[工程科技]统计过程控制ppt1.ppt

* 横坐标：按时间顺序抽样的样本编号 * 1）不是在研究一门精确的科学，而是作为一种谨慎的工业指导； 2）大部分的实际情况的数据分布与正态分布极为相似； 3）如果不适合可以不需要用正态曲线直接来分析； * 对第四个点子的判断（1）若过程正常，则点子超过UCL的概率为0.1%左右；（2）若过程异常，点子超过UCL的概率将大为增加，可能为0.1%的几十乃至几百倍。根据小概率事件原理，若发生点子出界，即判断过程异常。 * 注意控制状态和受控状态是两个不同的概念。 （二）控制用控制图 ? 当过程达到了我们所确定的状态后，才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图，应有正式交接手续。 ? 判异准则 ? 判稳准则 ? 进入日常管理后，关键是保持所确定的状态。 经过一个阶段的使用后，可能又出现异常，这时按“20字方针” （20字方针“查出异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准”）去做，恢复所确定的状态。从数学的角度看：分析用控制图的阶段就是过程参数未知的阶段；控制用控制图的阶段则是过程参数已知的阶段。 二、休哈特控制图的设计思想1. 设计思想是先定α，再看β 按照3σ方式确定UCL和LCL，也即确定α=0.27%α一般取1%、5%、10% 尽量将α取得小，但势必会增大β。 三、判稳准则的分析（一）判稳准则的思路 打一个点未出界有两种可能性：过程本来稳定漏报 （这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。 （二）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d0；  ? 连续100个点，界外点数d2。 四、判异准则的分析 ? 点出界就判异； ?界内点排列不随机判异。 判 异 准 则 准则1：一个点在A区之外 UCL LCL CL A B C C B A UCL LCL CL A B C C B A 准则2：连续 9个点在中心线同一侧 UCL LCL CL A B C C B A 准则3：连续6个点递增或递减 UCL LCL CL A B C C B A 准则4：连续14个点上下交替 判 异 准 则（续1） UCL LCL CL A B C C B A 准则5:连续3点中有2点在同侧B区以外 UCL LCL CL A B C C B A 准则6:连续5点中有4点在同侧C区以外 UCL LCL CL A B C C B A 准则7：连续15个点在C区内 UCL LCL CL A B C C B A 准则8：连续8个点都不在C区内 第四节 常规控制图分析和应用 一、合理子组原则 ? 组内差异只由偶因造成 组间差异主要是由异因造成 一、各类常规控制图的使用场合 现在简单说明各种常规控制图的使用场合： (1) X-R控制图。对于计量数据而言，这是最常用最基本的控制图。它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。 X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化，R控制图用于观察正态分布的分散或变异情况的变化，而X-R控制图则将二者联合运用，用于观察正态分布的变化。 (2)X-s控制图与X-R图相似，只是用标准差s图代替极差R图而已。 (2)X-s控制图与X-R图相似，只是用标准差s图代替极差R图而已。当样本量 n＞10，这时应用极差估计总体标准差σ的效率减低，需要应用s图来代替R图。 (3) Me-R控制图与X-R图也很相似，只是用中位数Me图代替均值X图。多用于现场需要把测定数据直接记人控制图进行控制的场合，这时，为了简便，自然规定n为奇数。 Me-R控制图的应用也逐渐减少。 (4) X-R，控制图。多用于对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合；以及如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀的场合。由于它不像前三种控制图那样取得较多的信息，所以用它判断过程变化的灵敏度也要差一些。 (5) p控制图。用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数质量指标的场合。这里需要注意的是，在根据多种检查项目综合起来确定不合格品率的情况，当控制图显示异常后难以找出异常的原因。因此，使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。p图用于控制不合格品率、交货延迟率、缺勤率，差错率等等。 (6) np控制图。用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本量，p为不合格品率，则np为不合格品数。故取np作为不合格品数控制图的简记记号，这里要求，不变。 (7)c控制图。