R 控制图：统计过程控制利器

过程控制与统计过程控制

过程控制的核心在于经济高效地管理影响因素。这意味着在“过度干预”（无必要调整）和“控制不足”（需调整而未调整）之间找到平衡点。 这种平衡需要区分造成差异的两种原因。当过程仅受普通原因影响，呈现出可预测的波动范围时，我们称之为“受控状态”或“稳定状态”。 统计过程控制（SPC）的作用是在特殊原因导致的异常波动出现时发出信号，而在仅存在普通原因的情况下避免误报。 这使得我们能够针对特殊原因采取合适的措施，例如消除或永久保留。

算法与数据结构 2 2024-05-24

控制图种类与选择指南-统计过程控制SPC

控制图的种类和选择控制图的选定主要考虑以下因素：1. 资料性质- 不良数或缺陷数2. 单位大小- 是否一定“n”- 是否一定样本大小：n≧23. Cl的性质- “n”是否较大4. 各种控制图：- c图- u图- np图- p图- X-R图- X-s图5. 计数值与计量值：- “n”=1- n≧1 中位数、平均值- “n”=2~5缺陷数不一定- “n”=10~25一定 根据不同情况选择适当的控制图是实现统计过程控制的关键。

算法与数据结构 0 2024-11-02

管制图的解读方法-统计过程控制SPC

管制图的解读方式是基于统计过程控制的理论，用以辨别异常型态。当出现以下情况之一时，即可确认存在异常型态，需要进一步调查可能的原因。

算法与数据结构 1 2024-07-15

用控制图监控过程

用控制图监控过程 控制图通过定期抽样和打点，用于日常质量管理和工艺改进，帮助识别异常波动，及时采取措施，将工艺标准维持在预期水平。 步骤： 定期从过程中抽取样本数据。 将数据绘制在控制图上。 观察数据点，判断是否存在异常模式，例如超出控制限或出现非随机趋势。 如果发现异常，则需要查明原因并调整工艺流程。 持续监控过程，确保其处于受控状态。

统计分析 1 2024-05-25

统计过程控制SPC的制程能力分析

制程能力分析是评估制程能力指数Cp与制程不良率P（ppm）对照表（平均值不偏移）的过程。

算法与数据结构 4 2024-07-29

质量管理中常用的统计技术 - 统计过程控制SPC

质量管理中常见的统计技术包括基本统计图和表，如百分比图、趋势图等。品管和新品管手法包括直方图、因果图、柏拉图、层别法、检查表、散布图、控制图，以及关联图法、KJ法、系统法、矩阵图法等。此外，SPC方法涵盖控制图、过程能力分析、抽样检验、实验设计(DOE)与田口三次设计、质量功能展开(QFD)、方差分析和回归分析，以及可靠性分析。

算法与数据结构 0 2024-09-13

基于统计过程控制的产品质量特性分析

产品的质量特性值并非一成不变，而是呈现出波动性。然而，这种波动并非无规律可循，其本质遵循一定的统计规律。换言之，从数学角度分析，产品质量特性值的波动服从特定的统计分布。常见的分布类型包括： 正态分布: 常用于描述计量值的分布规律。 超几何分布: 适用于分析计件值的分布特征。 二项分布: 同样适用于分析计件值的分布特征，但应用场景与超几何分布有所区别。 泊松分布: 适用于分析计点值的分布特征，例如单位时间内事件发生的次数。 指数分布: 适用于描述事件发生的时间间隔的分布规律。

算法与数据结构 2 2024-06-30

SPC过程统计分析中的控制图设计及应用

控制图是一种用统计方法设计的图表，用于测定、记录和绘制过程数据，从而实现过程控制和管理。图表包括中心线、上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL），按时间顺序描绘样本统计量数值的点序列。控制图在质量管理中广泛应用，帮助监测过程稳定性和变异情况。

统计分析 3 2024-07-16

基础电子中统计过程控制SPC的JMP与Minitab对比

统计过程控制SPC通过应用统计技术对各阶段进行评估和监控，确保过程在可接受且稳定的水平上，从而保证产品和服务符合规定要求。质量管理和持续改善工作中，SPC使用频率高于其他高级统计工具。在实现SPC过程中，软件工具至关重要。大部分企业不会选择专门的SPC软件，而会从成熟的综合统计软件中选择最合适的产品。目前国内主流的统计软件有两个：JMP和Minitab。二者都来自美国公司，JMP是SAS公司的产品，Minitab也广泛使用。

统计分析 2 2024-07-12