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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
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