移动极差法概述
移动极差法（Moving Range Method）是统计过程控制（SPC）中用于监测数据波动性的核心工具之一。它通过计算连续数据点间的差异，动态评估过程稳定性，尤其适用于小样本或实时监控场景。
移动极差法的基本原理
该方法基于相邻两个数据点的绝对差值（即移动极差），计算公式为：
- 移动极差 = |Xi
Xi-1| - 平均移动极差（MR̄）= 所有移动极差的均值
通过将MR̄与控制限结合，可构建控制图识别异常波动。
质量控制中的应用场景
移动极差法在以下场景中具有显著优势：
- 单值数据流的实时监控（如温度、压力传感器）
- 生产过程初期阶段的数据稳定性验证
- 高频率采样场景下的异常点快速检测
实施步骤与计算示例
典型实施流程包括：
- 收集连续过程数据
- 计算相邻数据点差值
- 确定控制限（通常采用MR̄ × 3.267）
- 绘制移动极差控制图
与传统控制图的对比
相较于X̄-R控制图：
- 优势：无需分组数据，适应连续变量监测
- 局限：对均值偏移敏感度较低
实际案例分析
某制造企业采用移动极差法监控注塑机压力：
- 发现第23小时极差值超出UCL（3.21）
- 排查发现模具磨损导致压力异常
- 干预后MR̄值回归至0.85±0.15稳定区间
移动极差法通过动态捕捉过程微小变化，成为现代质量控制体系中不可或缺的工具。其简单高效的特点使其在智能制造、制药、化工等领域持续发挥关键作用，但需结合实际场景配合其他SPC方法使用。
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