SPC学习--统计学习-控制图表

  

控制图与其他统计工具(如直方图,相关图和帕累托图)一起用于统计过程控制(SPC)中,以分析和统计控制许多领域(运营,服务等)中的业务流程。
特别是,控制图可支持用户分析流程内部的可变性来源。 通过控制图,可以区分:
-由于无法控制的常见原因导致的正常可变性;
-系统可变性,取决于不规则的机器,有缺陷的原材料,操作员错误等,由过程中的变形决定。
控制图的目的是检测过程中系统变量的存在(如果存在,则称该过程“失控”)。

连同代表平均值的水平线一起,报告了两个限制:控制上限和控制下限,通常由统计考虑因素(例如μ±3σ)确定或由用户定义的参数设置。 平均值是仅存在自然可变性时变量应采用的值。 控制区域之外(LCL和UCL之间)的任何其他值都表明存在系统可变性:这将允许用户突出显示并检查原因,并尝试将其从过程中移除。 在某些情况下,图表还会显示另外两条线,即警告上限和警告下限,通常位于μ±2σ。

 

移动极差管理图 ( moving range control chart )

累积和控制图(cumulative sum)

Exponentially Weighted Moving Average)指数加权移动平均控制图

 

在SPC中,有过程能力指数Cpk的名词。

Cpk(过程能力指数)与Ppk(过程性能指数)

posted on 2019-12-31 11:54  环保未来  阅读(1013)  评论(0编辑  收藏  举报

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