计数型数据用控制图(P)
P图 SPC
1、 测量系统的改变（如新的检验人或新的量具 2、 过程性能已恶化 b 低于均值的链或下降链说明存在下列情况之一或全部：
1、 过程性能已改进 2、 测量系统的改好 注：当 np 很小时（5以下），出现低于 P 的链的可能性增加， 因此有必要用长度为8点或更多的点的长链作为不合格 品率降低的标志。 8-1-3-1-3 明显的非随机图形 a 非随机图形例子：明显的趋势；周期性；子组内数据间有 规律的关系等。
选取20～25组样本数，样本大小可以不等，但为了计算控制线方便，各组样本上n应尽量一致。
在实际运用中，当各组容量不超过其平均容量25%时，
五、SPC核心---控制图制作
步骤4：设定不良率控制图的控制界限。
上控制界限(UCLp) = p + 3√[ p ( 1 - p ) / ni ] 下控制界限(LCLp) = p - 3√[ p ( 1 - p ) / ni ]
8-1-4 过程能力解释
计数型数据控制图上的每一点直接表明不符合顾客要求的不合 格品的百分数和比值，这就是对能力的定义
• CMK指数：验证设备能力
CMK = （USL-LSL）/6σCMK 其中σCMK= T为规范的目标值
CMK指数：验证设备能力
方法：收集50~100样品数据，计算σ
作用： 1）重点设备的验收 2）设备保证产品质量的能力 3）重点设备应每年验证一次设备能力
品質至上 持續改善 顧客滿意
9
8-1-3 过程控制用控制图解释： 8-1-3-1 分析数据点，找出不稳定的证据（一个受控的P管制图 中，落在均值两侧的点的数量将几乎相等） 。 8-1-3-1-1 超出控制限的点 a 超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种 或几种： 1、控制限计算错误或描点时描错 。 2、测量系统变化（如：不同的检验员或量具）。 3、过程恶化。 b 低于控制限之下的点，说明存在下列情况的一种或多种： 1、控制限或描点时描错。 2、测量系统已改变或过程性能已改进。 8-1-3-1-2 链 a 出现高于均值的长链或上升链（7点），通常表明存在下列 情况之一或两者。
品质管理中的控制图分析方法
品质管理中的控制图分析方法控制图是品质管理中的一种重要工具，用于监控和改进过程的稳定性和可预测性。
控制图帮助企业追踪和分析过程数据，以便及时发现并纠正潜在问题，避免质量偏差和产品不合格。
下面将介绍几种常用的控制图分析方法。
1. 均值-范围控制图（X-bar R图）均值-范围控制图是用于监测过程平均值和变异性的控制图方法。
它由两个部分组成：均值控制图（X-bar图）和范围控制图（R图）。
均值控制图用来监控过程的平均值是否稳定，范围控制图用于监控过程的变异性。
通过同时使用这两个图，可以追踪过程的整体性能和特殊因素的影响。
2. 均值-极差控制图（X-bar S图）均值-极差控制图也是一种监测过程平均值和变异性的方法。
它由两个部分组成：均值控制图（X-bar图）和极差控制图（S图）。
均值控制图用于监测过程的平均值是否稳定，极差控制图用于监测过程的变异性。
与X-bar R图相比，X-bar S图更适用于样本容量较小或样本规模不一致的情况。
3. P控制图P控制图用于监测过程中的百分比或比例。
它是一种二项分布的控制图方法，适用于二分类的数据（如合格/不合格、良品/次品）。
P值是指在一次观察中发生某一事件的概率。
P控制图通过监测P值的变化来判断过程的稳定性。
4. C控制图C控制图是对计数型数据（如缺陷数量、不良品数量）进行控制的一种方法。
C值是指在一次观察中发生某一事件的次数，如一个产品中的缺陷数量。
C控制图通过监测C值的变化来判断过程的稳定性。
与P控制图相比，C控制图更适用于缺陷发生率较低的情况。
5. 过程能力指数（Cp、Cpk）过程能力指数是评估过程能力的一种方法。
Cp是用于评估过程在规范限制范围内的能力，它考虑到了过程的稳定性和分布的偏移程度。
Cpk是用于评估过程在规范限制范围内的中心情况和离散情况，它考虑到了过程的稳定性、分布的偏移程度和偏移的影响程度。
这两个指数可以帮助企业判断过程是否满足客户要求，并确定是否需要改进过程。
控制图与过程能力分析
控制图与过程能力分析1. 引言控制图是一种常用的质量管理工具，用于监控和分析过程中的变异性。
通过绘制控制图，可以识别过程中的特殊因素或异常情况，从而及时采取控制措施，保证过程稳定并提高产品质量。
而过程能力分析则是评估过程的稳定性和能力的方法，用于判断过程是否满足规定的质量要求。
本文将介绍控制图的基本概念和构成要素，并详细讨论过程能力分析的方法和指标。
同时，还将给出一些实际案例，帮助读者更好地理解和应用控制图与过程能力分析。
2. 控制图概述控制图是一种基于统计学原理的质量管理工具，用于监控和改进过程中的变异性。
通过绘制控制图，可以将过程的实际数据与规定的控制限进行比较，从而判断过程是否受到特殊因素的影响，以及是否处于控制状态。
控制图的构成要素主要包括控制线、样本数据和数据点的标记。
其中，上下控制线用于标识过程的稳定范围，而中心线则表示过程的平均水平。
样本数据则是从过程中得到的一组观测值，通常按时间顺序排列。
每个数据点可以通过标记来表示其特殊性质，如标明异常值或特殊原因。
3. 常见的控制图类型根据观测数据的类型和分布特征，常见的控制图类型包括：3.1. 控制图类型1这是一种适用于连续型数据的控制图类型，适用于受检量或计数型数据。
其构成要素包括X控制图和R控制图。
X控制图用于监控平均值的变化情况，R控制图则用于监控过程的变异程度。
3.2. 控制图类型2这是一种适用于计数型数据的控制图类型，适用于过程中出现的次数或事件。
其构成要素包括P控制图和C控制图。
P控制图用于监控次数型数据的比例，C控制图则用于监控次数型数据的发生数。
3.3. 控制图类型3这是一种适用于属性型数据的控制图类型，适用于过程中出现的缺陷或不良项。
其构成要素包括NP控制图和U控制图。
NP控制图用于监控缺陷或不良项的发生数，U控制图则用于监控缺陷或不良项的比例。
4. 过程能力分析方法过程能力分析是评估过程的稳定性和能力的方法，旨在判断过程是否满足规定的质量要求。
P控制图介绍
P图缩写Proportion Chart 品率控制图。
SPC控制图-P图用于控制对象为不合格品率或合格率等计数值质量指标的场合。
常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等。
5控制图P图是用来测量在一批检验项目中不合格品（缺陷）项目的百分数。
P图适用于全检零件或每个时期的检验样本含量不同。
6使用条件不良品率控制图虽然是用来管制产品之不合格率，但并非适用于所有之不合格率数据。
在使用不良品率控制图时，要满足下列条件:1.发生一件不合格品之机率为固定。
2.前、后产品为独立。
如果一件产品为不合格品之机率，是根据前面产品是否为不合格品来决定，则不适合使用P图。
3.如果不合格品有群聚现象时，也不适用P图。
此问题通常是发生在产品是以组或群之方式制造。
例如在制造橡胶产品之化学制程中，如果烤箱之温度设定不正确，则当时所生产之整批产品将具有相当高之不合格率。
如果一产品被发现为不合格，则同批之其他产品也将为不合格。
7操作步骤1.检验并记录数据2.计算平均不合格品率P3.计算中心线和控制界限（USL；LSL）4.绘制控制图并进行分析2、下面用不合格率P图的图表来说明。
A、收集数据A.1 选择子组的容量，频率及数量（见图2）a.子组容量——用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量（例如50到200或更多）以便检验出性能的一般变化。
对于显示可分析的图形的控制图，子组容量应足够大，大到每个组内包括几个不合格品。
（例如n p >5）。
但是应注意如果每个子组代表很长的一段时间的过程操作，大的子组容量会有不利之处。
如果子组容量是恒定的或它们变化不超过±25%是最方便的，但不一定是这样。
如果子组容量相对p来说足够大也是很有好处的，这样能获得下控制限，从而也可以发现由于改进造成的可查明的原因。
b.分组频率——应根据产品的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题。
时间间隔短则反馈快，但也许与大的子组容量的要求矛盾。
SPC统计-计数型数据
– 用附录7中的数据计算np 图的 UCL 和 LCL。
– 把数据标在图上并确定是否有任何超为 出控制范围的情况。
不合格数的
c图
• 何时使用 c 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。
• 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件 上的缺陷数，装配工序上的缺陷数等。
• 当不合格现 象可从多个来源发现，或由多 种原因造成时。
SPC统计-计数型数据
课程目标
• 到本课程结束时，学员应能识别： 1. 计数型SPC数据控制图
2. 何时使用这些图最合适
如何选择正确的SPC图
计数型 数据
P图
计算零件数 N = 固定值或变 值
Np 图
计算零件数 N = 固定值
U图
计算发生次数 N = 变值
C图
计算发生次数 N = 固定值
不合格品率 p图
• 更重要的是，当您必须了解正在检验的一组 产品中不合格品的数量时。
• 当各子组样本容量均相等时。
np 图
• 计算np 图的方法
– 确定子组 的容量，通常为>50 个零件。 – 确定检验的频率。 – 收集数据。 – 确定该子组 中不合格品的数量。 – 在 np 图上记录有缺陷的零件数量。 – 在 np 图上描绘该数据。
• 在样本容量不等的情况下，当不合格数的情况分 布于整个产品时（如油漆零件的缺陷数，装配工 序的缺陷数）
• 当不合格现象可从多个来源发现，或由于多种原 因造成时。
单位产品不合格数的 u图
• 计算 u 图的方法
– 定义检验内容。 – 确定检验频率。 – 确定在该样本上发现的不合格数。 – 以样本容量除以所发现的不合格数。 – 在 u 图上记录不合格的比率。 – 在 u 图上描绘此数据。
控制图应用(计数型)
控制图建立与结果分析
控制图类型选择
根据数据特点，选择p控制图（不良品率控制图） 进行分析。
数据点绘制
将每个样本的不良品率绘制在控制图上，形成数 据点。
控制限计算
根据历史数据或经验，计算出控制图的中心线 （CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
结果分析
通过观察数据点的分布情况，判断生产过程是否 处于受控状态。如果发现数据点超出控制限或呈 现非随机分布，则表明生产过程可能存在异常， 需要进一步调查原因并采取措施。
产品或过程。
04 计数型控制图应用步骤
CHAPTER
数据收集与整理
明确数据收集目的
确定要解决的问题或目标，例 如分析产品缺陷、评估过程稳
定性等。
选择合适的数据类型
根据目的选择计数型数据，如 不良品数、缺陷数等。
确定数据收集计划
包括收集时间、频率、样本量 等。
数据整理与预处理
对数据进行清洗、分类、汇总 等预处理操作，以便于后续分
案例总结与启示
案例总结
通过应用计数型控制图，该企业成功地发现了生产过程中的异常波动，并及时采取了相应的措施进行调整，最终 使产品质量得到了有效控制。
启示
计数型控制图是一种有效的质量控制工具，可以帮助企业及时发现生产过程中的问题并采取相应的措施进行改进。 在实际应用中，需要结合行业特点和数据特点选择合适的控制图类型，并严格按照控制图的建立和分析步骤进行 操作，以确保结果的准确性和可靠性。
原理
02
统计样本中不合格品的数量，然后与预设的控制限进行比较，
以判断生产过程是否处于受控状态。
应用场景
03
适用于生产批量小、检验费用低且要求不合格品数较少的产品
SPC控制图使用步骤(张琪)
D3
0
0
0
0
0 0.076 0.136 0.184 0223
D4 3.267 2.574 2.282 2.114 2.004 1.924 1.864 1.816 1.777
过程能力分析
CPK：Complex Process Capability index 的缩 写，是现代企业用于表示制成能力的指标,汉语译作 工序能力指数，也有译作工艺能力指数过程能力指 数。工序能力指数，是指工序在一定时间里，处于 控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。它是工序 固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。对 于任何生产过程，产品质量总是分散地存在着。若 工序能力越高，则产品质量特性值的分散就会越小； 若工序能力越低，则产品质量特性值的分散就会越 大。
公差说明
单边规格：只有规格上限和规格中心或只有 下限或规格中心的规格;如考试成绩不得低于 80分，或浮高不得超过0.5mm等；此時數據 越接近上限或下限越好﹔
双边规格：有上下限與中心值,而上下限與中 心值對稱的规格；此时数据越接近中心值越 好；如D854前加工脚长规格2.8±0.2mm;
SPC控制图使用步骤
1、收集数据 2、建立控制限 3、解释统计控制 4、延长控制限以继续控制
控制图两种基本类型
1、计量型控制图： 来自过程数据是连续的（如直径、长度） X（均值）-（极差）R图 2、计数型控制图： 来自过程数据是不连续的（如通过和不 通过、接受和拒收） P图、NP图
SPC使用控制图准备工作
NI + N2 +….. NK
K：子组数量
NI都相等
不合格品率图（P图）
中心线计算公式： CLP=P 控制限计算： UCLPI=P+3 P（1-P）/ NI
计数型SPC
第十八页，共39页。
创建
(chuàngjiàn)P
图
第十九页，共39页。
08-10
P图练习(liànxí)1
打开(dǎ kāi):P1.mtw
第二十页，共39页。
选项及结果(jiē
guǒ)
第二十一页，共39页。
08-11
P图练习
(liànxí)2
。通过在一个计数型控制图上展示缺陷模式,它可以用来(yònɡ lái)确定
模式 中的变化是由普便原因引起
或是由特殊原因引起.
＊在技术和服务领域皆可应用. 。技术: 使用p图和np图
。服务: 使用c图和u图
最大的困难是决定不良品
第七页，共39页。
08-4
计量型控制图的优点 (yōudiǎn)&缺点
＊优点 。收集数据不用花费太多的时间和成本 。当对某一过程的关键输入变量不了解,但已确定客户要求及建立检验系
＊计数或离散型数据 。数据由记数或分类产生(好/不好(bù hǎo),合格/不合格/通过/通过)
＊数据的取值为有限个数
第三页，共39页。
08-2
计数(jìshù)型 术语
＊ 缺陷: 。不满足规格要求的质量特性 。一个产品会具有一个或多个缺陷 。 它可能(kěnéng)会也可能(kěnéng)不会影响产品性能或对客户规格的
例题(lìtí)1: Minitab创建P图
打开文件ATC.mtw
1.选择图表类型: p-chart 2.选择变量(biànliàng):不良 品数
第十五页，共39页。
08-8
例题(lìtí)1: Minitab创建P图
Proportion
计数型控制图制作(工作指引)
工作指引
文件编号：XXX-XX-XX
修订本：A0
页数：1/6
标 题：
计数型控制图制作
一、 目的：明确计数型控制图制 作 方 法 ，并通过识别控制图来监视过程的变异情况。
二、 适用范围：用于控制对象用计数质量指标表示其质量状况的场合，如产品的不合 格品率、不合格品数等。
三、 控制图制作 结合公司产品实际特点特点，本文件将依次介绍以下三种计量型控制图制作方法： a) 不合格品率控制图（ p ）； b) 不合格品数控制图（ np ）； c) 单位不合格数控制图（u）; d) 不合格数控制图（c）。
b) 确定子组样本量“n”，一般要求较大的子组容量（例如10到200或更多）， 通常以一个检验批的数量作为子组样本量。注意u控制图子组的样本量不一 定是相同的。
XXXXX 有限公司
工作指引
文件编号：XXX-XX-XX
修订本：A0
页数：4/6
c) 数据收集整理。收集每个子组的检查数量（即子组样本量“n”）、子组不 合格数c，并按子组编号排列，作为编制单位不合格数控制图的数据源。
注：子组数和子组样本量的大小可根据实际情况选择，不一定要局限在上述要求内，但 收集数据越多，控制图越能真实反应实际生产情况。
2） 计算各子组的单位不合格数 ui 和平均单位不合格数 u
ui
ci ni
及
u c1 c2 ck n1 n2 nk
式中：ci 为第i组子组的单位不合格数； ni 为第i组子组的样本量； c1 、 c2 、… ck 为各子组的不合格数； n1 、 n2 、… nk 为各子组样本量。
4） 计算不合格品数控制图的控制限
中心线
计数型控制图简介
3. 计算中心线和控制界限:
CL C
UCL C 3 C
4. 绘制控制图并进行分析 LCL C 3 C
选择合适的控制图
是
计量型数据吗？
否
性质上是否均匀
或不能按子组取样？
是
否
关心的是 不合格品率吗？
是
否
X MR
子组容量≥ 9？
否 是
xs xR
样本容量
是否恒定？
是
否
np或p图 p图
关心的是 单位零件缺陷数吗？
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。02:04:5802:04: 5802:0411/24/2020 2:04:58 AM
做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 11.2402 :04:58 02:04N ov-202 4-Nov-2 0
日复一日的努力只为成就美好的明天 。02:04:5802: 04:5802:04Tuesday, November 24, 2020
近似为正态分布处理，均值为C，标准偏差为 C
缺陷数控制图
1.收集数据： ➢ 一般取20~25组数据； ➢ 如果缺陷数较小，可将几个样本合为一个， 使每组缺陷数C=0的情况尽量减少，否则用 来作控制图不适宜； ➢ 不同的缺陷应尽可能分层处理。
缺陷数控制图
2. 计算平均缺陷数
k
Ci
C i1
k
Ci为每个样本的缺陷数；k为样本数；
检验并记录数据 计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限 绘制控制图并进行分析
与n有关！
p
n1 p1
n2 p2 n1 n2
nk nk
pk
CL P
UCL P 3 1 P (1 P ) n
LCL P 3 1 P (1 P ) n
计数型控制图课件
计数型控制图的优缺点
优点
能够实时监控生产过程，及时发现异常；通过控制限判断异 常，客观、准确；提供改进和优化的依据，提高生产效率和 产品质量。
缺点
需要收集大量数据，工作量大；对异常波动的判断标准可能 存在主观性；不适用于所有生产过程，需要根据具体情况选 择使用。
02
计数型控制图的类型
p图（不合格品率控制图）
案例四：某电子产品的u图应用
总结词
利用u图监控电子产品生产过程中的单位缺陷数
详细描述
该电子产品制造企业采用u图（单位缺陷数控制图）对生产过程中的单位缺陷数进行监 控。通过对每个样本的缺陷数进行统计，计算单位缺陷数，绘制控制图，分析异常原因 ，及时发现并解决生产过程中的问题，有效降低了单位缺陷数，提高了产品质量和客户
根据整理后的数据，在控制图上标出 各数据点的位置，连接点以显示数据 随时间的变化趋势。
确定控制界限
根据统计学原理，计算控制界限，通 常包括中心线（CL）、上控制界限（ UCL）和下控制界限（LCL）。
控制图的解读与改进
识别异常点
通过比较数据点与控制界限， 识别异常点，即那些超出控制 界限或连续上升或下降的数据
提高数据质量
加强数据清洗和筛选
对收集到的数据进行清洗和筛选，去除异常值和离群点，确保数 据的代表性和可靠性。
提高数据采集设备的精度
采用高精度的数据采集设备，减少因设备误差导致的数据失真。
加强员工培训和意识教育
对员工进行培训和意识教育，提高员工对数据质量的重视程度，从 源头上保证数据质量。
05
计数型控制图的案例分析
案例一：某制造企业的p图应用
总结词
通过p图监控生产过程，有效控制不良品率
质量管理--计数型控制图
Ó × × é ± à º Å 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Å Á ú ¿ 679 648 325 256 958 525 687 658 956 645 286 966 898 ´ × Î ¢ Â ú Ê ý Ö µ 6 5 2 1 8 6 7 5 8 6 3 5 7
Ó × × é ± à º Å 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Å Á ú ¿ 526 542 498 895 578 455 268 698 586 558 875 987 ´ × Î ¢ Â ú Ê ý Ö µ 2 8 4 6 4 3 3 6 5 6 7 9
LCL 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Å Á ú ¿ 679 648 325 256 958 525 687 658 956 645 286 966 898 526 542 498 895 578 455 268 698 586 558 875 987 15953
´ × Î ¢ Â ú Ê ý Ö µ 6 5 2 1 8 6 7 5 8 6 3 5 7 2 8 4 6 4 3 3 6 5 6 7 9 132
与n有关！
1 LCL P 3 P (1 P ) n
案例分析
在制造复杂的发动机的端盖时，如果有某些 因素不合要求就判为不良品，在成品的全检
计数型数据SPC
计数型数据SPC
4
过程能力的度量
控制图种类 P图 Pn图 U图 C图
能力指数
P
P
U
C
计算公式
k
pni
P i1 N
k
pni
P i1 N
k
ci
U i1 N
k
ci
C i1 N
计数型数据SPC
5
过程能力的度量
上图计算公式中 K=子组数
计数型数据SPC
3
过程能力的度量
1、计数值数据控制图控制对象的过程能力的解释计 数值数据控制图的过程能力与计算值数据有所不 同，计数值数据控制图上的所有点直接表明了不 符合客户要求的百分数或不合格品数(或缺陷数)， 而计量值数据控制图上的所有点显示的是过程实 际生产的产品与规格比较的结果。计数值数据控 制图控制对象的过程能力定义为不合格品，缺陷 数的平均不合格率或缺陷率。
制作P图前的准备 为了P图能顺利制作并发挥其应用作用，
在制作P图前应做以下准备： 1.取得高层对推行控制图的认可与支持。 2.确定需用P图控制的过程和特性。 3.定义测量系统。 4.消除明显的过程偏差。
计数型数据SPC
7
控制P控制图
正确制作P控制图，是进行过程控制及改善的基础， 制作P控制图的流程如下： 1、收集数据 (1)进行测量系统分析 (2)确定子组样本容量 一般而言，P图的每个子组的样本容量需大于50。 (3)确定子组额率 适当的子组频率可以区分特殊原因引起的过程变化， 在确定抽样频率时需综合考虑过程稳定性和经济性。 一般而言，P图的子组间时间间隔不可过大。 (4)确定子组数 一般来说，要求子组在25个以上，这样可以全面检 验过程的稳定性。
SPC-计数型数据控制图
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 11 - SPC 计数型数据
第 2片
如何选择正确的SPC图
计数型 数据
P图
Np 图
U图
C图
计算零件数
N = 固定值或变 值
计算零件数 N = 固定值
计算发生次数 N = 变值
计算发生次数 N = 固定值
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
第 4片
p图
• 计算 p 图的方法
– 确定子组 的容量，一般大于50个零件。 – 确定检验的频率。 – 收集数据。 – 确定该子组 中不合格品的数量。 – 把有缺陷的产品的数量记录在P图上。 – 确定有缺陷零件的比率，即有缺陷零件的数量／子组 中
的零件数量。 – 在P图上描绘该值。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 11 - SPC 计数型数据
第 11 片
不合格数的
c图
• 何时使用 c 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。
• 当不合格是分布于整个产品时，如油漆部件 上的缺陷数，装配工序上的缺陷数等。
• 当不合格现 象可从多个来源发现，或由多 种原因造成时。
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
World Class Quality Pty Ltd - 1999年9月
模块 11 - SPC 计数型数据
第 7片
不合格品数的
np 图
• 何时使用 np 图
• 当数据为计数型数据时（一种可以计数的属 性）。
• 更重要的是，当您必须了解正在检验的一组 产品中不合格品的数量时。
计数型数据过程能力
记数型数据用控制图
工 厂: 部 门: 零件号及名称: 工序号及名称:
25.000 20.000 15.000 10.000 5.000
9.520 18.696 0.344
9.520 18.696 0.344
9.520 18.696 0.344
9.520 18.696 0.344
9.520 18.696 0.344
10
4
9
6
4
14
9
12
3
8
平均样本容量:
＝
Avg
UCL
LCL
不合格数
样本 不 (np) 合 格 率(P,U) 日期
数量
550
550
550
550
550
550
550
550
550
550
550
550
550
550
550
550
50
550
550
550
550
550
3
8
15
8
20
11
7
9
6
6
7
15
11
13
20
10
4
9
6
4
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