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判斷速度改變後之母變異與原來之母變異有 顯著之 差異，即尚不能否定 Ho 縱使α允許 20％，在 n＝ 18之資訊量下仍然不能判定速度改變後 之σ 2與原來之σ o2有差異 (因 ＜ ＜ ) S6：處置 檢討α或提高 n (5)應用 有關σ 2試驗之判斷。 儀器精度之驗收或校驗。 60 計 量 值 檢 定 Ⅰ 詹昭雄 編著 (4) 統計判斷 ─ 檢定 上例若以檢定來做統計判斷時，做法如下：
C统计制程管制 Statistical Process Control ares亚瑞顾问公司 15／ 35 第 2章 计量值管制图 XR Chart平均值与全距管制图 通常数据应至少 25组且 100个数据以上，才能够判定制程是否稳定及其分配型态，而每组大约每 2～ 5 个连续数据定期取得。 所谓定期是指抽样频度要能发现制程潜在变异 (如生产者变更﹑环境变更﹑训练期间﹑不同原料批等
两类 : 短期 能力 长期能力 以从一个操作循环中获取的测量为基础的。 这些数据用控制图分析后判定过程为统计控制状态 ,且没有发现特殊原因。 通过很长一段时间内所进行的测量应在足够长的时间内收集数据。 这些数据用控制图分析后判定过程为统计控制状态 ,且没有发现特殊原因。 通常用于首批产品。 用来验证一个新的或经过修改的过程的实际性能是否符合工程参数。
μ＋ kσ μ kσ 1 2π‧σ ‧ e （ xμ ） 2 2σ 2 － d x % % % 3σ 2σ 1σ μ +1σ +2σ +3σ 圖 七 企业 () (大量管理资料下载 ) 16 管制圖是以 3 個標準差為基礎，換言之，只要群體是常態分配，從此群體抽樣時，每 10,000 個當中即有 27 個會跑出 +3σ 之外，亦即每 1,000次中約有 3 次機會超出 +3σ範圍
極差的計算 1 100 98 99 100 98 2 98 99 98 101 97 3 99 97 100 100 98 4 100 100 101 99 99 5 101 99 99 100 99 平均 100 極差 3 3 3 2 2 此资料来自企业(), 大量管理资料下载 平均值和極差 平均值的計算 554321 xxxxxx R值的計算 m i nm a x xxR
图 是 性质上是否是均匀或不能按子组取样 —例如：化学槽液、批量油漆等。 否 子组均值是 否能很方便 地计算。 否 使用中 位数图 是 使用单值图XMR 是 接上页 子组容量是否大于或等于 9。 是 否 是否能方便地计算每个子组的 S值。 使用 X—R图 是 否 使用 X—R图 使用 X— s图 注：本图假设测量系统已经过评价并且是适用的。 使用控制图的准备 建立适合于实施的环境 a
= 20 ) C 依附件四 :”管制圖選用原則 ”挑選適用的管制圖并開始收集資料與點繪管制圖 . D 當點繪超出規格或不在管制狀況內 ,須針對各類異常原因撰寫有效的改善計劃 . A 將狀態穩定之參數 ,以現有數據繪成直方圖檢驗是否合乎規格呈現常態分配 .若 無符合則須檢討制程之人、機、料、法是否須再做變更 ,待改善後再匯集 20組以 上數據計算所要管制參數之管制上、下限并計算 Ca, Cp,
剂的涂料和油墨， 水性漆中挥发性有机物含量低。 相符 江苏省重点行业挥发性有机物污染控制指南 指南规定： “① 所有产生有机废气污染的企业，应优先采用环保型原辅料、生产工艺和装备，对相应生产单元或设施进行密闭，从源头控制 VOCs 的产生，减少废气污染物排放。 ② 鼓励对排放的 VOCs 进行回收利用，并优先在生产系统内回用。 对浓度、性状差异较大的废气应分类收 集，并采用适宜的方式进行有效处理
算过程能力 CPK 是否满足 N Y 改进 保持 利用控制图分析 特殊原因 普通 原因 Statistical Process control NO:LLCts05 6 第二章 计量型数据控制图 计量型数据的控制图应用广泛 的 原因： 1. 大多过程和其输出具有可测量的特性，所以其潜在应用很广； 2. 量化的值比简单的是－否陈述包含的信息更多； 3.
ss Control）。 SPC 主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警， 以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。 它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。 波动分为两种