控制图

用控制图监控过程 控制图通过定期抽样和打点，用于日常质量管理和工艺改进，帮助识别异常波动，及时采取措施，将工艺标准维持在预期水平。 步骤： 定期从过程中抽取样本数据。 将数据绘制在控制图上。 观察数据点，判断是否存在异常模式，例如超出控制限或出现非随机趋势。 如果发现异常，则需要查明原因并调整工艺流程。 持续监控过程，确保其处于受控状态。

R 控制图是统计过程控制 (SPC) 中常用的工具，用于监控过程的变异并识别异常情况。 R 控制图的优势： 监控过程变异 及时发现异常 数据可视化 辅助决策

如果你在做统计过程控制(SPC)时，会遇到一些比较具体的挑战，比如说，如何单边控制图的情况下计算 Cp 和 Cpk？嗯，这其实是一个常见的问题，但答案也不复杂。单边控制图其实就是指只能监控一个方向的变动，比如只关心上限或下限的超标。计算 Cp 和 Cpk 时，你得重点关注那个有实际限制的方向。例如，当只有上限时，Cp 和 Cpk 的计算就会侧重于如何控制过程变动以避免超标，而不再是对称的上下控制区间。这个可以通过几个工具来完成，其中有些工具了相当便捷的计算方式。你可以参考一下几个相关的资源，它们会你更好地理解和应用这些控制图的计算方法。

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

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，

建立矫正行动管理制度 定义制程系统 决定控制特性 顾客需求 问题区域及相互关系

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。

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。

在MATLAB绘图中，使用hold on/off命令可以控制图形是保持原有状态还是刷新为新图形。不带参数的hold命令可以在保持和刷新状态之间切换。这一功能使得在同一图窗中连续显示多个图形成为可能。

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。