【正文】 星期 自上周加滿(mǎn)油以來(lái)走過(guò)路程 需要加油的量 每加侖 公里 數(shù) 1 255 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 他的一個(gè)朋友學(xué)過(guò) SPC，在他的幫助下， TOM做出了控制圖，他的朋友告訴他，只要每加侖汽油走的路程在控制界限范圍之內(nèi)，他就不用擔(dān)心，而超出界限范圍之外時(shí)，他就應(yīng)該查找原因 ． O b s e r v a t i o nIndividual Value2 11 91 71 51 31 1975314 54 03 53 02 5_X = 3 5U C L = 4 3 . 8 0L C L = 2 6 . 2 0O b s e r v a t i o nMoving Range2 11 91 71 51 31 1975311 29630_ _M R = 3 . 3 1U C L = 1 0 . 8 1L C L = 01I M R C h a r t o f x 計(jì)量控制圖小結(jié) ? 連續(xù)數(shù)據(jù)控制圖可以用來(lái)區(qū)分過(guò)程狀態(tài) : ? 過(guò)程只包含偶然原因引起的偏差 ，處于受控狀態(tài) ? 過(guò)程包含異常原因引起的偏差，需要采取糾正行動(dòng) ? 控制圖 : ? 描繪數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化 ? 反映所期望的數(shù)據(jù)波動(dòng)的范圍 ? 識(shí)別何時(shí)特殊原因出現(xiàn)，影響數(shù)據(jù)分布 計(jì)量控制圖小結(jié) ? XbarR圖用來(lái)描述樣本的平均值和極差隨時(shí)間的變化 ? XbarS圖用來(lái)描述樣本的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差隨時(shí)間的變化 ? IMR圖用來(lái)描述個(gè)體的數(shù)值和移動(dòng)極差隨時(shí)間的變化 ? 控制極限一般是按過(guò)程中心值 +/ 3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差計(jì)算出來(lái)的 ? 控制極限和規(guī)范極限是不一樣的 ? 控制極限是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得出的 。 USL UCL LCL LSL 八條判別規(guī)則 1. 一個(gè)點(diǎn)在中心線 3Sigma范圍之外； 2. 連續(xù) 9個(gè)點(diǎn)在中心線的一側(cè)； 3. 連續(xù) 6個(gè)點(diǎn)同時(shí)上升或下降 ； 4. 連續(xù) 14個(gè)點(diǎn)交替上升和下降 ； 5. 連續(xù) 3個(gè)點(diǎn)中有 2個(gè)點(diǎn)在中心線一側(cè)的 2Sigma范圍之外； 6. 連續(xù) 5個(gè)點(diǎn)中有 4個(gè)在中心線一側(cè)的 1Sigma范圍之外； 7. 連續(xù) 15個(gè)點(diǎn)在中心線兩側(cè)的 1Sigma范圍內(nèi) ； 8. 連續(xù) 8個(gè)點(diǎn)在中心線兩側(cè)的 1Sigma范圍外 。 (mm)，生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量要求過(guò)程能力指數(shù)不小于 1，為該過(guò)程實(shí)施連續(xù)監(jiān)控，試設(shè)計(jì) XbarR圖?？刂朴每刂茍D在使用一段時(shí)間后，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況對(duì)中心線和控制界線進(jìn)行修改。依據(jù)收集的數(shù)據(jù)計(jì)算控制線、作出控制圖 ，并將數(shù)據(jù)在控制圖上打點(diǎn)，以分析工序是否處于穩(wěn)定狀態(tài)。 1924年休哈特博士制作第一張工序質(zhì)量控制圖。從 40間房屋組成的一個(gè)隨機(jī)樣本得出的平均價(jià)值為 450000元，標(biāo)準(zhǔn)差為 120230元。 第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn) （ 3 ）查臨界值 由 F 分布分位數(shù)表， υ 1 =n 1 1 ， υ 2 =n 2 1 ，查得臨界值),(2121vvF??，使得 21),(2121????????????vvFFP 于是 2),(2121???????????vvFFP 為小概率事件。 第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn) 兩個(gè)總體的情形 ? [例 412]用 A、 B兩種方法加工發(fā)動(dòng)機(jī)軸徑，每種方法各取 7根軸，測(cè)得樣本標(biāo)準(zhǔn)差分別為：SA=(mm)， SB=(mm)，給定顯著水平 α=5%，試檢驗(yàn)這兩種加工方法的精度（指標(biāo)準(zhǔn)差）是否有顯著差異？ 第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn) （ 1 ）提出假設(shè) 假定總體 X 1 服從正態(tài)分布 N （ μ 1 ， σ 12）樣本為（ X 11 ， ? X 1n1 ）；總體 X 2 服從正態(tài)分布N （ μ 2 ， σ 22），樣本為（ X 21 ， ? X 2n 2 ）。建立檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 2022)1(??Sn ?? 當(dāng) σ = σ0時(shí) ,?2服從自由度為 v=n 1 的?2分布 . 第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn) ( 3) 查臨界值 據(jù)?2分布分位數(shù)表 , 自由度 υ =n 1 , 查臨界值?21 α ( υ ), 使得 ? ????? ? ??? ? 1)(122P 于是 ? ????? ? ?? ? )(122P 為小概率事件 . (4 ) 推斷 若)(21???? tT，則拒絕 H 0 ，即認(rèn)為yx ?? ?； 求 μ d 的估計(jì) YXDd ????? 若)(21vtT???，則拒絕 H 0 ，即認(rèn)為 μ 1 ? μ 2 再求公共標(biāo)準(zhǔn)差 σ 的估計(jì) 2)1()1(?21222211???????nnSnSnS? ,605。若 ，則拒絕 H0，即認(rèn)為 μμ0 )(21vt ?? 21)(21?? ???????? ?? vtTP ?? ??????? ?? )(21 vtTP )(21vtT ??? )(21vt ??? 0???0? 第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn) 2) 單個(gè)總體單側(cè)檢驗(yàn)的情形 ? [例 48]設(shè)有一批燈泡，規(guī)定壽命不小于 2023小時(shí)，今任抽 20只燈泡，測(cè)得平均壽命=1832小時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差 s=497小時(shí)，試問(wèn)這批燈泡的平均壽命是否符合要求 ?給定顯著水平α=5%。先求均值 μ、標(biāo)準(zhǔn)差 σ的估計(jì) 第 II類(lèi)錯(cuò)誤 ? 當(dāng)假設(shè) H0不成立時(shí)，由于樣本的隨機(jī)性，檢驗(yàn)后作出接收 H0的判斷，這種錯(cuò)誤稱(chēng)為第 II類(lèi)錯(cuò)誤，亦稱(chēng)之為存?zhèn)五e(cuò)誤。 第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn) ? 兩類(lèi)錯(cuò)誤 ? 反之，如果事件 A一旦發(fā)生，就有理由拒絕假設(shè) H0。 顯著性檢驗(yàn)的概念 第三節(jié) 顯著性檢驗(yàn) ? 所謂小概率原理，就是如果一個(gè)事件 A發(fā)生的可能性很小，則認(rèn)為該事件一般是不會(huì)發(fā)生的。如果經(jīng)過(guò)判斷，有顯著性差異，則說(shuō)明有本質(zhì)區(qū)別；如果經(jīng)過(guò)判斷，無(wú)顯著性差異，則說(shuō)明無(wú)本質(zhì)區(qū)別。10mm，經(jīng)隨機(jī)抽樣得到 100個(gè)數(shù)據(jù)，如下表所示。此時(shí)，計(jì)算修正后的過(guò)程能力指數(shù)，即 式中 Cp的計(jì)算公式如上式，而 K為： 并稱(chēng)之為偏移系數(shù)。 過(guò)程能力指數(shù)的概念 第二節(jié) 直方圖與過(guò)程能力指數(shù) 1) 過(guò)程無(wú)偏時(shí)： μ=Tm的情形 設(shè) X為過(guò)程質(zhì)量特性，當(dāng)過(guò)程處于正常狀態(tài)時(shí)，可認(rèn)為 X～ N(μ,σ2)。 第二節(jié) 直方圖與過(guò)程能力指數(shù) ? 過(guò)程能力指數(shù)用以反映過(guò)程處于正常狀態(tài)時(shí)，即：人、機(jī)、料、法、測(cè)量和環(huán)境充分固定時(shí)所表現(xiàn)出來(lái)的過(guò)程保證產(chǎn)品滿(mǎn)足要求的能力。 第二節(jié) 直方圖與過(guò)程能力指數(shù) 第二節(jié) 直方圖與過(guò)程能力指數(shù) ? 直方圖與規(guī)格范圍比較 ①散布范圍 B在規(guī)格范圍 T=[T1， TU]內(nèi)，兩邊略有余量，是理想直方圖。 ①與雙峰型類(lèi)似，由于多個(gè)總體、多種分布混在一起。 ②由于某種原因使上限受到限制時(shí)，容易發(fā)生“偏右型”。 通常在產(chǎn)品質(zhì)量較差時(shí)，為得到符合標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品，需要進(jìn)行全數(shù)檢查，以剔除不合格品。 這時(shí)若分層作直方圖就能發(fā)現(xiàn)其差異。 第二節(jié) 直方圖與過(guò)程能力指數(shù) 孤島型 在直方圖的左邊或右邊出現(xiàn)孤立的長(zhǎng)方形。 n應(yīng)不小于 50，最好在 100以上。 ? 直方圖的用途是，判斷數(shù)據(jù)所來(lái)自的總體 (過(guò)程 )是否正常，如果不正?？蛇M(jìn)一步發(fā)現(xiàn)異常的原因，采取對(duì)策措施。 ? 產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的變異一般表現(xiàn)為分散性和集中性?xún)煞N基本特性。這類(lèi)因素是質(zhì)量控制的主要對(duì)象。正常變異又稱(chēng)隨機(jī)變異，是由偶然因素引起的，這些因素在過(guò)程中始終存在，其原因不易識(shí)別。 質(zhì)量變異 第一節(jié) 質(zhì)量變異及變異特性 ? 4)方法 (Me