《《精编》计量型管理图和作成方法》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《精编》计量型管理图和作成方法（22页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 计量型管理图 方法论 Control概要防止失误法管理图的概念和解释方法计量型管理图计数型管理图课题的资料化 学习目标理解根据DATA类型的管理图种类 理解计量型管理图和作成方法 XbarR Xbars I MR3 利用Minitab作成管理图并分析 计量型管理图 利用测定值长度 直径 密度 纯度 温度 湿度 重量 体积等 一般显示管理图上的一个品质特性值 费用投入虽多但可得到很多情报 工程的平均及散布直接影响不良率 因此需要管理全部平均和散布 计量型管理图概要 长度 直径 密度等计量型资料 管理图的种类 DATA类型 计量型DATA 测定 计量型DATA 不良品DATA 范畴型计数型DAT
2、A 合格 不合格 Go NoGo 部分群大小 XbarR I MR C U NP P 变化 缺点DATA 数 计数型DATA DPU 部分群大小 部分群大小 变化 一致 一致 n 1 n 2 5 Xbars N 6 设定管理限度线的宽度时 考虑计算上的便利利用标准偏差的3倍数 管理图的中心线和上 下限线样品统计量 W W的平均 W 标准偏差为 W 时 UCL W 3 WCL WLCL W 3 W 利用以上原理的管理图叫Shewhart管理图 管理限度的计算 Xbar管理图 R管理图 为了管理工程散布 使用样本内观测值中的最大值和最小值的差异范围 Range 为了管理工程平均而使用Xbar Xb
3、arR管理图 在同时管理工程的平均和散布时使用 同时管理平均和散布 XbarR管理图 81 380 478 683 181 874 376 482 477 882 578 777 479 481 681 080 481 781 479 780 279 475 680 380 277 485 075 473 875 878 678 586 277 173 376 481 784 080 278 680 984 582 478 883 283 082 780 585 982 784 078 483 180 178 586 082 982 478 978 278 475 680 181 178 38
4、0 478 276 482 381 785 181 880 679 179 383 675 282 279 683 681 978 680 180 679 380 482 380 879 776 485 683 083 675 283 381 377 679 178 780 880 2 1234567891011121314151617181920 x1x2x3x4x5R 81 0478 6879 6280 6878 5877 7278 3081 0882 3883 1681 3480 1679 1080 7480 7480 5079 8080 9881 2879 28 4 58 24 22
5、04 711 212 95 45 75 48 24 75 58 78 78 42 09 18 43 2 以下资料是A部品的张力强度为管理特性用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 例题1 试料群编号 范围R意味着相同试料群的最大值和最小值的差异 XbarR管理图 xbar R mtw Step1 Worksheet里输入DATA XbarR管理图 Step2 Stat ControlCharts Xbar R 选择DATA列 选择输入群大小或群编号的列 各自另外作成Xbar管理图和R管理图时 各使用MinitabControlCharts的Xbar与R
6、Menu就可 XbarR管理图 Tests 指定为了Check异常原因的基准 8种基准全部指定时 选择希望的基准时 XbarR管理图 1 离中心线脱离3 时Check UCL CL LCL 1 2 3 3 2 1 2 9点以上的点在中心线一侧连续出现时Check UCL CL LCL 1 2 3 3 2 1 UCL CL LCL 1 2 3 3 2 1 3 6点以上的连续点增加或减少时Check 4 14点以上连续点 交替上下打点时Check UCL CL LCL 1 2 3 3 2 1 XbarR管理图 5 连续的3点中2点从中心线脱离2 时Check 一侧 6 连续的5点中4点从中心线脱离
7、1 时Check 一侧 UCL CL LCL 1 2 3 3 2 1 7 连续15点 从中心线1 范围内表示时 Check 两侧 UCL CL LCL 1 2 3 3 2 1 8 连续8点 从中心线脱离1 时 Check 两侧 UCL CL LCL 1 2 3 3 2 1 XbarR管理图 Check 两侧 Step3 Graph结果确认 因在Xbar R管理图上 所有点在管理限界内Random化分布所以 可以说A部品的韧涨强度比较稳定 Xbar管理图 R管理图 各管理图中心线 CL 和管理限界线 UCL LCL XbarR管理图 当部分群的大小比较大时 n 5 在管理Process的散布时
8、利用标准偏差比利用范围R更加有效率 所以代替R管理图使用s管理图 XbarS管理图的概要 XbarS管理图 772804779719777770756787733742734750756773722760745751744780754774774765802726748758744756783807791762757780747766753758767758788750784769762771757747741746747748713730710705727717 12345678910 x1x2x3x4x5x6 试料群序号 例题2 在生产部品的工程 部品的尺寸 通过10天 按6个为一组 进行
9、如下测定 让我们作成管理图 并检讨工程异常与否 但 认为DATA符合正态分布 XbarS管理图 Step1 WorkSheet里输入DATA Step2 Stat ControlCharts Xbar S DATA列选择 选择输入群的大小或群序号的列 xbars mtw Xbar管理图和S管理图 各自另行作成时 各自使用MinitabControlCharts的Xbar和SMenu即可 XbarS管理图 Step3 Graph结果确认 S管理图 Xbar管理图 在Xbar管理图中 有两个点脱离了管理限界 所以可以判断为有异常原因 XbarS管理图 I MR管理图 I MR管理图的概要 获取资料
10、的时间区间比较大或从工程中只能得到一个测定值时使用 为了工程的平均管理 各自的个别DATAPlot 个别 Individuals 管理图 为了工程的标准偏差管理 利用邻接两个DATA间的范围 n 2 叫做移动范围 MovingRange 哪怕一个 815837779932936797801837824819828824833774815833833815824837 801846774788887873846878900932918887864851869846810828882855 22581534139436135949594118018913 364572141142732223214
11、312313182336185427 1234567891011121314151617181920 2122232425262728293031323334353637383940 试料群序号 试料群序号 例题3 协力业体把入库的A制品的重量当作管理项目 通过40天每天收集一个个DATA的结果如下 作成I MR管理图 并判定工程的异常与否 认为DATA符合正态分布 Rs意味着相互邻接测定值的差异 I MR管理图 Step1 在WorkSheet里输入DATA Step2 Stat ControlCharts I MR 选择DATA列 imr mtw X管理图和Rs管理图各自另行作成时 各自使用MinitabControlCharts的Individuals和MovingRangeMenu即可 I MR管理图 Step3 Graph结果确认 MovingRange管理图 Individuals管理图 在I管理图中 有三个点 在R管理图中有两个点脱离了管理限界 所以 入库制品工程可以判断为有异常原因 I MR管理图
