统计过程控制图（SPC）是一种强大的工具，用于监控和改进生产过程。通过统计方法，SPC图表能够突出显示变化并识别模式，以确保产品质量的一致性。本文将探讨SPC图表的类型、机制及其在质量管理中的应用。
SPC图表，也称为控制图，它们帮助以视觉方式展示数据点（随时间变化）。它们区分普通原因变化（固有的）和特殊原因变化（不寻常的）。这种分离有助于维持过程稳定性并精确定位改进领域。
SPC图表有多种类型，每种都适用于特定的数据和过程特征。主要类型包括：
实施SPC图表为组织提供了许多优势：
要成功实施SPC图表，请遵循以下步骤：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 样本数据
data = np.array([[5, 6, 7], [8, 9, 7], [5, 6, 7], [8, 9, 6], [5, 6, 8]])
# 计算子组平均值和范围
x_bar = np.mean(data, axis=1)
R = np.ptp(data, axis=1)
# 计算总体平均值和平均范围
x_double_bar = np.mean(x_bar)
R_bar = np.mean(R)
# X-Bar图表的控制限
A2 = 0.577 # X-Bar图表控制限因子
UCL_x_bar = x_double_bar + A2 * R_bar
LCL_x_bar = x_double_bar - A2 * R_bar
# R图表的控制限
D4 = 2.114 # R图表上控制限因子
D3 = 0 # R图表下控制限因子
UCL_R = D4 * R_bar
LCL_R = D3 * R_bar
# 绘制X-Bar图表
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(211)
plt.plot(x_bar, marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.axhline(y=x_double_bar, color='g', linestyle='-')
plt.axhline(y=UCL_x_bar, color='r', linestyle='--')
plt.axhline(y=LCL_x_bar, color='r', linestyle='--')
plt.title('X-Bar图表')
plt.xlabel('子组')
plt.ylabel('平均值')
# 绘制R图表
plt.subplot(212)
plt.plot(R, marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.axhline(y=R_bar, color='g', linestyle='-')
plt.axhline(y=UCL_R, color='r', linestyle='--')
plt.axhline(y=LCL_R, color='r', linestyle='--')
plt.title('R图表')
plt.xlabel('子组')
plt.ylabel('范围')
plt.tight_layout()
plt.show()