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SPC教育资料Step1基础编什么是偏差?控制界限和规格界限管理图的种类和练习题Cpk的说明和练习题什么是偏差什么是偏差? ?体会偏差体会偏差使用秒表到使用秒表到5 5秒时按一次秒时按一次 , ,连续反复连续反复2020次。次。回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目回目偏差偏差题目体会偏差题目体会偏差使用秒表到使用秒表到5 5秒时按一次，连续反复秒时按一次，连续反复2020次次题目再来一次题目再来一次再来一次再来一次考察考察！每次正好秒吗每次正好秒吗?由于普通原因而造成的偏差正态分布的偏差很难改善SPC手法是管理特殊原因引起的偏差被别人打扰被别人打扰由于特殊原因而造成的偏差偏差是打算做出同样的结果，而做重复的事时发生的误差偏差是打算做出同样的结果，而做重复的事时发生的误差. .分为以下分为以下2 2种种正态分布是正态分布是把平均值为最高点，左右的分布是把平均值为最高点，左右的分布是均等的锺形图均等的锺形图工程中的异常原因是？工程中的异常原因是？题目制造工程有什么异常原因题目制造工程有什么异常原因? ?作业错误、教育不足设备保养，点检不足、故障材料、部材不同环境异常偏差的具体表现方法偏差的具体表现方法用图表示的话直方图78910111213789101112131 2 3 4 5 6 7 8 9101214 1618 2022 2426 2830倾向性图表用数字表示的话（标准偏差）348.5 349 349.5 350 350.5 351 351.5 35219.5 20 20.5 21 21.5 22 22.5 23 23.5 2402.557.51012.515 17.520102030405060从直方图可知的事从直方图可知的事PartPart课题看下个直方图知道什么课题看下个直方图知道什么? ?从直方图能知道从直方图能知道Part2Part202.557.51012.515 17.520一个月的上下班时间分布一个月的上下班时间分布102030405060每一天的手表误差分布每一天的手表误差分布348.5 349 349.5 350 350.5 351 351.5 35230罐可口可乐罐可口可乐量量的分布的分布 分布幅分布幅348.5ml352ml左右左右 分布中心分布中心350ml350.5ml 分布峰分布峰350ml350.5ml 没有飞出没有飞出 分布幅分布幅2024左右左右 分布中心分布中心22左右左右 分布峰分布峰2323.5左右左右 没有飞出没有飞出 分布幅分布幅7.5分分18.75分分左右左右 分布中心分布中心12.5分分13.75分分左右左右 分布峰分布峰10分分11.25分分左右左右 有飞出有飞出 分布幅分布幅15秒秒45秒秒左右左右 分布中心分布中心30秒秒左右左右 分布峰分布峰30秒秒35秒秒 没有飞出没有飞出每每30分钟测定的温度分布分钟测定的温度分布19.5 20 20.5 21 21.5 22 22.5 23 23.5 24 直方图知道分布的幅知道分布的中心知道分布的最高峰知道有无飞出从倾向性图表能知道从倾向性图表能知道Part1Part13473483493503513523531 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 1213 14 1516 17 1819 2021 22 2324 25 2627 28 2930192021222324251 2 3 45 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 2951015201 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 1213 14 1516 17 1819 2021 22 2324 25 2627 28 29301020304050601 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 1213 14 1516 17 1819 2021 22 2324 25 2627 28 2930题目看下个倾向性图表能知道什么题目看下个倾向性图表能知道什么? ?从倾向性图表能知道从倾向性图表能知道Part2Part2 分布幅分布幅348.5ml352ml左右左右 分布中心分布中心350ml左右左右 没有飞出没有飞出 安定的偏差安定的偏差 分布幅分布幅7.5分分18.5分分左右左右 分布中心分布中心10分分左右左右 9日有飞出日有飞出 除了飞出以外是安定的偏差除了飞出以外是安定的偏差 分布幅分布幅2024左右左右 分布中心分布中心22左右左右 没有飞出没有飞出 从从5点到点到14点点,有上升倾向有上升倾向 分布幅分布幅20秒秒45秒秒左右左右 分布中心分布中心30秒秒左右左右 没有飞出没有飞出 开始时偏差很大开始时偏差很大,之后是安定的偏差之后是安定的偏差每每30分钟测定的温度分布分钟测定的温度分布19202122232425日中気温5時6時7時8時9時10時11時12時13時14時15時16時17時18時19時30罐可口可乐罐可口可乐量量的分布的分布347348349350351352353娛僕儏乕僗偺撪梕検1杮栚3杮栚5杮栚7杮栚9杮栚11杮栚13杮栚15杮栚17杮栚19杮栚21杮栚23杮栚25杮栚27杮栚29杮栚一个月的上下班时间分布一个月的上下班时间分布5101520通勤時間1日3日5日7日9日11日13日15日17日19日21日23日25日27日29日102030405060時計誤差1日3日5日7日9日11日13日15日17日19日21日23日25日27日29日每一天的手表误差分布每一天的手表误差分布倾向性图表知道分布幅知道分布中心知道有无飞出知道随时间的变动从标准偏差从标准偏差（）可知可知Part1Part1标准偏差标准偏差（）是什是什么么? ?表示实际被测定的数值表示实际被测定的数值 偏离理想值偏离理想值(=(=平均平均值值) )有多少的指标有多少的指标30罐可口可乐量的分布罐可口可乐量的分布理解标准偏差的计算式理解标准偏差的计算式1 求出实际数据的平均值2 实际数据减平均値（最终差数的平均値是0）3 算出差数的平方（去掉负号）4 差的平方合计/（測定个数）这叫分散 测定数据是抽样数据时除以（測定个数） 测定数据是全数数据时除以（測定个数）5 算出分散的平方根=350,20=0.40=0.63缶内容量1本目350.52本目349.63本目350.94本目349.75本目351.56本目351.27本目350.58本目350.59本目349.910本目350.311本目350.412本目350.213本目350.614本目349.515本目349.616本目351.117本目349.318本目350.819本目350.320本目349.821本目350.222本目348.923本目350.424本目349.925本目349.326本目350.227本目350.428本目351.129本目349.430本目350.1合計10506.10平均値350.20平均値差0.30-0.600.70-0.501.301.000.300.30-0.300.100.200.000.40-0.70-0.600.90-0.900.600.10-0.400.00-1.300.20-0.30-0.900.000.200.90-0.80-0.100.0000差乗0.090.360.490.251.680.990.090.090.090.010.040.000.160.490.360.800.820.360.010.160.001.700.040.090.820.000.040.800.650.0111.49日中気温5時20.05時30分20.26時20.36時30分20.67時20.77時30分21.08時21.08時30分21.49時21.89時30分21.810時22.010時30分22.411時22.611時30分22.612時22.812時30分22.913時23.213時30分23.414時23.414時30分23.515時23.515時30分23.416時23.316時30分23.317時23.217時30分23.218時23.218時30分23.119時23.1从标准偏差从标准偏差（）可知可知Part2Part2 题目计算标准偏差题目计算标准偏差（）用以下数据计算标准偏差用以下数据计算标准偏差（）通勤時間1日102日103日124日95日116日107日108日99日1810日1011日1012日913日1014日915日916日1017日1018日1219日1120日1221日822日923日1024日925日1026日927日1128日1329日930日8一个月的上下班时间分布一个月的上下班时间分布每每3030分钟测定的温度分布分钟测定的温度分布時計誤差1日382日193日234日435日216日367日338日329日3010日2911日3212日3113日3314日2715日2816日3617日2718日3419日3120日4021日3122日3023日3224日3025日2626日3127日2128日3529日2430日31每一天的手表误差分布每一天的手表误差分布1.95.5 标准偏差（）能把分布的范围数值化 知道各测定数据， 平均偏离理想值多少？1.16各手法的使用方法各手法的使用方法题目什么时候用直方图题目什么时候用直方图, ,倾向性图表倾向性图表, ,标准偏标准偏差比较好？差比较好？例）例）例）例）例）例） lotlot内的偏差内的偏差 想把偏差数值化想把偏差数值化 lotlot间的偏差间的偏差 日常日常, ,定期检查的偏差定期检查的偏差随着时间不变随着时间不变随着时间变动随着时间变动想把偏差数值化想把偏差数值化直方图知道分布的幅知道分布的中心知道分布的最高峰知道有无飞出不知道随时间的变动倾向性图表知道分布幅知道分布中心知道有无飞出知道随时间的变动 标准偏差能把分布的范围数值化 知道各测定数据， 平均偏离理想值 多少？工程的安定性工程的安定性管理管理lotlot内的平均值内的平均值 lotlot内的偏差内的偏差平均值平均值标准偏差标准偏差（）管理随着时间而变的管理随着时间而变的用用倾向性图表倾向性图表管理管理每每3030分钟测定的温度分布分钟测定的温度分布19202122232425日中気温5時6時7時8時9時10時11時12時13時14時15時16時17時18時19時347348349350351352353缶内容量1本目3本目5本目7本目9本目11本目13本目15本目17本目19本目21本目23本目25本目27本目29本目Avg=350.20倾向性图表的缺点倾向性图表的缺点5101520通勤時間1日3日5日7日9日11日13日15日17日19日21日23日25日27日29日Avg=10.23一个月的上下班时间分布一个月的上下班时间分布102030405060時計誤差1日3日5日7日9日11日13日15日17日19日21日23日25日27日29日Avg=30.47每一天的手表差误分布每一天的手表差误分布3030罐可口可乐量的分布罐可口可乐量的分布倾向性图表的缺点倾向性图表的缺点没有判断飞出没有判断飞出倾向性变化倾向性变化的基准的基准有有可能可能放过异常放过异常总结总结 偏差偏差是打算做出同样的结果是打算做出同样的结果, ,而而重复做事重复做事的时候发生的的时候发生的误差误差. .被分被分类类普通原因普通原因的偏差和的偏差和特殊原因特殊原因的偏差的偏差. . SPC的目的是查出特殊原因引起的偏差的目的是查出特殊原因引起的偏差 看偏差的手法有直方图看偏差的手法有直方图,倾向性图倾向性图,标准偏差。要管理工程的稳定性时标准偏差。要管理工程的稳定性时,用用倾向性图倾向性图管理管理平均值平均值和和标准偏差标准偏差。可是。可是,没有异常的定义。所以没有异常的定义。所以所有所有的人不能做同样的判断的人不能做同样的判断,应该要有规定异常的定义。应该要有规定异常的定义。控制界限和规格界限控制界限和规格界限异常和不良的区别异常和不良的区别题目异常和不良一样题目异常和不良一样? ?异常异常不良不良异常是指还没成为不良，但是有与平时不同的症状主要原因：作业和工程与平时不同结果 ：做出制品的结果与平时不同请把自己担当的作业工程当作是自己的身体!生病?早期发现,早期治疗102030405060時計誤差1日3日5日7日9日11日13日15日17日19日21日23日25日27日29日5101520通勤時間1日3日5日7日9日11日13日15日17日19日21日23日25日27日29日19202122232425日中気温5時6時7時8時9時10時11時12時13時14時15時16時17時18時19時控制界限的作用控制界限的作用5101520通勤時間11日3日5日7日9日11日13日15日17日19日21日23日25日27日29日Avg=10.23LCL=5.47UCL=15.00102030405060時計誤差1日3日5日7日9日11日13日15日17日19日21日23日25日27日29日Avg=30.47LCL=12.04UCL=48.89控制界限控制界限是看是看工程的稳定性工程的稳定性的指标的指标基本以基本以AVEAVE（标准偏差）（标准偏差）计算计算, ,飞出飞出AVEAVE33（标准偏差）（标准偏差）时判断为时判断为异常异常( (与平时不同与平时不同) ) 上面的管理线为上面的管理线为UCLUCL, ,下面的管理线为下面的管理线为LCLLCL题目在下面几个图表中哪几个有异常题目在下面几个图表中哪几个有异常? ?自工程的警报自工程的警报347348349350351352353娛僕儏乕僗偺撪梕検1杮栚3杮栚5杮栚7杮栚9杮栚11杮栚13杮栚15杮栚17杮栚19杮栚21杮栚23杮栚25杮栚27杮栚29杮栚347348349350351352353缶内容量1本目3本目5本目7本目9本目11本目13本目15本目17本目19本目21本目23本目25本目27本目29本目Avg=350.20LCL=348.06UCL=352.3519202122232425日中気温111111 111 11111 11 111 11 1 11 15時30分6時30分7時30分8時30分9時30分10時30分11時30分12時30分13時30分14時30分15時30分16時30分17時30分18時30分Avg=22.31LCL=21.94UCL=22.68因为有了因为有了AVEAVE这个这个判断异常的指标判断异常的指标, ,所以所以所有的人都能做同样的判断所有的人都能做同样的判断发生概率发生概率标准偏差（标准偏差（）和正态分布的关系和正态分布的关系代表代表1个标准偏差（个标准偏差（1 ）标准偏差（标准偏差（ ）大时分布也宽，标准偏差（大时分布也宽，标准偏差（ ）小时分布靠近平均值小时分布靠近平均值为了方便起见，表示偏离平均值多少时为了方便起见，表示偏离平均值多少时, 叫做叫做 标准偏差（标准偏差（ ）标准偏差和正态分布的关系标准偏差和正态分布的关系Z(a)、 、Z(b)是是各分布各分布的的 的位子的位子、 、离离平均値平均値Z(b)比比Z(a)更远更远、 、但绿色面积和粉红色面积相但绿色面积和粉红色面积相等等。 。把总体的面积当成把总体的面积当成1时，此面积是时，此面积是 時時0.3413 時時0.4772 時時0.4987超过超过UCL、 、LCL的概率是的概率是（ （0.50.4987） ）*100=0.13%成为异常的是合计成为异常的是合计0.26%0.20%0.20%体会异常！体会异常！题目题目3 3标准偏差标准偏差（） （0.26%0.26%）是什么样的概率是什么样的概率? ?比如比如 投投3回回硬币，硬币，同一个面连续朝上的概率同一个面连续朝上的概率 投投9回回硬币，硬币，同一个面连续朝上的概率同一个面连续朝上的概率 扔扔4 4回色子，连续出现回色子，连续出现1 1点的概率点的概率题目在稳定的工序中制造异常题目在稳定的工序中制造异常扔扔2 2次色子，次色子，每次扔每次扔2 2个，个，2 2次中色子和大的为次中色子和大的为UCLUCL、和小的为和小的为LCLLCL。 会出现异常吗会出现异常吗? ?12.5%12.5%0.08%0.08%2 23 31 12 29 91 16 64 41 1几乎不会出现几乎不会出现出现就是异常出现就是异常倾向规则倾向规则倾向规则倾向规则是看是看工程稳定性工程稳定性的指标的指标控制界限控制界限： ：突出异常突出异常 倾向规则倾向规则： ：工程平均的移动工程平均的移动倾向规则倾向规则 连续连续9 9点在平均值一侧（上边或下边）点在平均值一侧（上边或下边） 连续连续3 3点中的点中的2 2点落在点落在2 2标准偏差（标准偏差（ 2 2 ）以外的区域以外的区域 连续连续5 5点中的点中的4 4点落在点落在1 1标准偏差（标准偏差（ 1 ）以外的区域以外的区域查工序平均移动查工序平均移动查工序平均移动或查工序平均移动或LOT间偏差的增加间偏差的增加查工序平均移动查工序平均移动2.04.06.08.010.012.014.0CBACBA212 345 67 89 10 11 12 13 14 15 16 17SampleAvg=8.200LCL=3.642UCL=12.75805101520CBACBA512345678910 11 12SampleAvg=10.22LCL=1.58UCL=18.866.08.010.012.014.0CBACBA612345678910 11 12SampleAvg=10.111LCL=6.123UCL=14.099LOT间偏差的增加间偏差的增加体会异常体会异常题目在稳定的工程中发生倾向异常的概率题目在稳定的工程中发生倾向异常的概率? ?0.20%0.05%0.06%题目题目在稳定的工程里做出倾向异常在稳定的工程里做出倾向异常扔扔2 2次色子，次色子，每次扔每次扔2 2个，个，2 2次中色子和大的为次中色子和大的为UCLUCL、和小的为和小的为LCLLCL。之后做出倾向性图表。之后做出倾向性图表。 发生了异常吗发生了异常吗? ?291(0.50.4772) 24(0.50.3413) 连续连续9 9点在平均值一侧（上边或下边）点在平均值一侧（上边或下边） 连续连续3 3点中的点中的2 2点落在点落在2 2标准偏差（标准偏差（ 2 2 ）以外的区域以外的区域 连续连续5 5点中的点中的4 4点落在点落在1 1标准偏差（标准偏差（ 1 ）以外的区域以外的区域几乎不会出现几乎不会出现出现就是异常出现就是异常规格界限规格界限规格界限规格界限是评价工程能力的基准是评价工程能力的基准规格界限是顾客的规格值又是制造基准书的规格值。规格界限是顾客的规格值又是制造基准书的规格值。超超出规格界限时可以判断为不良与工程能力不足出规格界限时可以判断为不良与工程能力不足. .上面的管理线为上面的管理线为USLUSL, ,下面的管理线为下面的管理线为L LSLSL顾客的警报顾客的警报 下工程的警报下工程的警报05101520253012345678910 11 12SampleAvg=15.00LCL=4.03UCL=25.978590951001051101151201816 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96 104SampleAvg=100.21LCL=92.45UCL=107.97LSL=90USL=110USL=20LSL=10控制界限大于规格界限控制界限大于规格界限 工程能力不足工程能力不足超出规格界限超出规格界限 不良不良复习复习题目从下面的控制图中找出异常点题目从下面的控制图中找出异常点, ,请说明哪里请说明哪里有什样的异常有什样的异常9092949698100102104106108110CBACBA02468 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98100SampleAvg=99.93LCL=94.08UCL=105.78LSL=92USL=1089092949698100102104106108110CBACBA126656502468 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98100SampleAvg=99.93LCL=94.08UCL=105.78 超出超出UCL連続点連続点（）（）点中点点中点（）（）点中点（）点中点（） 点中点（）点中点（）USL=108LSL=92没超出规格界限没超出规格界限（ （USL、 、LSL） ）点中点点中点（）（）管理图的判断方法（异常判定实例）（ ） 任（ ） 任1点落于点落于3的管理界限以外的的管理界限以外的场合场合（ ）（ ） 连续连续2/3以上的点落于（2/3以上的点落于（2） 的距2） 的距离以外的场合离以外的场合（ 中心（ 中心线同侧线同侧） ） 管理图的判断方法（ 异常判定实例）（ ）（ ） 连续连续4/5以上的点落于以上的点落于 的距 的距离以外的场合离以外的场合（ 中心（ 中心线同侧线同侧） ）（ ）（ ） 连续连续8个以上的点落于中心同8个以上的点落于中心同侧的场合侧的场合 总结总结 异常异常是指还没成为不良，但是有是指还没成为不良，但是有与平时不同的症状与平时不同的症状 控制界限控制界限是以是以AVEAVE33（标准偏差）评价标准偏差）评价工程的稳定性工程的稳定性的的基准基准, ,因为有了这个判断异常的指标因为有了这个判断异常的指标, ,所以所以所有的人都能做同样的判断所有的人都能做同样的判断 在稳定的工程中在稳定的工程中超出控制界限或符合倾向规则的概率非常低，超出控制界限或符合倾向规则的概率非常低，如果出现此现象就说明发生了如果出现此现象就说明发生了异常异常自工程的警报自工程的警报 倾向规则倾向规则是评价是评价工程的稳定性工程的稳定性的基准，如果符合此规则的基准，如果符合此规则,就意就意味着味着平均值在变化平均值在变化或或偏差在增加偏差在增加 规格界限是评价工程能力规格界限是评价工程能力的基准，使用顾客规格或制造基准书的基准，使用顾客规格或制造基准书的规格的规格 顾客顾客 下工程的警报下工程的警报管理图的种类管理图的种类管理图的种类管理图的种类标准偏差法Shewhart法Moving Range法X-bar and S每LOT复数的数据P投入数与良品/Individual每LOT一个数据Chart Type数据的种类管理线的种类不良品数均值和标准差均值和标准差不合格率的不合格率的P图图个别的，单独的个别的，单独的MR(Mean)1111811111.8LotLotMean1212223214225216297308299301029平均値25.44.2管理线的计算方法管理线的计算方法Part1用用3标准偏差法计算标准偏差法计算CL=XLotMean=25.4LCL=XLotMean3=12.8UCL=XLotMean3=38.0SLotMeanSLotMean用用MR法法计计算算MR(Mean)8789878988.0数据数据LotLotMean1212293224305216297228309211029平均値25.44.2数据数据 LCL=XLotMean3=20.6CL=XLotMean=25.4MRLotMean1.128UCL=XLotMean3=30.2MRLotMean1.128数据数据 数据数据 LCL=XLotMean3=4.1MRLotMean1.128UCL=XLotMean3=46.7MRLotMean1.128连续的连续的LOT间间的偏差大的偏差大连续连续2个个LOT差的差的绝对值绝对值管理线的计算方法管理线的计算方法Part20102030405012345678910 11 12SampleAvg=25.40LCL=4.13UCL=46.670.010.020.030.040.050.05555555512345678910 11 12SampleAvg=25.400LCL=20.673UCL=30.127把用把用MR法计算的管理线做成图表法计算的管理线做成图表因为连续的因为连续的LOT间的偏差大，所以管理间的偏差大，所以管理线变得宽线变得宽. 每每LOT间有从间有从7到到9偏的差是正常偏的差是正常因为因为Sample5和和6之间以外之间以外,连续的连续的LOT间的偏差小，所以管理线变得窄间的偏差小，所以管理线变得窄. Sample5和和6之间的变动看作异常之间的变动看作异常MR法与法与3标准偏差不同，管理线考虑的是连续的标准偏差不同，管理线考虑的是连续的LOT间的变化间的变化容易查出急剧的变化容易查出急剧的变化管理图的种类管理图的种类标准偏差法Shewhart法Moving Range法X-bar and S每LOT复数的数据P投入数与良品/Individual每LOT一个数据Chart Type数据的种类管理线的种类不良品数均值和标准差均值和标准差不合格率的不合格率的P图图个别的，单独的个别的，单独的管理线的计算方法管理线的计算方法Part3用用Shewhart法法计算计算CL=p=90.1LCL=p3 每LOT变动p(1p）niUCL=p+3每LOT变动p(1p）niLot投入数(ni) 良品数歩留(P)MR1302893.32252080.013.33333090.910.94222195.54.65151493.32.26232295.72.47454088.96.88211885.73.2911981.83.910242395.814.0平均値90.16.8LCLUCL73.7100.072.2100.074.5100.071.0100.067.0100.071.4100.076.7100.070.5100.063.1100.071.8100.0Lot投入数(ni) 良品数歩留(P)MR13000000 280000093.322500000 200000080.013.333300000 300000090.910.942200000 210000095.54.651500000 140000093.32.262300000 220000095.72.474500000 400000088.96.882100000 180000085.73.291100000 90000081.83.9102400000 230000095.814.0平均値90.16.8LCLUCL90.090.290.090.290.190.190.090.290.090.290.090.290.190.190.090.290.090.290.090.2变得非常严格，变得非常严格，不现实不现实数量和数量和LOT多的时候多的时候不要使用不要使用Shewhart法法管理线的计算方法管理线的计算方法Part460708090100歩留(P)12345678910SampleAvg=90.09LCL=71.980.60.70.80.91.0Proportion for 良品数12345678910SampleAvg=0.904LCLUCL=1.00060708090100歩留(P)12345678910SampleAvg=90.09LCL=71.980.600.700.800.901.00Proportion for 良品数12345678910SampleAvg=0.9036LCLUCL把把Shewhart法和法和MR法计算的管理线做成图表法计算的管理线做成图表 （苏哈特法和移动极差法）（苏哈特法和移动极差法）X-Bar and S Chart的用法（均值和标准差图）的用法（均值和标准差图）使用場使用場合合 有群数据或每有群数据或每LOT数个体数个体（ （3个以上个以上） ）的测定数据的测定数据測定測定的时候，管的时候，管理理 平均值平均值 和和 偏差偏差 的变化的变化0.99250.99500.99751.00001.00251.0050L寸法AVE3A00013A00023A00033A00043A00053A00063A00073A00083A00093A00103A00113A00123A00133A00143A00153A00163A00173A00183A00193A0020LotAvg=0.999025LCL=0.994071UCL=1.0039790.0000.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.0080.009寸法3A00013A00023A00033A00043A00053A00063A00073A00083A00093A00103A00113A00123A00133A00143A00153A00163A00173A00183A00193A0020LotAvg=0.00463LCL=0.00119UCL=0.008063A0001 3A0002 3A0003 3A0004 3A0005 3A0006 3A0007 3A0008 3A0009 3A0010 3A0011 3A0012 3A0013 3A0014 3A0015 3A0016 3A0017 3A0018 3A0019 3A002011.0020.9940.9991.0011.0001.0010.9951.0030.9941.0011.0050.9940.9981.0070.9930.9980.9990.9991.0011.00021.0040.9930.9990.9990.9981.0000.9980.9980.9861.0020.9911.0100.9881.0040.9951.0060.9991.0060.9930.99431.0001.0030.9911.0061.0030.9970.9931.0070.9961.0010.9970.9960.9930.9970.9920.9981.0060.9930.9961.00240.9961.0091.0011.0000.9960.9860.9931.0040.9980.9980.9981.0011.0080.9881.0020.9960.9910.9970.9981.00550.9920.9991.0011.0011.0011.0001.0010.9991.0051.0010.9960.9900.9930.9991.0070.9990.9990.9990.9951.00060.9960.9961.0020.9990.9961.0010.9981.0000.9991.0011.0021.0030.9981.0080.9911.0001.0031.0000.9981.00471.0021.0051.0060.9941.0031.0041.0091.0050.9990.9970.9961.0020.9931.0011.0071.0070.9990.9931.0001.00280.9900.9900.9960.9980.9890.9991.0041.0000.9961.0021.0061.0080.9960.9971.0000.9970.9971.0020.9930.99790.9990.9931.0061.0040.9910.9990.9991.0010.9991.0010.9980.9990.9930.9950.9991.0011.0021.0021.0081.005101.0021.0010.9961.0000.9951.0000.9961.0000.9941.0011.0050.9910.9941.0031.0011.0040.9961.0021.0040.994AVE0.99830.99830.99981.00010.99710.99890.99871.00180.99681.00050.99940.99960.99541.00000.99881.00050.99930.99930.99851.0003S0.00480.00600.00470.00340.00470.00480.00500.00320.00490.00150.00480.00660.00540.00620.00590.00380.00410.00410.00480.0042数据例数据例控制图例控制图例Individuals Chart、 、P Chart的用法的用法使用場使用場合合 群体或每群体或每LOT中只有一个测定数据时中只有一个测定数据时数据例数据例控制图例控制图例80859095100歩留CBACBA153A00013A00023A00033A00043A00053A00063A00073A00083A00093A00103A00113A00123A00133A00143A00153A00163A00173A00183A00193A0020LotAvg=91.68LCL=86.85UCL=96.51使用使用MR法法Lot投入数良品数歩留3A0001134,850125,21192.93A0002134,361124,91193.03A0003135,122125,04592.53A0004135,638124,95692.13A0005135,599124,22591.63A0006135,867124,66391.83A0007133,908125,56193.83A0008134,883125,10992.83A0009135,548125,41992.53A0010134,457117,86787.73A0011134,655108,47380.63A0012134,155118,92388.63A0013134,077125,23793.43A0014134,511124,88692.83A0015134,613125,25493.03A0016133,941124,23592.83A0017134,716125,72493.33A0018134,798124,05092.03A0019135,067124,78892.43A0020134,817126,71494.0平均値134,779123,56291.7标准偏差ShewhartMoving RangeX-bar and S看长期的LOT间偏差看短期接连的LOT间偏差PLOT数量小成品率100%多LOT数量多Individual看长期的LOT间偏差Chart Type管理线的计算方式和使用场合LOT间偏差看短期接连的每LOT复数的数据投入数与良品/每LOT一个数据数据的种类不良品数管理图的种类和管理方法一览管理图的种类和管理方法一览注意注意 只有平均值和标准偏差数据时，用只有平均值和标准偏差数据时，用Individual Chart描绘描绘X-bar and S Chart 只有步留率和不良率的数据，不知投入数和良品数的时候，只有步留率和不良率的数据，不知投入数和良品数的时候，如果如果LOT数量大就用数量大就用Individual Chart描绘描绘P Chart 描绘管理图的时候，最重要的是层别描绘管理图的时候，最重要的是层别.（ （用形状用形状,品名等区分品名等区分） ）对设计被预想同样的结果的东西，可以描画在同样的管理图中对设计被预想同样的结果的东西，可以描画在同样的管理图中.容易查出异常容易查出异常容易查出异常容易查出异常均值和标准差均值和标准差不合格率的不合格率的
