控制图选用与判异

SPC 实战指南：控制图应用、过程能力分析、判异准则、实施步骤，含汽车行业经典案例，适配 IATF16949 要求。

控制图是统计过程控制（SPC）的核心工具，但很多质量人在使用中陷入一个误区：只看数据点是否超出控制界限（UCL/LCL），超出就报警，没超出就认为"一切正常"。

摘要：控制图画不出来是能力问题，画错却是方向问题。很多企业上了SPC，控制图却形同虚设——不是不会判异，而是从一开始就选错了图：计量数据用了计数图，小批量用了均值图，计点数据用了不合格品率图。本文从数据类型和子组结构出发，讲清Xbar-R、Xbar-S、I-MR与p、np、c、u七种常用控制图的选用逻辑，并给出五步选图法和一个完整示例，帮你把"选图"这个最容易被忽视的环节一次做对。