Minitab控制圖.ppt

Minitab控制圖 控制圖 Box Cox轉(zhuǎn)換子集的變量控制圖單值的變量控制圖屬性圖表時間加權(quán)控制圖 Minitab Box Cox轉(zhuǎn)換 使用Box Cox變換 校正過程數(shù)據(jù)中的非正態(tài)性當(dāng)數(shù)據(jù)中的方差與子組平均值成比例時 穩(wěn)定子組方差通常 當(dāng)數(shù)據(jù)中的方差與子組平均值成比例時 穩(wěn)定方差的變換也將校正非正態(tài)性 Minitab 數(shù)據(jù)的變換 Minitab 已知觀察值的分布的正態(tài)性變換 Minitab Box Cox變換 Minitab Minitab Box Cox變換 原理 MinitabBox Cox圖包括 的可能值包含在圖上紅線內(nèi)的的95 置信區(qū)間 的最優(yōu)值 Minitab Box Cox圖 一家紡織品制造商開發(fā)了一種太陽能系統(tǒng) 用于對鍋爐給水進(jìn)行預(yù)熱 然后將其注入生產(chǎn)用蒸氣系統(tǒng) 測量了48小時內(nèi)傳遞給給水的能量 并計算了能量比率 單位為kbtu 小時 數(shù)據(jù) 太陽能 MTW 控制圖介紹 Minitab 1 控制圖的基本格式控制圖的基本格式如圖所示 中心線CL CentralLine 用細(xì)實線表示 上控制界限UCL UpperCortrolLimit 用虛線表示 下控制界限LCL LowerControlLimit 用虛線表示 UCL CL LCL 子樣號 質(zhì)量特性數(shù)據(jù) Minitab 所謂控制圖的基本思想就是把要控制的質(zhì)量特性值用點(diǎn)描在圖上 若點(diǎn)全部落在上 下控制界限內(nèi) 且沒有什么異常狀況時 就可判斷生產(chǎn)過程是處于控制狀態(tài) 否則 就應(yīng)根據(jù)異常情況查明并設(shè)法排除 通常 點(diǎn)越過控制線就是報警的一種方式 Minitab 2 常用控制圖的種類 常用質(zhì)量控制圖可分為兩大類 1 計量值控制圖包括 單值控制圖 控制圖 2 屬性控制圖包括 不良品數(shù)控制圖 不良品率控制圖 缺陷數(shù)控制圖 單位缺陷數(shù)控制圖 Minitab 計量值控制圖一般適用于以計量值為控制對象的場合 計量值控制圖對工序中存在的系統(tǒng)性原因反應(yīng)敏感 所以具有及時查明并消除異常的明顯作用 計量值控制圖經(jīng)常用來預(yù)防 分析和控制工序加工質(zhì)量 特別是幾種控制圖的聯(lián)合使用 Minitab 屬性控制圖則用于以屬性值為控制對象的場合 離散型的數(shù)值 比如 一個產(chǎn)品批的不合格品件數(shù) 屬性控制圖的作用與計量值控制圖類似 其目的也是為了分析和控制生產(chǎn)工序的穩(wěn)定性 預(yù)防不合格品的發(fā)生 保證產(chǎn)品質(zhì)量 Minitab 3 控制界限的原理 控制圖中的上 下控制界限 一般是用 三倍標(biāo)準(zhǔn)偏差法 又稱3 法 而把中心線確定在被控制對象 如平均值 極差 中位數(shù)等 的平均值上 再以中心線為基準(zhǔn)向上或向下量3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差 就確定了上 下控制界限 另外 在求各種控制圖時 3倍標(biāo)準(zhǔn)偏差并不容易求到 故按統(tǒng)計理論計算出一些近似系數(shù)用于各種控制圖的計算信息輸入 Minitab 4 控制圖的分析與判斷 用控制圖識別生產(chǎn)過程的狀態(tài) 主要是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)形成的樣本點(diǎn)位置以及變化趨勢進(jìn)行分析和判斷 判斷工序是處于受控狀態(tài)還是失控狀態(tài) Minitab 1 受控狀態(tài)的判斷 工序是否處于受控狀態(tài) 或穩(wěn)定狀態(tài) 其判斷的條件有兩個 a 在控制界限內(nèi)的點(diǎn)排列無缺陷 b 控制圖上的所有樣本點(diǎn)全部落在控制界限之內(nèi) Minitab 在滿足了條件 a 的情況下 對于條件 b 若點(diǎn)的排列是隨機(jī)地處于下列情況 則可認(rèn)為工序處于受控狀態(tài) 1 連續(xù)25個點(diǎn)沒有1點(diǎn)在控制界限以外 2 連續(xù)35個點(diǎn)中最多有1點(diǎn)在控制界限以外 3 連續(xù)100個點(diǎn)中最多有2點(diǎn)在控制界限以外 Minitab 若過程為正態(tài)分布 d為界外點(diǎn)數(shù) 則P 連續(xù)35點(diǎn) d 1 C035 0 9973 35 C135 0 9973 34 0 0027 0 9959P 連續(xù)35點(diǎn) d 1 1 0 9959 0 0041與0 0027同一數(shù)量級的小概率 同理 P 連續(xù)100點(diǎn) d 2 0 0026但是P 連25點(diǎn) d 0 0 0654 Minitab 2 失控狀態(tài)的判斷 只要控制圖上的點(diǎn)出現(xiàn)下列情況時 就可判斷工序為失控狀態(tài) a 控制圖上的點(diǎn)超出控制界限外或恰好在在界限上 b 控制界限內(nèi)的點(diǎn)排列方式有缺陷 呈現(xiàn)非隨機(jī)排列 Minitab 控制圖有缺陷的狀態(tài) 1 點(diǎn)越出控制界限 2 點(diǎn)在控制界限附近 即在2 3 之間 稱為警戒區(qū)間 a 連續(xù)3點(diǎn)中有2點(diǎn)在警戒區(qū)內(nèi) 0 0053 Minitab b 連續(xù)7點(diǎn)中有3點(diǎn)在警戒區(qū)內(nèi) c 連續(xù)10點(diǎn)中有4點(diǎn)在警戒區(qū)內(nèi) 3 2 Minitab 說明 2 3 的概率為0 0428 2 0 9545 3 0 9973連續(xù)3點(diǎn)有2點(diǎn)在2 3 區(qū)間連續(xù)7點(diǎn)有3點(diǎn)在2 3 區(qū)間 Minitab 控制圖有缺陷的狀態(tài) 3 點(diǎn)在中心線一側(cè)連續(xù)出現(xiàn) a連續(xù)7點(diǎn)在中心線一側(cè) Minitab 在一側(cè)出現(xiàn)連續(xù)7點(diǎn)的概率為b連續(xù)11點(diǎn)中有10點(diǎn)在中心線一側(cè) Minitab c連續(xù)14點(diǎn)中有12點(diǎn)在中心線一側(cè) d連續(xù)17點(diǎn)中有14點(diǎn)在中心線一側(cè) e連續(xù)20點(diǎn)中有17點(diǎn)在中心線一側(cè) Minitab 控制圖有缺陷的狀態(tài) 4 點(diǎn)有連續(xù)上升或下降趨向 如點(diǎn)數(shù) 7 則判斷有系統(tǒng)性因素影響 5 點(diǎn)的波動呈現(xiàn)周期性變化 表明生產(chǎn)過程有系統(tǒng)性因素發(fā)生 3 Minitab 子集的變量控制圖X barRSX bar RX bar S Minitab X bar控制圖由美國學(xué)者Shewhart于1925年提出 檢測過程中的大的漂移和異常點(diǎn)效果顯著X bar檢測過程均值 R和S控制圖檢測過程方差 Minitab X bar控制圖 使用X bar控制圖可確定過程中心是否受控制 受控制過程僅顯示3 標(biāo)準(zhǔn)差 控制限制內(nèi)的隨機(jī)變異 不受控制過程顯示可能因存在特殊原因而導(dǎo)致的異常變異 Minitab X bar控制圖 X bar變量控制圖包括 標(biāo)繪點(diǎn) 每個點(diǎn)都表示該子組中測量值的平均值中心線 綠色 該線表示過程平均值 所有子組平均值的平均值 的估計值 控制限制 紅色 位于中心線的上方和下方3處 其中 表示子組平均值的預(yù)期變異量的控制限是通過使用子組內(nèi)變異計算的 Minitab X bar圖 Minitab X bar控制圖檢測過程中的大的漂移和異常點(diǎn)效果顯著 但對較小的偏移無法檢測配合特殊原因檢驗 附加運(yùn)行準(zhǔn)則 可以彌補(bǔ)這一缺點(diǎn) Minitab 特殊原因檢驗特殊原因檢驗將評估標(biāo)繪點(diǎn)是否隨機(jī)分布在控制限制內(nèi) 在這8種特殊原因檢驗中 每種檢驗都在控制圖上繪制的數(shù)據(jù)中查找特定模式 非隨機(jī)模式表示存在應(yīng)當(dāng)進(jìn)行調(diào)查分析的特殊原因變異 Minitab 特殊原因檢驗 當(dāng)某個樣本通不過檢驗時 Minitab會在控制圖上用一個紅色符號和檢驗編號對其進(jìn)行標(biāo)記 如果某個點(diǎn)未通過多個檢驗 則僅顯示第一個失敗檢驗的編號 如果數(shù)據(jù)中可能包含某些模式 選擇適當(dāng)?shù)臋z驗查找這些模式 執(zhí)行檢驗時 樣本大小必須相等 Minitab 特殊原因檢驗 檢驗1一個點(diǎn)距離中心線超過3 sigma 檢驗1評估變異模式是否穩(wěn)定 檢驗1提供出最強(qiáng)有力的缺乏控制證據(jù) 如果過程中的較小偏移有意義 則可以使用檢驗2 5和6對檢驗1進(jìn)行補(bǔ)充 以便生成敏感度更高的控制圖 Minitab 檢驗2連續(xù)9個點(diǎn)位于中心線的同一側(cè) 檢驗2評估變異模式是否穩(wěn)定 Minitab 特殊原因檢驗 檢驗3連續(xù)6個點(diǎn) 全部遞增或全部遞減 檢測到一種趨勢 或持續(xù)上移或下移 此檢驗查找一長串連續(xù)的點(diǎn) 這些點(diǎn)方向不變 Minitab 特殊原因檢驗 檢驗4連續(xù)14個點(diǎn)上下交錯 這些點(diǎn)說明存在系統(tǒng)變量 變異模式應(yīng)當(dāng)為隨機(jī) 但是當(dāng)某個點(diǎn)通不過檢驗4時 這說明變異模式可預(yù)測 Minitab 特殊原因檢驗 檢驗53個點(diǎn)中有2個點(diǎn)距離中心線超過2sigma 同側(cè) 檢驗5評估過程中較小偏移的變異模式 Minitab 特殊原因檢驗 檢驗65個點(diǎn)中有4個點(diǎn)距離中心線超過1sigma 同側(cè) 檢驗6評估過程中較小偏移的變異模式 Minitab 特殊原因檢驗 檢驗7連續(xù)15個點(diǎn)距離中心線不超過1sigma 任一側(cè) 檢驗7識別出一種變異模式 有時會將該模式誤認(rèn)為是良好的控制顯示 這種類型的變異稱作分層 其特點(diǎn)是點(diǎn)距離中心線太近 Minitab 特殊原因檢驗 檢驗8連續(xù)8個點(diǎn)距離中心線超過1sigma 任一側(cè) 檢驗8被稱作混合 混合模式的發(fā)生條件是 這些點(diǎn)具有避開中心線的趨勢 但在控制限制附近繪制 Minitab 特殊原因檢驗 R 控制圖 R 控制圖 使用R控制圖 也稱作極差控制圖 來確定過程變異是否受控制 不受控制的極差控制圖說明在相對較短的時間內(nèi)生產(chǎn)的兩個部件之間存在顯著的差異 Minitab R控制圖包括下列各項 表示子組極差的繪制點(diǎn) 中心線 綠色 該中心線是過程變異 所有子組極差的平均值 的估計值 控制限制 紅色 位于中心線的上方和下方 R 控制圖 Minitab Minitab最多可對R控制圖執(zhí)行4種特殊原因檢驗 未通過檢驗的點(diǎn)標(biāo)有一個紅色符號和失敗檢驗編號 在會話窗口中可顯示完整結(jié)果 R 控制圖 Minitab R 控制圖 Minitab Minitab 例題 汽車制造商的發(fā)動機(jī)組裝部門 部件之一的凸輪軸的長度必須為600毫米 2毫米以滿足工程規(guī)格 凸輪軸長度超出規(guī)格會導(dǎo)致從生產(chǎn)線下線的裝配件配合得很差 產(chǎn)生大量廢料并大幅提高了返工率一個月中 對每個班次收集五個凸輪軸的長度數(shù)據(jù) 每個班次1個大小為5的樣本 以評估該部件的產(chǎn)品質(zhì)量 數(shù)據(jù)在 凸輪軸 MTW Minitab 1 首先 要生成一個R控制圖 以查看樣本子組中凸輪軸長度的極差 希望繪制的點(diǎn)隨機(jī)地落在控制限制內(nèi) 例題 Minitab 例題 Minitab 2 創(chuàng)建X Bar控制圖 以了解凸輪軸長度超出可接受限制時是否會出現(xiàn)問題 利用Minitab的八個特殊原因的檢驗指出變異模式 例題 Minitab 例題 Minitab 檢驗1 1個點(diǎn) 距離中心線超過3 00個標(biāo)準(zhǔn)差 不合格點(diǎn) 8檢驗6 5點(diǎn)中有4點(diǎn) 距離中心線超過1個標(biāo)準(zhǔn)差 在中心線的同一側(cè) 不合格點(diǎn) 12 13 長度的Xbar控制圖檢驗結(jié)果 X控制圖顯示過程不受控 例題 Minitab 一般情況下 我們期望變量 如 長度 服從正態(tài)分布 在這種情況下 直方圖的形狀將大致為鐘形 創(chuàng)建直方圖 3 檢查直方圖 例題 Minitab 創(chuàng)建的直方圖顯然不是鐘形 這種情況發(fā)生在峰值598 599和601處 因此可能要處理多種獨(dú)立的不同分布 例題 Minitab 檢查庫存記錄表明凸輪軸有兩個供應(yīng)商 每個供應(yīng)商的數(shù)據(jù)分別存儲在工作表的 供應(yīng)商1 和 供應(yīng)商2 列中 凸輪軸2 MTW 針對每組子組大小都為5的每組數(shù)據(jù)分別運(yùn)行X和R控制圖 例題 Minitab 例題 根據(jù)X和R控制圖 供應(yīng)商1的平均值和極差似乎都受控 但注意到平均值為599 548毫米 而不是600毫米 供應(yīng)商1的平均極差為1 341毫米 Minitab 例題 Minitab 例題 供應(yīng)商2的X和R控制圖揭示出問題 從該控制圖中 可以看到有兩個點(diǎn)在控制上限以上 R控制圖并不表明過程不受控 但是 注意到中心線在3 890處 幾乎是供應(yīng)商1的R 1 341 的三倍 Minitab 例題 S 控制圖 S 控制圖 使用S控制圖可確定過程變異是否受控制 S控制圖通過監(jiān)控子組內(nèi)的差異可以檢測過程標(biāo)準(zhǔn)差中的變化 Minitab S控制圖包括下列各項 標(biāo)繪點(diǎn) 這些點(diǎn)表示子組標(biāo)準(zhǔn)差 并且可指示子組內(nèi)存在的變異 中心線 綠色 該線表示過程標(biāo)準(zhǔn)差 所有子組標(biāo)準(zhǔn)差的平均值 的估計值 控制限制 紅色 位于中心線的上方和下方 S 控制圖 Minitab Minitab最多可對S控制圖執(zhí)行4種特殊原因檢驗 S 控制圖 Minitab S 控制圖 Minitab S控制圖和R控制圖都可測量子組變異性 S控制圖使用標(biāo)準(zhǔn)差來表示數(shù)據(jù)的展開 而R控制圖則使用極差來表示數(shù)據(jù)的展開 這兩個控制圖都能為X bar控制圖生成相似的過程標(biāo)準(zhǔn)差估計和相似的控制限制 Minitab S控制圖與R控制圖的比較 當(dāng)子組大小為9或大于9時 請使用S控制圖 S控制圖能夠更準(zhǔn)確地指示過程變異 并且生成一個對過程平均值中較小更改非常敏感的控制圖 當(dāng)子組大小為8或小于8時 請使用R控制圖 R控制圖對較小的子組很有效 Minitab S控制圖與R控制圖的比較 X bar R控制圖 使用X bar和R控制圖在同一頁面上繪制子組平均值的控制圖 控制圖 和子組極差的控制圖 R控制圖 將這兩個控制圖放在一起解釋 可以同時跟蹤過程中心和過程變異 并檢測是否存在特殊原因 Minitab 如果R控制圖不受控 則X bar控制圖中的控制限制將不準(zhǔn)確 而且可能錯誤地表示不受控狀態(tài) 在這種情況下 缺乏控制將歸因于過程中心中的不穩(wěn)定變異 而不是其中的實際變化 當(dāng)R控制圖受控時 可以肯定不受控的X bar控制圖是由于過程中心的變化所致 Minitab X bar R控制圖 X bar R控制圖 Minitab X bar S控制圖 使用X bar和S控制圖可在一個頁面中繪制子組平均值的控制圖和子組標(biāo)準(zhǔn)差的控制圖 S控制圖 將這兩個控制圖放在一起解釋 可以同時跟蹤過程中心和過程變異 并檢測是否存在特殊原因 S控制圖必須受控制 才能解釋X bar控制圖 Minitab 如果S控制圖不受控制 則X bar控制圖中的控制限制將不準(zhǔn)確 而且還可能錯誤地指示不受控制條件 在這種情況下 缺乏控制的原因?qū)⑹沁^程中心中的不穩(wěn)定變異 而不是實際更改 當(dāng)S控制圖受控制時 可以肯定 不受控制的X bar控制圖是由于過程中心的更改導(dǎo)致的 X bar S控制圖 Minitab 單值的變量控制圖I 控制圖Z 控制圖MR 控制圖Z MR控制圖I MR R S控制圖 X bar S控制圖 Minitab 前面所述的控制圖都是子組容量大于1如果子組只有一個樣本時 需要采用個體值控制圖 individualsamplesize 此時的控制線需用移動極差MR來估計 Minitab 單值的變量控制圖 單值I控制圖允許您監(jiān)控當(dāng)數(shù)據(jù)是單獨(dú)的測量值時的質(zhì)量特征 每個標(biāo)繪點(diǎn)代表一個單獨(dú)的樣本測量值 使用I控制圖確定過程中心是否受控制 受控制過程僅顯示3 sigma控制限制內(nèi)的隨機(jī)變異 當(dāng)某個觀測值通不過檢驗時 Minitab將在會話窗口中對其進(jìn)行報告 并在I控制圖中對其進(jìn)行標(biāo)記 Minitab 過程變異應(yīng)該受控制 然后才能使用I控制圖評估過程中心 如果過程變異不受控制 則I控制圖的控制限制將不準(zhǔn)確 可能無法準(zhǔn)確地確定過程的受控制情況 使用移動極差 MR 控制圖或合并的I MR控制圖來評估過程變異是否受控制 Minitab 單值的變量控制圖 Minitab最多可對單值控制圖執(zhí)行8種特殊原因檢驗 單值的變量控制圖 Minitab I控制圖包括下列各項 每個單個觀測值的標(biāo)繪點(diǎn) 中心線 綠色 該線表示過程平均值 所有單個觀測值的平均值 的估計值 控制限制 紅色 位于中心線的上方和下方3s的距離處 這些限制可提供單個樣本值中預(yù)期變異量的直觀顯示 單值的變量控制圖 Minitab 單值的變量控制圖 Minitab 當(dāng)您的數(shù)據(jù)是單值測量值時 移動極差 MR 控制圖用于監(jiān)控和檢測過程變異中的變化 每個標(biāo)繪點(diǎn)或移動極差都只是兩個連續(xù)測量值之間差的絕對值 MR控制圖可幫助您確定過程中是否曾經(jīng)存在突然的變化 移動極差MR控制圖 Minitab Minitab MR控制圖包括下列各項 移動極差的標(biāo)繪點(diǎn) 即兩個連續(xù)點(diǎn)之間差的絕對值 中心線 綠色 即所有移動極差的平均值 控制限制 紅色 位于中心線的上方和下方 這些限制可提供移動極差中預(yù)期變異量的直觀顯示 MR控制圖 I MR R S控制圖 I MR R S控制圖包括下列各項 單值I控制圖 移動極差 MR 控制圖 R控制圖或S控制圖 繪制過程變異的子組內(nèi)分量 Minitab 在子組中收集數(shù)據(jù)時 總體過程變異的來源可能有三類 隨機(jī)誤差 樣本間變異 樣本內(nèi)變異 例如 如果每小時連續(xù)采集五個部件 則唯一的差異應(yīng)該由隨機(jī)誤差所致 隨著時間的推移 過程可能會出現(xiàn)偏移或漂移 因此接下來的五個部件樣本可能會與以前的樣本不同 同一部件測量不同位置會產(chǎn)生樣本內(nèi)的變異 Minitab 使用I MR R S 組間 組內(nèi) 來創(chuàng)建三種過程變異評估 單值控制圖 繪制單值控制圖上每個樣本的平均值的控制圖 此控制圖使用連續(xù)平均值之間的移動極差來確定控制限制 由于樣本平均值的分布與隨機(jī)誤差有關(guān) 因此使用移動極差估計樣本平均值分布的標(biāo)準(zhǔn)差類似于僅估計隨機(jī)誤差分量 這消除了控制限制中變異的樣本內(nèi)分量 移動極差控制圖 使用移動極差繪制子組平均值的控制圖以去除樣本內(nèi)變異 R控制圖或S控制圖 使用變異的樣本內(nèi)分量繪制過程變異的控制圖 Minitab 這三個控制圖的組合提供了一種評估過程位置的穩(wěn)定性 變異的樣本間分量和變異的樣本內(nèi)分量的方法 Minitab 使用Z控制圖可評估過程中心是否受控制 Z控制圖包括下列各項 標(biāo)繪點(diǎn) 它們是標(biāo)準(zhǔn)化的值 中心線 綠色 它是所有運(yùn)行的過程平均值的估計值 中心線始終位于零處 因為數(shù)據(jù)被標(biāo)準(zhǔn)化 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)來自m 0且sigma 1的總體 控制限制 紅色 位于中心線上方和下方3s 標(biāo)準(zhǔn)差 處 控制下限和控制上限始終分別是 3和 3 垂直虛線 將一個運(yùn)行與下一個運(yùn)行分隔開 Minitab Z控制圖 標(biāo)準(zhǔn)化的I圖 Z MR控制圖 使用Z MR控制圖評估短期過程是否受控制 短期過程使傳統(tǒng)變量控制圖面臨一些特定難題 因為通常沒有足夠的數(shù)據(jù)用來很好地估計過程均值和標(biāo)準(zhǔn)差 短期控制圖合并來自同一過程的不同運(yùn)行的數(shù)據(jù)并加以標(biāo)準(zhǔn)化 以便能夠在一個控制圖中標(biāo)繪這些數(shù)據(jù) Minitab 在下列情況下 可使用Z MR控制圖 每次運(yùn)行獲得的數(shù)據(jù)量有限同一過程的不同運(yùn)行有不同的均值和標(biāo)準(zhǔn)差使用Z控制圖可評估過程中心 使用MR控制圖可評估過程變異 Z MR控制圖 Minitab I MR控制圖 I MR控制圖是合并的控制圖 包括 單值I控制圖 它圖示了每個單個觀測值 并提供了評估過程中心的方法 移動極差 MR 控制圖 它圖示了根據(jù)創(chuàng)建自連續(xù)觀測值的人工子組所計算得出的極差 并提供了評估過程變異的方法 使用I MR控制圖繪制合并的控制圖 以評估當(dāng)數(shù)據(jù)為單個觀測值時 過程中心和變異是否受控 Minitab 屬性控制圖PNPCU Minitab 屬性控制圖 屬性的控制圖包括 按時間順序標(biāo)繪的數(shù)據(jù)點(diǎn) 它們表示從過程采集的數(shù)據(jù)的合理樣本 包含下面兩種 1 每個樣本的缺陷或瑕疵數(shù)的計數(shù) 2 每個樣本缺陷或瑕疵的比率中心線 缺陷或瑕疵的平均數(shù)或平均比率控制限制 設(shè)置于中心線任意一側(cè)3sigma距離處 直觀地顯示缺陷或瑕疵的期望數(shù)值或比率 Minitab 何時使用屬性與變量控制圖在以下情況下具有屬性數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)只能取兩個值中的一個值 例如通過 失敗 去 不去或出席 缺席 在服務(wù)呼叫中心中 來電不是被應(yīng)答 成功 就是未被應(yīng)答 失敗 這是缺陷數(shù)據(jù) 它采取二項分布的形式 數(shù)據(jù)是計數(shù)值 例如表面劃痕數(shù) 事故數(shù)或印刷錯誤數(shù) 例如 織品制造商繪制了每10平方碼織物瑕疵數(shù)的圖表 這是瑕疵數(shù)據(jù) 它采取Poisson分布的形式 Minitab 屬性控制圖 在以下情況下變量數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)是測量值 例如長度或柱面數(shù) 管的填充重量或植物的生長率 可以通過按產(chǎn)品是否滿足規(guī)格來分類 從而將變量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為屬性數(shù)據(jù) 例如 如果興趣集中于滾珠軸承的直徑 則可以精確測量滾珠軸承的直徑 并記錄精確的測量值 在此情況下 要使用變量數(shù)據(jù) 但是 如果測量滾珠 然后根據(jù)測量值是否在規(guī)格限制之內(nèi) 對其進(jìn)行分類 并記錄不符合規(guī)格的滾珠軸承數(shù) 則要使用屬性數(shù)據(jù) Minitab 屬性控制圖 變量控制圖屬性控制圖數(shù)據(jù)收集較難數(shù)據(jù)收集更簡單必須具有精確的測量值可以使用現(xiàn)有的檢查報告或其他記錄需要的樣本大小較小需要的樣本大小較大提供有關(guān)過程的信息只提供有關(guān)瑕疵或缺更多陷比率變化的信息 Minitab 屬性控制圖 變量控制圖和屬性控制圖的功能 使用P控制圖研究每個樣本中缺陷的比率 并確定過程是否受控 1 受控過程僅顯示每個樣本缺陷部分中的隨機(jī)變異 2 不受控過程顯示每個樣本中缺陷部分的非隨機(jī)變異 這可能是因存在特殊原因所致 缺陷的示例包括破裂的燈泡 延期交付 未接來電和熔斷的保險絲等 當(dāng)樣本大小發(fā)生變化時 請使用P控制圖 Minitab 屬性控制圖 P控制圖 每個特殊原因檢驗都在P控制圖上所繪制的數(shù)據(jù)中檢測特定模式 數(shù)據(jù)點(diǎn)未通過檢驗時 Minitab會在會話窗口中報告該點(diǎn) 并在P控制圖上對該點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記 未通過檢驗的點(diǎn)表明數(shù)據(jù)中存在可能因特殊原因變異而導(dǎo)致的非隨機(jī)模式 Minitab P控制圖 P控制圖包括下列各項 標(biāo)繪點(diǎn) 表示缺陷的比率 中心線 綠色 是缺陷的平均比率控制限制 紅色 位于中心線的上下3sigma處 用于直觀地查看過程何時不受控 控制限制可以是固定的 也可以是變化的 具體取決于數(shù)據(jù)和選擇 1 當(dāng)樣本大小相同或者使用平均樣本大小時 控制限制將是固定的 2 當(dāng)樣本大小發(fā)生變化時 控制限制也將變化 Minitab P控制圖 當(dāng)樣本大小相同或使用平均樣本大小時 Minitab對P控制圖最多執(zhí)行四種特殊原因檢驗 以檢驗超出控制限制的點(diǎn)以及數(shù)據(jù)中的特定模式 Minitab P控制圖 NP控制圖 使用NP控制圖檢查每個樣本中缺陷的數(shù)量并確定過程是否受控 受控過程僅顯示每個樣本中缺陷數(shù)的隨機(jī)變異 不受控過程顯示每個樣本中因存在特殊原因所導(dǎo)致缺陷的數(shù)量的異常變異 樣本大小發(fā)生變化時不應(yīng)使用NP控制圖 因為控制限制和中心線都會隨樣本大小的變化而變化 此變異使NP控制圖變得難以解釋 當(dāng)樣本大小總是變化時 請使用P控制圖 Minitab NP控制圖包括 標(biāo)繪點(diǎn) 它們表示每個樣本的缺陷數(shù)中心線 綠色 是缺陷的平均數(shù)控制限制 紅色 位于中心線上下3sigma處 Minitab NP控制圖 Minitab對NP控制圖最多執(zhí)行四種特殊原因檢驗 每種檢驗都檢測數(shù)據(jù)中的特定模式 數(shù)據(jù)點(diǎn)未通過檢驗時 Minitab在NP控制圖中以紅色星號和所未通過的檢驗的編號對其進(jìn)行標(biāo)記 Minitab NP控制圖 C 控制圖 使用C控制圖評估每個樣本中的瑕疵數(shù)是否受控 受控過程僅顯示每個樣本中瑕疵數(shù)的隨機(jī)變異 不受控過程顯示每個樣本中可能因存在特殊原因所導(dǎo)致瑕疵的數(shù)量的異常變異 瑕疵是產(chǎn)品或服務(wù)中任何不會導(dǎo)致產(chǎn)品或服務(wù)不可用 即缺陷 的不一致 瑕疵的示例包括一塊玻璃中的氣泡 絕緣線中的薄弱點(diǎn)或布料中的瑕疵 注樣本大小發(fā)生變化時不應(yīng)使用C控制圖 因為控制限制和中心線都會隨樣本大小的變化而變化 這使得C控制圖變得難以解釋 Minitab C控制圖包括 標(biāo)繪點(diǎn) 它們表示每個樣本的瑕疵數(shù)中心線 綠色 是每個樣本中瑕疵的平均數(shù)控制限制 紅色 位于中心線上下3sigma處 C 控制圖 Minitab U 控制圖 使用U控制圖評估每個測量單位中的瑕疵數(shù) 并確定過程是否受控 受控過程僅顯示每個測量單位中瑕疵數(shù)的隨機(jī)變異 不受控過程顯示每個單位中因存在特殊原因所導(dǎo)致瑕疵的數(shù)量的異常變異 當(dāng)樣本大小發(fā)生變化時 請使用U控制圖 Minitab 每個特殊原因檢驗都在U控制圖所繪制的數(shù)據(jù)中檢測特定模式 數(shù)據(jù)點(diǎn)未通過檢驗時 Minitab在會話窗口中報告該點(diǎn) 并在U控制圖上對該點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記 U 控制圖 Minitab U控制圖包括下列各項 標(biāo)繪點(diǎn) 它們表示每個測量單位的瑕疵數(shù) 中心線 綠色 是每個測量單位中瑕疵的平均數(shù)控制限制 紅色 位于中心線的上下3sigma處 控制限制可以是固定的 也可以是變化的 具體取決于數(shù)據(jù)和選擇 1 當(dāng)樣本大小相同或者使用平均樣本大小時 控制限制將是固定的 2 當(dāng)樣本大小發(fā)生變化時 控制限制也將變化 U 控制圖 Minitab Minitab對U控制圖最多執(zhí)行四種特殊原因檢驗 它們檢測數(shù)據(jù)中超出控制限制和特定模式的點(diǎn) 未通過檢驗的點(diǎn)標(biāo)有紅色星號和未通過的檢驗的編號 在會話窗口中可顯示完整結(jié)果 U 控制圖 Minitab 時間權(quán)重控制圖MAEWMACUSUM Minitab 時間權(quán)重控制圖 移動平均控制圖 移動平均值 MA 控制圖是一個平均值的控制圖 這些平均值從各人工子組計算得到 而這些人工子組是根據(jù)連續(xù)觀測值創(chuàng)建的 使用MA控制圖可監(jiān)控受控制過程 并檢測過程位置中的較小偏移 MA控制圖適合于單個項目的生產(chǎn)需要一定時間的過程 Minitab 移動平均 MA 控制圖包括下列各項 移動平均值 標(biāo)繪點(diǎn) 即從人工子組計算得出的平均值 而這些人工子組是根據(jù)連續(xù)觀測值創(chuàng)建的 由于每個移動平均值都結(jié)合了歷史數(shù)據(jù) 所以移動平均值不是獨(dú)立的 它們是相關(guān)的 中心線 綠色 即移動平均值的總體平均值 控制限制 紅色 位于中心線上方和下方3s處 這些限制可提供一種用于評估過程是否受控制的直觀方法 位于控制限制以外的點(diǎn)表示不受控制的情況 移動平均控制圖 Minitab 檢查MA控制圖 看看哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)位于控制上限或下限之外 位于控制限制以外的點(diǎn)表示該過程不受控制 應(yīng)找出特殊原因變異的可能原因 由于移動平均值不獨(dú)立 因此檢測運(yùn)行或其他趨勢很困難 MA控制圖上位于控制限制附近或超出控制限制的幾個點(diǎn)不具有在傳統(tǒng)控制圖 X bar R控制圖 上的顯著性 移動平均控制圖 Minitab EWMA控制圖 EWMA控制圖是指數(shù)加權(quán)的移動平均值控制圖 每個EWMA點(diǎn)都合并了來自所有之前的子組或觀測值的信息 但是隨著信息變舊 其提供的處理數(shù)據(jù)的權(quán)重會降低 可以自定義EWMA控制圖以檢測過程中任意大小的偏移 使用EWMA控制圖可監(jiān)控受控制過程以檢測偏離目標(biāo)的較小偏移 EWMA控制圖適合于單個項目的生產(chǎn)需要一定時間的過程 Minitab EWMA控制圖包括下列各項 EWMA點(diǎn) 即指數(shù)加權(quán)的移動平均值 中心線 綠色 即指數(shù)加權(quán)的移動平均值的總體平均值 控制限制 默認(rèn)位于中心線上方和下方3s 標(biāo)準(zhǔn)差 處 這些限制可提供一種用于評估過程是否受控制的直觀方法 EWMA控制圖 Minitab CUSUM控制圖 CUSUM控制圖顯示樣本值與目標(biāo)值的差累積和 換句話說 CUSUM是各個樣本值與目標(biāo)值之差的和 使用CUSUM控制圖監(jiān)控受控制過程以檢測偏離目標(biāo)的較小偏移 CUSUM控制圖適合于單個項目的生產(chǎn)需要一定時間的過程 Minitab Minitab可生成兩種CUSUM 單側(cè) 上限CUSUM檢測過程水平中向上的偏移 下限CUSUM檢測向下的偏移 此控制圖使用控制限制的上限和下限來確定過程是否不受控制 雙側(cè) 此控制圖使用V mask 而不是控制限制來確定是否發(fā)生了不受控制的情況 CUSUM控制圖 Minitab 一個由兩個單側(cè)CUSUM組成的CUSUM控制圖包括下列各項 標(biāo)繪點(diǎn) 圓點(diǎn) 即上限CUSUM 目標(biāo)以上的差累積和 上限CUSUM檢測過程水平中向上的趨勢 標(biāo)繪點(diǎn) 三角形 即下限CUSUM 目標(biāo)以下的差累積和 下限CUSUM檢測過程水平中向下的趨勢 中心線 位于零的位置 標(biāo)繪點(diǎn)應(yīng)該在中心線附近隨機(jī)波動 CUSUM控制圖單側(cè) LCL UCL Minitab 一個由單個雙側(cè)CUSUM組成的CUSUM控制圖包括下列各項 標(biāo)繪點(diǎn) 即CUSUM 樣本值與目標(biāo)值之間偏差的累積和 V mask 可以用其評估過程 可以指定V觀測值位于中心位置的觀測值 將V mask置于相關(guān)觀測值的中心位置 通常是最近的子組 如果標(biāo)繪點(diǎn)位于V的雙臂之間 則可以假定過程在統(tǒng)計意義上受控制 CUSUM控制圖雙側(cè) V mask Minitab 應(yīng)檢查CUSUM控制圖以確定CUSUM中向上或向下的趨勢 標(biāo)繪點(diǎn)應(yīng)該在零附近隨機(jī)波動 如果向上或向下的趨勢在發(fā)展 則這是過程均值已偏移的證據(jù) 您應(yīng)查找特殊原因 位于V mask以外的標(biāo)繪點(diǎn) 位于V mask以外的點(diǎn)預(yù)示過程不受控制 應(yīng)啟動一個搜索 找出特殊原因變異的可能原因 Minitab CUSUM控制圖雙側(cè) V mask EWMA CUSUM和移動平均控制圖的比較 CUSUM EWMA和移動平均 MA 控制圖適合監(jiān)控受控制過程以檢測過程平均值中的較小偏移 在檢測過程水平中的較大偏移時 它們不如傳統(tǒng)的變量控制圖那么敏感 當(dāng)沒有足夠的數(shù)據(jù)因而無法使用傳統(tǒng)的變量控制圖時 可以使用CUSUM EWMA和MA控制圖 例如 當(dāng)連續(xù)結(jié)果之間存在較長時間間隔時 當(dāng)結(jié)果難于獲得或耗時很長時 Minitab 時間加權(quán)控制圖是變量控制圖的一個特例 除了移動平均值以外 Minitab的時間加權(quán)控制圖均通過先前的子組均值或目標(biāo)值加權(quán) 使用時間加權(quán)控制圖的優(yōu)勢在于能夠從目標(biāo)值中檢測較小偏移 Minitab 什么是時間加權(quán)控制圖 下表包含8個子組均值 它顯示了如何從這些子組平均值計算長度3的移動平均值 MA 子組12345678平均值14 0009 0007 0009 00013 0004 0009 00011 000MA14 00011 50010 0008 3339 6678 6678 6678 000第一個子組的MA是14 0 即第一個子組平均值 第二個子組的MA是前兩個均值的平均值 即 14 9 2 11 5 MA的其余值遵循一般模式 子組3的MA是前三個均值的平均值 即 14 9 7 3 10 0 子組4的MA是子組2到4的均值的平均值 即 9 7 9 3 8 333 一般而言 子組i的MA是子組i 2 i 1和i的均值的平均值 Minitab 計算移動平均值 EWMA表示指數(shù)加權(quán)的移動平均值 每個EWMA點(diǎn)都結(jié)合了來自之前所有子組或觀測值的信息 每個子組或觀測值都基于其 年齡 進(jìn)行加權(quán) 較老的值加權(quán)較少 較新的值加權(quán)較多 Minitab 指數(shù)加權(quán)的移動平均值 又稱為質(zhì)量控制圖或管理圖 下文都稱為管理圖 DefineTests 管理圖的初期設(shè)定Box CoxTransformation 把非常歪曲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為正態(tài)性數(shù)據(jù)Xba