第6讲 控制图（3）——控制图的观察方法

作为控制过程的统计方法——控制图，仅仅画出来而不知其观察方法、使用方法，还是不能成为过程控制的有效工具。 控制图上有3条控制线，即中心线与上、下控制界限。中心线表示分布的中心倾向，上下控制界限则是识别偶然原因与异常原因所致波动的基准线。我们依据这3条控制线，观察控制图上所打点的位置与动向，就能判定过程是否异常，有时也能对控制图本身的分组（样本划分）、分层是否适当作出判断。     

常规控制图在校准实验室测量过程统计控制中的应用

常规控制图是一种应用于测量过程的图形方法,是对测量过程是否处于统计控制状态的一种图形记录。控制图的实质就是区分偶然原因和异常原因两类影响因素。利用控制图能发现过程处于异常状态并起到及时警告的作用,进而对过程进行调整。本文从校准实验室质量控制的角度,应用实例从控制图的选择、控制图的建立与使用等方面详细介绍常规控制图的应用方法。     

SPC与企业质量管理

一、SPC简介 统计过程控制(Statistical Process Contro1),简称SPC,是一种借助数理统计方法的过程控制工具.在企业的质量控制中,可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动,以便对过程的异常及时提出预警,提醒管理人员采取措施消除异常,恢复过程的稳定性,从而提高产品的质量.     

粗苯工段轻苯终点控制中的SPC技术

一、概述 宝化梅山分公司化工回收车间粗苯工段在生产过程中,每天对轻苯终点进行5次采样检测,得到5个检测数据.粗苯工段原应用的控制图为X图,是将轻苯质量指标中终点的规格上限150℃确定为上控制限,直接对每个检测数据在控制图上打点绘制,超出上控制限即判断过程异常.这样绘制的控制图,其缺点是根本无法发现生产过程中的异常因素,及时发出警报.     

SPC控制图数据采集过程研究

SPC控制图即应用统计分析方法对生产过程进行监控,科学地区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警。质量控制图数据的采集工作是质量过程监控的关键,为了保证数据采集的真实性、及时性和可靠性,文章通过分析SPC控制图原理,确定了过程关键质量特性参数,将参数的测量方法和抽样方法标准化,提出了数据采集过程中的注意事项及原则。     

基于灰色预测的EWMA成本控制设计

在稳定的制造过程中,伴随着订单和产品型号的变化,单位产品的制造成本应该在稳定的区间内发生变化。对单位产品制造成本进行监控,能够在宏观层面发现制造过程是否存在一次合格率过低或材料消耗异常等情况。为监测单位产品的制造成本,在传统的EWMA控制图基础上,提出了一种基于灰色预测的EWMA控制图。此控制图采用GM(1,1)模型,对单位产品制造成本的波动过程进行建模,验证单位产品制造成本是否出现异常偏移,并且当其因某些原因出现规律性偏移时采用模型对偏移过程进行预测,结合EWMA控制图的上下控制限提供波动的接受范围,当预测值超出上下限应当停止生产查找原因。不同于传统控制图的事后控制,文章提出了一种事前控制的方法。     

控制图在炼焦工序管理点的应用

1.前言 统计技术是以统计学为基础的一门应用技术.为了了解生产过程或产品的质量状况,找出产品质量波动的规律,就要搜集数据进行统计推断.当生产条件正常,生产过程比较稳定,且仅有随机因素在起作用的情况下,其产品总体的质量特性分布为正态分布.控制图就是利用这个原理对生产过程进行动态管理的主要统计技术之一.控制图可以对动态的生产工序进行质量控制,能显示出生产过程质量波动状况,起到事先预防质量事故的作用.     

SPSS统计软件在产品质量控制中的运用——创建控制图

一、引言 SPC（statistical process control）即统计过程控制是运用数理统计和概率论的基本理论和方法，对制造过程的特性和数据进行分析，把制造过程中影响产品质量特性的固有的随机波动和异常原因引起的可控制的波动进行定量分析和分离，根据产品特性波动的趋势预测并控制产品的质量，从而得到最佳过程输出的一种过程控制方法。     

ISO 9000系列软件简介

一、《SPC统计过程控制系统》(网络版) SPC是当今世界质量管理必不可少的工具。本软件功能包括：控制图、直方图、排列图、散布图、波动图、推移图、直通率分析图、过程能力指数计算(Cp，Cpk，Pp，Ppk)等。它的特点是：数据可以由仪器自动采集，也可以手工输入或将Excel中的数据直接粘贴到数据库。用户可以同时采集多个质量特性数据，控制图的控制界限可以自动根据顾客提出的过程能力指数设置，采集界面设置报警系统。     

ISO 9000系列软件简介

一、(网络版) SPC是当今世界质量管理必不可少的工具.本软件功能包括:控制图、直方图、排列图、散布图、波动图、推移图、直通率分析图、过程能力指数计算(Cp,Cpk,Pp,Ppk)等.它的特点是:数据可以由仪器自动采集,也可以手工输入或将Excel中的数据直接粘贴到数据库.用户可以同时采集多个质量特性数据,控制图的控制界限可以自动根据顾客提出的过程能力指数设置,采集界面设置报警系统.数据录入的同时,控制图实施过程监控,并显示当前过程能力指数的计算结果.如当用户设置Cpk目标值为1.33,数据录入时Cpk小于目标值1.33,用红色报警提示用户注意监控,过程能力指数低时可能有不合格品出现.另有,单机版售价:1500元(中英文版售价:2500元).     

SPC网络化应用方案

一、系统架构 企业在加工制造过程中产生的废品,直接导致了企业制造成本的增加和利润的下降,以及原材料的浪费.利用统计技术对生产过程进行质量控制,就是一种有效的解决方法.应用休哈特控制图来实施质量控制,在最初阶段,只不过是手工计算和描点,我们称之为手工方式.手工方式的缺点是统计计算分析的滞后,导致所发现的异常不能迅速地反馈到现场生产管理,并且通常在这一过程中已经形成了废品,从而给企业带来损失.     

测量系统分析及其监控策略

本文论述了测量系统波动源分离的两种方法:测量系统分析、田口方法,构造了测量系统本身的统计过程控制图——基于方差分量控制的控制图,以达到对测量过程本身的统计过程控制目的。最后给出了综合运用测量系统分析及监控技术的策略图。     

模糊控制图与过程质量控制

通常,生产过程中生产的产品,其质量特性值总会有波动,其中包括正常波动和异常波动.波动的原因可能是由于测试工具或生产条件的微小变化等因素所引起的,也可能是由质量标准的模糊性所引起的.传统的控制图由于没有考虑质量的适用性特征(而这种适用性是模糊的),因此也很难观察出产品质量标准或质量模糊特性引起的波动,比如对异常波动的预警往往存在滞后现象.     

中小型制造企业生产异常管理系统应用与研究——以AIP公司为应用案例

引言 企业管理包括对企业正常运行的维持和对异常事件的处理。企业生产发生异常后如得不到及时有效的解决,不仅影响正常的生产秩序,还会增加异常问题解决的难度。在理想状态下,生产任务按照工艺流程及生产计划平稳有序进行,然而在实际生产过程中,由于产品制造工艺控制的波动、     

运用SPC提高物流服务质量

1什么是SPC? SPC(Statistical Process Control)即统计过程控制，是运用数理统计和概率论的基本理论和方法，对制造过程的特性数据进行分析，把制造过程中影响产品质量特性的固有的随机波动和异常原因所引起的可控制的波动进行定量分析和分离，从而得到最佳的过程输出的一种过程控制方法。SPC是目前企业提高质量管理水平的有效方法，借助它可以达到“事前预防”的效果，     

预警准则在房地产预警运用中的误区与修正

一、预警准则的误区 预警界限的确定一直是综合模拟预警法预警工作的重点和难点。由于上海、深圳等地较早开展了房地产预警研究,建立了房地产预警系统,其预警界限的确定方法选择较具代表性,他们使用的核心方法都是3σ预警准则。该准则假设房地产系统某指标的波动服从正态分布,根据该指标某具体年份的观察值偏离理想平均值（即房地产周期波动理论中的理想正常波动水平）的标准差倍数来反映指标数据是否在正常波动分布中,进而完成对该房地产市场发展趋势冷热程度的分析。     

ISO 9000 系列软件简介

一、(网络版) SPC是当今世界质量管理必不可少的工具.本软件功能包括:控制图、直方图、排列图、散布图、波动图、推移图、直通率分析图、过程能力指数计算（Cp,Cpk,Pp,Ppk)等.     

欢迎订购质量系列软件

一、统计工具软件 单机版 《ISO 9000质量统计工具软件》售价:1500元(中英文版售价:2500元); 网络版 《Spc统计过程控制系统》 (价格:根据用户需求另定)。 软件中包括14种统计工具,有控制图、直方图、排列图、散布图、波动图、Cpk(Ppk)计算等。网络版有良好的系统开放性、自定义过程报警规则、自定义企业管理框架设置、自动数据采集,还有推移图、DPMO图、直通率图、Cpk(Cp、Cpm、Pp、     

过程质量控制在稀土分离企业中的应用研究

稀土分离企业生产得到的是联产品,纯度是稀土企业的关键质量指标。多元自相关控制图尚未应用到联产品的过程质量控制,抽取联产品质量指标,绘制单一产品的指数加权移动控制图和联产品的多元残差T2控制图,来监控生产过程是否处于统计控制状态,并将两类控制图进行对比分析。     

梯形模糊数据下的一类累积和控制图

统计过程控制是应用统计方法对过程进行控制,从而达到改进与保证过程质量的目的,主要统计工具是控制图,它已广泛应用于各种过程,尤其是生产加工过程。考虑到测量系统给观测数据带来的不确定性以及质量属性测量本身具有的模糊性,运用模糊集理论来处理这种不确定性和模糊性,并结合模糊转换方法,给出梯形模糊数据下的累积和控制图。