(1)判斷控制圖受控狀態的標準
如果控制圖上的所有點都在控制范圍內，排列沒有異常，則說明生產過程處于統計控制之下，影響過程的只是即時因素，而不是系統因素。以下是正常工作程序的充分條件(圖1)
所有的想法都在控制范圍內，在排列上沒有明顯的規律性或趨勢性。
中心線兩側的點數基本相同。
超過2/3的想法落在中心線以下1σ的范圍內。
靠近控制線的點稀疏，靠近控制中心線的點密度較高。
在實際應用中，判斷點的排列是否異常有很多具體的標準，如:
①連續25個點無一超出控制界限。事實上，在連續25個點中，至少有一個點落在極限之外的概率只有:
②最多連續35個點中有一個點超出控制極限。連續35個點中超過2個點超出控制界限的概率為:
③連續100點中最多有2點在控制界限外的概率是：
以上列舉的事件都是小概率事件，流程正常時不會發生。如果發生，可以判斷過程異常，需要調整。
(2)控制圖失控狀態的判斷標準
控制圖中的點可能異常的原因通常有三個，如圖(2)所示:
配送中心轉移，其配送中心從崇拜轉移到奴隸，如配送①；
雖然配送中心沒有變化，但配送的分散程度明顯過大，如配送②；
分布中心偏移，分布離散度過大，如分布③。
在實際應用中，有許多異常排列思想的具體形式。應注意以下情況，過程可能異常。六西格瑪如何做統計過程控制的SPC控制圖項目？如何做統計控制SPC管理？項目周期是多少？大概要花多少錢？需要哪些步驟？企業目前需要解決的問題有哪些？統計過程控制SPC管理能達到_什么效果？(1)中心線以上或以下連續出現的N個點稱為N點鏈:
(2)點子在中心線一側多次出現：
(3)思路在控制限附近多次出現:“思路在控制限附近”，即指針連續出現在樣本統計的二倍標準差2σ和三倍標準差3σ的區域。如圖3所示。
(4)另外還有一種比較復雜的情況，就是控制圖上的點排列成周期性變化，不容易判斷生產過程是否異常。當思路排列成周期性變化時，需要長時間收集數據，找出周期性變化的原因，才能仔細判斷過程是否異常。
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