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文档简介

1、该数据源为“计数控制图”、“不合格品率控制图”(Pchart)，是监控不合格品率的控制图。好的和坏的质量特征通常遵循二项式分布；例如，当样本量n足够大时，分布趋向于正态分布，这适用于每个周期的全部检验部分或不同的检验样本内容。不合格品率控制图(Pchart)，检查并记录数据，计算平均不合格品率P，计算中心线和控制极限，绘制控制图并进行分析，与N！案例研究表明，在制造复杂发动机的端盖时，如果有一些不符合要求的因素，它们被判定为有缺陷的产品。在成品的全面检验中，现在要求对每一班产品的次品率做一个控制图。每班检查的端盖总数是样本量，收集25个班的检查数量和缺陷数量。案例分析，1。收集的数据如下表所示

2、：案例分析，根据公式计算各组的控制上限和下限。当每组容量与其平均值之差小于25%时，平均样本容量()可用于计算质控极限。进行案例分析、控制图绘制和分析：单元缺陷数控图(U形图)适用于控制单元样品数量中的缺陷数量(如面积、体积、长度、时间等)。)；通常服从泊松分布；它可以用近似正态分布来处理。只要能够计算出每单位缺陷的数量，取样的大小就可以变化。单元缺陷数控图(U形图)，检查并记录数据，计算平均单元缺陷数，计算中心线和控制极限，绘制控制图并进行分析，这与N！如果n是样本量，c是缺陷数，则单位缺陷数为：u=c/n，案例分析。有必要分析注塑产品的缺陷。收集的数据记录在下表中：控制极限的计算。在实际应

3、用中，当每组容量与其平均值之差小于25%时，平均样本容量()可用于计算控制限。控制图可以绘制、分析、案例分析、其他控制图、缺陷产品数控图(Pn图)、缺陷产品数控图(c图)、缺陷产品数控图(Pn)，样本容量n为常数。不合格品的数量是服从二项分布的随机变量。当np5时，它近似遵循正态分布Nnp，np(1-p)，缺陷产品的数控绘图，确定数据样本量N的大小，N通常需要50个以上的数字。收集数据Pn1，pn2，pn3，pnk，k为样本数，计算控制中心和控制极限，绘制控制图并进行分析，绘制缺陷数控图(c图)，并控制某一单元上的缺陷数(如某一长度、某一面积、某一体积等。)；例如，铸件表面的气孔数量和机器安装后发现的故障数量；产品上的缺陷数量遵循泊松分布。近似正态分布处理，平均值为C，标准差为，缺陷数控映射，1。数据收集：一般取2025组数据；如果缺陷数量很少，可以将几个样本合并成一个样本，以最小化每组中的缺陷数量C=0。否则，将其用作控制图是不合适的。不同的缺陷应尽可能分层处理。缺陷数控映射，2。计算缺陷的平均数量。计算中心线和控制极限：4。绘制和分析控制图，计量数据？它们在本质上是一致的还是不能被子群抽样？你关心不合格产

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