【文章內容簡介】 B區(qū)或之外6. 14 個連續(xù)的點交互上升和下降7. 15 個連續(xù)的點在任一個 C區(qū)8. 8個點在 C區(qū)之外的成一行，并在中心線的同一邊Tests proposed by Lloyd Nelson (1984) and used by MINITAB? for run and trend analysis哪一個測試比較好 ?Western Electric? 超出控制限之外的點? 在中心線同一邊有 7個連續(xù)的點? 7個連續(xù)點上升或下降? 3個點中有 2個同在 A區(qū)或是之外? 5個點中有 4個同在 B區(qū)或是之外? 14個連續(xù)的點交互上下? 14個連續(xù)的點任一 C區(qū)Nelson? 在控制限之外的任何點? 9 個連續(xù)的點在中心線的同一邊? 6 個連續(xù)的點連續(xù)上升或下降? 3個點中有 2個都在 A區(qū)或之外? 5個點中有 4個都在 B區(qū)或之外? 14 個連續(xù)的點交互上升和下降? 15 個連續(xù)的點在任一個 C區(qū)? 8個點在 C區(qū)之外的成一行， 并在中心線的同一邊發(fā)錯誤警報的比率是關鍵的Nelson? 在控制限之外的任何點? 9 個連續(xù)的點在中心線的同一邊? 6 個連續(xù)的點連續(xù)上升或下降? 3個點中有 2個都在 A區(qū)或之外? 5個點中有 4個都在 B區(qū)或之外? 14 個連續(xù)的點交互上升和下降? 15 個連續(xù)的點在任一個 C區(qū)? 8個點在 C區(qū)之外的成一行， 并在中心線的同一邊錯誤警報率.0027大約 .003大約 .003.00305.0043大約 .004大約 .003大約 .003Nelson的所有測試錯誤警報率基本相同。 Western Electric 規(guī)則沒有這個特性。Nelson 測試 1規(guī)則 1: 超出控制限之外的任意點ABCCBANelson 測試 2規(guī)則 2: 9 個連續(xù)的點在中心線的同一邊ABCCBANelson 測試 3規(guī)則 3: 6 個連續(xù)的點連續(xù)上升或下降ABCCBANelson 測試 4規(guī)則 4: 3個點中有 2個都在 A區(qū)或是之外ABCCBANelson 測試 5規(guī)則 5: 5個點中有 4個都在 B區(qū)或是之外ABCCBANelson 測試 6規(guī)則 6: 14個連續(xù)的點交互上升和下降ABCCBANelson 測試 7規(guī)則 7: 15個連續(xù)的點在任一 C區(qū)ABCCBANelson 測試 8規(guī)則 8: 8個點在 C區(qū)之外的成一行，并在中心線的同一邊ABCCBAMINITAB 中的 Nelson 測試StatControl ChartsXbarR變量數(shù)據(jù)控制圖控制圖選擇指南變量數(shù)據(jù)XbarR 圖IMR 圖Xbars 圖N10 否是N=1 否是XbarR: 均值 , 極差圖XbarR 圖規(guī)則XbarR 圖 (和 Xbars) 是利用相同的子組數(shù)據(jù)得到兩個單獨的圖形? Xbar 圖是子組均值圖? R 圖是子組分布范圍圖 (如果是 s, 就是子組標準偏差圖 ) ? 對追蹤并識別特殊原因導致的變化，是非常敏感的? 假設子組內是正態(tài)分布為基礎劃控制圖? 確定 3倍 sigma 的過程限XbarR 和子組數(shù)據(jù)?制造部對軸加工過程利用 SPC進行監(jiān)控，左邊是所測量得到的數(shù)據(jù)。 ?過程受控嗎 ? ?由于數(shù)據(jù)是子組數(shù)據(jù)，因此將使用XbarR 圖。 畫 XbarR 圖確定 XbarR UCL 和 LCL A2, D3 和 D4 是休哈特控制常數(shù)43RRUCL D RLCL D R==被計算值同在 MINITAB 中得到的值一樣計算 XbarR UCL 和 LCL 在 MINITAB中作 XbarR 圖 步驟 1? 將數(shù)據(jù)分組拷貝或輸入進表單中? 打開文件 SPC VARIABLE 在 MINITAB中作 XbarR 圖 步驟 2堆棧數(shù)據(jù)在 MINITAB中作 XbarR 圖 步驟 3StatControl ChartsXbarR在 MINITAB中作 XbarR 圖 步驟 4在 MINITAB中作 XbarR 圖 步驟 5XbarR 課堂練習使用文件 SPC Variable Class “Xbar Charts Data”1. 找到 Xbars, Xdbar 和 Rbar2. 確定可用的休哈特常數(shù)3. 計算 Xbar 和 R 的 UCL 和 LCL4. 將數(shù)據(jù)拷貝進 MINITAB5. 堆棧數(shù)據(jù)6. 驗證你的計算結果 7. 確定過程是否受控IMR: 單值 , 移動極差圖IMR 圖規(guī)則IMR 圖是針對相同數(shù)據(jù)的兩個單獨的圖形? I 圖是單值圖? MR 圖是移動極差圖? IMR 圖對趨勢，循環(huán)和模式是敏感的? 當子組變差為零或沒有子組存在時使用它– 破壞性測試– 成批處理IMR 和 單值圖每隔一個小時，質量部就會測一次鈑金的焊接強度。 過程受控嗎 ?由于數(shù)據(jù)是單值，因此將要使用 IMR圖 。這是破壞性測試的一個例子 。畫 IMR 圖Note: calculated for a moving range of 2E2, D3 和 D4 是休哈特控制常數(shù)確定 IMR UCL 和 LCL 被計算的值同在 MINITAB 中計算的結果一樣計算 IMR UCL 和 LCL 在 MINITAB中作 IMR 圖 步驟 1? 將數(shù)據(jù)拷貝或輸入進表單中? 打開文件 SPC VARIABLE 在 MINITAB中作 IMR 圖 步驟 2StatControl ChartsIMR在 MINITAB中作 IMR 圖 步驟 3用 IMR 圖來表現(xiàn)過程的改進為增加焊接強度，針對過程做了一項 “改進 ” 。它是真實的嗎？堆棧數(shù)據(jù)IMR 表示有兩個總體根據(jù)改善后的數(shù)據(jù)計算出的控制限表示 “老的 ”過程有顯著地差異。焊接強度很高。IMR 課堂練習使用文件 SPC Variable Class “IMR Charts Data”1. 找到 Xbar, Xdbar 和 Rbar2. 確定可用的休哈特常數(shù)3. 計算 Xbar 、 R圖的 UCL 和 LCL4. 將數(shù)據(jù)拷貝到 MINITAB 軟件中5. 堆棧數(shù)據(jù)6. 驗證計算結果 7. 確定過程是否受控目標 IMR 圖規(guī)則目標 IMR 圖使用相同的數(shù)據(jù)得到的兩個單獨的圖形 ? 畫的單點圖，不同于目標圖? MR 圖是移動極差圖? IMR 圖對趨勢，循環(huán)和樣式比較敏感目標 IMR 和實際數(shù)據(jù)銷售部門使用需求預測流程對每周的銷售進行預測。 他們的需求預測流程受控嗎 ?由于數(shù)據(jù)是單值，因此使用 IMR 圖 . 實際數(shù)據(jù)的 IMR 圖看起來預測好像是受控的，但更進一步看 …目標 IMR 圖要求需求預測不能得到 “實際的狀況 ”——顧客期望的 .需求預測確定了一個需求目標。預測和實際之間的差異就是過程的真實測量。IMR 圖是差異圖目標 IMR 圖需求預測過程不受控。6Sigma項目可能起作用的區(qū)域 !目標回顧參與者將能夠 : – 運用 SPC法則– 解釋控制圖中的運行和趨勢圖– 作圖并解釋 ? XbarR 圖 ? IMR 圖? 目標 IMR 圖特性數(shù)據(jù)控制圖特性數(shù)據(jù)控制圖選擇特性數(shù)據(jù)u 圖p 圖缺陷還是不合格品 ?缺陷恒定區(qū)域機會數(shù)？n = 常數(shù)？不合格品np 圖 c 圖是否 是否np圖np圖法則np圖? 測量不合格品比例– 使用二項式分布– 好 /壞 , 接收 /拒收 , 是 /否? 每個比例值是樣本的子組– 需要很多個子組 (最少 50)? 子組樣本量保持不變