CPK-SPC-minitab操作培训教程解读
2024年Minitab培训教程
Minitab培训教程一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理和统计分析的软件，其简单易用、功能强大的特点使其在众多行业和领域得到了广泛应用。
为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，提高数据分析能力，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能和实际应用案例。
二、Minitab基本操作1.安装与启动用户需要从Minitab官方网站软件安装包，按照提示完成安装。
安装完成后，双击桌面图标启动Minitab。
2.界面介绍Minitab的主界面包括菜单栏、工具栏、项目树、工作表、输出窗口和状态栏。
菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等选项；工具栏提供了常用功能的快捷方式；项目树用于显示当前工作簿中的所有数据表和输出结果；工作表用于输入和编辑数据；输出窗口显示分析结果；状态栏显示当前工作状态。
3.数据输入与编辑在Minitab中，数据输入与编辑主要通过工作表进行。
用户可以手动输入数据，也可以从外部文件导入数据。
数据编辑包括插入行、删除行、插入列、删除列、复制粘贴、查找替换等操作。
4.数据保存与导出Minitab支持多种数据格式，如MinitabProject（.mtw）、Excel（.xlsx）、CSV（.csv）等。
用户可以随时保存当前工作簿，以便下次继续使用。
Minitab还可以将工作表、输出结果等导出为其他格式，以便与其他软件进行数据交换。
三、Minitab常用功能1.描述性统计分析描述性统计分析是Minitab的基础功能之一，主要包括均值、标准差、方差、偏度、峰度等统计量。
通过描述性统计分析，用户可以快速了解数据的整体情况。
2.假设检验Minitab提供了丰富的假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
用户可以根据实际需求选择合适的假设检验方法，检验样本数据的显著性。
3.相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，回归分析用于研究一个变量对另一个变量的影响程度。
Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、非线性回归等分析方法。
Minitab全面培训教程
Minitab全面培训教程1.引言Minitab是一款广泛应用于数据分析、质量管理和统计分析的软件，具有强大的数据处理、图表绘制和统计分析功能。
本教程旨在帮助读者全面了解Minitab的使用方法，掌握数据分析的基本技巧，从而提高工作效率。
本教程适用于初学者和有一定基础的读者，通过学习本教程，读者将能够熟练运用Minitab进行数据分析。
2.Minitab基本操作2.1软件安装与启动请确保您的计算机满足Minitab的系统要求。
然后，从官方网站Minitab安装包，按照提示完成安装。
安装完成后，双击桌面上的Minitab图标启动软件。
2.2界面与菜单介绍启动Minitab后，您将看到主界面。
主界面包括菜单栏、工具栏、工作表区域和状态栏。
菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等菜单项，工具栏包含常用的操作按钮，工作表区域用于显示数据和图表，状态栏显示当前工作表的信息。
2.3工作表操作（1）创建工作表：菜单栏中的“文件”→“新建工作表”，或者工具栏上的“新建工作表”按钮。
（2）导入数据：菜单栏中的“文件”→“导入数据”，选择数据文件并设置导入选项。
（3）编辑数据：双击工作表中的单元格，输入或修改数据。
您还可以使用工具栏上的剪切、复制、粘贴等按钮进行操作。
（4）保存工作表：菜单栏中的“文件”→“保存”，或者工具栏上的“保存”按钮。
3.数据分析与图表绘制3.1描述性统计分析（1）菜单栏中的“统计”→“基本统计”→“描述统计”。
（2）在弹出的对话框中，选择需要分析的数据列，“确定”。
（3）在结果窗口中，查看描述性统计指标。
3.2假设检验（1）菜单栏中的“统计”→“基本统计”→“t检验”。
（2）在弹出的对话框中，选择需要分析的两组数据，“确定”。
（3）在结果窗口中，查看假设检验结果。
3.3图表绘制（1）菜单栏中的“图形”→“条形图”、“直方图”、“散点图”等。
（2）在弹出的对话框中，选择需要绘制的数据列，设置图表选项，“确定”。
MINITAB使用操练
统计过程控制(SPC) —管理图分析
计量型-X bar R例题
以下资料是 A部品的张力强度为管理特性用 X R 管理图管理而调查的 DATA。请作成其 ，并求出UCL和 LCL 。DATA按正态分布。
X R
将一行一行的数据 变换到MINITAB一列 数据的方法为: DATA/STACK/ROWS
• 评估过程稳定性 • 使用控制图跟踪一段时间内的过程稳定性并检测是否存在特殊原因， 特殊原因 • 是指过程中出现异常情况的原因，这不同于过程的正常状况。 • Minitab 绘制过程统计量（如子组平均值、单个观测值、加权统计量 或缺陷数） • 与样本序号或时间的对比图。Minitab 绘制以下内容： • ■ 在统计量的平均值处绘制中心线 • ■ 在中心线之上 3 倍标准差处绘制控制上限 (UCL) • ■ 在中心线之下 3 倍标准差处绘制控制下限 (LCL) • 对于所有控制图，可以修改 Minitab 的默认图表规格。例如，可以定 义对过程 • 标准差的估计方法，指定特殊原因的检验，以及通过定义历史阶段来 显示过程 • 阶段。
能力反映普通原因引起的变差，并且总是要对系统采取瑰 丽措施来提高能力。 过程能力只与过程的质量因素（人、机料、法、环）有关， 与规范公差无关。
过程能力
2.计算过程的标准偏差（δ ） δ = R/d2= δ
n d2 2 1.13 3 1.69
时随样本容量变化的常数）
4 2.06 5 2.33 6 2.53 7 2.70 8 2.85 9 2.97 10 3.08
• • • • • •
• • • • • • • • • •
汽车工业行动组织 (AIAG) 建议使用以下原则来检验特殊原因： ■ 检验 1：1 个点，距离中心线大于 3 个标准差 ■ 检验 2：连续 9 个点在中心线同一侧 ■ 检验 3：连续 6 个点，全部递增或全部递减 此外，根据 AIAG 原则，对于所有未来的控制图，都要对检验 2 和 3 使用 值 7。 通过设置控制图分析的选项就可以轻松地完成此操作。设置选项时，受 影响的 对话框将自动反映您的首选项。 1 选择工具 ➤ 选项 ➤ 控制图和质量工具 ➤ 定义检验。 2 选中前三个检验。 3 在第二个检验的 K 下，将值更改为 7。 4 在第三个检验的 K 下，将值更改为 7。 5 单击确定。
2024年Minitab培训教程详解-(带目录)
Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能，受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例，帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动（1）从官网Minitab安装包。
（2）按照提示完成安装过程。
（3）启动Minitab，输入序列号激活软件。
2.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
（2）工具栏：提供常用功能的快捷按钮。
（3）项目管理器：用于创建、管理和保存项目。
（4）工作表：用于输入、编辑和查看数据。
（5）图表：用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑（1）手动输入数据：在工作表中直接输入数据。
（2）导入外部数据：支持Excel、CSV、TXT等格式。
（3）数据编辑：包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
（4）数据筛选：根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计（1）基本统计量：包括均值、中位数、标准差等。
（2）频数分析：统计各数据出现的次数。
（3）图表展示：包括直方图、箱线图等。
2.假设检验（1）单样本t检验：检验样本均值是否等于总体均值。
（2）两独立样本t检验：检验两个样本均值是否存在显著差异。
（3）配对样本t检验：检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析（1）单因素方差分析：检验多个样本均值是否存在显著差异。
（2）双因素方差分析：检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析（1）相关分析：研究两个变量之间的关系。
（2）线性回归：建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
（3）多元回归：建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具（1）控制图：监控过程稳定性，发现异常因素。
minitab培训教程完整版(2024)
残差分析
残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。通过绘制残 差图可以检查模型是否满足线性回归的假设，如误差项的 独立性、同方差性等。
多重共线性诊断
当自变量之间存在高度相关时，会导致回归系数的估计不 准确。可以使用Minitab中的VIF（方差膨胀因子）或条件 指数等方法来诊断多重共线性问题。
模型优化
Minitab是一款功能强大的统计分析和数据可视 化软件，广泛应用于质量管理、学术研究、市场 调研等领域。
易于使用且功能丰富
Minitab提供直观的操作界面和丰富的统计功能 ，使得用户可以轻松地进行数据处理、分析和可 视化。
广泛的应用领域
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Minitab在制造业、医疗、金融、教育等多个行 业都有广泛的应用，帮助用户做出基于数据的决 策。
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Minitab界面与功能
主界面介绍
Minitab的主界面包括菜单栏、工具 栏、项目管理器、数据窗口和图形窗 口等部分，方便用户进行各种操作。
基本功能概述
高级功能介绍
除了基本功能外，Minitab还提供多 变量分析、时间序列分析、非参数检 验等高级功能，帮助用户进行更深入 的数据分析。
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数据清洗
提供数据去重、缺失值处 理、异常值检测与处理等 功能，确保数据质量。
数据整理
支持数据排序、筛选、分 组等操作，方便用户对数 据进行初步整理。
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数据可视化技巧
图表类型选择
根据数据类型和分析目的 ，选择合适的图表类型进 行可视化展示。
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图表美化
提供丰富的图表样式和配 色方案，支持自定义图表 元素，如标题、坐标轴、 图例等。
如果发现模型存在问题，如拟合不足或过拟合，可以通过 添加或删除自变量、使用交互项或非线性变换等方法来优 化模型。
CPK_培训教材详细讲解
CPK_培训教材详细讲解CPK 培訓教材⼀.Cpk 的定義某⼀制程在⼀定因素與正常管制狀態下的品質作業能⼒. ⼆.Cpk 的影響因素製程要因---原料,机器設備,⼈員能⼒,測量儀器. 製程條件---常態分配,統計管制狀態. 三.Cpk 的計算 USL:上限尺⼨ LSL:下限尺⼨Average:測量數据的平均值σ:標準差,其公式為: σ=1/)(22--∑∑n n x xCpu=(USL-Average)/3σ Cpl=(Average-LSL)/3σ Cpk=Min(Cpu,Cpl)σ:其⼤⼩表⽰測量數据的離散程度, σ越⼩表⽰數据的離散程度越⼩,反之則數据的離散程度越⼤.Cpu:其值表⽰測量數据偏離上限的程度, Cpu 越⼤表⽰測量數据偏離上限較遠; 反之則數据靠近上限.Cpl: 其值表⽰測量數据偏離下限的程度, Cpl 越⼤表⽰測量數据偏離下限較遠; 反之則數据靠近下限. 四.Cpk 的等級 A:1.33≦CpkA 級,製程能⼒滿⾜圖紙要求,⽣產中⼏乎沒有不良品產⽣.B: 1.00≦Cpk<1.33B級, 製程能⼒基本滿⾜圖紙要求,⽣產中約有0.27%不良品產⽣,必須加以注意,並設法維持不使其變坏.C: Cpk<1.00C級, 製程能⼒不能滿⾜圖紙要求, ⽣產中可能有較多不良品產⽣, 應採取緊急措施,全⾯檢討所有可能影響的因素,必要時得停⽌⽣產.五.Cpk 管制抽樣的基本原則管制⽅法取樣頻率管制圖查檢表⾼ 1--2⼩時 15--30分鐘中 4--8⼩時每⼩時低每班次 2⼩時六.CPK數据分析.1.數据均分布于中值兩旁, Cpk值⼀般⼤于1.33,⾒附圖１.2.數据离散地分布中值兩旁,Cpk值⼀般⼩于1.33,⾒附圖２.3.數据分布离散度⼩,但偏中值不遠,Cpk值⼤于1.33,⾒附圖３.4.數据分布离散度⼩,但偏中值較遠,Cpk值⼩于1.33. ⾒附圖４.5.數据絕⼤多數雖均分布于中值兩旁,但個別超差,將⼤⼤降低Cpk值,甚⾄Cpk值⼩于1.33,⾒附圖５.七,Cpk的提⾼.1.減⼩σ,即增強設備的穩定性,增加夾具夾緊定位的可靠性,提⾼⼑具切削的穩定性2.精⼼調整,使數据均布于中值兩旁.3.加強監控,當數据偏离中值較遠時,要及時調机,不必等到超差時再調机.⼋.CP制程精确度.CP=Ｔ/6σ.T:尺⼨公差值CP:其值表⽰制程的精确程度, CP越⼤制程精确程度越⾼,反之則制程精确程度越低. CP的分級:A : 1.33≦CPB : 1.00≦CP<1.33C : 0.83≦CP<1.00D : CP<0.83CP等級的處置Ａ級:此⼀⼯程甚為穩定,可以將規格容許差縮⼩或胜任更精密的⼯作.Ｂ級:有發⽣不良品之危險,必須加以注意,並設法維持不要使其變坏及迅速追查.Ｃ級:檢討規格及作業標準,可能本⼯程不能胜任這么精密的⼯作.Ｄ級:應採取緊急措施,全⾯檢討所有可能影響的因素,必要時得停⽌⽣產.九 . 制程精密(ＣＰ值)与不良率的關系當數据對稱分布于中值兩邊時,良品率的分布如下:制程精密度(CP 值)与不良率的關系如下:-４δ -３δ -２δ-１δ０ +１δ +２+３ +４ +５ +６ -５δ -６δ０68.26% 95.46% 99.73% 99.9937% 99.999943 99.9999998%⼗. C P与制程能⼒的判斷X平均數Cp与Cpk的计算公式1、⾸先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式Cp（Capability Indies of Process）：稳定过程的能⼒指数，定义为容差宽度除以过程能⼒，不考虑过程有⽆偏移，⼀般表达式为：Cpk，Ca，Cp三者的关系：Cpk = Cp ＊（ 1 －┃Ca┃），Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca 反应的是位置关系（集中趋势），Cp反应的是散布关系（离散趋势）4。
SPC培训资料_2
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SPC的理论基础
过程分布规律随时间的变化情况
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SPC的理论基础
过程中存在特殊原因，应采取局部措施识别、消除特殊原因，使过程受控
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SPC的理论基础
过程受控，即过程中仅存在普通原因，但不合格品率太高，往往需要对 系统采取措施来改进过程
连线 样本
SPC的理论基础
控制限
UCL 上控制限 CL 中心线 LCL 下控制限
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控制图的种类
▪ 连续型变量控制图
连续型变量分布有两类参数，一类描述分布位置的如平均值 X，另一类描述分布离散 程度的，如标准差 s 和极差 R; 所以相对应的有两类控制图，一类监控分布位置的变化 ，另一类监控分布离散程度的变化。
控制 -- 监察过程的表现。
这个分析是基于和“t test”假设测试一样的概念。 它 能提供关于过程的决策, 在问题影响输出前加以更正。
SPC能发出信号提示一个在稳定状态过程的差异正受到外来 肇因的影响。
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▪ SPC的功效
SPC的功效
SPC作为一个持续改善的工具，它可以：
▪ 将流程变异减至最少 ▪ 消除流程的错败 ▪ 将产品能力尽量提升 ▪ 加强客户满意程度 ▪ 对流程进行预测 ▪ 给出信息何时需要对流程采取改善措施，何时不用
人
机
资
输入 料
源
X法 环
组 合
过程
PCB制作中, 板面电镀是一个过程:
输出(Y)
输入： • 药水 • 铜球 • 电流 • 操作方法 • 环境
…
输出： • 镀铜的PCB
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SPC的理论基础
▪ 波动
即使从同一个过程出来的产品也是不一样，它们的差异通过其特征值的波 动表现出来。
Minitab操作培训 (经典培训课件)
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1，生成有规律的数据 ，
2，数据的堆叠 ，
怎样区分三个Stack下 面的三个命令的功能 ？
3，数据的编码 ，
4，改变数据类型 ，
三、Minitab图形的制作：
Minitab常用图形的制作 常用图形的制作: 常用图形的制作
散点图: 散点图 提供分布图– 用于了解‘Y’ 和潜在‘X’之间是否存在关系 直方图: 直方图 提供频数图– 用于提供分布状态形状的图形(是否为正态?) 条形图表: 条形图表 提供条形图– 用于绘制‘Y’和几个‘X’的对比图。允许数据成组 时间序列图: 时间序列图 提供运行图–用于了解‘Y’随时间的变化情况 箱图: 箱图 提供‘Y’在‘X’的不同水平或不同类别上的取值的图形 (例如， 设备1与2、炉膛1 与2 和3对比等等) 基本统计/正态检验 基本统计 正态检验 ：
现在，图表和统计数据告诉我们现有机器和新机器之间 存在差异。我们仍然需要找出原因. . .
6，直方图： ，直方图：
这个图表告诉我们可能的事实！ 这个图表告诉我们可能的事实！
• 新型设备总是能够生产较厚的塑料片 • 无论什么设备，塑料片总是在12:00p 和6:00pm时较厚. 如何解释这种工艺表现？
四、 Minitab中的其它功能：
期待我们接下来的课程里面学习…. 期待我们接下来的课程里面学习
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思路总结： 思路总结：
在测量阶段， 在测量阶段，Minitab为六个西格玛分析提供两个不 为六个西格玛分析提供两个不 同层次的方法： 同层次的方法： 1. 图表 2. 基本统计数据
首先看看图表，让它们告诉您事实。 生成统计数据，让它来支持您在图表中看到的结果。
在边际图中直方图显示界限内 数据的个数(频数图)!
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SPC培训教程
一、 SPC基础知识
二、建立X-R控制图的四步骤 三、使用MINITAB进行SPC的数据分析
四、现实行SPC的案例
五、如何达到SPC有效实施
一、SPC基础知识
1、什么是SPC？ 2、质量特性波动因素 3、控制图基本原理—正态分布 4、常规控制图及其选用
什么是SPC？
SPC即英文 “Statistical Process Control”之缩 写,意为 “统计制程控制”。
SPC主要是指应用数理统计分析技术对生产过程进行 实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机 波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预 警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢 复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
Generic Control Chart
Process Average Upper Spec Limit
80.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00
Lower Spec Limit
Lower Control Limit
Subgroup Sequence
控制图(Control Chart)：对过程质量特性记录评估， 以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图。
质量特性波动因素
1、根据来源的不同,影响产品质量的因素有6M
材料
Material
机器
Machine
人
Man
变差原因
环境
Mother-nature
测量
Measurement
方法
Method
99
98 100 101 99 99.4 3
100
101 100 99 100 100 2
98
97 98 99 99 98.2 2
16
步骤B：计算控制限
Ｂ 计 算 控 制 限 B1计算平均极差 R及过程平均值 X B2计算 X 和R的控制限
B3在控制图画出 X 和R的控制线
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计算平均极差、过程均值和控制限
相关系数附表：d2、D3、D4、A2与样本子组n有关 n d2 D3 D4 A2
2
1.13
3
1.69
4
2.06
5
2.326
6
2.53
7
2.7
8
2.85
9
2.97
10
3.08
0
3.27 1.88
0
2.57 1.02
0
2.28 0.73
0
2.114 0.577
0
2.00 0.48
0.08
1.92 0.42
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计算每个子组的平均值和极差
平均值X的计算：
x1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 5
R值的计算：
R xmax xmin
eg.计算每组的平均值和极差
1
2 3 4 5 平均 极差
100
98 99 100 101 99.6 3
98
99 97 100 99 98.6 3
质量特性波动因素
2、从对质量影响的大小区分
偶然原因：简称偶因，由偶因引起质量偶然波动简称偶 波。偶波是不可避免的，但对质量的影响很小。 异常原因：简称异因，由异因引起质量异常波动简称异 波，它对质量影响大，且采取措施不难消除。但一旦发 生，应尽快找出，采取措施加以消除，并纳入标准，保 证不再出现。
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建立X-R控制图的四步骤：
A 收集数据 B 计算控制限 C 过程控制解释 D 过程能力解释
步骤A：收集数据
子组大小
A1选择子组大小、频率和数据 Ａ 阶 段 收 集 数 据 A2建立控制图及记录原始数据 A3计算每个子组的均值X和极差R A4选择控制图的刻度 A5将均值和极差画到控制图上
子组频率 组数大小≥25
21
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 Subgroup 6 7 8 9
计点值
泊松 分布
控制图选用流程
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二、建立X-R控制图的四步骤
X-R 控制图 规格界限：是用以说明许可值，来保证各个单位产品的
正确性能。 控制界限：应用于一群单位产品集体的量度，这种量度 是从一群中各个单位产品所得观测值中计算出来的。
Upper Control Limit
• 控制图示例:
Performance Measure
0.14
1.86 0.37
0.18
1.82 0.34
0.22
1.78 0.31
步骤C：过程控制解释
C1分析控制图上的数据点
Ｃ 过 程 控 制 解 释
超出控制限的点 链 明显的非随机图形
C2识別并标注特殊原因Fra bibliotekC3重新计算控制界限
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判异准则
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
一个点超出控制上下限。 连续8点在中心线一侧 连续6个点稳步上升或下降 连续8点在中心线两侧，但没有点落在一个内 连续3点中有2点在中心线同一侧警戒线外（2个区域） 连续5点中有4点在中心线同一侧的一个外 连续15个点在中心线的一个内交替出现
平均值管制图 x1 x2 x3 ..... xk k 全距管制图 x R1 R2 ..... Rk R k
X 控制图
R 控制图
UCLX X A2 R CLX X LCLX X A2 R
UCLR D4 R CLR R LCLR D3 R
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只有偶然因素没有异常因素的状态，称为统计控制状态， 简称稳态，是控制阶段实施过程控制所追求的目标。
分布(distribution)：用来描述随机现象的统计规 律，说明两个问题：变异的幅度有多大；出现这么 大幅度的概率。 计量特性值：如焊线推拉力、固晶推力、金球厚度、 等连续性数据，最常见的是正态分布(normal distribution)。 计件特性值：如检验合格/不合格两种离散性数据， 最常见的是二项分布(binomial distribution)。 计点特性值：如单位芯片上外观检验缺陷数等离散 性数据，最常见的是泊松分布(Poisson distribution)。
正态分布
正态分布
99.73% 95.45% A A
B
C C
B
68.26%
常规控制图
数据特征 分布 控制图
均值—极差图
计量值 正态 分布 均值—标准差图
简记
X-R
X-S
备注
单值—移动极差图
计件值 二项 分布 不合格品率图 不合格品数图 单位产品平均缺陷数图 缺陷数控制图
I-MR
P NP U C 检查产品中的不 合格品数 例如每天检查6 个芯片上的缺陷 点个数