品质意识及质量管理常用统计方法培训.ppt

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1、品质意识提升课程,Written by：何国山,先请大家回答问题：如果你家要买进一部热水器，那么请问你首先考虑的是以下那个因素：A、价钱B、外观设计 C、产品质量D、功能配置E、其他,那么你认为什么是品质？,品质就是生命要么是你的，要么就是公司的,市场学里定律 如果一个顾客满意，他会把这种满意告诉其他6个人；如果一个顾客满意，他会把这种不满意告诉其他22个人。,在用户完全满意之前，我们将永远不能100%满意,以自己的永远不满意达到用户完全满意,只有用户满意，企业才能生存,市场竞争是赢得用户的竞争,用户至上,正确的客户观念,谁要是让客户不满意,我们就让谁不满意,用户是企业的衣食父母,用户满意是企

2、业永无止境的追求,今天的质量就是明天的市场,用户永远是对的,正确的客户观念,质量管理之父戴明 神一般的光环笼罩在他的头上,日本-质量兴国 日本产品在40年代时质量低劣，但50年代后，日本确立了质量兴国和教育立国的战略方针。到60年代，日本创造性地发展了全面质量管理理论和方法，先后提出了“品质圈QCC”、“TQM”等新理论和新方法，还培养了一大批各种层次的质量人才。不到半个世纪，日本的汽车、钢铁、电子、家电、照相机等一大批产品质量超过美欧国家，位居世界前列，“日本制造”已成为优质产品的代名词，日本也成为仅次于美国的世界第二大经济强国。,经典案例 如果让一个日本人每天擦6遍桌子，他们会一丝不苟每天

3、擦6遍，而我们中国的员工第一天擦6遍，第二天也会擦6遍，第三天擦5遍，第四天4遍,海尔-中国企业质量管理典范1984年成立.營業額從虧損147万人民幣,2000年品牌價值320億人民幣.產品已出口至世界一百六十多個國家或地區.正式被寫入哈佛案例的大陸企業.2001年,營業額為602億人民幣.业绩增长1万多倍，并保持年80%的平均增长速度。十六年來,平均年成長率80%,被美國家電雜誌評為全球家電業成長速度最快的企業.,海尔的质量观有缺陷的产品就是废品!海尔的质量以一把大锤砸出的,质量是用不符合要求的代价衡量的,失败费用,评价费用,预防费用,品质费用的3要素 和 1:10:100的法则,KeyWo

4、rd,如果你真正的意识到品质的重要性，从开始就帮助你周围的人一起树立正确的品质意识,持续改进，每天前进一步！,有很多人不是不愿改进，而不屑于小的改进海尔在1984年的13条：不准在作业现场随地大小便。不准迟到早退。不准在工作时间喝酒。作业现场不准吸烟。不准盗窃工厂物资。什么？你晕倒？只要大家能从我做起，一点一点地持续改善，还有什么困难嘛？,2 100*(1+1%)1=1013 100*(1+1%)2=102.0130 100*(1+1%)29=134.78,42 100*(1+1%)41=150.3771 100*(1+1%)70=200.6890 100*(1+1%)89=242.44,11

5、2 100*(1+1%)111=301.76120 100*(1+1%)119=326.76每天前进1%，关键是能不能坚持。,有没有记录可以追踪？,天下大事必做于细对过程还要进行严密的监控。海尔生产线的十个重点工作程序都有品质控制台，一百五十五个品质控制点都有品质跟踪单。产品从第一道程序到出厂都建立了详细的档案。产品到了用户家里，如果出了问题，哪怕是一根门封条，也可以凭着“出厂纪录”找到责任人和原因。,品管人员是不是按程序作业？,犯了错就要按程序处理,沟通有没有问题？,别让沟通成为木桶的最短那一根木片,不合格品一定要剔除！,品管人员是不是一直在充当一个救火员的角色？,救火，自掘坟墓之理由：人非

6、圣贤，孰能无过？这就是质量控制观念的前提，错误在所难免！这一观念已根植于人们的心中。管理层的思维和态度要转变，共同担负起对质量管理的责任。零缺陷 才是工作执行标准。,99.9%意味着一个公司的质量水平已经很高了,品质是品质部的事与我们无关,品质不良就是一线作业员工没做好,品质是检查出来的,改善品质是件奢侈的事情,错误的品质观念,设法做对每件事情是不切合实际的，不可能的事,品质管理需要很高深的知识的才可以掌握,品质不良就是一线作业员工没做好,品质差不多就行的,品质不会增加产量,错误的品质观念,正确,品质与每个人息息相关,品质改善无止境,零缺陷，100%是可以完全达到的,质量重在预防,我们的工作就

7、是零缺陷,正确的品质观念,品质是企业赖以生存的命脉,2003.2.1 美国“哥仑比亚”航天飞机著陆前发生爆炸，7名宇航员全部遇难，原因只是一块脱落的隔热瓦，“哥仑比亚”航天飞机有2万多块隔热瓦，能抵御3000度高温的，但就一块脱落的隔热瓦，0.5%差错葬送了价值连城的航天飞机，还有无法用价值衡量的宝贵的7条生命。,零缺陷,一架“波音747”飞机上共有450万个零件，如果以0.1%不良算的话，有4500个零件有问题。而“阿波罗”登月号共有580万个零件，如果以0.01%不良算的话，还有5.8万个零件有问题，即使以目前最好的公司的质量水平99.99966%（3.4PPM）也有6000个零件有问题，

8、而哪怕是一亿分之一的不良都会造成致命的危害!,零缺陷,26,“Almost(幾乎)”零缺點,當你買一瓶藥，你是否期待每一顆都是好的?當你搭飛機，你是否期待每一次起飛與降落都成功?是否零缺點的觀念可以應用到你的流程上甚至產品上?,Thank you!,品質管理七工具,品質管理七工具,檢查表(Data collection form)分層法(Stratification)散布圖(Scatter)排列圖(Pareto)直方圖(Histogram)因果圖(Cause-Effect diagram)控制圖(Control Chart),数据,一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。,数据反映出产品特定

9、数据，称为质量特性。,在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进行归纳、整理、加工、分析，从中获得有关产品质量或生产状态的信息，从而发现产品存在的质量问题以及产生问题的原因，以便对产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。,数据在质量管理中的作用,质量特性值:,质量特性值通常表现为各种数值指标，即质量指标。一个具体产品常需用多个指标来反映它的质量。测量或测定质量指标所得的数值，即质量特性值，一般称为数据。根据质量指标性质的不同，质量特性值可分为计数值和计量值两大类。,质量特性值,计数值:,计数值和计量值,a.计数值。当质量特性值只能取一组特定的数值，而不能取这些数值之间的

10、数值时，这样的特性值称为计数值。计数值可进一步区分为计件值和计点值。对产品进行按件检查时所产生的属性(如评定合格与不合格)数据称为计件值。每件产品中质量缺陷的个数称为计点值。如棉布上的疵点数、铸件上的砂眼数等。,计量值:,计数值和计量值,b.计量值。当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时，这样的特性值称为计量值。如用各种计量工具测量的数据(长度、重量、时间、温度等)，就是计量值。,总体和样本:,计数值和计量值,不同类的质量特性值所形成的统计规律是不同的，从而形成了不同的控制方法。由于工业产品数量很大，我们所要了解和控制的对象产品全体或表示产品性质的质量特性值的全体，称为总体。通常是

11、从总体中随机抽取部分单位产品即样本，通过测定组成样本大小的样品的质量特性值，以此来估计和判断总体的性质。质量管理统计方法的基本思想，就是用样本的质量特性值来对总体作出科学的推断或预测。,总体:,总体、个体,个体:,总体又叫母体，是研究对象的全体。一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体。,构成总体的基本单位，称为个体。每个零件、每件产品都是一个个体。,质量检验常用抽样方法进行，即从总体中抽出一部分个体，并测试每个个体的有关质量特性数据，进行统计分析后，对总体作出估计和判断。,样本:,样本,样本又叫子样，是从总体中抽出来一部分个体的集合。样本中每个个体叫样品，样本中所包含

12、样品数目称为样本大小，又叫样本量，常用n表示。对样本的质量特性进行测定，所得的数据称为样本值。当样本个数越多时，分析结果越接近总体的值，样本对总体的代表性就越好。,抽样方法,随机抽样,分层抽样,系统抽样,抽样方法,随机抽样,指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法事先不能考虑抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签或利用随机数表来抽取样品以保证样品代表性。,当总体容量不大时，随机抽样是一种有效的抽样方法；,抽样方法,分层抽样,分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分层，然后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层内差异，增加样本的代表性。,当获得的资

13、料不均匀，或呈偏态分布时，分层抽样是一种有效的抽样方法；,抽样方法,系统抽样,从总体中每隔K个个体抽取一个个体的抽样方法，比值K是总体容量N与样本容量n之比；,如果被抽总体足够大，并且易作某种次序的整理时，系统抽样比分层抽样好；,1，2，.K K+1，K+2，.，2K 2K+1，2K+2，.，3K 直到 N为止,例，从具有1000个个体的总体中抽取50个个体。,总体、样本、数据间的关系,总体,样本,结论,数据,抽样,分析,管理,测试,数理整理和统计,抽样的目的是通过样本来反映总体。在质量管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找出它们的特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。一批数据的分

14、布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来表示，表示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分散程度的有方差、标准偏差、极差等。,描述总体数据离散程度的参数为方差2，描述总体数据中心倾向的数为均值。若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方差S2近似代替总体方差2，利用样本均值X近似代替总体均值p。,数理整理和统计,样本平均值,样本中位值,X=,X1+X2+X3.+Xn,n,中位值是按照数据大小顺序排列位于中间的数值，中位值记为X,若n为偶数，则取位于中间两个数值的平均值为中位值；,数理整理和统计,样本极差,样本方差和样本标准偏差,样本方差和样本标准差就是用来度量数据波动幅度大小的一个重要特

15、性值。样本方差是一组数据中每一个数值与平均值之差的平方和的平均值，通常记为S2；样本方差的平方根S称作样本标准偏差，它与样本方差一样，是反映一组数据分散程度的特性值:,样本极差表示一组数据分布的范围，是指数据中最大值与最小值的差:R=Xmax-Xmin,检查表（check list）,在质量管理中最强调的是事实管理，就是要掌握事实，要掌握事实就必须设计检查表收集数据。,记录用检查表,层别法,层别法是所有手法中最基本的概念，即将多种多样的数据，因应用目的的需要分类成不同的“类别”，使之方便以后的分析；,人 员,机 器,材 料,方 法,其 他,排列表,用在检查表上,用在排列图上,排列图的作用,在工

16、厂里，要解决的问题很多，但从何入手呢？,事实上，大部分的问题，只要能找出几个影响较大的因素，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。柏拉图是根据收集的数据，以不良原因、不良状况发生的现象，有系统地加以项目别分类，计算出各项目所产生的数据（如不良率、损失金额）及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形,排列图,排列图（帕累拉图）,意大利经济学家V.Pareto于1897年在研究国民所得时发现大部分所得均集中于少数人，而创出此原理。Dr.Joseph Juran recognized this concept as a universal that could be applied

17、to many fields.He coined the phrases“vital few and useful many”（关键的少数，次要的多数）.,排列图的作图方法步骤,将用于排列图所记录的数据进行分类。确定数据记录的时间。按分类项目进行统计。计算累计频率。准备坐标纸，画出纵横坐标。按频数大小顺序作直方图。按累计比率作排列曲线。记载排列图标题及数据简历。,排列图：例1,某厂铸造车间生产某一铸件，质量不良项目有气孔、未充满、偏心、形状不佳、裂纹、其它等项。记录一周内某班所生产的产品不良情况数据，并分别将不良项目归结为表,排列图：例2,某部门将上月生产的产品作出统计，总不良数409个，其中

18、不良项目依次为：,排列图：例2,排列图：练习,上例中主要不良品为破损，此破损为当月份生产许多产品的破损总和，再将产品类别用柏拉图法分析如下：,排列图：练习,排列图：练习,不良数,50,100,150,200,比率,66.7%,17.9%,5.1%,4.1%,6.1%,%,20,40,60,80,100,A B C D 其他,排列图的应用,1、利用排列图寻找产品质量的改善重点；,2、利用排列图验证改善产品质量的效果；,之前,100%,之后,100%,实现的改善,排列图的应用,3、利用排列图对产品质量进行分层研究；,A B C,散点图,反映相互有关连的的对应数据，并根据分布的形态来判断对应数据之间

19、的相互关系。,因果图,因果图,A cause-and-effect(C&E)diagram is a picture composed of lines and symbols designed to represent a meaningful relationship between and effect and its causes.It was developed by Dr.Kaoru Ishikawa（石川磬）in 1943 and is sometimes referred to as an Ishikawa diagram or fishbone diagram because

20、 of its shape.,某项结果之形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原因来。,因果图,Quality Characteristic,people,materials,Work methods,environment,Equipment,Measurement,因果图,运用因果图有利于找到问题的症结所在，然后对症下药，解决质量问题。因果图再质量管理活动中，尤其是在QC小组、质量分析和质量改进活动中有着广泛的用途。,外观不良,技术不佳,粗心,缺乏培训,无品质观念,因果图（练习）,粗糙度低,人,料,法,环,机,技术不熟练,未按规定磨刀,原料混杂,原料太硬,进刀量规定不合理,车间地面振动

21、大,照明不好,机床导轨松动,机床轴承磨损,因果图（练习）,粗糙度低,人,料,法,环,机,技术不熟练,未按规定磨刀,原料混杂,原料太硬,进刀量规定不合理,车间地面振动大,照明不好,机床导轨松动,机床轴承磨损,对策表,对策表,当利用鱼刺图确定了问题产生的主要原因后，有必要采取措施去消除这些原因，以达到质量改进的目的。这时，可以采用对策表的方法。,用以针对质量问题产生的原因制定对策或措施，作为实施时的依据。,对策表的目的,对策表的格式,计量值数据的处理,由抽样或试验收集得到的计量值数据中，蕴存着产品质量特性的大量信息，但未经处理和归纳时，是分散而不规则的。只有经过处理和归纳后，信息才能显示出来。处理

22、计量值数据的基本方法是列表和作图，通过这些表和图就能够大体看出数据所代表的产品质量特性。,频数分布表,频数分布表是一种把分散和不规则的数据，整理成一个能顺着其度量的尺度，清楚地显示出该数据的集中趋势和离散程度的一种统计方法。,频数分布表,测定100只螺栓的外径所得到的100个计量值数据（略）。,频数分布表,频数分布表编制步骤7,7、列频数分布表。,频数直方图,以坐标横轴表示组距，坐标纵轴表示频数，所画出的矩形图称为频数直方图，简称直方图。,外径尺寸,11.405 11.505 11.605 11.705 11.805 11.905 12.005 12.105 12.205 12.305 12.

23、405,频数,直方图在质量管理中应用,1、判断分布类型,产品质量特性值的分布，一般都是服从正态分布或近似正态分布。当产品质量特性值的分布不具有正态性时，往往是生产过程不稳定，或生产工序的加工能力不足。因而，由产品质量特性值所作的直方图的形状，可以推测生产过程是否稳定，或工序能力是否充足，由此可对产品的质量状况作出初步判断。根据产品质量特性值的频数分布，可将直方图分为正常型直方图和异常型直方图两种类型。,正常型直方图,看直方图时应着眼于图形的整体形状，根据形状判断它是正常型还是异常型。正常型直方图具有“中间高，两边低，左右对称”的特征，它的形状像“山”，字。因此，根据产品质量特性值的频数分布所画

24、出来的直方图是正常型时，就可初步判断为生产过程是稳定的，或工序加工能力是充足的。,不正常直方图,孤岛型直方图,双峰型直方图,折齿型直方图,绝壁型直方图,孤岛型直方图,在主体直方图的左侧或右侧出现孤立的小块，像一个孤立的小岛。出现孤岛型直方图，说明有特殊事件发生。造成原因可能是一时原材料发生变化，或者一段时间内设备发生故障，或者短时间内由不熟练的工人替班等。所以，只要找出原因，就能使直方图恢复到正常型。,双峰型直方图,双峰型直方图是指在直方图中有左右两个峰，出现双峰型直方图，这是由于观测值来自两个总体、两种分布，数据混在一起。往往是由于将两个工人或两台机床等加工的相同规格的产品混在一起所造成的。

25、,折齿型直方图,折齿型直方图形状凹凸相隔，象梳子折断齿一样。出现折齿型直方图，多数是由于测量方法，或读数存在问题，或处理数据时分组不适当等原因造成。应重新收集和整理数据。,绝壁型直方图,绝壁型直方图左右不对称，并且其中一侧像高山绝壁的形状，当用剔除了不合格品的产品质量特性值数据作直方图时，往往会出现绝壁型直方图。此外，亦可能是操作者的工作习惯，习惯于偏标准下限，于是出现左边绝壁的直方图。,偏态型直方图,某种原因使下（上）限受到限制时，容易发生“偏左型”（偏右型）。,平顶型直方图,与双峰型类似，由于多个总体、多种分布混在一起。,直方图与标准比较,对于正常型直方图，将其分布范围B=S，L(S为一批

26、数据中的最小值，L为一批数据中的最大值)与标准范围T=SL，Su，SL为标准下界限，Su为标准上界限)进行比较，就可以看出产品质量特性值的分布是否在标准范围内，从而可以了解生产过程或工序加工能力是否处于所希望的状态。为了方便，可在直方图上标出标准下界限值和标准上界限值。,直方图在标准范围内的情况,当产品质量特性值符合规定标准时，其对应的直方图，必定在标准范围之内。符合规定的直方图大致有下面四种类型：,直方图在标准范围内的情况,直方图的分布范围B位于标准范围T内，旦有余量;直方图的分布中心与标准中心近似重合，这是理想的直方图。此时，全部产品合格，工序处于正常管理状态。,直方图在标准范围内的情况,

27、直方图的分布范围B位于标准范围T内，数据变化仍比较集中，但分布中心偏移标准中心，并且直方图的一侧已达到标准界限，此时状态稍有变化，产品就可能超出标准，出现不合格品。因此，需要采取措施，使得分布中心与标准中心重合。,直方图在标准范围内的情况,直方图的分布范围B没有超出标准范围T，但没有余量。此时分布中心稍有偏移便会出现不合格品，所以应及时采取措施，缩小产品质量特性值的分布范围。,直方图在标准范围内的情况,产品质量特性值的分布非常集中，致使直方图的分布范围B与标准范围T之间的余量过大。此时，可对原材料、设备、工艺等适当放宽要求，从而降低生产成本;或者加严标准，提高产品的性能，以利于组装等,T,B,

28、SL(S),Su(L),直方图超出标准范围内的情况,产品质量特性值的分布中心向左(或向右偏离标准中心，致使直方图分布范围B的下界限(上界限)超出标准范围T的下界限(或上界限)，因而在下界限(或上界限)出现不合格品，此时，应设法提高(或降低)产品质量特性值的平均值，使直方图的分布中心向右(或向左)移动，从而使直方图的分布范围完全落在标准范围之内。,T,B,(S)SL,(L)Su,直方图超出标准范围内的情况,直方图的分布范围B超出标准范围T，此时，在标准上界限和下界限都出现不合格品。这种情况通常是由于产品质量特性值的标准差太大，这时，应及时采取技术措施，降低分布的标准差。如果属于标准定得不合理，可

29、以放宽标准范围。,T,B,(S)SL,Su(L),直方图超出标准范围内的情况,直方图的分布范围B大大超出标准范围T，此时已出现大量不合格品，必须立即分析原因，采取紧急措施;如果标准允许改变，就重新修订标准。,T,B,(S)SL,Su(L),直方图的分层比较,当直方图出现非正常的奇异形状，特别是出现双峰型直方图时，应将收集到的产品质量特性值数据，按某个条件，如设备、操作人员、作业方法、所用原材料、生产环境等因素分成两个以上的组，通常把这样划分成的组称为层，由此作出的直方图称为分层直方图。通过分层直方图，探讨造成直方图异常的原因，从而比较不同设备、不同原材料、不同操作方法等对产品质量特性值影响的差

30、异。,轴承外径直方图 按工人分层直方图 改善后的直方图,直方图的分层比较,直方图的缺点,0.090.080.070.060.01,波动图,直方图,时间,直方图(练习),生产某种滚珠，要求其直径x为15.0 1.0(mm)，试用直方图进行统计分析。,直方图(练习),1、从数据中找出最小值S和最大值L。,S=14.2 L=15.9,2、决定组数。,m=1+3.3lgn=6,3、计算组距。,组距 h=0.3,4、求界限值。,下限值 S h/2=14.15,5、计算组中值。,6、统计频数。,7、列频数分布表。,直方图(练习),直方图(练习),X,14.2 14.5 14.8 15.1 15.4 15.

31、7 16.0,频数,频数多边形,以坐标横轴表示组中值,坐标纵轴表示频数,所画出的多边形图称为频数多边图,简称多边图。多边图的作法与直方图类似,不同的只是多边图以组中值为横坐标,频数为纵坐标,在坐标平面上依次标出各点的位置,然后把相邻各点用直线段连接起来,由此得到频数多边形。,外径尺寸,11.405 11.505 11.605 11.705 11.805 11.905 12.005 12.105 12.205 12.305 12.405,0,5,10,15,20,25,30,频数,控制图的基本模式,3,3,公差上限Tu,公差下限TL,控制上限UCLUpper Control Limit,控制下限

32、LCLLower Control Limit,中心线CLCentral Limit,样品编号（或取样时间）,质量特性 x,控制线是根据散布程度在工程内的程度来决定规格线是根据客户，工程师等来决定的,控制图的基本模式,3,3,公差上限Tu,公差下限TL,控制上限UCLUpper Control Limit,控制下限LCLLower Control Limit,中心线CLCentral Limit,样品编号（或取样时间）,质量特性 x,例-第一步,1、收集数据并加以分组,在5MIE充分固定，并标准化的情况下，从生产过程中收集数据。本例每隔2h，从生产过程中抽取5个零件，测量其长度值，组成一个大小为

33、5的样本，一共收集25个样本.一般来说，制作-R图，每组样本大小 n 10,组数k 25.,例-第二步,2、计算每组的样本均值和样本极差；,i=1,2,k,X-R图数据表,数据,表（某零件长度值数据表）,单位mm,例-第三步,3、计算总平均和极差平均,例-第四步,4、计算控制线；,系数A(n)数值表,上式中A2,D4,D3均从控制图系数表中查得：当n=5时，A2=0.577 D30 D4=2.115,例-第五步,5、制作控制图；,在方格纸上分别作 图和R图，两张图必须画在同一页纸上，这样以便对照分析。图在上，R图在下，轴纵在同一直线上，横轴相互平行，并且刻度对齐。本例由于R图的下限为负值，但极

34、差R不可能为负值，所以R的下控制界限线可以省略。,例-第六步,6、描点；,x 图,R 图,例-第七步,7、分析生产过程是否处于统计控制状态；,利用分析用控制图的判断规则，分析生产过程是否处于统计控制状态。本例经分析，生产过程处于统计控制状态。,分析用控制图,分析用控制图用于分析生产过程是否处于统计控制状态。分以下四点考虑：,若经分析后，生产过程处于统计控制状态且满足质量要求，则把分析用控制图转为控制用控制图；,2.若经分析后，生产过程处于非统计控制状态，则应查找过程失控的异常原因，并加以消除，去掉异常数据点，重新计算中心线和控制界限线；,3.若异常数据点比例过大，则应改进生产过程，再次收集数据

35、，计算中心线和控制界限线；,4.若经分析后，生产过程虽然处于统计控制状态，但不满足质量要求，则应调整生产过程的有关因素，直到满足要求方能转为控制用控制图。,控制用控制图,控制用控制图由分析控制图转化而成，它用于对生产过程进行连续监控。按照确定的抽样间隔和样本大小抽取样本，计算统计量数值并在控制图上描点，判断生产过程是否异常。控制用控制图在使用一般时间以后，应根据实际情况对中心线和控制界限线进行修改。,控制用控制图的判断规则,控制图用控制图上的点子同时满足下面的规则，才认为生产过程处于统计控制状态。,规则1：每一个点子均落在控制界限内。规则2：控制界限内点子的排列无异常现象（参见分析用控制图判断

36、规则2）,控制图处于控制状态的分析,1、控制图上的点子不超在控制界限即在控制范围内；以上的补充：连续25点以上处于控制界限内；连续35点中，仅有1点超出控制界限；连续100点中，不多于2点超出控制界限；,虽合格，已经要注意异常点,控制图的判断规则（2）,分析用控制图的判断规则2：没有处于控制状态,点子排列出现异常现象：连续7点或更多点在中心线同一侧（7点链）；连续7点或更多点的单调上升或单调下降（7点单调链）连续11点中至少有10点在中心线同一侧；连续14点中至少有12点在中心线同一侧；连续17点中至少有14点在中心线同一侧；连续20点中至少有16点在中心线同一侧；连续3点中至少有2点落在二倍标准差与三倍标准差控制界限之间；I.连续7点中至少有3点落在二倍标准差与三倍标准差控制界限之间。,