spc統(tǒng)計過程控制概述(ppt49頁)-在線瀏覽
2025-04-02 12:38本頁面
【正文】 正態(tài)分布 (normal distribution)。? 計點特性值：如每條內(nèi)存上少錫點數(shù)等離散性數(shù)據(jù)，最常見的是泊松分布 (Poisson distribution)。169。如 100條 PCB金手指厚度，標準 50?。John Z. Rao 2023 正態(tài)分布? 正態(tài)分布：直方圖所取得數(shù)據(jù)越多，分組越密，則直方圖就越趨近一條光滑的曲線。169。John Z. Rao 2023 平均值對正態(tài)的曲線的影響? 若平均值增大，則正態(tài)曲線往右移動，見 ?‘? 若平均值減小，則正態(tài)曲線往左移動，見 ?“ ?“ ? ?’169。無論平均值如何變化都不會改變正態(tài)分布的形狀，即標準差 ?；無論標準差如何變化，也不會影響數(shù)據(jù)的對稱中心，即平均值 ?。John Z. Rao 2023 標準差對正態(tài)曲線的影響? 若標準差越大，則數(shù)據(jù)分布越分散，波動范圍大；? 若標準差越小，則數(shù)據(jù)分布越集中，波動范圍小。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)學計算的精確值，應該牢牢記住。? 休哈特正是據(jù)此發(fā)明了控制圖。John Z. Rao 2023 控制圖原理? 控制圖的形成：? 將正態(tài)分布圖按順時針方向旋轉 90176。 ，得到圖 C。圖中 UCL= ? +3?為上控制限， CL= ?為中心線， LCL= ? 3?為下控制限。John Z. Rao 2023 判異規(guī)則（一）? 點出界就判異? 如上圖第四點已超出 UCL，故判斷過程異常。若過程異常， ?值增大，分布曲線整體上移，則點子超出 UCL的概率大大增加，可能是的幾十倍、幾百倍。169。通常這種錯誤的概率記為 ?。通常這種錯誤的概率為 ? 。John Z. Rao 2023 判異準則 Criteria for abnormality1. 點出界就判異；2. 雖然點均未出界，但界內(nèi)點排列不隨機就判異；? 第二條準則的具體模式理論上有無窮多種，但具有實際物理意義并被廣泛使用的有少數(shù)幾種。John Z. Rao 2023 常規(guī)休哈特控制圖數(shù)據(jù)特征 分布 控制圖 簡記 備注計量值 正態(tài)分布 均值 — 極差控制圖 XR 可取消均值 — 標準差控制圖 XS中位值 — 極差控制圖 XR 可取消單值 — 移動極差控制圖 XRs計件值 二項分布 不合格品率控制圖 p不合格品數(shù)控制圖 np計點值 泊松分布 單位不合格數(shù)控制圖 u不合格數(shù)控制圖 c169。John Z. Rao 2023 計數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖? 準備工作? 建立一個好的行動環(huán)境? 定義過程? 確定要管理的特性? 應考慮– 顧客的需求– 當前及潛在的問題領域– 特性之間的關系? 定義測量系統(tǒng)，使之具有可操作性? 使不必要的變差最小169。John Z.
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