GB/T17989.5-2022《生产过程质量控制统计方法 控制图 第5部分：特殊控制图》由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布（2022年第2号中国国家标准公告），已于2022年10月1日起正式实施。

　　一、标准制定背景

　　随着全球经济一体化，产品之间的竞争越来越激烈，产品质量几乎决定了企业的生存和发展。在生产制造过程中，产品的质量难免发生波动，为了降低生产过程的非随机性因素的影响，就需要对生产过程进行监控。控制图是过程控制中常用的统计工具，用来监测过程中的偏移，保持过程稳定，对于产品质量的提升和生产成本的减少发挥着重要的作用。在实际生产中，会存在一些特殊情形，使得常规控制图对过程变异的非自然模式无法检出或检出效率较低。例如过程平均呈系统性变化，样本量大且生产顺序不相关，过程没有恒定的目标值，数据不服从正态分布等。因此，需要合适的特殊控制图来用于上述典型的特殊情形下的过程控制。

　　二、标准主要内容

　　本标准提供了计量数据和计数数据两类数据采用的不同特殊控制图方法，给出了每一类特殊控制图的使用条件、控制限、优点和不足以及示例。对于计量数据，有移动平均和移动极差控制图、Z图、基于组的控制图、极值控制图、趋势控制图、变异系数控制图、非正态数据控制图；对于计数数据，有标准化p控制图、缺点控制图、量规检验控制图。

　　1.移动平均和移动极差控制图

　　移动平均（极差）控制图是用每n个相继观测值的算术平均（极差）评估和监测过程水平（过程变异）的计量控制图。在某些工业生产中，产品生产需要相当长的时间，或产品检测是破坏性的，此时若累积样本量大于1，则不方便频繁抽样。同时，过程平均或离散度可能已经改变，但无法有效监测。在这些情形下，只能使用包含单个观测值的子组进行过程监控，宜使用移动平均和移动极差控制图。移动平均和移动极差控制图不用等到所有样本累积的结果，能够比常用的(X̄,R)控制图更早地发出警戒信号。但由于移动平均和移动极差控制图的相继点不是独立的，传统的判异准则对移动平均和移动极差控制图是无效的。

　　2.Z图

　　Z图是用子组的标准化正态变量来评估过程的计量控制图。当产品种类繁多、规格不同，生产规模小，且样本量或批量大小不同时，产品存在本质差异，允许的控制特性的波动程度可能不同，还可能存在过程目标值会随着时间不断变化而不恒定的情形，在这些情形下，宜使用Z图而不是常规控制图。Z图的计算过程简单，结果展示清晰，且监控过程和结果判异可以使用常规控制图的方法。但由于Z图需要历史数据来估计标准差，当没有历史数据时，可能很难应用。

　　3.基于组的控制图

　　基于组的均值（极差）控制图是由多个来源的样本组成子组，利用子组内各个来源的样本均值的最大值和最小值（样本极差的最大值）来评估和监测过程水平（过程变异）的计量控制图。在工业生产中，多个生产线可能同时生产同一类产品，且生产效率相同，例如具有相同标准产量的多轴机床、多名工人或多台机器。基于组的控制图可以很好的解决类似多轴自动机床的控制问题，对所有生产线只需绘制一对均值-极差控制图，涉及的绘图工作较少，且具有广泛适用性。但仅当有足够的理由假定每个生产线生产的同类产品的均值和方差都是一致的，基于组的控制图才有效。

　　4.极值控制图

　　极值控制图是根据子组观测值的最大值和最小值来评估和监测过程水平的计量控制图。在大批量生产且生产顺序无法追溯时，例如在批量生产（如镀锌、退火热处理）中生产顺序丢失，且由于多个批次混在一起，系统变异成为进一步处理的固有部分。在这种情况下，宜使用极值控制图来代替传统的常规控制图。在检测失控和易于解释方面，极值控制图大多数情形下与(X̄,R)控制图效果几乎一样好。但当过程不稳定时，批次内的系统性变异可能会被忽略，此时不应使用极值控制图。

　　5.趋势控制图

　　趋势控制图是用子组均值对过程水平的期望值的偏离评估和监测过程水平的计量控制图。在某些行业中，过程水平会在生产过程中发生系统性变化，造成过程变异的原因不仅有随机原因，还有可查明原因，此时可以使用趋势控制图。趋势控制图不仅可以尽可能少的调整生产过程，降低相应的成本，而且其判断过程是否受控的准则也与常规控制图相同。但趋势控制图只有在过程能力非常高，不涉及进一步装配的情形下适用，不如常规控制图的均值控制图有效。

　　6.变异系数控制图

　　变异系数控制图是根据子组变异系数评估和监测变异的计量控制图。当样本具有不同均值和标准差，但其比率相同时，可以用变异系数CV来有效描述过程特性的变异，通过计算样本变异系数并绘制变异系数控制图来控制样本的相对变异性。在变异系数控制图中，只需关注会造成变异系数过高的原因，所以主要关注的是上限。需要注意的是，对于一个具体的产品，不仅需要变异系数维持在理想的水平，而且需要均值和方差都符合预期的水平。如果控制图中的变异系数超过控制限，应同时考虑均值和标准差的影响，这样更有利于过程改进。

　　7.非正态数据控制图

　　常规控制图是基于质量特性服从正态分布这一基本假设所建立的，样本越偏离正态分布，其灵敏度就会越低。因此，在使用常规控制图之前，需要先检验数据的正态性，如果数据不服从正态分布，应先查明不服从正态分布的原因，如果经确认数据服从某一其他分布，则按照其分布构建上下限。如果数据不满足上述情形，可以增加子组数量，使子组均值的分布趋于正态分布；或使用Johnson族变换或Box-Cox变换，将数据变换为服从正态分布；还可以使用合适的概率纸或统计软件来计算分位点。

　　8.标准化p控制图

　　标准化p控制图是将某指定类别的比例表示为标准化正态变量的计数控制图。当样本量或批量不规律变动时，宜使用标准化p控制图。因为它只使用统一的控制限，所以图示更为直观，并且避免出现一个子组较大的p值落在该子组上控制限内，而另一个子组较小的p值超出该子组上控制限的混乱情形。

　　9.缺点控制图

　　缺点控制图又称为质量计分图，是按察觉的显著程度对每种缺点事件（或质量计分）分配不同权重的多维特性控制图。不同类型的不合格对成本或损失的影响是不同的，一个简单的解决方案是给各种不合格类型根据严重程度赋予不同的缺点率（权重），计算所检查产品的缺点得分，并在缺点控制图上画出。缺点控制图除了具备c图或u图的优点外，它还通过评分体系考虑到了不合格程度和重要性，但评分体系需客观地制定，其用法应适当的给予解释。

　　10.量规检验控制图

　　量规检验控制图是用量规进行检验，获得测量高于上量规限的和低于下量规限的单元数的计数控制图。量规检验控制图可以方便地控制过程水平和具有双侧规范限的过程变异，能够获得通过或不通过量规的产品数量，且要比p控制图更有效。但由于人工验收水平要与质量要求相一致，因此使用量规检验控制图需要训练，并且认为较窄的量规限在实际应用中并不是过于严格的。

　　三、标准实施意义

　　通过该标准的制定和实施，将能够有效监测特殊情形下的生产过程中的波动情况，对可能出现的问题进行及时预警，解决了特殊情形下使用常规控制图对过程变异的非自然模式无法检出或检出效率较低的问题，从而达到提高产品质量和减少生产成本的作用。该标准为生产过程中一些典型的特殊情形的过程控制提供合适的方法，满足我国企业在多种复杂生产情形下对统计过程控制技术的需求，为企业利用统计技术实现精细化生产提供了技术支撑。 

  　张璇|基础标准化研究所

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