spc數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與管理-xxxx18-文庫吧資料
2025-02-24 15:11本頁面
【正文】 限的寬度 : 177。 ? 管制界限受制程的自然允差界限 (natural tolerance limits)的驅(qū)策，通常取制程平均數(shù)上下 3s所做的界限稱為自然允差上、下界限，以 Untl與 Lntl表示 。 常態(tài)分配 3σ 2σ 1σ μ +1σ +2σ +3σ % % % % % 控制圖的理論介紹 第三章 控制圖的種類 ?計(jì)量型控制圖 均值 極差圖 均值 標(biāo)準(zhǔn)差圖 中位數(shù) 極差圖 單值 移動(dòng)極差圖 ?計(jì)數(shù)型控制圖 不合格品率控制圖 （ P圖） 不合格品數(shù)控制圖 （ nP圖） 單位缺陷控制圖 （ U圖） 缺陷數(shù)控制圖 （ C圖） Rx?SRmx?~正態(tài)分布 二項(xiàng)分布 泊松分布 計(jì)量 型 ， 如產(chǎn)品質(zhì)量特性 計(jì)數(shù) 型 ， 如缺點(diǎn)數(shù) 控制圖的 選用 備注：若樣本大小 2n ≦10 ， 可選用 XR管制圖 ? 計(jì)量型控制圖的數(shù)據(jù)需為常態(tài)分配； ? 計(jì)數(shù) 型控制 圖中 ,不良數(shù)控制圖 （ nP圖） 的每組樣本數(shù) 至少 50,缺點(diǎn)數(shù)管制圖 （ C圖） 的每組樣本平均有 1~5個(gè)缺點(diǎn)數(shù) 。若數(shù)據(jù)為『 常態(tài)分配 』 則在 μ177。是 做好制程控制中非常重要的關(guān)鍵 所在。 但誤將偶然原因當(dāng)作是異常 原因，而 改變制程的生產(chǎn) 條件，不但影響 生產(chǎn)效率也會(huì) 導(dǎo)致產(chǎn)品品質(zhì) 下降。 為何會(huì)產(chǎn)生如此的變動(dòng) ?原因是制程受到很多因素的 影響，且 通常很難把握這些 因素。 基本概念 過程控制系統(tǒng) ? 過程控制系統(tǒng) 人 機(jī)器 材料 方法 環(huán)境 我們的工作方式 資源的整合 產(chǎn)品 服務(wù) 顧客 輸入 過程 /系統(tǒng) 輸出 過程的呼聲 統(tǒng)計(jì)方法 顧客的呼聲 識(shí)別不斷變化的需要求和期望 過程控制系統(tǒng) ? 變異：任何系統(tǒng)中均存在變異，因此沒有任何兩件成品是完全相同 的。 ? ：估計(jì)機(jī)器能力 ， 可妥善安排適當(dāng)機(jī)器生產(chǎn)適當(dāng)零件 。 ? ：過程的異常趨勢(shì)可即時(shí)對(duì)策 ， 預(yù)防整批不良 ，以減少浪費(fèi) ， 從而降低損失成本 。 ? SPC： Statistical Process Control(統(tǒng)計(jì)過程控制）是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)分析過程中的品質(zhì)特性從而控制過程變異 ? 過程：指的是共同工作以產(chǎn)生輸出的供方、生產(chǎn)者、材料、方法和環(huán)境及輸出顧客之集合 ? 統(tǒng)計(jì)：數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法是一種科學(xué)的方法，它的理論基礎(chǔ)是數(shù)量統(tǒng)計(jì)學(xué)；其用途如： 提供表示事物特征的數(shù)據(jù)； 比較事物間的差異 分析影響事物變化的因系及相互關(guān)系 SPC基本概念 定義 SPC目的及作用 ? ：有效的 抽樣 控制 ， 不用全數(shù)檢驗(yàn) ， 得以控制成本 。 n很大而 p很小時(shí)，泊松分布可作為二項(xiàng)分布的近似，其中 λ 為 np。 泊松分布適合于： 描述單位時(shí)間內(nèi)隨機(jī)事件發(fā)生的次數(shù)。 注 :二項(xiàng)分配常用于 近似 不良品發(fā)生的機(jī)率。 (3) 每次的試驗(yàn)中，成功事件發(fā)生的機(jī)率為 p，失敗事件發(fā)生的機(jī)率為 q (q=1p) (4) 每次的試驗(yàn)彼此獨(dú)立，毫不相關(guān)，亦即給定前次的試驗(yàn)結(jié)果不影響后一次試驗(yàn)的結(jié)果。對(duì)于正態(tài)分布，正負(fù)三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)（深藍(lán)，藍(lán)，淺藍(lán)）的比率合起來為 99%。在 正態(tài)分布 中，此范圍所占比率為全部數(shù)值之 68%。 4. 在此曲線以下，橫軸以上的面積總和為 1。 3. 此曲線在 處有反曲點(diǎn)，當(dāng) 時(shí)圖形凸向上。 性質(zhì)，可作為發(fā)展統(tǒng)計(jì)推論程序中的量測(cè)變量基本機(jī)率模型 ? 大多數(shù)自然界與工業(yè)產(chǎn)品的變異均可適用常態(tài)分布 ? 常態(tài)分布為質(zhì)量管理技術(shù)的基礎(chǔ) 樣本數(shù) 大 時(shí)， 平均數(shù)的抽樣分布 會(huì)近似于常態(tài)分布 (中心 極限定理 )，此結(jié)果為統(tǒng)計(jì)在工業(yè)應(yīng)用上重要基礎(chǔ) ),(~ 2??NX常態(tài)分布的圖形 外形像鐘，左右對(duì)稱 1. 其眾數(shù) (mode)產(chǎn)生在 處 ,即曲線發(fā)生最大值時(shí)的橫坐標(biāo)為 。 ?計(jì)數(shù)型管制圖的優(yōu)點(diǎn)在于它將很多質(zhì)量特性聯(lián)合考慮，且如果有任何一個(gè)特性超過規(guī)格，就將他分類到丌良品，但若將很多質(zhì)量特性都當(dāng)作計(jì)量型處理，則幾乎每一個(gè)都需要被觀察，并個(gè)別或聯(lián)合地執(zhí)行計(jì)數(shù)型管制。 ?計(jì)量型管制圖 提供較多有關(guān)制程績(jī)效的資料和訊息。 例如 燈泡的使用壽命時(shí)間 .( ) 例如 每一卷布匹的長(zhǎng)度 .( ) 例如 每一個(gè)點(diǎn)心的加工重量 .( ) 計(jì)數(shù)型不計(jì)量型控制圖的選擇 ?在很多情況下，質(zhì)量工程師會(huì)面臨在計(jì)量值不計(jì)數(shù)值管制圖兩者做選擇。 本次課程主要內(nèi)容 ? 第一章：相關(guān)統(tǒng)計(jì)知識(shí)介紹 ? 第二章：統(tǒng)計(jì)過程控制的基本概念 ? 第三章：控制圖的理論介紹 例如：生產(chǎn)車間有這樣一 組數(shù)據(jù) 0 , 3 3 , 2 , 1 9 , 127 , 1 , 4 6 , 10 2 , 26 , 9 7 , 3 , 2 , 5 4 , 5 8 , 13 7 , 10 4 , 7 5 , 2 3 , 6 10 , 13 3 , 0 1 , 2 , 4 1 , 5 , 5 , 8 0 , 1 8 , 11 4 , 7 5 , 7 , 4 9 , 1 , 2不知道是什么 ? 7911 11 1335 3 5 7 915911357135791113描點(diǎn)作圖 仍然不知道是什么 ! 或者您想到了點(diǎn)什么？ 數(shù)據(jù)有問題 ? 原來數(shù)據(jù)來源于兩個(gè)班次 ! 0 , 3 3 , 2 , 1 9 , 127 , 1 , 4 6 , 10 2 , 26 , 9 7 , 3 , 2 , 5 4 , 5 8 , 13 7 , 10 4 , 7 5 , 2 3 , 6
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