常规休哈特控制图

包括计量控制图四种：均值—极差控制图(Xbar—R)、均值—标准差控制图(Xbar—Rs)、中位数—极差控制图(Xmed—R)、单值—移动极差控制图(x—Rm)；计数控制图四种：不合格品率控制图(P)、不合格品数控制图(Pn)、缺陷数控制图(C)、单位缺陷数控制图(U)。它们的用途分别是：

1． Xbar-R控制图是最常用的基本控制图。它适用于各种计量值(适用样品数小于10以下的抽样分析）。Xbar控制图主要用于观察分布的均值变化；R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化，而Xbar—R控制图则将两者联合运用，以观察分布的变化。

2． Xbar—S控制图(适用样品数大于10以上的抽样分析）。与Xbar—R控制图相似，只是用标准差图(s图)代替极差图(R图)。极差计算简便，故R图得到广泛应用，但当样本容量较大时，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． Xmed—R控制图与Xbar—R控制图相比，只是用中位数代替均值图。由于中位数的计算比均值简单，所以多用于需在现场把测定数据直接记入控制图的场合。

4． X—Rm控制图多用于：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、检验昂贵的场合；样品均匀，多抽样也无太大意义的场合。由于它不象前三种控制图那样能取得较多的信息，所以它判断过程的灵敏度要差一些。

5． P控制图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标的场合。应注意的是，在根据多种检查项目综合评定不合格品率的情况，当控制图显示异常时，难以找出异常的原因。因此，使用P图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、各种差错率等。

6． Pn控制图用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小，P为不合格品率，Pn作为不合格品数控制图的简记记号，由于计算不合格品率需进行除法，比较麻烦，所以在样品大小相同的情况下，用此图比较方便。

7． C控制图用于控制一部机器、一个部件、一定长度、一定面积或任何一定的单位中(即样本大小不变)所出现的缺陷数目，如布匹上的疵点数、铸件上的砂眼数、机器设备的缺陷数或故障次数等。

8． U控制图。当样本大小变化时，不宜用C控制图，需换算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。

通用控制图

1、 Pnt通用不合格品数控制图

对于不合格品数的场合，一般在样本数量不相等的情况下使用。

2、Ct通用缺陷数控制图

用于样本大小变化的场合。

工序能力指数及样本分布图：

工序能力是指工序的加工质量满足技术标准的能力。工序能力决定于质量因素4M1E。工序能力指数表示工序能力满足产品质量标准(产品规格)的程度。一般记以Cp。Cp值越大，表明加工精度越高，但相应的加工成本也越高，所以对于Cp值的选择应根据技术要求与经济性综合考虑来决定。另外，工序能力指数对瞬时的质量变化是不灵敏的，一个阶段度量一次才有意义。

工序能力分析图也即样本频数分布直方图，它的绘制方法是将全部质量数据分成若干组(组数=质量数据个数/样本容量)，以组距为底边（组距=极差/组数），以组距上相应的质量数据频数为高，在坐标系中按比例画出的直方图，另外还有相应的正态曲线、3σ偏差、规格偏差等。该图能够比较形象、直观地反映产品质量的分布状况。通过对该图的观察分析，可以判定样本质量数据分布是否符合正态分布，工序能力的高低，预测产品的不合格品率。因为当工序能力处于稳定状态时，它的特点是中间高、两边底，呈左右基本对称，或者说呈正态分布状态。根据数理统计学的理论可以知道，在正态分布情况下，分散幅度处于6倍标准差(±3σ)范围内的几率为99.73%，分散幅度表示工序具有的实际加工精度，它是衡量工序能力的尺度，若分散幅度越大，则工序的精度越差，不合格品率越高，工序能力越低；若分散幅度越小，则工序的精度越高，不合格品率越低，工序能力越大。

控制图的选用