《生產過程質量控制統計方法控制圖第9部分：平穩過程控制圖gb/t17989.9-2022》詳細解讀contents目錄1范圍2規范性引用文件3術語和定義、符號和縮略語4監測自相關過程均值的控制圖4.1概述4.2殘差圖4.3調整控制限的控制圖contents目錄4.4監測自相關數據的控制圖比較5平穩過程散度的監測6監測自相關過程的其他方法附錄A(資料性)隨機過程和時間序列附錄B(資料性)傳統控制圖在自相關數據上的表現參考文獻011范圍1.1標準的適用范圍本部分適用于生產過程中對平穩過程的質量控制。平穩過程指的是在一段時間內，過程的統計特性不隨時間變化的過程。““制造業用于監控生產線上的產品質量，確保生產過程的穩定性。服務業可應用于服務流程的質量控制，如客戶服務響應時間等。1.2控制圖的應用領域負責使用控制圖進行過程監控和分析。質量控制人員生產管理人員相關技術人員需了解控制圖的基本原理和應用，以便更好地指導生產。參與控制圖的制作、解讀和改進過程。1.3標準的實施對象022規范性引用文件GB/T4091統計分布數值表國家標準GB/T18737.1質量控制方法的統計過程控制（SPC）第1部分：通用指南GB/T19027統計技術方法體系XX/TXXXX生產過程質量控制規范（注此處為示例，具體標準編號根據實際應用填寫）行業標準ISO7870控制圖-通用指南和導則ISO8258統計方法-過程控制和過程能力研究國際標準《統計過程控制（SPC）手冊》《質量管理體系基礎和術語》其他參考文件（注：以上列舉的規范性引用文件僅為示例，實際標準中引用的文件可能有所不同，具體應根據標準的實際內容來確定。）033術語和定義、符號和縮略語3.1術語和定義控制圖（ControlChart）01是用于分析和判斷過程是否處于穩定狀態所使用的帶有控制界限的圖。平穩過程（StableProcess）02在統計控制狀態下，僅受隨機原因影響的過程。異常波動（SpecialCauseVariation）03非隨機原因引起的過程波動，通常表現為控制圖上的異常點或趨勢。正常波動（CommonCauseVariation）04由隨機原因引起的過程波動，是過程的固有部分。UCL上控制限（UpperControlLimit），控制圖上的上限。CL中心線（CenterLine），控制圖的中心線，代表過程的平均水平。LCL下控制限（LowerControlLimit），控制圖上的下限。MR移動極差（MovingRange），用于計算控制限的連續觀測值之間的差。3.2符號3.3縮略語統計過程控制（StatisticalProcessControl），一種質量管理技術。01040302SPC國家標準推薦（GuoBiao/TuiJian），中國的國家推薦性標準。GB/T接收質量限（AcceptanceQualityLimit），抽樣檢驗中的一個參數，用于確定批量產品的接收標準。AQL以上內容是基于給定的參考背景知識和大綱進行擴展的，具體術語、符號和縮略語可能因實際應用和標準的不同而有所變化。在實際應用中，應參考具體的國家標準和行業規范。注意044監測自相關過程均值的控制圖控制圖的選擇與應用確定控制限根據歷史數據或經驗，設定合理的控制限，包括上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心線（CL），以便及時發現過程中的異常波動。采樣策略制定合理的采樣策略，包括采樣頻率、樣本大小和采樣位置等，以確保數據的代表性和有效性。選擇適當的控制圖類型針對自相關過程的均值監測，應選用適用于連續數據的控制圖，如Xbar-R圖（均值-極差控制圖）或Xbar-S圖（均值-標準差控制圖）。030201繪制控制圖收集并整理數據，按照選定的控制圖類型繪制圖表，包括數據點、中心線、上控制限和下控制限等元素。控制圖的繪制與解讀數據解讀通過觀察數據點在控制圖中的分布情況，判斷過程是否處于穩定狀態。若數據點超出控制限或在控制限附近呈現異常模式，則表明過程可能存在問題。異常處理一旦發現異常數據點或異常模式，應立即進行調查和分析，找出潛在原因并采取相應的糾正措施，以確保過程恢復穩定狀態。控制圖能夠直觀地展示過程的穩定性和異常情況，幫助質量管理人員及時發現并解決問題，從而提高產品質量和生產效率。優勢控制圖的有效性取決于數據的準確性和代表性。若數據存在偏差或異常值，可能導致誤判或漏判。此外，控制圖無法直接識別出導致異常的根本原因，需要結合其他工具和方法進行深入分析。局限性控制圖的優勢與局限性054.1概述定義控制圖是一種用于分析和判斷過程是否處于穩定狀態的圖表，通過設定控制界限來區分正常波動和異常波動。作用控制圖是現場質量管理中的重要統計工具，有助于及時發現生產過程中的異常情況，保證產品質量。控制圖的定義和作用控制圖的種類計數值控制圖包括不合格品數控制圖、不合格品率控制圖、缺陷數控制圖、單位缺陷數控制圖等，適用于離散型數據的質量控制。計量值控制圖包括單值控制圖、平均數和極差控制圖、中位數和極差控制圖等，適用于連續型數據的質量控制。平穩過程指過程輸出在統計特性上保持相對穩定，沒有顯著的趨勢或周期性變化。平穩過程控制圖平穩過程控制圖的特點針對平穩過程設計的控制圖，能夠更有效地識別出過程中的異常波動，提高質量控制水平。0102有助于企業提高產品質量，降低生產成本，增強市場競爭力。推動了質量管理技術的標準化和規范化發展，提升了行業整體質量管理水平。提供了平穩過程控制圖的制作和使用方法，為生產企業提供了一種有效的質量控制手段。gb/t17989.9-2022標準的意義064.2殘差圖殘差圖的定義殘差圖是一種通過描繪觀測值與預測值之間的差異（即殘差）來評估模型擬合效果的圖形工具。在生產過程中，殘差圖可以幫助我們識別出異常值、周期性變化或其他潛在問題，從而及時調整生產參數，保證產品質量。殘差圖的繪制方法收集生產過程中的觀測數據和對應的預測數據。計算每個觀測值與預測值之間的殘差（即觀測值減去預測值）。以時間為橫軸，殘差為縱軸，將每個時間點的殘差繪制在圖上。根據需要，可以添加趨勢線、平均線等輔助線，以便更好地分析殘差的變化趨勢。殘差圖的分析與應用010203通過觀察殘差圖，可以判斷生產過程是否穩定。如果殘差隨機分布且無明顯趨勢，說明模型擬合效果較好，生產過程處于穩定狀態。如果殘差圖出現明顯的趨勢或周期性變化，可能意味著生產過程中存在某些未被考慮到的因素，需要及時調整模型或生產參數。殘差圖中的異常值（如離群點）可能表示生產過程中的異常情況，如設備故障、原材料問題等，需要及時排查并處理。注意事項在繪制殘差圖時，應確保觀測數據和預測數據的準確性，以避免誤導分析結果。殘差圖只能作為評估模型擬合效果和生產過程穩定性的輔助工具，不能替代其他質量控制方法。在實際應用中，應結合多種統計方法進行綜合分析和判斷。074.3調整控制限的控制圖初始控制限的設定基于歷史數據或先驗知識，初步設定控制圖的控制限，包括上控制限（UCL）、下控制限（LCL）和中心線（CL）。控制限的動態調整隨著生產過程的進行，根據實際情況對控制限進行動態調整，以確保其有效性和準確性。調整原則與方法根據生產過程的穩定性和數據分布情況，采用適當的統計方法（如移動平均法、指數平滑法等）對控制限進行調整。控制限的計算與調整控制圖的應用與解讀識別異常波動通過觀察數據點在控制圖中的分布情況，及時發現生產過程中的異常波動，為質量改進提供依據。判斷過程穩定性若數據點基本在控制限內且分布均勻，說明生產過程處于穩定狀態；反之，則說明過程可能存在異常因素，需要進一步調查和分析。指導質量改進根據控制圖的反饋信息，針對性地采取措施進行質量改進，提高產品質量的穩定性和一致性。數據真實性與完整性確保收集的數據真實可靠，避免人為干擾或數據造假現象的發生；同時要保證數據的完整性，以便準確反映生產過程的實際情況。合理選擇控制圖類型根據數據類型和生產過程的特點選擇合適的控制圖類型（如計量值控制圖或計數值控制圖），以提高控制圖的敏感性和有效性。正確解讀控制圖信息避免誤讀或過度解讀控制圖信息，要結合實際情況進行綜合分析和判斷。注意事項與常見問題解析010203084.4監測自相關數據的控制圖比較01自相關數據特性分析針對自相關數據，應首先分析其數據特性，如數據間的相關性、趨勢等，以選擇合適的控制圖類型。計量值與計數值控制圖比較根據數據類型（計量值或計數值），比較不同類型控制圖的適用性和效果。常規控制圖與平穩過程控制圖對比分析常規控制圖與平穩過程控制圖在監測自相關數據時的差異和優劣。控制圖類型選擇0203詳細介紹平穩過程控制圖的構建步驟，包括數據采集、處理、控制限計算等。平穩過程控制圖構建方法結合實際案例，說明平穩過程控制圖在監測自相關數據中的應用及效果。平穩過程控制圖應用案例解釋平穩過程的定義，闡述其數據特點和對控制圖的要求。平穩過程定義及特點平穩過程控制圖應用控制圖性能評價指標介紹評估控制圖性能的主要指標，如檢出率、誤報率等。控制圖性能優化建議根據性能評估結果，提出優化控制圖性能的建議和措施。不同類型控制圖性能比較對比分析不同類型控制圖在監測自相關數據時的性能表現。控制圖性能評估實際應用注意事項數據采集與處理要求強調數據采集的準確性和處理方法的科學性，以確保控制圖的有效性。控制圖解讀與誤判風險解釋如何正確解讀控制圖，并提醒注意誤判的風險及應對措施。與其他質量管理工具的配合使用探討平穩過程控制圖與其他質量管理工具的配合使用，以提高質量控制效果。095平穩過程散度的監測通過監測散度，可以及時發現生產過程中的變異情況，防止不良品產生。及時發現過程變異對散度進行有效監測和控制，有助于提高產品質量的穩定性和一致性。提高產品質量散度監測結果可以為生產過程的優化提供數據支持。優化生產過程5.1散度監測的重要性01常規控制圖的應用利用計量值控制圖和計數值控制圖對過程散度進行監測。5.2散度監測的方法和工具02統計分析軟件的使用借助專業的統計分析軟件，對收集到的數據進行處理和分析，以更直觀地了解過程散度情況。03過程能力指數的計算通過計算過程能力指數，評估生產過程的穩定性和能力水平。01020304對收集到的數據進行整理、分類和統計分析，計算相關指標。5.3散度監測的實施步驟數據處理與分析根據散度監測結果，制定相應的改進措施并付諸實施，以優化生產過程和提高產品質量。改進措施制定與實施根據分析結果繪制控制圖，并結合實際情況進行解讀和判斷。控制圖繪制與解讀按照規定的采樣計劃和方法收集生產過程中的數據。數據收集數據的真實性和準確性確保收集到的數據真實可靠，避免虛假數據對監測結果的影響。采樣計劃的合理性制定合理的采樣計劃，確保樣本的代表性和廣泛性。控制界限的設定與調整根據實際情況合理設定控制界限，并根據需要進行適時調整。持續改進與跟蹤驗證對改進措施進行持續跟蹤和驗證，確保改進措施的有效性和可持續性。5.4散度監測的注意事項106監測自相關過程的其他方法時間序列模型通過建立時間序列模型，如自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）或自回歸移動平均模型（ARMA），來分析過程數據的自相關性。預測與監控利用時間序列模型進行過程數據的預測，并通過與實際觀測值的比較來監控過程的穩定性。6.1時間序列分析VS將時間序列數據轉換為頻域數據，通過繪制頻譜圖來識別周期性波動和異常頻率成分。周期性檢驗利用頻譜分析檢驗過程中是否存在周期性變化，從而判斷過程的穩定性。頻譜圖6.2頻譜分析狀態估計通過建立狀態空間模型，估計過程的內部狀態，進而分析過程的動態特性。016.3狀態空間模型監控與預警根據狀態空間模型的狀態估計結果，對過程進行實時監控，并在出現異常時及時預警。026.4小波分析特征提取與監控通過分析小波變換后的系數，提取過程的特征信息，并對過程進行監控。這種方法特別適用于非平穩、非線性過程的分析與監控。小波變換利用小波變換對過程數據進行多尺度分解，提取不同頻率成分的信息。11附錄A(資料性)隨機過程和時間序列隨機過程的定義隨機過程是依賴于參數的一組隨機變量的全體，參數通常是時間。隨機過程的分類根據過程的統計特性，隨機過程可以分為平穩過程和非平穩過程。平穩過程的特性平穩過程的統計特性不隨時間推移而改變，即其均值、方差等統計量都是常數。030201隨機過程的基本概念時間序列是按時間順序排列的一組數據，通常用于分析隨時間變化的現象。時間序列的定義趨勢、季節變動、周期變動和不規則變動。時間序列的組成要素包括圖表分析法、模型法和指標法等，用于揭示時間序列的內在結構和規律。時間序列分析方法時間序列分析010203基于平穩過程的統計數據，繪制帶有控制界限的控制圖。平穩過程控制圖的繪制平穩過程控制圖的應用通過觀察數據點在控制圖中的分布，判斷過程是否處于穩定狀態，及時發現異常波動。控制圖的解讀作為現場質量管理的重要統計工具，幫助生產人員監控生產過程，確保產品質量。控制圖在質量管理中的應用隨機過程和時間序列分析有助于理解生產過程的內在規律和波動特性。在質量控制中，對隨機過程和時間序列的深入理解有助于及時發現并解決問題，確保生產過程的穩定性和可控性。通過對隨機過程和時間序列的分析，可以更有效地應用控制圖等質量管理工具，提高產品質量和生產效率。隨機過程和時間序列在質量控制中的重要性12附錄B(資料性)傳統控制圖在自相關數據上的表現自相關數據的特點