SPC - 控制图判异规则及异常处理机制
01 / 控制图
控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产过程是否处于控制状态。它是统计质量管理的一种重要手段和工具。
02 / 控制图的分析准则
控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常;界内点排列不随机判断异常。
稳态是生产过程追求的目标。那么如何用控制图判断过程是否处于稳态?为此，需要制定判断稳态的准则。
03 / 判稳准则
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：
(1)连续25个点子都在控制界限内;
(2)连续35个点子至多1个点子落在控制界限外;
(3)连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。
在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。若界内点排列非随机，则判断异常。
控制图中出现以下情况时可以判定异常：
判异准则一：数据点超出控制线或在控制线上(控制线即CL±3sigma)
判异准则二：连续9点在中心线(中心线即CL)一侧
判异准则三：有7点以上连续上升或下降;有明显的非随机图形，主要包括：有周期性、分布宽度异常、明显的上升或下降趋势、子组内数据间有相关性等。
判异准则四：连续14点相邻交替上下。
判异准则五：连续15点在中心线两侧的C区内(C区即CL±1sigma)
判异准则六：连续5点有4点在中心线同一侧的C区外(C区即CL±1sigma)
判异准则七：连续8点落在中心线两侧且无一在C区内(C区即CL±1sigma)
判异准则八：连续3点有2点落在中心线同一侧的B区外(B区即(CL+1sigma, CL+2 sigma) 或 (CL-2sigma, CL-1sigma))。
04 / 控制图异常处理机制
控制图出现异常时，根据异常严重程度采取不同的处理机制
1 . 当出现超规格的数据时，需要对样本进行重新检测，以排除测量人员和测量设备的因素。
2 .产线工人或班组长发现SPC管制异常时首先;自我检查，是否严格按作业标准(SOP或WI)作业，相邻作业员交叉检验;情况严重，或无法查找到原因必须立即通知品质工程师和制程工程师。
3 .品质工程师与制程工程师现场分析后，能否在较短的时间内(0.5~1小时)找到产生异常的原因，采用5M1E分析制程;如仍然无法找到根源，而且情况严重(如：P不良率大大超标)，报告上级主管决定是否停线;品质工程师召集相关部门开会讨论，寻找根本原因(制程、设计、材料或其它)。
人：操作员工技术熟练程度、身体状况等;
机器：设备、工夹具的精度和维护保养状况;
材料：材料的成分、批次间的差异、物理性能和化学性能;
方法：包括加工工艺、工装选择、操作规程等;
测量：测量设备、试验手段、测量方法等;
环境：工作环境温度、湿度、噪音、照明和清洁程度等;
4 .SPC产生异常的原因找到并实施纠正预防措施后，SPC管制图向管制异常相反的方向转变，说明对策有效;恢复正常生产。此过程必须严密监控。
05 / 常见异常原因归类
连续6点递增或递减：工具逐渐磨损，维护水平逐渐降低，操作人员技能逐渐提高
连续14点中相邻点交替上下：轮流使用两台设备或有两个操作员工轮流操作，使得数据分层不够
连续15点落在中心线两侧的1倍sigma区内：数据有假，计算错误;分层不够
连续8点落在中心线两侧且无一在1倍sigma区内：数据分层不够。
