统计过程控制图 都有哪些种类 统计过程控制图有以下几种：XBar-S控制图：XBar(平均值控制图)反映变量X随时间的集中趋势及分组样本之间的变动性。这个同XBar-R控制图。对于S控制图是值标准差，标准差控制图监测的是分组样本内部随时间的变动。该 图的中心线代表长期的分组样本之标准偏差的平均值，标准差图可适用于分组样本容量(即n)大于2的任何场合。(为验证过程是否稳定，每天采样10个数据值，一共采样10天。I-MR(Individuals and Moving Range)控制图：主要是反映连续的单值数据随时间的变化。使用范围在过程的特性值较少，每次都只能够得到一个数据。I-MR图由于使用个体数值，与X bar-R图比较更易受干扰。比如我们要记录车辆来回AB两点的时间是否受控，可以记录一系列连续的数据值进行I-MR控制图分析。P图和nP图(离散数据的不合格数)：P图是一种计数型控制图，它绘制的是每个样本的不合格品率。每个分组样本可以有相同的样本量或者不相同的样本量。此图通用性最强，在计数型控制图中用途最广。P图一般需要较大的样本容量。质量越好，那么要检测出过程失控就需要越大的分组样本。(记录每天的焊点数和焊点的不良个数，焊点数为分组样品每天是可以不同的。nP图：是一种计数型控制图，它绘制的是。
控制图有哪些分类？ 1．-R控制图对于计量数据而言，这是常用最基本的控制图。它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合。2．-S控制图当样本大小n>；10或12，这时应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用S图来代替R图。3．-R控制图用中位数图代替均值图。由于中位数的计算简单，所以多用于现场需要把测定的数据直接记人控制图进行控制的场合，这时为了简便，当然规定奇数个数据。4．-Rs，控制图多用于下列场合：对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合以及如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大的意义的场合。由于它不像前三种那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏都也要差一些。5．p控制图用于控制对象为不合格品率或合格率等计数值质量指标的场合。常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等。6．np控制图用于控制对象为不合格品数的场合。由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦，所以样本大小相同的情况下，用此图比较方便。7．c控制图用于控制一部机器，一个部件一定的长度，一定的面积或任一定的单位中所出现的缺陷数目。8．U控制图当样品的大小保持不变时可用C控制图，而当样品的。
控制图上下控制界限的怎么确定？
请教控制图上下控制界限的确定 控制图上下控制界限通常设定在±3标准差的位置。图上有三条平行于横轴的直线：中心线、上控制线和下控制线，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。UCL、CL、LCL统称为控制线，通常控制界限设定在±3标准差的位置。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。向左转|向右转扩展资料控制图作用在生产过程中，产品质量由于受随机因素和系统因素的影响而产生变差；前者由大量微小的偶然因素叠加而成，后者则是由可辨识的、作用明显的原因所引起，经采取适当措施可以发现和排除。当一生产过程仅受随机因素的影响，从而产品的质量特征的平均值和变差都基本保持稳定时，称之为处于控制状态。此时，产品的质量特征是服从确定概率分布的随机变量，它的分布(或其中的未知参数)可依据较长时期在稳定状态下取得的观测数据用统计方法进行估计。分布确定以后，质量特征的数学模型随之确定。为检验其后的生产过程是否也处于控制状态，就需要检验上述质量特征是否符合这种数学模型。为此，每隔一定时间，在生产线上抽取一个大小固定的样本，计算其质量特征。
