常规控制图及其应用.pptVIP

均值—标准差控制图 当前第30页\共有78页\编于星期六\6点 总体参数?已知的标准差图 当前第31页\共有78页\编于星期六\6点 总体参数?未知的标准差图 当前第32页\共有78页\编于星期六\6点 ?，?已知的均值控制图 当前第33页\共有78页\编于星期六\6点 ?，?未知的均值控制图 当前第34页\共有78页\编于星期六\6点 讨论： 若上例用均值-标准差控制图来控制过程，上述步骤有何变化？ 当均值-极差控制图与均值-标准差控制图的结论不一致时，如何判断？ 当前第35页\共有78页\编于星期六\6点 单值——移动极差 控制图 当前第36页\共有78页\编于星期六\6点 移动极差 在进行单值控制时，由于样本容量为1，样本组无法提供组内变差的估计值，故质量波动只能通过计算移动极差来得到的，移动极差是相邻两个样本的观测值之差的绝对值，记为Rs。设得到的样本观测值序列为xi，i = 1, 2, …, n，移动极差为 当前第37页\共有78页\编于星期六\6点 ?已知的移动极差控制图 当前第38页\共有78页\编于星期六\6点 ?未知的移动极差控制图 当前第39页\共有78页\编于星期六\6点 ?，?已知的单值控制图 当前第40页\共有78页\编于星期六\6点 ?，?未知的单值控制图 当前第41页\共有78页\编于星期六\6点 使用单值-移动极差图的注意事项 (1) 检测过程的变化不如均值图灵敏。 (2) 若X的分布不是正态的，则对于图的解释应特别谨慎。 (3) 由于移动极差是相邻样本观测值之差的绝对值，点子不具有彼此独立的性质，因此，判异准则“界内点排列不随机判异”不适用，只能近似使用。 当前第42页\共有78页\编于星期六\6点 案例： [实例] 在炼钢过程中，对于某种化学成分需要进行控制。在生产稳定时已测得25组数据。由于该化学成分的化验需要很长的时间，试用单值-移动极差控制图对其加以控制。 当前第43页\共有78页\编于星期六\6点 当前第44页\共有78页\编于星期六\6点 当前第45页\共有78页\编于星期六\6点 当前第46页\共有78页\编于星期六\6点 当前第47页\共有78页\编于星期六\6点 计数控制图 ——不合格品数(p)控制图 当前第48页\共有78页\编于星期六\6点 若过程的参数P已知 当前第49页\共有78页\编于星期六\6点 若过程的参数P未知 当前第50页\共有78页\编于星期六\6点 注意1： 若P很小，则需选样本容量n充分大，使得nP ? 1，通常取 当前第51页\共有78页\编于星期六\6点 注意2： p图的LCLp有时计算可能会得到负值，因为样本不合格品率p不能为负，因而取0为自然下界。若要保证LCLp非负，则需增大样本容量n， 当前第52页\共有78页\编于星期六\6点 注意3： 当n变化时，p图的UCL、LCL成凹凸状。不易作图，也难于判稳、判异。 当前第53页\共有78页\编于星期六\6点 案例： 某半导体器件厂2月份某种产品的数据如表3-12中的第(2)、(3)栏所示。根据以往记录已知，稳态的过程不合格品率，作p控制图对其进行控制。 当前第54页\共有78页\编于星期六\6点 当前第55页\共有78页\编于星期六\6点 优选常规控制图及其应用 当前第1页\共有78页\编于星期六\6点 内容 常规控制图的种类 计量控制图 计数控制图 常规控制图的应用 当前第2页\共有78页\编于星期六\6点 常规控制图的种类 当前第3页\共有78页\编于星期六\6点 计量控制图 当前第4页\共有78页\编于星期六\6点 当前第5页\共有78页\编于星期六\6点 均值—极差控制图 当前第6页\共有78页\编于星期六\6点 均值控制图的优点 1、适用范围广 解释：若质量特性值服从正态分布，则易证均值也服从正态分布；若非正态分布，则根据中心极限定理，可证均值近似服从正态分布。实际收集的数据往往没有经过正态检验，正是均值近似服从正态分布这一点性质，才使均值控制图得以广泛应用。 当前第7页\共有78页\编于星期六\6点 2、灵敏度高 解释：由于偶波的存在，一个样本中的n个样品（n为样本容量）的数值x通常不会都相等，而是有的比均值偏大，有的偏小，当对它们求平均值时，偶波就会被抵消一部分，使均值的标准差减小，从而控制图上下控制界限的间距缩小。对异波而言，由于一般异波所产生的变异往往是同一个方向的，要么偏大，要么偏小，故求平均值的操作对其无影响，因此，当过程出现异常时，异因带来的变异更容易打点出界，灵敏度更高。 当前第8页\共有78页\编于星期六\6点 ?，?已知的均