Sixsigma项目（DMAIC） 实施十二步法 陈海啸

六西格玛DMAIC十二步 D:将现实的问题明确化、公式化（0） M:转换成一个统计的问题（1－3） A:找出统计的解决方案（4－6）

D：将现实的问题明确化、公式化 M：转换成一个统计的问题 DMAIC 第0步 确定项目关键--有待改进的产品或流程 制订项目规划--组成团队,团队章 程定义过程流程--建立过程流程图 DMAIC “希望得到什么？” M：转换成一个统计的问题 DMAIC 第2步 : 定义Y的绩效标准 “我在哪些方面需要提高？” “如何衡量需要改进的产品性能？” “我得到的数据是否可信？” 第1步 : 确定项目的关键质量特性Y 第3步 : 验证Y的测量系统

A：找出统计的解决方案 I：转化成实际的解决方案并执行它 第4步 : 了解过程的能力 第5步 : 定义项目改进的目标 DMAIC “我要改进的目标是什么？” 第5步 : 定义项目改进的目标 第6步 : 确定偏差的来源 “造成差异的因素有哪些？” “我现在做的怎么样？” 第4步 : 了解过程的能力 I：转化成实际的解决方案并执行它 “问题的根源是什么？” “变量如何影响最后的结果？” 第7步 : 筛选潜在的根源(Xs) 第8步 : 发现变量(Xs)与Y的关系 第9步 : 建立输入变量的公差 “对关键变量控制的界限是多少？” DMAIC

C:保持实施过程稳定并可持续 DMAIC 第10步 : 验证输入变量的测量系统 第11步 : 确定改进后的过程能力 “过程中输入变量的数据是否可信？” “我是否达到了设定的目标？” 第10步 : 验证输入变量的测量系统 第11步 : 确定改进后的过程能力 第12步 : 实施过程控制 “怎样来保持已取得的改进？”

目标 第0步 : A - 确定有待改进的业务或流程 B - 组成团队 C - 建立过程流程图 “病友希望得到什么？” 按照病友需求明确定义项目的范围及目标 找出病友并按病友需求确定有待改进的流程或产品 组成团队并设立章程：问题/目标描述，项目范 围，团队成员职能及里程碑 画出宏观流程图 审批项目

第0步 : A - 确定有待改进的产品或流程 B - 组成团队 C - 建立过程流程图 开始前的提问： 1)谁是你的客户? 2)你的工作对他们有什么样的影响？ 3)对于这些影响，从平均值和偏差两方面，你是否了解？ 结束时的提问： 1)你的客户是否同意你所列出的关键质量特性？ 2)你是否最先解决客户最大的问题？ 3)你所使用的数据和信息来自哪里？ 4)你目前内部是如何测量和跟踪的？ 要点： 1) 接受你目前的状态-- 投入你的精力和热情去做得更好！ 2) 验证你的设想--不管它看上去多么显而易见。

A - 确定有待改进的产品或流程 病友的需求决定我们的行动! 病友Complain-Quality 寻找项目的方法：质量功能展开/客户跟踪表/调查及记分卡/头脑风暴/关键流程分析/现有项目跟踪表/和客户讨论/财务分析/内部问题。 例子：将病友的需求大Y细化为小Y： 病友Complain-Quality 大 Y 小 Y 等待 房间有异味 报告单缺张 费用太高 医术不高 并发症 病友的需求决定我们的行动!

B - 组成团队 C - 建立过程流程图 思考 流程 S I P O C 医院情况：为何做项目 问题与目标描述：用简洁可测量的术语描述问题/机会或目标 项目范围：过程范围，可提供的资源 里程碑：关键步骤及实现目标的时间 职能：人员，期望，责任 C - 建立过程流程图 包括宏观过程流程图和微观过程流程图 思考 流程 S (供应商) I (输入变量) P (过程) O (输出变量) C (客户)

搞清楚问题所在，然后确定项目的关键质量特性Y “我在哪些方面需要提高？” 目标 搞清楚问题所在，然后确定项目的关键质量特性Y 将客户的需求转化为关键质量特性(CTQ or Y) 这一步是最难的也是成功的关键。不从客户的角度考虑问题以及头脑中固有的“这太理想化了”、“这是显而易见的”是这一步最大的障碍。 让整个团队都清楚地理解问题并明确目标。 主要工具： 客户问卷/调查表， 质量功能展开(QFD)， 失效模式分析(FMEA)

开始前的提问： 1) 这是一个新出现的问题还是一直存在的问题？ 第一步 : 选择项目的关键质量特性Y 开始前的提问： 1) 这是一个新出现的问题还是一直存在的问题？ 2) 我现在是否花时间在这个问题上？它对我有多重要？ 结束时的提问： 1)你的项目将会影响哪一部分现存的医院流程？ 2)一个项目是否能够解决你的问题？是否需要分成几个关键质量特性？ 要点： 1)不要在项目定义时就试图放入你的结论。 2)定义问题时，以你客户的审查标准来思考。 3)验证你的设想 --- 不管它看上去多么显而易见。

6..…处方流失 门诊药房处方流失高达20% 使用12步骤法

第一步..…选择“关键质量特性” (CTQs or Y) 病友看重的是什么? 价格 等待时间 服务态度 品 牌 疗效 Y = ？ !!

定义能反映客户需求的输出变量，同时，明确如何去衡量它？ 第2步 : 定义关键质量特性的绩效标准 “如何衡量需要改进的产品性能?” 目标 定义能反映客户需求的输出变量，同时，明确如何去衡量它？ 客户要我达到什么标准？ 在真实的世界里， 所有影响输出变量的x必须是可记录、可衡量的。 为了理解这些x并提高它，你的输出变量也必须通过测量来记录和衡量。 要用量化的方法来表达客户的需求。 主要工具： 客户需求，查询设计文件及图纸

开始前的提问： 1) 客户的需求是怎么来量化和衡量的? 2) 我是否需要对哪个特定变量进行测量？ 第2步 : 定义关键质量特性的绩效标准 开始前的提问： 1) 客户的需求是怎么来量化和衡量的? 2) 我是否需要对哪个特定变量进行测量？ 结束时的提问： 1)是否可以连续测量？ 是否可以观察到偏差的情况？ 2)测量的变量是否反映了客户的需求？ 3)这一测量的缺点在哪里? 它该如何操作? 要点： 1)测量客户所能“看到”和所期望的每一个行动。 2)不要仅限于现有的测量和数据。 3)在这一步化一些时间 -- 你将会知道你要测量什么。

Y = 86% 90% 但是...…这个系统正确吗? 第二步..…对CTQs or Y定义绩效标准 如何测量取药率 (Y)? 电脑HIS取数 特殊情况处理 目标: 平均为 90% 期望:不要低于86%,即低于86%级为缺陷 最坏 最好 Y = 86% 90% 缺陷 目标 但是...…这个系统正确吗?

目标 第 3步 : 验证Y的测量系统 “我得到的数据是否可信?” 量化测量中的不准确和错误 测量系统中的错误会严重影响你的结果和结论。 六西格玛中有一种统计的测试可以告诉你这些数据有多可信。 主要工具：连续数据GRR, 测试/重复测试, 逻辑变量GRR

结束时的提问： 1) 你的抽样方法能否代表你实际情况下的数据收集流程？ 第 3步 : 验证Y的测量系统 开始前的提问： 1)数据目前记录在哪里? 2)今天的数据记录得怎么样? 3)今天由谁来记录这些数据? 4)客户所能接受的最大的数据偏差是什么(规范是什么)? 结束时的提问： 1) 你的抽样方法能否代表你实际情况下的数据收集流程？ 2) 你的测量系统的偏差有多大 ( 用容差的%表示)? 3) 重复性或再现性的某一个方面是否占了主导地位？ 4) 你是否需要再列出一个项目去解决测量系统的问题？ 要点： 1)注意！！历史数据可能由于测量系统而存在问题. 2)就算测量系统分析的数据很好，你也需要定期的检查.

“重复性”与“再现性”表明该测量系统有效 第3步..…验证 Y的测量系统 如何开展? 让数据小组测定取电脑样本数据 有些样本重复取 同一样本的准确性稳定---- “重复性” 不同测定人员的稳定性-----“再现性” 品尝 小组 面包 1 面包 2 面包3 A 5 8 9 B 4 9 1 C 4 9 2 D 8 9 8 E 4 8 2 F 5 9 1 G 8 9 2 * 1 单位内 “重复性”与“再现性”表明该测量系统有效

目标 第 4步 : 建立过程的能力 我现在做的怎么样?(我现在的过程能力是多少?) 将目前的过程能力量化并作为基准 第 4步 : 建立过程的能力 我现在做的怎么样?(我现在的过程能力是多少?) 目标 将目前的过程能力量化并作为基准 1. 收集足够的数据进行处理，看看你目前的过程能力是否满足客户需要 2. 将你最好时的过程能力作为基准，但它并不代表你现有的能力状况 3. 用Z值或DPMO量化基准，并以此来衡量你的项目是否带来改进 主要工具：正态检验(Normal test) 能力指数(Capability indices)

第 4步 : 建立过程的能力 开始前的提问： 结束时的提问： 要点： 1) 你选择样本大小的原因是什么？ 2) 取样时是否考虑样本的周期性？ 第 4步 : 建立过程的能力 开始前的提问： 1) 你选择样本大小的原因是什么？ 2) 取样时是否考虑样本的周期性？ 3) 如果你没有考虑这两个问题，你取样是错误的。 结束时的提问： 1) 你的数据是正态的吗？ 2) 你认可这个均值和偏差吗？ 3) 你的正态图表达出你的过程是多个过程的综合体吗？ 4) 你将使用哪些统计指标来刻划你的分布特征？ 5) 根据这些统计指标你所表达的问题是什么？ 要点： 1) 始终用Z值和DPMO来量化你的过程能力。 2) 在正态图上多花些时间---你过程中的所有信息可能都隐藏在其中 3) 取样时要包含所有数据---而不是主观的挑选数据

这是一个 1.7 过程! 第4步..…建立 Y (取药率) 的过程能力 如何实施? 正常条件下取药情况 取药率 不取药 相对于6 过程来说,该偏差过大 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 等级数 取药 目标 = 90% 缺陷 <86% 6 4 4 3 3 2 1 1 这是一个 1.7 过程!

目标 第 5步 : 定义项目改进的目标 我需要做成什么样？ (我的项目考核目标是什么) 根据你的输出定义你项目成功的执行目标 第 5步 : 定义项目改进的目标 我需要做成什么样？ (我的项目考核目标是什么) 目标 根据你的输出定义你项目成功的执行目标 1. 确定项目成功的标杆 2. 项目的标杆必需得到客户的认可 3. 设定挑战性的目标，使你的客户明显的感觉到项目改进后的好处 主要工具：团队(Team) 标杆(Benchmarking)

要点： 1)我们关注的是所有客户而不是单独的客户 2)首先关注偏差---它会使漂移的平均值稳定下来 第 5步 : 定义项目改进的目标 开始前的提问： 1) 哪些因素将影响你的目标？ 2) 在项目中是否需要增加另外的CTQ？ 3) 设定目标时你需要其他同行的好的业务结果作为标杆吗？ 结束时的提问： 1) 统计指数目标值是什么？ 2) 客户真的能感觉到这个改进吗？ 3) 设定这些改进目标时有哪些限制因素？ 4) 你的团队对这个项目有哪些看法？ 要点： 1)我们关注的是所有客户而不是单独的客户 2)首先关注偏差---它会使漂移的平均值稳定下来

或许2 过程是足够的! 第5步..…定义 Y (口味)的改进目标 如何定义改进? 将竞争对手作为标竿 关注缺陷 ( 即 取药率<86%) 明确“可接受的西格玛 水平” 设定相应的改进目标 百万缺陷数 1,000,000 - 100,000 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10,000 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1,000 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 - . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 - 需提高的间距 最佳竞争者 2 3 4 5 6 7 西格玛值 或许2 过程是足够的!

目标 第6步 : 确定偏差来源 “造成差异的因素有哪些?” 确定你的过程是否是多个过程的综合体 确定哪些因素对输出产生影响 第6步 : 确定偏差来源 “造成差异的因素有哪些?” 目标 确定你的过程是否是多个过程的综合体 1. 用正态检验(Normal test)检验你的过程是不是多个过程。 2. 如果你的过程是多个过程综合体，你需要将数据对应于子过程后进行独立处理 确定哪些因素对输出产生影响 1.对于单个过程输出，无论它是正态还是非正态的,过程的居中趋势不会改变 2.找出造成输出(Y)出现偏差的潜在因素(X) 3.注意因素(X)之间的相互作用 主要工具：过程分析(过程流程图，因果关系矩阵,FMEA，泊拉图) 图表分析 假设检验

第6步 : 确定偏差来源-1 开始前的提问： 结束时的提问： !注意： 1) 实际过程中Y是怎么产生的？ 第6步 : 确定偏差来源-1 开始前的提问： 1) 实际过程中Y是怎么产生的？ 2) 你认为怎样标识流程输出的差异？ 结束时的提问： 1) 你是否用正态分析图揭示不同的流程？ 2) 你发现不同的流程本质的差异吗？ 3) 你怎样知道你已经确定了项目工作中的所有流程？ 4) 你准备怎样处理这些不同的流程？ 5) 对于那些你想保留的流程，你设立的改进目标是什么？ !注意： 下面几步仅仅适用于单个过程。如果你的流程是多个流程的综合体，你必须在第6步分析清楚，并在第7步到第12步中对每个过程都要进行改进和控制。

要点： 1)只有少量的关键“X’s” 2)当心因素“X”之间的相互制约。 3)必须量化“X’s，否则你的项目就做不下去!!! 第6步 : 确定偏差来源-2 开始前的提问： 1)对均值和偏差来说你认为哪些因素重要？你怎样决定什么是重要的和什么不是重要的？ 2) 你是否考虑了多种因素，从技术上，财务上，还有组织结构上？ 结束时的提问： 1)哪些“X’s”产生重大差异？你知道为什么吗？ 2) 哪些“X’s”不产生差异？你感到惊讶吗？ 3) 你发现了哪些交互作用?你是凭感觉发现的吗？ 4) 哪些X’s推动均值？哪些X’s推动偏差？ 5) 历史数据中有多少偏差你能够解释？ 要点： 1)只有少量的关键“X’s” 2)当心因素“X”之间的相互制约。 3)必须量化“X’s，否则你的项目就做不下去!!!

第6步..…识别Y (取药率) 波动的来源 如何确定的 取药的主要来源 (Xs)? 药师大脑风暴 可能的原因是: - 价格 - 品牌 - 价格 - 品牌 - 等待时间 - 服务态度

目标 第 7 步 : 筛选潜在的根源(Xs) “问题的根本原因是什么？” 甄别少数的关键X 主要工具：筛选DOE 1. 运用一些工具从潜在原因的清单中识别关键的少数。 2.识别假的X。如果你得到多个关键的原因，那么它们 很可能是相关的现象而非因果关系。 3.识别X之间可能存在的相关性。 主要工具：筛选DOE

第 7 步 : 筛选潜在的根源(Xs) 开始前的提问 结束时的提问 要点 1) 你有X’s的清单吗？你准备如何甄别？ 2) 所有X是否真正可控？是否有些Y隐藏在清单中？ 3) 用什么来确定关键的X？Y值还是某一个其他指标？ 结束时的提问 1) 是否有未考虑到的关键X？ 2) 你发现了什么重要的交互作用？ 3) 你能解释多少流程的偏差？ 4) 如何表达因果关系？ 5) 是否观察到对其他CTQs的影响？ 要点 1) 关键是明白什么导致偏差。了解“好”然后改善“坏” 2) 须证实X是真正可控的，或至少是可被影响的。

关注“关键变量” 第7步.....如何筛选波动的潜在根源(Xs)? 如何寻找波动根源(Xs)? 价格信息 影响波动的不同来源 人为影响 结果可显示关键变量 来源 结论 可忽略 主要原因 关注“关键变量”

目标 第8 步 : 发现变量Xs与Y的关系 “我如何能预知输出?” 根据实时的输入来预测输出信号 主要工具: DOE 1. 通过做一些计划好的实验，来确定输入变量在其允许范围内变化 时，相对应输出信号的变化。 2. 建立输入和输出之间的优化的函数关系，从而建立对输出信号的 预测能力。 主要工具: DOE

第8 步 : 发现变量Xs与Y的关系 开始前的提问 结束时的提问 要点 1) 你打算进行何种DOE？ 2) 你是否有一个完备的实验计划？ 3) 实验条件是否有代表性？ 4) 你如何设置输入变量的界限？决定接受风险的因素是什么？ 结束时的提问 1)你确信这些结果吗？有什么使你吃惊的吗？ 2)经优化后的过程的改善结果如何？是否满意？ 要点 1)Y及其统计指标均可建立函数关系。 2) 在一个实验环境中，行为变量的值是难以精确获得的。

结果: 等待时间，服务态是最在影响者X 第8步..…发现关键变量(Xs)与Y 之间的关系 如何发现发现关键变量(Xs)与Y 之间的关系? 进行更详尽的不取原因调查 关注:等待时间，服务态度，取药时间 了解：价格信息，医生技术等 注意: 在不同时间变化时, 取药时间是一个因素. 结果: 等待时间，服务态是最在影响者X

目标 第9步： 建立输入变量(Xs)的公差 “控制界限是多少?” 为关键变量设立控制限 主要工具: 模拟 1。确定为了达到改善输出的目的，我们应该把输入设定在什么范围 内。这个输入必须是可测和可控的。 2。对于可测的连续变量，我们要为它定义目标值和公差。对于过程输 入是离散变量的情形，我们只能设定希望值，公差则为零。 3。定期测量或审核输入变量，尽可能将离散变量转换成连续变量。 主要工具: 模拟

第9步： 建立输入变量(Xs)的公差 开始前的提问 结束时的提问 记忆点 1) 控制过程而非控制输出。 1) 你需要消除多少偏差？ 2) 总偏差中，你可以解释多少？ 3)我们对输入变量的控制程度是多少？ 结束时的提问 1)你是否定义了所有输入变量的目标值？ 2)你是否定义了输入变量的公差？ 3)你是否制订了超出控制限的反应措施？ 4)你需要多快来测到超出控制限的情形？ 5)你的控制方案中有什么弱点？ 记忆点 1) 控制过程而非控制输出。 2)评估控制的副作用，以防解决了一个问题而导致另一个问题的产生。

但是..…我们的测量系统正确吗? 第9步..…建立关键变量 (Xs)的公差 如何控制取药率? 数据表明 等待时间 是提高取药率的最佳方案 医生提醒作用明显 药物咨询受欢迎 Brand A 但是..…我们的测量系统正确吗?

3.对X的测量、X与Y的传递函数关系决定了Y的准确性. 第 10步 :验证输入变量的测量系统 “过程中对X的测量是否可信?” 目标 量化对 X 测量中的不准确和错误 1.针对控制变量或项目所确定的X作GR&R. 2.对X的测量准确与精确性非常关键。 3.对X的测量、X与Y的传递函数关系决定了Y的准确性. 可使用工具： 1)GR&R 2)TEST/RETEST 3)Calibration 4)Destructive GR&R 判断规则： 1)R&R<10%,测量系统可以接受 2)R&R10-30%,测量系统可能可以接受， 根据被测参数、硬件特性、客户要求决定。 3) R&R>30%,测量系统不可接受，发现 并解决根本原因。

1)目前X的测量方法? 2)今天是谁记录数据? 3)生产与测试环境使用的测量系统有区别吗? 4)项目能接受X的最大偏差是多少(规范是多少)？ 第 10步 :验证输入变量的测量系统 开始前的提问： 1)目前X的测量方法? 2)今天是谁记录数据? 3)生产与测试环境使用的测量系统有区别吗? 4)项目能接受X的最大偏差是多少(规范是多少)？ 结束时的提问： 1)你的抽样方法代表实际数据收集过程吗? 2)是否已证实测量或只是读数据的能力? 3)测量偏差有多大(用容差的%表示)? 4)再现性、重复性的某一方面是否占主导地位? 5)是否需要更新你的测量系统或设备? 要点： 1)测量系统校准确保对X的GR&R的持续有效性； 2)定期对测量系统检查.

验证测量人员的受训程度 第10 步..…验证 Xs 的测量系统 如何进行? 不同小组取数的准确性 比较不同病友反应 检查处理数据的理由 比较结果 验证测量人员的受训程度

第 11步 :确定改进后的过程能力 目标 验证对输出的过程改进 第 11步 :确定改进后的过程能力 “我是否达到了设定的目标?” 目标 验证对输出的过程改进 1.第4步为改进前过程能力，第11步为改进后过程现有能力状况. 2.过程改进之后对数据的能力分析得到改进后的平均值与标准偏差. 3.建立X与Y的传递函数关系。 主要工具: Normality Test, Basic Statistics, Graphic Analysis, Zst,Zlt Cpk,Ppk

第 11步 :确定改进后的过程能力 开始前的提问： 结束时的提问： 要点： 第 11步 :确定改进后的过程能力 开始前的提问： 1)是否采用与改进前相同的抽样?为什么? 2)如果收集样本时间比改进前短,如何确保它们之间的可比性? 结束时的提问： 1)达到预定目标了吗? 2)均值有改变吗?是预先设定的过程改变吗?如不是,为什么? 3)你的正态性测试是否显示了多个过程? 4)存在改进之外的过程吗? 要点： 1)检查输出的真实性(如GR&R).重新定义可能会促成一些改进. 2)注重CAP，确保改进持续.

第11步..…确定关键变量Xs的过程能力 如何实施? 检查全流程各环节等待时间 实时监控HIS的数据变化 关注过程能力 查找波动的程度 30 25 20 15 10 5

第 12步 :实施过程控制 “怎样来保持已取得的改进结果?” 目标 努力保持已取得的改进 第 12步 :实施过程控制 “怎样来保持已取得的改进结果?” 目标 努力保持已取得的改进 1.对项目输入的控制决定改进结果的持续. 2.传递函数关系及控制计划的好坏、对过程、输出的理 解及消除偏差的程度决定项目控制阶段效益的持续性. 主要工具：控制图如X-bar R 图， MCP，SPC，SOP， 过程指导及培训

第 12步 :实施过程控制 开始前的提问： 结束时的提问： 要点： 第 12步 :实施过程控制 开始前的提问： 1)在改进中有什么控制内容?有特殊原因吗? 2)新的控制计划的容易被接受吗? 结束时的提问： 1)如何定义长期过程能力? 2)实行控制计划的风险大吗? 3)为确保改进的持续还需要什么行动计划? 4)本过程的输出CTQs 结果如何? 要点： 1)系统及结构的改进通常需要强化. 2)注意对改进的适时交流与沟通. 3)所有改进必须与SOP及培训相结合.

还有..…不断的用数据绘图 第12步..…实施对Xs 的控制 我们还要做些什么? 每日检查流失率水平 测量主要流失原因的现状 定期sixsigma小组 成员会议 将结果制成图表 354 353 352 351 350 349 348 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 还有..…不断的用数据绘图

第 12步 :实施过程控制 控制目的： 保证过程改进、维持过程性能 减少过程过度调节 确保过程正常工作、过程受到干扰后的调节 第 12步 :实施过程控制 控制目的： 保证过程改进、维持过程性能 减少过程过度调节 确保过程正常工作、过程受到干扰后的调节 监控过程输入、参数及输出 识别过程失控 确认及查找特殊偏差 提高生产防止缺陷既不必要的过程调整 提供判断信息及时间信息 控制图的选择 Xbar,R 连续变量控制图，表示过程平均值和极差 P(次品率图) 逻辑变量控制图，表示次品比例数，样本大小可变 Np(次品数图) 次品数目，样本大小恒定 C(缺陷数图) 缺陷数目图，样本大小恒定 U(单位缺陷数图) 分组中每单位的缺陷数目，样本数可变

第 12步 :实施过程控制 变量控制图判断规则： 规则1: 任何一点超过控制限 规则2: 有至少一个点超出3-sigma的控制限 第 12步 :实施过程控制 变量控制图判断规则： UCL LCL X A B C Rule 1 Rule 2 Rule 3 Rule 4 Rule 5 Note: A, B, and C represent plus and minus one, two and three sigma zones from the overall process average. 规则1: 任何一点超过控制限 规则2: 有至少一个点超出3-sigma的控制限 规则3: 三个连续点中有两点超出2-sigma的控制限 规则4: 五点中有4点超出1-sigma的控制限 规则5: 连续8个点在中心线的一侧 规则6: 7点连续逐渐上升或下降 规则7: 14点依次连续上下跳动 规则8: 8点依次在2-sigma控制限及以上跳动