spc统计过程控制教程(标杆学习SPC控制图详解)(1)

控制图能够被用来监测和评价一个过程。有两种类型的控制图,一种为计量型数据控制图,另一种为计数型数据控制图。过程本身将决定使用哪种类型的控制图。如果取自于过程的数据是离散型的(例如:通过/不通过,可接受/不可接受)则使用计数型数据控制图。如果取自于过程的数据是连续性的(例如:直径,长度)则使用计量型数据控制图。每种类型的控制图都结合了一些图表以用于更进一步的评价过程。

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计量型

计量型控制图应用:

□量化的值(例如:“直径为 16.45 mm”)比较简单的是—否陈述(例如:“直径符合规范”)包含的信息更多;

□虽然收集计量型数据通常比收集计数型数据(例如,通过/不通过)花费要多,但是一个较小的样本就能快速地得出结论,由于效率的提高,这能够导致总的测量成本更低;

□因为在做出可靠的决定之前,只需检查少量的产品,“不受控”信号和采取纠正措施之间的时间间隔通常是较短的;

□用计量型数据,可以分析一个过程的性能,可以量化所作的改进,即使每个单值都在规范界限之内。这一点对寻求持续改进来说是很重要的。

一个计量型控制图可以通过其过程变差,零件间的变差和过程的均值来解释过程数据。由于这个原因,计量型控制图常常被成对制作和分析,一张图用于过程均值,另一张图用于过程变差。

最常用的一对是 X 和 R 图。 X 是一个小的子组的算术均值——对过程均值的一个测量;R 是每个子组的极差(最大值减去最小值)——对过程变差的一个测试量。然而,其他的一些控制图在某特定的环境下可能更有用。

X 和 R 图或许是最常用的控制图,但它们并不是适合于所有的情形

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计数型

计数型控制图应用:

□计数型数据的情况存在于任何技术或行政管理过程中,所以可以在很多场合下应用计数型数据分析技术,最大的困难是对什么是合格下一个精确的可操作的定义。

□在很多情况下已有计数型数据——现有的检验记录、修理日志、拒收材料的筛选等。在这些情况下,不需要额外的努力去收集数据,所要做的仅仅是将这些数据转化成控制图的形式。

□在必须收集新数据的地方,获得计数型数据通常是很快的且不需要很多费用就可以获得。由于使用简单的量具(例如,通/止规或目视标准),所以常常不要求专门的测量技能。很多场合要求有专门的测量技能,特别是零件处于“灰色区域”16时。

□许多用于管理总结报告的数据是计数型的并且可以从控制图分析中获得益处。例如:废品率、质量审核和材料拒收。

由于能够区分特殊原因和普通原因偏差,控制图分析在解释这些管理报告时很有用价值。

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控制图选择

控制图制作过程:

一、在使用控制图以前,需要有几个准备步骤:

√建立适合行动的环境。

√定义过程。

√根据如下因素以确定用来做控制图的特征或特性:

■ 顾客的需求。

■ 当前的和潜在的问题区域。

■ 特性之间的相关性

二、制作控制图的步骤:

l. 收集数据

2.建立控制限

3.统计上受不受控的解释

4.为了持续控制延长控制限

控制图公式大全:

计量型控制图常用公式

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均值、极差图公式

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均值、极差图公式

spc统计过程控制教程(标杆学习SPC控制图详解)(7)

均值、标准差公式

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中位数、极差公式

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单值、移动极差公式

计数型控制图常用公式

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p图公式

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控制图特征公式

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np图公式

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u图公式

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c图公式

其他类型的控制图:有几种类型的控制图不同于上面所说的,这些图大部分是针对影响标准控制图最佳应用的特定的过程状况或条件而开发出来的。如果想了解关于这些图或其他图的更多信息,请转到https://k.youshop10.com/Yjn8Uhny

控制图八大判定准则

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八大判定准则

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八大判定准则

计量型数据的过程能力和过程性能

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CP、CPK

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PP、PPK

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CR、PR、PPM

其他非正态分布及控制图不做过多介绍了,最后附赠一个仅供参考的控制图选用程序,质量不是免费的,质量是无价的。

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控制图的选用程序

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