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n k
0.9973n
k
0.0027k
●举例
判稳原则
判异准则
两类:
●点出界判异
●界内点排列不随机判异
判异准则:
1、连续9点落在中心线同一侧
UCLBiblioteka BaiduA
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
2.连续6点递增或递减
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
3.连续14中相邻点上下交替
UCL A
B
CL
C C
不合格品控制图
p
np
不合格品数控制 图
备注
p、np图可由不合格 数npT
泊松
分布 (计点 值)
u
单位不合格数控 用cT代替u、c图
制图
c
不合格数控制图
X s
X X R
常用控制图
• 均值-极差图
--- 图用于观察正态分布均值的变化;R图用 于观察正态分布的分散情况或变异度的情况
• 均值-标准差图 ---同均值-极差图,用标准差代替极差,R图计 算方便;但当n>10时,s图比R图效率高;最 终替代R图;
B
LCL A
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
5.连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
6.连续15点在C区中心线上下
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
判异准则
7.连续8点在中心线两侧,但无一区在C区中
特点:
1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求? ●控制用控制图
等过程调整到稳态后,延长控制图的控制线作 为控制用控制图。应用过程参数判断
控制图设计思想
●先确定 α ,再看β
----按照3σ方式确定UCL、CL、LCL,
α0 =0.27% ----通常采用α =1%,5%,10%三级,为了增 加使用者的信心,取α =0.27%。 Α越大, β 越小
•
做一枚螺丝钉,那里需要那里上。21. 1.222:1 2:2222:12Jan-2 12-Jan -21
•
日复一日的努力只为成就美好的明天 。22:12:2222:1 2:2222:12Satur day , January 02, 2021
•
安全放在第一位,防微杜渐。21.1.221 .1.222:12:2222 :12:22J anuary 2, 2021
控制用控制图 ●延长分析控制图的控制线
谢谢观看,再见
•
生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。21. 1.221.1. 2Satur day , January 02, 2021
•
人生得意须尽欢,莫使金樽空对月。2 2:12:22 22:12:2 222:12 1/2/202 1 10:12:22 PM
X Rs 单值--极差图
常用的控制图
组数 数据1 数据2 数据3 数据4 均值 极差 标准差 第一组 48 48 52 52 50 4 2.3 第二组 48 50 50 52 50 4 1.6 第三组 45 46 54 55 50 10 5.2
常用控制图
分布 控制图代号 控制图名称
二项
分布 (计件 值)
1%
5%
10%
判稳原则
●判稳准则 在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳:
-----连续25个点,界外点数d=0 -----连续35个点,界外点数d≤1 -----连续100个点,界外点数d≤2 ●分析判稳原则
准则
α
β
1
0.0654
0.9346
2
0.0041
0.9959
3
0.0026
0.9974
UCL A
B
CL
C C
B
LCL A
常用控制图
●X控制图:多用于下列场合: ---对每件产品都必须检验,如采用自动化检查和测量的 场合;
---取样费时、昂贵的场合; ---如化工等气体与液体流程式过程,产品均匀,多抽样
无意义; ---特点:灵敏度差 ● p控制图:用于控制对象为不合格品率或合格品率的计
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限:区分合格品与不合格品 控制界限:区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ ●LCL=μ-3 σ ●虚发警报α=0.27%
漏发警报β=
分析用控制图与控制用控制图
●分析用控制图
应用控制图时,首先将非稳态的过程调整到稳 态,用分析控制图判断是否达到稳态。确定过 程参数
图的问题,SPC强调从整个过程、整个体 系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P (Process,过程) ●可判断过程的异常,及时告警; ●不能告知此异常是什么因素引起的
SPC的特点
●最终发展为SPD(Statistical Process Diagnosis,统计过程诊断)
------SPD既有告警功能,又有诊断功能
件质量指标的场合; ----例如:不合格品率、交货延迟率、缺勤率、邮电的差
错率等;
常用控制图评价
●计量控制图:由于计算机的应用普及,X s 控制图
的计算机毫无困难,而且无论样本是否大于10,X s 图计算的结果都是精确的,故均值标准差图完全可 以代替均值极差图。
●计件控制图:当样本大小n变化时,由于p图、np图 的控制界限都呈凹凸状,不但作图不方便,更无法
•
相信命运,让自己成长,慢慢的长大 。2021 年1月2 日星期 六10时1 2分22 秒Satur day , January 02, 2021
•
爱情,亲情,友情,让人无法割舍。2 1.1.220 21年1 月2日星 期六10 时12分 22秒21 .1.2
谢谢大家!
•
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2021 年1月2 日星期 六10时1 2分22 秒22:12:222 January 2021
•
科学,你是国力的灵魂;同时又是社 会发展 的标志 。下午1 0时12 分22秒 下午10 时12分2 2:12:22 21.1.2
•
每天都是美好的一天,新的一天开启 。21.1.2 21.1.22 2:1222:12:222 2:12:22 Jan-21
X R
判稳、判异,可以通过应用不合格数npT图替代。 ●计点控制图:当样本大小n变化时,由于u图、c图的
控制界限都呈凹凸状,不但作图不方便,更无法判 稳、判异,可以应用通用不合格数cT图替代。 ●有用的控制图: X s 、X R 、npT图、cT控制图
X R 控制图的两个阶段
分析用控制图 ●判断过程是否稳定不稳定,调至稳定 ●过程的过程能力指数是否满足要求,过 程能力指数满足要求称之为技术稳态
判稳原则
●计算公式:
准则
P(过程为正常的概率)
N=25 d=0
25 0
0.997325
1
0.99730
0.9345
判断错误 的概率
1-P
N=35 d≤1
1-P
35 0
0.997335
135
0.997334
0.0027
1
0.9959
N=100 d≤3
N=n d ≤k
n 0
0.9973n
......
•SPC的基本概念
SPC的基本概念
SPC(Statistical Process Control):为了贯彻预
防原则,应用统计技术对过程中的各个阶段进 行评估和监察,从而保证产品与服务满足要求 的均匀性。
SPC的特点
●与全面质量管理相同,强调全员参与,而 不是只依靠少数质量管理人员
●强调应用统计方法来保证预防原则的实现 ●SPC不是用来解决个别工序采用什么控制
•
加强自身建设,增强个人的休养。202 1年1月 2日下 午10时1 2分21. 1.221.1. 2
•
精益求精,追求卓越,因为相信而伟 大。202 1年1月 2日星 期六下 午10时1 2分22 秒22:12:2221.1. 2
•
让自己更加强大,更加专业,这才能 让自己 更好。2 021年1 月下午 10时12 分21.1. 222:12 January 2, 2021
统计控制状态
●概念:只有偶因而无异因产生的变异的状态 ●优点:
----对产品的质量有完全把握 ----生产也是最经济的 ----在控制状态下,过程的变异最小
常用的控制图
分布 控制图代号 控制图名称
备注
正态
分布
(计 X R
量值)
均值—极差控制 图
X S
X~ R
均值—标准差控 制图
中位值—极差图
●中位极差图 X~ R 图, X~ 表示中位值。现在由于 计算机应用普及,故已淘汰,被均值-标准差图替代。
两种错误
一.第一种错误:虚发警报(false alarm)
UCL
α
β
LCL 二.第二种错误:漏发警报(alarm missing)
控制图的第二类错误
三、减少两种错误所造成的损失: ●UCL、LCL距离间隔大,α减小 β增大 ●UCL、LCL距离间隔小,α增大 β减小 ●UCL、LCL距离间隔3σ,α=0.27%