【正文】 Sx ?SBccSScSSLCLSCLSBccSScSSUCLSSAxxLCLxCLSAxcSnxnxxUCLxSSxx324424424424334 13133 13133 3 1333 ???????????????????????????????????????控制圖控制圖 管制圖 Sx ??在實務應用上，常會遭遇到其質(zhì)量特性所得到的衡量值 只有一個 ，其原因為丌能多抽或是丌須多抽，例如 ? 生產(chǎn)效率低無法以 n1進行分析 ? 破壞性檢驗 ? 有些如：化學工業(yè)上的制程重復測量值相差不大 ? 故再此情況下無法以樣本極差或是樣本標準偏差來估計制程變異，所以采用 移動極差 來估計制程變異 也就是以 相鄰的數(shù)據(jù)計算極差。 3?與規(guī)格界限的寬度即可用來決定制程能力 ?制程能力愈強表示符合規(guī)格的能力愈強，且制程變異愈小 (管制界限窄 ) x名詞解釋 2 CP 無偏移的短期過程能力指數(shù) 。 對于所有的過程輸出，都有兩個主要的統(tǒng)計： 對中性 指由過程的平均值至最近的規(guī)格限的距離 變差（波動） 指過程的分布寬度 變差（波動 對中性 USL LSL 組內(nèi)變異不組間變異 ? 產(chǎn)品變異大致上可分為 ? 組內(nèi)變異 ? 組間變異 片內(nèi)量測點之間的差異 片與片之平均值之間的差異 平均值 平均值 偶然原因不異常原因 一般由制造所生產(chǎn)出來的產(chǎn)品 ,不論其品質(zhì)特性 為何，它 都一定會有波動 ,絕對無法做出完全一樣的 產(chǎn)品。 常態(tài)分布的圖形 二項分布 （ Binomial Distribution）的定義 ? 柏努利試驗只進行一次，若重復進行很多次所形成的機率分配則是所謂的二項分配，其隨機試驗具有下列特質(zhì) : (1) 相同的試驗重復進行 n次 (2) 每次試驗只有兩種可能的結(jié)果，一種是研究者“希望”出現(xiàn)的，稱為成功事件，另一種是研究者”不希望”出現(xiàn)的，稱為失敗事件。 數(shù)據(jù)的特征 集中趨勢 度量中心或平均 分散程度 度量離度或變異 眾數(shù) 中位數(shù) 平均值 標準偏差 全距 變異系數(shù) 四分位數(shù) 變異數(shù) 統(tǒng)計特性值分類二 計數(shù)值的定義 : 數(shù)據(jù)之間呈不連續(xù)的分布狀態(tài) ,故計數(shù)值的分布又稱間斷分布 . 例如 檢查 100個燈泡 ,發(fā)現(xiàn) 10個不良品 . 例如 檢查一匹布 ,發(fā)現(xiàn)每米 3處缺點 . 例如 檢查一箱點心 ,發(fā)現(xiàn) 2個重量不足 . 統(tǒng)計特性值分類 計量值的定義 : 數(shù)據(jù)之間呈連續(xù)的分布狀態(tài) ,故計量值的分布又稱 連續(xù)分布。 例如 燈泡的使用壽命時間 .( ) 例如 每一卷布匹的長度 .( ) 例如 每一個點心的加工重量 .( ) 計數(shù)型不計量型控制圖的選擇 ?在很多情況下，質(zhì)量工程師會面臨在計量值不計數(shù)值管制圖兩者做選擇。 (3) 每次的試驗中，成功事件發(fā)生的機率為 p，失敗事件發(fā)生的機率為 q (q=1p) (4) 每次的試驗彼此獨立，毫不相關，亦即給定前次的試驗結(jié)果不影響后一次試驗的結(jié)果。 為何會產(chǎn)生如此的變動 ?原因是制程受到很多因素的 影響，且 通常很難把握這些 因素。 CPK 有偏移的短期過程能力指數(shù) 。 1, ??? ? nxxMR niii 通常定義 控制 圖 (單一觀測值管制圖 , ) Rmx ? MRI ?MRDLCLMRCLMRDUCLdMRxLCLxCLdMRxUCL3422 3 3 ,????????變異管制圖為平均數(shù)管制圖為在此資料型態(tài)下Rmx ? MRI ? 控制 圖 (單一觀測值管制 圖 , ) 組內(nèi)樣本大小固定 ? 假設 m組樣本大小均為 n，若第 i組樣本含有 Di個不良品，則不合格率 為 ? 全部樣本的不合格率 ? 不合格率管制圖 mpmnDp mi imi i ?? ?? ??? 11 ?總樣本總不合格品數(shù)nDp i??npppLCLpCLnpppUCL)()(???????1313P控制 圖 (不良率管制圖 ) ? 不合格品數(shù)管制圖 )1(CL)1(n1ppnpnLppnpnUCLmNpmk k???????? ?nP控制 圖 (不良品數(shù)管制 圖 ) 這里： kN=子集 k中的不良品數(shù)（ k=1,2,3…m ） m=子集數(shù)（組數(shù)） ?????mk kmk kNp11n? 可用來管制 ? 一個檢測單位 (每組樣本數(shù)大小固定 )的總不合格點數(shù)即為 c管制圖 ? 固定樣本下出現(xiàn)不合格點的機率服從 卜瓦松 分配 ? 基本假設有 ? 平均缺點數(shù)必須遠小于所有可能的缺點總數(shù) ? 發(fā)生缺點的機會很大然而特定位置發(fā)生不合格點的機率很小且固定 ? 每一樣本發(fā)生不合格點的機會相同 ? 不合格點的發(fā)生為獨立 c chart(缺點數(shù)管制圖 ) ? 在卜瓦松分配假設下，平 均 值 為 c，變異數(shù)亦為 c 因此管制界限為 以平均不合格點 數(shù) 作為平均值的估計： ccLCLcCLccUCL33?????ccLCLcCLccUCL33?????c chart(缺點數(shù)管制圖 ) ? 適用時機 ? 在實務應用 上 單 位 樣本數(shù) 可能