统计控制

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

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

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

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

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

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

制程能力评估及优化方案－P%控制统计过程SPC

制程能力评估及优化方案－P%（全面评估）建议处理A P≦0.44%保持稳定B 0.44%＜P≦1.22%与Ca及Cp相同 C 1.22%＜P≦6.68%与Ca及Cp相同 D P＞6.68%与Ca及Cp相同

算法与数据结构 0 2024-08-15

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

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