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质量改进工具—控制图(Control Charts)

来源/作者:网络(如侵权,联系删除)     发布时间:2012-05-23 11:38     浏览次数:

概述:
  控制图是一种对过程变异进行分析的图形工具。通过当前数据和由历史数据计算所得的控制限的比较,我们可以判定当前过程是否稳定,或者受到某个特定因素的干扰。控制图分为很多种,不同的过程、不同的数据,我们采用不同的控制图。
  适用场合:
  当你希望对过程输出的变化范围进行预测时;
  当你判断一个过程是否稳定(处于统计受控状态)时;
  当你分析过程变异来源是随机性还是非随机性时;
  当你决定怎样完成一个质量改进项目时——防止特殊问题的出现,或对过程进行基础性的改变;
  当你希望控制当前过程,问题出现时能觉察并对其采取补救措施时。
  单值控制图的适用场合:
  仅当过程数据为计量值数据(如温度、重量、时间)时;
  仅当过程数据服从正态分布时(对正态分布的讨论参阅“直方图”,其检验方法参阅“正态概率图”和:柯尔莫诺夫—斯米尔诺夫检验")
  当一个数据就代表一个自然的组(如一批),即样本容量为1或抽样频率较低时。
  移动平均—移动极差控制图的适用场合:
  仅当被分析的过程数据为计量值数据时;
  当过程数据不服从正态分布,而且抽样频率偏低;例如想对批过程的总体特征进行控制,但每天的产量只有一到两批时;
  当你希望检测到微小的过程变异但抽样频率偏低时。
  计数值控制图的适用场合:
  仅当过程数据为计数值数据而不是计量值数据时;
  当被监测的缺陷或其他观测对象只存在两种状态:有或没有时。例如:一个产品只可能出现2个或3个缺陷,但不可能会有2.6个缺陷的情况。
  基本步骤:
  1.根据数据类型选择合适的控制图;
  2.选定合适的抽样频率;
  3.根据所选控制图的程序构建控制图并进行描点;
  4.在控制图中发现失控信号时,检查原因,并在控制图上注明你所发现的问题、发现过程以及解决方法。
  5.在控制图上继续对新得到的数据进行描点,并检查是否存在新的失控信号。
  6.当你构建新控制图时,过程可能处在失控状态。如果是这样。利用前20个样本数据计算出的控制限可能存在不足,当过程稳定后,再依次抽取至少20个样本,重新计算控制限。
  单值控制图
  概述:单值控制图用于研究服从正态分布的计量值数据。
  适用场合:
  仅当过程数据为计量值数据(如温度、重量、时间)时;
  仅当过程数据服从正态分布时(对正态分布的讨论参阅“直方图”,其检验方法参阅“正态概率图”和:柯尔莫诺夫—斯米尔诺夫检验")
  当一个数据就代表一个自然的组(如一批),即样本容量为1或抽样频率较低时。
  程序:
  1.确定合适的抽样频率,对所研究的过程,按时间顺序至少收集20个数据
  2.检验数据是否服从正态分布。利用正态概率图或柯尔莫诺夫—斯米尔诺夫检验。
  3.利用单值控制图(图4.20)及其计算表(图4.19),计算控制限。
  4.分别在控制图的“单值”图和“极差”图中,标上刻度,描点,画出各自的中心线和控制限
  5.分析是否存在失控信号。
  6.在控制图中发现失控信号,检查原因,并在控制图上注明你所发现的问题、发现过程以及解决方法
  7.在控制图上继续描绘新得到的数据,并检查是否存在新的失控信号
  8.在你构建新控制图时,过程可能正处于失控状态。如果是这样,利用前20个样本数据计算出的控制限可能存在不足,当过程稳定后,再依次抽取至少20个样本,重新计算控制限。
  分析
  1.检查R图中是否有失控信号
  2.如果R表明过程受控,再检查X图是否包含有失控信号。
  注意事项:
  选择合适的刻度,使上下控制限以外仍留有适当的空白。


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