参数设置
- 数据列:在数据页签上表格列名称
- 部件编号(R):指定数据列中数据对应的部件编号
- 如何定义观测组值:系统提供按运行,按部件,常量和与样本量相关
- 对于每个组,计算(F):系统提供移动极差平均数,移动极差中位数;计算标准差
- 移动极差长度:系统计算移动极差时步进长度一般选择2
使用小批量(Z-MR)控制图可以在为每个部件设置相对较少的单位(如短期过程)的情况下监视不同部件的均值和变异。
短期过程通常在每次运行中没有足够的数据来良好地估计过程参数。
使用一台机器或一个过程可以生成很多不同的部件或不同的产品。
如果数据中有缺陷品数或缺陷数,请使用属性控制图,如P控制图或U控制图。
如果数据不是来自短期过程,请针对子组中的数据使用Xbar-R控制图或Xbar-S控制图,或者针对单值数据使用I-MR控制图。
由于控制图会检测随时间发生的变化,因此数据顺序非常重要。您应当按照数据的收集顺序来输入数据,让最旧的数据位于工作表的顶部。
按照均匀的时间间隔收集数据,如每小时一次、每班次一次或每天一次。选择一个时间间隔,该时间间隔应当足够短,以便您可以在发生过程更改之后立即识别此更改。
例如,您可能只生产了20单位的部件,然后重置机器,以便在下一次运行中生产不同的部件。即使运行次数大到足以获得估计值,对于过程生产的每个部件您也需要单独的控制图,因为可能并非所有部件的均值和标准差都不相同。通过以不同方式合并数据并对数据进行标准化,短期控制图为这些问题提供了一种解决方案。最常用的方法是假定过程生产的每个部件或每批部件都有其自己唯一的平均差和标准差。如果可以获得均差和标准差,则可以通过减去均值并将结果除以标准差的方式将过程数据标准化。Z-MR控制图绘制标准化单值观测值(z)和移动极差,以便您可以在单个控制图上评估来自不同游程的数据。
中心线是所有游程中过程平均值的估计值。控制限设置在中心线上方和下方距离3个标准差的位置,它们显示标准化观测值中预期的变异量。
中心线是所有移动极差的平均值。移动极差控制图上的控制限设置在中心线上方和下方距离3个标准差的位置,它们显示标准化数据的移动极差中预期的变异量。
例如,一家制造商想评估其金属冲压过程的稳定性。由于测量是从三个游程(每个测量只有八个游程)中提取的,因此技术员使用Z-MR控制图来监视部件的均值和变异。