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累積和控制圖在企業(yè)質(zhì)量控制中的應(yīng)用(存儲版)

2025-08-29 04:09上一頁面

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【正文】 質(zhì)量, 降低生產(chǎn)成本, 為企業(yè)帶來豐厚利潤, 起到事半功倍的效果。另外,累積和計算簡單,便于繪圖,很容易在累積和圖上觀測到質(zhì)量水平趨于失控時的變化趨勢。這些點說明存在系統(tǒng)變量。在 C方案中找出p∕p=,則T=,h=6,k=n= T/ p=125筆者于2008年4月25日來到河北省河間市恒泰壓鑄件廠進行調(diào)查,每半小時抽檢125個產(chǎn)品,記錄其中的不合格品數(shù),結(jié)果如下表:表二 樣本數(shù)據(jù)123456789101112134325173242534141516171819202122232425731423786877 (1)計算每個樣本的不合格品率 第一個樣本不合格品率為p=4/125=%, 其余各個樣本不合格品率類推.(2)計算中心線,上下控制界限中心線CL =% 上控制界限 UCL +3=% 下控制界限LCL -3=0(不能為負),并利用P控制圖判斷生產(chǎn)過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài)(1)利用Minitab繪制P控制圖,如下: 圖三 不合格品數(shù)P控制圖通常我們可以通過觀察控制圖上的點的分布情況來判斷生產(chǎn)過程是否處于統(tǒng)計控制狀態(tài),Minitab中有以下幾個特殊原因進行檢驗:檢驗 1 一個點距離中心線超過 3s。,制定一個累積和控制方案:(1)給出L與L,以確定C或C方案。p通常用以往若干個合格批獲得的不合格品率的平均值給出,p應(yīng)保證產(chǎn)品質(zhì)量不超過檢驗規(guī)范的要求,且p與p的比值一般不宜太小,~5之間,否則將會加大每一樣本的容量n。(2)累積和控制圖與目標值緊密聯(lián)系在一起,綜合控制了過程的統(tǒng)計穩(wěn)定狀態(tài)和相關(guān)的過程質(zhì)量指標。把偏離目標值的情況表示為和,犯第二類錯誤的概率分別為和,第一類錯誤的概率為α。 BA,繼續(xù)抽檢樣本。生產(chǎn)是連續(xù)的,按時間次序獲得的樣本代表了隨時間推移的過程質(zhì)量水平,而且生產(chǎn)過程的質(zhì)量水平處在一個穩(wěn)定狀態(tài),由于一些異常因素使質(zhì)量突然發(fā)生了變化,那么過程在未調(diào)整前就將維持在這一狀態(tài),直到采取措施。1982年Lucas和Crosier提出了快速初始化反映(FIS)方法。,檢出效果就不太理想了。二、休哈特控制圖(一)休哈特控制圖原理及其缺點休哈特控制圖理論基礎(chǔ)是“3σ”原理,就認為該過程的波動屬于正常波動。應(yīng)用統(tǒng)計技術(shù)對生產(chǎn)和服務(wù)過程進行分析,可以及時過程的規(guī)律和各種異常狀況,確定其原因,從而有助于解決甚至預(yù)防由變異所可能引起的問題,使過程持續(xù)穩(wěn)定地提供滿足要求的輸出,并不斷得到改進。但是,常規(guī)控制圖對生產(chǎn)過程是否異常的判斷,是以孤立的一次觀測結(jié)果為依據(jù)的,它對大偏移的檢出力極高,對小偏移的檢出力卻極低。P圖以不合格品率為統(tǒng)計量,其中心線位于平均不合格品率處,控制限一般在中心線兩側(cè)加或減3倍的標準偏差處。就這樣不斷重復(fù),累計到一定數(shù)量后,就可以對過程有無異常波動作出判斷。p圖的統(tǒng)計基礎(chǔ)為二項分布。1992年,單邊累積和控制圖運行鏈長的精確概率分布表式. 199l年 Bourke提出了基于連續(xù)合格品數(shù)的CUSUM控制圖。序貫概率比檢驗是指每次從需要檢測的一批產(chǎn)品中抽檢一個樣本的產(chǎn)品,然后根據(jù)過去抽檢的各樣本的測試結(jié)果,比較在兩種不同假設(shè)H,H時出現(xiàn)上述序貫測試結(jié)果的概率,以這兩種概率的比值作為判斷依據(jù):遠大于1,H成立可能性大。累積和控制圖是在利用序貫概率比在假設(shè)檢驗的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,原假設(shè)和備擇假設(shè)表示如下:H:μ=μ H:μ=μ其中為μ樣本X的均值,β/(1α)樣本序貫概率(1β)/α則不能接受H或H。總之,對均值任何向上或向下的偏離和,累積和控制圖都適用于存在雙側(cè)偏離的過程。(三)累積和控制圖參數(shù)選取方法在設(shè)計累積和控制圖時,參數(shù)k和h的選取至關(guān)重要。當(dāng)過程處于目標質(zhì)量水平p時表示過程處于受控狀態(tài),如果報警則屬于誤報,用L表示受控過程的平均鏈長,即在受控狀態(tài)下,平均經(jīng)過L次抽樣才誤發(fā)一次警報,這相當(dāng)于犯第一類錯誤,這類誤報要越少越好,即L越大越好,1╱L即為犯第一類錯誤的概率。(2)根據(jù)產(chǎn)品的規(guī)范給
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