质量改进工具—控制图（Control Charts）
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概述：
控制图是一种对过程变异进行分析的图形工具。通过当前数据和由历史数据计算所得的控制限的比较，我们可以判定当前过程是否稳定，或者受到某个特定因素的干扰。控制图分为很多种，不同的过程、不同的数据，我们采用不同的控制图。
适用场合：
当你希望对过程输出的变化范围进行预测时；
当你判断一个过程是否稳定（处于统计受控状态）时；
当你分析过程变异来源是随机性还是非随机性时；
当你决定怎样完成一个质量改进项目时——防止特殊问题的出现，或对过程进行基础性的改变；
当你希望控制当前过程，问题出现时能觉察并对其采取补救措施时。
单值控制图的适用场合：
仅当过程数据为计量值数据（如温度、重量、时间）时；
仅当过程数据服从正态分布时（对正态分布的讨论参阅“直方图”，其检验方法参阅“正态概率图”和：柯尔莫诺夫—斯米尔诺夫检验")
当一个数据就代表一个自然的组（如一批），即样本容量为1或抽样频率较低时。
移动平均—移动极差控制图的适用场合：
仅当被分析的过程数据为计量值数据时；
当过程数据不服从正态分布，而且抽样频率偏低；例如想对批过程的总体特征进行控制，但每天的产量只有一到两批时；
当你希望检测到微小的过程变异但抽样频率偏低时。
计数值控制图的适用场合：
仅当过程数据为计数值数据而不是计量值数据时；
当被监测的缺陷或其他观测对象只存在两种状态：有或没有时。例如：一个产品只可能出现2个或3个缺陷，但不可能会有2.6个缺陷的情况。
基本步骤：
1.根据数据类型选择合适的控制图；
2.选定合适的抽样频率；
3.根据所选控制图的程序构建控制图并进行描点；
4.在控制图中发现失控信号时，检查原因，并在控制图上注明你所发现的问题、发现过程以及解决方法。
5.在控制图上继续对新得到的数据进行描点，并检查是否存在新的失控信号。
6.当你构建新控制图时，过程可能处在失控状态。如果是这样。利用前20个样本数据计算出的控制限可能存在不足，当过程稳定后，再依次抽取至少20个样本，重新计算控制限。
单值控制图
概述：单值控制图用于研究服从正态分布的计量值数据。
适用场合：
仅当过程数据为计量值数据（如温度、重量、时间）时；
仅当过程数据服从正态分布时（对正态分布的讨论参阅“直方图”，其检验方法参阅“正态概率图”和：柯尔莫诺夫—斯米尔诺夫检验")
当一个数据就代表一个自然的组（如一批），即样本容量为1或抽样频率较低时。
程序：
1.确定合适的抽样频率，对所研究的过程，按时间顺序至少收集20个数据
2.检验数据是否服从正态分布。利用正态概率图或柯尔莫诺夫—斯米尔诺夫检验。
3.利用单值控制图（图4.20）及其计算表（图4.19），计算控制限。
4.分别在控制图的“单值”图和“极差”图中，标上刻度，描点，画出各自的中心线和控制限
5.分析是否存在失控信号。
6.在控制图中发现失控信号，检查原因，并在控制图上注明你所发现的问题、发现过程以及解决方法
7.在控制图上继续描绘新得到的数据，并检查是否存在新的失控信号
8.在你构建新控制图时，过程可能正处于失控状态。如果是这样，利用前20个样本数据计算出的控制限可能存在不足，当过程稳定后，再依次抽取至少20个样本，重新计算控制限。
分析
1.检查R图中是否有失控信号
2.如果R表明过程受控，再检查X图是否包含有失控信号。
注意事项：
选择合适的刻度，使上下控制限以外仍留有适当的空白。