2024年4月15日发(作者：)

《食品安全与质量控制》电子教材

控制图又称管理图，最早是由美国贝尔实验室的休哈特在1924年正式发表

的，故又称休哈特控制图。它是进行工序控制的主要统计手段，也是唯一实行“动

态控制”的方法，它使质量控制从原来的事后检验发展到事先预防，对质量管理

学科的形成与发展具有划时代的意义。

控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于统计

控制状态的一种用统计方法设计的图。控制图的基本形式是一直角坐标图，纵坐

标是特性值，横坐标为时间和组号。图上有用实线绘制的中心线（CL）、用虚线

绘制的上控制限（UCL）和下控制限（LCL），图中有按时间顺序抽取的样本统

计量数值的描点序列，各点之间用直线段相连，以便看出点子的变化趋势，UCL、

CL与LCL统称为控制线，它们是互相平行的（如图2-15）。

图2-15 控制图的基本形式

1. 控制图的作用

理解要点：

控制图的作用是及时告警，它可用于以下两个方面：

(1)当过程发生异常质量波动时及时显示出来时，提醒操作人员要立即采取

措施消除异常因素的作用，使过程恢复正常。

(2)直观地判断有无异常点。

2.控制图的原理

理解要点：

当生产条件正常、生产过程比较稳定、且仅有随机因素在起作用的情况下，

其产品总体的质量特性分布为正太分布。由正太分布的性质可以知道，产品的质

量特性值分布在u±3σ的控制界限外的概率仅为0.27%，即如果测试一千个产品

的特性值，则可能有697个产品的特性值出现在平均值正负三倍标准差的区域内。

而在这个区域之外的产品加起来可能不超过3个，这是一件发生概率仅3‰的小

概率事件。如果一旦从工序中抽取的质量特性值出现在界外，造成这一事件的原

因无非是系统原因与随机原因这两种。但要分辨并判断究竟何种原因却是很困难

μ+3σ

μ

μ-3σ

UCL

CL

LCL

时间

（样本号）

的。不过，根据小概率事件在一次试验中实际上几乎不可能发生的原理，我们可

以推断有随机原因使特性值出现在界外几乎是不可能的。因此在无法分辨的情况

下，我们就武断地认为这是由于不正常的系统原因造成的，从而据此推断工序中

存在着造成异常波动的系统原因，即生产过程处于失控状态。这就是控制图的原

理，即所谓千分之三原理。

3.控制图的种类

理解要点：

(1)按统计计量分类：即按测量定值性质的不同，控制图大致可分为计量值

控制图和计数值控制图2类。

(2)按用途分类：可分为分析用控制图和控制（管理）用控制图。

①分析用控制图：用全数连续取样的方法获得数据，进而分析、判断工序是

否处于稳定状态。利用控制图发现异常，通过分层等方法找出不稳定的因素，采

取措施加以解决。

②控制（管理）用控制图：按程序规定的取样方法取得数据，通过打点观察，

控制异常原因的出现。当点子分布出现异常，说明工序质量不稳定，找出原因，

及时消除异常影响因素，使工序恢复到正常的控制状态。

4.控制图的判异原则

理解要点：

从上面的叙述可以看出，根据控制图的控制界限所作的判断也可能发生错误，

这种可能的错误有两类：一是错误的将正常状态判断为异常状态，有称“冒失错

误”、“虚发警报”。也就是工序本来处于正常状态，只是由于随机原因引起数据

过大的波动，超出控制界限而虚发警报。虽然小概率事件发生的可能性很小，但

不是绝对不可能发生。1000次出现3次是可能的，但我们却把它判断为异常，

所以我们就会犯千分之三的错误。两类错误是不可避免的，一般把控制范围定在

μ±3σ。

控制图对过程异常的判断以小概率事件原理为理论依据，其判断准则有两类：

一是点子出界就判异；二是界内点子排列不随机就判异。按照GB/T4091—2001，

常规控制图有八种判异准则（如图2-16）。