在精益生產咨詢的質量管理中，我們要防止不良品的產生，需要樹立正確的管理理念，即過程決定結果。要想使產品結果是合格的，就得要求過程也得是穩定的，所以我們質量管理重點就是管理過程，保證過程處于受控穩定狀態，如果人、機、料、法、環任何一個環節出現了不穩定狀態，而我們沒有及時采取措施調整，最終就可能會產生不合格。

那怎樣才能有效控制過程呢？是根據以往的管理經驗還是科學的管理工具呢？答案肯定是科學的管理工具。這就用到了精益生產咨詢中質量過程管理的一大利器——控制圖的應用。那今天給大家講述一下控制圖的具體應用。

一、控制圖介紹

1、控制圖的定義

控制圖，又稱為SPC（Statistical Process Control，統計過程控制）圖，是一種針對過程質量進行測定、記錄、評估，從而監察過程是否處于控制狀態的用統計方法設計的圖。通常由三條平行于橫軸的直線構成，包括：

中心線（CL, Central Line）

上控制線（UCL, Upper Control Line）

下控制線（LCL, Lower Control Line）

2、控制圖的基本原理

控制圖是統計量T的正態分布圖在時域上的具體展示，它是由T的中心線μ、上下限控制限μ±3σ（標準差）和按時間順序用統計量的數據點T這三個基本要素組成。樣品在均值加減3σ范圍內概率為0.9973，如果樣品出現在范圍外，就說明該樣品出現了異常。在這里舉生活/工作中的兩個例子，相信更容易理解：

①我們上班時間通常在40-45分鐘，結果有一次用了55分鐘，通過了解是由于路上出現交通事故導致堵車造成的，這就是異常。

②產品色譜查看主峰純度通常在99.00%-99.50%，有一次產品主峰純度為89.65%，通過追溯是由于反應不完全導致，這就是異常。

因此，控制圖將上下控制線設定在±3σ的位置，用以判斷過程是否受控，及時發現過程中出現的異常。

3、控制圖的判斷準則

判斷準則包括兩類：

①越出了界限。即超出了±3σ。

②在±3σ界限內，但是排列的形狀有缺陷。

二、控制圖常見八種類型及對策方向

1）連續3點有2點在中心線同一側的B區外

2）連續5點中有4點在中心線同一側的C區以外

這兩種情況常見原因有：

①控制過嚴  ②材料品質有差異

③檢驗設備或方法不相同  ④不同品質材料混合使用。

3）連續6點遞增或遞減

這種情況常見原因有：

①設備緩慢磨損  ②工作者疲勞效應

③不良件累計  ④工作環境改變

⑤操作者技術逐漸進步  ⑥原料均勻度緩慢改變  ⑦測量設備改變。

4）連續8點在中心線兩側，但沒有一點在C區中

這種情況常見原因有：

①數據來自兩個不同群體  ②數據分層不夠

5）連續9點落在中心線同一側

這種情況常見原因有：

①產品品質已發生變化，需要追溯原因，查找對策  ②中心值可能發生偏移

6）連續14點相鄰點上下交替

這種情況常見原因有：①不同批次產品/設備生產  ②技能不同的員工操作

7）連續15點在C區中心線上下，即全部在C區內

這種情況常見原因有：①產品質量已經改善  ②數據造假  ③數據分層不夠

8）1點落在A區以外

這種情況常見原因有：

①已發生非機遇原因，需要追查原因并采取對策  ②中心點可能發生偏移

三、控制圖的常見分類及應用范圍

控制圖分為計量型和計數型兩類。

1、計量型控制圖包括：

①均值-極差圖。最常用的控制圖類型，應用條件：2≤樣本量<6，靈敏度不高，樣品量不會太大。

②均值-標準差圖。應用條件：樣本量≥6，靈敏度較高，但樣本量相對較大。

③中位數控制圖。一般會在社會和人文方面數據統計應用。

④單值-移動極差控制圖。應用條件：樣品量=1，適用于樣品不宜獲得，抽樣成本比較高（破壞性實驗）的質量特性。

2、計數型控制圖包括：

①不良率控制圖。用于控制對象為不合格品率或合格率等計數值質量指標的場合，樣本量不固定。

②不良品數控制圖。用于控制對象為不合格品數的場合，以數量作為管控指標，樣本量應固定，比如按照每周/每月統計。

③缺陷數控制圖/單位缺陷數控制圖。用于控制單一設備設施、某個關鍵區域所出現的缺陷數目。

④Laney P'控制圖。當子組數據比較多，過程中有一些每天都在發生的異常，可以選擇使用，可以過濾掉微小異常，關注到真正異常。

以上就是精益生產咨詢中控制圖應用的情況，使用控制圖，可以區分特殊原因變異和常見原因變異，可以有效避免一個錯誤是將所有事情都視為特殊，或者把一切異常都當作例行公事。它對于及時發現異常、預防不合格品產生、質量品質的持續改進、提升增強員工質量意識都很有幫助，希望大家能夠多多應用。

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