如何根据SPC控制图判断统计控制状态

关键词：SPC,SPC控制图,统计控制状态

我们知道SPC控制图有八大模式，一种模式代表一种异常现象，因此，我们就有了判断异常的标准，那么统计控制状态又是如何判断的呢？或许有人会说除八大判异模式之外的所有模式都处于统计控制状态，这种说法则完全忽略了SPC控制图的两种错误，即使点子出界，过程也可能是稳定的，亦或点子在界内，过程也可能是异常的。下面，我们就来分情况说明统计控制状态的判断。

对于判断是否出现了异常的模式1（1个点子落在A区以外）来说，“点出界就判异”虽不百发百中，但却是很可靠的。点出界有两种可能性：一种情况是，处于统计控制状态，虚发报警，此时的概率是0.00135；另一种情况是，出现了异常，点出界，发出警告，此时的概率是0.00135的几十、几百倍。根据小概率事件，得到了最基本的判异准则：检验1（1个点子落在A区以外）“点出界就判异”。

在SPC控制图上，如果一个点子落在控制限内，未出界，可否判断过程处于统计控制状态？一个界内点同样存在两种可能性：一种情况是，过程处于统计控制状态，此时点子落在界限内的概率是0.9973；另一种情况是，过程未处于统计控制状态，却发生了落发警报的情况，此时出现界内点的概率是β，如图所示。因为，无论情况一还是情况二都不是小概率事件，无法作出过程处于统计控制状态的判断，故根据一个点子落在控制限内，并不能立即判稳。

SPC统计控制状态分析

若接连出现的m个点子都未出界，而且未出现SPC控制图判异准则所描述的一种，则情况大不相同，这时m个界内点出现漏发报警的概率要比一个电子落在界内的漏发警报的概率小得多，于是根据小概率事件原理，可以判断过程处于统计控制状态。

以上就分两种情况介绍了统计控制状态的判断，一点出界可判异，一点在界内不可判稳，只有m个点在界内，同时又不符合八种判异模式则可判稳。这也是SPC控制图判断统计控制状态的规律。