八种控制图应用实例minitab
最新MINITAB质量分析工具应用大全PPT课件
Δ11 11 4.62 90 178.1 94.21
Δ12 12 5.04 95 180.2 92.51
Step由实验者配置，
Step10 时 Y 取 最 大 值 ， 适 用因子配置；
二次试验－－ (1) 因子配置设计：
背景：通过最大倾斜法求Y最大化的因子水平，通过追加实验，确认是否最佳水准的领域； 收率(Yield) 时间(80 , 90) 温度(171,181)
案例：bpcapa.MTW
(1)：二项分布的Zst
缺陷率： 不良率是否 受样本大小 影响？
－平均（预想）PPM＝226427 －Zlt＝0.75 ＝>Zst＝Zlt＋1.5＝2.25
3-4 M--工序能力分析（离散型）：
案例：bpcapa.MTW
(2)：Poisson分布的Zst
4 功效和样本数量
I — DOE： 8-2：多因子不同水准 ① 因子配置设计：
输入data：
反复次数
② 曲线分析：
倾斜越大， 主效果越大 无法确认交互效果
③ 统计性分析：
④ 确认此后试验方向：
通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性；
- 主效果有有意， - 交互效果无有意。
最佳方向
I — DOE： 8-3：2水准部分配置
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
功效值（查出力）： 1－β ＝0.8 标准差（推定值）：sigma＝10
样本数量27 >已知u的1-sample Z的样本数量 －>t 分布假定母标准偏差未制定分析；
A—假设测定－决定标本大小：
4-3 ：1 Proportion（单样本）
A—假设测定： Chi-Square-1.MTW
Minitab实际应用
Minitab还提供了强大的数据管理和过程控制功能，可以帮助用户管理和跟踪数据， 以及进行过程改进和控制。
Minitab与其他统计软件的比较
与其他统计软件相比，Minitab具有 易用性和直观性强的特点，使得用户 可以快速学习和掌握各种统计方法。
描述性统计量
计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计 量，以全面了解数据的基本特征。
数据筛选和整理
对数据进行筛选和整理，去除异常值和缺失值， 确保数据质量。
推论性统计分析
参数估计
使用参数估计方法，对总体参数进行估计，如总体均 值和总体比例。
假设检验
通过假设检验方法，对总体参数进行假设检验，判断 假设是否成立。
方差分析
使用方差分析方法，比较不同组数据的均值是否存在 显著差异。
图表制作与展示
01
02
03
直方图
使用直方图展示数据的分 布情况，直观地了解数据 的形状和变化趋势。
箱线图
使用箱线图展示数据的中 心趋势、异常值和离群点。
散点图
使用散点图展示两个变量 之间的关系，判断是否存 在相关性。
03
Minitab在质量控制中的应用
制定改进计划
利用Minitab的流程图和矩阵工具，制 定详细的改进计划和时间表。
测量阶段的应用
数据收集
使用Minitab的数据输入和整理功能，确保数据准确无误地录 入。
测量系统分析
通过Minitab的统计分析工具，评估测量系统的稳定性和准确 性。
分析阶段的应用
描述性统计分析
利用Minitab的图表和统计功能，对数据进行初步的描述性分析，了解数据的 分布和异常值情况。
minitab作图应用
第一步:将数据输入Minitab工作表
第二步:选择
29
选择包含因果 图相应分枝的 原因列表栏
输入因果图对 应的问题。
改变缺陷分枝标识的缺省设置, 缺陷设置为人、机、料、法、 环、测量
输入图形标题
30
31
量具重复性和再现性
１、量具重复性和再现性研究的目的是确定观察到的过程变异中测量系统变异所占的
37
测量系统能力 说明 P/TV或P/V≤10% 测量系统能力很好 10%<P/TV或P/V≤30% 测量系统能力处于临界状态 P/TV或P/V>30% 测量系统能力是不满意的，必须改进
小于20%良好
大于4良好
38
样品间的差异为主要原因
测量值随样品的变动，主 要变动为样品
所有点在管理界限内为佳
测量值随作业员的变动， 相差不大
大部分点落在管理界限外， 部品差异为主因
显示作业员测量有差异的 样品 39
能力分析---CPK
一旦一个过程处于统计控制状态,既可以连续生产,这时可能要确定其 否有能力生产出满足规格的产品,能力计算是将规格宽度和过程变异宽度 进行比较。
40
影响工序能力的因素
• • • • • • 人: 操作者的技术水平及责任心 机: 生产设备功能和精度 料: 材料的性能(包括直接材料如拉料,附助料如切削油) 法: 工艺方法的特点(机床程序,夹具,刀具及加工参数) 环: 环境变化(温度,湿度,振动,噪音,光线等) 测量: 测量仪器的误差和工装误差 每个方面都存在一些偶然性因素,这些因素都可能使质量特 性发生差异或波动,形成自已的频率分布,这些频率分布通常都具 有正态分布或近似分布的性质,若我们用σ表示各方面的标准 差,6σ则表示工序能力,而这个工序能力只能表示我们目前的工 序能力能够达到某种水平,但不能衡量该工序能力是否满足该工 序的质量要求.这个要求一般表现为图纸公差(T),为了体现工序 能力是否满足工序的质量要求,引进CP工序能力指数,并规定 CP=T/6σ,当公差中心M与分布中心U重合时,CP、T与6σ存在以下 关系：
（完整版）八种控制图应用实例（minitab）
（完整版）八种控制图应用实例（minitab）1、试作均值极差控制图2、试作均值极差控制图、中位数极差控制图和均值标准差控制图3、试作移动极差控制图O b s e r v a t i o nI n d i v i d u a l V a l u e2523211917151311975368.067.567.066.566.0_X=67.036UCL=67.657LCL=66.416O b s e r v a t i o n M o v i n g R a n g e 2523211917151311975310.80.60.40.20.0__MR=0.2333UCL=0.7624LCL=011111I-MR Chart of C14、试作样本大小n 相等时的p 控制图SampleP r o p o r t i o n2523211917151311975310.300.250.200.150.100.050.00_P=0.1496UCL=0.3009LCL=0P Chart of C15、试作样本大小n 相等时的pn 控制图SampleS a m p l e C o u n t252321191715131197531108642__NP=3.76UCL=9.49LCL=0NP Chart of C66.试作样本大小n 不相等时的p 控制图〔案例〕某电机厂生产洗衣机用小型电机，构成交验批的批量各不相等，现每隔1小时抽取一个样本，共25批，经检验将不合格品数及不合格品率记入数据表，试作分析用控制图。
7. 试作C控制图某电线生产过程中，每隔一定时间对100m导线进行检查，检查的结果如表所示，试作C控制图。
SampleS a m p l e C o u n t252321191715131197531108642_C=3.68UCL=9.43LCL=0C Chart of C88. 试作U控制图某电子产品检查的结果如表所示，试作U控制图。
MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内 －>良好
大部分点落在管理界限外 －>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动 －>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析： 离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育； 检查者3需要追加训练； (反复性)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >
MiNitab作控制图的方法
1 控制图的选择1.1 计量值特性凡产品的品质特性以实际量测方式取得的特性称为计量特性，例如重量、厚度等。
此类数据选用“均植和极差值X－R”控制图。
1。
2 计数值特性凡产品的品质特性不连续，不易或不能以实际量测方式取得，只能间断取值的特性，例如不合格数、不良品率等。
此类数据选用“P"控制图。
2 X-R控制图绘制步骤2.1 决定须控制的特性。
2.2 收集25组数据。
2。
3 使用MiniTab软件绘制控制图1) 数据录入MiniTab工作表,如图1所示；图1 MiniTab工作表2) 选择Xbar-R菜单,如图2所示图2 Xbar-R菜单 3) 根据会话窗口输入相应数据,如图3所示图3 Xbar-R会话窗口 4）绘制X—R控制图，如图4所示S a m p l eS a m p l e M e a n5432126242220__X=22.221UCL=25.459LCL=18.984S a m p l eS a m p l e R a n g e543211612840_R=6.70UCL=13.42LCL=01Xbar-R Chart of C12图4 X-R 控制图2。
4 检查是否有超出控制界限的点,如图4中第5组数据。
2。
5 将超出控制界限的数据剔除并重复“2.4”。
3 生产现场X-R 控制图的使用3。
1 生产现场依据规定的抽样频率及抽样数，记录数据,所得数据录入MiniTab 工作表. 3.2 根据历史计算出的“均值"、“标准差”,绘制生产现场实时X —R 控制图。
历史统计值输入窗口如图5所示。
图5 控制参数输入窗口4 控制图判读原则及异常控制图的纠正/预防措施4.1 正常之控制图其各点的动态1) 多数的点集中在中心线附近。
2）少数的点落在控制界限附近（但未超出控制界限）.3）各点的分布呈随机状态。
4。
2 异常控制图的判读1）任何超出控制限的点2) 连续7个点在中心线之上或之下3）连续7个点上升或下降4）任何其它明显的非随机图形，如2/3的描点应落在控制限1/3的中间区域，描点成规则形状。
MiNitab作控制图的方法
1 控制图的选择1.1 计量值特性凡产品的品质特性以实际量测方式取得的特性称为计量特性，例如重量、厚度等。
此类数据选用“均植和极差值X－R”控制图。
1.2 计数值特性凡产品的品质特性不连续，不易或不能以实际量测方式取得，只能间断取值的特性，例如不合格数、不良品率等。
此类数据选用“P”控制图。
2 X-R控制图绘制步骤2.1 决定须控制的特性。
2.2 收集25组数据。
2.3 使用MiniTab软件绘制控制图1) 数据录入MiniTab工作表，如图1所示；图1 MiniTab工作表2) 选择Xbar-R菜单，如图2所示图2 Xbar-R菜单 3) 根据会话窗口输入相应数据，如图3所示图3 Xbar-R会话窗口 4) 绘制X-R控制图，如图4所示S a m p l eS a m p l e M e a n5432126242220__X=22.221UCL=25.459LCL=18.984S a m p l eS a m p l e R a n g e543211612840_R=6.70UCL=13.42LCL=01Xbar-R Chart of C12图4 X-R 控制图2.4 检查是否有超出控制界限的点，如图4中第5组数据。
2.5 将超出控制界限的数据剔除并重复“2.4”。
3 生产现场X-R 控制图的使用3.1 生产现场依据规定的抽样频率及抽样数，记录数据，所得数据录入MiniTab 工作表。
3.2 根据历史计算出的“均值”、“标准差”，绘制生产现场实时X-R 控制图。
历史统计值输入窗口如图5所示。
图5 控制参数输入窗口4 控制图判读原则及异常控制图的纠正/预防措施4.1 正常之控制图其各点的动态1) 多数的点集中在中心线附近。
2) 少数的点落在控制界限附近（但未超出控制界限）。
3) 各点的分布呈随机状态。
4.2 异常控制图的判读1) 任何超出控制限的点2) 连续7个点在中心线之上或之下3) 连续7个点上升或下降4) 任何其它明显的非随机图形，如2/3的描点应落在控制限1/3的中间区域，描点成规则形状。
Minitab在品管常用作图中的应用
1、双击Minitab运行程序图标‘
’打开Minitab软件；
2、在Excel电子文档中输入的‘钢板厚度的数据列表’然后将表
格复制到Minitab的工作表中。
3、在主菜单栏，选择选择‘统计/质量工具/能力分析/正太’ ，打
开
‘能力分析（正太分布）’对话框；
4、勾选对话框中的‘单列’选项，包含回归’ 将光标放置在其
1、Minitab作图（柏拉图）的一般步骤
１、双击Minitab运行程序图标‘
’打开Minitab软件；
２、在电子文档的Ｃ1与Ｃ2列中输入各种不良原因与不良数
３、在主菜单栏，选择‘Stat（统计）/Quality Tools（质
量工具）/Pareto （柏拉图）’打开柏拉图 对话框；
4、 勾选‘已整理成表格的数据缺陷’栏，将光标置‘标签位
右边的空白栏，选择对话框左上角的‘C12 其它’行，再点击 ‘选
择’，选择分支‘其它’； 11 .在‘因果图’对话框的‘效应’右边的空白栏输入‘假焊’；在 ‘标题’右
边的空白栏输入‘假焊不良原因的因果图’； 12. 点击‘确定’，完成作图。
详细步骤参见下页截图：
5
2、Minitab作图（因果图）的一般步骤
Cpm CL 下限
2100.. 08
1 9
Minitab作图有何优点？ 最关键是什么？
Minitab作图的优点：简单、高效，图形直观、 一目了然；无与伦比的易学性。
最关键是：分类整理好数据列； 选择所要做图的类别； 逐步勾选进行运算。
21 2024/4/3
复制到Minitab的工作表中。
３、在主菜单栏，选择‘统计/控制图/单值的变量控制图/单值’
，打开‘控制图’对话框；
MiNitab作控制图的方法
1 控制图的选择1。
1 计量值特性凡产品的品质特性以实际量测方式取得的特性称为计量特性，例如重量、厚度等。
此类数据选用“均植和极差值X－R"控制图。
1。
2 计数值特性凡产品的品质特性不连续，不易或不能以实际量测方式取得，只能间断取值的特性，例如不合格数、不良品率等。
此类数据选用“P”控制图。
2 X—R控制图绘制步骤2.1 决定须控制的特性.2.2 收集25组数据。
2.3 使用MiniTab软件绘制控制图1）数据录入MiniTab工作表，如图1所示;图1 MiniTab工作表2) 选择Xbar-R菜单,如图2所示图2 Xbar—R菜单 3）根据会话窗口输入相应数据，如图3所示图3 Xbar—R会话窗口 4）绘制X-R控制图，如图4所示S a m p l eS a m p l e M e a n5432126242220__X=22.221UCL=25.459LCL=18.984S a m p l eS a m p l e R a n g e543211612840_R=6.70UCL=13.42LCL=01Xbar-R Chart of C12图4 X —R 控制图2。
4 检查是否有超出控制界限的点,如图4中第5组数据。
2。
5 将超出控制界限的数据剔除并重复“2.4"。
3 生产现场X —R 控制图的使用3。
1 生产现场依据规定的抽样频率及抽样数，记录数据,所得数据录入MiniTab 工作表。
3.2 根据历史计算出的“均值"、“标准差”，绘制生产现场实时X-R 控制图。
历史统计值输入窗口如图5所示.图5 控制参数输入窗口4 控制图判读原则及异常控制图的纠正/预防措施4.1 正常之控制图其各点的动态1）多数的点集中在中心线附近。
2) 少数的点落在控制界限附近（但未超出控制界限）。
3）各点的分布呈随机状态。
4。
2 异常控制图的判读1) 任何超出控制限的点2）连续7个点在中心线之上或之下3) 连续7个点上升或下降4) 任何其它明显的非随机图形,如2/3的描点应落在控制限1/3的中间区域,描点成规则形状.4。
MiNitab作控制图的方法
1 控制图的选择1.1 计量值特性凡产品的品质特性以实际量测方式取得的特性称为计量特性，例如重量、厚度等。
此类数据选用“均植和极差值X－R”控制图。
1.2 计数值特性凡产品的品质特性不连续，不易或不能以实际量测方式取得，只能间断取值的特性，例如不合格数、不良品率等。
此类数据选用“P”控制图。
2 X-R控制图绘制步骤2.1 决定须控制的特性。
2.2 收集25组数据。
2.3 使用MiniTab软件绘制控制图1) 数据录入MiniTab工作表，如图1所示；图1 MiniTab工作表2) 选择Xbar-R菜单，如图2所示图2 Xbar-R菜单 3) 根据会话窗口输入相应数据，如图3所示图3 Xbar-R会话窗口4) 绘制X-R控制图，如图4所示图4 X-R控制图2.4 检查是否有超出控制界限的点，如图4中第5组数据。
2.5 将超出控制界限的数据剔除并重复“2.4”。
3 生产现场X-R控制图的使用3.1 生产现场依据规定的抽样频率及抽样数，记录数据，所得数据录入MiniTab工作表。
3.2 根据历史计算出的“均值”、“标准差”，绘制生产现场实时X-R控制图。
历史统计值输入窗口如图5所示。
图5 控制参数输入窗口4 控制图判读原则及异常控制图的纠正/预防措施4.1 正常之控制图其各点的动态1) 多数的点集中在中心线附近。
2) 少数的点落在控制界限附近（但未超出控制界限）。
3) 各点的分布呈随机状态。
4.2 异常控制图的判读1) 任何超出控制限的点2) 连续7个点在中心线之上或之下3) 连续7个点上升或下降4) 任何其它明显的非随机图形，如2/3的描点应落在控制限1/3的中间区域，描点成规则形状。
4.3 异常之控制图的纠正/预防措施1) 出现任何超出控制界限的点，都应提请相关单位进行原因分析，并采取纠正措施。
2) 对于连续7个点在中心线之上或之下，或连续7个点上升或下降，或其它明显非随机图形，都应提请相关部门分析原因，留意趋势采取相应预防措施。
《minitab实例》课件
介绍如何使用Minitab进行质量控制分析，包括数据输入、选择合适的质量控制工具、运行分析和解 读结果等步骤。
图表制作实例
总结词
展示Minitab在图表制作方面的功能，包括散点图、柱状图、饼图和箱线图等 。
详细描述
介绍如何使用Minitab制作各种图表，包括数据输入、选择合适的图表类型、设 置图表参数、生成图表和解读图表等步骤。
Minitab的发展趋势与展望
人工智能与机器学习集成
大数据处理能力提升
定制化与个性化服务
随着人工智能和机器学习技术的快速 发展，Minitab将进一步集成这些技 术，提供更加智能化的数据分析解决 方案。
随着大数据时代的来临，Minitab将 加强其大数据处理能力，提高大规模 数据的分析效率。
为了满足不同行业和用户的需求， Minitab将提供更加定制化和个性化 的服务，为用户提供更加贴合需求的 解决方案。
详细描述
介绍如何使用Minitab进行假设检验， 包括数据输入、选择合适的检验方法 、设置参数、运行检验和解读结果等 步骤。
方差分析实例
总结词
展示Minitab在方差分析中的应用， 包括单因素和多因素方差分析、协方 差分析和回归分析等。
详细描述
介绍如何使用Minitab进行方差分析 ，包括数据输入、选择合适的分析方 法、设置参数、运行分析和解读结果 等步骤。
Minitab的新功能与更新
统计功能增强
Minitab将继续升级其统计功能， 提供更高级的统计分析方法和模 型，以满足不断变化的数据分析 需求。
界面优化
随着用户对易用性和交互性的要 求提高，Minitab将改进其用户界 面，使其更加直观、易用，提高 用户的工作效率。
MiNitab作控制图的方法.pdf
StDev(Overall) 1.13329
USL Within Overall
Potential (Within) Capability Cp 0.86 CPL 0.80 CPU 0.92 Cpk 0.80
Overall Capability
Pp 0.88
PPL 0.82
PPU 0.95
Ppk 0.82
6
图 8 工序能力指数菜单
图 9 参数设置窗口
3) 工序能力指数 Cpk 的计算结果 Process Capability of C12
LSL
Process Data
LSL
19
Target
*
USL
25
Sample Mean 21.7863
Sample N
30
StDev(Within) 1.16714
4.1 正常之控制图其各点的动态 1) 多数的点集中在中心线附近。 2) 少数的点落在控制界限附近（但未超出控制界限）。 3) 各点的分布呈随机状态。
4.2 异常控制图的判读 1) 任何超出控制限的点 2) 连续 7 个点在中心线之上或之下 3) 连续 7 个点上升或下降 4) 任何其它明显的非随机图形，如 2/3 的描点应落在控制限 1/3 的中间区域，描点成 规则形状。
4.3 异常之控制图的纠正/预防措施 1) 出现任何超出控制界限的点，都应提请相关单位进行原因分析，并采取纠正措施。 2) 对于连续 7 个点在中心线之上或之下，或连续 7 个点上升或下降，或其它明显非随
机图形，都应提请相关部门分析原因，留意趋势采取相应预防措施。
4
5 P 控制图的使用方法
5.1 使用 P 控制图的样本数（n）以能够发现 1-5 个不良品最为适当。 5.2 使用 MiniTab 软件绘制 P 控制图
八种控制图应用实例(minitab)
1、试作均值极差控制图
2、试作均值极差控制图、中位数极差控制图和均值标准差控制图
3、试作移动极差控制图
4、试作样本大小n 相等时的p
控制图
5、试作样本大小n 相等时的pn
控制图
6. 试作样本大小n不相等时的p控制图
〔案例〕
某电机厂生产洗衣机用小型电机，构成交验批的批量各不相等，现每隔1
小时抽取一个样本，共25批，经检验将不合格品数及不合格品率记入数据
表，试作分析用控制图。
7. 试作C控制图
某电线生产过程中，每隔一定时间对100m导线进行检查，检查的结果如表所示，试作C控制图。
8. 试作U控制图
某电子产品检查的结果如表所示，试作U控制图。
Minitab质量分析图表控制图
Xbar-S控制图-制作与分析
样本均值
血糖水平 的 Xbar-S 控制图
UCL=130.72 120
__
100
X =101.03
80
LCL=71.35
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
样本
50
UCL=50.67
40
30
_ S=28.77
20
10 LCL=6.88
极差R 控制图-制作与分析
样本极差
AB间距 的 R 控制图
18
16
UCL=15.98
14
12
10
8
_ R=7.56
6
4
2
0
LCL=0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 样本
• 解释结果
➢ 这些点随机分布在各控制限制之间，表明这是稳定过程。此外，比较相同 数据在 R 控制图上的点与在 X 控制图上的点也很重要。比较Xbar控制 图，Xbar基本稳定，而且点的分布同R不相同，再次表明这是稳定过程。
标准差S控制图-制作与分析
• 假设您要显示 S 控制图，以便在一周的时间里监视三个班次中 故障数的变异性。由于在各班次中进行的测量次数有所不同，因 此数据中的子组大小不等。您要使用合并标准差估计 s。
➢ 1 打开文件“质量控制示例.MTW”。 ➢ 2 选择统计 > 控制图 > 子组的变量控制图 > S。
• 缺陷品控制图 ➢ 您可以将产品与标准进行比较，并将其归类为有缺陷产品或无缺陷产品。 例如，线长是否满足强度要求。缺陷品控制图有：
MiNitab作控制图的方法
1 控制图得选择1、1 计量值特性凡产品得品质特性以实际量测方式取得得特性称为计量特性，例如重量、厚度等.此类数据选用“均植与极差值X—Ｒ”控制图.1、2 计数值特性凡产品得品质特性不连续，不易或不能以实际量测方式取得，只能间断取值得特性，例如不合格数、不良品率等.此类数据选用“P”控制图。
2 X—R控制图绘制步骤2、1 决定须控制得特性。
2、2 收集2５组数据。
2、３使用MiniTaｂ软件绘制控制图１）数据录入MiniTab工作表,如图1所示；图1 MiｎiTab工作表2）选择Ｘbar-R菜单，如图2所示图2 Ｘb ａｒ-Ｒ菜单３） 根据会话窗口输入相应数据,如图3所示图3 Xba ｒ－R 会话窗口4) 绘制X －R 控制图,如图4所示S a m p l eS a m p l e M e a n5432126242220__X=22.221UCL=25.459LCL=18.984S a m p l eS a m p l e R a n g e543211612840_R=6.70UCL=13.42LCL=01Xbar-R Chart of C12图4 Ｘ—R 控制图2、4 检查就是否有超出控制界限得点，如图4中第5组数据。
2、5 将超出控制界限得数据剔除并重复“２、4”。
３ 生产现场X-R 控制图得使用3、１生产现场依据规定得抽样频率及抽样数,记录数据,所得数据录入ＭｉniＴａb工作表.3、2 根据历史计算出得“均值"、“标准差"，绘制生产现场实时X—R控制图.历史统计值输入窗口如图5所示。
图5 控制参数输入窗口4 控制图判读原则及异常控制图得纠正/预防措施4、1 正常之控制图其各点得动态1) 多数得点集中在中心线附近。
2）少数得点落在控制界限附近(但未超出控制界限）。
3) 各点得分布呈随机状态.4、2 异常控制图得判读1）任何超出控制限得点２）连续7个点在中心线之上或之下3) 连续7个点上升或下降4) 任何其它明显得非随机图形,如2/3得描点应落在控制限１/３得中间区域,描点成规则形状。
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八种控制图应用实例
m i n i t a b
Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】
1、试作均值极差控制图
2、试作均值极差控制图、中位数极差控制图和均值标准差控制图
3、试作移动极差控制图
4、试作样本大小n相等时的p控制图
5、试作样本大小n相等时的pn控制图
6. 试作样本大小n不相等时的p控制图
〔案例〕
某电机厂生产洗衣机用小型电机，构成交验批的批量各不相等，现每隔1小时抽取一个样本，共25批，经检验将不合格品数及不合格品率记入数据表，试作分析用控制图。
7. 试作C控制图
某电线生产过程中，每隔一定时间对100m导线进行检查，检查的结果如表所示，试作C控制图。
8. 试作U控制图
某电子产品检查的结果如表所示，试作U控制图。