计量型统计过程控制.ppt

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1、六西格玛绿带培训教材计量型统计过程控制06-1学习目的完成对本模块的学习后，学员将能够：建立下列控制图：计量型I-MR：IndividualsandMovingRange(个体与移动极差图）Xbar&R:XbrandRange(均值与极差图）Xbar&S:XbarandStandarddeviation(均值与标准差图）控制图类型06-2计量型控制图：1、I-MR：个体与移动极差图2、Xbar&R:均值与极差图3、Xbar&S:均值与标准差图控制图类型计数型控制图：P图：关于不良品比率np图：关于不良品U图:关于缺陷率C图：关于缺陷数图，子群数应固定。定义06-3N每组样本数量X个别数据X

2、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）定义R所有R的平均数控制上限，是整体数据中99.73的上限,不是规格上限.控制下限,是整体数据中99.73%的下限,不是规格下限.用Minitab创建I-MR图06-4用Minitab创建I-MR图创建I-MR控制图06-51、为每个子群记录个体的测量值2、从子群2开始为每个子群计算变动范围，MR等于子群和当前子群值的变动范围。Subgroup2:MR=8.5-8.0=.5Subgroup3:MR=8.5-7.4=1.1Subgroup4:MR=10.5-7.4=3.1Sample1234567X88.57.410.5

3、9.311.110.4MR0.51.13.11.21.80.7Sample1234567X88.57.410.59.311.110.4MR0.51.13.11.21.80.7创建I-MR控制图3、计算所有个体值的平均数X，X将提供X图中的中心线。1X=（8.0+8.5+7.4+10.5+9.3+11.1+10.4)=9.374、计算所有MR的平均值R，R将提供MR图中的中心线。1X=（0.5+1.1+3.1+1.2+1.8+0.7)=1.46I-MRChart控制限计算公式06-6I-MRChart控制图常数极差VS标准差历史背景:当休哈特在1920年开发这些控制图时,没有简单的方法来计算

4、出标准差.那么,极差方法就成为SPC应用中根深蒂固的方法.06-7创建I-MR控制图5、计算控制图：对于X图：UCL=X+E2RLCL=X-E2RUCL=9.31+(2.66*2.37)LCL=9.31-(2.66*1.37)UCL=12.95LCL=5.67(X图的系数通常为2.66)对于MR图:UCL=D4RLCL=D4R(D3.D4是基于n=2)UCL=3.267*1.37)LCL=0*1.37)UCL=4.48LCL=0创建I-MR控制图6、画出两个图的中心线和控制限，画出X图和MR图。06-8Minitab中I-MRChart控制限计算公式16Xbar-R图Xbar-R控制图画出

5、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X，RX，R06-9Xbar图计量型控制图涉及连续性变量，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X-bar。图的中心线由平均值的长期平均水平或X-doublebar描绘出来。控制界限定了范围在+3sigma,或在平均值上的99.7%内的置信区间.CL’s=x+3∧σ√n计量型控制图:极差(R)图极差,或R图监控在子群体内部随时间的变动.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[sigma]内的置信区

6、间.CL’s=R+3σR∧06-10用Minitab创建Xbar&R控制图用Minitab创建Xbar&R控制图06-11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紧接着的大约75个子集如果过程仍在控制之下，使用所有数据重新计算控制界限（然后将其保留在那里）创建Xbar&R控制图如果图形样式显示出变异特殊原因：如果存在可归因的原因若该原因与孤立的点有关系，移除这些点并重新计算若存在较宽的图形样式，纠正可归因原因并采集另外一组数据如果找不到可归因原因，则该过程是处于失控（统计上）状况如果连续证据显示过程稳定的，则失控状况是一个假警报除非图形样式是由某一批产

7、品所导致的，否则该过程是不稳定的，并且必须采取措施来找出不稳定的根本原因06-12Xbar&R控制图界限创建Xbar&R图06-13建立Xbar&R图1.计算每一组群的平均值:测量数据加在一起,除以测量数据子群数8:00的子群2.计算每一个子群的极差:子群内最大测量值减以最小测量值.8:00的子群R=10.0-1.0=9.0建立Xbar&R图3.计算X的总平均值(平均值的平均)子群的平均值加在一起,除以子群数4.子群的所