统计过程控制spc数据收集和记录Word文件下载.docx
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2特性
为了控制过程,我们需要收集和分析数据,并根据过程或部件的特性来利用数据。
特性是指过程或产品的特征,如尺寸、速度、硬度、光滑度、平整度或重量。
收集数据前,先要判断哪些特性对提高产品质量最为重要。
记住你可在任何时候改变这些特性。
一旦这些特性受控,此时产出情况都在你理想的范围,你就能通过控制其他特性来提高产品的整体质量。
研究特性时,你必须考虑能从中得到什么类型的数据,如何测量以及何时需要测量这些数据。
你还要知道结果能否验证,从数据中能得到什么信息,你能否对它作出适当反应。
3数据的收集数据收集前,你先要搞清楚目的是什么,是为了控制过程,纠正问题还是分析过程?
目的明确后,你就会知道哪种类型的数据是需要的,如何去收集数据以及如何组织好数据。
确定了目的之后,你需要决定研究的目标和范围,然后找出需要什么类型的数据。
记住,仅仅收集数据是不够的,要得出结论,必须通盘理解整个过程。
因此,在收集数据前就要知道如何分析数据,以及选哪种类型的数据可使结果准确。
如何收集数据同样重要,要考虑哪种收集方法能最清楚地指出问题的原因及过程的趋势等等。
抽样
由于检验一组中的全部物品一般不大可行,因此许多研究都是基于随机抽样的。
抽样的方法会决定我们对总体的判断,所以抽样必须是随机的。
否则就不能得到对总体的准确的认识。
保证抽样的随机性的唯一办法是:
在收集数据前,先制定一个抽样的计划。
在抽样中,我们从总体中抽取一些样本,得到结果,再把这个结果推及到总体。
如果抽样计划合理,得到的随机样本的结果就能正确反映总体的情况。
制定抽样计划时,有一些要素是要考虑的。
抽样的目标是获得能准确反映总体情况的信息。
首先要搞清需要控制什么,然后决定抽样的方法、频率、来源,以及样本量多大才能代表总体。
有的研究中,何时抽样或生产的顺序也是很重要的。
比如,如果想观测一个持续时间不长的变化情况,抽样的间隔必须短。
你还要考虑抽样中的偏差,并制定计划以避免偏差。
抽样方法取决于所要的数据类型。
对计数型数据,样本数据是间断的,检查每
个组,并把次品数记录下来。
计量型数据是来自连续抽样过程的,在抽样的过程里包
括对随机样本进行测量
抽样的频率取决于研究的对象。
对计数型数据,可一批抽一次样;
对计量型数据,需要考虑过程的属性和研究的目的。
你需要每5分钟,每小时,每天或每个班次抽样一次。
这样做的目标是,进行足够频繁的抽样,以得到研究所需的准确的信息。
何时抽样由过程中需要进行测量的时间点决定,这同样也是由你的研究目来决定。
比^口,要计次品数,抽样必须在生产后进行。
对计量型数据,当数据能揭示过程的信息最多时,就应进行抽样。
这取决于研究目的、特性和过程。
如果样本由连续变化的观测值组成,就需要在该过程中的特定时间点抽样;
如果你只需要了解某事件随时间变化的大致情况,观测值可以随机抽取。
随机抽样的方法也可用来研究化学过程的观测值。
从总体中抽取的样本必须包含总体的所有的信息,因此抽取的样本量取决于多大的样本才能准确反映样本的情况。
在随机抽样中,总体中的每个个体被抽中的可能性是相等的。
在有偏差的抽样中,每个个体被抽到的机会是不相等的。
只抽取容易获得的样本,就会使抽样产生偏差;
抽取那些明显有缺陷的样品同样是这样。
如果偏差很小的话,还能得到总体的准确信息,但你没法度量这种偏差。
因此,设计抽样时要争取避免有偏差的问题。
样本量
制定抽样计划时,要决定每次抽样要抽取多少观测值。
观测值的个数或样本量决定了控制图反映波动的能力。
样本量增大会减小样本间的差异,因此
n=5时X的图要比n=2时均值控制图变化幅度要小。
样本量增加会增加样本内的差异,这从极差图中可以看出。
在均值控制图中,样本量增加时,变化幅度变小了。
由于变化幅度变小了,控制限更严格了,这使控制图的灵敏度变高了。
n=5时落在控制限外面的点,在n=2时可能落在里面。
图3.1表示了由同一批数据作出的4个均值控制图。
图1中,n=1;
图2中,n=3;
图3中,n=5;
图4中,n=10。
这四个图尺度是一样的,从中可以清楚的看到样本量增加时,控制限的变化情况。
当样本量增大到5时,样本间的极差变小。
样本量超过5时,样本间的差异趋于一致。
由于这种平稳性,样本中的观测值一般不超过5个。
比如,表3.1中的第二列表示24个样本,当n=1时,取值范围是18-25;
而同一批观测值,当样本量为2时,取值范围变为8.5-22.5。
当过程首次受控时,应抽取容量小的样本(比如容量为2),并频繁进行抽样。
这样,控制图会显示一些离群点,但并没有多到惊人的程度。
如果大多数点都落在控制限外面,应该减小样本量。
只有消除了产生离群点的原因,过程变得平稳后,你才能增加样本量,以观测更多的变化情况。
当控制限变严了,产生问题的原因消除了,过程就得到了改进。
这样的过程必须持续地循环下去。
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2.1
24
表3.1
4数据的记录
你可以收集世上所有的数据,但是如果你不理解它,则毫无用处。
理解
数据的关键是整理它,这样做是大有裨益的,它能使你确信所收集的都是相关的信息。
有的SP(软件包可直接从计量器里读取观测值,然后进行整理。
然而,如果你不能直接从计量器里得到需要的信息,检验单是一个手动整理数据的好办法。
为了做到最佳,先要想好如何记录数据,并在收集数据前设计好检验单。
检验单不仅能帮助整理数据,还可以提醒使用者记录所有研究所需要的信
息。
检验单必须简单易用,这样记录时就能少犯错误。
研究目的和数据类型不同的话,检验单也不尽相同。
对计量型数据,有关于测量数据和分布的检验单;
对计数型数据,有记录次品数目,次品出现的原因及地点的检验单。
你还可以制作一个检验单来验证最终的检验结果。
无论研究所需的检验单类型如何,都必须包括研究鉴定的时间、数据、班次、数据收集方法、数据来源和数据收集人。
计量型数据的检验单应包括机器和计量器的标号,抽样的次数和频率,还应包括规格限,这样便于判断过程是否超出了规格允许的范围。
所有的检验单都应为数据和标注留出足够的空间。
可测量数据的检验单
可测量的数据的检验单提供了一种记录和整理计量型数据的方法。
除了有基本的检验单的信息之外,还包括一系列样本中每个测量值的记录,以及各系列的均值和极差。
和上面提到的一样,此检验单应包括特定的机器、计量器、观测次数和适当的标注。
图3.2是一个可测量数据的检验单的例子。
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图3.2可测量数据的检验单
分布的检验单
另一种记录计量型数据的方法是利用分布的检验单,这种检验单显示了每个测量值发生的频率。
通常在这种检验单中有固定的时间段和坐标图,图的一个轴代
表特定的数值,另一个轴代表该值出现的频率。
这种检验单还应包括对每个值出现频率的加总。
图3.3是分布的检验单的例子。
图3.3分布的检验单
缺陷数检验单
缺陷数的检验单包含了各种缺陷的列表,并记录了其出现次数。
大多数表有一列记录缺陷总数,一列记录百分比。
这种检验单不能告诉你缺陷何时出现,但能告诉你它出现的频率。
它还能指出哪种缺陷出现频率最高,这有助于你决定首先对哪个采取行动。
图3.4是缺陷数检验单的例子。
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