SPC培训--统计过程控制（计量型统计过程控制）.pptx

计量型统计过程控制学习目标：建立下列控制图I-MR 个体与移动极差图XbarR 均值与极差图XbarS 均值与标准差图 计量型统计过程控制：类型控制图类型计量型控制图1. I-MR图 （个体和移动极差图）2. XBar-R图 （均值和极差图）3. XBar-S图 （均值和标准差图）计数型控制图1. P图 （关于不良品比率）2. np图 （关于不良品）3. U图 （关于缺陷率）4. C图 （关于缺陷数图，子群数应固定） 计量型统计过程控制：基本术语定义基本术语n 每组样本数量X 个别样本数据X 每组样本的数据平均值X 所有X的平均值R 每组样本中数据的极差（最大减最小）R 所有R的平均数UCL 控制上限，是整体数据中99.73%的上限，不是规格上限。LCL控制下限，是整体数据中99.73%的下限，不是规格下限。 计量型统计过程控制：IM-R图I-MR图I-MR图： 个体与移动极差图，也叫X-MR图，子群由单一的测量值组成。例子：Exh_qc.mtw 计量型统计过程控制：IM-R图 计量型统计过程控制：IM-R图创建I-MR图样本1234567X88.57.410.59.311.110.4MR0.51.13.11.21.80.71.为每个子组记录个体的测量值。2.从子组2开始为每个子群计算变动范围，MR等于子组和前一子组值的变动范围。MR2=8.5-8=0.5 MR3=8.5-7.4=1.1MR4=10.5-7.4=3.13. 计算X，所有个体值的平均值，X将会给去I图的中心线。 X=9.314. 计算R，所有MR的平均值，R给出MR图的中心线。 R=1.4 计量型统计过程控制：IM-R图I-MR图控制限计算公式I图MR图UCL=X+E2RLCL=X-E2RUCL=D4RLCL=D3R在I-MR图中，E2=2.66，公式中其它常数见下表。 计量型统计过程控制：IM-R图I-MR图常数I-MR图取n=2，即子组样本量为2。nA2A3D2C4B3B4D3D421.8802.6591.1280.79803.26703.26731.0231.9541.6930.88602.56802.57540.7291.6282.0590.92102.26602.28250.5771.4272.3260.94002.08902.115备注：E2=A2 n? 计量型统计过程控制：IM-R图极差或标准差历史背景： 当施华德在1920年开发这些控制图时，没有简单的方法来计算出标准差。因此，极差方法就成为SPC应用中根深蒂固的方法。 计量型统计过程控制：IM-R图创建I-MR图5.计算控制限I图：UCL=X+E2R=9.31+2.66x1.4=13.034 UCL=X-E2R=9.31-2.66x1.4=5.586MR图： UCL=D4R=3.267x1.4=4.574 LCL=D3R=0x1.4=0 计量型统计过程控制：IM-R图创建I-MR图6. 画出两个图的中心线和控制线，画出I图和MR图。 计量型统计过程控制：IM-R图Minitab软件中I-MR图控制限计算公式Minitab软件中控制限计算公式稍有不同，Minitab中计算公式如下：I图MR图UCL=X+E2σLCL=X-E2 σUCL=D4 σLCL=D3 σ 计量型统计过程控制：Xbar-R图Xbar-R图Xbar，R控制图画出均值和极差。Xbar，R控制图使过程所有者使用子群体能够估计中心趋势和稳定性变化。计量型控制图涉及连续型变量，其中所关注的统计量是中心趋势和变异（散布）。Xbar图随时测量变量的中心趋势。它使用来自大小为n的样本的平均值，或Xbar。 计量型统计过程控制：Xbar-R图计量型控制图Xbar图图的中心线由平均值的长期水平或X-double bar描绘出来。控制界限定了范围在±3 σ ， 或在平均值上的99.7%内的置信区间CL’s=x±3σ/ 计量型统计过程控制：Xbar-R图计量型控制图R图极差，或R图监控在子群体内部随时间的变动。R图的中心线由极差的长期平均水平或R-bar所代表。控制界限定了范围在平均值上±3 σ 内的置信区间CL’s=x±3σ/ 计量型统计过程控制：Xbar-R图Minitab创建Xbar-R控制图使用文件CAMSHAFT.MTW 计量型统计过程控制：Xbar-R图Minitab创建Xbar-R控制图 计量型统计过程控制：Xbar-R图创建Xbar-R控制图如果所有的点只是显示出随机变化：使用计算出的控制界限来监控后续的大约75个子组。如果过程仍在控制之下，使用所有数据重新计算控制界限（然后保留控制界限） 计量型统计过程控制：Xbar-R图创建Xbar-R控制图如果图形样式显示出变异特殊原因：1）如果存在可归因的原因若该原因与孤立的点有关系，移