在制造业和质量控制中，统计过程控制（SPC, Statistical Process Control）是监控生产过程稳定性的重要工具。通过控制图（Control Chart），我们可以实时监测数据波动，并利用八大判异准则识别异常信号，确保生产过程受控。


什么是SPC判异准则？

SPC控制图的核心是区分正常波动（随机变异）和异常波动（特殊原因变异）。当数据点违反判异准则时，说明过程可能失控，需立即调查原因并采取纠正措施。

八大判异准则由Western Electric公司提出，广泛应用于X-bar-R图、X-bar-S图、I-MR图等控制图分析。


SPC八大判异准则详解

准则1：1个点超出控制限（UCL/LCL）

判定方法：任意一个数据点超出上控制限（UCL）或下控制限（LCL）。

可能原因：

  • 设备突然故障

  • 原材料批次不良

  • 操作失误

解决措施：

  • 尽可能停机检查

  • 追溯问题源头（设备、材料、人员）

  • 隔离不良品并复检

准则2：连续9点在中心线同一侧

判定方法：连续9个数据点位于中心线（CL）的同一侧（全部在上方或下方）。

可能原因：

  • 设备逐渐偏移（如刀具磨损）

  • 环境变化（如温度、湿度影响）

  • 工艺参数设置错误

解决措施：

  • 检查设备状态（如校准、磨损）

  • 调整工艺参数

  • 分析环境因素是否影响

准则3：连续6点递增或递减

判定方法：连续6个点呈现单调上升或下降趋势。

可能原因：

  • 设备性能衰退（如润滑不足）

  • 操作员疲劳导致操作偏差

  • 原材料特性逐渐变化

解决措施：

  • 维护设备

  • 重新培训操作员

  • 检查原材料稳定性

准则4：连续14点交替上下波动

判定方法：连续14个点以“高-低-高-低”模式交替波动。

可能原因：

  • 两台设备或两个操作员交替生产

  • 测量系统误差（如量具重复性差）

  • 数据分组方式不合理

解决措施：

  • 统一设备或操作员

  • 校准测量仪器

  • 优化数据采集方法

    什么是SPC八大判异准则？

准则5：连续3点中有2点超出2σ警戒限

判定方法：连续3个点中，有2个点超出±2σ范围（但未超3σ控制限）。

可能原因：

  • 过程波动开始增大

  • 设备轻微异常

  • 原材料轻微不稳定

解决措施：

  • 加强过程监控

  • 提前维护设备

  • 检查原材料批次

准则6：连续5点中有4点超出1σ范围

判定方法：连续5个点中，有4个点超出±1σ范围（但未超2σ）。

可能原因：

  • 过程均值轻微偏移

  • 设备参数漂移

  • 环境因素干扰

解决措施：

  • 调整工艺参数

  • 检查设备校准状态

  • 分析环境影响因素

准则7：连续15点在1σ范围内

判定方法：连续15个点全部落在±1σ范围内。

可能原因：

  • 数据分组不合理（掩盖变异）

  • 测量系统分辨率不足

  • 过程过度控制（如人工干预过多）

解决措施：

  • 重新分组数据

  • 升级测量设备

  • 减少不必要的人工调整

准则8：连续8点超出1σ范围（任意一侧）

判定方法：连续8个点全部位于±1σ范围之外（可全部在上方或下方）。

可能原因：

  • 过程均值显著偏移

  • 设备系统性偏差

  • 原材料批次差异

解决措施：

  • 调整工艺参数至目标值

  • 检查设备状态

  • 验证原材料一致性


如何应用八大判异准则？

  1. 选择合适的控制图（如X-bar-R图用于均值-极差监控）。

  2. 计算控制限（UCL/LCL）和σ范围。

  3. 实时监控数据，发现异常立即分析原因。

  4. 采取纠正措施，确保过程恢复稳定。

另外

  • 八大判异准则是SPC的核心工具，帮助快速识别异常波动。

  • 准则1~4通常表示严重异常，需立即处理；准则5~8提示潜在风险，需提前预防。

  • 结合实际情况分析原因，避免误判（如测量误差导致的假信号）。