在使用均值极差控制图之前，必须作几点适当的准备:
准备工作的第一项是要确定作图的特性.
确定均值极差控制图(Xbar-R)的特性，首先要考虑顾客的需求，例如顾客在图纸中明确要求的SPC重点控制项目，可以优先考虑作为均值极差控制图(Xbar-R)的重点质量特性.还要考虑当前的潜在问题，比如质量问题比较突出的区域，可以优先考虑.另外，当特性之间有明显的相关性是，可以考虑控制这些相关特性的某一项，或是少数几项，这样可以提高效率.例如，在冲压过程中，很多尺寸之间存在一定的关系，因为模具决定了这些尺寸之间的比例，因此，我们无需对所有尺寸进行控制，只需要选择部分特性进行分析就可以了.
准备工作的第二项是确定测量系统.
在进行均值极差控制图(Xbar-R)绘制前，对测量系统进行分析是必要的.因为测量系统的变差过大，会导致产品测量值与真实值的差异过大，从而影响我们对于生产过程的决策.所以，先确定测量系统的变差是否可接受，然后，确定相应的测量人员，仪器设备，使用标准化的测量程序进行产品测量，以确保测量系统的变差最小化.
接下来详细说明一下均值极差控制图(Xbar-R)的绘制步骤.
A. 收集数据
A.1 选择子组大小、频率和数据
a.子组大小
在过程的初期研究中，子组一般由4到5件连续生产的组合，仅代表单一刀具、冲头、模槽（型腔）等生产出的零件（即一个单一的过程流）。
计量型控制图的第一关键步骤就是“合理子组”的确定，这一点将决定控制图的效果及效率，可以通过SPC控制图培训课堂_第7课_与控制图抽样数(样本)有关的注意事项了解更多详情，
b.子组频率
子组频率就是指每两组样本的抽样间隔时间，其目的是检查经过一段时间后过程中的变化。这些变化的潜在原因可能是换班、或 *** 作人员更换、温升趋势、材料批次等原因造成的。产品的加工工艺不同，抽样频率差别很大，比如很多五金加工行业通常1小时左右抽样一组样本，有的电子企业如PCB企业有的工段每20分钟就抽样一组样本，
c.子组数的大小
子组数的大小应满足两个原则，从过程的角度来看，收集越多的子组可以确保变差的主要原因有机会出现，一般情况下，包含100或更多单值读数的25或更多个子组可以很好地用来检验稳定性，大多数企业采用的是25组样本的模式。
A.2 建立控制图及记录原始数据
均值极差控制图(Xbar-R)通常是将Xbar图画在R图之上方，下面再接一个数据栏。Xbar图和R图的值为纵坐标，按时间先后的子组为横坐标，数据值以及极差和均值点应纵向对齐。在相应栏位填入每个子组的单个读数及识别代码。
A.3 计算每个子组的均值（X）和极差（R）
画在控制图上的特性量是每个子组的样本均值（X）和样本极差（R），合在一起后它们分别反映整个过程的均值及其变差。
A.4 选择控制图的刻度
对于X图，坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值（X）的最大与最小值差的2倍。对于R图，刻度值应从最低值0开始到最大值之间的差值为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。
A.5 将均值和极差画到控制图上
B. 计算控制限
与均值极差控制图(Xbar-R)有关的计算，请参考SPC控制图培训课堂_第15课_与均值极差控制图(Xbar-R)有关的计算
C.过程控制解释
如果过程的零件间的变异性和过程均值保持在现有的水平（如分别通过R和X来估计的），单个的子组极差（R）和均值（X）会单独地随机变化，但它们会很少超过控制限。而且，数据中不会出现与由于随机变化产生的图形有明显不同的图形与趋势。分析控制图的目的在于识别过程变化性的任何证据或过程均值没有处于恒定的水平的证据. 有关均值极差控制图(Xbar-R)的分析，请参考SPC控制图培训课堂_第16课_如何分析均值极差控制图(Xbar-R)
D. 过程能力解释
在进行过程能力解释前，需要先确定当前的过程是否满足如下条件:
·过程处于统计稳定状态；
·过程和各测量值服从正态分布；
·工程及其它规范准确地代表顾客的需求；
·设计目标值位于规范的中心；
·测量变差相对较小。
如果已经确定一个过程已处于统计控制状态，还存在过程是否有能力满足顾客需求的问题，这就是我们为何要进行过程能力解释的原因.在进行过程能力解释前，先要进行计算，
D.1 计算过程的标准偏差
D.2 计算过程能力
有关过程标准标准偏差和过程能力的计算，请参考SPC控制图培训课堂_第15课_与均值极差控制图(Xbar-R)有关的计算
D.3 评价过程能力
通常情况下，我们用CPK过程能力指数来评价过程能力.一般来说CPK在1.33以上，表示过程能力还是很不错的.在评价过程能力的时候，还需要了解客户的需求.在汽车零件行业和某些电子行业，很多客户要求供应商提供的产品的关键质量特性CPK在1.67以上，
D.4 提高过程能力
如果过程能力指数CPK不理想，可以通过减少普通原因引起的变差或将过程均值调整到接近目标值方法来改进过程性能.或者，可以改变产品的公差，调整产品规格，使之与过程性能一致，当然，这有个前提就是你得有权利来修改设计.
综合比较起来，为了提高过程能力，减少普通原因引起的变差是最有力的对策.必须将注意力直接集中在系统中，即造成过程变异性的根本因素上，例如:机器性能、输入材料的一致性、过程 *** 作的基本方法、培训方法或工作环境等.这些改进的方法，一般来说会超出 *** 作者或他们的现场管理人员的能力，相反，这些打电话都需要管理层的介入，才可以取得成效.
D.5 对修改的过程绘制控制图并分析
在过程发生变化后，当变化时期的所有不稳定的因素都解决后，应评定新的过程能力，并将它作为将来 *** 作控制限的基础，通常情况下，变化后用25个子组的数据足以建立新的控制限。
很可惜这么实用的问题，抛砖引玉一下 希望不会太晚正交试验设计的基本程序包括试验方案设计及试验结果分析两部分。
试验方案设计 选用适当的正交表【注一】
试验结果分析【限于篇幅不赘述 详细自行参考相关书籍】
观念说明：
正交表是一整套规则的设计表格，用 L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(34)，它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。
有4个3水平因素，可以选用L9(34)或L27(313) ；本说明仅考察四个因素对液化率的影响效果，不考察因素间的交互作用，故宜选用L9（34）正交表。若要考察交互作用，则应选用L27(313)。
L9（34）正交表
试验次数 A B C D
1 1 1 1 1
2 1 2 2 2
3 1 3 3 3
4 2 1 2 3
5 2 2 3 1
6 2 3 1 2
7 3 1 3 2
8 3 2 1 3
9 3 3 2 1
举例说明：
此例不考察交互作用，可将加水量(A)、加糖量(B)和糖解温度 (C)、糖解时间（D）
试验因素水平1 水平2 水平3
A加水量（mL/100g） 10 50 90
B加糖量（mL/100g） 1 4 7
C糖解温度（℃） 20 35 50
D糖解时间（h） 1.5 2.5 3.5
第一次试验条件
A加水量（mL/100g） 10
B加糖量（mL/100g） 1
C糖解温度（℃） 20
D糖解时间（h） 1.5
第二次试验条件
A加水量（mL/100g） 10
B加糖量（mL/100g）4
C糖解温度（℃）35
D糖解时间（h） 2.5
第三次试验条件
A加水量（mL/100g） 10
B加糖量（mL/100g） 7
C糖解温度（℃） 50
D糖解时间（h） 3.5
第四次试验条件
A加水量（mL/100g）50
B加糖量（mL/100g） 1
C糖解温度（℃）35
D糖解时间（h） 3.5
第五次试验条件
A加水量（mL/100g）50
B加糖量（mL/100g）4
C糖解温度（℃） 50
D糖解时间（h） 1.5
第六次试验条件
A加水量（mL/100g）50
B加糖量（mL/100g） 7
C糖解温度（℃） 20
D糖解时间（h） 2.5
第七次试验条件
A加水量（mL/100g） 90
B加糖量（mL/100g） 1
C糖解温度（℃） 50
D糖解时间（h） 2.5
第八次试验条件
A加水量（mL/100g） 90
B加糖量（mL/100g）4
C糖解温度（℃） 20
D糖解时间（h） 3.5
第九次试验条件
A加水量（mL/100g） 90
B加糖量（mL/100g） 7
C糖解温度（℃）35
D糖解时间（h） 1.5
再将试验结果分析利用方差分析、进行F 检验，分析检验结果，写出结论 就可以了。
或将试验结果极差分析、因素主次顺序、优水平、绘制因素指标趋势图，写出结论。
【注一】常用的正交表已由数学工作者制定出来，供进行正交设计时选用。
2水平正交表除L8(27)外，还有L4(23)、L16(215)等；
3水平正交表有L9(34)、L27(213)……等（详见有关参考书）。
一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L，此表的5列中，有1列为4水平，4列为2水平。【限于篇幅不赘述 详细自行参考相关书籍】
【注二】3 因 素 3 水 平 的 全 面试验水平组合数为33=27，
4 因素3水平的全面试验水平组合数为34=81 ，
5因素3水平的全面试验水平组合数为35=243，这在科学试验中是有可能做不到的。
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