QI Analyst 问题解答 （上）

还是我先来抛个砖，如果大家觉得这软件还可以的话，可以交流一下。

什么是统计过程控制 (SPC)？
统计过程控制是使用统计数据分析过程，从而采取措施提高产品或服务的质量与一致性。

什么是过程？
过程是机械设备、物料、流程等用于生产产品或提供服务的要素之组合。

哪些人使用 QI Analyst？
制造业和医疗保健业在 QI Analyst 的用户中占据主导地位。在制造业中，有三种常见类型的用户：

操作员 — 这些用户输入数据并通常可以查看图表，有些也可以创建或编辑图表。操作员不执行文件设置工作。
分析员 — 这些用户负责设置文件供他人使用。他们在工作中也会使用图表和统计数据。分析员通常不执行日常数据输入工作。
管理员 — 查看书面形式的图表。偶尔也有兴趣查看统计数据。不执行文件设置或数据输入工作。
在医疗保健业，统计过程控制的使用只是近来才出现呈现的现象，用户仍在摸索何时以及如何使用它。最终用户通常是护士或风险管理人，他们通常都会执行设置、数据输入及分析工作。

如何使用 QI Analyst？
统计过程控制的原理是过程中的变化会导致产品和服务质量低下。因此会使用图形化统计工具确定过程中存在的变化量和变化类型，其目的是确定并消除变化的起因。

这些变化的根源可以分为两种类型：非机遇原因（也称为"特殊原因"）和内在原因。变化的非机遇型原因是指非过程内在的原因：机器中可更换的磨损零件，偏离正常程序的设备设置，使用了不当的添加剂。内在变化源自过程自身；减少它需要从根本上作出改变，例如更换主要设备，或使用高质量的原材料。

没有非机遇型原因变化的过程被称为"受到控制"。非常需要注意的重要一点是，受到控制的过程不见得一定会产生可以接受的结果，而只是产生的结果会比较一致。

统计过程控制的主要工具是控制图。简单地说，就是测量值的时距图，图表上绘有水平参考线。这些参考线就是所谓的控制限，是基于图表中的数据计算得出的，只要过程可以产生比较一致的结果，则只有极少的点会落在控制限之外。控制限是实际过程数据的反映，不应与规格限混淆，后者表示客户可以接受的测量值范围。规格限通常不出现在控制图上。

规则可以和控制图一起使用，以确定数据图样，这些图样可以大致反映出过程外在的变化源。规则可以为这种变化源的存在提供线索。用户负责确认这类变化的原因并采取错误予以消除。

统计过程控制中使用哪些重要的术语？
以下是 SPC 中使用的一些术语：

特征 — 质量测量值
变量 — 在连续的刻度（长度、重量、成本）上测量出来的质量特征
属性 — 以计数的形势测量得出的质量特征，如未通过测试的项目数，零件表面的缺陷数
子组 — 一个样本，通常是在相同的时间或几乎相同的时间采集的。控制图方法的一项本质功能是，将检测值划分有理子组；也就是说，将观测值划分为子组，出于工程方面的因素，在这些子组范围内的变化可认为是过程内在的，但在这些子组之间则表示可能是由于非机遇型原因导致的差异。
缺陷（不一致）— 项目种的缺陷，可能会也可能不会导致整个项目不满足要求。在很多情况下，一个项目可能会有多种缺陷。
有缺陷的 （不合格项目） — 不满足要求的项目（无法接受使用）。

哪些是 QI Analyst 创建的图表？
变量特征图表

X-条形图和范围/偏差 — 实际上是两张图表用在一起，是最为常用的图表。

主图 X-条形图是子组平均值图。也就是说，该图表上的每个点是多个个别测量值的平均值。跟踪的是子组平均值，而不是个别测量值，因为子组平均值比个别测量值更具有一致性，并且它们通常会比较接近正态分布。知道数据的分布后，可以更快地构造图表规则。

辅图“范围”是子组范围图。每个点是同一组测量值的范围，用于计算 X 条形图中对应的点。X-条形图与过程的中心相关（测量值同所需值的逼近程度），而范围图则只考虑过程的散布。

范围过去通常被用作辅图，尽管同子组标准偏差相比，它是一种更简单的散布表示法。原因在于这更实用，而不是理论上的先进性。这些图表是在手持计算机（更不用说价廉物美的台式计算机了）尚未推出前开发出来的，并一度非常流行。

QI Analyst 可以象计算范围图那样轻松计算标准偏差图。由于标准偏差图比范围图更高级，所以可起到更好的作用。

个别值与移动范围 — 在不给数据分组时使用。在数据比较难以获取或采集成本很高时，常常会发生这种情况。

主图是个别值图，每个点均是单个测量值。辅图是移动范围，使用个别值图中多个连续点系列中的值的范围。

移动范围图中的每个点基于它在个别值图中对应的点和一个或多个以前的个别测量值。用于计算移动范围图中的个别测量值数量也就是所谓的移动平均范围。

与 X 条形图相比，个别值图的劣势在于，个别测量值与子组平均值相比而言比较不可靠，它们的分布比较难以预测。个别值图对于正态分布数据的偏差比较敏感，即便不存在特殊原因，还是更可能发生规则冲突情况。如果数据呈已知的非正态分布，则可以通过更改 QI Analyst 设置反映此点而解决这个问题。

移动平均和范围/标准偏差 – 同个别值与移动范围图相似，用在不给数据分组时。

主图移动范围用于降低对于正态分布偏差的一些不可靠性与敏感度，这些特点在使用个别值图表时会造成一定的困难。“移动平均”图中的每个点是多个连续个别测量值的平均值。

辅图是移动范围，使用多个连续测量值序列中的值的范围。移动范围图中的每个点和“移动平均”图中对应的点基于相同的测量值。用于计算移动平均和移动范围图中的点的个别测量值的数量也就是所谓的移动平均范围。

运行 — 从严格意义上讲，运行图并非控制图。它只是简单地基于时间绘出的个别测量值图表。运行图上没有控制限。如果变量特征设置中包含了规格限，则它们会出现在图表上。

QI Analyst 还可以生成传统的直方图与散点图。散点图既可以基于记录值，也可以基于变量特征。