spc學(xué)習(xí)經(jīng)典58612243-免費閱讀
【正文】 設(shè)備：良好的工具、機器、設(shè)施216。相 關(guān) 圖制作相關(guān)圖1. 識別要分析的兩個變量；2. 收集至少 25組相對應(yīng)的數(shù)據(jù)：a. 數(shù)據(jù)必須一一對應(yīng)；b. 太少的數(shù)據(jù)會妨礙清楚得認(rèn)識兩個變量之間的關(guān)系；3. 依據(jù)兩個變量畫出橫坐標(biāo)軸和縱坐標(biāo)軸：4. 按照數(shù)據(jù)一一畫出坐標(biāo)點（ xi， yi） 制作相關(guān)圖相 關(guān) 系 數(shù)衡量兩個變量間線性關(guān)系的密切程度r的取值范圍為： 1≤r≤1；r越接近于 1， X與 Y之間的線性關(guān)系越好r=1為完全正相關(guān)關(guān)系； r=1為完全負(fù)相關(guān)關(guān)系r=0,兩個變量之間不存在線性關(guān)系或者不相關(guān) .相 關(guān) 圖216。收集數(shù)據(jù)： n=50，漏氣數(shù) f=19 漏氣率 P=f/n=19/50= 即 38%分析原因：通過分析，認(rèn)為造成漏氣有兩個原因：n 該工序涂密封劑的工人 A， B， C三人的操作方法有差異；n 汽缸墊分別由甲、乙兩廠供應(yīng)，原材料有差異；因此，采用分層法列表進行分析：分層列表初步分析結(jié)論：n 汽缸漏氣率的辦法可以采用乙廠供應(yīng)的汽缸墊，因為它比甲廠的漏氣率低；n 采用工人 B的操作方法，因為他的漏氣率最低實踐結(jié)果表明按照上述分析結(jié)果做，漏氣率不但沒有降低，反而從原來的 38%上升到43%。如何運用過程能力指數(shù)進行管理當(dāng) Cpk指數(shù)值增大，不良品減少，最重要是產(chǎn)品 /零件接近我們的 “理想設(shè)計數(shù)值 /目標(biāo) ”，給予顧客最大滿足感。一般情況下 ,控制界限嚴(yán)于規(guī)格 。受控狀態(tài)在控制圖上表現(xiàn)判斷受控與失控xUCLCLLCLt控制圖的受控狀態(tài)失控狀態(tài)在控制圖上表現(xiàn) 明顯特征是有 : （ 1） 一部分樣本點超出控制界限 除此之外，如果沒有樣本點出界，但 （ 2） 樣本點排列和分布異常 ， 也說明生產(chǎn)過程狀態(tài)失控。 確定數(shù)據(jù)樣本容量 n的大小 ,n常取 50以上的數(shù) .167。案例分析：案例分析根據(jù)公式計算各樣本組的上下控制限在實際應(yīng)用中 ,當(dāng)各組容量與其平均值相差不超過正負(fù) 25%時 ,可用平均樣本容量 ( )來計算控制限 .案例分析繪制控制圖，并進行分析：單位缺陷數(shù)控制圖 (U圖 )216。均值控制圖 極差控制圖均值 極差控制圖 控制限使用均值 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖步驟 3：計算樣本平均值及標(biāo)準(zhǔn)差步驟 4：確定總的平均數(shù)和平均標(biāo)準(zhǔn)差一個實例（四）步驟 5：計算控制限 其中：一個實例（五）一個實例（六）步驟 6：利用控制界限分析樣本數(shù)值均值 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 （ ）控制對象為計量值；更精確；均值圖用于觀察和分析分布的均值的變化，即過程的集中趨勢；標(biāo)準(zhǔn)差圖觀察和分析分布的分散情況，即過程的離散程度。167。 直方圖為正態(tài)分布的，則s=0,k=0。σ :總體 標(biāo)準(zhǔn)差，描述數(shù)據(jù)的分散程度。圖形可以幫助我們將 數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)換成 信息 。我們?yōu)槭裁葱枰?SPC?質(zhì)量專業(yè)人員是管理小組中關(guān)鍵問題的解決者。SPC是質(zhì)量管理的基本技術(shù)之一。數(shù)據(jù)列表能否接受這批產(chǎn)品？與目標(biāo)值相比較： 平均值： 與規(guī)格界限相比較： 極差（最大值 最小值） ==數(shù)據(jù)分布的更進一步的信息： 數(shù)據(jù)分成 10組后，落在每個區(qū)間 內(nèi)的數(shù)據(jù)個數(shù)： 數(shù)據(jù)量 分組數(shù)50100 610100250 712250個以上1025177。xμN（ μ， σ2）理想情況：正態(tài)曲線μ 不同 (均值 )σ 不同 (標(biāo)準(zhǔn)差 )正態(tài)曲線的特征曲線關(guān)于 μ對稱；當(dāng) x=μ時取到最大值；X離 μ越遠(yuǎn)， f（ x）的值越??；μ正態(tài)曲線68%95%%現(xiàn)實狀況：一些異常216。直方圖的作用顯示數(shù)據(jù)的分布特征指出采取措施的必要觀察采取措施后的效果比較和評估設(shè)備、供應(yīng)商、物料等評估過程的能力控制圖及其背后的故事廣州今朝科技有限公司Guangzhou Today Technology LTD控制圖+?s1 2 3 4 5 6 7 8 9 1018171615141312111098765 ?s Average點落在該區(qū)間的概率為 %Components of Every Control Chart:1. Data Points 3. Upper Control Limit2. Center Line 4. Lower Control Limit控制圖原理：1） 3 σ 原理： 若變量 X服從正態(tài)分布 ,那么 ,在 177。 計件型167。均
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