如何理解画线的句子？控制图的绘制程序
如何理解画线的句子？关于控制图的绘制程序。本帖最后由 zhaohonggang 于 2020-1-19 10:15 编辑
明白过程能力研究的方法，这个理解起来就很容易了；
简单说明下，如下：
在做“初始过程能力研究”时，
取样个数要求一般为：至少25组样或者100个以上的数据，即一般取样为：25X3、25X4、25X5、20X5这几种取样方式，25x3见得更多些；且取样要求能够代表整个过程，具有代表性，也就是覆盖整个试生产过程；
如：我们选择抽样方式为：25X3，即25个子组，每个子组3个样本；例如试生产做300件产品，那就需要某个做SPC分析的工序这样取样：每9个产品后连续测3个产品（9+3）X25=300；做到基本覆盖全过程就好了；从上边的例子就可以明白，每个子组中的3个数据，称为：子组内；25个子组之间的关系称为：子组间
因为取样时，子组内是连续做的3个产品，4M变化是极小的，也就是特殊原因变化很小；而子组间，时间越长，变化点可能越多，也就是特殊原因变化就越大，覆盖整个过程就最大了；
通过上面可以明白，做控制图时也是一样的；
基本上为了具有可对比性，进行过程控制时也会延续“初始规程能力研究”时的部分取样办法；例如：“初始规程能力研究”时采取25X3取样方式，那么量产时，也会每次连续去3个产品测量，计算平均值；取样频率可以自己决定，尽量覆盖每个班次的全过程；
例如 一个子组为5个部件 为了保证子组内的特殊原因变差小就连续抽取5件隔一段时间在连续5件就是可以考虑这个子组间的变差了{:1_101:}个人理解！ :) :) :) :) 这是建立SPC抽样计划的基本原则：
子组内尽量没有特殊原因，就是说让子组内样本的差异尽量由普通原因造成；子组间差异尽可能能够反映由特殊原因造成的差异。
这样 ，查看控制图时，先看极差图（显示的是子组内的变差），判断子组内数据有误异常；再看均值图（显示的是子组平均值的变差），判断子组间有无异常。 zhaohonggang 发表于 2020-1-18 09:18
明白过程能力研究的方法，这个理解起来就很容易了；
简单说明下，如下：
在做“初始过程能力研究”时，
{:1_89:} zhaohonggang 发表于 2020-1-18 09:18
明白过程能力研究的方法，这个理解起来就很容易了；
简单说明下，如下：
在做“初始过程能力研究”时，
{:1_101:}淺顯易懂 不當諮詢顧問老師 太埋沒人才呀