spc培訓課件(ppt 49頁)-文庫吧
2025-02-08 20:35 本頁面
【正文】 積表示頻率或頻數 ? 統(tǒng)計學顯示計量特性值分布特點是：中間高，兩頭低，左右對稱 169。John Z. Rao 2023 14 正態(tài)分布 ? 正態(tài)分布：直方圖所取得數據越多，分組越密，則直方圖就越趨近一條光滑的曲線。 ? 這條光滑的曲線就形成正態(tài)分布曲線，其特點是中間高，兩頭底，左右對稱并延伸至無窮。 169。John Z. Rao 2023 15 正態(tài)分布特征 ? 正態(tài)分布是一條曲線，討論起來不方便，故用其兩個參數描述其特征： 1. 平均值（ average) 2. 標準差（ standard deviation) ? 說明： （ 1）平方是為了避免正負抵消 （ 2）是求平均值 （ 3）是為了避免單位變化或無故放大 169。John Z. Rao 2023 16 平均值對正態(tài)的曲線的影響 ? 若平均值增大，則正態(tài)曲線往右移動，見 ?‘ ? 若平均值減小，則正態(tài)曲線往左移動，見 ?“ ?“ ? ?’ 169。John Z. Rao 2023 17 正態(tài)分布平均值與標準差的關系 ? 平均值與標準差是相互獨立的。無論平均值如何變化都不會改變正態(tài)分布的形狀，即標準差 ?；無論標準差如何變化，也不會影響數據的對稱中心，即平均值 ?。 169。John Z. Rao 2023 18 標準差對正態(tài)曲線的影響 ? 若標準差越大，則數據分布越分散，波動范圍大； ? 若標準差越小，則數據分布越集中，波動范圍小。 169。John Z. Rao 2023 19 控制圖原理 ? 3?原則 ? 不論 ?與 ?取值為何，只要上下限距中心值（平均值）的距離各為 3 ? ，則產品質量特征值落在范圍內的為 %，這是數學計算的精確值，應該牢牢記住。 ? 產品質量特征值落在 [? 3 ? ， ? +3 ? ]之外的概率為 %，其中單側的概率分別為 %。 ? 休哈特正是據此發(fā)明了控制圖。 169。John Z. Rao 2023 20 控制圖原理 ? 控制圖的形成： ? 將正態(tài)分布圖按順時針方向旋轉 90176。?，得到圖 B；但圖 B中上端數值大，不符合視角常規(guī)，故再將圖前后旋轉 180 176。 ，得到圖 C。圖 C就是一張典型的控制圖 ——單值控制圖。圖中 UCL= ? +3?為上控制限， CL= ?為中心線， LCL= ? 3?為下控制限。 169。John Z. Rao 2023 21 判異規(guī)則（一） ? 點出界就判異 ? 如上圖第四點已超出 UCL，故判斷過程異常。為什么？若過程正常，則點子超出 UCL的概率為 %。若過程異常， ?值增大，分布曲線整體上移，則點子超出 UCL的概率大大增加，可能是的幾十倍、幾百倍。在這兩種可能性中選擇一種，當然選擇過程異常。 169。John Z. Rao 2023 22 判異規(guī)則（二） ? 兩種錯誤 ? 虛發(fā)警報 (false alarm)：過程正常，但樣本正好抽到 %處，根據判異規(guī)則判定過程異常。通常這種錯誤的概率記為 ?。 ? 漏發(fā)警報 (alarm missing):過程異常，但樣本正好抽到仍位于控制界限以內，根據判異規(guī)則判定過程正常。通常這種錯誤的概率為 ? 。 169。John Z. Rao 2023 23 判異準則 Criteria for abnormality 1. 點出界就判異； 2. 雖然點均未出界，但界內點排列不隨機就判異； ? 第二條準則的具體模式理論上有無窮多種，但具有實際物理意義并被廣泛使用的有少數幾種。 169。John Z. Rao 2023 24 常規(guī)休哈特控制圖 數據特征 分布 控制圖 簡記 備注 計量值 正態(tài)分布 均值 — 極差控制圖 XR 可取消 均值 — 標準差控制圖 XS 中位值 — 極差控制圖 XR 可取消 單值 — 移動極差控制圖 XRs 計件值 二項分布 不合格品率控制圖 p 不合格品數控制圖 np 計點值 泊松分布 單位不合格數控制圖 u 不合格數控制圖 c 169。John Z. Rao 2023 25 控制圖選用程序 169。John Z. Rao 2023 26 計數型數據的控制圖 ? 準備工作 ? 建立一個好的行動環(huán)境 ? 定義過程 ? 確定要管理的特性 ? 應考慮 – 顧客的需求 – 當前及潛在的問題領域 – 特性之間的關系 ? 定義測量系統(tǒng)，使之具有可操作性 ? 使不必要的變差最小 169。John Z. Rao 2023 27 計數型數據控制圖的種類 ? 不合格品率 p控制圖 ? 不合格品數 np控制圖 ? 不合格數 c控制圖 ? 單位不合格數 u控制圖 169。John Z. Rao 2023 28 不合格率的 p圖 數據收集 1. 選擇子組的容量、頻率和數量 ? 子組容量 (n=50~200) ? 分組頻率 ? 子組的數量 (25) 2. 計算每個子組的不合格率（ p） – 記錄每個子組的下列值 – 被檢項目的數量 ——n – 發(fā)現的不合格項目 ——np – 計算不合格率 p=np/p 3. 選擇控制圖的坐標刻度（ ~2倍） 4. 將不合格品率描繪在控制圖上 169。John Z. Rao 2023 29 不合格率的 p圖 計算控制界限 1. 計算過程平均不合格品率 – P= 2. 計算上、下控制界限（ UCL、 LCL）
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