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回到主题谈谈一个控制图的绘制实例:6 r# U y% \) V0 Y6 O
控制对象车削一根轴的直径误差9 {$ }( B8 e5 q7 t; o
绘制时机:我们认为生产处于正常情况下(系统正常)$ R" P. U/ ^2 t# r
绘制步骤:1、随机采集数据。如:200个
3 y) e, X# B1 D; {. w- f2、绘制直方图,观察直方图是否近似于正态分布。发现有双峰形、孤岛形等现象说明系统出现异常。排除异常后再重新采集数据。直方图显示正常后继续进行进行下一步" L9 m. d* F2 r Q
3、计算均值Ȳ(μ)及标准差 S(ơ),这个容易办到,好点的带函数的计算器就可办到。
1 L8 A$ Q4 ^9 W- b4、建立坐标:纵坐标是尺寸。横坐标是取样的时间8 p2 j& S: ?) c# ]8 }7 j
5、绘制中心线及上下控制线: 三条线是平行的横线。中心线标高为平均值Ȳ。上、下控制线为中心线标高 Ȳ土 3S ., ^. c5 L X. m/ C# f
3、运用:以后按规定时间间隔或时机抽样。并将数据标在图上
* t5 @3 [6 P7 h5 `6 Z+ O! Z0 f4、判断系统是否出现异常* u" O7 X9 |' J4 L6 W
因为是基于系统正常情况下绘制的控制图。可以认为当点子落在上下控制线内是系统处于正常情况。点子有时也会落在控制线以外。但这种概率很小,大约是0.0027 。属于小概率事件。当发生小概率事件时,通常认为系统出现了异常。* O' P( U( M; f% i8 H% Q- _. u
二项分布也用于判断小概率事件。如连续8个点都在中心线以上。这种情况发生的概率只有1/256 属于小概率事件,此时可以认为系统不正常,在金加工时有可能是刀具磨损或测量工具出现故障,导致数据分布中心偏移。这种故障是偶发性故障,排除故障后,系统会恢复正常
- i5 }. p9 n/ F4 s( V& l还有些..... |
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