关于SPC控制图的问题：X-bar R控制图遇到数据分布不均该怎么办

　　作为常用的计量型SPC控制图中的一种，X-bar R控制图是比较常用的质量控制工具，在优势方面，其便于理解和使用上对于操作人员来说是比较友好的。

　　然而，X-bar R控制图虽然有不少优势，但是作为智能化的控制图，难免会遇到问题，其中，数据分布不均匀就是其获取数据，分析计算的一大问题，在数据分布情况非常不均匀或偏斜时，容易导致管制线失效;并且 R 图可能因异常值或伪差异而产生错误信号。

　　今天，我们就了解下关于X-bar R控制图在这方面的问题和解决方法：

　　1，改变数据采集方式：

       我们可以通过调整取样方式，调整取样频率，增加取样量来更好反应计算过程和生产过程的性能。举例来说，如果我们在生产线上使用传统的人工方式进行采样以求数据采集，人为因素的干扰就会影响准确性和稳定性，如果使用自动化的设备来进行采集，比如传感器、数据感应卡、自动化控制装置、智能手持设备等等。

　　2，转换数据分布：

　　对数交换、开方数交换、倒数交换、分位数交换等等，都是常用的转换数据分布的方法，我们可以在计算分析数值之前，通过运用交换的方式，把原始的数据转换为适用于数据图分布的数据，从而实现更加准确的，接近正态分布，减少正态偏离的情况。

　　对数变换、开方数变换的运用可以减少数据出现偏离正态分布的情况;倒数变换可以把分析计算得出的高值转换为低值;分位数变换可以更接近正态分布。

     3，检测数据的可靠性：

　　数据的检测也是很重要的，有时候可能测量方法没有问题，但是检测数据本身存在问题。在数据不均匀的情况下，我们更要注意所选用的数据的可靠性，特别是对于异常数据点。我们可以根据控制图上的数据点是否呈现稳定的统计特征来判断数据是否可靠。如果SPC控制图上的数据点稳定在一个中心值范围，那说明过程中的数据是稳定可靠的。

　　4，其他控制图的备选：

　　如果X-bar R控制图实在无法满足问题，可以选择其他控制图更换，比如X-bar R、 I-MR、 EWMA控制图等等，这些都可以安装数据的特定需求。

　　SPC控制图作为一种监测过程稳定性和控制变异的工具，可以通过数据分析来监测生产过程。X-bar R控制图作为SPC控制图中常用的工具，在遇到数据分不均的情况，可以采取上述方法应对，保障生产的质量。