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GB／T 17989.5-2022 生产过程质量控制统计方法 控制图 第5部分：特殊控制图.pdf简介：

GB/T 17989.5-2022 是中国国家标准《生产过程质量控制统计方法 控制图 第5部分：特殊控制图简介》。这个标准主要关注在生产过程质量控制中使用的特殊控制图，这些控制图是统计过程控制（SPC）方法的一部分，它们用于检测过程的异常或非正常行为，以及时发现并纠正问题，保证产品质量的稳定。

特殊控制图包括但不限于以下几种：

1. 不合格品计数控制图（Nonconformity Count Control Charts）：用于监控过程中的不良品数量，如连续的不良品数量超过预设阈值，可能表示过程出了问题。

2. 散点图（Scatter Diagram）：用于观察两个变量之间的关系，用于检测过程是否稳定。

3. 过程能力控制图（Process Capability Control Charts）：用于评估过程能力，即过程在控制下的变异程度。

4. 移动极差控制图（Moving Range Control Charts）：监控过程的短期变异，用于判断过程是否处于稳定状态。

5. 均值-极差控制图（Mean-Range Control Charts）：用于监控过程的平均值和变异。

这些特殊控制图在质量控制中起着关键作用，通过它们，企业可以实时监控和调整生产过程，保证产品质量符合预期。遵循GB/T 17989.5-2022，企业可以确保在生产过程中使用有效的统计方法来管理质量，提高效率，减少浪费。

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表4螺栓头部直径的最值的子组结果

GB 50288-1999 灌溉与排水工程设计规范GB/T17989.52022

表4中的第19和20点表示了由于使用工具所导致的变异增大。该过程的平均值很不稳定，前期 前7点）、中期（8点至15点）和后期的平均值是不同的。不过可以通过监测相关的独立过程参数来实 现稳定性。

生某些行业中，过程水平会在生产过程中 磨损；水压会随着水量的减少而逐渐降低；随着时间的推移，化学物质的浓度会逐渐降低，化学反应速率 也会减缓。在工具磨损的情形下，需要对工具进行调整或者打磨锐化，以避免生产出不合格品，但另一 方面，为了更换或调整工具而过多的中断生产过程又是不可取的。所以追求综合成本的最小化，既要考 虑不合格品的成本，也要考虑更换或调整工具的成本。 在这种情形下，造成过程变异的原因不仅有随机原因，还有可查明原因，为了控制过程成本，（X R）常规控制图不适用。此时可以使用趋势控制图，因为该方法样本的收集方式为，将相邻子组的过程 水平视为不变（或相差不多），且每一个子组 的产品都是在该生产过程中连续产出的，并在固定间隔 寻趋势对子组的极差影响最小

10.2.1极差图的控制限

Ci.=R Uc.=D,R LcL=D,R 其中R是极差的平均值

Ct. =R Ucl. =D,R LcL=D,R 其中R是极差的平均值。

10.2.2均值图的控制限

第k个子组的平均值可以表示为三α十bk，其中a和b是常数，并由公式（19)和公式（

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控制限公式中的A2、D和D。的值在附录A中给出。

趋势控制图不仅可以尽可能少的调整生产过程，降低相应的成本，而且其判断过程是否受控的准则 电与常规控制图相同

趋势控制图不仅可以尽可能少的调整生产过程，降低相应的成本，而且其判断过程是否受控的准 与常规控制图相同

趋势控制图的不足有： a）只有在过程能力非常高的情形下才有用； b）仅在不涉及进一步装配的情形下适用； c）不如常规控制图的均值控制图有效

趋势控制图的不足有： a）只有在过程能力非常高的情形下才有用； o 仅在不涉及进一步装配的情形下适用； c）不如常规控制图的均值控制图有效。

10.5.1起动机机头厚度

表5中给出了用新 ，这些数据按生产周期定期收集，并按顺序 记录，共有25个子组，每组5个样本，包含每个子组的均值和极差

表5起动机机头厚度子组结果

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表5起动机机头厚度子组结果（续）

10.5.3均值图的控制限

根据公式（19）和公式（20）可得：

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由极差趋势控制图可明显看出，过程变异处于统计受控状态。同时，均值趋势图中大部分点都聚集 在中心线附近，也符合极差趋势图中的过程状态。为了评估过程改进的潜力，还要检查过程模式和抽样 方法是否存在潜在的系统性影响

当样本具有不同均值和标准差，但其比率相同时，可以用变异系数CV来有效描述过程特性的变 20

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11.2.1过程均值和方差都未知

11.2.2过程均值和方差都已知

如果过程均值和过程标准差。可以从过去的经验或记录中得知，那么：

不同样本量下c2、B,和B，的值在附录A中给

方法需要绘制两幅控制图，而变异系数控制图可

V Cl. =V : b Uc.=B, Lel =B,

Ci=C20/μ Ucl.=B20/μ Lcl.=Bro/μ

需要注意的是，变异性降低并不意味着均值提高。因为对于一个具体的产品来说，不仅需要变异系 数维持在理想的水平，而且需要均值和方差都符合预期的水平。因此，仅仅侧重于变异系数有时可能会 产生误导。也就是说，不能直接通过变异系数来观察到均值与标准差的变化，需要进一步对均值与标准 差进行分析。如果控制图中的变异系数超过控制限，同时考虑均值和标准差的影响，这样更有利于过程 改进。

11.5.110m长纱条重量

在黄麻纤维生产中，纱条线密度的一致性是影响纺织后续工序的重要指标，所以要合理控制该特 性。为使用变异系数控制图，在精梳机梳棉阶段，每天收集5个10m长纱条的重量数据。表6给出了 某一特定回潮率下25d的记录以及样本的平均值和变异系数（每一样品中的观测值均来源于同一台机 器的特定时间）

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表610m长纱条重量数据的子组结果

根据公式（24）、公式（25）和公式（26）可计算得： 119.10 Ci=: =4.76 k台 25 Ucl.=B4v=2.089 X 4.76 =9.94

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LC. =B3V =0 X 4.76 = 0 由附录A中可查得样本量为5时B3和B，的取值分别为0和2.089，图6中的变异系数控制图上 标出了数据点和控制限，

由图6明显看出： a）前7个点变异系数低于均值，可能是由于低标准差或高均值或两者兼而有之，值得进一步研究； b）第8个点到第17个点处于统计受控状态，但第18个点处于失控状态，可能由于标准差增加或 者均值降低，需要对其进行调整

12.2.1极差图的控制限

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12.3.2.1标准差图的控制限

由公式（30）、公式（31）和公式（32）可得：

0.0273 =0.0312 28

Ucl.=1.716 X 0.031 2=0.053 5 LcL =0.284X 0.031 2=0.008 9 在附录A中给出B3=0.284和B4=1.716的值。所有标准差都在控制限内，是平均标准差。

12.3.2.2均值图的控制限

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图8子组均值控制图和标准差控制图

由子组均值控制图和标准差控制图可明显看出以下两点。 a）均值控制图显示血液样本到达实验室的平均时间未处于统计受控状态。28个点中有12个点 超出控制限， D 标准差控制图显示标准差得到了较好的控制，只有一个子组的标准差在控制限上。由图可知， 标准差在每7至8天均呈现有系统性变化，这表明存在引起系统性变化的可查明原因，可采取 适当措施减少变异

2.3.4系统原因与纠正措施

均值控制图上的失控点包括许多系统原因： ）病人年龄：

12.3.5.1标准差图的控制限

12.3.5.2均值图的控制限

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根据公式（33）、公式（34）和公式（35）计算得： =0.0743 20 Ucl=+A35=0.074 3+0.975X0.0231=0.0968 Lcl.=A3s=0.074 30.975×0.0231=0.051 8 图9为实施纠正措施后的控制图。对查明的原因采取纠正措施后，均值和标准差都处于统计受控 状态。

图9子组均值控制图和标准差控制图

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图9子组均值控制图和标准差控制图（续）

在标准化P控制图中，控制限和中心线是固定且便于解释。然而，它需要较多的计算

13.4.1不合格显像管数

表9给出了连续25天制造的显像管数量以及发现的不合格品数。每天力的标准值如下计算所 p =1 467/28 474=0.051 5

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JJG(建材) 123-1999 行星式胶砂搅拌机检定规程表9不合格显像管数据的子组结果

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图10标准化p控制图

观察到第16子组的p值比第24子组的p值大，但前者落在UcL内，后者却超出了UcL。此外，第 )子组的力值小于第5子组的P值，但前者在LCL内，后者却超出了LCL。这是因为更大的样本量为 签别提供了更有力的证据。这可以在一个力控制图中而不是一个标准化力控制图中观察到。 这25个子组中的有2个子组落在控制限外，表明该过程不受控。此外，从子组8到子组13，这6个 点均在中心线以下，说明这6个子组的不合格品率降低，从8到13的这6个子组的平均值是0.042，如 果用目前观察到的不合格品平均比例为p=0.0515为过程标准是不合理的。因此，可以把0.042作为 下一阶段标准化力值计算的基准点。

在不合格数控制图中，需要绘制每件产品的不合格数。这个图有一个不足就是它给所有不合格赋 相同的权重。但不同类型的不合格对成本或损失的影响是不同的。有些不合格项可以通过简单廉价 返工操作加以纠正，有些不合格项可能需要昂贵的返工操作，还有一些不合格项只能直接报废产品。 决这一间题的一个切实可行的办法是将各种不合格进行分类，例如分为十分重要、重要和不重要三 类，并为每类不合格绘制单独的控制图。但是，如果不合格的种类增多，同时绘制这么多的控制图可能 艮困难。一个简单的解决方案是给各种不合格类型根据严重程度赋予不同的缺点率（权重），计算所检 查产品的缺点得分，并在缺点控制图上画出

14.2缺点权重的选择准则

计算缺点得分时，对应的不合格数服从泪松分布。由于对不同类型的不合格不能采用相同的方法 进行处理，所以给每种不合格类型赋予不同的权重。不合格类型权重的确定取决于所考虑的产品类型。 大致上，有两种类型的产品。在第一类产品情形下，可以通过替换组件、进行适当的返工、废弃不合格 品、纠正不合格品数，例如，涉及装配大量组件的工程行业产品。在第二类产品情形下，可能无法进行生 产的整顿，此时产品需要进行分级销售，例如，纺织产品中出现的织造、整理、印刷等方面的不合格HG／T 4843-2015标准下载，需要

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