Việc đọc hiểu và phán đoán biểu đồ kiểm soát không đơn giản chỉ là quan sát xem điểm mẫu có vượt qua giới hạn kiểm soát hay không.
Thực tế, việc phán đoán biểu đồ kiểm soát cần dựa trên phương pháp "kiểm định" xác suất để xác định xem có "nguyên nhân không ngẫu nhiên" xảy ra hay không, và mục đích chính của biểu đồ kiểm soát là để phát hiện loại "nguyên nhân không ngẫu nhiên" này và kiểm soát kịp thời.
Ngay cả khi kết quả thực tế của đặc tính chất lượng sản phẩm không phải là phân phối chuẩn, thì biểu đồ kiểm soát vẽ ra từ việc lấy mẫu vẫn sẽ thể hiện phân phối chuẩn. Do đó, tham khảo biểu đồ phân phối chuẩn bên trên với xác suất từ 1 đến 3 độ lệch chuẩn (σ), có thể nhận thấy phân bố các điểm mẫu sẽ có những đặc điểm sau:
Phân bố điểm mẫu là trạng thái ngẫu nhiên chuẩn, không có quy luật nào rõ ràng.
Phần lớn các điểm mẫu tập trung gần đường trung tâm.
Một số ít điểm mẫu rơi gần giới hạn kiểm soát trên và dưới.
Không nên có điểm mẫu nào vượt ra khỏi giới hạn kiểm soát. (xác suất rất nhỏ, chỉ 0,27% = 2700 ppm)
Vì vậy, nếu các điểm mẫu lấy được lại có nhiều điểm cùng nằm về một phía của trung tâm kiểm soát (do xác suất thấp), hoặc nhiều điểm mẫu liên tiếp không nằm trong phạm vi ±1 độ lệch chuẩn, hoặc nhiều điểm mẫu liên tiếp đều nằm trong phạm vi ±1 độ lệch chuẩn... thì các phân bố điểm mẫu vi phạm lý thuyết xác suất này có thể là do nguyên nhân không ngẫu nhiên gây ra. Khi đó cần sử dụng các phương pháp như kiểm tra con người, công đoạn, vật liệu, máy móc, đo lường, môi trường... để xác định xem có điều kiện bất thường trong quá trình hay không, rồi tiến hành loại bỏ.
Dưới đây là một số phương pháp phán đoán thường thấy của biểu đồ kiểm soát. Hãy đối chiếu với biểu đồ phân phối chuẩn ở phần đầu để hiểu vì sao những phân bố điểm mẫu như vậy được coi là có vấn đề và cần xử lý:
Quy tắc phân tích và phát hiện bất thường qua phân bố điểm mẫu trong biểu đồ kiểm soát：
Một hoặc nhiều điểm mẫu nằm ngoài giới hạn kiểm soát ±3σ. (α = 0,0027)
9 điểm mẫu liên tiếp nằm về cùng một phía của đường trung tâm. (α = 0,0038)
Trong 11 điểm mẫu liên tiếp có 10 điểm nằm về cùng một phía của đường trung tâm.
Trong 14 điểm mẫu liên tiếp có 12 điểm nằm về cùng một phía của đường trung tâm.
Trong 17 điểm mẫu liên tiếp có 14 điểm nằm về cùng một phía của đường trung tâm.
Trong 20 điểm mẫu liên tiếp có 16 điểm nằm về cùng một phía của đường trung tâm.
6 điểm mẫu liên tiếp liên tục tăng hoặc giảm. (α = 0,00237)
13 điểm mẫu liên tiếp lên xuống xen kẽ. (α = 0,0027)
Trong 3 điểm mẫu liên tiếp có 2 điểm nằm ngoài giới hạn cảnh báo ±2σ nhưng vẫn nằm trong giới hạn kiểm soát ±3σ. (α = 0,00268)
Trong 5 điểm mẫu liên tiếp có 4 điểm nằm ngoài phạm vi ±1σ. (α = 0,0021)
15 điểm mẫu liên tiếp đều nằm trong phạm vi ±1σ quanh đường trung tâm. (biểu thị vấn đề lấy mẫu) (α = 0,00326)
8 điểm mẫu liên tiếp không có điểm nào nằm trong phạm vi ±1σ quanh đường trung tâm. (α = 0,0002)
Một hoặc nhiều điểm mẫu nằm gần giới hạn cảnh báo hoặc giới hạn kiểm soát.
Dữ liệu xuất hiện mô hình thay đổi có hệ thống, không phải ngẫu nhiên.
ISO 8258:1991 – Tiêu chuẩn phán đoán sự ổn định của phân bố điểm mẫu trong biểu đồ kiểm soát：
Nếu chỉ một điểm mẫu vượt giới hạn, không thể lập tức kết luận quy trình ổn định hay không. Nhưng nếu nhiều điểm nằm trong giới hạn, ngay cả khi có điểm cá biệt vượt giới hạn, quy trình vẫn có thể xem là ổn định.
Khi điểm mẫu sắp xếp ngẫu nhiên, nếu thỏa các điều kiện dưới đây thì được xem là ổn định:
| Số điểm liên tiếp | Số điểm cho phép vượt giới hạn (d) | Xác suất (α) |
|---|---|---|
| 25 điểm | d = 0 | α₁ = 0,0654 |
| 35 điểm | d ≤ 1 | α₂ = 0,0041 |
| 100 điểm | d ≤ 2 | α₃ = 0,0026 |
0 Nhận xét