大家一起讨论一下预控制图的原理吧！
关于预控制图的疑问是：
预控制图要求首次使用时从过程中抽取5PCS进行测量，要求测量数据在公差中心(M-0.25T~M+0.25T)一带，
但经过计算发现，即使过程能力Cp达到1.33以上(并且Ca=0)，从过程中随意抽取5PCS，其在中心地带的可能性也只有80%左右，这意味着，就算我的过程能力达到1.33以上，也会有20%的可能因为抽到的5PCS数据不在公差中心而做出需要改进过程的误判。至于Cp<1.33以下时，这种误判的概率就更高了。
而通过数据仿真（仿真的方法很简单，利用EXCEL的自动计算功能，产生出一组呈正态分布的数据，再将其套到相应的预控制图（此预控制图同样可用EXCEL生成）即可），发现确实和上述的计算一致。

对SPC的常规控制图，当连续25点无异常时可认为过程稳定，即误判的概率约为4%（？具体是多少不记得了，总之是个小概率值），而预控制图对过程能力的误判居然如此之高（在Cp=1.3，抽到的5PCS在中心区的可能性只有80%，就是说有20%的可能会认为其Cp值不足或是Ca值过大），真让人百思不得其解。
难道预控制图真的不行吗？
在Keki.R.Bhote所写的<<世界级质量管理工具>>中虽然提到了预控制图并对其极力推崇，但并未找到上述问题的答案。
预控制图技术的发明人Dorian Shainin并未留有相关的论文在中国，那么，关于上述预控制图问题的答案是什么呢？答案在哪里呢？
请大家帮忙寻找，谢谢

楼上的兄弟，我说的是预控制图，不是常规控制图，预控制图的一般SPC里的常规控制图完全不一样，其UCL就是公差上限，LCL就是公差下限。将公差平均他成四块，中间的那一块是理想的控制目标和判异的依据之一。当过程首次使用该图时，为验证过程的能力足够，及过程的平均值的偏移可以接受，应当从过程中抽取5PCS产品，测量其质量特性，要求5PCS的数据都位于中间区域（公差中心M+/-0。25T，T表示公差，等于上公差减下公差），这就是所谓的第一条使用原则。当5PCS都在公差中心后，证明过程能力足够，以后每隔一定的时间，只需要抽取2PCS（而不是5PCS）进行检验即可。