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2025-02-08 14:16 本頁(yè)面
【正文】 著時(shí)間推移具有穩(wěn)定的且可重復(fù)的分布過程中的許多變差的原因 ，我們稱之為： “處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài) ”、 “受統(tǒng)計(jì)控制 ”，或有時(shí)簡(jiǎn)稱 “受控 ”，普通原因表現(xiàn)為一個(gè)穩(wěn)定系統(tǒng)的偶然原因。只有變差的普通原因存在且不改變時(shí)，過程的輸出才可以預(yù)測(cè) 。特殊原因 ： 指的是造成 不是始終作用于過程變差的原因 ，即當(dāng)它們出現(xiàn)時(shí)將造成過程的分布改變。除非所有的特殊原因都被查找出來(lái)并且采取了措施，否則它們將繼續(xù)用不可預(yù)測(cè)的方式來(lái)影響過程的輸出。如果系統(tǒng)內(nèi)存在變差的特殊原因，隨時(shí)間的推移，過程的輸出將不穩(wěn)定 。SPECIALCOMMON普通原因與特殊原因舉例216。合格原料的微小變化216。機(jī)械的微小震動(dòng)216。刀具的微量磨損216。工藝的局限 性216。氣候、環(huán)境的微小變化等216。使用不合格原料216。設(shè)備調(diào)整不當(dāng)216。新手作業(yè)，違背操作規(guī)程216。刀具過量磨損216。加工方法的改變局部措施和對(duì)系統(tǒng)采取措施40%以上說(shuō)明不是管理體系出問題，就是未做 FMEA， 60%以下說(shuō)明企業(yè)管理體系出了嚴(yán)重問題，或者制程已經(jīng)達(dá)到非常好了。 COMMON CAUSE需各個(gè)部門共同解決， SPECAIL需現(xiàn)場(chǎng)制程n局部措施局部措施216。通常用來(lái)消除變差的特殊原因216。通常由與過程直接相關(guān)的人員實(shí)施216。大約可糾正 15%的過程問題n對(duì)系統(tǒng)采取措施對(duì)系統(tǒng)采取措施216。通常用來(lái)消除變差的普通原因216。幾乎總是要求管理措施，以便糾正216。大約可糾正 85%的過程問題局部措施、系統(tǒng)措施示意圖解決普通原因的系統(tǒng)措施解決異常原因的局部措施解決異常原因的局部措施UCLLCL計(jì)量型與計(jì)數(shù)型控制圖比較p計(jì)量型216。能及時(shí)并正確地找出不良原因；216。很靈敏，能容易地調(diào)查事故發(fā)生的原因，可以預(yù)測(cè)將發(fā)生的不良狀況。p計(jì)數(shù)型216。樣本量較多216。只靠這種控制圖，有時(shí)無(wú)法尋求不良的真正原因，而不能及時(shí)采取措施，延誤時(shí)機(jī)?？刂茍D種類 (按數(shù)據(jù)性質(zhì)來(lái)分 )u計(jì)量值控制圖216。平均值與全距控制圖 XR216。平均值與標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 Xs216。中位值與全距控制圖 XR216。個(gè)別值與移動(dòng)全距控制圖 XRmu計(jì)數(shù)值控制圖216。不良率控制圖 p216。不良數(shù)控制圖 n216。缺點(diǎn)數(shù)控制圖 c216。單位缺點(diǎn)控制圖 u控制圖所用的統(tǒng)計(jì)原理計(jì)量型 XbarRXbarsX中位數(shù) RXRm正態(tài)分布計(jì)數(shù)型 Pnp二項(xiàng)分布計(jì)數(shù)型 Cu泊松 分布example正態(tài)分布? 公司接上下班的車從市區(qū)到公司大約到 60min,為確保員工不遲到，對(duì)所需時(shí)間做了較長(zhǎng)時(shí)間的調(diào)查，發(fā)現(xiàn)符合正態(tài) N（ 60， 102）分布，如何提前 73min出發(fā)，那么遲到的可能性多大？X=73 ,u=60,U0=7360/10=,已經(jīng)轉(zhuǎn)化符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，P(u)=提前 73分鐘出發(fā)，遲到的可能性是 %Example二項(xiàng)分布? 一條連續(xù)生產(chǎn)線生產(chǎn)某種產(chǎn)品，已經(jīng)知道產(chǎn)品不合格率 5%，進(jìn)行抽檢方式，每天抽檢 50個(gè)，問發(fā)現(xiàn) 2個(gè)不合格品的概率多少？ 由于是連續(xù)生產(chǎn)線，產(chǎn)品總體很大，可以看成有無(wú)數(shù)個(gè)，則出現(xiàn) x個(gè)不合格品的概率 ： P(2)=% Example泊松分布? 某織布廠為了控制生產(chǎn)的布質(zhì)量，嚴(yán)格控制瑕疵數(shù)，單位是個(gè)數(shù)。一般情況下， p極小，當(dāng)樣本容量 n很大時(shí)， np=2, 則發(fā)現(xiàn)一個(gè)瑕疵的概率是多少？ 由于 p極小，當(dāng) n很大時(shí)， np=2為定值，則出現(xiàn) x個(gè)不合格數(shù)的概率是： p(1)=% XR chart and Xs chart? XR控制圖 。對(duì)于計(jì)量型數(shù)據(jù)而言 ,這是最常用最基本的控制圖。它用于控制對(duì)象為長(zhǎng)度、重量、強(qiáng)度、純度、時(shí)間和生產(chǎn)量等計(jì)量值的場(chǎng)合。 X控制圖用于觀察分布均值的變化 ,R控制圖用于觀察分布的分散情況或變異度的變化 ,XR圖將二者聯(lián)合運(yùn)用 ,用于觀察分布的變化 ,n=10 ? XS控制圖 是用標(biāo)準(zhǔn)差圖 (S圖 )代替極差圖 (R圖 )。極差計(jì)算簡(jiǎn)便 ,故 R圖得到廣泛應(yīng)用 ,但當(dāng)樣本大小 n10或 n12,這時(shí)用極差估計(jì)總體標(biāo)準(zhǔn)差的效率降低 ,要用 S圖來(lái)代替 R圖 .Pchart and Pnchart? P控制圖 。用于控制對(duì)象為 不合格品率 或合格品率等計(jì)數(shù)值質(zhì)量指標(biāo)的場(chǎng)合。注意：在根據(jù)多種檢查項(xiàng)目總合起來(lái)確定不合格品率的情況,當(dāng)控制圖顯示異常后難以找出異常的原因。因此 ,使用 P圖時(shí) 應(yīng)選擇重要的檢查項(xiàng)目作為判斷不合格品的依據(jù) 。? Pn控制圖 。用于控制對(duì)象為不合格品數(shù)的場(chǎng)合。設(shè) n為樣本大小， P為不合格品率 ,則 pn為不合格品個(gè)數(shù) ,取 Pn為不合格品數(shù)控制圖的簡(jiǎn)記記號(hào)。 Pn圖用于 樣本大小相同的場(chǎng)合 cchart and uchart? C控制圖 。用于控制一部機(jī)器 ,一個(gè)部件 ,一定的長(zhǎng)度 ,一定的面積或任何一定的單位中所出現(xiàn)的缺陷數(shù)目。 C圖用于樣本大小相等的場(chǎng)合。 ? U控制圖 。當(dāng)樣品的大小變化時(shí)，應(yīng)將一定單位中出現(xiàn)的缺陷數(shù)換算為平均單位缺陷數(shù)后用 U控制圖。例如 ,在制造厚度為 2mm 的鋼板的生產(chǎn)過程中 ,一批樣品是 2平方米 ,另一批樣品是 3平方米，這時(shí)應(yīng)換算為平均每平方米的缺陷數(shù) ,然后再對(duì)它進(jìn)行控制。
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