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文档简介

P控制图 1 案例 一个生产收音机晶体管的制造公司 决定建立不合格品率p图 每天生产结束后 在当天的产品中随机抽取一个样本 并检验其不合格数 表格中是这一个月来的数据 2 案例 月平均不合格率为 不合格品总数 被检产品总数 233 3893 0 060由于子组的大小各不相同 故对每个子组根据下式分别计算UCL和LCL ni为子组大小 3 案例 4 案例 图中可以看出 子组号为17和26的不合格率已经超过了相应的上控制限 应将这两个子组从数据中剔除 并查找原因 以防再发 此后根据保留下来的24个子组计算出修正后的平均不合格品率 5 案例 利用修正后的值 计算每个子组修正后的UCL和LCL 可以发现 所有的不合格品率都处于其相应的控制限内 因此 修正后的值就可以作为建立控制图的标准不合格品率即P0 0 054如上所述 对大小各异的子组分别绘制上下限是很费时的 考虑到各子组大小与平均子组大小没有很大偏离平均子组大小为150所以取n 150来标绘修正后的p图的上控制限 6 案例 修正后p图的控制限计算如下 7 案例 修正后的p图如下 过程处于统计控制状态 8 P图 用来测量在一批检验项目中不合格品 不符合或所谓的缺陷 项目的百分数重点 把被检查的每一个元件 零件或项目记录成合格或不合格 即使一个项目有几处不合格 也仅记录为一个不合格项 检验的结果按一个有意义的基础条件进行分组 并把不合格的项目用占子组的百分之几来表示 9 P图 定义ni 被检项目的数量np 发现不合格项目的数量p np n 不合格品率所有p值的平均数n 样本的平均数k 样本的个数 10 P图 公式 11 P图 过程能力计算过程能力用过程平均不合格品率来表示如需要 还可用符合规范的比率 1 来
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