做SPC项目的时候我经常问自己到底要用控制图控制什么？
举个例子，现在经过对产品A的加工过程进行分析，得到关键特性Y对产品的最终质量有显著影响，所以要对Y使用控制图进行管制。
从上面的描述看起来我们使用了某个控制图对Y进行了控制，好象并没有任何迷惑的地方。但这里面有一个漏洞。
简单地说就是，控制图其实是利用Y的信息进行统计分析达到对具体过程进行监视的目的。它并不能实际控制Y，换句话说控制图是通过控制过程的稳定，而Y只是它的副产品。
为什么这样说呢？实际使用过程中遇到过这样的事情，假设有过程输出特性Y，它受输入因子X1和X2影响。当X1=H，X2=H的时候得到的Y，和X1=L，X2=L的时候得到的结果是一样的。那么如果说控制图是要控制Y，那么X1和X2处于什么状态就变的不重要了，因为两种组合都能达到同样的结果Y。而如果控制图是控制过程，那么我们就只能选择一种条件，而不能两者混用。
也许有人很奇怪，特性Y对产品特性有显著影响，只要Y符合要求了，产品质量也就有符合要求了，为什么要管Y是如何得到的呢？
答案是因为以上的分析推理过程都是概率事件，我们无法对整个产品的所有内容都进行评价，尤其是现代的大生产，我们更加不可以随便冒风险生产。虽然看起来X1和X2的两种组合都能满足Y的要求，但我们也只能选择认定过的条件。否则很可能出现Y满足要求了，而我们没有注意到的Y'发生了明显变化，而该因子的影响在以前的评价中并没有完成。
另外一种情况，有更好的参数Y'反映过程特点。而如果只认为我们控制图只控制输出Y的话，我们就会忽略更好的过程控制图。
比如输出Y=X*t，X是另外一种反映过程内在特性的参数，t是我们加工前setup的时间。这是很多生产过程中一个简单的模型。因为我们对t有很强的技术控制能力，所以我们其实更加关心的是X的规律，因为X的规律决定了t的选择策略。而如果我们将重点放在Y上面，很多时候我们不能有很好的动力去研究X的特点。
所以我们选择控制图方案的时候一定要清楚明白我们是利用控制图对加工过程进行控制，而不是对过程的输出特性进行控制。这样的话，选择控制图前，我们要清楚地去分析过程中每个因子和做图参数之间的关系，这样才能完成有效的过程控制，自然能得到满意的输出特性了。
举个例子，现在经过对产品A的加工过程进行分析，得到关键特性Y对产品的最终质量有显著影响，所以要对Y使用控制图进行管制。
从上面的描述看起来我们使用了某个控制图对Y进行了控制，好象并没有任何迷惑的地方。但这里面有一个漏洞。
简单地说就是，控制图其实是利用Y的信息进行统计分析达到对具体过程进行监视的目的。它并不能实际控制Y，换句话说控制图是通过控制过程的稳定，而Y只是它的副产品。
为什么这样说呢？实际使用过程中遇到过这样的事情，假设有过程输出特性Y，它受输入因子X1和X2影响。当X1=H，X2=H的时候得到的Y，和X1=L，X2=L的时候得到的结果是一样的。那么如果说控制图是要控制Y，那么X1和X2处于什么状态就变的不重要了，因为两种组合都能达到同样的结果Y。而如果控制图是控制过程，那么我们就只能选择一种条件，而不能两者混用。
也许有人很奇怪，特性Y对产品特性有显著影响，只要Y符合要求了，产品质量也就有符合要求了，为什么要管Y是如何得到的呢？
答案是因为以上的分析推理过程都是概率事件，我们无法对整个产品的所有内容都进行评价，尤其是现代的大生产，我们更加不可以随便冒风险生产。虽然看起来X1和X2的两种组合都能满足Y的要求，但我们也只能选择认定过的条件。否则很可能出现Y满足要求了，而我们没有注意到的Y'发生了明显变化，而该因子的影响在以前的评价中并没有完成。
另外一种情况，有更好的参数Y'反映过程特点。而如果只认为我们控制图只控制输出Y的话，我们就会忽略更好的过程控制图。
比如输出Y=X*t，X是另外一种反映过程内在特性的参数，t是我们加工前setup的时间。这是很多生产过程中一个简单的模型。因为我们对t有很强的技术控制能力，所以我们其实更加关心的是X的规律，因为X的规律决定了t的选择策略。而如果我们将重点放在Y上面，很多时候我们不能有很好的动力去研究X的特点。
所以我们选择控制图方案的时候一定要清楚明白我们是利用控制图对加工过程进行控制，而不是对过程的输出特性进行控制。这样的话，选择控制图前，我们要清楚地去分析过程中每个因子和做图参数之间的关系，这样才能完成有效的过程控制，自然能得到满意的输出特性了。