# 工具详解 | SPC统计过程控制，一文全讲通 #
单值移动极差（I-MR）控制图
均值—极差图（Xbar-R）
均值—标准差图（Xbar-S）
计数型控制图有：
不合格品率P图
不合格品数NP图
单位产品缺陷数U图
缺陷数C图
至于具体应该采用哪一种控制图用于管理活动中，还应该根据产品的质量特性、过程输出的特性、顾客的特殊要求、组织的生产模式和资源配置等要素综合考量。
PART.04
SPC—控制图的分类
SPC包括八大控制图，分别是：
均值-极差控制图（Xbar-R）；
均值-标准差控制图（Xbar-s）；
中位数-极差控制图（X中位数-R）；
单值-移动极差控制图（X-MR）；
不合格品率控制图（P）；
不合格品数控制图（nP）；
单位缺陷数控制图（U）；
缺陷数控制图（C）。
在介绍控制图之前，先要了解一下数据的分类，包括计量型数据和计数型数据，因为SPC管控的对象就是数据。
计量型数据是指在给定范围内可以取任何值，即被测数值是连续的，如长度、重量等，而计数型数据是指那些不能连续取值的，只能以个数计算的数，如缺陷数量等。制定控制图的关键就是计算控制限，包括上控制限（Upper Control Limit，简称UCL）和下控制限（Lower Control Limit，简称LCL）。
此处需要注意控制限和产品规格的差异，产品规格是根据客户或产品使用要求定义的，而控制限是根据产品制造过程中的过程数据计算得到的，控制限通常比产品规格更严格，即过程失控并不代表产品规格不满足要求。
PART.05
控制图异常判定方法
样本点落在管制界限之外
控制点异常判定图（1）
连续7点在同侧的C区或C区之外
控制点异常判定图（2）
测量结果单边的影响组装，风险极大，不能接受。出现这种情况必须进行原因分析、停止生产、采取对策。
3.连续6点以上持续地上升或下降。
连续6点以上持续地上升或下降
控制点异常判定图（3）
可能出现螺丝松动等异常，必须停机，检讨原因。
连续14点交互一升一降
一般会产生这样的疑问，这么整齐的数据会不会有假？
相连3点中有2点在同侧的A区或A区之外
控制点异常判定图（4）
控制点异常判定图（5）
相连5点中有4点在同侧的B区或B区之外
控制点异常判定图（6）
连续15点在中心线上下两侧的C区
点异常判定图（7）
过程能力太好，还是要检讨一下数据是否真实、测量系统是否异常。
有8点在中心线之两侧，但C区并无点子。
控制点异常判定图（8）
常规判定异常的方法主要有前面提到的这五种，其他方法一般很少用到。
PART.06
SPC实施中的十大误区
· 没有适宜的测量工具
计量值管制图需要用测量工具取得管制特性的数值，管制图对测量系统有很高的要求。通常我们要求GR&R不大于10%，而在进行测量系统分析之前，要事先确认测量仪器的分辨力，要求测量仪器具有能够分辨出过程变差的十分之一到五分之一的精度方可用于制程的解析与管制，否则管制图不能识别过程的谈判。
而很多工厂勿略了这一点，导致做出来的管制图没办法有效的应用，甚至造成误导。
· 没有解析生产过程，直接进行管制
管制图的应用分为两个步骤：解析与管制。在进行制程管制之前一定要进行解析。解析是目的是确定制程是的稳定的，进而是可预测的，并且看过程能力是否符合要求，从而了解到过程是否存在特殊原因、普通原因的变差是否过大等致关重要的制程信息。制程只有在稳定，并且制程能力可以接受的情况下，方才进入管制状态。
· 解析与管制脱节
在完成制程解析后，如果我们认为制程是稳定且制程能力可接受的，那么，就进入管制状态。制程控制时，是先将管制线画在管制图中，然后依抽样的结果在管制图上进行描点。
那么，管制时管制图的管制线是怎么来的呢？管制图中的管制线是解析得来的，也就是说，过程解析成功后，管制线要延用下去，用于管制。很多工厂没能延用解析得来的管制线，管制图不能表明过程是稳定与受控的。
· 管制图没有记录重大事项
要知道，管制图所反应的是“过程”的变化。生产的过程输入的要项为5M1E（人、机、料、法、环、量），5M1E的任何变化都可能对生产出来的产品造成影响。换句话说，如果产品的变差过大，那是由5M1E其中的一项或多项变动所引起的。
如果这些变动会引起产品平均值或产品变差较大的变化，那么，这些变化就会在XBAR图或R图上反映出来，我们也就可以从管制图上了解制程的变动。发现有变异就是改善的契机，而改善的第一步就是分析原因，那么，5M1E中的哪些方面发生了变化呢？我们可以查找管制图中记录的重大事项，就可以明了。
所以，在使用控制图的时候，5M1E的任何变化，我们都要记录在管制图中相应的时段上。
