R 控制图

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

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

基于R语言的SPC控制图构建与分析：以产品质量控制为例

利用R语言构建$bar{X}-R$控制图，对某产品进行质量监控。数据采集自同一操作员在相同机器上连续10天内每天2次的样本，每次样本量为5。通过计算控制限，绘制$bar{X}-R$控制图，可以直观地观察产品质量特性是否处于受控状态，为生产过程的改进提供数据支持。

算法与数据结构 3 2024-06-21

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

导入计量型控制图前的准备事项

建立矫正行动管理制度 定义制程系统 决定控制特性 顾客需求 问题区域及相互关系

统计分析 4 2024-05-13

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

MATLAB绘图教程hold on/off命令控制图形保持与刷新

在MATLAB绘图中，使用hold on/off命令可以控制图形是保持原有状态还是刷新为新图形。不带参数的hold命令可以在保持和刷新状态之间切换。这一功能使得在同一图窗中连续显示多个图形成为可能。

Matlab 1 2024-08-03

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

点子分布动态管制图

多数点子集中在中心线附近，左右对称。 少数点子靠近管制界限。 点子分布无规律，呈随机状态。 点子未超出管制界限或极少超出。

算法与数据结构 8 2024-04-29

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