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常規控制圖也稱休哈特控制圖，采用顯著性檢驗法，其基本原理是“3σ”(也有人稱“6σ法”)，即認為控制極限=中心線3σ，控制極限寬度為6σ。這相當于假設測試的顯著性水平為σ=0.0027。然而，傳統休哈特控制圖中的統計變量是從當前觀測值中導出的。當前統計變量與以前的觀測值不相關的統計方法，實際上拋棄了系統的時域特性，對質量變化不能有很高的準確性和敏感性。

CU控制圖利用順序分析的原理，根據以往觀察的累計結果，判斷生產過程是否處于統計控制之下。因此，它具有累積效應并使用大量信息，從而提高了判斷生產過程異常的靈敏度。它包含了從開始到被畫點的所有觀測值的信息，不僅可以快速檢測生產過程中的微小偏差，還可以確定偏差的大小和變化的位置。CUSUM圖所需的樣本數量只有休哈特圖所需的一半左右，因此特別適合檢測過程中的小偏差。但是，CUSUM控制圖雖然考慮了時域信息，但沒有考慮不同時刻的觀測值反映系統質量信息差異的原理，CUSUM控制圖的操作比較復雜。

EWMA控制圖是傳統控制圖的加權。它的指導思想是基于這樣一個原則，即生產過程中最近的觀察值可以反映更多的質量信息。在確定生產過程的質量特征值時，新的統計變量被賦予更大的權重，舊的權重逐漸減少。這樣可以同時考慮系統的頻域和時域特性，更適合先進制造技術環境下的統計質量控制研究。

根據產品質量特性的分類，控制圖可分為實測值控制圖和計數值控制圖，并可進一步分為以下八種類型的控制圖(圖3-3)。

統計過程控制 SPC 控制圖的分類

平均范圍控制圖。

與均值控制圖和極差控制圖結合使用的控制圖。該圖可以同時控制質量特征平均值的變化趨勢和范圍r的變化，與其他控制圖相比，可以提供更多的質量特征信息，具有更高的檢測能力。

中間范圍控制圖。

其功能與X-R控制圖類似。它的優點是可以減少計算量，但缺點是檢測能力不如X-R控制圖高。

單值移動范圍控制圖。

該圖適用于控制那些不易分組的數據。RS是移動范圍，即兩個相鄰數據之差的絕對值。

單標準差控制圖。該圖表一般適用于一次只能測量一個數據，或者由于產品特性相對統一，一次只需要測量一個數據的情況。用x圖和S圖來判斷生產過程的同質性和標準差是否處于要求的受控狀態，兩個圖的使用都可以達到控制生產過程的目的。

不合格產品的數控繪圖。

當控制對象為不合格編號時使用。當生產過程或工藝相對穩定時，產品的不合格率p應為相對穩定的值。如果抽樣樣本是n，那么pn是樣本中包含的不合格產品的數量。因此，在穩定狀態下，不合格品數量也是一個相對穩定的數值，波動不宜過大。如果發現超過預設的控制極限，則表示生產過程失控。當樣本n不相等時，控制上下限和pn圖中心線不均勻，不便于繪制和應用。因此，在使用pn圖時，要盡量使樣本n取相同的值，也可以使用通用控制圖來解決這個問題。

不合格品率控制圖。

當控制對象為不合格品率或合格品率時，通過觀察不合格品率的變化來控制質量。除了控制不合格品率，還可以控制合格率、材料利用率、交(缺)件出勤率、換貨延誤率、差錯率等。當樣本N不相等時，P圖的控制上下限不均勻，使用起來非常不方便。所以在使用時盡量保證N的值相同，一般的控制圖也可以用來解決這個問題。

缺陷控制圖。

它的控制對象是某個單位(如長度、面積、體積、時間、空間等)所包含的缺陷數。).比如每公里路面的不平整數，鑄件表面的氣孔數，報紙上的錯別字數等等。當樣本N不相等時，控制上下限和C圖中心線不均勻，使用不便。所以在使用C圖時，盡量保證N的值相同，一般的控制圖也可以用來解決這個問題。

單元缺陷數控圖。

u控制圖主要用于控制單位缺陷數量，使產品質量可以通過測量單位樣品數量中的缺陷數量來控制。u控制圖和C控制圖都是點數的控制圖，它們的基本原理是一樣的。但與C控制圖不同，U控制圖不需要控制同樣的樣本，只要能計算出單位面積的缺陷數即可。u控制圖可用于控制紡織品缺陷數量、產品表面缺陷數量以及單位時間內的交通事故數量。