特征例子为通用企业《关键特征命名系统》（参见附件H，参考文件24）。学习关键应放在那些对过程改善有帮助特征上[排列图（Pareto）原理一个应用]。应合适考虑以下原因：——用户需求：包含使用产品和服务作为输入后续过程用户和作为最终产品用户。了解这两种用户需求，问询她们过程何处需要改善，表现共同合作和了解精神；——目前潜在问题区域：考虑存在浪费或低效能力证据（如：废品、返工、过长加班时间、和目标值不符）和有险情区域（如：产品或服务设计或过程中任何元素立即进行改变）。这些是改善机会，需要应用管理企业所包含知识；——特征之间相互关系：为了有效率及有效果地研究应利用特征间关系。比如，假如关心特征极难测量（比如体积），选择一个相关轻易测量特征（比如重量）。另外，假如一具项目标多个单独特征含有相同改变趋势，可能只用一个特征来画图就足够了。注意：统计上相关性不意味着变量之间存在因果关系。在缺乏现存过程知识时，可能要设计一个试验来验证这些关系和关键性。·定义测量系统必需可操作地定义其特征，这么，今天就能够以和昨天意义一样方法将数据送给全部相关人员。这包含指明应搜集哪些信息，在何处、怎样和在什么条件下搜集。测量设备本身正确性和精密性必需是可估计。周期性校正是不够。相关这一专题具体介绍见第IV节。这个特征定义将影响所使用控制图类型——计量数据控制图，比如X—R图，或计数型数据控制图，见第Ⅲ节描述。·使无须要变差最小化在开始研究之前应消除无须要变差外部原因。这一点可能简单地意味着观察过程按预定方法运行，或意味着用已知输入材料恒定控制设定值进行控制研究。目标是避免甚至不用控制图就能纠正显著问题、这些包含过分过程调整或过分控制等。在全部情况下，过程统计表上应坚持统计全部相关事件，比如：刀具更换、新原材料批次等，这将有利于下一步过程分析。图7X—R图搜集数据成对使用X—R图是从对过程输出特征测量发展而来。这些数据是以样本容量恒定小子组形式报出，这种子组通常包含2~5件连续产品，并周期性抽取子组（比如：每15分钟抽样一次，每班抽样两次等）。应制订一个搜集数据计划并将它作为搜集、统计及将数据画到控制图上依据。A．1选择子组大小、频率和数据（见图7）a.子组大小——计量型控制图第一关键步骤就是“合理子组”确实定——这一点将决定控制图效果及效率。选择子组应使得一个子组内在该单元中各样之间出现变差机会小。假如一个子组内变差代表很短时间内零件间变差，则在子组之间出现不正常变差则表明过程发生改变，应进行调查并采取合适方法。在过程早期研究中，子组通常由4到5件连续生产组合，仅代表单一刀具、冲头、模槽（型腔）等生产出零件（即一个单一过程流）。这么做目标是每个子组内零件全部是在很短时间间隔内及很相同生产条件下生产出来而且相互之间砂存在其它系统关系。所以，每个子组内变差关键应是一般原因造成。当这些条件不满足时，最终控制图可能不会有效地域分变差特殊原因，或可能出现本节C.1.a和C.4.c中所述异常图形。对于全部子组样本容量应保持恒定。b.子组频率——其目标是检验经过一段时间后过程中改变。应该在合适时间搜集足够子组，这么子组才能反应潜在改变。这些改变潜在原因可能是换班、或操作人员更换、温升趋势、材料批次等原因造成。在过程早期研究中，通常是连续进行分组或很短时间间隔进行分组，方便检验过程在很短时间间隔内是否有其它不稳定原因存在。当证实过程已处于稳定状态（或已对过程进行改善），子组间时间间隔可能增加。对正在生产产品进行监测子组频率能够是每班两次、每小时一次或其它可行频率。c.子组数大小——子组数大小应满足两个标准，从过程角度来看，搜集越多子组能够确保变差关键原因有机会出现，通常情况下，包含100或更多单值读数25或更多个子组能够很好地用来检验稳定性，假如过程已稳定，则能够得到过程位置和分布宽度有效估量值。在有些情况下，能够利用现有数据来加速这个第一阶段研究。然而，只有它们是最近，而且对建立子组基础很清楚情况下才能使用。注：为深入了解分组对控制图解释影响，参见附录A。图8R图——数据A．2建立控制图及统计原始数据（见图8）X1+X2+X1+X2+…Xnn 数据栏应包含每个读数空间。同时还应包含统计读数和、均值（X）、极差（R）和日期/时间或其它识别子组代码空间。 填入每个子组单个读数及识别代码。A．3计算每个子组均值（X）和极差（R）（见图8） 画在控制图上特征量是每个子组样本均值（X）和样本极差（R），合在一起后它们分别反应整个过程均值及其变差。 对每个子组，计算：X=R=X最大值—X最小值式中：X1，X2…为子组内每个测量值。N为子组样本容量。图9X—R图——“初始研究”A．4选择控制图刻度（见图9） 两个控制图纵坐标分别用于X和R测量值，用于确定刻度值部分通用指南是有帮助，尽管它们在特殊情况下可能要修改。对于X图，坐标上刻度值最大值和最小值之差应少为子组均值（X）最大和最小值差2倍。对于R图，刻度值应从最低值0开始到最大值之间差值为初始阶段所碰到最大极差（R）2倍。 注：一个有用提议是将R图刻度值设置为均值图刻度值2倍（比如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极端差图上1刻度代表0.02英寸，在通常子组大小情况下，均值和极差控制限将含有大约相同宽度，给分析以直观帮助。A．5将均值和极差画到控制图上（见图9） 将均值和极差分别画在其各自图上。该工作在确定了刻度以后立即完成。将各点用直线联接起来从而得到可见图形趋势。 简明地浏览一下全部画上去点，看它们是否合理，假如有点比别点高得很鑫或低得很多，需确定计算及图是否正确，应确保所画X和R点在纵向是对应。 注：为了再次强调生产现场全部控制限控制图应用，还没有计算控制限（因为没有足够数据）早期操作控制图上应清楚地注明“初始研究”字样。这么，这些标有“初始研究”控制图，不管是用于能力首次确定还是用于过程经过改善/改变后研究，是仅许可用在生产现场中还没有控制限过程控制图。图10有控制限X—R图计算控制限 首先计算极差图控制限，再计算均值图控制限，计量型数据控制图控制限计算要使用下列公式中字母表示系数。这些系数伴随子组大小（n）不一样而不一样，列在下面对应公式表中，附录E提供了更完整表。R1R1+R2+…+Rk+kX1+X2+…+Xk+k 在研究阶段，计算： R= X= 式中：k为子组数量，R1和X1即为第1个子组极差和均值，R2和X2为第1个子组极差和均值，等等。B．2计算控制限（见图10） 计算控制限是为了显示仅存在变差一般原因时子组均值和极差改变和范围。控制限是由子组样本容量和反应在极差上子组内变差量来决定。按下式计算极差和均值上下控制限： UCLR=D4R LCLR=D3R UCLX=X+A2R LCLX=X—A2R 式中：D4、D3、A2为常数，它们随样本容量不一样而不一样，下表是从附录E摘录样本容量从2到10一个表： n2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3*****0.02A21.881.020.730.580.480.420.370.340.31 *对于样本容量小于7情况,LCLR可能技术上为一个负值.在这种情况下没有下控制限,这意味着对于一个样本数为6子组,6个“一样”测量结果是可能成立。B．3在控制图上作出平均值和极差控制限控制线（见图10）将平均极差（R）和过程均值（X）画成水平实线，各控制限（UCLR，LCLR，UCLX，LCLX）画成水平虚线；把线标上记号，在初始研究阶段，这些被称为试验控制限。图11R图——有超出控制限点存在（略）C．过程控制解释 对控制限解释以下：假如过程零件间变异性和过程均值保持在现有水平（如分别经过R和X来估量），单个子组极差（R）和均值（X）会单独地随机改变，但它们会极少超出控制限。而且，数据中不会出现和因为随机改变产生图形有显著不一样图形和趋势。分析控制图目标在于识别过程改变性任何证据或过程均值没有处于恒定水平证据——即其中之一或二者均不受统计控制——进而采取合适方法。R图和X图应分别分析，不过对两个图形进行比较时，有时能够帮助深入了解影响过程特殊原因。C．1分析极差图上数据点 因为不管解释子组极差或子组均值能力全部取决于零件间变差。所以首先分析R图。将数据点和控制限相比确定超出控制限点或非随机图形或趋势。超出控制限点（图11）——出现一个或多个点超出任何一个控制限是该点处于失控状态关键证据。因为在只存在一般原因引发变差情况下超出控制限点会极少，我们便假设该超出是因为特殊原因造成。所以，任何超出控制限点是立即进行分析，找出存在特殊原因信号。给任何超出控制限点作标识，方便依据特殊原因实际开始时间进行调查，采取纠正方法（见本节c.2段）。超出极差上控制限点通常说明存在下列情况中一个或多个： ·控制限计算错误或描点时描错；·零件间改变性或分布宽度已经增大（即变坏），这种增大能够发生在某个时间点上，也可能是整个趋势一部分；·测量系统改变（比如，不一样检验员或量具）；·测量系统没有合适分辨力。有一点在控制限之下（对于样本容量大于等于7情况），说明存在下列情况一个或多个：·控制限或描点错误；·分布宽度变小（即变好）；·测量系统已改变（包含数据编辑或变换）。控制限之内图形或趋势——当出现非随机图形或趋势时，尽管全部极差全部在控制限之内，也表明出现这种图形或趋势时期内过程失迭或过程分布宽度发生改变。这种情况会给出首次警告：应纠正不利条件。相反，一些图形或趋势是好，而且应该研究方便使过程得到可能永久性改善。比较极差和均值图图形也能够更深刻地了解。链（见图12）——在下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势：·连续7点在平均值一侧；·连续7点上升（后续等于或大于前点）或下降；标识促进大家作出决定点，并从这点做一条参考线延伸到链开始点将是有帮助。分析时应考虑开始出现改变或趋势大致时间。高于平均极差链或上升说明存在下列情况之一或全部：·输出值分布宽度增加，其原因可观胆无规律（比如设备工作不正常或固定松动）或是因为过程中某个要素改变（比如，使用新不是很一致原材料），这些全部是常见问题，需要纠正；·测量系统改变（比如，新检验员或量具）。低于平均极差链，或下降链表明存在下列情况之一或全部：·输出值分布宽度减小，这常常是一个好状态，应研究方便推广应用和改善过程；·测量系统改变，这么会遮掩过程真实性能改变。注：当子组数（n）变得更小（5或更小）时，低于R链可能性增加，则8点或更多点组成链才能表明过程变差减小。图13R图—非随机模式c．显著非随机图形（见图13）——除了会出现超出控制界点或长链之外，数据中还可能出现其它易分辨因为特殊原因造成图形。注意不要过分地解释数据，因为即使随机数据（即一般原因）有时也可能表现出非随机（即出现特殊原因）假象。非随机图形例子：显著趋势（尽管它们不属于链情况），周期性，数据点分布在整个控制限内，或子组内数据间有规律关系等（比如：第一个读数可能总是最大值）。下列介绍一个验证子组内数据点总体分布准则： 各点和R距离：通常地，大约2/3描点应落在控制限中间三分之一区域内，大约1/3点落在其外三分之二区域。 假如显著多于2/3以上描点落在离R很近之处（对于25个子组，假如超出90%点落在控制限三分之一区域），则应对下列情况一个或更多进行调查： ·控制限或描点已计算错或描错； ·过程或取亲方法被分层；每个子组系统化包含了从两个或多个含有完全不一样过程均值过程流测量值（比如：从几组轴中，每组抽一根，测取数据）*； ·数据已经过编辑（极差和均值相差甚远多个子组被更改或剔除）。 假如显著少于2/3以下描点落在离R很近区域（对于25个子组，假如有40%或少于40%点落在中间三分之一区域），则应对下列情况一个或两种进行调查： ·控制限或描点计算错或描错； ·过程或抽样方法造成连续分组中包含从两个或多个含有显著不一样改变性过程流测量值（比如：输入材料批次混淆）。* 假如存在多个过程流，应分别识别和追踪。**参见附录A。图14X—R图—重新计算控制限（极差）（略）C．2识别并标注特殊原因（极差图）（见图14） 对于极差数据内每个特殊原因进行标注，作一个过程操作分析，从而确定该原因并改善对过程了解；纠正条件而且预防它再发生。控制图本身就是问题分析有用工具，能提醒何时该条件开始和该条件连续多长时间。不过应意识到并不是全部特殊原因全部是有害，有些特殊原因能够经过降低极差变差而对过程改善起到主动作用。应对这些特殊原因进行评定。方便在过程合适地方使之固定下来。 为了将生产不合格输出减到最小和取得诊疗用新证据，立即分析问题是很关键。比如：出现一个超出控制限点就是立即开始分析过程理由。对识别变差特殊原因来说过程统计表可能也是一含有用信息源。 应强调提处理问题通常是最困难最费时一步。来自控制图统计输入能够是一个适宜开始点，但其它方法比如排列图，因果图或其它图形分析法也是很有帮助（参见附录H，参考文件11）。然而，对状态解释最终在于过程和和之相关人。在对过程采取可显著改善性能方法时，需要有根本性、耐性、洞察力和了解力。C．3重新计算控制限（极差图）（见图14） 在进行首次过程研究或重新评定过程能力时，失控原因已被识别和消除或制度化，然后应重新计算控制限，以排除失控时期影响。排除全部受已被识别并处理或固定下来特殊原因影响子组。然后重新计算新平均极差（R）和控制限，并画下来。确保当全部极差和新控制限比较时，表现为受控，如有必需反复识别/纠正/重新计算过程。 因为出现特殊原所以从R图中去掉子组，也应从X图中去掉。修改后R和X可用于重新计算均值试验控制限，X±A2R。 注：排除代表不稳定条件子组并不仅是“丢弃坏数据”。而是排除受已知特殊原因影响点，我们有一般原因引发变差基础水平愈加好估量值。这为用来检验未来出现变差特殊原因控制限提供了最合适依据。不过要记住：一定要改变过程，以使特殊原因不会作为过程一部分重现（假如不期望它出现话）。图15X图——超出控制限点C．4分析均值图上数据点 当极差受统计控制时，则认为过程分布宽度——子组内变差——是稳定。然后应对均值进行分析看看在此期间过程位置是否改变。因为X控制限取决于极差图中变差大小，所以假如均值处于统计控制状态，其变差便和极差图中变差——系统一般原因变差相关。假如均值没有受控，则存在造成过程位置不稳定特殊原因变差。 a.超出控制限点（见图15）——出现一点或多点超出任一控制限就证实在这点出现特殊原因。这是立即对操作进行分析信号在控制图上标注这么数据点。（见第35页）。 一点超出任一控制限通常表明存在下列情况之一或更多： ·控制限或描点错误； ·过程已改变，或是在当初那一点（可能是一件独立事件）或是一个趋势一部分； ·测量系统发生改变（比如：不一样量具或检验员）。图16X图—链（略）控制限之内图形或趋势——出现非随机图形或趋势证实在这和图形或趋势出现时期内过程失控。比较极差图和均值图图形是有帮助。链（见图16）——下列每一个情况全部表明过程已开始改变或有改变趋势：·连续7点在平均值一侧；·7点连续上升或下降。标注这些促进大家作出决定点；从该点做一条参考线延伸到链开始点，分析时应考虑开始出现改变趋势或改变时间。和过程均值相关链通常表明出现下列情况之一或二者：·过程均值已改变——可能还在改变；·测量系统已改变（飘移、偏倚、灵敏度等）。图17X图—非随机模式c.显著非随机图形（见图17）——尽管必需注意不要过分解释数据，但其它部分尤其图形中也能表明存在变差特殊原因。这些图形模式中有趋势、周期性，在控制限点异常分布宽度和子组内数值之间相关性等。下列给出检验异常分布宽度准则： 各点和过程均值距离：通常情况下，大约三分之二描点应落在控制限三分之一中间区域内，大约1/3点落在其它三分之二区域；1/20点应落在控制限较近之处（在外三分之一区域）。另外，存在大约1/150点落在控制限之外，但可认为是受控稳定系统合理一部分——就是说，在约99.73%点在控制限之内。 假如大超出2/3点落在过程均值周围（对于25个子组情况，假如有90%多点在控制限三分之一中间区域），应调查下列情况之一或更多： ·控制限或描点已计算错或描错或重新计算错； ·过程或取样方法分层；每个子组包含从两个或多个含有不一样均值过程流测量值； ·数据已被编辑。 假如大大少于2/3数据点落在过程平均值周围（对于25个子组情况，假如有40%或少于40%数据落在中间三分之一区域内），则应调查下列情况之一或二者： ·控制限或描点计算错或描错； ·过程或抽样方法造成连续子组中包含从两个或多个不一样过程流测量值*。（这可能是因为对可调整过程进行过分控制造成，这里进程改变是对过程数据中随机波动响应。**）。 假如存在多个过程流，应分别识别和追踪。**参见附录A示例**见附录B示例图18X—R图—重新计算控制限C.5识别和标注特殊原因（均值图）（见图18） 对于均值数据中每一个显示处于失控状态条件进行一次过程操作分析，以确定特殊原因产生理由，纠正该状态，而且预防它再现。利用控制图数据来确定这些状态何时开始并会连续多久。为了诊疗并将不合格输出减到最小，立即分析是很关键确实。一样要记住并不是全部特殊原因全部是不利。（见第38页，C.2节） 诸如排列图和因果分析图等对处理技术问题会有帮助(见附录H,参考文件11)。C.6重新计算控制限（均值图）（见图18） 当进行首次过程研究或重新评定过程能力时，要排除已发觉并处理了特殊原因任何失控点，重新计算并描画过程均值和控制限。确保当和新控制限相比时，全部数据点看起来全部处于受控状态，如有必需，反复识别/纠正/重新计算程序。 以上讨论目标在于从功效上介绍控制图分析。不过其它考虑事项也对分析人员有帮助。最关键一点是提醒，也就是即使是受统计控制过程，伴随更多数据得到评审，从任何单个子组上得到特殊原因错误信号不变概率，将转变为增加在控制图上某处发觉错误信号可能性。 即使将全部做了标识事件作为特殊原因可能证据来调查是明智，但应意识到它们可能是因为系统原因造成，而应组成局部过程问题。假如没有显著证据表明已发觉过程特殊原因，任何“纠正”方法将可能增加而不是降低过程输出总变异。 解释，数据随机性验证及问题处理深入讨论，见附录H，参考文件7~13。图19X—R图—延长控制限C.7为了继续进行控制延长控制限（见图19） 当首批（或以往）数据全部在试验控制限之内，延长控制限使之覆盖未来一段时期。假如过程中心偏离目标值，这时还期望调整过程使之对准目标（见第22页）。这些控制限可用来继续对过程进行监视，操作人员和当地检验人员依据X或R控制图上出现失控状态信号采取立即方法。ˆˆˆˆˆ a.估量过程标准偏差（用σ表示）用现有子组容量计算：σ=R/d2式中R为子组极差均值（在极差受控时期），d2随样本容量改变常数，下表从附录E中摘录：n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08b．根据新子组容量查表得到系数d2、D2、D3、和A2，计算新极差和控制限：R新=σd2UCLR=D4R新LCLR=D3R新 UCLX=X+A2R新 LCLX=X—A2R新将这些控制限画到控制图上，并作为不停进行过程控制基础。只要过程均值和极差保持受控，可将控制限延长用于以后时期。不过，假如有证据表明过程均值或极差已被改变（不管在哪个方向），应查明原因；假如改变是可调整，则应依据目前性能重新计算控制限。C.8相关“控制”最终概念——用于深入考虑 “在一个生产过程中永远无法达成一个完美控制状态。过程控制图目标不是完美而是合理、经济控制状态。所以，在实践中，一个受控过程并不是图上无任何失控之处过程。假如一张控制图上历来不出现失控点，我们将严厉地查问该操作是否应画图。对于车间目标来说，一个受控过程即是仅有极少百分比点失控而且对失控点采取过合适方法。”（摘自于附录H，参考文件7第220~221页）。图20相对于规范限界过程变差（略）显然，统计控制有不一样水平或程度。所使用控制订义，其范围从仅分析离群值（超出控制限）到链，趋势和发展，到全区域分析。当所使用控制订义发展到全区域分析时，发觉失去控制机会就增加（比如：没有离妖值过程可能经过一个处于控制限之内显著链而表现出失控）。因为这些原因，所使用控制订应和你检验控制点这个状态能力一致，而且在同一过程一个时期内保持一致。因为操作者处于培训阶段早期，或操作者缺乏经验，部分供方在车间不能适时地应用更充足控制订义。适时地检验某控制点是否失控是控制图优点。对数据过分解释会对保持真正经济控制状态中带来危害。D．过程能力解释 继续使用图18例子来讨论下列假设下过程能力解释： ·过程处于统计稳定状态； ·过程和各测量值服从正态分布； ·工程及其它规范正确地代表用户需求； ·设计目标值在规范中心； ·测量变差相对较小。 假如已经确定一个过程已处于统计控制状态，还存在过程是否有能力满足用户需求问题，为了了解和提升过程能力，在思想必需发生一个关键转变：能力反应一般原因引发变差，而且几乎总是要对系统采取管理方法来提升能力（见图20）。 在处理了X和R两个图上控制问题（特殊原因识别、分析、纠正并预防重视），而且现行控制图反应过程处于统计控制状态（最好是25个以上子组）以后开始过程能力评定。通常情况下，将过程输出分布和工程规范相比，看是否一直满足这些规范。 有很多技术可用来评定处于统计控制状