单边控制图SPC过程能力分析

计数型控制图的 SPC 过程能力用起来还挺方便的，尤其是做质量监控那块。Pn 图、P 图、C 图、U 图这几种图型，各有侧重，统计方式也不一样。比如P 图主要看不良率，适合批量检测；而C 图则偏向统计单件产品的缺陷数，更适合产品的内在问题。做得细，才更准。界限计算那块也不用太担心，网上资源挺多的，像MATLAB和SAS都有现成的教程支持。如果你是用MATLAB画图的，还可以看看那个离散图学习资源，讲得比较清楚，省事不少。另外，还有不少扩展内容，比如Redis相关的思维导图，还有一些图形选择和布局的教程，也能在项目展示阶段派上用场。像是数据的时候，图清晰才更有说服力，对吧？如果你正好做质量统计，

制程能力分析是评估制程能力指数Cp与制程不良率P（ppm）对照表（平均值不偏移）的过程。

统计过程控制里的统计稳定状态，讲白了就是过程有没有跑偏。只要图上没有“出圈”的点，就算是统计稳定状态，靠的是控制图的判异准则来判断。技术稳定状态呢，更贴近业务和客户需求，要看Cp、Cpk这些指标，才知道你这工艺靠不靠谱。这块我还挺推荐几个文章的，像单边控制图 SPC 过程能力，讲得比较细。还有R 控制图，用起来简单直观，适合初学者上手。过程监控方面，用控制图监控过程也还不错，图例清楚，能快速定位异常。不过要注意，统计稳定≠技术稳定，别混着用了。一个过程就算数据稳定，也根本不达标。如果你做品质控制或制程，蛮建议把SPC和过程能力一起看，搭配用更靠谱。

控制图的判读方法整理得挺到位的，尤其适合做质量的你快速上手 SPC 里的关键规则。像连续 7 点在同一侧、连续 11 点有 10 点偏离这种判断条件，平时手动看真挺容易漏。它还列出了不同情况的点数要求，看着清晰，省得你去翻书查标准了。判读规则 6 和 7 也讲得蛮细，尤其是判断点子靠近2σ界限时是不是出问题，给了 3 种点数组合，实用。你要是用Excel画控制图或者搞MATLAB仿真，那些判断规则直接套进去就行，逻辑容易转成代码逻辑。而且文章后面还贴了几个相关链接，比如怎么做CPK 计算、怎么选控制图类型、R 语言控制图用法啥的，扩展阅读挺方便。你要真做质量管控或 SPC 项目，建议这些链接一

控制图是一种用统计方法设计的图表，用于测定、记录和绘制过程数据，从而实现过程控制和管理。图表包括中心线、上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL），按时间顺序描绘样本统计量数值的点序列。控制图在质量管理中广泛应用，帮助监测过程稳定性和变异情况。

控制图的种类和选择控制图的选定主要考虑以下因素：1. 资料性质- 不良数或缺陷数2. 单位大小- 是否一定“n”- 是否一定样本大小：n≧23. Cl的性质- “n”是否较大4. 各种控制图：- c图- u图- np图- p图- X-R图- X-s图5. 计数值与计量值：- “n”=1- n≧1 中位数、平均值- “n”=2~5缺陷数不一定- “n”=10~25一定 根据不同情况选择适当的控制图是实现统计过程控制的关键。

零件和材料不稳定、设计不合理、供应商和生产部门存在问题。

管制图的解读方式是基于统计过程控制的理论，用以辨别异常型态。当出现以下情况之一时，即可确认存在异常型态，需要进一步调查可能的原因。

制程能力评估及优化方案－P%（全面评估）建议处理A P≦0.44%保持稳定B 0.44%＜P≦1.22%与Ca及Cp相同 C 1.22%＜P≦6.68%与Ca及Cp相同 D P＞6.68%与Ca及Cp相同