对控制限的解释如下：如果过程的零件的变异性和过程的均值保持在现有

水平，单个的子组极差（R）和均值（ X ）回单独的随机变化，但它们回很少超出控制限，且数据中不会出现与随机变化产生的图形有明显不同的图形或趋势。分析控制图的目的在于识别过程变化性的任何证据或过程均值没有处于恒定的水平的证据，进而采取适当的措施。

A．分析极差图上的数据点

控制限之内的图形或趋势——当出现非随机的图形或趋势时，尽管所有的

极差都在控制限之内，也表明出现这种图形或趋势的时期内过程失控或过程分布

宽度发生变化。这种情况会给出首次警告：应纠正不利条件。

A.1 超出控制限的点——出现一个或多个点超出任一控制限是该点处于失控状态

的主要证据。只存在普通原因引起的变差的情况下超出控制限的点的机会很小，

我们便假使超出的点是由于特殊原因造成的。因此，对超出控制限的任何点都应

立即进行分析，找出存在特殊原因的信号，对任何超出控制限的点作标记，以便

根据特殊原因实际开始的时间进行调查，采取纠正措施。

超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种：

• 控制限计算错误或描点时描错；

•  零件间的变化性或分布的宽度已经增大（变坏），这种增大可以发生在某

个时间点上，也可能是整个趋势的一部分；

•  测量系统变化（不同的检验员或量具）；

•  测量系统没有适当的分辨力。

有一点位于控制限之下（对于样本容量大于等于 7 的情况），说明存在下列情

况的一种或几种：

• z控制限或描点错误；

•  分布的宽度变小（变好）；

•  测量系统已改变。

A.2 链——有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势：

• 连续 7 点位于平均值的一侧；

• 连续 7 点上升（后点等于大于前点）或下降；

高于平均极差的链或上升的链说明存在下列情况之一或全部：

• 输出值的分布宽度增加（变坏），其原因可能是无规律的（设备工作不正常或

螺栓松动等）或过程中的某个要素变化（如使用新的很不一致的原材料）等；

•  测量系统改变（如新的检验员或量具）。

低于平均极差的链或下降的链说明存在下列情况之一或全部：

• 输出值的分布宽度减小（变好）；

•  测量系统改变。

A.3 明显的非随机图形——随机的数据（普通原因）有时也可能表现出非随机（特

殊原因）的假象。非随机图形的例子：明显的趋势，周期性，数据点的分布在整

个控制限内，或子组内数据间有规律的关系（如第一个读数总是最大值）等。

各点与 R 的距离：一般地，大约 2/3 的描点应落在控制限的中间 1/3 的区域内，

大约 1/3 的点落在其外的 2/3 的区域。

如果显著多于 2/3 以上的描点落在离 R 很近之处（对于 25 个子组，如果超过

90%的点落在控制限 1/3 的区域），则应对下列情况一种或更多种进行调查：

• 控制限或描点已计算错或描错；

• 过程或取样方法分层；

• 数据已经过编辑（极差与均值相差甚远的几个子组被更改或剔除）。

如果显著少于 2/3 以下的描点落在离 R 很近的区域（对于 25 个子组，如果有

40%或以下的点落在中间 1/3 的区域），则应对下列情况一种或两种进行调查：

•  控制限或描点计算错或描错；

• 过程或取样方法分层（过程或抽样方法造成连续的子组中包含从两个或多个不同过程流的测量值）；如输入材料批次混淆

B.识别并标注特殊原因（极差图）

对于极差数据内每个特殊原因进行标注，作一个过程操作分析，从而确定该

原因并改进对过程的理解。应意识到有些特殊原因可以通过减少极差的变差而对

过程改进起到积极作用，须对这样的特殊原因进行评定，以便在过程的适当地方

使之固定下来。为了将生产的不合格输出减到最小以及获得诊断用的新证据，及

时分析问题是很重要的。控制图本身就是问题分析的有用的工具，来自控制图的

统计输出是解决问题合适的开始点。可以配合其它方法，如排列图、因果图等。

C．重心计算控制限（极差图）

在进行初次过程研究或重心评定过程能力时，失控的原因已被识别和消除或

制度化，然后应重心计算控制限，以排除失控时期的影响。重心计算新的平均极

差（ R ）和控制限后应确保所有的极差点表现为受控，如有必要重复识别/纠正/

重心计算的过程。

由于出现特殊原因而从 R 图中去掉的子组，也应从 X 图中去掉。修改后的 R 和

X 可用于重心计算均值的控制限（ X ± A2R ）。

D．分析均值图上的数据点

当极差受统计控制时，则认为过程的分布宽度——子组内的变差是稳定的。

然后应对均值进行分析看看在此期间过程的位置是否改变。

D.1 超出控制限的点——出现一点或多点超出任一控制限是该点处于失控状态的

主要证据。

一点超出均值控制限通常说明存在下列情况中的一种或几种：

‹ 控制限或描点错误；

‹ 过程已改变，或是在当时的那一点（一件独立事件）或是一种趋势的一部分；

‹ 测量系统发生变化（不同检验员、量具）。

D.2 链——有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势：

• 连续 7 点位于平均值的一侧；

• 连续 7 点上升（后点等于大于前点）或下降；

与过程均值有关的链通常说明存在下列情况之一或全部：

• 过程均值已改变；

• 测量系统改变。

D.3 明显的非随机图形——非随机图形的例子：明显的趋势，周期性，在控制限内

点的异常分布宽度，或子组内数据间的相关性等。

各点与 X 的距离：一般地，大约 2/3 的描点应落在控制限的中间 1/3 的区域

内，大约 1/3 的点落在其外的 2/3 的区域；大约 1/20 的点应落在控制限较近之处；

大约 1/150 的点落在控制限之外，但认为是受控的稳定系统的一部分——就是说，

约 99.73%的点位于控制限内。

如果显著多于 2/3 以上的描点落在离 X 很近之处（对于 25 个子组，如果超过

90%的点落在控制限 1/3 的区域），则应对下列情况一种或更多种进行调查：

• 控制限或描点已计算错或描错；

• 过程或取样方法分层；每个子组包含从两个或多个具有不同均值的过程流的测

量值；

• 数据已经过编辑。

如果显著少于 2/3 以下的描点落在离 X 很近的区域（对于 25 个子组，如果有

40%或以下的点落在中间 1/3 的区域），则应对下列情况一种或两种进行调查：

•  控制限或描点计算错或描错；

• 过程或抽样方法造成连续的子组中包含从两个或多个不同过程流的测量值。

E．识别和标注特殊原因（均值图）

对于均值数据中每一个显示处于失控状态的条件进行一次过程操作分析，以

确定特殊原因产生的理由，并纠正该状态防止它再出现。具体参见极差图中的解

释。

F．重心计算控制限（均值图）

请参见极差图中的说明。

G．为了继续进行控制延长控制限

当首批数据都在实验控制限之内，延长控制限使之覆盖将来的一段时期。如

果过程中心偏离目标值，还希望调整过程使之对准目标值。这些控制限可用来继

续对过程进行监控。

子组容量的变化将影响平均极差以及极差和均值图的控制限。如：减小样本

容量但增加抽样频率，这样可以在不增加每天抽样零件总数的情况下，更快的检

测到大的过程变化。为了调整新的样本容量对应的中心线和控制限，应采取如下

措施：

G.1 估计过程的标准偏差（σˆ ）用现有的子组容量计算：

 H．有关“控制”的最后概念——用于进一步考虑

“在一个生产过程中永远无法达到一种完美的控制状态。过程控制图的目的

不是完美的而是合理的、经济的控制状态。因此，在实践中，一个受控的过程并

不是图上无任何失控之处的过程。如果一张控制图上从来不出现失控点，我们将

严肃的查问该操作是否应画图。对于车间的目的来说，一个受控的过程即是仅有

很少百分比的点失控并且对失控点采取过适当的措施。”