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优思学院|SPC控制图异常点占比可否用来评估过程的稳定程度?

SPC控制图异常点占比可否用来评估过程的稳定程度?

使用SPC控制图异常点占比确实可以评估过程的稳定程度。通常来说,SPC(统计过程控制)控制图是用于监控和控制生产或业务过程,以确保这些过程在可接受的范围内运行。通过识别和分析控制图中的异常点,可以判断过程是否存在系统性问题或特殊原因导致的波动。这类对策便是统计过程控制方法。同时也是六西格玛管理的工具之一。

具体方法可以看看以下优思学院关于SPC的视频。其实只要理解SPC控制图背后的数学原理,即是统计过程程控制的理论,自然能够掌握如何应用控制图。

寻找非机遇原因(Assignable Cause)

控制界限以内的变异原因,和超出控制界限以外的变异原因两者是有区别。这是Walter A. Shewhart博士在 1924年发明第一张质量控制图时,给予的区分,他把两者分别命名为机遇原因(Chance Cause)和非机遇原因(Assignable Cause)。

Shewhart博士的观念是着眼于制程中的变异,凡是在控制下的变异(Controlled Variation),可以认为是稳定(Stable)而经常存在的,所以称之为机遇原因,亦有人称之为无法避免之原因(Unavoidable Cause)者。这种变异是制程中固有的(Inherent)的变异,如果要把它减少(或减小),制程亦必随之而变动。

所以,评估过程的稳定程度就是要识别系统中是否存在非机遇原因(Assignable Cause),以下是一些识别的方法。

  1. 控制限之外点:表示有一个数据点超出了控制图的上限或下限,这表明该点存在异常,需要调查原因。
  2. 连续7个点位于中心线的同一侧:当连续7个点都在控制图中心线的上方或下方时,表明过程可能存在偏移,需要进一步分析。
  3. 连续6个点递增或递减:当有6个连续点都在逐渐增加或减少时,表明过程有系统性趋势,需要检查是否有潜在的系统性原因。
  4. 连续14个点交替上下:当连续14个点交替出现在中心线上下时,表明过程可能存在周期性波动或其他干扰因素。
  5. 连续3个点中有2个点超出中心线两倍标准差的同一侧:如果连续3个点中有2个点超过中心线两倍标准差的同一侧,这表明可能存在异常,需要进一步调查。
  6. 连续5个点中有4个点超出中心线一倍标准差的同一侧:如果连续5个点中有4个点超过中心线一倍标准差的同一侧,这也表明存在异常,需要调查。
  7. 连续15个点位于中心线两侧一倍标准差以内:当连续15个点都在中心线一倍标准差以内时,表明数据可能过于集中,过程可能缺乏自然变异,需要检查是否有问题。
  8. 连续8个点在中心线两侧超过一倍标准差:当连续8个点都位于中心线一倍标准差以外时,表明过程有较大的波动,需要进一步调查原因。

这些标准用于识别和分析过程中的特殊原因,通过这些判定标准,可以及时发现并纠正过程中的异常,确保过程稳定运行。


原文地址:https://blog.csdn.net/ucourse/article/details/140265756

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