statistical-process-control

用途：对随时间反复测量的指标（延迟、缺陷率、收入、周期时间等）判断过程是否真正发生了变化，而非每次都因数值波动而误判。适合设置非任意的告警阈值、评估部署或流程变更是否真正见效，以及含合理子组的制造/质量数据。不适用于预测未来数值、一次性 A/B 对比、根因定位，或直接对强季节性/趋势/自相关原始数据作图。\n\n主要能力：默认使用 XmR 图，中心线为均值，自然过程限为 均� ± 2.66×平均移动极差，另有移动极差图上限 3.268×mR̄。检测规则默认只用两条：点超出自然过程限；连续 9 点位于中心线同侧。有合理子组时可用 X̄ 图，限基于子组内合并标准差。数据分布恶劣时可改用冻结基线的经验分位数限（如 0.5%/99.5%）。\n\n使用方式：先从基线窗口（约 20 点）计算限并冻结，之后长期沿用；仅当确认过程改变（移除可指认原因或经确认的系统改进）时才重新基线化。作图前须先派生平稳流：去季节（减去同周期中位数）、去趋势（一阶差分或同比变化）、或按周期统计（日均值、每日 p95、每日离散度）。图需标明限的来源。\n\n限制与注意：不要用 mean ± 3×std(data) 计算限，也不要做对数、缩尾或删除离群点等变换；不要滚动自动重算限；不要添加过多规则；不要对稳定过程的单点做调整（属于篡改）；不要用两点判断趋势；规格/目标线可画在图上，但若超出自然限则无法稳定达成。