控制图上的信号解释
有很多信号规则适用于所有的控制图（Xbar图和R图），主要最常见的有以下几种： 规则1：超出控制线的点
规则2：连续7点在中心线一侧
规则3：连续7点上升或下降
规则4：多于2/3的点落在图中1/3以外
规则5：呈有规律变化
SPC控制图建立的步骤
1.选择质量特性 2.决定管制图之种类
3.决定样本大小,抽样频率和抽样方式 4.收集数据
5.计算管制参数(上,下管制界线等) 6.持续收集数据,利用管制图监视制程
SPC控制图选择的方法
1．X-R控制图
用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。
2．X-s控制图
与X-R图相似，只是用标准差（s）图代替极差（R）图而已。
3．Me-R控制图
与X-R图也很相似，只是用中位数（Me）图代替均值（X）。
4．X-Rs控制图
多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合。
5．p控制图
用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合，使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据；它用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等。
6．np控制图
用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本，p为不合格品率，则np为不合格品数。
7．c控制图
用于控制一部机器，一个部件，一定长度，一定面积或任何一定的单位中所出现的不合格数目。焊接不良数/误记数/错误数/疵点/故障次数
8．u控制图
当上述一定的单位，也即n保持不变时可以应用c控制图，而当n有变化时则应换算为平均每项单位的不合格数后再使用u控制图。
X—R控制图的操作步骤及应用示例 用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。
X-R控制图的操作步骤
步骤1：确定控制对象，或称统计量。
这里要注意下列各点：
（1） 选择技术上最重要的控制对象。
（2） 若指标之间有因果关系，则宁可取作为因的指标为统计量。 （3） 控制对象要明确，并为大家理解与同意。 （4） 控制对象要能以数字来表示。
（5） 控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。
步骤2：取预备数据（Preliminary data）。 （1） 取25个子组。
（2） 子组大小取为多少国标推荐样本量为4或5。
（3） 合理子组原则。合理子组原则是由休哈特本人提出的，其内容是：“组内差异只由偶因造成，组间差异主要由异因造成”。其中，前一句的目的是保证控制图上、下控制线的间隔距离6σ为最小，从而对异因能够及时发出统计信号。由此我们在取样本组，即子组时应在短间隔内取，以避免异因进入。根据后一句，
为了便于发现异因，在过程不稳，变化激烈时应多抽取样本，而在过程平稳时，则可少抽取样本。
如不遵守上述合理子组原则，则在最坏情况下，可使控制图失去控制的作用。 步骤3：计算Xi，Ri。 步骤4：计算X，R。
步骤5：计算R图控制线并作图。
步骤6：将预备数据点绘在R图中，并对状态进行判断。
若稳，则进行步骤7；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。 步骤7：计算X图控制线并作图。
将预备数据点绘在X图中，对状态进行判断。
若稳，则进行步骤8；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。
步骤8：计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。 若过程能力指数满足技术要求，则转入步骤9。
步骤9：延长X-R控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。 上述步1~步骤8为分析用控制图。 上述步骤9为控制用控制图。
以上是控制图的操作步骤，在这里如果直接SPC软件来做的话，就不需要自己计算跟画控制图，控制图计算公式已嵌入SPC软件中，只要把相关样本数据录入SPC软件中，SPC就可以直接生成各种控制图，以便分析。
X-R控制图示例
[例 1]某手表厂为了提高手表的质量，应用排列图分析造成手表不合格品的各种原因，发现“停摆”占第一位。为了解决停摆问题，再次应用排列图分析造成停摆的原因，结果发现主要是由于螺栓松动引发的螺栓脱落造成的。为此厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。
分析：螺栓扭矩是一计量特性值，故可选用基于正态分布的计量控制图。又由于本例是大量生产，不难取得数据，故决定选用灵敏度高的X-R图。
解：我们按照下列步骤建立X-R图：
步骤1：取预备数据，然后将数据合理分成25个分子组，参见表3- 。
步骤2：计算各组样本的平均数Xi。例如，第一组样本的平均值为，其余参用表中第（7）栏：
步骤3：计算各级样本的极差R。例如第一组样本的极差为R1=max{x1j}-min{x1j}=174-154=20 表3- [例1]的数据与X-R图计算表
步骤4：计算样本总均值X与平均样本极差R。由于∑Xi=, ∑R=357,故： X=，R=
步骤5：计算R图的参数。
先计算R图的参数。从本节表3- 可知，当子组大小n=5，D4=，D3=0，代入R图的公式，得到： UCLR=D4R=х= CLR =R = LCLR =D3R
参见图1-。可见现在R图判稳。故接着再建立X图。由于n=5，从表2- 知A2=,再将X=,R=代入X图的公式，得到X图： UCLx=X+A2R=+×≈ CLx=X=
LCLx=X-A2R=
因为第13组X值为小于UCLx，故过程的均值失控。经调查其原因后，改进夹具，然后去掉第13组数据，再重新计算R图与X图的参数。此时，
代入R图与X图的公式，得到R图：
从表3- 可见，R图中第17组R=30出界。于是，舍去该组数据，重新计算如下：
R图：
从表3- 可见，R图可判稳。于是计算X图如下： X图：
将其余23组样本的极差与均值分别打点于R图与X图上，见图2- 此时过程的变异与均值均处于稳态。
步骤6：与规范进行比较。
对于给定的质量规范TL=140，TU=180，利用R和X计算CP。
由于X=与容差中心M=160不重合，所以需要计算Cpk。
可见，统计过程状态下的Cp为>1,但是由于μ与M偏离，所以Cpk<1。因此，应根据对手表螺栓扭矩的质量要求，确定当前的统计过程状态是否满足设计的、工艺的和顾客的要求，决定是否以及何时对过程进行调整。若需调整，那么调整数应重新收集数据，绘制X-R图。
步骤7：延长统计过程状态下的X-R图的控制限，进入控制用控制图阶段，实现对过程的日常控制。
以上是X-R控制图的介绍。
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