控制图上下控制界限的怎么确定？

控制图上下控制界限通常设定在±3标准差的位置。

图上有三条平行于横轴的直线：中心线（CL，Central Line）、上控制线（UCL，Upper Control Line）和下控制线（LCL，Lower Control Line），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。

UCL、CL、LCL统称为控制线（Control Line），通常控制界限设定在±3标准差的位置。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。

根据统计数据的类型不同，控制图可分为：计量控制图和计数控制图（包括计件控制图和计点控制图）。它们分别适用于不同的生产过程。每类又可细分为具体的控制图，最初主要包含七种基本图表。

一、计量型控制图包括：

1、 IX-MR（单值移动极差图）

2、 Xbar-R（均值极差图）

3 、Xbar-s（均值标准差图）

二、计数型控制图包括：

1、 P（用于可变样本量的不合格品率）

2、 Np（用于固定样本量的不合格品数）

3、 u（用于可变样本量的单位缺陷数）

4、c（用于固定样本量的缺陷数）

利用样本的平均值及极差R推断总体的μ和σ时，由于总体构成的不均匀性以及抽样误差的存在，及R的变化同μ及σ的变化并不完全一样，即使在工序处于稳定状态下，μ及σ本身并无异常变化，但从工序中抽取样本的及R也是有所变化的也就是说，及R 都是随机变量，都有其特定的概率分布。

它们各自的概率分布与总体分布既有一定的内在联系，又与总体分布不完全相同。在过程控制中，虽然通常依据一次抽样的结果进行一次统计推断，但由此所得出的结论却是建立在大量观测结果所遵循的统计规律的基础上的，是依样本统计量的概率分布来描述总体概率分布过程的。

扩展资料：

为了方便记忆，下面总结了控制图判异的八个准则：

1、准则1：1个点子落在A区以外（点子越出控制界限）；

2、准则2：连续9点落在中心线同一侧；

3、准则3：连续6点递增或递减；

4、准则4：连续14点中相邻点子总是上下交替；

5、准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧B区以外；

6、准则6：连续5点中有4点子落在中心线同一侧C区以外；

7、准则7：连续15点落在中心线同两侧C区之内；

8、准则8：连续8点落在中心线两侧且无1点在C区中。

参考资料：

百度百科-控制图

控制图上下控制界限通常设定在±3标准差的位置。

图上有三条平行于横轴的直线：中心线（CL，CentralLine）、上控制线（UCL，UpperControlLine）和下控制线（LCL，LowerControlLine），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。

UCL、CL、LCL统称为控制线（ControlLine），通常控制界限设定在±3标准差的位置。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。

根据统计数据的类型不同，控制图可分为：计量控制图和计数控制图（包括计件控制图和计点控制图）。它们分别适用于不同的生产过程。每类又可细分为具体的控制图，最初主要包含七种基本图表。

一、计量型控制图包括：

1、IX-MR（单值移动极差图）

2、Xbar-R（均值极差图）

3、Xbar-s（均值标准差图）

二、计数型控制图包括：

1、P（用于可变样本量的不合格品率）

2、Np（用于固定样本量的不合格品数）

3、u（用于可变样本量的单位缺陷数）

4、c（用于固定样本量的缺陷数）

利用样本的平均值及极差R推断总体的μ和σ时，由于总体构成的不均匀性以及抽样误差的存在，及R的变化同μ及σ的变化并不完全一样，即使在工序处于稳定状态下，μ及σ本身并无异常变化，但从工序中抽取样本的及R也是有所变化的也就是说，及R都是随机变量，都有其特定的概率分布。

它们各自的概率分布与总体分布既有一定的内在联系，又与总体分布不完全相同。在过程控制中，虽然通常依据一次抽样的结果进行一次统计推断，但由此所得出的结论却是建立在大量观测结果所遵循的统计规律的基础上的，是依样本统计量的概率分布来描述总体概率分布过程的。

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扩展资料：

为了方便记忆，下面总结了控制图判异的八个准则：

1、准则1：1个点子落在A区以外（点子越出控制界限）；

2、准则2：连续9点落在中心线同一侧；

3、准则3：连续6点递增或递减；

4、准则4：连续14点中相邻点子总是上下交替；

5、准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧B区以外；

6、准则6：连续5点中有4点子落在中心线同一侧C区以外；

7、准则7：连续15点落在中心线同两侧C区之内；

8、准则8：连续8点落在中心线两侧且无1点在C区中。

参考资料：

/baike.baidu.com/item/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%9B%BE/3908062?fr=aladdin"target="_blank"title="只支持选中一个链接时生效">百度百科-控制图

　　SPC控制限是SPC控制图中判断工艺过程是否处于统计受控状态的判断基准，也是构造控制图的核心技术之一SPC控制限的确定以及调整是实施SPC的关键，起初确定的控制限可能在后期需要调整，因此，控制限并不是固定的。今天我们就来学习SPC控制限的确定与调整。

　　确定SPC控制限
　　目前，中国、美国、日本等国家均采用3σ法确定控制限。若工艺参数特征值Y服从均值为μ、标准偏差为σ的正态分布，根据数理统计基本原理，Y值取超出μ±3σ的概率为0.0027，是一种小概率事件，因此可以采用下式确定控制图的中心线和上下控制限。

　　CL=μ

　　UCL=μ+3σ

　　LCL=μ-3σ

　　调整SPC控制限
　　SPC控制图是根据稳态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、环境、测量）来制定的。如果上述条件变化，如操作人员更换或通过学习使操作水平显著提高、设备更新、采取新型原材料或更换其他原材料、改变工艺参数或采用新工艺、环境改变等，这时，spc控制限也必须重新制定。由于控制图是科学管理生产过程的重要依据，所以，经过一段时间的使用后，应重新抽取数据，进行计算，加以检验。

　　我们知道SPC控制图用起来并不难，难就难在对细节问题的把控，这也决定了实施SPC所能达到的效果，因此，SPC控制限的确定和调整是使用SPC控制图进行质量监测及过程管理的关键。

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