Xbar-R 控制图工具｜过程质量管控·批量数据做子组过程能力评估（附源码）
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Xbar-R 控制图不该每次手做
过程数据摊在 Excel 里，Cpk 每次重算一遍，异常点靠肉眼扫。 「Xbar-R 控制图」这件事本身就是重复劳动：换一批数据就要重做一遍，做十次就错十次，而且没人愿意做。
把 Xbar-R 控制图 这件事从"每次重算"变成"打开就有结果"
Xbar-R均值极差控制图，支持D2/A2/D3/D4控制图常数、单值/均值/极差三图联动、内置CVD薄膜数据。批量数据做子组过程能力评估——把这段流程固化成一个桌面工具，数据进去、结论出来、图表直接能贴进报告。
工具结构
- 数据入口：导入 CSV 或直接用内置演示数据（20 组子组、每组 5 样本），点一次分析；
- 控制限自动计算，不用手抄 A2/D2/D3/D4 常数；
- 判异规则（Nelson 1/2/3/5/6）自动标红并分类统计；
- 三图联动：均值图、极差图、单值图同步刷新；
- 过程能力 Cp/Cpk 随样本实时更新；
- 结果导出 PDF / CSV，可直接贴进改善报告；
核心能力
- 控制限自动计算，不用手抄 A2/D2/D3/D4 常数。
- 判异规则（Nelson 1/2/3/5/6）自动标红并分类统计。
- 三图联动：均值图、极差图、单值图同步刷新。
- 过程能力 Cp/Cpk 随样本实时更新。
- 结果导出 PDF / CSV，可直接贴进改善报告。
怎么用
- 安装依赖：
pip install numpy matplotlib pandas； - 运行工具：双击或命令行执行主程序；
- 导入 CSV 或直接用内置演示数据（20 组子组、每组 5 样本），点一次分析；
- 查看分析结果，按需导出。
输出什么
- 控制图：三图联动 + 判异标红。
- 判异统计：按规则分类的触发次数。
- 过程能力：Cp / Cpk / σ / 样本组数。
判读要点（这部分比工具本身更值钱）
- 判异 ≠ 一定出事：规则触发只是提示，要结合工艺上下文判断。
- 能力指数要看规格限：Cpk 高但规格宽，Cp 一样能很高，别只看数字。
- 数据要先判正态性：非正态数据先做变换，否则控制限不可信。
- 控制限 ≠ 规格限：控制限来自数据，规格限来自客户，两者要分开看。
使用边界
本工具基于仿真数据开发，可直接用于教学、方案验证与算法预演；接入真实工厂数据前请做二次验证，商用授权请联系作者。
下载入口
解压后先跑内置演示数据确认环境正常，再导入真实数据。遇到字段口径不一致时，优先改源码里的字段映射表，不要在 Excel 里硬凑。
