控制图
一种基于随时间抽取的样品持续监控流程的图表，是统计过程控制的核心工具。
控制图属于统计过程控制（SPC）的范畴，用于及早发现制造或服务流程中的偏移或不稳定情况，在其导致报废或返工之前。
它的结构遵循固定的原则：按固定的时间间隔抽取样品，计算出均值或极差等统计量，并作为一个点绘制在时间轴上。控制图包含一条中心线以及上下控制限，通常设定为距均值三个标准差，有时还会辅以更严格的警戒限。
只要描绘出的点在控制限内随机散布，就认为该流程处于受控状态，只表现出正常的随机变异。如果某个点超出控制限，或者出现明显的模式，例如持续朝一个方向发展的趋势，那就说明存在需要调查的系统性、可避免的原因。
其实际益处在于能够及早介入：偏差在生产出不合格零件之前就已经显现出来。这减少了返工和报废，并为决策提供了客观依据，而不是依赖直觉。
实用示例
对于一根目标直径为20毫米的车削轴，每30分钟抽取5件样品。几个小时后，均值控制图显示出向上控制限缓慢趋近的趋势。团队及时识别出刀具磨损加剧的情况，并在生产出超差零件之前更换了刀具。
Leanshift 如何提供帮助
在问题变得代价高昂之前使其可见，这正是控制图背后的理念，也与Leanshift作为开发工坊、以数据而非猜测为基础推动改善的方式相契合。
常见问题
随机变异和系统性变异有什么区别？
随机变异是控制限内正常的、不可避免的噪声。而系统性变异则有具体的、通常可以避免的原因，例如刀具磨损或机器设置错误，需要加以干预。
控制图的抽样频率是多少？
这取决于具体流程。常见的抽样间隔从关键特性每小时多次抽样，到稳定流程每班次抽样一次不等。
当一个点超出控制限时会发生什么？
该流程被视为失控。在继续生产之前，需要立即展开根本原因调查，通常会借助石川图或5-Why等工具。