SPC判定准则
SPC计算公式和判定准则
6、Cp:(过程能力指数)
Cp USL LSL 6
例:产品规格为(40±0.5),产品标准差为0.4,试计算CP CP=(40.5-39.5)/(6*0.4)=1/2.4=0.42
7、Cr:(过程能力比值 ) 例:产品规格为(40±0.5),产品标准差为0.4,试计算Cr
Cr 6 USL LSL
29、Skewness:(偏度)
n
n (xi x)3
Skewness i1 (n 1)(n 2)S 3
30、Kurtosis:(峰度)
n
n(n 1) (xi x)4
Kurtosis
i 1
3(n 1)2
(n 1)(n 2)(n 3)S 4 (n 2)(n 3)
19
SPC 判定标准
16
计算公式
23、Ppm:(目标过程性能指数)
USL LSL Ppm
6 S2 ( T)2
24、Zu(Perf):(规格上限SIGMA水平) Zu(Perf) = 3* Ppu
25、Zl(Perf):(规格上限SIGMA水平) Zl(Perf) 3* Ppl
17
计算公式
26、Fpu(Perf):(超出规格上限概率)
0.30
0.25
0.20
规格上限
0.15
USL
0.10
0.05
0.00 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
所有检验数据形成一
个数据分布,而用
可以衡量数据分布离
散的大小; 越小分
布越好,数据越集中
8
计算公式
11、Cpk:(修正的过程能力指数 ) Cpk=Min（Cpl，Cpu）=Cp(1-k)
SPC_8种判异准则
SPC_8种判异准则SPC（统计过程控制）是一种结合统计和数据分析的质量管理方法，用于监控过程的稳定性和控制产品的质量。
为了有效地判断一个过程是否发生了变化，并且有助于及时采取纠正措施，SPC中有八种常用的判异准则。
1. 极差判异准则（Range Test）：极差是指一组数据中最大值和最小值之间的差异，当一些样本的极差超过了设定的极差上限或下限时，就发生了极差异常。
极差过大可能是因为操作方法改变、设备故障或材料变异导致。
2. 一致性判异准则（Run Test）：一致性是指一组数据连续出现的相同结果，当同一个符号连续出现的次数超过设定的限制时，就发生了一致性异常。
一致性的出现可能是由于操作员的错误或机器的固有问题导致。
3. 均值判异准则（Mean Test）：均值是指一组数据的平均值，在SPC中常常用于判断处理过程中是否存在平均偏移。
当一个样本的均值超过设定的均值上限或下限时，就发生了均值异常。
均值异常可能是由于原材料的变化、机器调整不当、操作员技术水平等问题引起。
4. 均值差异判异准则（Mean Difference Test）：均值差异是指两组数据的均值之间的差异，在SPC中常常用于不同运营条件或不同设备之间的比较。
当两组数据的均值差异超过设定的差异上限或下限时，就发生了均值差异异常。
均值差异异常可能是由于不同设备或运营条件导致的。
5. 中位数判异准则（Median Test）：中位数是指一组有序数据中处于中间位置的数值，中位数判异准则用于判断一组数据是否存在异常，当一个样本的中位数超过设定的中位数上限或下限时，就发生了中位数异常。
中位数异常可能是由于样本中存在极端值或其他偏倚导致。
6. 偏度判异准则（Skewness Test）：偏度是指一组数据分布的不对称程度，正偏表示分布右侧比左侧更重，负偏表示分布左侧比右侧更重。
偏度判异准则用于判断一组数据的偏度是否超过设定的阈值，一旦发生偏度异常，可能是由于采样偏差或数据收集错误导致。
spc判断准则
┈判稳准则：在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一就认为过程处于稳态：（1）连续25个点子都在控制界限内；（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。
在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。
为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。
若界内点排列非随机，则判断异常。
判断异常的准则：符合下列各点之一就认为过程存在异常因素：（1）有点子在控制界限外；（2）连续7点同侧；（3）连续不少于6点有上升或下降的倾向（4）连续14相邻点上下交替（5）同侧连续多3点中有2点以上在在2倍的标准差外区域内出现（6）同侧连续多5点中有4点以上在在1倍的标准差外区域内出现（7）任一侧连续8点公布在±1倍标准差外（8）任一侧连续15点公布在±1倍标准差内管制图异常的处理：1．产线工人或班组长发现SPC管制异常时首先；自我检查，是否严格按作业标准（SOP或WI）作业，相邻作业员交叉检验；情况严重，或无法查找到原因必须立即通知品质工程师和制程工程师。
2．品质工程师与制程工程师现场分析后，能否在较短的时间内（0.5~1小时）找到产生异常的原因，采用4M1E分析制程；如仍然无法找到根源，而且情况严重（如：P不良率大大超标），报告上级主管决定是否停线；品质工程师召集相关部门开会讨论，寻找根本原因（制程、设计、材料或其它）。
3．SPC产生异常的原因找到并实施纠正预防措施后，SPC管制图向管制异常相反的方向转变，说明对策有效；恢复正常生产。
此过程必须严密监控。
CPK是反映制程能力的一个重要参数：什么是CPK：CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。
制程能力强才可能生产出质量、可靠性高的产品。
制程能力指标是一种表示制程水平高低的方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。
SPC_8种判异准则
SPC_8种判异准则SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种通过统计分析来监控和控制过程稳定性的方法。
在SPC中，判异准则用来判断过程是否处于控制状态，即过程是否稳定。
下面介绍SPC中常用的8种判异准则：1.点在控制界限之外：该判异准则是最常用的准则之一、该准则要求观察点的数值超出了控制限范围，即超出了正常的变异范围。
2.达到连续规则：该准则要求连续9个点落在同一侧的控制线上，即在过程的一侧出现异常。
这种异常模式可能显示出其中一种迁移或持续的趋势。
3.前后规则：该准则要求连续6个点在同一侧的控制线上，在随后的6个点中至少有4个点处于另一侧的控制线上。
这种模式可能显示出不稳定的变异。
4.背靠背规则：该准则要求连续6个点在同一侧的控制线上，并且其中至少有3个点与前面的连续6个点在同一侧。
这种模式可能表明过程正发生变化。
5.平均值规则：该准则要求连续两个样本的平均值落在中心线的同一侧，并且超出了控制限的2个标准差。
这种模式可能表示过程均值的变化。
6.趋势规则：该准则要求观察点有连续的5个点递增或递减。
这种模式可能表示着其中一种持续的变化趋势。
7.群体间隔规则：该准则要求同一样本的两个连续点间隔超过2个标准差。
这种模式可能表示出样本的变异与正常变异模式不同。
8.确认规则：当其他判异准则发出异常信号时，可以使用该准则进行确认。
该准则要求出现连续超过10个点都没有异常信号时，可以认为其他判异准则出现异常是真实的。
这些判异准则提供了一种可靠的方法来检测和判断过程是否处于控制状态。
通过使用这些准则，可以及时识别并纠正过程中的异常，保证产品质量的稳定性和一致性。
同时，SPC中还可以根据不同的需求和情况，灵活调整和应用这些判异准则，以适应不同的生产环境和过程变异特点。
SPC-8种判异准则
对判异的处置原则：查明原因，采取措施，加以消除，不再 出现，纳入标准
UCL A
+3σ
+2σ
B
C
+σ
X
C
-σ
B
- 2σ
LCL A
- 3σ
1
判异准则1
任何 1个点落在A区以外
x
UCL A
B C
C B A
LCL
x
Test 1. One Point Beyond Zone A
异常原因一般为: • 新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格 • 检验方法或标准变化 • 计算错误，测量误差
2
判异准则2，5, 6:
Test 2. Nine Points in a Row on One Side of the Center Line
2: 连续9个点落在中心线的同一侧;
UCL
A
5: 连续3个点中有2个点落在中心线同一侧的B 区以外;
B
6: 连续5个点中有4个点落在中心线同一侧的C
C
区以外
B
x
A
LCL
3
判异准则3 连续6个点递增或递减
Test 3. 6 Points in a Row Steadily Increasing or Decreasing
UCL
A
x
B
C
C
B A
LCL
x
异常原因一般为:
• 工具逐渐磨损，维护水平逐渐降低，操作人员技能逐渐提高
4
判异准则4
连续14个点中相邻点交替上下
异常原因一般为:
• 数据有假，计算错误；分层不够
6
判异准则8
连续8个点落在中心线两侧且无一在C区内
SPC计算公式和判定准则
SPC计算公式和判定准则SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种通过统计方法对过程进行监控和控制来确保产品质量的方法。
SPC包含了一系列的计算公式和判定准则，用于对过程数据进行分析和判断。
本文将介绍SPC的常用计算公式和判定准则。
一、计算公式1. 平均值（X－bar）和范围（R）控制图的计算公式：平均值控制图：X-bar = (X1 + X2 + ... +Xn)/n范围控制图：R = Xmax - Xmin2.方差（S）控制图的计算公式：方差控制图：S = √((∑(xi - x̄)²)/(n-1))其中，xi为单个数据点，x̄为平均数，n为样本个数。
3.标准差（σ）控制图的计算公式：标准差控制图：σ = √((∑(xi - x̄)²)/n)其中，xi为单个数据点，x̄为平均数，n为样本个数。
4. 标准分数（Z-score）的计算公式：标准分数：Z=(X-μ)/σ其中，X为观测值，μ为总体平均值，σ为总体标准差。
5.概率（P）的计算公式：概率：P=1-Z其中，Z为标准分数。
二、判定准则SPC通过控制图上的控制限来进行判定，一般包括控制线和规范线。
常用的判定准则有以下几种：1.控制线：控制线用于界定过程是否处于统计控制状态。
一般有上限控制线（UCL）和下限控制线（LCL）。
当数据点超过控制线时，表明过程处于非随机状态，可能存在特殊原因。
2.规范线：规范线用于界定过程是否处于规范状态。
一般有上限规范线（USL）和下限规范线（LSL）。
当数据点超过规范线时，表明产品或过程不符合规格要求。
3.判定准则：SPC根据运行趋势和控制限来进行判定，常见判定准则包括：-单点超出控制限：当单个数据点超出控制限时，可能存在特殊原因，需要进行调查和纠正。
-一组连续点趋势逐渐上升或下降：当连续的数据点呈增加或减少的趋势时，表明过程可能不稳定，需要进行调查和纠正。
SPC计算公式和判定准则
SPC计算公式和判定准则SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监测和控制过程稳定性的方法，通过对过程进行统计分析和监测，可以及时发现过程中的变异，从而采取相应的控制措施，提高过程的稳定性和可控性。
本文将介绍SPC的计算公式和判定准则，以帮助读者了解如何应用SPC进行过程监控和控制。
1. SPC计算公式SPC计算公式是用于计算各种统计指标和控制图的数学公式，下面是常用的SPC计算公式。
1.1 均值（Mean）均值是一组数据的平均值，用于表示过程的中心位置。
计算均值的公式如下：均值公式均值公式其中，mu 表示均值，n 表示数据的数量，x_i 表示第i 个数据。
1.2 极差（Range）极差是一组数据的最大值和最小值之差，用于表示过程的变异程度。
计算极差的公式如下：极差公式极差公式其中，R 表示极差，x_{\text{max}} 表示数据的最大值，x_{\text{min}} 表示数据的最小值。
1.3 标准偏差（Standard Deviation）标准偏差是一组数据的离均差平方和的平均值的平方根，用于表示过程的稳定性。
计算标准偏差的公式如下：标准偏差公式标准偏差公式其中，sigma 表示标准偏差，n 表示数据的数量，x_i 表示第i 个数据，\bar{x} 表示数据的均值。
2. SPC判定准则SPC判定准则用于判断一个过程是否处于稳定状态，常用的判定准则有以下几种。
2.1 均值控制图（Mean Control Chart）均值控制图用于监测过程均值是否稳定。
常用的均值控制图有Xbar-R 控制图和 Xbar-S 控制图。
•Xbar-R 控制图：对应的是过程均值和极差的统计指标。
当连续 n 个点全部落在中心线（均值线）的上方或下方时，表示过程中有特殊原因的变异，需要采取相应措施进行调整。
•Xbar-S 控制图：对应的是过程均值和标准偏差的统计指标。
当连续 n 个点全部落在中心线（均值线）的上方或下方时，表示过程中有特殊原因的变异，需要采取相应措施进行调整。
SPC计算公式和判定准则
PPT文档演模板
2020/10/31
SPC计算公式和判定准则
常用统计量
1. Mean:(平均值) 2. Max:(最大值) 3. Min:(最小值) 4. Range:(Max－ Min最大跨距) 5. StdDev标准差 6. Cp:(过程能力指数) 7. Cr:(过程能力比值 ) 8. k:(偏移系数 ) 9. Cpu:(上限过程能力指数 ) 10. Cpl:(下限过程能力指数 ) 11. Cpk:(过程能力指数 ) 12. Cpm:(目标能力指数) 13. Zu(Cap) :(规格上限SIGMA水平) 14. Zl(Cap) :(规格下限SIGMA水平) 15. Fpu(Cap): (超出规格上限机率)
•CP=(40.5-39.5)/(6*0.4)=1/2.4=0.42
•7、Cr:(过程能力比值 ) •例:产品规格为(40±0.5),产品标准差为0.4,试计算Cr
•Cr=(6*0.4)/(40.5-39.5)=2.4
PPT文档演模板
SPC计算公式和判定准则
计算公式
• 8、k:(偏移系数 )
•评价产品检验结果偏离规格中心程度的质量指标!
•例:产品规格为(40±0.5),产品均值为40.2,产品标准差为0.4试计算Cpk; •Cpk =Min(0.25,0.58)=0.25 •或Cpk =0.42*(1-0.4)=0.25
• 12、Cpm:(目标能力指数)
•例:产品规格为(40±0.5),目标值为40.2,产品均值为40.2,产品标准差为0.4试计算 Cpm;
PPT文档演模板
SPC计算公式和判定准则
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
SPC判定原则
SPC判定原则
1、准则1：1个点落在A区以外
原因：过程发生了特殊变异
2、准则2：连续9点落在中心线同一侧
原因：过程平均值发生了偏移
3、准则3：连续6点递增或递减
原因：过程平均值较小趋势的变化，可能刀具磨损，维修水平逐渐降低，操作员技能逐渐提高
4、准则4：连续14点交互着一升一降
原因：过程为非随机模式，可能是来自两个班次或是两个夹具产生的数据
5、准则5：连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
原因：过程均值可能发生了偏移
6、准则6：连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
原因：可能均值发生了变化
7、准则7：连续15点落在中心线两侧的C区之内
原因：数据分组不当，控制规格太宽和数据不准确所造成。
或应重新计算控制线
8、准则8：连续8点落在中心线两侧，但无一点在C区中
原因：标准差太大，可能是两台设备加工的数据混合在一起。
SPC8种判异准则(新2018)
异常原因一般为:
• • • 新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格 检验方法或标准变化 计算错误，测量误差
4
▣.判异准则: ⑥.连续5个点中有4个点落在中心线同一侧的C区以外
UCL
A
B C C
x
B
A
LCL
x
Test 6. 4 Out of 5 Points in a Row in Zone B and Beyond
7
▣.判异准则： ⑦.连续15个点落在中心线两侧的C区以内
UCL
A B C C B A
x
LCL
Test 7. 15 Points in a Row in Zone C (Above and Below CL)
ห้องสมุดไป่ตู้
异常原因一般为: • 数据有假，计算错误；分层不够
8
▣.判异准则： ⑧.连续8个点落在中心线两侧且无一在C区内
▣.SPC 8种判异准则:
①.1个点落在A 区以外连续 ②.9个点落在中心线的同一侧 ③.续6个点递增或递减 ④.连续14个点中相邻点交替上下 ⑤.连续3个点中有 2个点落在中心线同一侧的 B区以外 ⑥.连续5个点中有 4个点落在中心线同一侧的 C区以外 ⑦.连续15个点落在中心线两侧的 C区以内 ⑧.连续8个点落在中心线两侧且无一在 C区内
异常原因一般为:
• • • 新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格 检验方法或标准变化 计算错误，测量误差
2
▣.判异准则： ②.连续9个点落在中心线的同一侧;
UCL
A B
C
C B A
LCL
x
Test 2. Nine Points in a Row on One Side of the Center Line
SPC判定准则范文
SPC判定准则范文SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和品质的方法。
SPC判定准则是在SPC中使用的一些统计规则或限制，用于判断过程是否处于控制状态。
在本文中，我们将介绍常用的SPC判定准则，包括正态性、稳定性、过程能力等。
首先，正态性是衡量数据分布是否服从正态分布的指标。
正态分布是自然界中许多现象的分布，具有对称性和集中性。
SPC中常用的正态性判定准则包括：1.直方图：通过绘制样本数据的频率分布直方图，观察数据是否呈现正态分布的特征，如钟形曲线。
2.正态概率图：通过绘制样本数据的百分位数与理论上的正态分布百分位数的比较图，判断数据是否符合正态分布。
3. Shapiro-Wilk检验：一种常用的正态性检验方法，通过计算统计量W和对应的p值，来判断数据是否服从正态分布。
除了正态性，稳定性也是SPC中重要的判断准则。
稳定过程表示过程在给定的条件下，其输出结果在一定范围内变化，没有出现特殊因素或异常。
SPC中常用的稳定性判定准则包括：1.控制图：SPC最经典的方法之一，通过绘制过程参数的控制图，观察数据点是否在控制界限内波动。
常用的控制图包括X-图（样本均值图）、R-图（样本极差图）和S-图（样本标准差图）等。
2.规则检验法：通过设定一系列规则，如西格玛规则（包括1西格玛、2西格玛、3西格玛规则）、8点规则、连续6点上升/下降规则等，来判断过程是否处于控制状态。
另外，过程能力是评估过程性能和稳定性的指标。
过程能力指标（Process Capability Index）是SPC中常用的判断准则之一，用于衡量过程是否满足预定的要求。
常用的过程能力判定准则包括：1.Cp指数：过程能力指数Cp是描述过程分布宽度与规格范围之比的指标。
Cp>1表示过程能力符合规格要求。
2. Cpk指数：过程决定指数Cpk是描述过程离规格上下限的距离与过程的变异程度之比的指标。
SPC判异准则及异常处理方法
SPC判异准则及异常处理方法SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种统计学方法，用于监控和控制生产过程中的变异性。
SPC判异准则及异常处理方法是在SPC中根据统计原理和实践经验，通过判断变异性的大小和特征，对生产过程中的异常情况进行识别和处理的一组准则和方法。
以下是关于SPC判异准则及异常处理方法的详细解释。
1.单点超过控制限：当其中一数据点超过了控制限（如平均值+-3倍标准差），则判定该点为异常点，需要进行进一步的调查和分析。
2.连续点在控制限同一侧：当连续9个数据点（或更多）在控制限的同一侧，即连续的点都在控制限的上方或下方，也被视为异常情况。
3.连续点递增或递减：当连续6个数据点（或更多）趋势性递增或递减，即连续的点呈现上升或下降趋势，也被判定为异常情况。
异常处理方法：1.确认异常情况：当SPC中的判异准则检测到异常情况时，首先需要进行确认。
确认的过程包括检查数据是否正确记录、仪器是否正常运行以及可能的人为误操作等方面。
确保数据的准确性和可靠性。
2.分析异常原因：在确认异常情况后，需要进行进一步的分析，找出异常的原因。
可以通过对异常数据点进行回溯追踪，了解数据采集和处理的过程，找出是否有不符合要求的环节。
也可以进行因果分析，通过探讨可能的原因和影响因素，找到导致异常情况的主要因素。
3.处理异常问题：根据分析结果，采取相应的措施来处理异常问题。
可以通过修复或调整设备，改进操作流程，培训操作人员等方式来减少异常情况的发生。
同时，还可以根据SPC方法的统计结果，进行数据的加权处理，降低异常数据点对整体变异性的影响。
4.不断改进：异常处理过后，应对整个过程进行总结和反思，总结异常情况的原因和处理方法的有效性，并将其纳入到改进措施中。
持续改进是SPC方法的核心理念之一，通过不断改进过程和系统，提高生产质量和效率。
除了上述的判异准则和异常处理方法外，还有其他的SPC判异准则和异常处理方法，例如：典型模式判异、自相关及偏自相关判异、均值偏移判异等等。
SPC计算公式跟判定准则
SPC计算公式跟判定准则SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种用统计学方法来监控和控制工业过程的方法。
它基于对过程进行统计分析，以确定该过程是否稳定，并且是否产生了超出规定范围的偏差。
SPC可以帮助企业实时监控过程，及时发现和纠正偏差，从而提高产品质量和生产效率。
在SPC中，有两个重要的概念：过程的中心线（Center Line，CL）和过程的控制限（Control Limits，CLs）。
中心线代表过程的平均水平，通过对样本数据进行测量和计算得出。
控制限则是在中心线周围设定的上下限，用于判断过程是否处于统计控制之中。
1.过程平均值计算公式：过程平均值（X̄）= (x1 + x2 + x3 + ... + xn) / n其中，x1、x2、x3...xn表示各个样本数据的值，n表示样本的数量。
2.样本标准差计算公式：样本标准差（S）= sqrt(((x1 - X̄)^2 + (x2 - X̄)^2 + (x3 -X̄)^2 + ... + (xn - X̄)^2) / (n-1))其中，sqrt表示平方根。
判定准则：SPC的判定准则主要是基于正态分布的特性，对数据进行判断和控制。
常见的判定准则包括：1.样本数据是否处于过程控制限内：如果样本数据的值都处于过程的控制限范围内，表示过程处于统计控制之中。
2.过程是否稳定：通过监控过程的均值和标准差的变化，判断过程是否稳定。
如果均值和标准差变化较小，则表示过程稳定。
3.是否存在特殊因素：当样本数据出现连续的、显著的趋势变化或者超出控制限，可能表示过程受到了特殊因素的影响，需要进行进一步的调查和改进。
4.是否存在异常点：如果样本数据中存在偏离正态分布的异常值，可能表示过程存在异常情况，需要进行分析和处理。
总结：SPC通过计算和分析过程的平均值和标准差，来判断过程是否处于统计控制之中，并识别可能存在的问题。
通过对过程进行持续监控和改进，可以提高产品的质量和生产的效率。
统计过程控制(SPC)之判稳准则
统计过程控制（SPC）之判稳准则
定义/说明/要求/目的：
产品稳定是指：产品质量没有发生异常波动，或者说质量没有发生变化，只存在变差的普通原因；可以用控制图来进行判断。
产品合格是指：产品的质量符合标准（规范）的要求，质量特性没有不符合规范的情况；可以用标准来进行衡量。
控制图的判稳准则是确定控制图是否处于受控状态，即为质量是否稳定。
在稳定过程中输出的变差只是来自于普通原因。
一个稳定过程是可以预测的。
对于在生产件提交前进行的初始过程研究，稳定性试验可能不像对正在进行的过程所做的试验那样严格。
检查表：。
SPC计算公式和判定准则
计算公式
29、Skewness:(偏度)
n
n (xi x)3
Skewness
(n
i 1
1)(n
2)S
3
30、Kurtosis:(峰度)
n
n(n 1) (xi x)4
Kurtosis
i 1
3(n 1)2
(n 1)(n 2)(n 3)S 4 (n 2)(n 3)
P. 13
计算公式
17、 Fp(Cap):(超出产品规格上下限的概率)
Fp(Cap) = Fpu(Cap)+ Fpl(Cap)
Fpl(Cap)表示产品检验 结果超出规格下限的概率
规格上限 USL
规格上限 LSL
0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00
6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0
P. 19
SPC 判定标准
判异准则（三种类型）
点出界就判异。 界内点排列不随机判异。 数据分层不够造成的异常。
P. 20
SPC 判定标准
P. 21
SPC 判定标准
1：1个点落在A区以外 One point beyond zone A.
P. 22
SPC 判定标准
2：连续9点落在中心线同一侧 Nine points in a row in zone C or beyond on one side of central line.
P. 17
计算公式
26、Fpu(Perf):(超出规格上限概率)
Fpu(Perf) 1- Normsdist(3*Ppu)
SPC_8种判异准则
•
•
•
• 1个点落在A区以外
பைடு நூலகம்
•
• 连续9个点落在中心线的同一侧
•
• 连续6个点递增或递减
•
• 连续14个点中相邻点交替上下
•
• 连续3个点中有2个点落在中心线同一侧的B区以外
• • 连U续CL5个点A 中有4个点落在中心线同一侧的C区以外
+3σ +2σ
•
B
• •
连X续15个CC点落在中心线两侧的C区以内
异常原因一般为: • 新操作人员，方法不对，机器故障，原料不合格 • 检验方法或标准变化 2•02计1/1算0/错10误，测量误差
2
判异准则2，5, 6:
Test 2. Nine Points in a Row on One Side of the Center Line
2: 连续9个点落在中心线的同一侧;
+σ -σ
• 连续8个点B 落在中心线两侧且无一在C区内
- 2σ
• L2C0L21/1A0/10
- 3σ
•
•
• 对判异的处置原则：查明原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入 1
判异准则1
任何 1个点落在A区以外
x
UCL A
B C
C B A
LCL
x
Test 1. One Point Beyond Zone A
连续15个点落在中心线两侧的C区以内
UCL A
B
x
C
C B A
LCL
Test 7. 15 Points in a Row in Zone C (Above and Below CL)
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。