spc統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制概述(ppt49頁(yè))(已改無(wú)錯(cuò)字)
2023-03-20 12:38:52 本頁(yè)面
【正文】 不合格品率控制圖 p不合格品數(shù)控制圖 np計(jì)點(diǎn)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 控制圖選用程序169。John Z. Rao 2023 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖? 準(zhǔn)備工作? 建立一個(gè)好的行動(dòng)環(huán)境? 定義過(guò)程? 確定要管理的特性? 應(yīng)考慮– 顧客的需求– 當(dāng)前及潛在的問(wèn)題領(lǐng)域– 特性之間的關(guān)系? 定義測(cè)量系統(tǒng)，使之具有可操作性? 使不必要的變差最小169。John Z. Rao 2023 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)控制圖的種類? 不合格品率 p控制圖? 不合格品數(shù) np控制圖? 不合格數(shù) c控制圖? 單位不合格數(shù) u控制圖169。John Z. Rao 2023 不合格率的 p圖數(shù)據(jù)收集1. 選擇子組的容量、頻率和數(shù)量? 子組容量 (n=50~200)? 分組頻率? 子組的數(shù)量 (25)2. 計(jì)算每個(gè)子組的不合格率（ p）– 記錄每個(gè)子組的下列值– 被檢項(xiàng)目的數(shù)量 ——n– 發(fā)現(xiàn)的不合格項(xiàng)目 ——np– 計(jì)算不合格率 p=np/p3. 選擇控制圖的坐標(biāo)刻度（ ~2倍）4. 將不合格品率描繪在控制圖上169。John Z. Rao 2023 不合格率的 p圖計(jì)算控制界限1. 計(jì)算過(guò)程平均不合格品率– P=2. 計(jì)算上、下控制界限（ UCL、 LCL）– UCL=p+3– LCL=p3. 畫(huà)線并標(biāo)注– 過(guò)程平均 —— 水平實(shí)線– 控制線路（ UCL、 LCL） —— 水平虛線169。John Z. Rao 2023 ?、 ?變化示意圖時(shí)間特性值?不變?傾向性變化169。John Z. Rao 2023 ?、 ?變化示意圖時(shí)間特性值?不變?無(wú)規(guī)律變化169。John Z. Rao 2023 ?、 ?變化示意圖時(shí)間特性值?規(guī)律性變化?不變169。John Z. Rao 2023 ?、 ?變化示意圖時(shí)間特性值?無(wú)規(guī)律變化?不變169。John Z. Rao 2023 ?、 ?變化示意圖時(shí)間特性值?無(wú)規(guī)律變化?無(wú)規(guī)律變化169。John Z. Rao 2023 XR控制圖? 計(jì)量值最常用、重要的控制圖? 適用范圍廣：– X圖：? X正態(tài) ?X正態(tài)? X非正態(tài) ?近似正態(tài)（中心極限定理）? 中心極限定理使得 X圖廣為應(yīng)用。– R圖? 通過(guò)計(jì)算機(jī)上的模擬試驗(yàn)證實(shí)：只要 X不是非常不對(duì)稱，則 R的分布無(wú)大的變化。169。John Z. Rao 2023 XR控制圖? 靈敏度高– X圖：X通過(guò)平均– R圖：無(wú)此優(yōu)點(diǎn)偶因至少可以部分抵消（偶因反映在 ?上）異因不變靈敏度高異因突出169。John Z. Rao 2023 X圖的控制線? 設(shè)過(guò)程正常， x~N(?， ?2)? 則可證明 X~N((?， ?2/n)， n為樣本大小? 若 ?
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