均值极差图培训资料新.ppt

Page * Page * Page * 平均值极差图 制作:张树林 审核: 林宏嘉 日期:2012-05-17 X-R 图说明 X-R 图应用案例 Minitab验证数据是否服从正态分布 Minitab 生成X-R 图 Contents X-R图是一种常可使用的计量值数据控制图 它由两个图形组成,分别是X图和R图,X图用以观察样本均值的变化,R图用以观察误差的变化.组合X图和R图,可以监控过程位置和分布的变化,发现特殊原因. X-R 图说明 X-R 图应用案例 某公司一个六西格玛小组对A产品注塑过程的一个关键尺寸的分 散过大问题进行改善,在控制阶段,他们决定选用X-R图对该尺寸进行监控 ,他们对X-R图的应用流程如下: 确定A产品注塑成型过程为控制过程. 确定A产品的一个关键尺寸为控制项目(规格为5.50±0.05MM). 定义测量系统,3个班各一位 检验员,共用一把卡尺,及各班的生产的产品. 测量系统分析,小组分析该测量系统可接受. 消除明显过程偏差,六西格玛小组在”D-M-A-I”各阶段已将该注塑成型过程的偏差降至最低. 确定抽样数及频率. 抽取样本 X-R 图应用案例 30组 数据 X-R 图应用案例 8.计算控制界限,X和R X=5.501 R=0.031 计算X图控制界限, UCLx=X+A2R=5.501+0.58*0.031=5.519 LCLx=X-A2R=5.501-0.58*0.031=5.483 CL=X=5.501 计算R图控制界限， UCLr=D4*R=2.11*0.031=0.065 LCLr=D3*R(无) CLr=R=0.031 先对所有抽样数据进行正态性检验. 在Minitab工作表中输入数据,将所 有数据放置于一列,格式如下: Minitab验证数据是否服从正态分布 在Minitab下拉菜单中选 StatBasic StatisticNormality ,格式如下: Minitab验证数据是否服从正态分布 在出现的对话框选择下图所示信息: Minitab验证数据是否服从正态分布 Minitab输出如下： P值0.05,说明数据服从正态分布.本例P0.005,不服从正态分布. Minitab验证数据是否服从正态分布 对子组均值的正态性检验. 操作步骤同所有数据的正态性检验,Minitab 输出如下： 按中心极限定理，无论过程数据服从何种分布，如子组抽样数据足够多，则其平均值的分布近似为正态分布。本例P=0.6440.05,说明数据服从正态分布. Minitab验证数据是否服从正态分布 Minitab 生成X-R 图 在Minitab工作表中输入数据，格式如下： Minitab 生成X-R 图 在Minitab下拉菜单选StatControl ChartsVariables charts for SubgroupsXbar-R,格式如下： Minitab 生成X-R 图 出现的对话框选择下图所示信息: Minitab 生成X-R 图 点击”Xbar-R Options”按钮，在出现的对话框点“Tests”按钮，在出现的对话框选择下图所示信息： 全部勾选 Minitab 生成X-R 图 点击”Lables”按钮，输入控制图说明文字如下： Minitab 生成X-R 图 Minitab图形输出如下： 这些数字表示对特殊原因测试结果发现其不符合的条款 Minitab 生成X-R 图 Minitab 工作表输出如下： 这些点超出 控制界限 这些点中连续三个点中中心线一侧有2点超出2个标准差 Thank you. * Page * Page * Page * *