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画出“休哈特控制图”示例,列举8种以上异常并解释,简述SPC(统计过程控制)的原理。

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理解问题画出“休哈特控制图”示例,列举8种以上异常并解释,简述SPC(统计过程控制)的原理。

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休哈特控制图是由W.A. Shewhart博士在1924年提出的,用于统计过程控制(SPC)的一种工具,旨在通过图形化的方式监控和评估生产过程的稳定性和可预测性。以下是休哈特控制图的一个示例,以及8种以上的异常情况和解释,以及SPC的原理简述。

休哈特控制图示例

假设我们正在监控一个生产过程,该过程产生连续的测量值。我们可以使用单值-移动极差控制图(x-Rm)来监控这个过程。以下是这种控制图的一个示例:

[此处应有图表,但无法显示]

异常情况列举与解释

  1. 连续7点或更多点落在中心线一侧:这可能表明过程的中心发生了偏移。2
  2. 连续6点递增或递减:这可能表明过程变量在一个方向上系统性地变化。2
  3. 连续14点交替上下:这可能表明过程处于随机波动状态,但不是系统性变化。2
  4. 连续3点中有2点落在C区外:C区是控制图中心线两侧的区域,如果两个点落在这个区域之外,可能表明过程不稳定。2
  5. 连续8点落在中心线两侧且无1点在C区中:这可能表明过程的变异性增加。2
  6. 连续2点落在控制限之外:这强烈表明过程已经失控。5
  7. 控制图中的点显示出非随机的模式或趋势:这可能表明存在特殊原因的变异。5
  8. 控制限内点的排列显示出系统性的变化:这可能表明过程的控制因素已经改变。5

SPC(统计过程控制)原理简述

SPC是一种质量管理技术,它使用统计方法来监控和控制生产或业务过程的变异性。SPC的核心原理包括:

  1. 过程变异性:所有过程都存在变异性,这种变异性可以是随机的或由特殊原因引起的。
  2. 过程控制:通过使用控制图等工具,可以识别和量化过程变异性,从而区分随机原因和特殊原因。
  3. 过程能力:评估过程在特定条件下满足规格要求的能力。
  4. 持续改进:SPC鼓励持续监控和改进过程,以减少变异性并提高过程性能。

通过SPC,组织可以识别和消除特殊原因的变异,从而提高产品质量和过程效率。89

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