计量型数据
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计量型数据控制图
对操作人员要求较高
操作人员需要具备一定的技能和经验，能够正确理解和使用控制图上 的数据，才能充分发挥控制图的作用。
05
计量型数据控制图的实际案例分析
案例一：制造业质量控制应用
总结词
在制造业中，计量型数据控制图被广泛应用于生产过程中的质量控制，以确保产 品的一致性和稳定性。
详细描述
通过实时监测生产过程中的各种参数，如温度、压力、流量等，控制图可以及时 发现异常波动，从而采取相应的措施进行调整，避免不合格品的产生。这有助于 提高产品质量，降低生产成本，增强企业的竞争力。
案例三：科学研究质量控制应用
总结词
在科学研究中，计量型数据控制图被用于实验设计和数据分析阶段，以确保实验结果的可靠性和准确性。
详细描述
通过在实验过程中收集各种数据，并利用控制图进行监测和分析，研究人员能够及时发现实验中的异常变化，采 取相应措施进行纠正或重新实验。这有助于提高科学研究的严谨性和可信度，为科学发现和创新提供有力支持。
通过确保生产过程的稳定性和可靠性，控 制图有助于提高生产效率，缩短生产周期 ，从而提升企业的竞争力。
对未来研究的展望
拓展应用领域
创新算法和模型
强化数据安全与隐私保护
跨学科融合发展
随着大数据和人工智能技术的 发展，计量型数据控制图的应 用领域将进一步拓展，例如在 智能制造、医疗健康和环境监 测等领域的应用。
案例二：医疗服务质量控制应用
总结词
在医疗服务领域，计量型数据控制图被用于监测和改进医疗服务质量，以确保患者的安全和满意度。
详细描述
通过收集和分析医疗服务的各种数据，如患者满意度、医疗操作规范性、治疗效果等，控制图能够揭 示潜在的问题和改进点。这有助于提高医疗服务质量，减少医疗事故和纠纷，提升患者的就医体验。
操作人员需要具备一定的技能和经验，能够正确理解和使用控制图上 的数据，才能充分发挥控制图的作用。
05
计量型数据控制图的实际案例分析
案例一：制造业质量控制应用
总结词
在制造业中，计量型数据控制图被广泛应用于生产过程中的质量控制，以确保产 品的一致性和稳定性。
详细描述
通过实时监测生产过程中的各种参数，如温度、压力、流量等，控制图可以及时 发现异常波动，从而采取相应的措施进行调整，避免不合格品的产生。这有助于 提高产品质量，降低生产成本，增强企业的竞争力。
案例三：科学研究质量控制应用
总结词
在科学研究中，计量型数据控制图被用于实验设计和数据分析阶段，以确保实验结果的可靠性和准确性。
详细描述
通过在实验过程中收集各种数据，并利用控制图进行监测和分析，研究人员能够及时发现实验中的异常变化，采 取相应措施进行纠正或重新实验。这有助于提高科学研究的严谨性和可信度，为科学发现和创新提供有力支持。
通过确保生产过程的稳定性和可靠性，控 制图有助于提高生产效率，缩短生产周期 ，从而提升企业的竞争力。
对未来研究的展望
拓展应用领域
创新算法和模型
强化数据安全与隐私保护
跨学科融合发展
随着大数据和人工智能技术的 发展，计量型数据控制图的应 用领域将进一步拓展，例如在 智能制造、医疗健康和环境监 测等领域的应用。
案例二：医疗服务质量控制应用
总结词
在医疗服务领域，计量型数据控制图被用于监测和改进医疗服务质量，以确保患者的安全和满意度。
详细描述
通过收集和分析医疗服务的各种数据，如患者满意度、医疗操作规范性、治疗效果等，控制图能够揭 示潜在的问题和改进点。这有助于提高医疗服务质量，减少医疗事故和纠纷，提升患者的就医体验。
计量型数据控制图要点
用I-MR图做改善前后的对比
文件: Before-after.mtw
用I-MR图做改善前后的对比
改善后均 值下降
改善后变 差减小
以上是图示化比较，最后还应通过统计检验进行比较。
控制图的判异规则
为了帮助鉴别出现在我们流程中的特殊原因事件，制定了 一套标准规则：
1、1点落在控制限之外 2、连续8点落在中心线同一侧 3、连续6点递增或递减 4、连续14点中相邻点升降交错 5、连续3点中有2点落在中心线同一侧的2-sigma限之外 6、连续5点中有4点落在中心线同一侧的1-sigma限之外 7、连续15点落在1-sigma限之内 8、连续8点落在中心线两侧,但无1点在1-sigma限之内
a.上一个月的数据是特殊 原因还是普通原因的结果 ？为什么？ 普通原因。根据判异规则无 异常点。 b.人力资源经理是否采取 了适当的措施？ 否 c.它应该预期的月培训成 本是多少？
$87154~$108246
解释单值图练习
案例#2—停工时间 一条包装线在3 月8 日到8 月23 日之间平均每周停工4.1 小时。由于很多问 题与电路开关有关，技术人员怀疑电涌保护装置发生故障。他们在8 月23 日这一周更换了它，并连续再收集了8 周的数据。
移动极差控制限
UCLR 3.267mR
单值控制限
LCLR 0
UCLXX2.66mR LCLXX2.66mR
单值移动极差图Minitab指令
文件: Individ.mtw
单值移动极差图Minitab输出
单值图可显现出 流程中心的稳定 性(中心位置)
移动极差图可显 现出短期变差的 稳定性
移动极差MR是相邻两个单值的差的绝对值； 看图顺序:先看极差图，再看均值图。
18计量型数据SPC
部品名
异常判定准则
R图
R=
UCL=
LCL=
注意事项 系数表
日期/时 间 1 测 量 值 2 3 4 合计 X R
Magnecomp / Optimal Confidential
17
计算控制界限
计算各子组 和R. 计算公式如下
n
X=
∑ Xi
i =1
n
式中:n=子组容量 式中:n=子组容量 Xi=子组内每个测量数据 Xi=子组内每个测量数据 R=XMAX-XMIN 式中: 式中: XMAX=子组中最大值 XMIN=每个子组的极差 将计算出的 与R描于 X-R控制图上 描点前需确定适当的坐标轴刻度,不可太大或太小. 描点前需确定适当的坐标轴刻度,不可太大或太小.
8
平均值/ 平均值/中位数图的分析及决策图
计 算 平 均 值 / 中 位 数 图 的 控 制 界 限
所 有 点 都 落 在 控 制 界 限 内 吗 ?
否 是 否 只 有 1 ~ 2 个 点 超 过 控 制 界 限 ? 是
否 从 控 制 图 中 去 除 该 点 3 点 或 以 上 点 超 过 控 制 界 限
从 控 制 图 中 去 除 该 点
否 重 新 计 算 控 制 界 限 极 差 /标 准 差 不 在 控 制 范 围 内
所 有 点 都 落 在 控 制 界 限 内 吗 ?
消 除 变 异 原 因
收 集 新 数 据 是 重 新 计 算 极 差 /标 准 差 控 制 界 限 极 差 /标 准 差 受 控
Magnecomp / Optimal Confidential
重 新 计 算 控 制 界 限 是
否
平 均 值 / 中 位 数 不 在 控 制 界 限 内 平 均 值 / 中 位 数 受 控
MSA培训常用的MSA方法详解
MSA实施过程与注
05
意事项
明确目标和范围
确定MSA的目标
例如，提高测量系统的准确性和可靠性，减少测量误差等。
明确MSA的范围
包括需要评估的测量系统、测量人员、测量环境和测量数 据等。
选择合适的MSA方法
01
根据目标和范围选择合适的MSA方 法，如重复性和再现性（R&R）研 究、线性研究、稳定性研究等。
计量型数据特点与处理流程
数据特点
连续性、可测量性、服从正态分布。
处理流程
收集数据、整理数据、分析数据、解释数据。
稳定性分析方法
时间序列分析
通过时间序列图观察数据的稳定性， 计算移动平均线、移动极差等统计量。
控制图分析
利用控制图判断过程是否处于稳定状态， 如X-bar控制图、R控制图等。
偏倚分析方法
偏倚分析目的
评估测量系统与被测对象真实值 之间的差异。
分析方法
使用独立样本T检验、配对样本T检 验等方法进行比较分析。
注意事项
需确保样本具有代表性和可比性， 并考虑测量误差对偏倚的影响。
常用的MSA方法之
04
三：破坏性试验数据
分析
破坏性试验特点及挑战
特点
破坏性试验通常涉及对产品或材料的不可逆改变，以获取关于其性能或可靠性的数据。这类试验往往成本 高、周期长，且样本量有限。
在使用仿真模拟法时，需要建立一个能够准 确反映破坏性试验过程的计算机模型。通过 对模型进行反复模拟和优化，可以生成大量 具有代表性的虚拟数据。基于这些数据，可 以对测量系统的误差、稳定性和可靠性进行 详细分析。
案例分享：某企业破坏性试验MSA实践
案例背景
某企业在生产过程中需要对一种关键零部件进行破坏性 试验以评估其性能。由于试验成本高、周期长，企业决 定采用MSA方法对测量系统进行分析和优化。
计数型及计量型分析
数据类型
基本计量型（连续数据）
MSA方法
均值和极差，方差分析（ANOVA），偏倚，线性， 控制图
信号探测，假设试验分析
基本计数型（离散数据） 两元数据一致性KAPPA技术（只有两个选择） 多元数据一致性（具有两个以上选择）
不可重复数据
控制图、方差分析（ANOVA）
控制图，方差分析（ANOVA），回归分析 多重系统、量具或试验台
Reported by : T olerance: M isc:
Percent
Sample Range
Components of Variation 100
50
% Contribution %?S t u d y?Va r % Tolerance
0 Gage R&R
A 10
5 0
A 0
-20
Repeat
步骤二: MINITAB操作
①
可重复测量计量型数 据Gage R&R
②
99%置信度 规格公差
③
Pg 13
计量型（连续数据）
步骤二: 结果判读
Gage R&R Study - ANOVA Method
Two-Way ANOVA Table With Interaction
Source
DF SS MS
σ2GRR=σ2再现性+σB
基准值
GR&R
不好 重复性
C
Pg 7
请给出以下图示答案
Pg 8
MSA第三版快速指南
一个“好”的量测系统应该具备哪些特点？ 准—偏倚小；线性好； 稳—稳定性好； 重复性好---重复测量结果一致； 再现性---不同人测量结果一致好；
SPC竞赛试题
SPC竞赛试题A一、必答题1. 请选择以下哪个是计量型数据。
（c）A：某天FOL白班出勤人员个数 b) 一个lot内DA41的缺陷个数C：SMT锡膏厚度 d) 某班B1WB133的报警次数2. 只要没超过控制限就表示制程正常。
（X）3. 一般认为控制（ b ）对改善及控制制程更为有效A：输出 b. 输入 c. 输入与输出 d.输入或输出都行4. 样本是从总体中提取的部分用来对总体作出估计（V）5. 规格界限:是由产品设计要求和部门内部自定。
（X）应由自客户要求而定6. SPC 的特征是在大量生产结束时才量测，判断工艺是否稳定。
（X7. 下面哪个数据不是计量型数据。
(AA,IC 的管脚数B,齿轮的直径C,体重 D,锡膏厚度8. SPC 图形要点为均值，上下控制限和上下规格限9. 连续25点在控制线内则判定为稳态（V10. 在抽样调查中，无法避免的误差是（）A：登记性误差（B）系统性误差（C）抽样误差（D）偏差11. 影响过程的因素包括人,机 , 料, 法 ,环,测12. 控制图中的上下控制限可以由产品的公差带压缩而来(V)13. 在控制图应用中，我们要尽量把输入的信息收集完整，因为这样有利于找出报警点的根本原因(V)14. 1,2,3,4,5的均值是– 315. SPC要求对输入做监控，如果对输入的因子做好监控，那么输出也就稳定了-对16. SPC能科学的区分出生产过程中产品质量的必然波动和偶然波动，从而对生产过程的异常及时报警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定–对17. Mean(均值)，mode(众数)，median(中位数)都是用来描述中心趋势的-错18. 没有超出控制限的点，过程就是稳定的，就不会报警（例如公司的MCS系统）-错19. 西格玛是指:A:方差（B）极差C:标准差（D）公司标志20. 在分析控制图中，如果过程持续稳定，SPC的上下限会随着样本量的增加而A）变宽（B）不变C）变窄（D）不确定21. 若一组数据为4、５、６、７、８、９其中中位数是：（Ａ.7Ｂ.8Ｃ．7.5 D.7.222. 如果说连续九点在中心限的一侧,说明什么发生了变化:A.标准差B.均值C.标准差与均值D.不确定23.二、抢答题1. 在测量系统中，测量仪器的至少应能测出上下规格限间距的（b）A：1/5 b) 1/10 c)1/50 d) 1/1002. SPC 一共有(8) 大判异准则，RF BJ一般使用其中的（3）项。
计量型数据控制图
单值图可显现出 流程中心的稳定 性(中心位置)
移动极差图可显 现出短期变差的 稳定性
移动极差MR是相邻两个单值的差的绝对值； 看图顺序:先看极差图，再看均值图。
用I-MR图做改善前后的对比
文件: Before-after.mtw
用I-MR图做改善前后的对比
改善后均 值下降
改善后变 差减小
以上是图示化比较，最后还应通过统计检验进行比较。
7
23.5
9
23.5
5
22.75
4
20.25
9
21.75
8
23.75
3
20.75
6
子组化案例:花生酱子组计划I
文件 （花生酱 .mpj ）中的 case1.mtw
控制图在说什么？
➢Xbar控制限看起来太宽
太多点在平均数1倍标准偏差内 •没有点在控制限周围
➢这种情况在子组内变差比子组间变差大的多的情况下出现。 ➢这个问题在制造中很典型。比如，4台同类型的设备其中一台持续比其他 高或低。4台设备间的变差比抽样次数间的变差大的多。 ➢如果出现这种情况
更换电 涌装置
a.新的电涌装置有用吗？
b.如果有用，技术人员从 哪一周获得了第一个信号 ？是否有过程偏移的任何 其它信号？
解释单值图练习
a.新的电涌装置有用吗？
有用 b.如果有用，技术人员从
哪一周获得了第一个信号
？是否有过程偏移的任何
其它信号？
最早的信号是位于界限外 的点（测试1），从9月6 日这一周获得第一个信号 。其次的信号来自测试5 和6。另一个信号在测试2 中表现出来（8个点位于 中线同一侧）。
计量型数据控制图
模块内容
计量型数据控制图
移动极差图可显 现出短期变差的 稳定性
移动极差MR是相邻两个单值的差的绝对值； 看图顺序:先看极差图，再看均值图。
用I-MR图做改善前后的对比
文件: Before-after.mtw
用I-MR图做改善前后的对比
改善后均 值下降
改善后变 差减小
以上是图示化比较，最后还应通过统计检验进行比较。
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23.5
9
23.5
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22.75
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9
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子组化案例:花生酱子组计划I
文件 （花生酱 .mpj ）中的 case1.mtw
控制图在说什么？
➢Xbar控制限看起来太宽
太多点在平均数1倍标准偏差内 •没有点在控制限周围
➢这种情况在子组内变差比子组间变差大的多的情况下出现。 ➢这个问题在制造中很典型。比如，4台同类型的设备其中一台持续比其他 高或低。4台设备间的变差比抽样次数间的变差大的多。 ➢如果出现这种情况
更换电 涌装置
a.新的电涌装置有用吗？
b.如果有用，技术人员从 哪一周获得了第一个信号 ？是否有过程偏移的任何 其它信号？
解释单值图练习
a.新的电涌装置有用吗？
有用 b.如果有用，技术人员从
哪一周获得了第一个信号
？是否有过程偏移的任何
其它信号？
最早的信号是位于界限外 的点（测试1），从9月6 日这一周获得第一个信号 。其次的信号来自测试5 和6。另一个信号在测试2 中表现出来（8个点位于 中线同一侧）。
计量型数据控制图
模块内容
计量型数据控制图
计量型数据控制图要点
离开均值的标准偏差数
标准偏差的经验规则
前面的累计概率的规则即使数据不是完美的正态 分布也适用。让我们比较数值的理论(完美的)正态分 布和经验(现实的)分布
标准偏差数
±1σ
理论正态分布
68%
经验正态分布
60%-75%
±2σ
±3σ
95%
99.7%
90%-98%
99%-100%
正态分布的判定
方法一:正态性检验 文件：Distributions.MTW,第一列数据为例进行正态判定。
正态分布的判定
P值>0.05, 数据分布正态
正态分布的判定
方法二:图形化汇总
文件：Distributions.MTW,第二列数据为例进行正态判定。
正态分布的判定
P值<0.05, 数据分布不正态
正态分布的判定
方法三:概率图
文件：Distributions.MTW,第三列数据为例进行正态判定。
正态分布的判定
值移动极差图 I-MR Chart
均值极差图 Xbar-R Chart
控制图选择路径
开始 数据类型？ 离散型 连续型 需要快速检 测小的变化 ?
具有 属性 的项 目数
计算具有属性的 项目数或者计算 事件发生的次数 ?
否
事件 发生 的次 数
单值或 者子组
是 子 组
计量型数据控制图
模块内容
计量型数据控制图
正态 单值移动极差图 I-MR Chart
均值极差图 Xbar-R Chart
正态分布
计量型数据控制图是建立在数据正态分布的理论基础上的。
正态曲线 正态曲线是描述正态分布的数学表达式的图形表示； 流程只有随机波动或变差
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计量型数据
－R图
我们用以下运算法则计算控制线：
•其中K为子 •组数
•和
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计量型数据
－R图
D4, D3 和 A2 的值
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计量型数据
－R图
• 练习
– 用附录1的数据计算 UCL 和 LCL ，以便 得出数据的平均值和极差。
– 将数据标在图上，并确定有无任何超出 控制范围的情况。
• &R
•N= 2至 9
•X & MR
•N=1
•中位数
•N= 奇数
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计量型数据
－R图
• 何时使用 －R图
• 当有测量数据时 • 为了确定过程偏差 • 当您能获得一个大小不变的子组时，子组数大小在
2－9个连续零件之间 • 当每件零件是在相似的条件之下而且是在很短的时
间间隔生产出来时。
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计量型数据
－S图
我们以下运算法则计算控制线：
•其中n为 子组中的 大 小，k 为子组 数
。
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计量型数据
－S图
B4, B3 和 A3 的值
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计量型数据
－S图
• 练习
– 用附录2中的数据计算 UCL 和 LCL，作 为这些数据的均值和标准差。
– 在图上标出这些数据并确定有无失控情 况。
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计量型数据
中位数图
• 何时使用中位数图
• 1. 当已记录有测量数据时。 • 2. 当您需要一种更容易的过程控制方法时。这
可以作为开始训练操作人员的好方法。
• 3. 当您能够获得一个大小保持不变的子组 －为 方便起见，请注意确保子组 的大小为奇数而非 偶数，一般为5。
• 4. 当零件是在相似的条件下生产出来，而且每 个零件之间的生产时间间隔很短。
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计量型数据
－S图
• 计算 －S图的方法：
– 1. 确定子 组 的大小，一般为10或更大。 – 2. 确定进行测量的频率。 – 3. 收集数据。 – 4. 计算每个子 组 的均值并将结果记录下来。 – 5. 计算每个子 组 的标准差并将结果记录下来。 – 6. 在图上标出均值和标准差。 – 7. 对图作解释。
– 1. 确定进行测量的频率。 – 2. 获取单值读数。 – 3. 收集数据。 – 4. 在图上记录单值读数。 – 5. 确定每对连续读数之间的极差。
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计量型数据
单值和移动极差图
计算单值和移动极差图（X－MR）控制线的 示例：
•其中k为读数 的个数。
•和
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计量型数据
单值和移动极差图
由25个或更多个子 组 进行的 初始过程能力研究
估计的标准差
QS 9000 要求 Ppk 必须 大于或等于1.67
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计量型数据
•持续过程能力研究
• PpK的计算
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计量型数据
过程能力研究
• Cpk 的定义
对稳定过程进行的持续过程能力研究。
QS 9000 要求 CpK 必须 大于或等于1.33。
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计量型数据
单值和移动极差图
(X-MR)
• 何时使用 X-MR 图
• 当已记录有测量数据时。 • 当需要用单值(而非子组)读数来进行过程控制
时，如进行破坏性试验时。由于费用或其它原 因，这种试验是无法频繁地重复进行的。
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计量型数据
单值和移动极差图
• 计算 X－MR 图的方法
•为了对标准差进行准确的计算， 至少需要60个数据点。如果少于 60个，则可使用以下的校正系数 。
计量型数据
能力研究假设
1. 数据为正态分布。 2. 过程处于稳定控制之下。
问题：为什么PpK 的要求高于 Cpk 的要 求???
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计量型数据
3rew
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
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计量型数据
中位数图
我们用以下运算法则计算控制线：
•其中k为 子组数 。
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计量型数据
中位数图
B4, B3 和 A3 的值
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计量型数据
中位数图
• 练习
– 用附录3中的数据计算 UCL 和 LCL ，绘制中位数图。
– 在图上标出这些数据，并确定有无 超出控制范围情况。
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计量型数据
中位数图
• 计算中位数图的方法：
– 1. 确定子 组 的大小，一般为5，应确保其大小为奇数。 – 2. 确定进行测量的频率。 – 3. 收集数据。 – 4. 确定每个子 组 的中位数（中间数）并记录结果。 – 5. 确定每个子 组 的极差并记录结果。 – 6. 在图上标出中位数和极差。
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计量型数据
•过程能力研究
• CpK 的计算
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计量型数据
标准差校正系数
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n c4
15 0.9823 16 0.9835 17 0.9845 18 0.9854 19 0.9862 20 0.9869 21 0.9876 22 0.9882 23 0.9887 24 0.9892 25 0.9896 30 0.9914 35 0.9927 40 0.9936 45 0.9943 50 0.9949
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2020/12/8
计量型数据
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计量型数据
均值和标准差图
－s 图
• 何时使用 －S图
• 当已有按实时时序记录的测量数据时，或者当操作 员能熟练使用计算器时；
• 当您需要一个更有效的指数(s)来说明过程的可变性 时；
• 当您能获得一个大小不变的子组，其样本容量大 于 －R图，即n＝10或更大时；
• 当零件是在相似的条件下生产出来，而且每个零件 之间的生产时间间隔很短时。
计量型数据
• －R图
• 计算 －R图参数的方法：
– 1. 确定子组的大小，一般在2－9件零件之间。 – 2. 确定进行测量的频率。 – 3. 收集数据。 – 4. 计算每个子组的平均值并将结果记录下来。 – 5. 确定每个子组的极差并将结果记录下来。 – 6. 在图上标出平均值和极差。 – 7. 计算上控制线和下控制线。 – 8. 对图进行解释。
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计量型数据
单值和移动极差图
• 练习
– 用附录4中的数据计算 UCL 和 LCL，以 便绘制 X－MR 图。
– 把这些数据标在图上并确定有无任何超 出控制范围的情况。
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计量型数据
过程能力研究
什么是 Ppk
和什么是
Cpk
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计量型数据
过程能力研究
• Ppk 的定义
计量型数据
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2020/12/8
计量型数据
课程目标
• 到本课程结束时，参加者应能识别： 1. 计量型 SPC数据图 2. 这些图何时应用最合适 3. Ppk 和 Cpk 图之间的区别以及了解 如何计算这些指数。
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计量型数据
如10 或更大