SPC控制图

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

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

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

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

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

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

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

关键控制点-SPC过程统计分析

3、关键控制点：为了确保控制取得最佳结果，我们应尽量选择那些影响产品质量特性的根本原因或接近根本原因的特性作为控制点。 4、易测量的控制点：在同样能够满足产品质量控制要求的情况下，应优先选择容易测量的控制点进行质量控制，如果没有质量特性数据，控制将无法进行。

统计分析 2 2024-07-12