统计技术中控制图的应用

控制图1控制图——过程控制的工具。

用来表示一个过程特性的图象。

它有两个基本用途：①用来判断过程是否一直受统计控制。

②用来帮助过程保持受控状态。

2控制图的构成：：上控制线：中心线下控制线取样时间①收集：收集数据并画在图上。

②控制：根据过程数据计算试验控制线识别变差特殊原因并采取措施。

③分析及改进：确定普通变差的大小，并采取减少它的措施。

重复三个阶段，从而不断改进过程。

3控制图的益处：①供正在进行过程控制的操作者使用。

②有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预见的保持下去。

③使过程达到：——更高的质量。

——更低的单件成本。

——更高的有效能力。

④为讨论过程的性能提供共同的语言。

⑤区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

第二章计量型数据控制图第一节均值和极差图参见“均值和极差控制图”1．收集数据1．1子组大小：一般为4-5件（连续生产的产品的组合）。

各子组样本应一样。

选择原则：一子组各样本间出现的变差的机会小。

子组内变差主要由普通原因造成。

1．2子组频率：应在适当时间收集足够的子组，能反映潜在的变化。

过程处于稳定，频率可减少。

（每班两次、每小时一次或其他频率）。

1．3子组组数：≧25个。

总单值≧100个。

2．控制图及记录原始数据：①X图绘在R图的上方。

下面再接一个数据栏。

②X和R值为纵坐标，时间为横坐标。

③数据栏应包括：每个读数空间、读数、和、均值、极差以及日期/时间或其他识别子组的代码的空间等。

3．计算均值（X）和极差（R）：X=( X1+X2+…+X n)/n R=X MAX﹣X MINX1,X2,…X n——测量值。

n——子组容量。

4．控制图刻度；①对X图：坐标刻度最大值-最小值≧2（X max–X min）②对R图：坐标刻度最大值≧2R max5．计算控制限：①平均极差（R）及过程平均值（X）R=（R1+R+2…+R K）/K（1X2+…+X K）/KK——子组的数量。

统计学方法在工业质检中的应用引言：工业质检是确保产品质量的重要环节，但传统的手工质检容易由于人为因素而出现误判，效率低下。

为了提高质检的准确性和效率，统计学方法在工业质检中被广泛运用。

本文将探讨统计学方法在工业质检中的应用，并重点介绍了控制图和假设检验两大常用工具的原理和实践。

一、控制图的应用控制图是统计学中的一种常用工具，通过收集样本数据并分析其变异性，评估过程是否处于可控状态。

在工业质检中，我们可以利用控制图监测生产过程中的变异性，以及识别可能导致产品质量问题的特殊原因。

1.控制图的原理控制图通过绘制上下控制限和中心线来表示样本数据的变异范围。

当样本数据点超出控制限时，我们可以判定该过程存在特殊原因，需要进行进一步分析和调整。

通过实时监控控制图，工厂可以更及时地发现生产过程中的异常情况，并采取相应措施以避免产品质量问题的发生。

2.控制图的实践举例来说，某汽车制造工厂使用控制图来监测车身尺寸的变异性。

收集到的样本数据显示，车身尺寸的平均值稳定在设定的标准值附近，而上下控制限的范围也符合预期。

然而，某一样本数据点超出了上控制限，经进一步分析发现，该车辆的焊接机器发生了异常。

工厂立即对机器进行维修，避免了该异常情况进一步影响产品质量。

二、假设检验的应用假设检验是统计学中重要的方法之一，常用于对两个或多个样本数据之间的差异进行推断。

在工业质检中，我们可以通过假设检验评估产品批次之间的差异，以及验证某种新工艺对产品质量的影响。

1.假设检验的原理假设检验通过设定原始假设（H0）和备择假设（H1）来进行推断。

原始假设通常是我们要进行验证的状态，而备择假设则是我们要推翻的状态。

通过计算样本数据的统计量，并与预设的临界值进行比较，我们可以得出是否拒绝原始假设的结论。

2.假设检验的实践假设某电子产品制造商在引入新的制程工艺后，想要评估该工艺对产品性能的影响。

通过采集两个批次的样本数据，并进行假设检验，发现新工艺批次的平均性能明显优于旧工艺批次，且差异显著。

淅川金博橡塑有限公司版次：统计技术应用及控制图0定义控制图:用来表示一个过程的特性的图线,图上标有根据那个特性收集到的一些统计数据,如一条中心线,一条或两条控制限.它能减少Ⅰ类或Ⅱ类错误的净经济损失.它有两个基本的用途:一是用来判定一个过程是否一直受到统计控制;二是用来帮助过程保持受控状态.CpK：稳定过程的能力指数。

它是一项有关过程的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。

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PpK：初期过程的能力指数。

它是一项类似于CPK的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。

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Ca：过程准确度。

指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。

Cp：过程精密度。

指从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本在50个以上）所计算出来的样本标准差（σ×），以推定实际群体的标准差（σ）用3个标准差（3σ）与规格容许差比较。

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1 目的对产品质量进行预防控制,对影响过程质量的各种因素进行科学地分析,从而减少质量变差,使产品质量持续稳步地提高。

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2 适用范围适用于全公司各职能部门、车间与质量管理体系有关的统计活动。

3 职位及职责3.1 操作人员：负责收集数据,并记录。

3.2 技术工艺人员：计算控制界限。

3.3 检验员：负责计算工序能力,打点描图。

3.4 技术科长负责初期过程的能力指数和批量生产过程能力的测量评价。

4 运作4.1统计数据分类4.1.1 计量型数据,就是可以用数字表达的质量特性数据,即用相应的测量系统(如:千分尺、游标卡尺、千分表、百分表、温度计、压力表等)对零件及其它设施进行测量，可以给出具体的读数。

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淅川金博橡塑有限公司版次：统计技术应用及控制图★计量型数据控制图包括：-X-R 控制图： 均值—极差图 -X-S 控制图： 均值—标准极差图∽X -R 控制图： 中位数—极差图 X-MR 控制图： 单值—移动极差图我公司多数情况下采用-X-R 及X-MR 控制图。

统计学方法在质量控制中的应用研究质量控制是生产和制造过程中的一项重要工作，旨在确保产品达到一定的质量标准。

统计学方法在质量控制中起着关键性的作用，可以通过收集和分析质量数据，帮助企业改进生产过程，提高产品质量。

本文将探讨统计学方法在质量控制中的应用研究，并重点介绍几种常见的统计学方法。

一、控制图法控制图法是统计学方法中最常见的一种应用，用于监控质量数据的变化。

通过绘制控制图，可以及时发现和纠正生产过程中的异常，并保持生产过程处于稳定状态。

控制图通常包括均值图和范围图，均值图用于监控过程的中心值，范围图用于监控过程的变异程度。

控制图法对于实时监控并分析质量数据，从而帮助企业实现质量改进至关重要。

二、假设检验假设检验是统计学的一种基本方法，用于验证关于总体参数的假设。

在质量控制中，假设检验可以用于判断生产过程是否符合标准要求。

例如，可以通过假设检验来判断一个生产线的平均产量是否达到预期值，从而确定是否需要进行调整和改进。

假设检验的结果可以帮助企业做出决策，以保证产品质量。

三、回归分析回归分析是一种用于探索和建立因果关系的统计方法，可以通过分析变量之间的关系来预测和优化生产过程。

在质量控制中，回归分析可以用于确定生产中的主要影响因素，并建立关于质量特征和生产参数之间的数学模型。

这可以帮助企业找到优化生产过程的方法，提高产品的稳定性和一致性。

四、抽样方法抽样方法在质量控制中具有广泛的应用。

通过抽样，可以在不损害整个生产过程的情况下，从样本中获取代表性的数据，并对总体进行推断。

抽样方法可以帮助企业降低数据分析成本，加快数据收集和处理的速度。

在质量控制中，常用的抽样方法包括随机抽样、分层抽样和整群抽样等。

五、六西格玛方法六西格玛方法是一种用于改进质量和生产过程的管理策略，旨在将缺陷率降低到每百万个单位中的不足3.4个。

六西格玛方法结合了统计学和质量管理的理念，以及一系列工具和技术，例如数据收集、数据分析和过程优化等。

统计技术在产品质量控制中的应用在当今竞争激烈的市场环境中，产品质量是企业生存和发展的关键。

为了确保产品质量的稳定性和可靠性，企业需要采用有效的质量控制方法。

统计技术作为一种科学的工具和方法，在产品质量控制中发挥着重要的作用。

统计技术可以帮助企业收集、整理和分析质量数据，从而揭示质量问题的本质和规律，为质量改进提供依据。

例如，通过抽样检验，企业可以在不检验全部产品的情况下，对产品质量做出合理的推断，从而节省检验成本和时间。

抽样检验的基本原理是基于概率统计，通过抽取一定数量的样本，并对样本进行检验，根据样本的质量情况来推断整批产品的质量水平。

控制图是统计技术在质量控制中的另一个重要应用。

控制图通过对生产过程中的关键质量特性进行连续监测和分析，及时发现过程中的异常波动。

例如，均值极差控制图可以用于监控生产过程中产品尺寸的均值和极差的变化。

如果控制图中的数据点超出了控制界限或者呈现出非随机的模式，就表明生产过程可能出现了异常，需要及时采取措施进行调整。

统计过程控制（SPC）是一种基于控制图等统计技术的过程质量控制方法。

SPC 强调预防为主，通过对过程的实时监控和分析，及时发现潜在的质量问题，并采取措施加以消除，从而确保过程处于稳定的受控状态。

SPC 不仅可以用于生产过程的质量控制，还可以用于服务过程的质量控制，如物流配送、售后服务等。

在产品质量控制中，统计技术还可以用于质量分析和改进。

例如，通过因果图可以帮助企业找出导致质量问题的根本原因。

因果图又称鱼骨图，它将质量问题的结果与可能的原因联系起来，通过层层分析，找出影响质量的关键因素。

此外，排列图可以用于确定质量改进的重点。

排列图根据“关键的少数和次要的多数”原理，将影响质量的各种因素按照其对质量影响程度的大小进行排列，从而找出主要的质量问题。

统计技术在产品设计阶段也有着重要的应用。

通过设计实验，企业可以优化产品的设计参数，提高产品的质量和性能。

例如，在新产品开发过程中，可以采用正交实验设计方法，通过合理安排实验因素和水平，在较少的实验次数内找到最优的设计方案。