控制图种类与选择指南-统计过程控制SPC

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

R 控制图：统计过程控制利器

R 控制图是统计过程控制 (SPC) 中常用的工具，用于监控过程的变异并识别异常情况。 R 控制图的优势： 监控过程变异 及时发现异常 数据可视化 辅助决策

算法与数据结构 3 2024-05-23

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

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

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

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

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

SPC过程统计分析在计数型控制图与管理系统中的应用

计数型控制图与管理系统密切相关，因此在引入SPC过程统计分析之前，需要做好多项准备工作。例如，明确定义计件和计点统计量，确保一致性；制定清晰的不良或缺陷编码，以便操作员记录；量化品质目标，制定适用于过程系统的标准；设计能与品质绩效奖金挂钩的不良率与良率定义；并公平比较不同机种或制程的不良率与良率。

统计分析 2 2024-07-23

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