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3、明显的非随机图形: 各点与R的距离:一般地,大约2/3的描点应落在控制限的中间三分之一的区域内,大约1/3的点落在其外的三分之二的区域。 3.1 如果显著多于2/3以上的描点落在离R很近之处(超过90%的点落在控制限三分之一的区域),则应对下列情况的一种或更多进行调查: 控制限或描点已计算错或描错; 过程或取样方法被分层;每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值(例如:从几组轴中,每组抽一根,测取数据); 数据已经过编辑(极差与均值相差甚远的几个子组被更改或剔除)。 3.2如果显著少于2/3以下的描点落在离R很近的区域(有40%或少于40%的点落在中间三分之一的区域),则应对下列情况的一种或两种进行调查: 控制限或描点计算错或描错; 过程或抽样方法造成连续的分组中包含从两个或多个具有明显不同的变化性的过程流的测量值(例如:输入材料批次混淆)。 如果存在几个过程流,应分别识别和追踪。 4识别并标注特殊原因(极差图): 对极差数据内每个特殊原因进行标注,作一个过程操作分析,从而确定该原因并改进对过程的理解;纠正条件并且防止它再发生。应对特殊原因进行评定。以便在过程的适当地方使之固定下来。 5重新计算控制限(极差图): 在进行初次过程研究或重新评定过程能力时,失控的原因已被识别和消除或制度化,然后应重新计算控制限,以排除失控时期的影响.排除所有受已被识别并解决或固定下来的特殊原因影响的子组,然后重新计算新的平均极差和控制限,并画下来。确保当所有的极差点与新的控制限比较时,表现为受控,如有必要重复识别/纠正/重新计算的过程。 由于出现特殊原因而从R图中去掉的子组,也应从X图中去掉。修改后的R和X可用于重新计算均值的试验控制 限,X±A2R。 注:排除代表不稳定条件的子组并不仅是“丢弃坏数据”。而是排除受已知的特殊原因影响的点,我们有普通原因引起的变差的基本水平的更好估计值。这为用来检验将来出现变差的特殊原因的控制限提供了最适当的依据.但是要记住:一定要改变过程 ,以使特殊原因不会作为过程的一部分重现(如果不希望它出现的话)。 均值图上的数据点 6.1、超出控制限的点:出现一点或多点超出任一控制限就证明在这点出现特殊原因。这是立即对操作进行分析的信号。在控制图上标注这样的数据点。 一点超过任一控制限通常表明存在下列情况之一或更多: 控制限或描点错误; 过程已改变,或是在当时的那一点(可能是一件独立的事件)或是一种趋势的一部分; 测量系统发生变化(例如:不同量具或检验员)。 6.2、链:下列每一种情况都表明过程已开始变化或有变化的趋势 连续7点在平均值的一侧; 7点连续上升或下降。 标注这些促使人们作出决定的点;从该点做一条参考线延伸到链的开始点,分析时应考虑开始出现变化趋势或变化的时间。 与过程均值有关的链通常表明出现下列情况之一或两者: 过程均值已改变——也许还在变化; 测量系统已改变(飘移、偏倚、灵敏度等)。 6.3明显的非随机图形:尽管必须注意不要过分解释数据,但其他一些特别的图形中也能表明存在变差的特殊原因。这些图形模式中有趋势、周期性,位于控制限内点的异常分布宽度以及子组内数值之间的相关性等。下列给出检验异常分布宽度的准则: A、各点与过程均值的距离:一般情况下,大约三分之二的描点应落在控制限三分之一的中间区域内,大约1/3的点落在其它三分之二的区域;1/20的点应落在控制限较近之处(位于外三分之一的区域)。另外,存在大约1/150的点落在控制限之外,但可认为是受控的稳定系统合理的一部分——就是说,在约99.73%的点位于控制限之内。 B、如果大大超过2/3的点落在过程均值的附近(90%多的点在控制限三分之一的中间区域),应调查下列情况之一或更多: 控制限或描点已计算错或描错或重新计算错; 过程或取样方法分层;每个子组包含从两个或多个具有不同均值的过程流的测量值; 数据已被编辑。 C、如果大大少于2/3的数据点落在过程平均值的附近(有40%或少于40%的数据落在中间三分之一区域内),则应调查下列情况之一或两者: 控制限或描点计算错或描错; 过程或抽样方法造成连续的子组中包含从两个或多个不同过程流的测量值。(这可能是由于对可调整的过程进行过度控制造成的,这里过程改变是对过程数据中随机波动的响应。)。如果存在几个过程流,应分别识别和追踪。 6.4识别和标注特殊原因(均值图):对于均值数据中每一个显示处于失控状态的条件进行一次过程操作分析,以确定特殊原因的产生的理由,纠正该状态,并且防止它再现。利用控制图数据来确定这些状态何时开始并会持续多久。为了诊断并将不合格的输出减到最小,及时分析是很重要的。同样要记住并不是所有
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