SPC应用管理图

1、SEC-GQL-管理图(4)、1、控制、应用管理图(1) -管理图-、SEC-GQL-管理图(4)、2 1.管理图概要2. Xbar-R管理图(群的大小在5以下时使用)3.标准离差s的管理图4. XbarS管理图(群的大小大于5 ) 6 .移动范围管理图(移动范围管理图=Rs=Rm) 7. I-MR管理图(X-Rs )、应用管理图(1) -管理图-、SEC-GQL-管理图(4)、3、1 .管理图的概要、统计质量管理(SQC )的历史以及管理图的历史统计工程管理(SPC )的核心技术(QS-SPC ) 1924年Bell电话研究所的W.A.Shewhart博士研究生进行了介绍。SEC-GQL-管

2、理图(4)、4 )、管理图的优越性、始终维持工序最优化条件的保证-工序多因偶然原因(Common Cause )和异常原因(Special Cause )而变动。 使用管理图时，可以使用统计管理上下的界限线来分离。 分析管理图可以看出工序是否稳定。SEC-GQL-管理图(4)、5、管理图解析？ -异常原因(Special Cause )的代表性类型、SEC-GQL-管理图(4)、6、偶然原因和异常原因、SEC-GQL-管理图(4)、7、控制限UCL、不超过LCL的点的排序没有规格、管理状态(under control=stal ) 管理图的目的、SEC-GQL-管理图(4)、8、MINITAB

3、提供的管理图类型、SEC-GQL-管理图(4)、9 2. Xbar-R管理图(群的大小在5以下时使用)、示例)在开放的工作表中使用Camshaft.MTW文件的Dell 、SEC-GQL-管理图(4)、1.0、抢先版轴数据文件中有Supp 2的C3列*群大小=5 *群数=20 *数据数=100将该数据作为样本，选择SEC-GQL-管理图(4)、1.1、统计管理图Xbar R。 输入，SEC-GQL-管理图(4)，1.2，数据的列C3，输入群的大小为5。 确定。 SEC-GQL-管理图(4)、1.3、Xbar管理图这两点可以判定为非测量控制点=不稳定的工序、Supp2的Xbar/R图、样本平均值

4、、子群、样本范围、平均值、SEC-GQL-管理图(4)、1.4、3 .标准离差s管理图、例)以前的抢先版轴数据中s管理图* C3列、SEC-GQL-管理图(4)、1.5、Xbar-R管理图一般，输入C3(Supp2)和组大小5即可，SEC-GQL-管理图(4)、1.6，以下显示输出s管理图的格拉夫快速窗口。 s管理图上绘制的点没有脱离管理界限，但给定点的阵列由于具有学习惯性而缺乏任意性。 有必要调查工程散布的问题。 用Supp2的s图、标本、标本号、SEC-GQL-管理图(4)、1.7、4. Xbar S管理图(群大小大于5时使用)、例) Xbar-S管理图解析了前面的抢先版轴例。 输入SEC

5、-GQL-管理图(4)、1.8、计量资料C3 (Supp2)和群的大小5，喀呖声OK！ 在SEC-GQL-管理图(4)、1.9、格拉夫快速窗口中输出以下结果： 解析： Xbar管理图=不稳定状态，s管理图=任意性不足(习惯性)，Supp2的Xbar/S图，样本平均值，平均值，子组，样本范围，SEC-GQL-管理图(4)，2.0，5 .个别管理图(x管理图)，是按每个测定值以一个点记载的管理图。 在取得测定值的时候，在管理图上用点记载，不会延迟工序的稳定状态的判定和采取措施的时间。 x管理图优于Xbar管理图检查的能力。 单独管理图的使用，分为合理性群的情况和并用Xbar R管理图不能分为合理性

6、群的情况X Rs (I-MR )管理图、SEC-GQL-管理图(4)、2.1、原料重量(按时间顺序) 905 930 865 895 905 885 890 930 915 910 920 915 925 860 905 925 925 905 915 930 890 940 860 875 985 970 940 975 1000 1035 1020 985 960 945 965 940 90 0 9209809559701035，例)负责D pulp (株)的收入检查的“申代理”以从周边企业入库的原料的重量为管理项目，每天一次连续4.5天测定重量数据。将个别管理图、SEC-GQL-管理图

7、(4)、2.2、4.5个测量值输入C4列，选择个别的测量值。配料重量、SEC-GQL-管理图(4)、带2.3、计量资料的列双喀呖声变量，喀呖声OK。 原料重量、SEC-GQL-管理图(4)、2.4、输出对话窗口偏离控制限的点的编号、输出格拉夫快速窗口I-格拉夫的6点偏离了控制限。 不稳定的状态，1图：原料重量，测试1 .中心线的一点大于3.00吉克马。 测试失败点： 1.4 2.3 3.0 3.1 4.4 4.5。原料重量的1图、单独值、平均值、观察数、SEC-GQL-管理图(4)、2.5、6 .移动范围管理图(移动范围管理图=Rs=Rm )、例)以有前的重量数据为前提的Rs管理图。 喀呖声移

8、动范围。 输入输入了SEC-GQL-管理图(4)、2.6、测量值的C4列(原料重量)并喀呖声OK。配料重量、SEC-GQL-管理图(4)、2.7、格拉夫快速窗口将打印以下结果： 分析：一个点超越管理界限。 原料重量的移动范围图、移动范围、观察数、SEC-GQL-管理图(4)、2.8、7. I-MR管理图(X-Rs )、例)并用前面的两个管理图描绘l-MR管理图。 的双曲正切值。SEC-GQL-管理图(4)、2.9、变量输入计量资料的原料重量后，喀呖声OK。 键入已知的平均值、标准离差等，将使用该值绘制管理界限线。 工程管理、原料重量、SEC-GQL-管理图(4)、3.0、I-管理图中6点偏离管

9、理界限线(工程的不稳定状态) MR-管理图只有1点偏离，因此需要对此进行调查。原料重量的1和MR图、单独值、平均值、子群、移动范围、SEC-GQL-管理图(4)、3.1、应用管理图(2) -管理图(4)、SEC-GQL-管理图(4)、3.2、1 .不良率p管理图2 .不良数NP管理图3 .不良数c管理图4 .单位缺陷数u管理图SEC-GQL-管理图(4)、3.3、1 .不良率p管理图、例) h电子经过2.0天的抽样检验，得到以下的不合格数据数。 用(输入C3C4列的) p管理图探索不良率的变化。 从试样数、不合格数、试样数、不合格数、SEC-GQL-管理图(4)、3.4、菜单中选择统计管理图p

10、。 在输入变量：C4 (不合格数)、子组位置：C3 (样品)后，喀呖声OK、不合格数、样品数、SEC-GQL-管理图(4)、3.5 )，在格拉夫窗口输出下一个p管理图。 在样品NO 6中可以看到偏离管理的地方，因此需要对该批次实施100%全面的检查。 p图不合格数、比例、样品数、SEC-GQL-管理图(4)、3.6、2 .不合格数NP管理图、例)每天实施300个定量抽样检验的结果，在2.0日取得不合格数的数据，输入C5列，用NP管理图进行分析。 选择不合格数、不合格数、SEC-GQL-管理图(4)、3.7、菜单中的统计管理图NP。 当输入测定的不合格数列C5和试样尺寸n=300，喀呖声OK、不

11、合格数、SEC-GQL-管理图(4)、3.8 )时，由于NO 5有偏离管理的地方，所以可分析出不合格率是不稳定的。 我对那批货实施了100%的全面检查。NP图不合格数、样品数、样品数、SEC-GQL-管理图(4)、3.9、3 .缺陷数c管理图、例)每天检查2.0台计算机主机板的结果，将检查焊接不合格数的结果填入C6列。 用c管理图分析。 选择缺点数、缺点数、SEC-GQL-管理图(4)、4.0、菜单的统计管理图c。变量中输入C6列(欠点数)后喀呖声OK。 在不脱离缺点数、SEC-GQL-管理图(4)、4.1、管理边界的点判定为管理状态。 对c图的缺点数、样本数、样本数、SEC-GQL-管理图(

12、4)、4.2、4 .单位缺点数u管理图、例) S-化学薄膜的大头针孔进行了1.5查。 然而，实际上胶片样品的长度并不统一。 (单位为10=1,000m)n不统一，必须用u管理图进行分析。 样本数、大头针孔缺点数、SEC-GQL-管理图(4)、4.3、选择菜单的统计管理图u。变量输入大头针孔缺点数，子组位置输入样本数OK，大头针孔缺点数，样本数，SEC-GQL-管理图(4)，4.4，p管理图和u管理图的共同点是？ 必须说明在NO 10中管理边界脱离，工序有异常，在NO 610中长度5脱离，注意工序的进行。u图大头针厅的缺点、样本数、样本数、SEC-GQL-管理图(4)、4.5、查看管理图的方法、

13、SEC-GQL-管理图(4)、4.6、1 .管理图的数理、1.1管理图(平均值和范围管理图)、1 )管理图(6-已知=工程管理用管理图)、但是2 )管理图(6-已知=工程管理用管理图) 管理图的数据和看法是SEC-GQL-管理图(4)、4.7、3)r管理图(6-已知=工程管理用管理图)、但是，4)R管理图(6-未知=工程解析用管理图)、n=u5的情况下，LCL的值不视为负。SEC-GQL-管理图(4)、4.8、1.2管理图(每个测定值和移动范围管理图)、1 )群被合理分类的情况下(n2)(X- -R管理图)、2 )群未被合理分类的情况下(X-Rs )，但是，管理图在n=2的情况下是E2，不包含

14、管理图(但是，n SEC-GQL-管理图(4) 4.9，1.3系数值Pn，p，u管理图，Pn管理图，p管理图，c管理图，u管理图，SEC-GQL-管理图(4)，5.0，2 .管理图的使用和制作方法，管理图的使用和制作方法，1 )管理对象容易取得作为计量值的特性值时(群分类) 2 )使用平均值管理图=组间变动(Between Sub-Group )范围管理图=组内变动(Within Sub-Group )、SEC-GQL-管理图(4)、5.1、3 )组分类(Sub-Grouping )的原则是发生异常的原因标志该组以6西格马被称为合理组，*在这种情况下，子组的大小是多少？ 在6西格马和Minit

15、ab中，(群内)=加权分数的标准离差，(全部)=整体标准离差，SEC-GQL-管理图(4)，5.2，管理图的制作方法，平均，SEC-GQL-管理图(4)，5.3，管理图界限线的计算，管理图，r管理图，不计算，*管理图系数表，*R是管理图，LCL的(我的、SEC-GQL-管理图(4)、5.4、22x管理图(与X- -R管理图并用时)，为什么并用？ 只需将组分类并应用，即可管理-R管理图，如果想尽快找出异常原因并解决时一起使用，那么哪个管理图的检查能力更高呢？SEC-GQL-管理图(4)、5.5、*以前的-R管理图为例，简单作成，SEC-GQL-管理图(4)、5.6、*的情况下，x管理图的界限线可

16、以计算如下。 在选择的情况下，可以使用39.315。 x管理图和管理图哪个界限线更宽？SEC-GQL-管理图(4)、5.7、管理图(6西格马和Minitab中的I-MR管理图)，*用于什么情况？ 不能分成合理的小组的情况。 一批或一个版结构只能取得一个测量值的情况。 取测量值时，由于时间和经费过多，实际上只取得一个测量值时使用。 在Minitab中，XRs被称为IMR。(I=单独，MR=移动范围)，我们周边能画出XRs管理图的特性值是？ 使用SEC-GQL-管理图(4)、5.8、*以下数据试制了XRs管理图。月、计、SEC-GQL-管理图(4)、5.9、*XRs管理图界限线的计算是？x管理图、

17、Rs管理图、SEC-GQL-管理图(4)、6.0、24pn管理图(不合格数管理图)、计算、SEC-GQL-管理图(4)、6.1、25p管理图(不合格管理图)，计算，在此我们感受到的是SEC-GQL-管理图(4)、6.2、*12、512、 (问题)如果n过大，会发生什么样的现象呢？SEC-GQL-管理图(4)、6.3、26c管理图(也可以作为缺点数量管理图NPChart使用)、合计、SEC-GQL-管理图(4)、6.4、27u管理图(单位缺点数量管理图)，合计，在此我们感觉到SEC-GQL-管理图(4)、6.5、*1-2、10-12号试样组的UCL-LCL=3.979-0.989(n=10) *3-4