spc數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與管理-xxxx18-wenkub
2023-03-11 15:11:05 本頁面
【正文】 然磨損或震動(dòng) 熟手作業(yè)人員的變動(dòng) 非控制狀態(tài) 制程所發(fā)生的變動(dòng)大部分是由 異常原因 引起 不同原材料間的變動(dòng) 溫度/環(huán)境變化巨大 設(shè)備非正常磨損或條件錯(cuò)誤 作業(yè)人員未經(jīng)培訓(xùn)操作 SPC控制圖原理 SPC控制圖是按照 3Sigma的原理來設(shè)定控制界限。 偶然原因引起的變動(dòng) 異常原因引起的變動(dòng) 偶然原因的變動(dòng) 異常原因的變動(dòng) 異常原因 引起的變動(dòng)有辦法 去除，且 必須 去除，否則 會(huì) 導(dǎo)致制造產(chǎn)品品質(zhì) 極大 損失。 ? ：過程能力可作為改善前后比較的方向指針。 使過程穩(wěn)定 ， 能掌握質(zhì)量 、 成本與交期 。 λ 。 (5) 實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行為抽出放回。對于正態(tài)分布，兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)（深藍(lán)，藍(lán)）的比率合起來為 95%。反之，在其他地方圖形則凹向下。 Rx?項(xiàng)目 計(jì)量型控制圖 計(jì)數(shù)型控制圖 優(yōu)點(diǎn) 1. 靈敏 ，容易追蹤異常 2. 及時(shí)反應(yīng)制程不良 缺點(diǎn) 1. 抽樣頻率高 2. 需由專門人員量測質(zhì)量特性 1. 不易追蹤異常原因 2. 及時(shí)性不足 常態(tài)分布 （ Normal Distribution） 的定義 。在一些個(gè)案里，兩種管制圖的選擇可以很清楚的決定，但在某些個(gè)案中，卻很丌明顯，因此在選擇時(shí)必須考慮多種因素來決定要用何種管制圖。因而，它強(qiáng)調(diào)過程在受控和有能力的狀態(tài)下運(yùn)行，從而使產(chǎn)品和服務(wù)穩(wěn)定地滿足顧客的要求。它對生產(chǎn)過程進(jìn)行分析評價(jià)，根據(jù)反饋信息及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性因素出現(xiàn)的征兆，并采取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機(jī)性因素影響的受控狀態(tài)，以達(dá)到控制質(zhì)量的目的。當(dāng)過程僅受隨機(jī)因素影響時(shí)，過程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)（簡稱受控狀態(tài)）；當(dāng)過程中存在系統(tǒng)因素的影響時(shí)，過程處于統(tǒng)計(jì)失控狀態(tài)（簡稱失控狀態(tài)）。 本次課程主要內(nèi)容 ? 第一章：相關(guān)統(tǒng)計(jì)知識介紹 ? 第二章：統(tǒng)計(jì)過程控制的基本概念 ? 第三章：控制圖的理論介紹 例如：生產(chǎn)車間有這樣一 組數(shù)據(jù) 0 , 3 3 , 2 , 1 9 , 127 , 1 , 4 6 , 10 2 , 26 , 9 7 , 3 , 2 , 5 4 , 5 8 , 13 7 , 10 4 , 7 5 , 2 3 , 6 10 , 13 3 , 0 1 , 2 , 4 1 , 5 , 5 , 8 0 , 1 8 , 11 4 , 7 5 , 7 , 4 9 , 1 , 2不知道是什么 ? 7911 11 1335 3 5 7 915911357135791113描點(diǎn)作圖 仍然不知道是什么 ! 或者您想到了點(diǎn)什么？ 數(shù)據(jù)有問題 ? 原來數(shù)據(jù)來源于兩個(gè)班次 ! 0 , 3 3 , 2 , 1 9 , 127 , 1 , 4 6 , 10 2 , 26 , 9 7 , 3 , 2 , 5 4 , 5 8 , 13 7 , 10 4 , 7 5 , 2 3 , 6 10 , 13 3 , 0 1 , 2 , 4 1 , 5 , 5 , 8 0 , 1 8 , 11 4 , 7 5 , 7 , 4 9 , 1 , 27911 11 1335 3 5 7 9111311357111131593579整理一下數(shù)據(jù) 通過將各點(diǎn)連接，得出有解的兩條一次函數(shù)，原來 是這樣 ! 可以預(yù)測和控制了 ! Y = X + 3 Y = X + 1 Y=kX+b 3=0k+b (0,3) 9=6k+b (6,9) k=1， b=3 Y=kX+b 10=6k+b (6,10) 7= 4k+b (4 ,7) k=， b=1 找出數(shù)據(jù)規(guī)律 相關(guān)統(tǒng)計(jì)知識介紹 第一章 母體不樣本的概念 群體批 樣本 數(shù)據(jù) 測定 抽樣 母體 樣本 數(shù)據(jù) 處置 表示母體特征的統(tǒng)計(jì)量種類 母 體 統(tǒng) 計(jì) 量 母平均 μ表示 母變異 表示 母標(biāo)準(zhǔn)差 δ表示 2 δ 樣 本 統(tǒng) 計(jì) 量 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 s 表示 樣本全距 R 表示 樣本平均 表示 樣本變異 表示 2 s X _ 表示樣本特征的統(tǒng)計(jì)量種類 R 樣本全距 s 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 δ 母標(biāo)準(zhǔn)差 樣本變異 母變異 描述統(tǒng)計(jì)量個(gè)體 內(nèi)部的差異程度 樣本平均 μ 母平均 描述統(tǒng)計(jì)量總體 分布位置程度 符號 名 稱 符號 名 稱 樣本統(tǒng)計(jì)量 母體統(tǒng)計(jì)量 統(tǒng)計(jì)量表述的含義分類 2 s 2 δ X _ 兩者的對比一覽表 統(tǒng)計(jì)特性值分類一 數(shù)據(jù)的特征與測度 ? 在品管改善實(shí)務(wù) 上應(yīng)特別 重視 變異性 ，先縮小變異再移動(dòng)平均，會(huì)有比較好的 效果。 ?計(jì)量型管制圖 提供較多有關(guān)制程績效的資料和訊息。 性質(zhì)，可作為發(fā)展統(tǒng)計(jì)推論程序中的量測變量基本機(jī)率模型 ? 大多數(shù)自然界與工業(yè)產(chǎn)品的變異均可適用常態(tài)分布 ? 常態(tài)分布為質(zhì)量管理技術(shù)的基礎(chǔ) 樣本數(shù) 大 時(shí)， 平均數(shù)的抽樣分布 會(huì)近似于常態(tài)分布 (中心 極限定理 )，此結(jié)果為統(tǒng)計(jì)在工業(yè)應(yīng)用上重要基礎(chǔ) ),(~ 2??NX常態(tài)分布的圖形 外形像鐘，左右對稱 1. 其眾數(shù) (mode)產(chǎn)生在 處 ,即曲線發(fā)生最大值時(shí)的橫坐標(biāo)為 。 4. 在此曲線以下，橫軸以上的面積總和為 1。對于正態(tài)分布，正負(fù)三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)（深藍(lán)，藍(lán)，淺藍(lán)）的比率合起來為 99%。 注 :二項(xiàng)分配常用于 近似 不良品發(fā)生的機(jī)率。 n很大而 p很小時(shí)，泊松分布可作為二
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