R控制图操作指南
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X—R控制图的操作步骤及应用示例用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等计量值的场合。
X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化,R控制图主要用于观察正态分布分散或变异情况的变化,而X-R控制图则将二者联合运用,用于观察正态分布的变化。
X-R控制图的操作步骤步骤1:确定控制对象,或称统计量。
这里要注意下列各点:(1)选择技术上最重要的控制对象。
(2)若指标之间有因果关系,则宁可取作为因的指标为统计量。
(3)控制对象要明确,并为大家理解与同意。
(4)控制对象要能以数字来表示。
(5)控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。
步骤2:取预备数据(Preliminary data)。
(1)取25个子组。
(2)子组大小取为多少?国标推荐样本量为4或5。
(3)合理子组原则。
合理子组原则是由休哈特本人提出的,其内容是:“组内差异只由偶因造成,组间差异主要由异因造成”。
其中,前一句的目的是保证控制图上、下控制线的间隔距离6σ为最小,从而对异因能够及时发出统计信号。
由此我们在取样本组,即子组时应在短间隔内取,以避免异因进入。
根据后一句,为了便于发现异因,在过程不稳,变化激烈时应多抽取样本,而在过程平稳时,则可少抽取样本。
如不遵守上述合理子组原则,则在最坏情况下,可使控制图失去控制的作用。
步骤3:计算Xi,Ri。
步骤4:计算X,R。
步骤5:计算R图控制线并作图。
步骤6:将预备数据点绘在R图中,并对状态进行判断。
若稳,则进行步骤7;若不稳,则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。
步骤7:计算X图控制线并作图。
将预备数据点绘在X图中,对状态进行判断。
若稳,则进行步骤8;若不稳,则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。
步骤8:计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
若过程能力指数满足技术要求,则转入步骤9。
步骤9:延长X-R控制图的控制线,作控制用控制图,进行日常管理。
上述步1~步骤8为分析用控制图。
X-R控制图操作指南X-R控制图操作指南一、概述X-R控制图是一种统计工具,用于监控过程的变异性。
本文档旨在提供关于X-R控制图的详细操作指南,包括数据收集、数据分析和图表绘制等内容。
二、数据收集1.确定收集数据的时间范围和频率。
根据需要,决定是按日、按周、按月还是按年收集数据。
2.选择合适的样本大小。
根据过程的特点和要求,确定每个样本中的观测数量。
3.确定用于收集数据的采样方法。
可以使用随机抽样、方便抽样或者系统抽样等方法。
4.建立数据收集和记录的流程。
确保数据记录准确无误,并及时至数据分析软件或工具。
三、数据分析1.计算平均值和范围。
a) 计算每个样本的平均值,得到X值。
b) 计算每个样本的范围,得到R值。
2.计算控制限。
a) 计算X控制图的中心线。
将所有X值的平均值计算出来,作为中心线。
b) 计算X控制图的上下控制限。
根据样本大小和确定的标准差倍数,计算上下控制限。
c) 计算R控制图的中心线。
将所有R值的平均值计算出来,作为中心线。
d) 计算R控制图的上下控制限。
根据样本大小和确定的标准差倍数,计算上下控制限。
3.绘制X-R控制图。
a) 使用数据分析软件或者工具,根据计算出的数值绘制X-R控制图。
b) 将X控制图和R控制图分别绘制在同一个图表上,以便更好地分析和比较数据的变异性。
四、图表解读与分析1.检查每个样本的X值是否在控制限范围内。
超出控制限的数据点可能表示过程存在特殊因素或异常。
2.检查每个样本的R值是否在控制限范围内。
反映了过程的变异性。
3.根据控制图的趋势和规律,判断过程的稳定性和可靠性。
4.根据需要,进行进一步的数据分析和改进措施的制定。
五、附件本文档涉及以下附件,请参考:1.X-R控制图数据样本示例.xlsx:包含了用于绘制X-R控制图的示例数据样本。
2.X-R控制图样本分析报告.doc:对示例数据样本进行分析并得出结论的报告。
六、法律名词及注释1.控制限:指用于判断过程是否稳定的上下限。
X-R控制图操作指南X-R控制图操作指南1、简介1.1 定义:X-R控制图是一种用于监控连续数据过程稳定性的统计工具,主要用于发现过程中的特殊因素和异常情况。
1.2 用途:X-R控制图能够帮助分析师识别和解决过程中的变异问题,以达到过程稳定性的要求。
1.3 适用范围:X-R控制图适用于连续变量的过程,例如生产线中的产品尺寸、重量等。
2、数据收集2.1 确定采样频率:根据过程的特点和要求,确定数据的采样频率,通常是按时间间隔或按生产数量。
2.2 数据收集方法:选择合适的数据收集方法,例如观察、测量、抽样等。
2.3 数据记录:将采集到的数据按照规定的格式进行记录,确保准确性和完整性。
3、X-R图的绘制3.1 计算平均值:将收集到的数据求平均值,作为X图的中心线。
3.2 计算极差(R)值:将收集到的数据中的最大值减去最小值,作为R图的中心线。
3.3 计算控制限:根据样本量和过程能力,计算出X图和R 图的上限和下限控制限。
3.4 绘制X-R图:将计算得到的平均值和极差值绘制在X-R 图中,形成控制图。
4、解读X-R图4.1 分析是否过程稳定:观察X图和R图是否在控制限内波动,如果波动在控制限范围内,则过程稳定。
4.2 检测异常情况:观察X图和R图是否存在超出控制限的点,如果有,则可能存在特殊因素或异常情况。
4.3 跟踪趋势:通过观察X图和R图的趋势变化,了解过程的变异情况和稳定性的改善。
5、X-R图的应用5.1 数据分析:通过X-R图的绘制和解读,分析过程中的变异情况,找出问题的根本原因,并采取相应措施进行改进。
5.2 制程控制:根据X-R图的结果,建立相应的过程控制措施,确保过程稳定,减少变异,提高产品质量和工艺效率。
5.3 提高生产效率:通过X-R图的监控,及时发现过程中的问题和异常情况,迅速采取措施进行调整,避免无效的浪费和生产停滞。
附件:本文档无附件。
法律名词及注释:1、控制限:在统计学中,控制限是用来标识一个过程的正常变异范围的边界线。
R 控制图
图示子组中的变量数据在一段时间内的过程极差。
此控制图在许多行业中广泛用于检查过程的稳定性。
例如,可以使用 R 控制图检查部件长度、呼叫次数或一段时间内医院患者血压的子组的过程变异。
请看下面的 R 控制图。
一家塑料制造商要评估其某种新产品的生产过程是否受控制。
他们抽样 20 小时,每小时抽取 5 件产品,并评估塑料的强度。
点随机分布在中心线附近,且在控制限制之内。
未显示出任何趋势或模式。
塑料产品强度的变异性在 20 个子组中均保持稳定。
中心线为所有子组的极差平均值 (Rbar)。
在使用 Xbar 控制图解释过程平均值之前,使用 R 控制图检查过程变异。
由于计算 Xbar 控制图的控制限制时同时考虑过程展开和中心,因此过程变异必须受控制,才能正确解释 Xbar 控制图。
如果 R 控制图不受控制,则 Xbar 控制图中的控制限制可能不准确,还可能错误地指示不受控制的情况。
当子组大小为 8 或更小时,使用 R 控制图。
当子组大小为 9 或更大时,使用 S 控制图。