解决网络流量控制问题的方法有哪些?_浅谈解决问题方法之控制图法

世界上使社会变得伟大的人，正是那些有勇气在生活中尝试和解决人生新问题的人！——泰戈尔

世界上第一张控制图是由美国贝尔电话实验室（Bell Telephone Laboratory)质量课题研究小组过程控制组学术领导人休哈特博士提出的不合格品率p控制图。 随着控制图的诞生，控制图就一直成为科学管理的一个重要工具，成了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，用来区分引起的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的资讯，从而判断生产过程受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用来控制生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状态；另一类的控制图，主要用于发现生产过程是否出现了异常情况，以预防产生不合格品。

一、控制图的基本概念

普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重

复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。

特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。

控制图（Control Chart）又叫管制图，是对过程质量特性进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。图上有三条平行于横轴的直线：中心线（CL，Central Line）、上控制限（UCL，Upper Control Limit）和下控制限（LCL，Lower Control Limit），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。UCL、CL、LCL统称为控制限（Control Limit），通常控制界限设定在±3标准差的位置。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL和LCL之间的排列不随机，则表明过程异常。

二、控制图解释

1. 实时图表化反馈过程的工具。

2. 设计的目的是告诉操作者什么时候做什么或不做什么。

3. 按时间序列展示过程的个性、表现。

4. 设计用来区分信号与噪音。

5. 侦测均值或标准差的变化。

6. 用于决定过程是稳定的（可预测的）或 失控的（不可预测的）。

三、控制图误区

1. 不是能力分析的替代工具。

2. 在来料检验的过程中很难用到（没有时间序列）。

3. 控制图不是高效的比较分析工具。

4. 不应与运行图或预控制图混淆。

控制图应用“界限”区分过程是否有显著变化或存在异常事件。由于控制限的设定要以数据为基础，所以在收集一定量有代表性的数据之前是无法确定控制限的。如果错误使用控制限，不但会对使用者造成困扰，而且还会对那些通过图表监控以实现过程改进的措施起反作用。

四、使用控制图目的

运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计分布。因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。

五、适用场合

1. 当你希望对过程输出的变化范围进行预测时；

2. 当你判断一个过程是否稳定（处于统计受控状态）时；

3. 当你分析过程变异来源是随机性还是非随机性时；

4. 当你决定怎样完成一个质量改进项目时——防止特殊问题的出现，或对过程进行基础性的改变；

5. 当你希望控制当前过程，问题出现时能觉察并对其采取补救措施时。

六、控制图种类

根据控制图使用目的的不同，控制图可分为：分析用控制图和控制用控制图。

根据统计数据的类型不同，控制图可分为：计量控制图和计数控制图（包括计件控制图和计点控制图）。它们分别适用于不同的生产过程。每类又可细分为具体的控制图，最初主要包含七种基本图表。

计量型控制图包括：

1. IX-MR（单值移动极差图）

2. Xbar-R（均值极差图）

3. Xbar-s（均值标准差图）

计数型控制图包括：

1. P（用于可变样本量的不合格品率）

2. Np（用于固定样本量的不合格品数）

3. u（用于可变样本量的单位缺陷数）

4. c（用于固定样本量的缺陷数）

七、控制图的制作流程

1、 识别关键过程

一个产品品质的形成需要许多过程（工序），其中有一些过程对产品品质好坏起至关重要的作用，这样的过程称为关键过程，SPC控制图应首先用于关键过程，而不是所有的工序。因此，实施SPC，首先是识别出关键过程。

然后，对关键过程进行分析研究，识别出过程的结构（输入、输出、资源、活动等）。

2、 确定过程关键变量（特性）

对关键过程进行分析（可采用因果图、排列图等），找出对产品质量影响最大的变量（特性）。

3、 制定过程控制计划和规格标准

这一步往往是最困难和费时，可采用一些实验方法参考有关标准。

4、 过程数据的收集、整理

5、 过程受控状态初始分析

采用分析用控制图分析过程是否受控和稳定，如果发现不受控或有变差的特殊原因，应采取措施。

注意：此时过程的分布中心（X）和均差σ、控制图界限可能都未知。

6、 过程能力分析

只有过程是受控、稳定的，才有必要分析过程能力，当发现过程能力不足时，应采取措施。

7、 控制图监控

只有当过程是受控、稳定的，过程能力足够才能采用监控用控制图，进入SPC实施阶段。

8、 监控、诊断、改进

在监控过程中，当发现有异常时，应及时分析原因，采取措施，使过程恢复正常。对于受控和稳定的过程，也要不断改进，减小变差的普通原因，提高质量降低成本。

八、类型及用途

1．-R控制图

对于计量数据而言，这是常用最基本的控制图。它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合。

2．-S控制图

当样本大小n>10或12，这时应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用S图来代替R图。

3．-R控制图

用中位数图代替均值图。由于中位数的计算简单，所以多用于现场需要把测定的数据直接记人控制图进行控制的场合，这时为了简便，当然规定奇数个数据。

4．-Rs，控制图

多用于下列场合：对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合以及如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大的意义的场合。由于它不像前三种那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏都也要差一些。

5．p控制图

用于控制对象为不合格品率或合格率等计数值质量指标的场合。常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等。

6．np控制图

用于控制对象为不合格品数的场合。由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦，所以样本大小相同的情况下，用此图比较方便。

7．c控制图

用于控制一部机器，一个部件一定的长度，一定的面积或任一定的单位中所出现的缺陷数目。

8．U控制图

当样品的大小保持不变时可用C控制图，而当样品的大小变化时则应换算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。

9、红绿灯信号控制图

10、预控制图

11、与名义值的差异或偏差的平均值和极差值控制图

12、标准化的平均值和极差值控制图

13、标准化的计数型控制图

14、累积和控制图

15、指数加权移动均值控制图

16、休哈特控制图

17、多变量控制图

18、回归控制图

19、残差控制图

20、自回归控制图

21、区域控制图

22 、实时对比控制图

用于复杂高维数据，比如，高维，分类变量，存在缺失值，非正态分布，非线性关系等等。

九、控制图的选取方法

十、分析准则

控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。

稳态是生产过程追求的目标。那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。

判稳准则：

在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：

（1）连续25个点子都在控制界限内；

（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；

（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。 在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。若界内点排列非随机，则判断异常。

判断异常的准则：符合下列各点之一就认为过程存在异常因素：

（1）点子在控制界限外或恰在控制界限上；

（2）控制界限内的点子排列不随机；

（3）链：连续链，连续9点排列在中心线之下或之上；间断链，大多数点在一侧

（4）多数点屡屡靠近控制界限（在2一3倍的标准差区域内出现）

连续3个点至少有2点接近控制界限。

连续7个点至少有3点接近控制界限。

连续10个点至少有4点接近控制界限。

（5）倾向性（连续不少于6点有上升或下降的倾向）与周期性。

（6）连续14点中相邻点交替上下。

（7）点子集中在中心线附近。（原因：数据不真实；数据分层不当）

为了方便记忆，下面总结了控制图判异的八个准则： [6]

准则1：1个点子落在A区以外（点子越出控制界限）

准则2：连续9点落在中心线同一侧

准则3：连续6点递增或递减

准则4：连续14点中相邻点子总是上下交替

准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧B区以外

准则6：连续5点中有4点子落在中心线同一侧C区以外

准则7：连续15点落在中心线同两侧C区之内

准则8：连续8点落在中心线两侧且无1点在C区中

十一、异常的处理方法

1．产线工人或班组长发现SPC管制异常时首先；自我检查，是否严格按作业标准（SOP或WI）作业，相邻作业员交叉检验；情况严重，或无法查找到原因必须立即通知品质工程师和制程工程师。

2．品质工程师与制程工程师现场分析后，能否在较短的时间内（0.5~1小时）找到产生异常的原因，采用4M1E分析制程；如仍然无法找到根源，而且情况严重（如：P不良率大大超标），报告上级主管决定是否停线；品质工程师召集相关部门开会讨论，寻找根本原因（制程、设计、材料或其它）。

3．SPC产生异常的原因找到并实施纠正预防措施后，SPC管制图向管制异常相反的方向转变，说明对策有效；恢复正常生产。此过程必须严密监控。

CPK是反映制程能力的一个重要参数：

什么是CPK：

CPK：ComplexProcess Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。制程能力强才可能生产出质量、可靠性高的产品。 制程能力指标是一种表示制程水平高低的方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。制程能力的研究在于确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品的良率在要求的水准之上，可作为制程持续改善的依据。而规格依上下限有分成单边规格及双边规格。只有规格上限和规格中心或只有规格下限和规格中心的规格称为单边规格。有规格上下限与中心值，而上下限与中心值对称的规格称为双边规格。 当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。CPK值越大表示品质越佳。

指标说明：

如CPK≥1.33，说明制程能力较好，需继续保持；

如1.33≥CPK≥1，说明制程能力一般，须改进加强；

如CPK≤1，说明制程能力较差，急需改进。

十二、使用软件进行控制图分析如下：

1、-R控制图

2、-S控制图

3、-Rs，控制图

4、c控制图

5、np控制图