控制图的做法

控制图是作为应用统计学的一部分，广泛运用于各种应用领域，特别是生产、工程和质量控制的领域。控制图可将数据流转化为绘制所需的过程或变量的特定统计信息，从而将数据转化为用于提高工业或商业流程的决策作用。因此，控制图的做法极为重要。

一、种类介绍

控制图的种类有很多，常用的有X-R图、P图、NP图、C图、u图等。其中X-R图适用于连续性数据、P图适用于员工缺陷率等二项分布的离散型数据、NP图适用于单样本数据（单样本中含有缺陷个数的二项分布），C图适用于一个样本中缺陷数量的指数分布，u图适用于量化计数型质量指标（比如单位时间、单位长度内的瑕疵数）

二、制作流程

1.收集数据：首先要完成一定数量的数据收集，这些数据往往反映了一个过程或变量的性能和表现。这些数据可以从各种来源获取，例如生产流程、装配线、设备维修记录、销售订单、客户反馈，甚至是人工实验。

2.建立控制图：将数据绘制成特定的控制图（如X-R图、P图、NP图、C图、u图等），然后中心线和控制限线与数据点绘制在同一图形中进行比较。

3.分析结果：分析数据并识别任何与中心线和控制限线不一致的趋势或模式。控制图上出现的趋势或模式可以提供有关过程或变量的性能和表现的相应信息。

三、使用优点

1.提高生产效益：通过制作控制图，可以及时发现生产过程中的失控状态，从而及时采取措施来修正，提高生产效益。

2.简单易懂：控制图使数据形式可视化，使得用户可以通过图表轻松地发现问题，更快速地判断问题的严重程度，并判断质量和生产控制改变是否已经奏效。

四、使用注意事项

1.数据稳定性：做控制图之前要确保数据的稳定性，这可以通过在小范围内采取抽样调查，同时对数据进行“读出”和分析。

2.样本数目：样本数量不能过少，否则难以准确度量过程变异的标准差。

3.良好的分布特性：数据集必须符合正态分布、Poisson分布或其他确定模型分布，以验证每个数据点是否在一个不受外界因素影响的过程变量数据集中。

综上所述，制作控制图不仅能够快速锁定问题所在，及时采取纠正措施，同时也能提高公司的生产效益。但在制作控制图时需注意数据的稳定性、样本数目以及数据分布特性等问题，才能保证控制图的准确性和有效性。掌握控制图的制作方法和技巧，对于提高生产流程和产品质量具有重要作用。