以七点连线来判定制程的异常，也常用超过三分之二的点在C区等法则来判断制程是否出现异常。如果是作业员，只在了解判定准则就好了；但作为品管工程师，如果不理解其中的原委，就没有办法对这些情况作出应变处理。
这些判定法则都是从概率原理作出推论的。比如，如果一个产品特性值呈正态分布，那么，点落在C区的概率约为4.5%，现在有三分之二的点出现在4.5%的概率区域里，那就与正态分布的原理不一致了，不一致也就是异常。
扩展资料
1、控图关系
实施SPC的主要统计工具就是控制图。控制图是一种图形方法，它给出表征过程当前状态的样本序列的信息，并将这些信息与考虑了过程固有变异后所建立的控制限进行对比。
2、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）。
参考资料来源：百度百科-SPC（统计过程控制）
SPC在很多公司都有应用，那各位知道如何理解SPC图吗？如何通过SPC判断过程的符合性和稳定性吗？常见的SPC判异有8个准则，但是一般不建议太多个并用，建议采用1-3个比较合理。具体的8个准则各是什么呢？对应的潜在可能原因是什么呢？请仔细阅读下文。
工具/原料
SPC 图表
准则
准则1：1个点落在A区以外
原因：过程发生了特殊变异
准则2：连续9点落在中心线同一侧
原因：过程平均值发生了偏移
准则3：连续6点递增或递减
原因：过程平均值较小趋势的变化，可能刀具磨损，维修水平逐渐降低，操作员技能逐渐提高
准则4：连续14点交互着一升一降
原因：过程为非随机模式，可能是来自两个班次或是两个夹具产生的数据
准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
原因：过程均值可能发生了偏移
准则6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
原因：可能均值发生了变化
准则7：连续15点落在中心线两侧的C区之内
原因：数据分组不当，控制规格太宽和数据不准确所造成。或应重新计算控制线
准则8：连续8点落在中心线两侧，但无一点在C区中
原因：标准差太大，可能是两台设备加工的数据混合在一起