Minitab控制图选编.ppt

Minitab控制图;控制图;Box-Cox转换;数据的变换;已知观察值的分布的正态性变换;Box-Cox变换;Minitab;Minitab Box-Cox 图包括： 的可能值 包含在图上红线内的 的 95% 置信区间。 的最优值;一家纺织品制造商开发了一种太阳能系统，用于对锅炉给水进行预热，然后将其注入生产用蒸气系统。测量了 48 小时内传递给给水的能量，并计算了能量比率（单位为 kbtu/小时）。 数据： 太阳能.MTW ;控制图介绍;Minitab; ;所谓控制图的基本思想就是把要控制的质量特性值用点描在图上，若点全部落在上、下控制界限内，且没有什么异常状况时，就可判断生产过程是处于控制状态。否则，就应根据异常情况查明并设法排除。通常，点越过控制线就是报警的一种方式。 ;2.常用控制图的种类;计量值控制图一般适用于以计量值为控制对象的场合。 计量值控制图对工序中存在的系统性原因反应敏感，所以具有及时查明并消除异常的明显作用。计量值控制图经常用来预防、分析和控制工序加工质量，特别是几种控制图的联合使用。;属性控制图则用于以属性值为控制对象的场合。离散型的数值，比如，一个产品批的不合格品件数。 属性控制图的作用与计量值控制图类似，其目的也是为了分析和控制生产工序的稳定性，预防不合格品的发生，保证产品质量。 ;3.控制界限的原理;4.控制图的分析与判断;1）受控状态的判断;在满足了条件(a)的情况下，对于条件(b)，若点的排列是随机地处于下列情况，则可认为工序处于受控状态。 (1)连续25个点没有1点在控制界限以外； (2)连续35个点中最多有1点在控制界限以外； (3)连续100个点中最多有2点在控制界限以外。 ;若过程为正态分布，d为界外点数，则 P(连续35点，d≤1)=C035(0.9973)35+ C135(0.9973)34(0.0027)=0.9959 P(连续35点，d＞1)=1-0.9959=0.0041 与0.0027同一数量级的小概率。 同理，P(连续100点，d＞2)=0.0026 但是 P(连25点，d ＞ 0)=0.0654 ;2) 失控状态的判断;控制图有缺陷的状态; b）连续7点中有3点在警戒区内； c）连续10点中有4点在警戒区内。;说明：μ±2σ—μ±3σ的概率为0.0428 μ±2σ——0.9545； μ±3σ——0.9973 连续3点有2点在2σ— 3σ区间 连续7点有3点在2σ— 3σ区间 ;控制图有缺陷的状态; 在一侧出现连续7点的概率为 b 连续11点中有10点在中心线一侧； ;c连续14点中有12点在中心线一侧； d连续17点中有14点在中心线一侧； e连续20点中有17点在中心线一侧。;控制图有缺陷的状态;子集的变量控制图X-barRSX-bar-RX-bar-S;X-bar控制图由美国学者Shewhart于1925年提出，检测过程中的大的漂移和异常点效果显著 X-bar检测过程均值，R和S控制图检测过程方差 ;X-bar 控制图;X-bar 控制图;X-bar图;X-bar控制图检测过程中的大的漂移和异常点效果显著，但对较小的偏移无法检测 配合特殊原因检验（附加运行准则）可以弥补这一缺点 ;特殊原因检验 特殊原因检验将评估标绘点是否随机分布在控制限制内。 在这 8 种特殊原因检验中，每种检验都在控制图上绘制的数据中查找特定模式。 非随机模式表示存在应当进行调查分析的特殊原因变异。;当某个样本通不过检验时，Minitab 会在控制图上用一个红色符号和检验编号对其进行标记。 如果某个点未通过多个检验，则仅显示第一个失败检验的编号。 如果数据中可能包含某些模式，选择适当的检验查找这些模式。 执行检验时，样本大小必须相等。 ;特殊原因检验;检验 2 连续 9 个点位于中心线的同一侧。 检验 2 评估变异模式是否稳定。 ;检验 3 连续 6 个点，全部递增或全部递减。 检测到一种趋势，或持续上移或下移。此检验查找一长串连续的点，这些点方向不变。 ;检验 4 连续 14 个点上下交错。这些点说明存在系统变量。 变异模式应当为随机，但是当某个点通不过检验 4 时，这说明变异模式可预测。 ;检验 5 3 个点中有 2 个点距离中心线超过 2sigma（同侧）。 检验 5 评估过程中较小偏移的变异模式。 ;检验 6 5 个点中有 4 个点距离中心线超过 1sigma（同侧）。 检验