統(tǒng)計過程控制原理B-Robert課件

統(tǒng)計過程控制原理準備：黃小華部門：PRCHR日期：2012.5統(tǒng)計過程控制原理準備：黃小華前言SPC:Statistics,Process,Control統(tǒng)計：基于概率的決策規(guī)則過程：任何重復的工作或步驟控制：監(jiān)察過程的表現(xiàn)，提供反饋

前言SPC:Statistics,Process,C內(nèi)容簡介SPC的背景及其意義控制圖原理控制圖實例演示過程能力研究內(nèi)容簡介SPC的背景及其意義SPC的背景及其意義SPC的背景及其意義質(zhì)量管理的發(fā)展質(zhì)量管理發(fā)展的三個階段質(zhì)量檢驗階段統(tǒng)計質(zhì)量控制階段全面質(zhì)量管理階段由事后檢驗走向事先預防質(zhì)量管理的發(fā)展質(zhì)量管理發(fā)展的三個階段現(xiàn)代質(zhì)量管理的基石貝爾實驗室的課題組為了保證預防原則的實現(xiàn)，20世紀20年代美國貝爾電話實驗室成立了兩個研究質(zhì)量的課題組，一為過程控制組，學術領導人為休哈特(waltera.shewhart)；另一為產(chǎn)品控制組，學術領導人為道奇(Haroldf.dodge)。其后，休哈特提出了過程控制理論以及控制過程的具體工具——控制圖（controlchart）,現(xiàn)今統(tǒng)稱之為SPC；道奇與羅米格(h.g.romig)則提出了抽樣檢驗理論和抽樣檢驗表。這兩個研究組的研究成果影響深遠。現(xiàn)代質(zhì)量管理的基石貝爾實驗室的課題組控制圖原理控制圖原理產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動控制圖的理論基礎：正態(tài)分布的啟示不論平均值與標準差取值為何，產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在[μ－3σ，μ＋3σ]范圍內(nèi)的概率為99.73％，這是數(shù)學計算的精確值。產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在[μ－3σ，μ＋3σ]范圍外的概率為1－99.73%=0.27%，而落在大于μ＋3σ一側(cè)的概率為0.27％/2＝0.135%?？刂茍D的理論基礎：正態(tài)分布的啟示不論平均值與標準差取值為何，控制圖的形成99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ控制圖的形成99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3用控制圖對過程實施控制休哈特認為：1）只要過程中的任何變化都能夠在控制圖中反映出來，控制圖就能夠?qū)^程實施有效的控制。2）對100%的質(zhì)量數(shù)據(jù)實施質(zhì)量控制是不可能實現(xiàn)的。在m+/-3s范圍內(nèi)包含全部質(zhì)量數(shù)據(jù)的99.73%，是絕大部分，如果能夠?qū)⑦@99.73%控制住，過程就基本實現(xiàn)了受控。故將過程處于受控狀態(tài)時質(zhì)量數(shù)據(jù)所形成的典型分布轉(zhuǎn)換為控制圖。如果過程受到異常因素的作用，典型分布就會遭到破壞。典型分布的破壞可以表現(xiàn)為分布中心m或標準差s的顯著變化。用控制圖對過程實施控制休哈特認為：控制圖的三種解釋超出控制界限是小概率事件控制界限區(qū)分偶波與異波通過控制圖判斷過程穩(wěn)態(tài)控制圖的三種解釋超出控制界限是小概率事件第一種解釋：小概率事件原理點出界，就判異若過程正常，即分布不變，則點子超過UCL的概率只有1.35‰，屬小概率事件；若過程異常，譬如異常原因為車刀磨損，即隨著車刀的磨損，加工的螺絲將逐漸變粗，逐漸增大，于是分布曲線上移，點子超過UCL的概率將大為增加，可能為1.35‰的幾十、幾百倍。第一種解釋：小概率事件原理點出界，就判異第一種解釋：小概率事件原理結(jié)論：點出界就判異，并作為一條判異準則來使用。發(fā)生的可能性為0.135%用數(shù)學語言來說，這是小概率事件原理：小概率事件實際上不發(fā)生，若發(fā)生即判斷異常?？刂茍D就是統(tǒng)計假設檢驗的圖上作業(yè)法。第一種解釋：小概率事件原理結(jié)論：第二種解釋：區(qū)分偶波與異波影響質(zhì)量的因素根據(jù)來源的不同，可分為人、機、料、法、環(huán)、測6個方面，簡稱為5M1E。從對質(zhì)量影響的大小來分，偶因與異因兩類。偶因是過程所固有的，故始終存在，對質(zhì)量的影響微小，但難以除去，如機床開動時的輕微振動等。異因則非過程所固有，故有時存在，有時不存在，對質(zhì)量影響大，但不難除去，例如車刀磨損等。第二種解釋：區(qū)分偶波與異波影響質(zhì)量的因素第二種解釋：區(qū)分偶波與異波第二種解釋：區(qū)分偶波與異波第二種解釋：區(qū)分偶波與異波結(jié)論：控制圖上控制界限就是區(qū)分偶波與異波的科學界限。常規(guī)控制圖（即休圖）的實質(zhì)就是區(qū)分偶然因素與異常因素這兩類因素。將質(zhì)量因素區(qū)分為偶因與異因、質(zhì)量波動區(qū)分為偶波與異波，并分別采取不同的處理策略，這是休哈特最突出的貢獻。第二種解釋：區(qū)分偶波與異波結(jié)論：第三種解釋：控制圖判斷過程穩(wěn)態(tài)穩(wěn)態(tài)，也稱統(tǒng)計控制狀態(tài)，即過程中只有偶因沒有異因的狀態(tài)。穩(wěn)態(tài)是生產(chǎn)追求的目標。結(jié)論：統(tǒng)計過程控制SPC理論是運用統(tǒng)計方法對過程進行控制，既然其目的是“控制”，就要以某個標準作為基準來管理未來，常常選擇穩(wěn)態(tài)作為標準。穩(wěn)態(tài)是統(tǒng)計過程控制SPC理論中的重要概念。第三種解釋：控制圖判斷過程穩(wěn)態(tài)穩(wěn)態(tài)，也稱統(tǒng)計控制狀態(tài)，即過程兩類錯誤警報虛發(fā)警報（α）：生產(chǎn)正常而點子偶然超出界外，根據(jù)點出界就判異，于是就犯了第一種錯誤。這類錯誤將造成尋找根本不存在的異因的損失。漏發(fā)警報（β

）：過程已經(jīng)異常，但仍會有部分產(chǎn)品，其質(zhì)量特性值的數(shù)值大小偶然位于控制界限內(nèi)。第二種錯誤將造成廢資增加的損失。根據(jù)使兩種錯誤造成的總損失最小這一點來確定UCL與LCL之間的最優(yōu)間隔距離。經(jīng)驗證明休哈特所提出的3σ方式較好，在不少情況下，3σ方式都接近最優(yōu)間隔距離。兩類錯誤警報虛發(fā)警報（α）：生產(chǎn)正常而點子偶然超出界外，休哈特控制圖的四項基礎休哈特控制圖永遠只用中心線兩側(cè)三倍Sigma作為控制界限；計算三倍Sigma的控制界限時只能使用各不同時段分布統(tǒng)計的平均值；合理的抽樣方法和數(shù)據(jù)組群方式是休哈特控制圖的概念基礎；唯有能有效的利用自控制圖上所得的知識，此控制圖方得以發(fā)揮效用。休哈特控制圖的四項基礎休哈特控制圖永遠只用中心線兩側(cè)三倍Si控制圖常見的謬誤未以中心線上下3Sigma為控制界限遇工序異常時急著調(diào)整工序參數(shù)，未能找出并排除造成工序不穩(wěn)定的可查明原因未順時間軸分數(shù)據(jù)群個別統(tǒng)計等待收集大量數(shù)據(jù)作周期性的統(tǒng)計在證實工序穩(wěn)定之前計算過程能力指數(shù)(Cpk)控制圖常見的謬誤未以中心線上下3Sigma為控制界限控制圖的種類根據(jù)應用來分：分析用控制圖與控制用控制圖分析用控制圖：應用控制圖時，首先將非穩(wěn)態(tài)的過程調(diào)整到穩(wěn)態(tài)，用分析控制圖判斷是否達到穩(wěn)態(tài)。確定過程參數(shù)特點：分析過程是否為統(tǒng)計控制狀態(tài)(統(tǒng)計穩(wěn)態(tài))；過程能力指數(shù)是否滿足要求(技術穩(wěn)態(tài))控制用控制圖：等過程調(diào)整到穩(wěn)態(tài)后，延長控制圖的控制線，作為控制用控制圖。應用控制用控制圖的目的是使過程保持在確定的狀態(tài)。在應用控制用控制圖的過程中,若過程又發(fā)生異常,則需再次使過程恢復原來的狀態(tài)控制圖的種類根據(jù)應用來分：分析用控制圖與控制用控制圖統(tǒng)計過程控制原理B-Robert課件控制圖實例演示控制圖實例演示使用控制圖的一般步驟1.選擇要監(jiān)控的流程變量2.確定數(shù)據(jù)收集點3.測量系統(tǒng)分析4.建立數(shù)據(jù)收集計劃 1）合理子組計劃(Rationalsubgroup) 2）樣本量

3）抽取頻率5.選擇控制圖6.收集數(shù)據(jù)7.建立初始控制限8.分析圖形

1）識別失控狀態(tài)

2）排除特殊原因

3）重新計算控制限9.過程能力研究10.把控制限應用于于持續(xù)控制使用控制圖的一般步驟1.選擇要監(jiān)控的流程變量從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)查出異因采取措施保證消除有效措施納入標準從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)查出異因示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)在Minitab中打開HoleDiameter.mtw文件，里面有29組數(shù)據(jù)，每組里面有5個樣本。進行如下操作示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)在Minitab中打開HoleDia示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)先看R圖，再看Xbar；第24組數(shù)據(jù)有問題示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)先看R圖，再看Xbar；第24組數(shù)據(jù)示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)分析第24組數(shù)據(jù)后，排除異常(本題簡單的刪除掉)，重做示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)分析第24組數(shù)據(jù)后，排除異常(本題簡示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)處理了第24組數(shù)據(jù)后，重做Xbar-R控制圖；發(fā)現(xiàn)達到穩(wěn)態(tài)示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)處理了第24組數(shù)據(jù)后，重做Xbar-過程能力研究過程能力研究什么是過程能力指數(shù)什么是過程能力指數(shù)短期過程能力指數(shù)短期過程能力指數(shù)短期過程能力指數(shù)TargetUSLLSLTargetUSLLSLCp沒有考慮流程中心的偏移Cpk考慮了流程中心的偏移短期過程能力指數(shù)TargetUSLLSLTargetUSLL短期流程能力指數(shù)的例子μσSTCpCPLCPUCPK18.5121.52.51.5μσSTCpCPLCPUCPK20122.02.02.0μσSTCpCPLCPUCPK21.5122.51.51.5TargetUSLLSL1417202326TargetUSLLSL1417202326TargetUSLLSL1417202326短期流程能力指數(shù)的例子μσSTCpCPLCPUCPK18.5過程能力水平過程能力水平練習:計算過程能力指數(shù)前面例題中，客戶對其內(nèi)孔孔徑的要求是11.40±0.05mm；取28組數(shù)據(jù)，每組內(nèi)5個樣本。計算其短期過程能力指數(shù)。練習:計算過程能力指數(shù)前面例題中，客戶對其內(nèi)孔孔徑的要求是1長期過程能力指數(shù)S：所有數(shù)據(jù)的標準差長期過程能力指數(shù)S：所有數(shù)據(jù)的標準差過程長期的波動過程長期的波動過程績效指標Pp和PpkPp沒有考慮流程中心的偏移Ppk考慮了流程中心的偏移TargetUSLLSLTargetUSLLSL過程績效指標Pp和PpkPp沒有考慮流程中心的偏移Targe短期過程能力和長期過程能力指數(shù)指標定義σ的定義何時使用改善方向Cp1.Cp和Cpk總是同時使用2.確定過程是否有能力滿足客戶需求1.Cp和Cpk如果有較大差距可以通過調(diào)整中心提高過程能力2.Pp和Ppk如果有較大差距可以通過調(diào)整中心提高過程能力3.C和P有較大差距暗示特殊原因存在CpkPp1.Pp和Ppk總是同時使用2.確定過程是否實際上滿足客戶需求Ppk如果過程沒有特殊原因的影響,這四個指標將會很接近短期過程能力和長期過程能力指數(shù)指標定義σ的定義何時使用改善方計數(shù)型過程能力指數(shù)計數(shù)型過程能力指數(shù)DPPM&DPUDPPM&DPUDPPM，DPU與DPMODPMO(defectspermillionopportunities，百萬機會的缺陷數(shù))DPPM，DPU與DPMODPMO(defectsperDPMO與Sigma水平DPMO與Sigma水平DPMO與Sigma水平DPMO與Sigma水平注意計數(shù)類型的數(shù)學分布如果用計數(shù)型的抽樣數(shù)據(jù)計算過程能力指數(shù)，要注意其數(shù)學分布：二項分布、泊松分布等。注意計數(shù)類型的數(shù)學分布如果用計數(shù)型的抽樣數(shù)據(jù)計算過程能力指數(shù)回顧控制圖原理：正態(tài)分布的啟示控制圖實例：從非穩(wěn)到穩(wěn)定，從分析到控制過程能力指數(shù)：Cp、Cpk、Pp、Ppk回顧控制圖原理：正態(tài)分布的啟示結(jié)束語謝謝！結(jié)束語謝謝！統(tǒng)計過程控制原理準備：黃小華部門：PRCHR日期：2012.5統(tǒng)計過程控制原理準備：黃小華前言SPC:Statistics,Process,Control統(tǒng)計：基于概率的決策規(guī)則過程：任何重復的工作或步驟控制：監(jiān)察過程的表現(xiàn)，提供反饋

前言SPC:Statistics,Process,C內(nèi)容簡介SPC的背景及其意義控制圖原理控制圖實例演示過程能力研究內(nèi)容簡介SPC的背景及其意義SPC的背景及其意義SPC的背景及其意義質(zhì)量管理的發(fā)展質(zhì)量管理發(fā)展的三個階段質(zhì)量檢驗階段統(tǒng)計質(zhì)量控制階段全面質(zhì)量管理階段由事后檢驗走向事先預防質(zhì)量管理的發(fā)展質(zhì)量管理發(fā)展的三個階段現(xiàn)代質(zhì)量管理的基石貝爾實驗室的課題組為了保證預防原則的實現(xiàn)，20世紀20年代美國貝爾電話實驗室成立了兩個研究質(zhì)量的課題組，一為過程控制組，學術領導人為休哈特(waltera.shewhart)；另一為產(chǎn)品控制組，學術領導人為道奇(Haroldf.dodge)。其后，休哈特提出了過程控制理論以及控制過程的具體工具——控制圖（controlchart）,現(xiàn)今統(tǒng)稱之為SPC；道奇與羅米格(h.g.romig)則提出了抽樣檢驗理論和抽樣檢驗表。這兩個研究組的研究成果影響深遠?，F(xiàn)代質(zhì)量管理的基石貝爾實驗室的課題組控制圖原理控制圖原理產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動產(chǎn)品制作流程中的變異與波動控制圖的理論基礎：正態(tài)分布的啟示不論平均值與標準差取值為何，產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在[μ－3σ，μ＋3σ]范圍內(nèi)的概率為99.73％，這是數(shù)學計算的精確值。產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在[μ－3σ，μ＋3σ]范圍外的概率為1－99.73%=0.27%，而落在大于μ＋3σ一側(cè)的概率為0.27％/2＝0.135%?？刂茍D的理論基礎：正態(tài)分布的啟示不論平均值與標準差取值為何，控制圖的形成99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ控制圖的形成99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3用控制圖對過程實施控制休哈特認為：1）只要過程中的任何變化都能夠在控制圖中反映出來，控制圖就能夠?qū)^程實施有效的控制。2）對100%的質(zhì)量數(shù)據(jù)實施質(zhì)量控制是不可能實現(xiàn)的。在m+/-3s范圍內(nèi)包含全部質(zhì)量數(shù)據(jù)的99.73%，是絕大部分，如果能夠?qū)⑦@99.73%控制住，過程就基本實現(xiàn)了受控。故將過程處于受控狀態(tài)時質(zhì)量數(shù)據(jù)所形成的典型分布轉(zhuǎn)換為控制圖。如果過程受到異常因素的作用，典型分布就會遭到破壞。典型分布的破壞可以表現(xiàn)為分布中心m或標準差s的顯著變化。用控制圖對過程實施控制休哈特認為：控制圖的三種解釋超出控制界限是小概率事件控制界限區(qū)分偶波與異波通過控制圖判斷過程穩(wěn)態(tài)控制圖的三種解釋超出控制界限是小概率事件第一種解釋：小概率事件原理點出界，就判異若過程正常，即分布不變，則點子超過UCL的概率只有1.35‰，屬小概率事件；若過程異常，譬如異常原因為車刀磨損，即隨著車刀的磨損，加工的螺絲將逐漸變粗，逐漸增大，于是分布曲線上移，點子超過UCL的概率將大為增加，可能為1.35‰的幾十、幾百倍。第一種解釋：小概率事件原理點出界，就判異第一種解釋：小概率事件原理結(jié)論：點出界就判異，并作為一條判異準則來使用。發(fā)生的可能性為0.135%用數(shù)學語言來說，這是小概率事件原理：小概率事件實際上不發(fā)生，若發(fā)生即判斷異常?？刂茍D就是統(tǒng)計假設檢驗的圖上作業(yè)法。第一種解釋：小概率事件原理結(jié)論：第二種解釋：區(qū)分偶波與異波影響質(zhì)量的因素根據(jù)來源的不同，可分為人、機、料、法、環(huán)、測6個方面，簡稱為5M1E。從對質(zhì)量影響的大小來分，偶因與異因兩類。偶因是過程所固有的，故始終存在，對質(zhì)量的影響微小，但難以除去，如機床開動時的輕微振動等。異因則非過程所固有，故有時存在，有時不存在，對質(zhì)量影響大，但不難除去，例如車刀磨損等。第二種解釋：區(qū)分偶波與異波影響質(zhì)量的因素第二種解釋：區(qū)分偶波與異波第二種解釋：區(qū)分偶波與異波第二種解釋：區(qū)分偶波與異波結(jié)論：控制圖上控制界限就是區(qū)分偶波與異波的科學界限。常規(guī)控制圖（即休圖）的實質(zhì)就是區(qū)分偶然因素與異常因素這兩類因素。將質(zhì)量因素區(qū)分為偶因與異因、質(zhì)量波動區(qū)分為偶波與異波，并分別采取不同的處理策略，這是休哈特最突出的貢獻。第二種解釋：區(qū)分偶波與異波結(jié)論：第三種解釋：控制圖判斷過程穩(wěn)態(tài)穩(wěn)態(tài)，也稱統(tǒng)計控制狀態(tài)，即過程中只有偶因沒有異因的狀態(tài)。穩(wěn)態(tài)是生產(chǎn)追求的目標。結(jié)論：統(tǒng)計過程控制SPC理論是運用統(tǒng)計方法對過程進行控制，既然其目的是“控制”，就要以某個標準作為基準來管理未來，常常選擇穩(wěn)態(tài)作為標準。穩(wěn)態(tài)是統(tǒng)計過程控制SPC理論中的重要概念。第三種解釋：控制圖判斷過程穩(wěn)態(tài)穩(wěn)態(tài)，也稱統(tǒng)計控制狀態(tài)，即過程兩類錯誤警報虛發(fā)警報（α）：生產(chǎn)正常而點子偶然超出界外，根據(jù)點出界就判異，于是就犯了第一種錯誤。這類錯誤將造成尋找根本不存在的異因的損失。漏發(fā)警報（β

）：過程已經(jīng)異常，但仍會有部分產(chǎn)品，其質(zhì)量特性值的數(shù)值大小偶然位于控制界限內(nèi)。第二種錯誤將造成廢資增加的損失。根據(jù)使兩種錯誤造成的總損失最小這一點來確定UCL與LCL之間的最優(yōu)間隔距離。經(jīng)驗證明休哈特所提出的3σ方式較好，在不少情況下，3σ方式都接近最優(yōu)間隔距離。兩類錯誤警報虛發(fā)警報（α）：生產(chǎn)正常而點子偶然超出界外，休哈特控制圖的四項基礎休哈特控制圖永遠只用中心線兩側(cè)三倍Sigma作為控制界限；計算三倍Sigma的控制界限時只能使用各不同時段分布統(tǒng)計的平均值；合理的抽樣方法和數(shù)據(jù)組群方式是休哈特控制圖的概念基礎；唯有能有效的利用自控制圖上所得的知識，此控制圖方得以發(fā)揮效用。休哈特控制圖的四項基礎休哈特控制圖永遠只用中心線兩側(cè)三倍Si控制圖常見的謬誤未以中心線上下3Sigma為控制界限遇工序異常時急著調(diào)整工序參數(shù)，未能找出并排除造成工序不穩(wěn)定的可查明原因未順時間軸分數(shù)據(jù)群個別統(tǒng)計等待收集大量數(shù)據(jù)作周期性的統(tǒng)計在證實工序穩(wěn)定之前計算過程能力指數(shù)(Cpk)控制圖常見的謬誤未以中心線上下3Sigma為控制界限控制圖的種類根據(jù)應用來分：分析用控制圖與控制用控制圖分析用控制圖：應用控制圖時，首先將非穩(wěn)態(tài)的過程調(diào)整到穩(wěn)態(tài)，用分析控制圖判斷是否達到穩(wěn)態(tài)。確定過程參數(shù)特點：分析過程是否為統(tǒng)計控制狀態(tài)(統(tǒng)計穩(wěn)態(tài))；過程能力指數(shù)是否滿足要求(技術穩(wěn)態(tài))控制用控制圖：等過程調(diào)整到穩(wěn)態(tài)后，延長控制圖的控制線，作為控制用控制圖。應用控制用控制圖的目的是使過程保持在確定的狀態(tài)。在應用控制用控制圖的過程中,若過程又發(fā)生異常,則需再次使過程恢復原來的狀態(tài)控制圖的種類根據(jù)應用來分：分析用控制圖與控制用控制圖統(tǒng)計過程控制原理B-Robert課件控制圖實例演示控制圖實例演示使用控制圖的一般步驟1.選擇要監(jiān)控的流程變量2.確定數(shù)據(jù)收集點3.測量系統(tǒng)分析4.建立數(shù)據(jù)收集計劃 1）合理子組計劃(Rationalsubgroup) 2）樣本量

3）抽取頻率5.選擇控制圖6.收集數(shù)據(jù)7.建立初始控制限8.分析圖形

1）識別失控狀態(tài)

2）排除特殊原因

3）重新計算控制限9.過程能力研究10.把控制限應用于于持續(xù)控制使用控制圖的一般步驟1.選擇要監(jiān)控的流程變量從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)查出異因采取措施保證消除有效措施納入標準從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)查出異因示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)在Minitab中打開HoleDiameter.mtw文件，里面有29組數(shù)據(jù)，每組里面有5個樣本。進行如下操作示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)在Minitab中打開HoleDia示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)先看R圖，再看Xbar；第24組數(shù)據(jù)有問題示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)先看R圖，再看Xbar；第24組數(shù)據(jù)示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)分析第24組數(shù)據(jù)后，排除異常(本題簡單的刪除掉)，重做示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)分析第24組數(shù)據(jù)后，排除異常(本題簡示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)處理了第24組數(shù)據(jù)后，重做Xbar-R控制圖；發(fā)現(xiàn)達到穩(wěn)態(tài)示例練習：從非穩(wěn)態(tài)到穩(wěn)態(tài)處理了第24組數(shù)據(jù)后，重做Xbar-過程能力研究過程能力研究什么是過程能力指數(shù)什么是過程能力指數(shù)短期過程能力指數(shù)短期過程能力指數(shù)短期過程能力指數(shù)TargetUSLLSLTargetUSLLSLCp沒有考慮流程中心的偏移Cpk考慮了流程中心的偏移短期過程能力指數(shù)TargetUSLLSLTargetUSLL短期流程能力指數(shù)的例子μσSTCpCPLCPUCPK18.5121.52.51.5μσSTCpCPLCPUCPK20122.02.02.0μσSTCpCPLCPUCPK21.5122.51.51.5TargetUSLLSL1417202326TargetUSLLSL1417