控制图与过程能力

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2017年质量工程师:控制图的类型及用途

2017年质量工程师:控制图的类型及用途

2017年质量工程师:控制图的类型及用途控制图是指一种能够帮助质量工程师监控生产过程的图表方法。

控制图的目的是为了在生产过程中能够及时地发现问题、解决问题并改进生产过程。

控制图分为多种类型,每种类型都有其自己的用途,本篇文章将介绍其中几种类型及其用途。

X-bar 和 R 控制图X-bar 和 R 控制图是两种紧密关联的控制图。

这两种控制图主要用于监控一系列连续数据(例如:长度、重量、厚度等等)。

控制图上的 X-bar 线显示出样本平均值的变化,R 线则显示出样本范围的变化。

这两条线都可以用于判断样本数据是否稳定、或者是是否出现了特定的趋势或方差。

当样本数据的范围超出了预定范围,或者是出现了规律性的趋势时,控制图就会给出警报。

这时候,生产工艺需要进行调整,以使整个生产过程恢复正常。

P 控制图P 控制图也是一种非常常见的控制图。

P 是指“比率”(Proportion)。

比率是指符合指定标准的样本数量与总样本数量的比值。

P 控制图用于追踪生产过程中的良品率。

如果某个生产过程中的良品率不稳定,或者是呈现出特定的趋势,控制图将会自动给出警报。

此时,生产工艺需要进行调整,以恢复生产过程的正常状态,以达到稳定的良品率目标。

C 控制图C 控制图是另一种追踪良品率的控制图。

它的名称中的“C”指的是“计数”(Count)。

C 控制图主要用于监控生产过程中缺陷的数量。

它会给出样本中缺陷数目的平均值和范围。

如果监控过程中发现缺陷数量超出了预定范围,或者是出现了规律性的趋势,C 控制图就会警报。

此时,需要对生产过程进行调整,以纠正缺陷,提高生产质量。

过程能力指数控制图过程能力指数控制图也是一种特殊的控制图。

它用于测量生产过程是否具有一定的稳定性。

Ppk 和 Cpk 是过程能力指数的两种类型,它们用于帮助质量工程师决定当前生产能力是否足够满足产量要求。

当 Ppk 或 Cpk 值大于或等于 1.33 时,生产过程被认为是稳定的,质量水平满足要求。

详细全面的SPC详解

详细全面的SPC详解

详细全面的SPC详解SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种用于管理和优化生产过程的方法,它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据,从而控制和改进产品质量。

SPC强调预防原则,即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生,而不是在出现问题后再进行纠正。

SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。

控制图是SPC的核心工具,它用于监控生产过程中的关键变量,并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。

控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。

过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度,它通常被用来评估生产过程的能力,以便进行改进。

规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限,用于确定产品是否合格。

SPC的实施方法包括以下几个步骤:1.选择关键变量:首先需要选择需要监控的关键变量,例如产品尺寸、材料特性等。

2.设计控制图:根据选定的关键变量,设计适合的控制图,并确定控制界限。

3.收集数据:按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据,并对数据进行记录和整理。

4.分析数据:根据控制图的规则,判断生产过程是否处于控制状态,并找出异常点。

5.采取措施:根据分析结果,采取适当的措施来改进生产过程,例如调整工艺参数、更换设备等。

6.监控和反馈:持续监控生产过程,并及时反馈相关信息,以确保生产过程的质量和稳定性。

SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况,从而采取措施防止问题的扩大。

此外,SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性,减少浪费和成本。

未来,SPC将会在更多的领域得到应用和发展,例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。

总之,SPC是一种有效的过程管理和优化工具,可以帮助企业提高产品质量和生产效率。

学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。

控制图与过程能力

控制图与过程能力

控制图与过程能力控制图与过程能力控制图是一种统计工具,用于检测过程是否稳定,并通过监控过程中的变异性来实现过程的稳定控制。

过程能力则用来评估过程的稳定性及其是否满足规定的要求。

在质量管理中,控制图和过程能力是常用的管理工具,可以帮助企业分析和改进生产过程,提高产品质量。

首先,控制图是由过程数据统计而得出的,其核心思想是通过收集并分析过程数据,判断过程是否处于可控状态,从而及时发现问题,采取相应的纠正措施。

控制图通常由中心线、控制限和数据点构成。

中心线表示过程数据的平均值,控制限则表示过程数据的变异性,通常分为控制上限和控制下限。

数据点则是通过统计过程数据得出的。

控制图可分为平均控制图和范围控制图两种。

平均控制图主要用于分析过程的平均水平是否稳定,常用的平均控制图有均值图和移动平均图。

均值图通过比较样本平均值与中心线的差异来判断过程的稳定性;移动平均图则将样本平均数按照一定的周期进行平均,从而降低随机变异的影响。

范围控制图主要用于分析过程的变异性是否稳定,常用的范围控制图有范围图和标准差图。

范围图通过比较样本范围与控制限的差异来判断过程的稳定性;标准差图则是将样本标准差按照一定的周期进行计算,从而判断过程的稳定性。

控制图的构建需要确定样本的大小和采样间隔,样本的大小一般取决于过程的稳定性和潜在的变异性,采样间隔则取决于对过程的监控程度。

通过不断地收集和分析过程数据,可以根据实际情况进行调整和改进。

过程能力则是对过程进行综合评价的指标,用于衡量过程的稳定性和能够满足规定要求的能力。

过程能力通常由过程能力指数(Cp)和过程能力指数偏差(Cpk)来表示。

Cp表示过程的能力指数,计算公式为 Cp = (USL-LSL)/(6σ),其中USL和LSL分别为规定的上限和下限,σ为过程的标准差。

Cpk表示过程能力指数偏差,表示过程确保产品能够满足要求的能力。

过程能力的评估通常需要先确定经验指标和相关标准。

常用的经验指标有6σ、4σ和3σ,表示过程的准确性和精度。

第10章 过程能力

第10章 过程能力
• 一级
a. 适当降低对原材料的要求;
b. 适度简化检验工作;
c. 放宽非关键项目的波动幅度;
30
管理措施
二级
a. 利用控制图或其他方法监控; b. 正常检验。
• 三级
a. 分析分散度大的原因,制定改进措施; b. 在不影响质量的前提下,放宽公差; c. 加强检验。
• 四级
a. 改进工艺; b. 更换设备; c. 全检,挑出不合格品。

0.877
(二)有偏移过程能力指数Cpk
规范中心M与受控过程中心(计正态均值)不重合
时,则发生偏移。重合时不合格率为:
p 1 TU TL
1

e
1 2(
x
)2
dx
2
假定受控过程中心与规范中心M偏移ε,此时不合格
品率由p变为
TL T/2
TU
p 1 TU TL
图5-8-2 值的三种典型情况
(一)无偏移过程能力指数
2.无偏移单侧规范情况的过程能力指数
在实际生产中,有时只有上限而无下限(或只有下限 而无上限)的要求。这就提出了如何计算单侧规范情 况的过程能力指数的问题。其计算公式是:
➢上单侧过程能力指数
CPU

TU 3

TU X

➢下单侧过程能力指数
、质量意识、责任心、管理程度等; • 设 备 方 面:如设备精度的稳定性,性能的
可靠性,定位装置和传动装置的准确性,设备 的冷却、润滑情况等等; • 材 料 方 面:如材料的成分,配套元器件的 质量等等。
11
影响过程波动的因素
• 工艺方面:如工艺流程的安排,过程之间的衔接,工艺方 法、工艺装备、工艺参数、过程加工的指导文件、工艺卡 、操作规范、作业指导书等;

计数值数据控制图过程能力分析

计数值数据控制图过程能力分析

计数值数据控制图过程能力分析引言计数值数据控制图是一种用于监控过程稳定性和能力的有效工具。

通过收集样本数据并绘制控制图,可以帮助我们判断过程是否处于统计性控制,并评估过程的能力。

本文将介绍计数值数据控制图的基本原理和常用的过程能力分析方法。

计数值数据控制图介绍计数值数据控制图是一种用于监控离散型数据的过程控制工具。

它通过收集数据并绘制控制界限来判断过程的稳定性和能力。

计数值数据通常指的是在一定时间或空间范围内,某个特定事件的发生次数。

常见的计数值数据控制图包括:P图、NP图、C图和U图。

P图和NP图适用于二项分布的离散型数据,C图适用于计数型数据,U图适用于事件发生的时间间隔。

过程能力分析方法过程能力分析是指通过统计量和控制界限来评估过程的能力。

常用的过程能力指标有过程潜在能力指数(Cp)、过程实际能力指数(Cpk)和过程盒子能力指数(Cpm)。

过程潜在能力指数(Cp)过程潜在能力指数是用来评估过程在规格范围内的可变性的指标。

它是根据过程的规格上下限与控制限之间的距离来计算的。

Cp的计算公式为:Cp = (USL - LSL) / (6 * sigma)其中,USL表示过程的规格上限,LSL表示过程的规格下限,sigma 表示过程的标准差。

Cp的值越接近1,表示过程的能力越高。

过程实际能力指数(Cpk)过程实际能力指数是用来评估过程在规格范围内的偏移和可变性的指标。

它考虑了过程的中心位置。

Cpk的计算公式为:Cpk = min((USL - μ) / (3 * sigma), (μ - LSL) / (3 * sigma))其中,USL表示过程的规格上限,LSL表示过程的规格下限,mu 表示过程的均值,sigma表示过程的标准差。

Cpk的值越接近1,表示过程的能力越高。

过程盒子能力指数(Cpm)过程盒子能力指数是用来评估过程在规格范围内的偏移、可变性和非正常情况比例的指标。

它考虑了过程的中心位置和不符合规格的比例。

品质管理中的控制图分析方法

品质管理中的控制图分析方法

品质管理中的控制图分析方法控制图是品质管理中的一种重要工具,用于监控和改进过程的稳定性和可预测性。

控制图帮助企业追踪和分析过程数据,以便及时发现并纠正潜在问题,避免质量偏差和产品不合格。

下面将介绍几种常用的控制图分析方法。

1. 均值-范围控制图(X-bar R图)均值-范围控制图是用于监测过程平均值和变异性的控制图方法。

它由两个部分组成:均值控制图(X-bar图)和范围控制图(R图)。

均值控制图用来监控过程的平均值是否稳定,范围控制图用于监控过程的变异性。

通过同时使用这两个图,可以追踪过程的整体性能和特殊因素的影响。

2. 均值-极差控制图(X-bar S图)均值-极差控制图也是一种监测过程平均值和变异性的方法。

它由两个部分组成:均值控制图(X-bar图)和极差控制图(S图)。

均值控制图用于监测过程的平均值是否稳定,极差控制图用于监测过程的变异性。

与X-bar R图相比,X-bar S图更适用于样本容量较小或样本规模不一致的情况。

3. P控制图P控制图用于监测过程中的百分比或比例。

它是一种二项分布的控制图方法,适用于二分类的数据(如合格/不合格、良品/次品)。

P值是指在一次观察中发生某一事件的概率。

P控制图通过监测P值的变化来判断过程的稳定性。

4. C控制图C控制图是对计数型数据(如缺陷数量、不良品数量)进行控制的一种方法。

C值是指在一次观察中发生某一事件的次数,如一个产品中的缺陷数量。

C控制图通过监测C值的变化来判断过程的稳定性。

与P控制图相比,C控制图更适用于缺陷发生率较低的情况。

5. 过程能力指数(Cp、Cpk)过程能力指数是评估过程能力的一种方法。

Cp是用于评估过程在规范限制范围内的能力,它考虑到了过程的稳定性和分布的偏移程度。

Cpk是用于评估过程在规范限制范围内的中心情况和离散情况,它考虑到了过程的稳定性、分布的偏移程度和偏移的影响程度。

这两个指数可以帮助企业判断过程是否满足客户要求,并确定是否需要改进过程。

X-R控制图及制程能力分析报告(过程能力)

X-R控制图及制程能力分析报告(过程能力)

管理图异常的判断1 观察个点加以判断……管制外(OUT OF CONTROL)2 将复数的点以群体加以观察并判断……连串,周期,趋向等2.1 对于中心线点连续在任何一方出现时,称为“连串”对在中心线的任何一方(上侧或下侧)连续出现时,以以下方式判断:2.1.1 5点连串时:要注意。

2.1.2 6点连串时:要开始调查2.1.3 7点连串时:有异常原因,应该采取措施2.2 中心线的一边出现众多点,应判断为工程异常2.2.1 连续11点中有10点以上2.2.2 连续14点中有12点以上2.2.3 连续17点中有14点以上2.2.4 连续20点中有16点以上2.3 点的“趋势”呈上升或下降时候点的排列逐渐变大或变小时,显示该工程已有某种趋势。

有这种趋势时,应依以下进行判断2.3.1 5点连串时:要注意。

2.3.2 6点连串时:要开始调查2.3.3 7点连串时:有异常原因,应该采取措施通常有趋势时,到第3-4点多半已经是偏离管制。

当趋势呈现而逼近管制界线时,最好及早开始调查原因。

2.4 点呈现“周期性”的变化时这种显示周期性变化的工程,在活用管理图时有必要对分组或抽样的方式下功夫。

例:刀具每2天磨一次,导致某一个特性是每2日的周期变化。

2.5 时常出现点接近管理界限的时候依3σ管理图的性质,点的出现于管理界限附近的几率很小。

点落在中心线到管理界限的宽度2/3以外的机会大约为3%。

因此经常有点落在此范围时,就可判断工程已有某项异常发生。

2.6 点集中于中心线附近的时候点集中于中心线附近,从点的变异情形来看,似乎显出管理界限太宽。

这一点要说工程无异常不如说是分组或层别的不当,对于工程管理并无助益。

此时有必要对分组或层别再下功夫。

控制图与过程能力分析

控制图与过程能力分析

控制图与过程能力分析1. 引言控制图是一种常用的质量管理工具,用于监控和分析过程中的变异性。

通过绘制控制图,可以识别过程中的特殊因素或异常情况,从而及时采取控制措施,保证过程稳定并提高产品质量。

而过程能力分析则是评估过程的稳定性和能力的方法,用于判断过程是否满足规定的质量要求。

本文将介绍控制图的基本概念和构成要素,并详细讨论过程能力分析的方法和指标。

同时,还将给出一些实际案例,帮助读者更好地理解和应用控制图与过程能力分析。

2. 控制图概述控制图是一种基于统计学原理的质量管理工具,用于监控和改进过程中的变异性。

通过绘制控制图,可以将过程的实际数据与规定的控制限进行比较,从而判断过程是否受到特殊因素的影响,以及是否处于控制状态。

控制图的构成要素主要包括控制线、样本数据和数据点的标记。

其中,上下控制线用于标识过程的稳定范围,而中心线则表示过程的平均水平。

样本数据则是从过程中得到的一组观测值,通常按时间顺序排列。

每个数据点可以通过标记来表示其特殊性质,如标明异常值或特殊原因。

3. 常见的控制图类型根据观测数据的类型和分布特征,常见的控制图类型包括:3.1. 控制图类型1这是一种适用于连续型数据的控制图类型,适用于受检量或计数型数据。

其构成要素包括X控制图和R控制图。

X控制图用于监控平均值的变化情况,R控制图则用于监控过程的变异程度。

3.2. 控制图类型2这是一种适用于计数型数据的控制图类型,适用于过程中出现的次数或事件。

其构成要素包括P控制图和C控制图。

P控制图用于监控次数型数据的比例,C控制图则用于监控次数型数据的发生数。

3.3. 控制图类型3这是一种适用于属性型数据的控制图类型,适用于过程中出现的缺陷或不良项。

其构成要素包括NP控制图和U控制图。

NP控制图用于监控缺陷或不良项的发生数,U控制图则用于监控缺陷或不良项的比例。

4. 过程能力分析方法过程能力分析是评估过程的稳定性和能力的方法,旨在判断过程是否满足规定的质量要求。

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较常用,计算简单,操作工人 样本容量相等。 易于理解。 计算量大,控制线凹凸不平。 样本容量不等。
一、概述
--控制图的作用: 1. 在质量诊断方面,可以用来度量过程的稳定性,即过程是否处于统
计控制状态; 2. 在质量控制方面,可以用来确定什么时候需要对过程加以调整,而
什么时候则需使过程保持相应的稳定状态; 3. 在质量改进方面,可以用来确认某过程是否得到了改进。
图例 计算公式 例题 某零件质量要求为20± 0.15,抽 样100件,测得: CP = = T 6σ TU -TL 6σ
TL
T M
TU
x

x
x =20.00mm
σ =0.05mm TU -T CP = 6σ L =1 某零件质量要求为20± 0.15,抽 样100件,测得: x =20.05mm,σ =0.05mm 则:M=20.00 ε = M - x = 0.05 T- 2ε CPK = 6σ =0.67
● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
周期状况



● ● ●
CL LCL UCL CL

● ●
● ●

● ●

接近控制界限 状况-在连续三点 中至少有两点接近 控制界限。





LCL
四、控制图的观察与分析
应用控制图的常见错误:
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理 工作; 在工序能力不足时,即在CP< 1的情况下,就使用控制图管理工作; C 1 用公差线代替控制线,或用压缩的公差线代替控制线; 仅打“点”而不做分析判断,失去控制图的报警作用; 不及时打“点”,因而不能及时发现工序异常; 当“5M1E”发生变化时,未及时调整控制线; 画法不规范或不完整; 在研究分析控制图时,对已弄清有异常原因的异常点,在原因消除 后,未剔除异常点数据。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下:
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等; 选用合适的控制图种类; 确定样本容量和抽样间隔; 收集并记录至少20~ 25个样本的数据,或使用以前所记录的数据; 计算各个样本的统计量,如样本平均值、样本极差、样本标准差等; 计算各统计量的控制界限; 画控制图并标出各样本的统计量; 研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异 常(特殊)原因的状态; 决定下一步的行动。
二、过程能力指数
--过程能力指数是反映过程能力满足产品质量标准 (规范、公差等)能力的参数。一般记做CP。 --过程能力指数是技术要求和过程能力的比值。 CP

技术要求 过程能力
TL
T
TU
M:公差分布中心 µ:样本分布中心
T :公差范围 TU :上偏差 TL :下偏差 Mµ
二、过程能力指数-双侧公差
x-R

最常用,判断工序是否正常的 适用于产品批量较大的工序。 效果好,但计算工作量很大。 计算简便,但效果较差。 适用于产品批量较大的工序。
x-R
x-RS Pn P c u
简便省事,并能及时判断工序 因各种原因(时间、费用等) 是否处于稳定状态。缺点是不 每次只能得到一个数据或希 易发现工序分布中心的变化。 望尽快发现并消除异常原因。 较常用,计算简单,操作工人 样本容量相等。 易于理解。 计算量大,控制线凹凸不平。 样本容量不等。
7.
画控制图
一般 x 图 放在上方,R图放在下方;横轴表示样本号,纵轴表示质量 特性值和极差。
50 多装量 n=5 UCL=45.69 40
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
x
30 20 60 极差 R 40

CL=29.86


LCL=14.03 UCL=58.04
- P n -3
- - Pn(1- Pn ) - u
u
u
- u + 3
u- 3
n

c
c
c + 3
c
c — 3
c
控制系数选用表
n
A2 D4 E2 m3A2 D3 d2
2 1.880 3.267 2.660 1.880 - 3 1.023 2.575 1.772 1.187 - 4 0.729 2.282 1.457 0.796 - 5 0.577 2.115 1.290 0.691 - 6 0.483 2.004 1.134 0.549 - 7 0.419 1.924 1.109 0.509 0.076 2.704 8 0.373 1.864 1.054 0.430 0.136 2.847 9 0.337 1.816 1.010 0.410 0.184 2.970 10 0.308 1.777 0.975 0.360 0.223 3.087
1.128
1.693
2.059
2.326
2.534
三、应用实例
某公司新安装一台装填机。该机器每次可将5000g的产品装入固定 容器。规范要求为5000 +50(g)。 +0 --使用控制图的步骤如下: 1. 将多装量(g)看成应当加以研究并由控制图加以控制的重要质量 特征。 2. 3. 由于要控制的多装量使计量特性值,因此选用 x - R 控制图。 以5个连续装填的容器为一个样本(n=5),每隔1h抽取一个样本。
质量特性值
● ●
UCL
● ● ● ● ● ● ● ●
3倍标准偏差(3σ) CL 3倍标准偏差(3σ) LCL
抽样时间和样本序号
一、概述
--控制图的种类很多,一般按数据的性质分为计量值控制图、计 数值控制图两大类。
类别 计 量 值 控 制 图 计 数 值 控 制 图 名称 平均值-极 差控制图 中位数-极 差控制图 单值-移动 极差控制图 不合格品数 控制图 不合格品率 控制图 缺陷数控制 图 单位缺陷数 控制图 控制图符号 特点 适用场合
缺陷 图例 UCL● ● ●

● ● ●
● ●
● ● ●
● ● ●


CL



LCL UCL 趋势状况-连续 七点以上上升或下 降。
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●

● ●
CL

LCL
四、控制图的观察与分析-缺陷
缺陷 图例 UCL
x
31.6 22.2 31.2 28.8 31.4 29.6 39.0 19.4 34.2 32.6 23.2 746.6
R 31 25 41 36 27 28 28 28 25 32 27 686 R=29.86
= X=29.86
6. 1)
计算各统计量的控制界限(UCL、LCL)。 计算各样本平均值( x)和各样本极差的平均值( R )。
● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
CL=27.44
20 0
样本号 5 10 15 20 25
8. 控制图没有出现越出控制线的点子,也未出现点子排列 有缺陷(即非随机的迹象或异常原因),可以认为该过 程是按预计的要求进行,即处于统计控制状态(受控状 态)。 9. 在不对该过程做任何调整的同时,继续用同样的方法对 多装量抽样、观察和打点。如果在继续观察时,控制图 显示出存在异常原因,则应进一步分析具体原因,并采 取措施对过程进行调整。
M
重 合
TL
T
TU
x

ε
M
x
CPK =
M
不 重 合
T- 2ε 6σ
ε= M -
x
二、过程能力指数-单侧公差
控制图与过程能力
第一节
控制图
第二节
过程能力
返回目录
第一节
控制图
一、概述 二、应用控制图的步骤 三、应用实例 四、控制图的观察与分析
一、概述
--控制图又叫管理图。它是用来区分由异常原因引起的波动、或 是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。 --控制图建立在数理统计学的基础上,它利用有效数据建立控制 界限。控制界限一般分为上控制限(UCL)和下控制限(LCL)。
第二节
过程能力
一、过程能力 二、过程能力指数 三、过程能力指数的评定 四、提高过程能力指数的途径 五、过程能力调查
一、过程能力
--过程能力是描述加工过程客观存在着分散的一个参 数。 --过程能力是指生产过程在一定时间内处于统计控制 状态下制造产品的质量特性值的经济波动幅度,它又叫加工 精度。用“B”表示。 --从兼顾全面性和经济性的角度,一般取: B=6σ (99.73%)
x 图:


R 图:
中心值 CL= R =27.44(g) UCL= D4 R ≈ 58.04(g)
注:D4为随着样本容量 而变化的系数,可由控制图系数选用表中选取。 为随着样本容量n而变化的系数 可由控制图系数选用表中选取。 而变化的系数,
LCL= D3 R = 0
为随着样本容量n而变化的系数 可由控制图系数选用表中选取。 而变化的系数, 注:D3为随着样本容量 而变化的系数,可由控制图系数选用表中选取。
x
35.6 29.2 20.2 39.4 29.2 31.4 23.2 32.0 29.0 32.6 32.2 26.8 27.8 29.9
R 27 18 33 30 33 29 21 33 17 22 26 10 33 26
多装量(g)和样本统计量
样本号 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 x1 25 7 38 35 31 12 52 20 29 28 42 x2 40 31 0 12 20 27 42 31 47 27 34 累计 平均 x3 24 23 41 29 35 38 52 15 41 22 15 x4 50 18 40 48 24 40 24 3 32 32 29 x5 19 32 37 20 47 31 25 28 22 54 21 ∑x 158 111 156 144 157 148 195 97 171 163 141
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