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P 控制图（P-Chart）最全精讲一、定义

P 图 = 不合格品率控制图

用于计数型数据，监控过程不合格品率变化，判断工序是否稳定。

二、适用场景

  • 样本量n 可以不相等
  • 数据：合格 / 不合格、良品 / 不良品
  • 行业常用：来料抽检、出货检验、外观不良、制程不良率
  • 属于SPC 五大常用控制图之一
三、核心公式

设：

n= 每组样本量

D= 每组不合格数

P= 每组不合格率

Pˉ= 平均不合格率

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四、使用条件

  1. 只有两种结果：合格 / 不合格
  2. 每组抽样数量尽量接近，差异不要太大
  3. 样本量不宜过小，一般 n≥50 效果更好
五、判异规则（8 大准则通用）
  1. 任一点超出 UCL/LCL → 异常
  2. 连续 7 点上升 / 下降 → 趋势异常
  3. 连续 7 点同侧 → 偏移异常
  4. 多点聚集一侧、周期性波动均判异常
六、P 图 vs np 图 区别
  • P 图：监控不合格率，样本量可不等
  • np 图：监控不合格品数量，样本量必须相等
七、绘制步骤
  1. 收集至少25 组不良数据
  2. 计算每组不良率 P
  3. 计算总平均不良率Pˉ
  4. 计算上下控制限
  5. 描点连线，判稳
  6. 稳定后用此控制线做日常监控
八、实战用途（质量 / 体系必用）
  1. 监控车间整体不良率波动
  2. 客户审核、IATF 审核常用 SPC 图表
  3. 判定改善措施是否有效（改善后 P 值明显下降）
  4. 区分偶然波动异常波动
九、常见问题
  1. LCL 为负怎么办？
  2. 直接设定LCL=0，不合格率不可能小于 0
  3. 样本量大小不一控制线忽宽忽窄？
  4. 尽量统一抽样数量，或改用标准化 Z 图
  5. 点数很少不良为 0？
  6. 不适合用 P 图，改用 C 图 / U 图
十、极简口诀

P 图管不良率，样本数量可不一，三线定界限，出界找原因

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