过程控制用于控制图

您可以使用仪表板创建 9 个不同的控制图。本主题提供每个控制图的描述以及您在创建每个控制图时可以找到的选项。

关于本主题

添加控制图
控制图
输入数据
尺度
参数
估计

限制
检验
阶段
显示
添加参考线

添加控制图

要添加控制图，请从资产窗格中拖放控制图拖动到画布上。Minitab Solution Center 添加一个占位符资产卡，其中包含 Default title、资产的表示形式以及包含与功能板关联的数据的下拉列表。选择要用于控制图的数据。打开然后选择以打开控制图的对话框。

控制图

您可以在仪表板中创建 9 个不同的控制图。

单值控制图: 用于单值控制图监控连续数据（这些连续数据是不在子组中的单个观测值）时的均值。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便您可以标识和更正过程中的不稳定性。
I-MR 控制图: 当您使用 an I-MR 控制图来监控过程的均值和变异时，您的连续数据是单个观测值，而不在子组中。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便您可以标识和更正过程中的不稳定性。
Laney P' 控制图: 使用 a Laney P' 控制图（P' 发音为 P prime）可以监控过程产生的缺陷品的比例，并针对数据中的过度离散或欠离散进行调整。过度离散可能导致传统 P 控制图显示数量增加的超出控制限的点。欠离散可能导致传统 P 控制图显示过少超出控制限的点。Laney P' 控制图可调整这些条件。有关更多信息，请转到过度离散和欠离散。
Xbar-R 控制图: 使用 an Xbar-R 控制图可在具有连续数据和 8 或更小的子组大小时监视过程的均值和变异。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便您可以标识和更正过程中的不稳定性。
Xbar-S 控制图: 使用 an Xbar-S 控制图可在具有连续数据和 9 个或更大的子组大小时监视过程的均值和变异。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便您可以标识和更正过程中的不稳定性。
U 控制图: 使用 a U 控制图可监控每件商品的缺陷数，其中每件商品可以有多个缺陷。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便您可以标识和更正过程中的不稳定性。
P 控制图: 可使用 P 控制图监视缺陷品比率（每个产品项都划分为两个类别中的一类，例如成功或失败）。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便您可以标识和更正过程中的不稳定性。
C 控制图: 使用 a C 控制图可监控每个项目可以有多个缺陷的缺陷数。仅当子组大小相同时，才应使用 C 控制图。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便您可以标识和更正过程中的不稳定性。
EWMA 控制图: 使用 an EWMA 控制图可检测过程均值中的小偏移，而不受 low 值和 high 值的影响。EWMA 控制图可以监视指数加权移动平均值，这些移动平均值可去除低值和高值所带来的影响。观测值可以是单个测量值，也可以是子组均值。EWMA 控制图的一个优点是它们不受低值或高值的影响。

输入数据

输入数据的方法取决于控制图的类型。选择下面与您的数据输入设置匹配的选项。

变量

单值控制图对于、 I-MR 控制图和 C 控制图，变量的所有测量值必须位于一列中。在变量中，输入一列测量数据。

在此工作表中，权重包含单个观测值的权重。

C1
权重
785.92
830.36
798.43
812.56
799.63
822.72
786.64
803.66
811.29
826.74

图表的所有观测值均在一列中和子组的观测值位于多列的同一行中

Xbar-R 控制图对于、 Xbar-S 控制图和 EWMA 控制图，数据输入取决于您的观测值设置方式。选择最能描述数据的选项。

图表的所有观测值均在一列中

如果测量数据位于一列中，请选择此选项，然后输入一列测量数据。在子组大小中，如果所有子组的大小相同，则输入子组大小。否则，请输入一列值，用于标识每个度量来自哪个子组。

在此工作表中，测量包含测量数据。子组标识每个测量来自哪个子组。

C1-T	C2
子组	测量值
一	10
一	13
一	10
二	8
二	8
二	9

子组的观测值位于多列的同一行中

如果工作表中的每一行都包含一个子组的测量数据，请选择此选项，然后输入包含测量数据的列。

在此示例中，测量_1、测量_2和测量_3 包含测量数据。子组 1 的数据在第 1 行中，子组 2 的数据在第 2 行中，以此类推。

C2	C3	C4
Measurement_1	Measurement_2	Measurement_3
10	13	10
8	8	9

变量和子组大小

对于、 Laney P' 控制图 U 控制图和 P 控制图，必须输入变量列并指定子组大小。在变量中，输入包含过程数据的列。

在子组大小执行以下作之一：

如果所有子组大小都相同，则输入子组大小（例如 55）。
输入包含每个子组的大小的列。

在此工作表中，缺陷数列包含在每个子组中发现的缺陷数，例如撕裂和拉扯。抽取的码数列指示子组的大小。例如，第 1 行表示在 120 码的织物中发现了 10 个不规则之处。

C1	C2
缺陷数	抽取的码数
10	120
8	110
7	110
7	115

EWMA 权重

在中EWMA 权重，输入要在指数加权移动平均值中使用的权重。值必须在 0 和 1 之间。如果更改控制限的默认权重（0.2）和标准差数，则可以构建具有特定属性的图表。根据您要检测的偏移小小以及您希望在保持可接受的误报率的同时检测该偏移的速度来选择权重。可以使用 ARL（平均运行长度）表来选择这两个参数的组合。参见 Lucas et¹ 对于一个广泛的表格。

尺度

指定 x 轴的时间尺度。

指数: 使用子组数标记 x 轴。
标记: 使用列中的值为 X 轴加标签。在标记列中，输入包含刻度的日期/时间、数字或文本值的列。

参数

在选项子对话框的选项卡上参数，输入 Connect 用于计算中心线和控制限的参数的历史值。如果您不输入值，Connect 将根据数据估计值。如果您只输入一个值，Connect 会从数据中估计另一个参数。参数将根据您选择的控制图而变化。

均值: 为整个图表输入单个均值。均值用于计算单值控制图上的中心线。
标准差: 为整个图表输入单个标准差。标准差用于计算这两个控制图上的控制限，以及移动极差控制图上的中心线。
比例: 为整个图表输入单个比例。

估计

以下选项位于 Options 子对话框的 Estimate 选项卡上。

指定用于估计参数的观测值

如果某些观测值因已更正的特殊原因而具有不规则数据，您可以在计算中省略这些观测值，以免参数估计值不正确。

从下拉列表中，指定您希望列出要省略的观测值，还是列出要包括的观测值。
- 要列出要省略的观测值，请选择估计参数时忽略以下子组。
- 要列出要包括的观测值，请选择估计参数时使用以下子组。
列出观察结果。使用冒号表示观测值范围。在每个观测值或观测值范围之间留出一个空格。

例如，要指定观测值 2、9、44、45、46 和 47，请输入 2 9 44:47。

估计标准差的方法

选择估计 Connect 用于计算控制限的标准差的方法。

移动极差均值: 平均移动极差是两个或多个连续点的移动极差的平均值。当子组大小为 1 时，使用此方法。
移动极差中位数: 移动极差中位数是两个或多个连续点的移动极差的中位数值。当数据具有会影响移动极差平均值的极端极差时，可以使用此方法。
Rbar: Rbar 是子组范围的平均值。Rbar 方法是标准差的常见估计值，最适合 2 到 8 的子组大小。
Sbar: Sbar 是子组标准差的均值。与 Rbar 相比，Sbar 方法提供的标准差估计值更精确，尤其是子组大小大于 8 时。
递差均方和平方根: 均方递差的平方根是连续点之间平方差均值的平方根。当您无法合理地假设在相似情况下至少收集了 2 个连续点时，可以使用此方法。
合并标准差: 合并标准差是子组方差的加权平均值，它为较大的组赋予对总体结果较大的影响。当过程受控制时，合并标准差方法可为标准差提供更精确的估计值。

选择使用无偏常量以消除在估计某些过程参数时可能出现的偏差。通常，是否选择无偏常量取决于公司策略或行业标准。

移动极差长度

输入用于计算移动极差的观测值个数。默认情况下，使用长度 2，因为连续值最有可能彼此相似。长度必须为 100.

如果数据是周期性的，请考虑使用不同长度的移动区差。例如，如果您收集季度数据，请考虑使用长度为 4 的移动范围，以确保计算中包括每个季节的一个观测值。

使用 Nelson 估计值

在“ I-MR 选项 ”子对话框的 “估计 ”选项卡上，选择使用 Nelson 估计值以校正控制限计算中异常较大的移动范围值。该程序类似于 Nelson 提出的程序。Connect 会消除比平均移动极差大 3 个标准差以上的任何移动极差值，然后重新计算平均移动极差和控制限。

限制

默认情况下，Connect 使用实际子组大小计算控制限。当子组大小不同时，控制限不均匀，但您可以强制控制限为直线。在当子组大小不相等时，计算控制限下，选择，然后假定所有子组大小输入子组大小。

当所有子组应当具有相同的大小，但部分子组具有不同大小时，此选项尤其有用。例如，一些子组由于缺少测量值更小。在这种情况下，请将子组大小设置为预期的大小。

警告

在指定子组大小时，需更改针对控制限的计算，这可更改特殊原因检验的结果。仅当子组大小之间的差值很小时，才应使用此选项。当子组大小之间的差值大于 25％时，请不要使用此选项。例如，如果最大的子组具有 10 个观测值，最小的子组具有 8 个观测值，则差值为 20% ((10 - 8) / 10 = .0.2 = 20%)。

例如，下列控制图中的数据相同，但第二个控制图的控制限是基于固定子组大小进行计算的。

检验

在选项子对话框中，Connect 为特殊原因提供 1 到 8 个检验，具体取决于控制图。默认情况下，Connect 仅使用测试 1。请根据公司或行业标准选择其他检验。使用检验可以确定要调查的观测值，并确定您数据中的具体模式和趋势。

在下拉列表中，指定是执行部分特殊原因检验、全部特殊原因检验还是不执行特殊原因检验。您可以通过更改 K 的值来提高或降低检验的敏感度。

1 个点，距离中心线大于 K 个标准差: 检验 1 识别与其他子组相比异常的子组。检验 1 是公认的、用于检测失控情况的必要检验。如果对过程中的较小偏移感兴趣，您可以使用检验 2 来补充检验 1，以便创建一个敏感度更高的控制图。
连续 K 点在中心线同一侧: 检验 2 会标识过程居中或变异中的偏移。如果对过程中的小偏移感兴趣，则可以使用检验 2 来补充检验 1，以便创建具有更高灵敏度的控制图。
连续 K 个点，全部递增或全部递减: 检验 3 检测趋势。该检验会查找值一致增加或减少的长序列连续点。
连续 K 个点，上下交错: 检验 4 检测系统变异。您希望过程中的变异模式随机，但是未通过检验 4 的点可能表示变异模式是可预测的。
K+1 个点中有 K 个点，距离中心线（同侧）大于 2 个标准差: 检验 5 检测过程中的较小偏移。
K+1 个点中有 K 个点，距离中心线（同侧）大于 1 个标准差: 检验 6 检测过程中的较小偏移。
连续 K 个点，距离中心线（任一侧）1 个标准差以内: 检验 7 检测时常被误认为是良性控制证据的变异模式。此检验可检测到过宽的控制限。过宽的控制限通常是由分层数据导致的，如果每个子组中存在系统变异源，则数据会发生分层现象。
连续 K 个点，距离中心线（任一侧）大于 1 个标准差: 检验 8 检测混合模式。在混合模式中，这些点趋于避开中心线，而落在控制限附近。

阶段

在中用此变量定义阶段（历史组），输入标识阶段的列。使用阶段可以创建显示过程在特定时间段内变化情况的历史控制图。默认情况下，Connect 会重新计算每个阶段的中心线和控制限值。

在下面的示例中，阶段列中的值从 1 更改为 2，以指示阶段 2 的开始。值从 2 更改为 3，以指示阶段 3 的开始。

C1	C2
测量值	阶段
...	...
9	1
10	1
8	2
11	2
...	...
7	2
8	2
5	3
7	3
...	...

显示

要仅查看最近的观测值（而非所有观测值），请输入要包括在控制图中的观测值个数。Connect 仍使用所有数据来计算控制限和中心线。

注意

默认情况下，Connect 显示最近 25 个观测值。这与 Minitab Statistical Software 不同，后者默认显示所有观测值。如果您不更改设置，在两个应用程序之间使用相同的数据制作图表，这可能会导致不同的结果。

在此示例中，分析员每小时收集一次数据，共收集一周。

全部: Connect 显示所有观测值。
最后: 此控制图仅显示最近的观测值，其个数与您输入的值相对应。

添加参考线

在控制面板上创建控制图后，您可以向图表添加一条或多条参考线。要添加参考线，请在创建控制图后，选择编辑图标

。在右侧导航栏中，选择图形选项选项卡，然后选择添加所需的控制图。您可以为该行指定以下选项。

名称: 您指定的名称将显示在图表右侧的参考线旁边。
值: 在 y 轴上输入参考线的值。
线条颜色: 指定参考线的颜色。

添加参考线后，您可以使用该图形选项选项卡更改该线的值、颜色和名称、更改警报状态或删除该线。

¹ al.J.M.Lucas and M. S. Saccucci （1990 年）。 "Exponentially Weighted Moving Average Control Schemes:Properties and Enhancements,” 《Technometrics》，32,1−12。

过程控制 用于控制图