SPC中X R控制圖的問題,SPC控制圖Xbar R的控制線計算公式

時間 2022-03-07 10:55:06

1樓:

前提是你的樣本容量在增大啊,樣本容量的增大就意味著你的cl越來約精確,而且一般來講變差平均值也不會太大,再乘上哪些係數也變化不大,你可以好好的參考公式

spc控制圖xbar-r的控制線計算公式

2樓:匿名使用者

1、首先收集資料,抄並襲且記錄好。

2、然後開啟minitab,將資料輸入到裡面去,保證一列。

3、然後再選單欄上點選 統計--控制圖--子組的變數控制圖--xbar-r控制圖。

4、然後彈出的對話方塊將左邊的資料雙擊到資料欄裡,子組大小輸入5,然後點 標籤,輸入 表頭,點確定。

5、然後點選 xbar-r選項 --檢驗--將你需要的要求選擇上--確定,再點確定。

注意事項:

控制圖是spc中最重要的工具。目前在實際中大量運用的是基於shewhart原理的傳統控制圖,但控制圖不僅限於此。近年來又逐步發展了一些先進的控制工具,如對小波動進行監控的ewma和cusum控制圖,對小批量多品種生產過程進行控制的比例控制圖和目標控制圖;對多重質量特性進行控制的控制圖。

3樓:匿名使用者

spc控制

圖是對過程質量加以測定

、記錄從而進行控制管理的一種用科版學方法設計的圖。[1]2023年由權沃特·休哈特(walter shewhart)博士率先提出。其指出:

每一個方法都存在著變異,都受到時間和空間的影響,即使在理想的條件下獲得的一組分析結果,也會存在一定的隨機誤差。但當某一個結果超出了隨機誤差的允許範圍時,運用數理統計的方法,可以判斷這個結果是異常的、不足信的。

spc中,xbar控制圖裡的子組大小是什麼意思?怎麼填?

4樓:匿名使用者

子組n大小,指的是xbar控制圖中的一個點,包含了幾個單值的平均值。這個子組數到底應該=幾?業界很多人都說不清楚怎麼分才是合理的,雖然有spc手冊規定,但在實際應用上遇到許多分組的問題。

下面是個人經驗:

1 先看受控的引數的物理特性是什麼?例如內徑,厚度,粗糙度...這些2 同一時間同一裝置同一人員的條件下,同時能製造幾個產品?例如同時拋光2片產品,拋光後的厚度受spc控制。

那麼在此案,可以讓n=2, 因為每個子組所代表的點是同樣條件下生產的,它們兩個之間的差異,體現在r-chart對應的單點上,代表了組內的差異,很多個r-chart上的點的波動情況,代表了組間差異。

請問有哪位知道spc控制圖中 x-r 中 r的上下控制線的推導方法嗎?其中有關於期望的引用,關於其中d3 引數的

5樓:匿名使用者

r的上控制限為:r的平均值乘以d4常數;下控制限為:r的平均值乘以d3常數

d3常數根據子組容量來確定,在常數表中有明確對應,如子組容量為2-6時,d3取0,子組容量為7時,d3取0.08,子組容量為8時,d3取0.14……

具體可查閱常數表。

spc(生產過程統計分析)x-r圖「三點中有兩點接近上下限」的異常點,到底怎樣才能判斷接近上下限?

6樓:匿名使用者

你這個說的是:「連續3點中有2點落在中心線的距離超過2個標準差(同一側)」這個標準吧。

這樣寫,很容易理解吧。也就是說u(l)cl=x-bar±2σ到上線控制限之間的位置。

spc中繪製x-r圖時,當取樣測得資料不在給定質量規範內時,這樣資料怎麼處理?整個繪製過程又該怎麼繼續?

7樓:匿名使用者

要是做真的就保留,要是做假的就去除。還要記得分析一下這個資料產生的原因啊

spc(品質)的x值r值怎麼得來,得到後又如何計算cpk和ppc,請詳細說明計算方法,還會加分,謝謝!

8樓:匿名使用者

spc是英文statistical process control的字首簡稱,即統計過程控制。

spc就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的資料進行分析,並調整製程,從而達到改進與保證質量的目的,spc強調預防,防患於未然是spc的宗旨.

spc的特點

spc是全系統的,全過程的,要求全員參加,人人有責。這點與全面質量管理的精神完全一致。

spc強呼叫科學方法(主要是統計技術,尤其是控制圖理 論)來保證全過程的預防。

spc不僅用於生產過程,而且可用於服務過程和一切管理過程。

按產品質量的特性來分類:控制圖可分為計量值控制圖與計數值控制圖;

按控制圖的用途來分類:控制圖可分為分析用控制圖與控制用控制圖;

計數值就是以計產品的件數或點數的表示方法,計數值的資料在理論上有不連續的特質,故稱之為離型變數,適用於產品質量特性為計數值的情形。例如:不合格品數、不合格品率、缺陷數、單位缺陷數等離散變數。

常用的計數值控制圖有:

不合格品率控制圖(p圖)

不合格品數控制圖(pn圖)

缺陷數控制圖(c圖)

單位缺陷數控制圖( µ圖)

計量值指是產品須經由實際量測或測試而取得的連續性實際值,並對其做數理分析,以說明該產品在此量測特性的品質狀況的方法。適用於產品質量特性為計量值的情形。例如:

長度、重量、時間、強度、成分及收率等連續變數。常用的計量值控制圖有下面幾種:

均值-極差控制圖( 圖)

中位數-極差控制圖( 圖)

單值-移動極差控制圖( 圖)

均值-標準差控制圖( 圖)

十五項品質指標 理論解析:

xucl:xbar管制圖的管制上限

xbar: xbar管制圖的中心值

xlcl:xbar管制圖的管制下限

rucl:r管制圖的管制上限

r bar: r管制圖的中心值

rlcl:r管制圖的管制下限

ca : 製程準確度

cp : 製程精密度

pp : 初期製程潛力

cpk : 製程能力

ppk : 初期製程能力

ppm : 百萬分之不良率

sigma s :規格標準差

sigma a :製程標準差

sigma p :樣本標準差

cpk – 製程能力製程能力指數(綜合指數)

cpk是總合ca(k)和cp二值之指數,其計算式為:當ca =0時,cpk =cp單邊規格時,cpk即以cp值計,但需取絕對值。

cpk = (規格上限 – xbar ) / 3σa或 ( xbar - 規格下限 ) / 3σa兩者取小值

績效管理指標 ppk (performance of process)稱期初製程能力指數,產品在實驗或小批量生產時可以用到.

公式有點複雜,輸半天也沒輸上,你可以給我個郵箱,我發給你整套資料。

9樓:

cpk 和 ppk 的計算公式網上有命令可找:

你直接尋找 cpk函式 或 ppk函式 就可找到

cpk計算方法:

ca=(x-u)/(t/2) , 計算出製程準確度:ca值 (x為所有取樣資料的平均值)

cp =t/6σ , 計算出製程精密度:cp值

cpk=cp(1-|ca|) , 計算出製程能力指數:cpk值

cpk的評級標準:(可據此標準對計算出之製程能力指數做相應對策)

a++級 cpk≥2.0 特優 可考慮成本的降低

a+ 級 2.0 > cpk ≥ 1.67 優 應當保持之

a 級 1.67 > cpk ≥ 1.33 良 能力良好,狀態穩定,但應盡力提升為a+級

b 級 1.33 > cpk ≥ 1.0 一般 狀態一般,製程因素稍有變異即有產生不良的危險,應利用各種資源及方法將其提升為 a級

c 級 1.0 > cpk ≥ 0.67 差 製程不良較多,必須提升其能力

d 級 0.67 > cpk 不可接受 其能力太差,應考慮改善製程

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