x 轴上具有不规则时间的控制图我正在观看有关质量方法的 STIPS 课程，因为我想开始制作控制图，我注意到他们说 x 轴应该是常规的时间间隔。 我想使用控制图来监视测试方法中的控件，但我们不会定期运行此方法。 相反，只要有样本，我们就会运行测试。 此时定期运行测试成本高昂/不切实际。
我想知道如果输入控制图的数据是在以下位置收集的，我们会经历什么后果（如果有的话）不规律的时间间隔。
感谢您的帮助！
质量和工艺工程回复：x 轴上时间不规则的控制图我的回答是用另一种方式来看待以下重要观点@statman 。 在许多情况下，及时定期采样是不切实际或不可能的，但图表仍然按预期工作。 你有一个测试方法（过程）。 您有稳定的材料（对照样品）。 控制图将告诉您固有的过程变化以及控制分析的预期结果。 我认为基本原则是您案例中理性子群的定义。 建立子组时应使固有过程变异主导方差，因为特殊原因的概率可以忽略不计。 糖组抽样之间的时间应最大限度地增加特殊原因的机会。 因此，每个时间点的重复设置应强调常见原因变异，并尽可能排除特殊原因变异。 跑步之间的时间不必是固定的，但是您关心的特殊原因是什么？ 校准漂移、试剂批次变更、更换一次性用品、试剂或质控品处理不当或储存不当等等都会浮现在脑海中。
收集数据和设置图表很容易。 它是一个基本工具。 一张有用的图表需要努力和考虑才能有益和值得信赖。
回复：x 轴上时间不规则的控制图它有助于理解控制图的作用。
1.极差图回答了这个问题：子组内捕获的变化（由于子组内 x 的变化）是否一致/稳定？ 如果是这样，那么您可以将子组内的变异源与子组两个之间捕获的变异源进行比较，以确定哪些源具有更大的影响力。 如果不是，您应该设法了解原因（这种变化确实可能是至少在控制图的时间段内的特殊原因变化）。
2. X 条（或 Y 条，因为您可能绘制 Y）回答了以下问题：子组之间捕获的变异（由于子组之间 x 的变化）是否大于子组内变异预测的变异（显示为作为 X 条形图上的控制限）。 如果是这样，则子组之间的变异比内部的变异更大。 来源之间是杠杆所在，也是您应该集中精力减少系统变化的地方。 如果不是，杠杆就在于变化的内部来源。
由于测试方法不会持续运行（因此，当您不进行测试时，子组之间的源之间不会发生变化，因此在获得数据时将数据绘制成图表就可以了。 确保您在解释图表时已确定在图表上的哪个位置捕获了哪些来源。
