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正文內(nèi)容

spc0(編輯修改稿)

2025-03-08 14:19 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 ) 38 凹凸或鋸齒狀態(tài)直方圖 原因有可能為測(cè)定值誤差或 換算方法有誤,或次數(shù)分配 不當(dāng)造成。 我明白直方圖的外觀形態(tài)了! 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 39 (與規(guī)格、標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比) 直方圖偏向規(guī)格的下限, 并伸展至規(guī)格下限左側(cè)。 表示已產(chǎn)生部分超出規(guī)格 下限要求的不良品。 上限 下限 中心值 上限 下限 中心值 直方圖偏向規(guī)格的上限, 并伸展至規(guī)格上限右側(cè)。 表示已產(chǎn)生部分超出規(guī)格 下限要求的不良品。 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 上限 下限 中心偏左的直方圖 理想型直方圖 中心偏右的直方圖 40 直方圖的左右兩端均超出規(guī) 格界限,產(chǎn)生不良品,說明 直方圖過于分散??赡苁侨? 員技術(shù)不足或操作方法不當(dāng) 造成。 直方圖形態(tài)過于集中,距規(guī) 格上下限還有一端距離。表 示過程差異小,過程能力強(qiáng)。 表現(xiàn)為人員技術(shù)能力強(qiáng)。但 也可能因?yàn)橐?guī)格制定不合理。 上限 下限 下限 上限 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 分散度小的直方圖 能力富裕型 分散度大的直方圖 能力不足型 上限 下限 無富裕型直方圖 41 ★直方圖的功用 ?測(cè)知工序的過程能力,是過程能力的最好最直觀的寫照; 直方圖中心愈接近規(guī)格中心,表示過程愈集中。分布在規(guī)格界限內(nèi),表示過程差異小或變異小。 ?計(jì)算產(chǎn)品的不良率,根據(jù)不良數(shù)量可以直接計(jì)算出來; 無論是計(jì)數(shù)值還是計(jì)量值均可直接計(jì)算出來。 ?調(diào)查是否混入兩種以上不同的數(shù)據(jù); 是否出現(xiàn)雙峰型,是否未對(duì)設(shè)備、人員、原料、班別、生產(chǎn)線等加以層別。 ?測(cè)知數(shù)據(jù)是否有假; 主管對(duì)下屬進(jìn)行控制的有效手段,數(shù)據(jù)真實(shí)性的判定手段。 ?測(cè)知分布形態(tài); 常態(tài)型、鋸齒型、離島型等進(jìn)行分析。 ?以此制定產(chǎn)品的規(guī)格; 如果規(guī)格尚未確定,可以使用平均值 加(減) 4倍標(biāo)準(zhǔn)差的方式指定上下限。 ?設(shè)計(jì)合理的控制界限。 直方圖有用呀! 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 42 某公司對(duì)生產(chǎn)的電線直徑進(jìn)行抽驗(yàn),以下是 100個(gè)數(shù)據(jù),用直方圖進(jìn)行分析。 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 請(qǐng)你自己實(shí)際操練一回 43 ★繪制直方圖的注意事項(xiàng) ?直方圖的原理是基于“正態(tài)分布”,特別適用于計(jì)量值; ?使用直方圖計(jì)算平均值 X和標(biāo)準(zhǔn)差 s時(shí),應(yīng)剔除差距太大的數(shù)據(jù); ?確定組界時(shí),如出現(xiàn)任何一組界值與任一測(cè)量值一致時(shí),則應(yīng)考慮 重新確定組界,以防止出現(xiàn)鋸齒型控制圖; ?制作直方圖時(shí),數(shù)據(jù)盡可能多,一般不能少于 50個(gè); ?注意恰當(dāng)?shù)姆纸M,數(shù)據(jù)少時(shí)少分組,數(shù)據(jù)多時(shí)多分組,如果數(shù)據(jù)少 時(shí)多分組,各組出現(xiàn)的頻率不多,難以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律; 計(jì)合理的控制界限。 ?樣本直方圖求出的 X和標(biāo)準(zhǔn)差 s是總體平均值和標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)值。 作直方圖注意事項(xiàng) 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 44 你應(yīng)了解的幾個(gè)基本概念: 平均數(shù)( X或 μ ): n個(gè)樣本測(cè)定值 x1,x2,x3… xn平均值。 中位數(shù)( X): n個(gè)樣本測(cè)定值 x1,x2,x3… xn, 當(dāng) n為奇數(shù)時(shí),將 n個(gè)測(cè)定值從小到大進(jìn)行排列, 最中間一個(gè)數(shù)值即為中位數(shù);當(dāng) n為偶數(shù)時(shí),中間兩數(shù)的平均值為中位數(shù)。 眾數(shù)( M0): n個(gè)樣本測(cè)定值 x1,x2,x3… xn中,發(fā)生次數(shù)最多的數(shù)值。 全距( R): 為一群體數(shù)據(jù)中最大數(shù)與最小數(shù)之差。 差異量數(shù)( σ ): 為一群體中各個(gè)數(shù)值與平均值( μ )之差的平方的總和。 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 2 n ( Xiμ) N σ ? ? i=1 2 2 標(biāo)準(zhǔn)差( σ 和 S) :群體標(biāo)準(zhǔn)差為 σ ,樣本標(biāo)準(zhǔn)差為 S。分別為群體和樣本變異數(shù) 的開二次方根。 請(qǐng)?jiān)囁氵@組數(shù)據(jù):分別求出平均值、中位數(shù)、 眾數(shù)、變異數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。 4 4 4 4 4 48 45 S P C 簡 介 SPC(Statistical Process Control)統(tǒng)計(jì)製程管制是指一套自製程中去蒐集資料,並加以統(tǒng)計(jì)分析,從分析中去發(fā)掘製程的異常,立即採取修正動(dòng)作,使製程恢復(fù)正常的方法。就是戴明博士 ()所說的 :「品質(zhì)不應(yīng)再依賴進(jìn)料及出貨的抽樣檢驗(yàn),而應(yīng)該採取在生產(chǎn)過程中,以良好的管理方法來獲得良好的品質(zhì)。 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 46 SPC的源起 (SQC) statistic process control 年代 人 名 理 論1910費(fèi)雪爵士Sit R on al d Fis her統(tǒng)計(jì)理論1930修華特W a l t e r Sh ew har t製造的品質(zhì)經(jīng)濟(jì)管制Econom i c C ont r ol of Q ua l i t y of M anu f ac t ur ed Pr oduc t戴  明Ed w ar ds D em i ng( 與修華特合作 )品管觀點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)方法Stt a t i st i ca l Me t hodFrom t g e V i ew pa i nt ofQ ual i t y C ont r al1950戴  明Ed w ar ds D enubgSta t i s i t cal Q ual i t y C ont r o l1980 三大汽車廠 Sta t i s t i cal Pro ces s C ont r a l統(tǒng)計(jì)過程控制講義 47 S P C之基本觀念 SPC的觀念來自於四個(gè)方面 I〃 沒有兩件事情、產(chǎn)品、人是一模一樣的。 2〃製程的變異都是可以衡量的。 3〃宇宙的事物與工業(yè)產(chǎn)品多是呈常態(tài)分配。 4〃造成變異的原因可以分為機(jī)遇性原因與非機(jī)遇性原因。 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 48 ? 過程或數(shù)據(jù)分配的形態(tài): 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 正常分配形態(tài) 峰態(tài)分析 我們希望是正態(tài)分布的過程 49 ? 正態(tài)分布的概率: 只要知道平均值和標(biāo)準(zhǔn)差就可以確定分配。 ?正態(tài)分配的性質(zhì) 。 、中位數(shù)和眾數(shù)是一致的。 ,但不于橫坐標(biāo)相交。 1,其概率分布如下圖。 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 正態(tài)概率的分配 μ μ + 2σ μ+1σ μ + 3σ μ 1σ μ 2σ μ 3σ P( μ 1σ < X< μ+1σ ) = P( μ 2σ < X< μ+2σ ) = P( μ 3σ < X< μ+3σ ) = 能做到 3σ 就可以了。 P( μ 6σ < X< μ+6σ ) = 50 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 ? 3σ 控制的基本概念 3σ 時(shí)的分布概率: P( μ 3σ < X< μ+3σ ) = 如果一個(gè)過程能夠達(dá)到 %的合格率,我們就認(rèn)為這個(gè)過程是穩(wěn)定的、 受控的。目前世界上各國家大都采用 3倍標(biāo)準(zhǔn)差作為控制的界限,其理論 的依據(jù)就是正態(tài)分布的原理。 3σ 法可以在最經(jīng)濟(jì)的條件下,實(shí)現(xiàn)工序控制或作為工序能力評(píng)價(jià) 的基準(zhǔn)。 6σ 作為控制基準(zhǔn),或追求的目標(biāo)。 追求零缺點(diǎn)! 需要控制的界限: CL(分布中心線) =μ UCL(控制上限) = μ+ 3σ LCL(控制下限) = μ 3σ 規(guī)格界限: SL(分布中心線) USL(控制上限) LSL(控制下限) Control Line Upper control limit Lower control limit 51 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 通過第本章的學(xué)習(xí),你應(yīng)掌握的內(nèi)容: 、整理、分析的基本概念。 、直方圖的作法。 。 。 5. 3σ 控制原理。 52 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 ㈠控制圖作為過程控制的基本工具,它不僅能顯示過程質(zhì)量特性變異的狀態(tài),同 時(shí)也可以作為過程能力分析使用。既能控制現(xiàn)狀,又能預(yù)測(cè)以后變化和發(fā)展。 ?繪制控制圖的主要目的去察覺: 是否有系統(tǒng)原因和偶然原因存在。是否超出控制界限。 是否出現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)有一定的規(guī)則。 ?根據(jù)以上狀況判斷內(nèi)容,需采取對(duì)策。糾正或預(yù)防。 ?除以上目的以外,希望對(duì)生產(chǎn)和檢驗(yàn)工作能作到: 利用分析所得的資料制定或變更規(guī)格,也可以判定過程是否符合規(guī)格的需要; 利用分析所得的資料提供或變更生產(chǎn)的方法; 利用分析所得的資料提供或變更檢驗(yàn)的方法和允收標(biāo)準(zhǔn)。 ?還能有如下作用: 作為對(duì)制造產(chǎn)品或購買產(chǎn)品允收或拒收的依據(jù); 從小批量的控制得出對(duì)大批量產(chǎn)品得控制重點(diǎn); 判斷品質(zhì)是否均勻; 解決非生產(chǎn)性方面得問題。 三、控制圖的基本概念 53 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 ?控制圖的原理 是基于正態(tài)分布的重要特性。假設(shè)產(chǎn)品的特性值服從正態(tài)分布,則產(chǎn)品特性值在區(qū)間 ( μ 3σ , μ+3σ )的分布概率為 %。將正態(tài)分布圖轉(zhuǎn)化為控制圖。 ㈡控制圖的種類 ?計(jì)量值控制圖:繪制控制圖所需的數(shù)據(jù)可以通過量具實(shí)際量測(cè)得到,其數(shù)據(jù)為具體 的特性數(shù)據(jù)且為連續(xù)性者。如壓力、長度、時(shí)間、重量、成分等。 ?計(jì)數(shù)值控制圖:繪制控制圖所需的數(shù)據(jù)均為單位計(jì)數(shù)的。如不良數(shù)、合格與不合格 數(shù)、缺點(diǎn)數(shù)等。 ▲有關(guān)兩類控制圖的特點(diǎn)和適用狀況比較如下: μ μ + 2σ μ+1σ μ + 3σ μ 1σ μ 2σ μ 3σ μ 3σ 3σ CL UCL LCL μ 3σ μ +3σ μ 54 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 控制圖的種類與適用場(chǎng)合 類別 名稱 控制圖符號(hào) 特點(diǎn) 適用場(chǎng)合 計(jì)量 均值 極差控制圖 xR 最常用,判斷工序是否正常的效 果好,計(jì)算 R值的工作量小。 適用于產(chǎn)品批量大且生產(chǎn)正 常、穩(wěn)定的工序。 值控 均值 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 xs 常用,判斷工序是否正常的效果 最好,但計(jì)算 s值的工作量大。 適用于產(chǎn)品批量大且生產(chǎn)正 常、穩(wěn)定的工序。 中位數(shù) 極差控制圖 xR 計(jì)算簡便,但效果較差。 適用于產(chǎn)品批量大且生產(chǎn)正 常、穩(wěn)定的工序。 制圖 單值 移動(dòng)極差控制 圖 XMR 簡便省事,能及時(shí)判別工序是否 處于穩(wěn)定狀態(tài)。缺點(diǎn)是不易發(fā)現(xiàn) 工序分布中心的變化。 因各種原因(時(shí)間或費(fèi)用) 每次只能得到一個(gè)數(shù)據(jù)或盡 快發(fā)現(xiàn)并消除異常因素。 計(jì)數(shù) 不合格品數(shù)控制圖 pn 較常用,計(jì)算簡潔,作業(yè)人員易 于掌握。樣本含量較大。 樣本含量相等。 值控 不合格品率控制圖 p 樣本取樣量大,且計(jì)算量大,控制曲線凹凸不平。 樣本含量可以不等。 缺陷數(shù)控制圖 c 較常用,計(jì)算簡潔,作業(yè)人員易 于掌握。要求樣本量大。 樣本含量相等。 制圖 單位缺陷數(shù)控制圖 u 計(jì)算量大,控制曲線凹凸不平。 樣本含量可以不等。 ^ 55 統(tǒng)計(jì)過程控制講義 ㈢控制圖的術(shù)語 偶然原因:引起的變異微小,在經(jīng)濟(jì)上不需剔除部分。 (如環(huán)境氣候、設(shè)備本身精度、原料在允收范圍內(nèi)等)) 異常原因:引起產(chǎn)品變異大,在經(jīng)濟(jì)上必須剔除的部分。(如 4M1E出現(xiàn)異常) 中心線( CL):表示控制的平均值或平均數(shù)。 控制上限( UCL):中心線上方的控制界限。 控制下限( LCL):中心線下方的控制界限。 控制狀態(tài)( UC);記入控制圖內(nèi)的點(diǎn)子,能夠在界限內(nèi)隨機(jī)分布。 不在控制狀態(tài):記入控制圖內(nèi)的點(diǎn)子,落在控制界限上或之外,或在界限內(nèi)呈 一定規(guī)律分布。 ㈣控制圖應(yīng)用的程序 ?選取控制圖擬控制的質(zhì)量特性 ?根據(jù)質(zhì)量特性及適用的場(chǎng)合選取控制圖類型 ?確定合適樣本組、樣本大小和抽取間隔 ,并假定在樣本組內(nèi)波動(dòng)為系統(tǒng)因
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