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时间:2020-09-19
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1、含大容量子组的过程控制图:Xbar-R图Xbar-R控制图它是许多制造业应用的首选工具。最常用于检测小的过程偏移。可将过程可变性的改变与过程平均值的改变区别开来。使用子组的平均值和范围以及因数表来计算控制界限。024612345678910111213141516171819202122UCL=5.9R=2.68101214UCL=13.1LCL=9.3X=11.212345678910111213141516171819202122X,R图何时使用Xbar-R图尽管用在管理和制造业应用中,它也是很多制造业应用的首选工具。与其它图相比,其优点在于:子组允许更精确地估计局部可变性。可将
2、过程可变性的改变与过程平均值的改变区别开来。可检测到过程平均值的小偏移。子组抽样10实心圆表示子组平均值XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX...9:00子组9:00a.m.10:0011:0012:001:00过程样品数据9:3010:00:30在子组之间有变化、该变化产生子组平均值的平均值(X)子组数据的关键特性在组内有变化、该变化产生:子组平均值(X)子组内的范围(R)子组平均值标记为X子组内的范围R子组平均值的平均值标记为X双线即X数据子组数据1234567…22112.8013.5012.4012.6011.009.4010.8010.40213.8011.4011.
3、4010.609.6011.1012.809.40311.8013.2011.4510.4011.8011.6010.9010.20412.8012.7011.7511.2010.8010.7011.5010.00合计51.2050.8047.0044.8043.2042.8046.0040.00X12.8012.7011.7511.2010.8010.7011.5010.0011.20R2.002.101.002.202.202.202.001.00Xbar-R样本图Xbar-R图特性8101214UCL=13.1LCL=9.3X=11.2123456789101112131415
4、16171819202122X,R图数据点=X中线=X的平均值024612345678910111213141516171819202122UCL=5.9R=2.6数据点=子组范围中线=子组范围的平均值子组平均值(X)图显示在上部;子组范围图紧接在下面显示子组和抽样20131021134023101200分子组抽样否是否是收集每个项目的数据]X=1.520131021134023101200]]]]X=1.5X=1.75X=1X=1将各项目组的读数加以合计或平均定期收集数据22110定期收集子组数据]X=1.520131312]X=1.75构造Xbar-R图的控制图子组内的变化(R)
5、用于建立子组平均值的控制界限。因为子组包含短期变化,可以认为“理想”过程的长期表现与短期一样。因此,假设子组内的普通原因变化等于子组之间的普通原因变化。A2因数加入了基于“中心极限定理”的调整,这样可获得平均值的界限,而不是个别点的界限。我们将使用Minitab生成这些图X图的控制界限R图的LCLRAX2±RD3RD4R图的UCLXbar-R图UCL=13.1LCL=9.3X=11.2X,R图8.09.010.011.012.013.014.0123456789101112131415161718192021222324平均交易时间(每4个样品)(分钟)子组内的范围(分钟)01234
6、567123456789101112131415161718192021222324UCL=5.9R=2.6上图中的每个数据点表示一个子组的平均值。下图中的每个对应点表示该子组内的范围。Xbar-R图在收集子组中的连续数据时使用X,R图。它是二合一的图:子组平均值图(X-bar图)。每个子组内的范围(最大值和最小值之间的差异)图(R图)。可将过程可变性的改变与过程平均值的改变区别开来。在上面示例中,交易时间表示每小时抽样的四个交易的平均值。四个样品的范围绘制在下面的图中。在范围图中显示出一个特殊原因,表示一个或两个样品与该子组中的其它样品不同(即使它们的平均值是正常的)。子组注意事项
7、批和子组很多人将批处理过程中的抽样与子组抽样视为相同,但在X,R图中不应使用批处理过程中的数据。成批处理零件的制造过程:熔炉冶炼、压机装载、化学处理槽、储存等。一批内的项目按相同方式处理,因此可预计项目之间的变化很小。反之,各批之间的差异可能很大—即使差异是由于普通原因引起的。X,R图根据批内的差异计算界限—这往往导致界限过窄,产生许多错误的特殊原因信号。对批数据,最好使用单值图。系统原因隐藏在子组中构造子组时应特别小心,以避免在子组内发现系统特殊原因。假
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