请问大家在做SPC时有没有碰到按照u+/-3sigma的方式计算出的管制界限远远小于规格上下限的状况？以某些制程来看，又没必要作到这么严？那么要如何修正管制界限呢？

希望高手能解决这个问题！

首先：你先查看了本人在发表的一篇这方面的文稿你会有更方向性的了解，网址如下
www.6sq.net/art/html/7/70667.html
在这方面的问题解决，包括其它很多目前SPC软件业无没解决的问题在我设计的SPC微型软件里能得到实际有效的解决，因为很多软件商没有具体实际品质问题解决的经验，很多企业实际变化的问题，在很多SPC理论和目前SPC运用软件都回答，本人通过近6年SQE品质管理工作，对各行业供应商推行SPC/MSA理论与实践经验总结的，这是我独创的可行的，可能是很多SPC大家都无法解决的问题，在我设计的软件里都能得到最经济有效的回复。比如以下问题是否现行无法解决：
1。当你所运用的SPC不是用在汽车部件时，控制线UCL/LCL如何结合其它行业本身情况，进行矫正；因为其它行业部品极有可能高于或低于3个标准偏差的要求，这时完全按照现行的能力计算法则是不适宜的，尽管这种法则是科学的；
2。目前所见SPC软件和现行理论（除本人未接触到的更新理论外），所计算的过程能力，都是没有拼除测量误差而计算的能力。事实上现行计算法则所得出的过程能力是偏低于过程实际的能力的，这也是成为什么计算能力低下，并为此而得出的理论预估不良率偏高，而实际产品不良却很低原因之一；
3。在目前SPC控制图中所表现出来的R图，其实意义并不大，其主要反映的是：实际产品极差R，基于控制线的是否超出，来反映品质变异状态，未免太粗糙了，比如遇到这样的问题：实际中心偏上或偏下，造成波动超出规格上下限（即整体偏移情况），而实际波动，却在控制线内，这样的R图事实上根本就反映不出问题的，这样的情况还不如看X图；
4。过程能力统计是基于过程受控状态下时，计算才具有意义。X-R图是不能反映过程统计的前提是否是受控的，目前所有计算方法和SPC软件都无法解决的，实际工作中，需要再作其它众多辅助工作，才能判定，这样的X-R图事实上是非常精糙的，这像平时屠夫卖肉一样，经常所说的“这头猪毛重多少”，做个大概的能力估算的可以，但实际工作不能这样模糊，在本人设计的Xbar-Rev图，可以轻松做到这一点；
5。在很多过程事实上不可能处于稳定状态，而SPC有直线型的UCL/LCL作为控制线是非常不可取的，所以计算的能力并不真切，而应随实际情况波动而波动，因此其控制线是曲线波动，而非直线型的。
6。目前很多SPC软件，只能每次输出单个X-R图，前后连续的过程对比分析的X-R图并不能做到，有的做到的也尽是几个过程孤立数据的对比分析，而实际生产过程是连续的，数据间是有相互关系的，所以其对比分析的X-R图是存在误区的；
7。如何结果各行各业品质管理目标制定适合企业内部管理需要的能力接收准则，是很重要的工作，而不能完全按照汽车行业中的能力=1，不良代表：99。74%这样的标准，需根据各行业特点，进行适时调整。现行SPC软件是不能做到这一点的。
其它，。。。。只要你能提出的问题，本人所设计的Xbar-Rev图，基本上可能满足
即使做不到，可以根据你们企业的实际需要，量身订做SPC过程统计软件