SPC
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极差=SPC过程统计分析步骤
极差=34；
分为10组；
控制上线=164.5；
中央线=158.5；
控制下线=152.5。
数据分布在8个区中，其中34个数据在区6中。
统计分析
6
2024-05-01
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
不规则型-SPC过程统计分析
在不规则型情况下，图形表现为不规则状态或是几种不同状态的混合体。SPC过程统计分析用于分析这些不规则型的变化，帮助识别数据中的潜在问题和趋势。
统计分析
0
2024-11-06
SPC 过程统计分析发现过程能力不足
零件和材料不稳定、设计不合理、供应商和生产部门存在问题。
统计分析
3
2024-04-30
顾客满意的SPC过程统计分析
顾客满意是企业避免缺陷质量特性的重要方面。通过SPC（统计过程控制）分析，企业可以有效监控和改进产品质量，从而提升顾客满意度。SPC技术帮助企业实时识别潜在问题并采取适当措施，确保产品符合顾客期望，提高市场竞争力。
统计分析
2
2024-07-13
SPC过程统计分析的关键注意点
在应用SPC过程统计分析时，需关注以下几点：数据量的多少、是否存在假数据、与计量值中其他管制图结合使用分析、如数据过少，则将CPK或PPK和直方图放在一起来分析、特别注意类似管制界限与规格界限的位置及相互关系、当出现单边规格时，分布可能不理想，但有时可以接受。
统计分析
2
2024-07-14
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
t值统计分析的SPC过程分析
t值是数据中出现次数最多的数值。2. t值不受极值的影响。3. t值可能存在没有众数或多个众数的情况。4. t值适用于计量数据和计数型数据。
统计分析
2
2024-07-17
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