客户经常问我如何使用固定/基线控制限制。 这种类型的限制有时被称为历史控制限制。 有时您希望使用固定的控制限制，而不是允许软件根据数据计算限制。 这些固定的控制限制通常是从已经受控制的既定过程创建的。 您可以将这些限制与新数据一起使用，以查看您的新数据与历史过程的限制相比如何。
在 Control Chart Builder 中输入固定控制限有四种不同的方法JMP . 它们可以通过列属性输入、设置控制限制或获取限制。 第四种使用历史限制的有限方法是通过排除行状态方法。 这篇博文详细介绍了这些方法。
例子
在我的博文中“使用控制图生成器生成控制限，”我介绍了一种印刷工艺。 让我们来复习。 印刷过程中的变化会导致线条变形，包括歪斜、厚度和长度问题。 这个例子考虑了线的长度。 如果线条的打印长度为 16 cm +/- 0.2 cm，则该线条被认为是好的。 再长一点，句子可能会跑出页面。 再短一点，页面上就会浪费很多空间。
博客文章详细介绍了为此数据创建控制图。 控制图的限制摘要如下图 1 所示。
Figure 1: Limits summary图 1：限制摘要
我们希望将这些基线限制与新数据一起使用。
1.列属性
使用固定限制的一种方法是使用控制限制列属性。 打开包含新数据的表。 选择 Length 列并单击 Cols->Column Info。 单击列属性下拉菜单并选择控制限。 为 Avg 输入 15.99825，为 LSL 输入 15.90519，为 UCL 输入 16.09131。 这些是图 1 中计算得出的限制。
单击 XBar 下拉菜单并选择 R。 现在输入 R 控制图的固定限制。 为 Avg 输入 0.0495，为 LCL 输入 0，为 UCL 输入 0.161693。 这些是图 1 中计算得出的限制。
单击确定。 您刚刚为 Length 列输入了 XBar 和 R 图表的固定控制限制。
通过转到分析-> 质量和过程-> 控制图生成器来创建控制图。 将长度拖到 Y 并将运行拖到子组角色。
Figure 4: Control chart with fixed control limits图 4：具有固定控制限的控制图JMP 没有根据数据计算限制，而是使用列属性中定义的固定限制。 请注意，限制 Sigma 在限制汇总表中显示为“用户定义”。 我们看到许多点超出了限制。 此外，平均值高于基线过程的平均值。 此过程不同于我们用于计算基线控制限的原始过程。
2. 设置控制限制
固定控制限制的另一种方法是使用设置控制限制命令。 （请注意，如果您尝试上述使用列属性设置控制限制的方法，您将需要在继续此示例之前删除这些列属性。 要删除列属性，请返回数据表。 选择长度列。 转到 Cols-> 列信息。 确保控制限制列属性突出显示，然后单击删除。请参见上面的图 2。）在我看来，设置控制限制是最容易使用的方法。 我不必记住事先定义任何列属性，我只需要我的数据表。
使用此博客文章的列属性部分中提供的步骤创建您的控制图。 右键单击顶部图表并选择 Limits->Set Control Limits。 输入您的基线限制，然后按 OK。 对 R 图表执行相同的操作。
Figure 5: Set Control Limits dialog for the XBar chart图 5：XBar 图表的设置控制限制对话框
Figure 6: Set Control Limits dialog for R chart图 6：R 控制图的设置控制限对话框您将看到与图 4 相同的图表。
3. 获得限制
Get Limits 方法是迄今为止最灵活的方法。 如果您对许多不同的进程都有固定的限制，您应该使用 Get Limits 方法。 如果每个阶段有不同的固定控制限，则应使用 Get Limits 方法。 要使用获取限制方法，您需要一个定义限制的数据表。
限制数据表至少包含两列。 一列必须称为_LimitsKey。 此列包含用于定义限制的关键字。 此外，您需要为每个流程定义一列来定义每个关键字的值。 这些附加列必须与感兴趣的进程具有相同的列名。
为 XBar 图表定义限制所需的关键字是 _Mean（用于平均值）、_LCL（用于控制下限）和 _UCL（用于控制上限）。 定义 R 图限制所需的关键字是 _AvgR（用于平均值）、_LCLR（用于控制下限）和 _UCLR（用于控制上限）。
这些极限数据表可以由 JMP 中的旧控制图平台创建，也可以使用 File->New->Data Table 自行创建。 将来，Control Chart Builder 也将能够创建这些限制数据表。
按照本博客的“列属性”部分中给出的步骤创建您的控制图。 单击 Control Chart Builder 旁边的红色三角形，然后选择 Get Limits。 选择 Length Limits.jmp 数据表。 您将看到与图 4 相同的图表。
4. 排除的行状态
当您的新数据和旧数据位于同一个数据表中时，可以使用排除行状态方法。此方法只能用于您的历史数据和您的新数据都具有相同的子组大小。 在您的组合数据表中，确保新观察具有排除的行状态属性。为此，请选择新行。选择行->排除/取消排除。 按照列属性部分中的说明创建控制图。 JMP 仅使用未排除的行（历史数据）来创建控制限。 新数据（排除的数据）仍绘制在图表上（变暗），但这些数据未用于任何计算。
这种方法的一个优点是您可以在同一个图表中看到基线数据和新数据。 这可以帮助您确定差异。
结论
JMP 提供了四种不同的方法来定义固定/基线控制限。 列属性方法要求您将每个控制图的限制定义为数据表中的列属性。 设置控制限是最简单的方法，它允许您通过在每个控制图中单击鼠标右键来定义控制限。 Get Limits 是最灵活的方法，需要一个单独的数据表来定义每个过程的限制。 如果有许多进程并且存在阶段变量，则应使用 Get Limits。当您的数据位于同一个表中并且您的子组大小相等时，可以使用排除行状态方法。 由于使用排除方法将历史数据和新数据绘制在同一图表中，因此使用此方法进行比较更加直接。
参考
JMP 软件：统计过程控制课程笔记
@豪斯科夫是的，这就是控制图生成器的运作方式。设置控制限将导致所有样本的限制相等。您应该改用 Process Screening 平台。Process Screening 将允许您指定一个 sigma 并让控制限根据样本大小而变化。
在设置/获取控制限制时，控制图似乎失去了根据样本大小调整限制的能力（由于两个阶段而变化）。 即使 _LCL 和 _UCL 未保存但仅保存 _Sigma / _Std，也会发生这种情况。 在我看来，它应该能够根据每个阶段的样本进行调整。 我错过了什么吗？
本博文仅涵盖控制限制。本文不涉及能力分析。我对这些示例中的任何一个都没有规格限制，因此没有提供能力分析。我有一篇博客文章讨论了控制限和规格限之间的区别。 https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Control-limits-and-specification-limits-Where-do-they-come-from/ba-p/33209
我建议与技术支持分享一个示例。您可以将其发送至 support@jmp.com。JMP 中给出的能力分析是根据您提供的规格限制计算的。
我在手动输入控制和规格限制时生成的 CPK 值有问题。如果我创建一个带有规格限制的表并在脚本中调用它，值会打印在您期望的位置，但 CPK 值不正确，因此我假设它是根据自己的值而不是我输入的值计算 CPK。我注意到您没有图形生成器通常生成的 cpk 表，您不使用它还是这只是 JMP 的旧版本？
