标准号：GB/T 17989.2-2020
标准名称：控制图 第2部分：常规控制图
英文名称：Control charts-Part 2: Shewhart control charts
标准格式：PDF
发布时间：2020-03-06
实施时间：2020-10-01
标准大小：29.1M
标准介绍：GB/T17989的本部分给出了理解和应用常规控制图进行统计过程控制的指南。
本部分仅适用于使用常规控制图进行统计过程控制的情形，所有涉及的补充内容均与常规控制图相关，诸如：警戒线的使用、趋势模式和过程能力分析等。其他类型的控制图方法可以在GB/T17989.1中找到有关的描述。
本部分为GB/T17989的第2部分
本部分按照GB/T1.1-2009给出的规则起草
本部分代替GB/T4091-2001《常规控制图》，与GB/T4091-2001相比主要技术变化如下：
增加了4种波动可查明原因的检验模式(见第8章)；
增加了计量控制图的构建方法(见图6)
修改了常规控制图图例中符号与颜色(见图7、图8,附录B中所有图示)
本部分使用重新起草法修改采用1S07870-2:2013《控制图第2部分：常规控制图》。
本部分与ISO7870-2:2013相比存在结构变化
调整附录A和附录B的顺序
本部分给出了理解和应用常规控制图进行统计过程控制的指南。本部分仅适用于使用常规控制图进行统计过程控制的情形，所有涉及的补充内容均与常规控制图相关，诸如：警戒线的使用、趋势模式和过程能力分析等。其他类型的控制图方法可以在GB/T 17989.1中找到有关的描述。

ICS 03.120.30
中华人民共和国国家标准
GB/T 17989.2—2020
代替GB/T40912001
控制图
第2部分：常规控制图
Control charts-Part 2:Shewhart control charts(IS07870-2;2013.MOD)
2020-03-06发布
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
2020-10-01实施
规范性引用文件
术语、定义和符号
术语和定义
常规控制图的性质
控制图的类型
过程参数的取值没有给定时的控制图过程参数的取值预先给定时的控制图5.3
计量控制图和数控制图
6计量控制图
均值X图和极差R图或均值X图和标准差：图6.2
单值X图和移动极差R，图
中位数文控制图
计量控制图的控制程序和解释
收集初步数据
检查（或R)图
剔除可查明原因并修改控制图
检查X图
持续监测过程
8波动川查明原因的检验模式
过程控制、过程能力和过程改
计数控制图
设置控制图的前期准备
过程控制的关键质量特性CTQ的选择过程分析
合理分组的选择
子组的频率和子组大小
初始数据的采集
失控状态的行动方案
GB/T 17989.2—2020
GB/T 17989.2—2020
构建控制图的步骤
确定数据的搜集策略
数据收集和计算
绘制X和R图·
13常规控制图的注意项
注意事项
数据相关
3四格玛的替代原则
附录A（资料性附录）
附录B（资料性附录）
参考文献
波动可查明原因的检验模式的注意事项示例
GB/T17989《控制图》计划分为以下9个部分：第1部分：通用指南：
第2部分：常规控制图；
一第3部分：验收控制图；
一第1部分：累积和控制图：
第5部分：特殊控制图：
第6部分：指数加权移动平均控制图；第7部分：多元控制图；
一第8部分：短周期和小批量控制方法；一第9部分：白相关过程控制图。本部分为GB/T17989的第2部分。本部分按照GB/T1.12009给山的规则起草GB/T 17989.2—2020
本部分代替GB/T4091—2001《常规控制图》，与GB/T4091—2001相比主要技术变化如下：增川了4种波动可否明原因的检验模式（见第8章）；增加了计量控制图的构建方法（见图6）。修改了常规控制图图例中符号与颜色（见图7、图8.附录B中所有图示）。本部分使用重新起草法修改采用IS07870-2：2013控制图日第2部分：常规控制图》。
本部分与IS0787022013相比存在结构变化：调整附录A和附录B的顺序，
本部分与IS07870-2：2013的技术性差兄及其原因如下：关于现范性引用文件，本部分做了具有技术性差只的调整，以适应我国的技术条件，调整的情况集中反映作第2章“规范性引用文件”中，只体调整如下：，用等同采用国际标准的GB/T3358.2代替ISO35342（见第3章）；。增加引用了G3/T 17989.1(见3.1);·删除了IS05479和1S016269-4+2010，增加了术语“了红”（见3.1.1）。本部分做了下列编辑性修改：
-调整了参考文献的顺序，
本部分由全国统计方法应用标准化技术委员会(SAC/TC21)提出并归。本部分起草单位：清华人学、供莉雅（厦门)生态开发有限公司、青岛人学、中国标准化研究院。本部分主要起草人：孙静、赵静、许金飞、李莉莉、」义兴、吴刚。本部分所代替标准的历次版本发布情况为：GB/T4091—2001.
GB/T17989.2—2020
传统的制造工艺针对制造产品的生产过程，通过检测最终产品、筛除其中的不合格品来行质量控制。这种检测策略通常是浪费的、不经济的，因为它来用事后检测，这时废品已经生产出来。相反，一开始就采最预防措施、有效防止废品产生而导致的浪费，则会史加高效，这可以通过收集和分析过程信息，在过程中及时采取措施实现1924年沃特·阿曼德·休哈特提出了控制图方法·这是一种基于统计显性原则进行过程控制的图形工具。控制图现论用来区分两种变异。第一种是由“偶然原因”（也称*常见原因“白然原因*随机原固“固有原因“或“不川控原因”)引起的随机变异。这是山丁有很多种始终存在且不易区分的原因会带来变异；而相对丁整个变异，它们中的每一个部只是很小的一部分，并没有产生显荠的影响。然而,所有这些无法确定的随机原因的页献总和是可测量的，并假定是过程固有的。消除或纠止常见原因，可能需要资源分配决策，从根本「改变过程和系统。第二种变兄代表该过程的真正变化，这种变化可归因于一些可识别的原因，这些原因不是生产过程所固有的,且至少在理论上是以被消除的。这些可识别的原因被称为变异的\川查明原因”（也称特殊原因、非白然原因、系统性原因或可控原因），它们川归因丁材料缺乏一致性，破损的工具，上艺或程序不完善.设备的性能异常.或者环境变化，如果过程变兄只源于随机原因.则称该过程处于统计控制状态·或简称“受控”，该变兄水平一凸确定，与该水平的任何偏差都可视为要识别和消除的可查明原因导致的结果。统计过程控制是将过程建立和保持在一个接受的、稳定水平的方法，目的是确保该过程的品和服务符合规定的要求，其主要统计工具是控制图这是根据与控制限对比来示过程当前状态的一系列观测，进行信息表示和比较的-种图形方法，而该控制限是考虑被称为过程能力的固有过程变异而建立的，百先，该控制图方法有助于评估过程是否已经达到或持续处于统计控制状态。当过程被认为是稳定、可预测时，可以进一步分析过程满足客户要求的能力。在过程活动持续进行时，控制图也可以用来提供过程输出质量特性的连续记录。控制图川以帮助检测重复性过程导致的数据变化的非白然模式，并提供缺乏统计受控的判断准则。控制图的使用和存细分析以史好地理解过程，并且经常会识别出有价值的改进方法。
1范围
控制图
第2部分：常规控制图
GB/T 17989.2—2020
GB/T17989的本部分给出了理解和应用常规控制图进行统计过程控制的指南。本部分仅适用于使用常规控制图进行统计过程控制的情形.所有涉及的补充内容均与常规控制图相关，诺如：警成线的使用、趋势模式和过程能力分析等。其他类型的控制图方法可以在GB/T17989.1中找到有美的描述。
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的成用是必不可少的从是注日期的引用文件，仪注日期的版本活用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单)适用丁本文件：GB/T3358.2统计学词汇及符号第2部分：应用统计（GB/T3358.2-2009.IS035342：2006IDT)
GB/T17989.1控制图第1部分：通用指南（GB/T17989.1—2020.ISO78701:2014，MOD）ISO22514（所有部分）过程管理中的统计方法能力和性能（Statistical mcthodsinproccssmanagement
Capabilityand perlormance
3术语、定义和符号
3.1术语和定义
GB/T3358.2和GB/T17989.1界定的以及下列术语和定义适用丁本文件3.1.1
子组subgroup
取自同过程的组数据，所得到的分组数据使组内差异尽量小，组间差异尽量大：3.2符号
下列符号适用于本文件。
n：子组大小或子组样本量.即子组中样本观测值的数日了组数
L：下规范限
I：下控制限
U：上规范限
Uc：「控制限
X.质量特性[各个质量特性表示为（X.X，，X，，），有时使用符Y代替Xx了组均值
GB/T 17989.2—2020
x：子组均估的平均值
：过程均值的真值
：过程标准差的真值
au0的给定值
X子组中位数
，了红中位数的平均值
R：了红被差：了红内最人观测量与最小观测量的差R:子组R值的平均值
R.：移动极差：两个相邻观测值之差的绝对值：子组内观测估得到的样本标准差2(X.-x)*
s：子组样本标准差的平均估
分：过程标准差的估值
p：子组内给定分类的比例
p：比例的平均值
np：子组内给定分类的数口www.bzxz.net
p：:给定p值
np：:给定np值(对于给定p)
C：子组内发生的次数
co:给定c值
c：子组c值的平均估
u：了组内每单位发生的次数
u：子组u值的平均值
ua:u的给定值
4常规控制图的性质
常规控制图是用来展示从计量数据或计数数据中得到的统计度量的图。控制图要求数据是以较为规律的问隔从合理子组中得。问隔可以用时问(例如，每小时)或数目（每批)加以定义。通常情况下，数据是以样本或子组的形式从过程中获得的，有者相同的过程特性、相同的测量单位和相同的子组大小。从每个子组巾,推导出个或多个子组特性.例如：子组均值X和子组极差R、标准差s.或者是计数特性例如给定类别所占的比例。常规控制图上的点对应着山子组特性的取值与子组编号所形成的成对数据。常规控制图上还有中心线（工，H位置山绘图特性量的参考值确定：个确定是否处丁统计控制状态时，该参考值通常是所考虑的统计度量的均值：对于过程控制，该参考估可以是产品规格所述特性的长期估：可以是基于以往过程处于统计控制状态的打点特性量的取估.或是基于产品/服务日标估的取估，常规控制图「还有两条通过统计方法确定的控制限，位于中心线两侧，被称为「控制限（c和下控制限Lc（见图1)
控制阳
下控制限T
图1控制图示例
GB/T17989.2—2020
中心线CL
子纽综号
常规控制图的控制限位于中心线两侧的3西格玛处，这里西格玛是已知的总体标准差或总体标准差的估计值，休哈特选择距离中心线有3西格玛的距离来设计控制限是基于平衡成本的经济性考虑尤其是当过程处于统计控制状态却去寻找问题的成本.以及当过程末处于统计控制状态而寻找问题失败的成本等。当把控制限放在离中心线较近的位置时，会导致要对可能不存在问题米查找原因：而把控制限放在离中心线太远的位置，则会增加当确实存在问题时却没有及时进行查找原因的风险。在绘图统计量近似正态分布的假设前提下，3四格玛控制限表明：只要过程处丁统计控制状态，大药99.7%的统计量取值将落在控制限内。另一种解释则是，当过程处丁统计控制状态，有近似0.3%的风险，即平均1000个点里有3个绘图点会落在上控制限和下控制限之外：这型使用“近似”一词，是因为诺如偏离数据分布类型等基本假设会影响概率值。实上，选择凹格玛替代3凹格玛的控制限,取决丁调查的成本、相对于不采取行动的后果、以及采取适当行动的成本等要指出的是，-些使用者史偏好使用3.09来代替3，以对应0.2%名义概率值，或半均每1000个点中有1个落在上控制限外侧或下控制限外侧-但是休哈特选择3以避免对确划概率的特别关注。相似的，些使用者使用基于非正态分布的实际概率值.构造诸如极差控制图和不合格率控制图。对此.鉴于对经验解释的重视，休哈特同样使用十3西格玛控制限。相对于过程末处于统计控制状态的真实警报·过程处于统计控制状态时超出控制限是很偶然的小概率事件，故而，当一个点落在控制限外吋，要采取行动。由于此时应采取行动，3西格玛控制限通常被称为\行动限”
在控制图上，刘对中心线两侧的2西格玛处进行标注，是有价值的。任何落在2凹格玛界限之外的样本值都以作为即将出现失控状态的警告。因此，2四格玛界限有时被称为”警戒限”。虽然在控制图上发出这样的警告并不需要采最行动，但是一些控制图的使用名仍然希塑立即来集一个同样子组大小的子组，以确定是否要有朴咸纠正措施。当使用控制图评估过程状态时，可能有两种类型的错误。当过程实际上处于控制状态但绘制点随机地落在控制限之外，第类错误发牛。控制图发出警报.做出过程失控的错误判断，然后.就要花费些成本来试图我出这个本不存在的问题。当过程实际上未处在控制状态似绘制点随机地落在控制限内，第二类错误发生。控制图没有发出警报，并做出过程处在统计控制状态的错误判断。因为未能检测到过程位置或波动性已经发生变化，可能导致不合格品的生产，而带来可观的损失。导致这类倍误发生的原因是控制限的宽度，了组人小以及过程失控的程度。出于过程变化的幅度难以预先得知，放而这类错误的实际风险很难确定。因为在各种给定情形下对第二类错误的风险和成不迹行有意义的估计，通常是不切实际的，故而常规控制图的设计原则是控制第一类错误：在正态假设下，使用3凹格玛控制限的第一类错误是0.3%。换言之，当过程处于统计控制状态时，在1000个样本中这类错误只会发生3次。3
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当过程处于统计控制状态时，控制图提供了种方法，在某种意义上类似于对假设检验的零假设（即过程没有发生改变并保持统计控制状态）进行持续测试。在存在着人量不确定性的阶段1·由于特性的概率分布、随机性以及过程特性与月标值的具体偏离等是无法预先确定的，常规控制图不能被看做是纯粹意义上的假设检验。休哈特强调控制图对识别过程偏离“受控状态”的实际应用，弱化概率解释。当绘图的取值落在控制限外，或者一系列绘图的最值显示出某种不寻常的模式，如第8章所小示，则统计控制状态不再被接受：此时，要启动对可否明原因的调否，并且调整或停正牛产过程，且可否明原因被确定和消除.则过程就可以继续。在极少情形下，找不到可查明原因.则得出结论：落在控制界外的点表示小概率事件的发生，是偶然原因导教的，即使过程处于控制状态。百次对过程进行研究时，为了使过程进人统计控制状态，往往需要使用以前从过程中获得的历史数据，或是个尝试建立控制图之前从过程中狄最的包含着一系列样本的新数据。需要建立控制图参数的回顾阶段，通常被称为阶段1：在该阶段，需要获得足够的数据，以得到对控制图的中心线和控制限的可靠估计。阶段1设定的控制限是试验性的控制限，因为它们有可能是在过程未处于受控状态的数据基础上建立的，由于过程历史操作特性的信息较为缺乏，在该阶段识别控制图发出警报的确切原因可能会比较困雄，然而，如果能识别出波动的兄常原因并采取纠正措施，则要剔除受兄常原因影响的过程数据，并重新确定控制图参数。这个重复送代的过程一直持续到控制图不再发出警报，过程可以被认为处于控制状态，是稳定的和预测的。因为准阶段1可能不得不剔除掉一些数据，所以控制图的使用者往往需要从过程中狄得额外的数据以确保川靠地参数估计且确定了统计控制状态.阶段1最终得到的控制图市心线和控制限则被作为控制图参数，用于过程的持续监控。被你之为阶段2，旨在维持过程始终处于受控状态，以及快速识别可能不时出现的影响过程的常原因。不过，从阶段1到阶段2可能既费时义费力。然而，这是至关重要的.因为没有消除波动的只常原因将导致过程差只被高估，进而，控制图的控制限将被设置得太宽，导致控制图对兄常原因的检测不够灵嫩，
5控制图的类型
5.1概述
常规控制图分为两类：计量控制图和计数控制图。对于每种控制图，都有两种不同的情形：a）当过程参数的取值没有预先给定时：）当过程参数的最值已经预先给定时。预先给定的过程值川以是指定的条件，或者是目标值，或者是处工过程受控制状态下山采集的长期数据所确定的参数估值：
5.2过程参数的取值没有给定时的控制图这是旨在判断绘图特性(如X、R或其他统计量）的取值中存在的变化是否能归因丁仅有偶然原因引起的变化：利用从过程样本中收集到的数据，构建控制图，控制图用以检测那不是山丁偶然原因引起的变化.其日的是使过程进人统计控制状态5.3过程参数的取值预先给定时的控制图这是旨在确定子组大小为n的若下子组其X、等的取值，相比于。6。等的相应给定值，是否存在超出仅由偶然原因引出的波动。给定参数值的控制图与未给定参数值的控制图之间的差别，就在于确定过程的中心位置以及过程变异的附加要求，参数的给是值可以利用没有先验信息即指定值的控制图GB/T 17989.2—2020
来获取，也可以是基于对服务需求和生产成本的考虑所建立的经济估，或是基于产品规格所设定的名义值。
史川取的参数给定值是通过对作为未来数据的典型代表的初始数据进行调查分析加以确定。给定值要与过程固有波动致，以实现控制图的有效运行，基于预定给定值的控制图用以控制过程，保持产品和服务的一致性，以使其保持在期望水平5.4计量控制图和计数控制图
涉及的控制图如下：
a）计量控制图，用丁连续数据：1）均值Y图和极差R图或标准差图；2）单值X图和移动搬差R，图
3）中位数X图和极差R图.
b）计数控制图-用于可计数或分类数据：1）力图：用比例或百分比米表示落在给定类别中的数日除以总数；2）np图：子组样本量为常数时、落在给定类别中的数目；3）（图：当可能发生事情的机会是固定的,事件发生的次数；1）图：当可能发牛事件的机会是变化的每单位事件发生的次数。图2给出了个各种给定情形小如何选择适用的控制图：计量数据
子组大小
X和R图
6计量控制图
6.1概述
单值图
图2控制图的类型
计数数据
不合格品
为带数
以比例
进行度量
为常数
以比例
进行度量
用于连续数据的计量控制图，尤其是最惯用的图和尺图，展示了使用控制图进行过程控制的经典应用
下而给出了计量控制图特别有用的若十原因：5
GB/T17989.2—2020
a）大多数的过程和输出都有可以被测量的特性而生成连续数据，故计量控制图的成用广阔因为计量控制图可以直接得到关于过程均值和方差的具体信息，故而相比计数控制图，计量h)
控制图提供的信息量史，计量控制图往在可以在过程生产出不合格品之前，就发出过程异常的警报。
c）尽管获得测量数据的成本通常比获取通过与否这类数据的成本更高，们是为了得到相同的控制效率，连续数据所需的子组样本量要远少丁属性数据的需要。近而，有助丁降低总检验成本，并缩短划程出现问题到采取纠止措施之间的时间。d）不论规格如何，这些图提供直接评估过程性能的视觉方法。将计量控制图与适当闻隔「的直方图相结合，逊行存细观察，往往会找到政逝过程的想法或建议：所有计量控制图在成用市都假定质量特性的分布是正态的（高斯分布）：且偏离该假设，就会影响控制图的性能.用于计算控制限的因了都是基于正态性假设得到的，由于大多数控制限被用作决策时的经验性指导，对正态分布的微小偏离不必引起关注。而且，即使单个观测值不服从正态分布，中心极限定理会使均估趋于止态分布.这就使得X图的止态性假设是合理的，即使对于子组大小为4或5的情形。当要进行能力研究而面对单个观测值的处理时，数据分布的真实状况则很重要。对该假设的持续有效，定期逊行检查是明智的、儿其是确保所使用的数据来白单个总体。要指出的是，极差和标准差的分布不是止态分布：出然极差图与标准差图需要使用止态性假设来确定控制限的因子，但是如果过程数据不完全服从正态性假设，也可使用这些控制图进行经验决策计量控制图根据散布（过程波动）和位置（过程均值)来措述过程数据。有鉴丁此.计量控制图总是成对地出现并加以分析，即张控制位置的控制图和张控制散布的控制图。先分析控制散布的控制图，因为它为过程标准差的估计提供了现论依据。进而，过程标准差的估计结果可用于设定控制位置的控制图的控制限。
每张控制图都要使用控制限，它们可能是基于样本数据估计得到的，也可能是基于给定的过程参数得到的。表1和表3以下标“0\来表明指定值，例如，，是给定的过程均值，，是给定的过程标准差，下面将介绍最常用的计量控制图。6.2均值X图和极差R图或均值X图和标准差s图当子组样本量比较小（通常小丁10）可以使用Y图和R图：当子组样本量比较大（通常≥10），倾向于使用X图和：图。因为随者子组样本量的增大，用极差估计过程标准差的效率会降低，当可以使用电了设备米计算过程的控制限时，显然更倾向于标准差。表1和表2给出了计量控制图每张控制图的控制限的计算公式和因子：表1计量控制图控制限的计算公式统计量
估计得到的控制限
中心线
注：：和为预先给定的值
Ua和Le
X-A,R或X±A
中心线
可预先确定的控制限
We和Lel
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