均值极差控制图Xbar-R Chart

Xbar-R控制图1. Xbar-R控制图Xbar-R控制图，可以在拥有连续数据且⼦组⼤⼩不超过8的情况下监视过程的均值和变异。

例如：确定新塑料产品的⽣产过程是否受控。

操作员抽样20个⼩时，每⼩时抽取5个部件，并评估塑料的强度。

什么情况下使⽤备择控制图？对于具有9或更多观测值的⼦组，使⽤Xbar-S控制图。

如果⼦组内存在⼀致的变异来源，使⽤I-MR-R/S控制图。

如果没有⼦组，使⽤I-MR控制图。

如果数据有缺陷品数或缺陷数，使⽤属性控制图，如P控制图或U控制图。

2. Xbar-R控制图的数据注意事项为了确保结果有效，请在收集数据、执⾏分析和解释结果时考虑以下准则。

1. 数据集应当连续如果数据中有缺陷品数或缺陷数，使⽤属性控制图，如P控制图或U控制图。

2. 数据应当采⽤时间顺序由于控制图检测会随时间发⽣的变化，因此数据顺序⾮常重要。

应当按照数据的收集顺序来输⼊数据。

让最旧得数据位于⼯作表的顶部。

3. 应当按照适当的时间间隔收集数据按照均匀的时间间隔收集数据，如每⼩时⼀次，每班次⼀次，每天⼀次。

选择⼀个时间间隔，该时间间隔应当⾜够短，以便可以在发⽣过程更改之后⽴即识别此更改。

4. 数据应当位于合理的⼦组中如果⼦组不合理，则估计的控制限可能太宽。

5. ⼦组⼤⼩应当为8或更少对于具有9或更多观测值的⼦组，应当使⽤Xbar-S控制图。

如果没有⼦组，请使⽤ I-MR 控制图。

6. 收集相应的数据量如果⼦组⼤⼩⼩于或等于2，⾄少收集100个观测值。

如果⼦组⼤⼩为3，⾄少收集80个观测值。

如果⼦组⼤⼩为4或5，⾄少收集70个观测值。

如果⼦组⼤⼩为6或更⼤，⾄少收集60个观测值。

7. 数据不必是正太分布的⼤多数控制图在形式上基于正太性假设的，但如果收集⼦组中的数据，仍可以使⽤⾮正太数据得到好的结果。

所需的⼦组⼤⼩取决于数据的⾮正太性。

8. 每个⼦组内的观测值不应当相互关联如果每个⼦组中的连续数据点是相关的，控制限的范围将过窄，⽽且控制图可能会错误地将⼀些受控点显⽰为失控点。

控制图的类型2011-5-12 16:54|发布者: 小编H|查看: 2293|评论: 5摘要: 4.2.1 均值极差图――对于计量型数据而言,这是最常用最基本的控制图。

它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合...4.2.1 均值极差图――对于计量型数据而言,这是最常用最基本的控制图。

它用于控制对象为长度、重量、强度、纯度、时间和生产量等计量值的场合。

Xbar控制图用于观察分布均值的变化,R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化,Xbar-R图将二者联合运用,用于观察分布的变化。

4.2.2 均值极差图――控制图是用标准差图(S图)代替极差图(R图)。

极差计算简便,故R图得到广泛应用,但当样本大小n>10或n>12,这时用极差估计总体标准差的效率降低,要用S图来代替R图。

4.2.3 中位数极差图――用中位数图(Xmed图)代替均值图(Xbar图)。

中位数指一组按大小顺序排列的数列中居中的数。

例如,在数列2、3、7、13、18,中位数为7,在数列2、3、7、9、13、18,有偶数个数据,中位数规定为中间两个数的均值,即=8。

中位数的计算比均值简单,多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合,为了简便,规定用奇数个数据。

4.2.4 单值移动极差图――用于对每一个产品都进行检验,采用自动化检查和测量；取样费时、昂贵以及化工过程,样品均匀,多抽样也无太大意义的场合。

X-Rs不能获得较多的信息,判断过程变化的灵敏度要差一些。

4.2.5 指数权重移动均值图4.2.6 运行图――运行图不是控制图，它只直接反映产品质量特性数据的变化情况，而没有反应过程统计受控的稳定控制线。

仅仅供掌握测量值的变化曲线。

4.2.7 预控图――它根据用户给定的控制百分率来确定控制线的一种控制图，该控制图分别以红，黄，绿三种颜色区域表示过程失控，警戒和受控状态。

控制线计算简单方便，控制图清晰醒目。

Excel怎么做Xbar-R控制图？Excel中制做SPCXbar-R控制图教程如何在Excel中制做Xbar-R控制图？如今的雾霾天的次数越来越多，⼈们更加关⼼空⽓质量状况，⽐如⼀些颗粒物的含量、有毒⽓体的含量等等，再⽐如百度经验浏览量，这些项⽬还怎样监控才能最有效呢？企业中会使⽤统计过程控制的⽅法，Xbar-R控制图就是其中的⼀种，Xbar指的是测量对象的平均值，R指的是测量对象的极差，所以Xbar-R控制图的中⽂名字就叫平均值-极差控制图。

⼀、SPC控制图是什么？SPC是Statistical Process Control (统计过程控制) 的简写，控制图是⽤于分析和判断⼯序是否处于稳定状态所使⽤的带有控制界限的图。

SPC控制图是对过程质量加以测定、记录从⽽进⾏控制管理的⼀种⽤科学⽅法设计的图，是质量控制的⾏之有效的⼿段，是SPC技术的核⼼⼯具。

问世数⼗年来，质量控制图在众多现代化⼯⼚中得到了普遍应⽤，并凭借其强⼤的分析功能，为⼯⼚带来丰厚的实时收益。

最初的控制图分为计量型与计数型两⼤类，包含七种基本图表。

计量型控制图包括：IX-MR(单值移动极差图)Xbar-R(均值极差图)Xbar-s(均值标准差图)计数型控制图包括：P(⽤于可变样本量的不合格品率)Np(⽤于固定样本量的不合格品数)u(⽤于可变样本量的单位缺陷数)c(⽤于固定样本量的缺陷数)⼆、Excel中制做SPC Xbar-R控制图教程：1、概述Xbar-R控制图的整体输出样式如下表所⽰，表头部分为监控项⽬的详细信息，两个图表中⼀个为平均值的变化趋势图，另⼀个为极差变化趋势图。

接下来，就以经验推⼴中“经验浏览量”为例来说明Xbar-R控制图的制作详细过程。

2、表头制作表头主要是涵盖以下详细信息，即类别、部门、⼯序、控制项⽬、⼯程规范、样本容量和频次，其中控制项⽬即为百度经验浏览量，这是整个Xbar-R控制图制作过程的核⼼，⼯程规范为某个时间要求经验浏览量范围（310-380）次。

SPC统计常用控制图评价引言SPC〔Statistical Process Control，统计过程控制〕是一种通过采集和分析过程数据，以便实时监控和控制过程稳定性的方法。

常用的SPC工具之一是控制图，它能够帮助我们识别过程中的特殊因素和常见问题，并实施相应的改良措施。

本文将介绍SPC常用控制图，并对其评价方法进行讨论。

一、SPC常用控制图1.1 均值图均值图〔X-Bar图〕是一种常用的控制图，用于监控连续型数据的均值是否稳定。

它通过绘制样本均值的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程是否受到特殊因素的影响。

如果样本均值超出控制限范围，就说明过程出现了问题。

1.2 极差图极差图〔R图〕是另一种常用的控制图，用于监控连续型数据的变异性是否稳定。

它通过绘制样本极差的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程是否存在异常变异。

如果样本极差超出控制限范围，就说明过程出现了问题。

1.3 标准差图标准差图〔S图〕是控制图中另一种用于监控连续型数据变异性的工具，它通过绘制样本标准差的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程的稳定性。

如果样本标准差超出控制限范围，就说明过程存在异常变异。

1.4 化验图化验图〔C图〕是一种用于检测离散型数据的控制图。

它通过绘制样本中不良品的数量或比例的变化情况，以及控制限的设置，来判断过程是否稳定。

如果样本不良品数量或比例超出控制限范围，就说明过程存在问题。

二、控制图的评价方法控制图的评价方法主要包括特殊因素的判断和过程能力的评估。

2.1 特殊因素的判断特殊因素指的是导致过程异常的特殊因素，比方机器故障、操作失误、原材料问题等。

通过控制图的帮助，我们可以判断特殊因素是否存在。

一般来说，如果样本点落在控制限之外，或出现非随机的趋势、扰动或周期性变化，就可能是由特殊因素引起的。

在判断特殊因素的时候，还需要考虑其实质性和重复性，以防止过度反响。

2.2 过程能力的评估过程能力是指过程的稳定性和可控性。