不翻旧账C、 过程控制用控制图解释
目的：找出过程不再以同一水平运行的证据——即过程失控制——并采取相应的措施。数据点中存在超出控制限的点，或者存在超出随机情况下可能出现的明显趋势或图形，这就表明存在变差的特殊原因。
C.1 分析数据点，找出不稳定的证据
a.超出任一控制限就证明在那点不稳定。由于过程稳定且只存在普通原因变差时，很少会出现超出控制限的点。所以我们假设超出的值是由于特殊原因造成的。特殊原因可能有益也可能有害，两种情况下都应立即调查。这是对任何控制图采取措施的主要决定原则。应标注任何超出控制的点。
·超出上控制的点（不合格品率更高）通常表明存在下列的一个或多个情况： ·控制限或描点错误；
·过程性能恶化，在当时那点或作为一种趋势的一部分； 评价系统已改变（例如：检验员、量规）。
低于控制限下的点（不合格率更低）通常表明存在下列一个或多个情况： ·控制限或描点错误；
·过程性能已改进（为了改进，应当研究这种情况且长期保持）； ·测量系统已改变。
在控制限之内的图形或趋势——出现异常的图形或趋势，即使所有的点都在控制限之内，都证明在出现这个图形或趋势的时期内过程失控或性能水平变化。这种情况会提前给出有磁状态的警告，如不纠正，这种状态将造成点超出控制限。
注：当每个子组的不合格项目的平均值(n p)较大时（≥9），子组的p的分布近似于正态分布并且可以使用与X图所用分析相似的分布方法。若n p 较小（≤5以下），则不能直接应用下更规则。
图4 不合格品率p图——链
b. 链（见图4）——在一个受控的，np 中等较大的过程中，落在均值两侧的点的数量将几乎相等。下列任一情况都表明过程变化或开始有变化的趋势： ·连续7点位于均值的一侧；
·连续7点上升（后者与前者相等或比前者大）或连续下降。
在这些情况下，应对促使采取措施的点进行标记（例如第7个高于平均值的点），从这点作一条参考线延伸到链的开始点是有帮助的，分析时应考虑趋势出现或开始变化时的大致时间。
出现高于均值的长链或连续上升的点，通常表明存在下列情况之一或两者： ·过程的性能已恶化——而且可能还在恶化； ·评价系统已改变。
出现低于均值的长链或连续下降，通常表明存在下列情况之一： ·过程性能已改进（应研究其原因，并将它固定下来）； ·评价系统已改变。
注：当np 很小时（5以下），出现低于p 的链的可能性增加，因此有必要用长度为8点或更多的长链来作为不合格品率降低的标志。
c. 明显的非随机图形——尽管必须小心不要过分解释数据，但其他一些明显的图形也可能表明存在变差的特殊原因。这些图形有趋势、周期性，控制限内展品常分布的点以及子组内值的相关性（例如子组中所有不合格项目都发生在最初的几个读数中）。下列组出验证异常的分布方法：
点到过程均值的距离：通常，在一个处于统计控制状态，仅存在普通原因变差并且其np中等较大的过程中，大约2/3的点将在位于控制限中部三分之一的区域内；大约1/3的点将位于控制限三分之二以内的区域，大约1/20的点将位于与控制限较接近的区域（外部三分之一区域）。
如果明显多于2/3的点位于与均值接近的地方（对于25个分组，如果90%以上的点位于控制限中部三分之一内），这就意味着下列一种或几种情况：
·控制限或描点的计算错误或描点错误；
·过程或取样方法分层：每个子组包含来自两个或多个具有不同平均性能的过程流的侧量（例如：两条平行的生产线的混合的输出）；
·数据被编辑过（明显偏离均值的值已换调或剔除）。
如果大大少于2/3的点位于过程均值较近的区域（对于25个子组，40%以下的点位于中部三分之一的区域内），则意味着存在下列情况之一或全部：
·发生了计算或描点错误；
·过程或取样方法造成连续的子组包括来自两个或多个具有不同均值性能的过程流的测量（例如：每班之间性能的差异）。
如果存在几个过程，应分别识别和跟踪它们）。
C. 2 寻找并纠下特殊原因
当从数据中已发现了失控的情况时，则必须研究操作过程以便确定其原因。然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。由于特殊原因是通过控制图发现的，要求对操作进行分析，并且希望操作者或现场检验员有能力发现变差原因并纠正。可利用诸如排列图分析和因果分析等解决问题技术。
对于应用实时数据进行现行三工时，失控条件的分析包括及时调查过程的操作，将重点放寻找发生什么样的变化，可以解释异常性能上。当该分析导致了采取纠正措施时，措施的效果会控制图上明显地反应出来。
对于使用历史数据进行初步研究时，时间的推移可能会使分析过程操作变化更因难。尤其是对于出现又消失的现象来说。分析应尽可能地在当时条件下进行，以便识别该条件并防止它再发生。这一点在“备注”栏中详细地记录是很有帮助。
C.3 重新计算控制限
当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时，应重新计算试验控制限，以便排除某些控制时期的影响，这些时期中控制状态受到特殊原因的影响，但已被纠正。剔除与特殊原因有关的点以及本节B部分图上所指的点后，应重新计算控制限。本步骤是防止在估计典型的变异性时包括发生异常的生产时期。应再次对照修改后的控制限检查历史数据，以确认不再有表明可查明原因的点。
一旦历史数据表明一致性能均在试验的控制限之内，则可将控制限延伸到将来的时期。它们便变成了操作控制限，当将来的数据收集并记录了后，就对照它来评价。
由于样本容量改变，现行的控制限将不等于分析时期行到的控制限。在这种情况下，使用B.1和B.2节的基本公式，但是用需要的样本容量n新代替n。
·计算过程能力
从实例可得p=00312。
目前的过程能力是：功能检验的失效为3.12%（96.88%合格） 评价过程能力：
如果进行100%的功能检验并已选出不合格的产品，顾客是得到免受不合格产品的保护。但是3%的平均失效率（要求返工或报废）是很浪费的，应研究提高长期性水平的措施。
D. 过程能力解释
当解决了控制问题后（识别、分析了特殊原因并适当地纠正了/防止其现发生），控制图就反应出基本过程能力。对于p图（和所有其他计数图）过程能力计量型的数据在观念上是不同的。计数型数据控制图上的每一点直接表明不符合顾客要求的不合格品（不符合规范）的百分数或比值，而计量型控制图上的点表明该过程正在产生与工程规范无关的结果。因些对于计数型控制图，能力直接被定义为不合格品的平均百分数或比例。而计量型控制图的能力指的是将/或不将过程的中心调整到规范的目标值后，（稳定）过程产生的总的（固有的）的变差（6?R/d2）。
D.1 计算过程能力
·对于p图，过程能力是通过过程平均不合格品率p来表示，当所有点都受控后才计算该值。如需要，还可以用符合规范的比率（1-p）来表示。
·对于过程能力的初步估计值，应使用历史数据，但应剔除与特殊原因有关的数据点； ·当正式研究过程能力时，应使用新的数据，最好是25个或更多时期子组，且所有的
点都受统计控制。这些连续的受控的时期子组的p值是该过程当前能力的更好的估计值。
D.2 评价过程能力
·刚才计算的过程能力反映该过程生产和可能预期生产的现阶段性能水平，只要过程
保持受控状态并且在性能上不经历基本的改变，则过程会并且能够按现有水平运作。从一个时期到另一个时期，测得的不合格品率百分数将在控制限间变化，但除去过程中的任何变化，或允许存在超出控制的时期之外，合格品的百分数的平均值将趋于稳定；
·这个平均能力，而不是波动的单值，必须对照管理上对于特殊特性的期望来评价。
那么，如果这个平均水平不可接受，则应直接对过程本身进行进一步分析并采取（管理人员的责任）。
·提高过程能力
为了提高过程的长期性能，应集中精力解决影响所有时期的普通原因，这通常要求采
取管理措施。
画出修改后的过程的控制图并分析
利用控制图连续监视，确保系统改变的有效性。
D.3 改进过程能力
过程一旦表现出处于统计控制状态，该过程所保持的不合格平均水平即反映了该系统
的变差原因——过程能力。在操作上诊断特殊原因（控制）变差问题的分析方法不适用于诊断影响系统的普通原因变差。必须对系统本身直接采取管理措施，否则过程能力不可能得到改进。有必要使用长期的解决问题的方法来纠正造成长期不合格的原因。
可以使用诸如排列图分析法及因果分析图等解决问题技术。但是如果仅使用计数型数
据将很难理解问题所在，通常，尽可能地追溯变差的可疑原因。并借助计量型数据进行分析（例如X-R图）将有利于问题的解决。
D.4 绘制并分析修改后的过程控制图
·当对过程采取了系统的措施后，其效果应在控制图上明显地反应出来；控制图成为
验证措施有效性的一种途径；
·对过程进行改变时，应小心地监视控制图。这个变化时期对系统操作会是破坏性的，
可能造成新的控制问题，掩盖系统变化后的真实效果。
·在过程改变期间出现的特殊原因变差被识别并纠正后，过程将按一个新的过程均值
处于统计控制状态。这个新的均值反映了受控状态下的性能，可作为现行过程控制的基础。但是还应继续对系统进行调查和改进。
