spc統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制概述(ppt49頁(yè))(編輯修改稿)
2025-03-19 12:38 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 2023 平均值對(duì)正態(tài)的曲線的影響? 若平均值增大，則正態(tài)曲線往右移動(dòng)，見(jiàn) ?‘? 若平均值減小，則正態(tài)曲線往左移動(dòng)，見(jiàn) ?“ ?“ ? ?’169。John Z. Rao 2023 正態(tài)分布平均值與標(biāo)準(zhǔn)差的關(guān)系? 平均值與標(biāo)準(zhǔn)差是相互獨(dú)立的。無(wú)論平均值如何變化都不會(huì)改變正態(tài)分布的形狀，即標(biāo)準(zhǔn)差 ?；無(wú)論標(biāo)準(zhǔn)差如何變化，也不會(huì)影響數(shù)據(jù)的對(duì)稱中心，即平均值 ?。169。John Z. Rao 2023 標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)正態(tài)曲線的影響? 若標(biāo)準(zhǔn)差越大，則數(shù)據(jù)分布越分散，波動(dòng)范圍大；? 若標(biāo)準(zhǔn)差越小，則數(shù)據(jù)分布越集中，波動(dòng)范圍小。169。John Z. Rao 2023 控制圖原理? 3?原則? 不論 ?與 ?取值為何，只要上下限距中心值（平均值）的距離各為 3 ? ，則產(chǎn)品質(zhì)量特征值落在范圍內(nèi)的為 %，這是數(shù)學(xué)計(jì)算的精確值，應(yīng)該牢牢記住。? 產(chǎn)品質(zhì)量特征值落在 [? 3 ? ， ? +3 ? ]之外的概率為 %，其中單側(cè)的概率分別為 %。? 休哈特正是據(jù)此發(fā)明了控制圖。169。John Z. Rao 2023 控制圖原理? 控制圖的形成：? 將正態(tài)分布圖按順時(shí)針?lè)较蛐D(zhuǎn) 90176。?，得到圖 B；但圖 B中上端數(shù)值大，不符合視角常規(guī)，故再將圖前后旋轉(zhuǎn) 180 176。 ，得到圖 C。圖 C就是一張典型的控制圖 ——單值控制圖。圖中 UCL= ? +3?為上控制限， CL= ?為中心線， LCL= ? 3?為下控制限。169。John Z. Rao 2023 判異規(guī)則（一）? 點(diǎn)出界就判異? 如上圖第四點(diǎn)已超出 UCL，故判斷過(guò)程異常。為什么？若過(guò)程正常，則點(diǎn)子超出 UCL的概率為 %。若過(guò)程異常， ?值增大，分布曲線整體上移，則點(diǎn)子超出 UCL的概率大大增加，可能是的幾十倍、幾百倍。在這兩種可能性中選擇一種，當(dāng)然選擇過(guò)程異常。169。John Z. Rao 2023 判異規(guī)則（二）? 兩種錯(cuò)誤? 虛發(fā)警報(bào) (false alarm)：過(guò)程正常，但樣本正好抽到 %處，根據(jù)判異規(guī)則判定過(guò)程異常。通常這種錯(cuò)誤的概率記為 ?。? 漏發(fā)警報(bào) (alarm missing):過(guò)程異常，但樣本正好抽到仍位于控制界限以內(nèi)，根據(jù)判異規(guī)則判定過(guò)程正常。通常這種錯(cuò)誤的概率為 ? 。169。John Z. Rao 2023 判異準(zhǔn)則 Criteria for abnormality1. 點(diǎn)出界就判異；2. 雖然點(diǎn)均未出界，但界內(nèi)點(diǎn)排列不隨機(jī)就判異；? 第二條準(zhǔn)則的具體模式理論上有無(wú)窮多種，但具有實(shí)際物理意義并被廣泛使用的有少數(shù)幾種。169。John Z. Rao 2023 常規(guī)休哈特控制圖數(shù)據(jù)特征 分布 控制圖 簡(jiǎn)記 備注計(jì)量值 正態(tài)分布 均值 — 極差控制圖 XR 可取消均值 — 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 XS中位值 — 極差控制圖 XR 可取消單值 — 移動(dòng)極差控制圖 XRs計(jì)件值 二項(xiàng)分布
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