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统计过程控制(SPC) 系统培训-SPC理论:控制图判异与趋势分析

2020/6/17 11:04:54 标签:       SPC进阶       浏览:498

八大判异原则


判异准则一:点出界就判异

点出界有两种可能性:

1).若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL的概率只有1.135‰左右。 

2). 若过程异常,如μ逐渐增大,于是分布曲线上移,点子超过UCL的概率将大为增加,可能为1.135‰的几十、几百倍。因此过程异常出现点出界的可能性要比过程正常时大几十、几百倍。所以点出界就判异。


判异准则二:点子接近控制界限


(l)连续3个点中,至少有2个点接近控制界限;

(2)连续7个点中,至少有3个点接近控制界限;        

(3)连续10个点中,至少有4个点接近控制界限.


距离控制界限1σ范围内就称为“接近”。通常只应用第一条,因为它点数少,容易判断。 


判异准则三:链

出现下图l的现象表明质量特性值分布的均值μ向出现链的这一侧偏移。现作说明:  

*. 在控制图中心线一侧连续出现的点称为链,其中包含的点子数目称为链长。链长≥9,判异.


判异准则四:间断链

.间断链指链中个别点子跳到另一侧。    

.判异准则(同样代表均值μ向出现链的这一侧偏移)

(l)连续11点,至少10点在一侧;

(2)连续14点,至少12点在一侧;

(3)连续16点,至少14点在一侧;

(4)连续20点,至少16点在一侧;


判异准则五:倾向

下降倾向表明质量特性值分布的均值μ随时间而减少。点子递增或递减的状态称为倾向或趋势(trend)。

注意,如下图所示的下降倾向,后面的点一定要低于或等于前面的点,否则倾向中断,需要重新起算。对于上升倾向也有相应的要求。七点倾向判异。


判异准则六:接连15点集中在中心线附近


“中心线附近”指中心线±1σ的范围内称为出中心线附近。图示现象表明标准差σ减小。但首先需要检查下列两种可能性:

        l)是否数据错误;

        2)是否分层不够。

以老师傅车制机螺丝为例,设老师傅与青工早晚两班倒,操作同一台车床,作控制图时两人的数据未分层(早晚班数据分开),即未分类。现在若用σ总(6σ总为控制图上下控制界限的间隔距离)作控制图,恰好又碰上用老师傅的数据打点,就会出现本模式。

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