統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)及msaspc和cpk概述(編輯修改稿)
2025-03-08 02:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 操作人員 操作人員 *編號(hào) 部件間 合計(jì)變異 研究變異 %研究變來源 標(biāo)準(zhǔn)差 (SD) (6 * SD) 異 (%SV)合計(jì)量具 RR 重復(fù)性 再現(xiàn)性 操作人員 操作人員 *編號(hào) 部件間 合計(jì)變異 可區(qū)分的類別數(shù) = 5該測(cè)量系統(tǒng)勉強(qiáng)可以接受；主要為量具（深度尺）Ｒ＆Ｒ的影響度為 %，大于１０％但小于３０％，量具貢獻(xiàn)度為５．６８％，小于１０％但大于１％，勉強(qiáng)可以接受測(cè)量人員比較穩(wěn)定且優(yōu)秀判定主要指標(biāo) ：％研究變異交互作用：怎么理解？八、計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)分析? 計(jì)數(shù)型 Gage RR? 檢定把各標(biāo)本的合格、不合格是否按不同檢驗(yàn)員一貫性地進(jìn)行評(píng)價(jià)? 目的考察檢驗(yàn)員（外觀類）之間、檢驗(yàn)員對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的一致性掌握和檢驗(yàn)員自身的一致性進(jìn)行考量，從而確定檢驗(yàn)員是否滿足檢驗(yàn)?zāi)芰σ蟆? 一般事項(xiàng)? 一般對(duì) 2 ~ 3名作業(yè)者實(shí)施? 一般選 20~25個(gè)試料為對(duì)象測(cè)定? 一般 2 ~ 3回反復(fù)測(cè)定? 留意事項(xiàng)(1) 試料應(yīng)選定代表過程的試料。★ 任意選定 25個(gè)試料時(shí)，以下能成為向?qū)А?1) 把平時(shí)檢查的作業(yè)者選定為作業(yè)者的選定對(duì)象計(jì)數(shù)型 Gage RR很難區(qū)分良 /不率的試料 20%~30%不易區(qū)分良 /不率的試料 30%~40%比較容易區(qū)分良 /不率的試料 30%~40%很容易區(qū)分良 /不率的試料 0%~20%? 測(cè)定能力評(píng)價(jià)指標(biāo)判斷基準(zhǔn)(良好 )判斷基準(zhǔn)(考慮 )判斷基準(zhǔn)(不足 )判斷指標(biāo) 90% ↑ 80~90% 80% ↓計(jì)數(shù)型 Gage RR案例練習(xí)外觀測(cè)量系統(tǒng)記錄數(shù)據(jù)零件 康艷 1 康艷 2 康艷 3 羅忠英 1 羅忠英 2 羅忠英 3 吳勝香 1 吳勝香 2 吳勝香 3 基準(zhǔn)1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 12 1 1 1 1 1 1 0 0 1 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 04 1 1 0 0 0 0 0 0 0 05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 06 1 1 1 1 1 1 1 1 1 17 1 1 1 0 0 1 1 1 1 18 1 1 1 1 1 1 1 1 1 19 0 0 0 0 0 0 0 0 0 010 1 1 1 1 1 1 1 1 1 111 1 1 1 1 1 1 1 1 1 112 0 0 0 0 0 0 0 0 0 013 1 1 1 1 1 1 1 1 1 114 1 1 1 1 1 1 1 1 1 115 1 1 1 1 1 1 1 1 1 116 1 1 1 1 1 1 1 1 1 117 1 1 1 1 1 1 1 1 1 118 1 1 1 1 1 1 0 0 0 119 0 1 0 1 1 1 1 1 1 120 1 1 1 1 1 1 1 1 1 121 1 1 1 1 1 1 1 1 1 122 0 0 0 0 0 0 0 0 1 023 1 1 1 1 1 1 1 1 1 124 1 1 1 1 1 1 1 1 1 125 0 0 0 0 0 0 0 0 1 026 0 0 0 0 0 0 0 0 0 027 1 0 0 1 1 1 1 1 1 128 1 1 1 1 1 1 0 1 1 129 1 1 1 1 1 1 1 1 1 130 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0分析以上 6位檢驗(yàn)員的檢驗(yàn)?zāi)芰η闆r案例練習(xí)首先將數(shù)據(jù)復(fù)制到軟件中；按照數(shù)據(jù)堆疊，產(chǎn)生模板化數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成必要的格式案例練習(xí)統(tǒng)計(jì) 質(zhì)量工具 屬性一致性分析案例練習(xí)案例練習(xí)每個(gè)檢驗(yàn)員與標(biāo)準(zhǔn) 評(píng)估一致性檢驗(yàn)員 驗(yàn)數(shù) 符數(shù) 百分比 間康燕 30 27 (, )羅忠英 30 27 (, )吳勝香 30 25 (, )檢驗(yàn)員自身 評(píng)估一致性檢驗(yàn)員 驗(yàn)數(shù) 符數(shù) 百分比 間康燕 30 27 (, )羅忠英 30 28 (, )吳勝香 30 26 (, )47九、控制圖控制圖又叫管理圖，它是用來區(qū)分異常原因引起的波動(dòng)、或是由過程固有的隨機(jī)原因引起的偶然波動(dòng)的一種工具。偶然波動(dòng)一般在預(yù)計(jì)的界限內(nèi)隨機(jī)重復(fù)，是一種正常波動(dòng)；而異常波動(dòng)則表明需要對(duì)其影響因素加以判別、調(diào)查，并使之處于受控狀態(tài)。 控制圖是建立在數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上，它利用有效數(shù)據(jù)建立控制界限，如果過程不受異常原因的影響，進(jìn)一步得到的數(shù)據(jù)是不會(huì)超出界限的。 控制圖的形成 將通常的正態(tài)分布圖轉(zhuǎn)個(gè)方向，使自變量增加方向垂直向上，并將 μ 、 μ ＋ 3σ 和 μ － 3σ 分別稱為 CL、 UCL和 LCL，這樣就得到一張控制圖。 3σ （西格瑪）原則（西格瑪）原則 UCL=μ ＋ 3σ ； CL=μ ； CLC=μ ＋ 3σ 式中： μ 、 σ 為總體參數(shù)。 規(guī)范限不能用作控制限，規(guī)范限用于區(qū)分合 格與不合格?？刂葡迍t用于區(qū)分偶然波動(dòng)與異 常波動(dòng)；二者不能混淆。48控制圖的作用： 1）在質(zhì)量診斷方面，可以用來度量過程的穩(wěn)定性，過程是否處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)； 2）在質(zhì)量控制方面，可以用來確定什么時(shí)候需要對(duì)過程加以調(diào)整； 3）在質(zhì)量改進(jìn)方面，可以用來確認(rèn)某過程是否得到了改進(jìn)。 九、控制圖 按數(shù)據(jù)性質(zhì)分 、計(jì)量值控制圖 、計(jì)數(shù)值控制圖 按控制圖用途分 、控制用控制圖 、解析用控制圖1. R2. S3. MeR4. XRs5. P6. nP7. C8. u正態(tài)分布（計(jì)量值）二項(xiàng)分布（計(jì)件值）泊松分布（計(jì)點(diǎn)值）九、控制圖50九、控制圖6（ 1） XbarR控制圖（平均數(shù) 極差控制圖） 質(zhì)量資料可以合理分組時(shí)， 為 分析或控制制程平均使用 Xbar控制圖，當(dāng)制程變異使用 R控制圖（ 2） XbarS控制圖（平均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖） S控制圖檢出力較 R控制圖大，但計(jì)算麻煩，一般樣本 n6使用 R控制圖， n=6使用 S控制圖（ 3） XmedR控制圖（中位元元數(shù) 極差控制圖） Xmed 控制圖檢出力較差，但計(jì)算較 為簡(jiǎn)單（ 4） XRm控制圖（個(gè)別值 移動(dòng)極差控制圖） 質(zhì)量資料不能合理分組時(shí)使用，如液體濃度 九、控制圖(1) P控制圖 (不良率控制圖 ) 用來偵查或控制生產(chǎn)批中不良件數(shù)的小數(shù)比或百分比 ,樣本大小 n 可以不同。(2) np控制圖 (不良數(shù)控制圖 ) 用來偵查一個(gè)生產(chǎn)批
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