【正文】 其次，在判斷異常時，也可以同時應(yīng)用若干個判異準(zhǔn)則。 模式6:點(diǎn)子呈現(xiàn)周期性變化,參見點(diǎn)子呈現(xiàn)周期性變化圖。在過程正常為正態(tài)分布的情況下,點(diǎn)子落于中心線兩 側(cè)1α界限內(nèi)的概率為 P（μσ≤x≤μ+σ）=2[φ（0）φ（1）]=2[]= 式中, φ（1）與φ（0）內(nèi)的由附錄Ⅰ標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表查得。通常,模式5可能由下列兩個原因所致: 數(shù)據(jù)不真實或數(shù)據(jù)分層不當(dāng)。現(xiàn)在國家標(biāo)準(zhǔn)與國外的作法一樣,都是規(guī)定7點(diǎn)傾向判異。直觀看來,出現(xiàn)傾向表明過程均值逐漸增大或逐漸減少。在過程正常為正態(tài)分布的情況下,上述準(zhǔn)則情況出現(xiàn)的概率分別為 P{連續(xù)11個點(diǎn)中,至少有10點(diǎn)在中心線一側(cè)}≈ P{連續(xù)14個點(diǎn)中,至少有12點(diǎn)在中心線一側(cè)}≈ P{連續(xù)17個點(diǎn)中,至少有14,嵌在中心線一側(cè)}≈ P{連續(xù)20個點(diǎn)中,至少有16點(diǎn)在中心線一側(cè)}≈ 可見,模式3四個準(zhǔn)則的顯著性水平是相稱的,而且都在1%～2%之間。附帶說明一下,國外也有取9點(diǎn)鏈作為判異準(zhǔn)則的,這時的顯著性水平為 P{中心線一側(cè)出現(xiàn)長為9的鏈}=2=如果鏈較長,那么即使個別點(diǎn)子出現(xiàn)在中心線的另一側(cè)而形成間斷鏈,也可按照與鏈類似的方式處理。在控制圖中心線一側(cè)連續(xù)出現(xiàn)的點(diǎn)稱為鏈,其點(diǎn)子數(shù)目稱作鏈長,參見長為7的鏈圖鏈長不少于7時判斷點(diǎn)子排列非隨機(jī),存在異常因素。 類似地,可以計算出模式1準(zhǔn)則(2)和準(zhǔn)則(3)的情況出現(xiàn)的概率分別為(計算略): P{連續(xù)7個點(diǎn)中至少有3點(diǎn)接近控制界限}= P{連續(xù)10個點(diǎn)中至少有4點(diǎn)接近控制界限}= 根據(jù)上述計算,、,是不太相稱的,主要是準(zhǔn)則(3)的顯著性水平偏低一些。注意,這三條準(zhǔn)則是以至少有2點(diǎn)、3點(diǎn)、4點(diǎn)來排列的。所謂接近控制界限指點(diǎn)子距離控制界限在1σ以內(nèi)。 為了增加控制圖使用者的信心,第I類錯誤的概率α取為α0=,很小,于是第Ⅱ類錯誤的概率β就一定很大,針對這一點(diǎn),即使對于在控制界限內(nèi)的點(diǎn)子也要觀察其排列是否隨機(jī)。 對于準(zhǔn)則(1)可計算得 ： P(連續(xù)25點(diǎn),d=0)= = P(連續(xù)25點(diǎn),d0)== α1=(1)的顯著性水平。先分析準(zhǔn)則(2)。這時,根據(jù)概率乘法定理,總的β為β總=,要比β減小很多。那么如何用控制圖判斷過程是否處于穩(wěn)態(tài)?為此,需要制定判斷穩(wěn)態(tài)的準(zhǔn)則。從80年代以來,經(jīng)濟(jì)質(zhì)量管理(EQC)興起,學(xué)術(shù)代表人物是德國烏爾茨堡大學(xué)EQC中心的馮但σ小,β就大。 實施上述分析用控制圖與控制用控制圖的過程實際上就是不斷進(jìn)行質(zhì)量改進(jìn)的過程。 由于后者相當(dāng)于生產(chǎn)中的大法,故由前者轉(zhuǎn)為后者時應(yīng)有正式交接手續(xù)?！　★@然,狀態(tài)IV是最不理想的，也是現(xiàn)場所不能容忍的,需要加以調(diào)整,使之逐步達(dá)到狀態(tài)I。 4. 狀態(tài)Ⅱ: 　統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)未達(dá)到,技術(shù)穩(wěn)態(tài)達(dá)到。比利時學(xué)者威爾達(dá)()稱此狀態(tài)為技術(shù)穩(wěn)態(tài),而前一狀態(tài)為統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)。 分析用控制圖的主要目的是:(1) 分析生產(chǎn)過程是否處于穩(wěn)態(tài)。利用規(guī)格界限顯示產(chǎn)品質(zhì)量合格或不合格的圖是顯示圖,現(xiàn)場可以應(yīng)用顯示圖,但不能作為控制圖來使用。美國、日本和我國等大多數(shù)國家都采用3σ方式的控制圖,而英國和北歐少數(shù)國家采用α=。因此, 只能根據(jù)這兩類錯誤造成的總損失最小來確定上下控制界限。如果抽到這樣的產(chǎn)品進(jìn)行檢測并在控制圖中描點(diǎn),這時由于點(diǎn)子未出界而判斷生產(chǎn)正常就犯了漏發(fā)警報的錯誤或第Ⅱ類錯誤,發(fā)生這種錯誤的概率通常記以β,參見圖兩類錯誤發(fā)生的概率圖。在生產(chǎn)正常的情況下,純粹出于偶然而點(diǎn)子出界的概率雖然很小,但總還不是絕對不可能發(fā)生的。其次，在穩(wěn)態(tài)下生產(chǎn)，不合格品最少，因而生產(chǎn)也是最經(jīng)濟(jì)的。每貫徹一次這20個字(即經(jīng)過一次這樣的循環(huán))就消除一個異因，使它永不再出現(xiàn)，從而起到預(yù)防的作用。 根據(jù)上述，可以說休哈特控制圖的實質(zhì)是區(qū)分偶然因素與異常因素兩類因素。如果除去偶波外還有異波，則產(chǎn)品質(zhì)量的分布必將偏離原來的典型分布。偶波是不可避免的，但對質(zhì)量的影響微小，故可把它看作背景噪聲而聽之任之。 但從對質(zhì)量的影響大小來看，質(zhì)量因素可分成偶然因素(簡稱偶因)與異常因素(簡稱異因)兩類。用數(shù)學(xué)語言來說，即根據(jù)小概率事件原理，小概率事件實際上不發(fā)生，若發(fā)生則判斷異常。由圖可看出，前三個點(diǎn)子都在控制界內(nèi)，但第四個點(diǎn)子超出上控制界。稱μ+3σ為上控制界，記為UCL，稱μ為中心線，記為CL，稱μ3σ為上控制界，記為LCL。而成下圖（控制圖的演變b圖），這樣就得到一張控制圖，具體說是單值( χ)控制圖。美國休哈特就根據(jù)這一事實提出了控制圖。取何值，產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在μ177。在質(zhì)量特性值為連續(xù)值時，最常見的典型分布為正態(tài)分布。因此，無論縱坐標(biāo)取為頻率或頻率/組距，各直方的高都與頻數(shù)成正比。 機(jī)螺絲直徑直方圖 直方圖趨近光滑曲線 將各組的頻數(shù)用數(shù)據(jù)總和N=100除，就得到各組的頻率，它表示機(jī)螺絲直徑屬于各組的可能性大小。圖中的直方高度與該組的頻數(shù)成正比。圖上有中心線(CL)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)，并有按時間順序抽取的樣本統(tǒng)計量數(shù)值的描點(diǎn)序列，參見控制圖示例圖。 控制圖原理 一、控制圖的重要性 貫徹預(yù)防原則是依靠推行SPC和SPCD來實現(xiàn)的，而居QC七個工具核心地位的控制圖是 SPC和SPCD的重要工具。所以這三個強(qiáng)調(diào)是互相聯(lián)系、密不可分的。眾所周知，質(zhì)量管理這門學(xué)科有個重要的特點(diǎn)，即對質(zhì)量管理所提出的原則、方針、目標(biāo)都要有科學(xué)方法和科學(xué)措施來加以保證。推行SPC的效果是顯著的。 (2)若發(fā)現(xiàn)問題，則需對上述控制標(biāo)準(zhǔn)手冊進(jìn)行修訂，及反饋到步驟4。將具有立法性質(zhì)的有關(guān)過程控制標(biāo)準(zhǔn)的文件編制成明確易懂、便于操作的手冊，使各道工序使用。審核者批準(zhǔn)者批準(zhǔn)日期控制圖過程標(biāo)準(zhǔn)控制因素(2)所謂過程控制網(wǎng)圖即在圖中按工藝流程順序?qū)⒚康拦ば虻年P(guān)鍵變量列出。 對全廠每道工序都要進(jìn)行分析(可用因果圖)，找出對最終產(chǎn)品影響最大的變量，即關(guān)鍵變量(可用排列圖)。 四、SPC和SPCD的進(jìn)行步驟 進(jìn)行SPC