1楼：匿名用户
这个我也需要的，找了好长时间才找到，与你分享下吧。已经送到你邮箱了
制作p控制图时里面的辅助系数是怎么来的
2楼：我是一只大灰狗
但当某一个结果超出了随机误差的允许范围时,运用数理统计的方法,可以判断这个结果是异常的、不足信的。问世数十年来，质量控制图在众多现代化工厂中得到了普遍应用，并凭借其强大的分析功能，为工厂带来丰厚的实时收益。最初的控制图分为计量型与计数型两大类，包含七种基本图表。
计量型控制图包括：1.xbar-rchart均值-极差控制图：
对于计量数据而言，这是常用最基本的控制图。它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合，这时的样本数≤10。 2.
xbar-schart均值-标准差控制图：当样本容量大小n>10时，这时应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用s图来代替r图。 3.
x-mrchart单值-移动极差控制图：适合于只能取一个值的控制（如化工等气体与液体流程式过程，产品均匀的场合，因此它判断过程变化的灵敏度也要差一些）计数型控制图包括：1.
p控制图(不合格率控制):用于控制对象为不合格品率或合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等计数值质量指标的场合。（用于可变样本量的不合格品率）2.
np控制图:用于控制对象为不合格品数的场合。设n为样本大小，p为不合格品率，则np为不合格品个数，取np为不合格品数控制图的简记记号。
np图用于样本大小相同的场合。（用于固定样本量的不合格品数）3.u控制图:
当样品的大小变化时，应将一定单位中出现的缺陷数换算为平均单位缺陷数后用u控制图。（用于可变样本量的单位缺陷数）4.c控制图:
用于控制一部机器，一个部件，一定的长度，一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。c图用于样本大小相等的场合。（用于固定样本量的缺陷数）另一方面，由于质量控制图可以起到这种监测的仲裁作用。
因此实验室内质量控制图是监测常规分析过程中可能出现误差.控制分析数据在一定的精密度范围内,保证常规分析数据质量的有效方法。在实验室工作中每一项分析工作都由许多操作步骤组成,测定结果的可信度受到许多因素的影响,如果对这些步骤、因素都建立质量控制图,这在实际工作中是无法做到的,因此分析工作的质量只能根据最终测量结果来进行判断。
对经常性的分析项目,用控制图来控制质量,编制控制图的基本假设是:测定结果在受控的条件下具有一定的精密度和准确度,并按正态分布。若以一个控制样品,用一种方法,由一个分析人员在一定时间内进行分析,累积一定数据。
如这些数据达到规定的精密度、准确度(即处于控制状态),以其结果一一分析次序编制控制图。在以后的经常分析过程中,取每份(或多次)平行的控制样品随机地编入环境样品中一起分析,根据控制样品的分析结果,推断环境样品的分析质量。
spc控制图常数和公式问题
3楼：质量优势
这是因为σ是根据你已经有的有限数据计算出来的, 也就是样本的标准差,但是控制限需要的是总体标准差, 总体标准差是不知道的, 只能估计出来, 图中的公式就是一种总体标准差的估计方式.
spc手绘图的控制限怎么定？ 5
4楼：计丰丰
极差、均值上下线中心线都是通过数据计算出来的。
第一步 计算ppk 过程受控
第二步 收集数据 计算cpk （如果有超出控制线的数据，剔除，重新计算cpk) 要求cpk≥1.67，数据成正态分布
第三步 将计算的极差、均值上下线中心线 应用于现场使用的spc**。
这是几个基本的步骤，spc是一个很大得题，不是一二句话能说清楚的，建议你仔细研读下spc手册
5楼：great小狼
在最近一段时间的制程数据中，剔除掉特殊原因造成的变异点，用来重新计算管制限。一般三个月可以重新审查一次，或者制程经过变更后进行重新审查。
统计过程控制（简称spc）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
6楼：匿名用户
均值极差图呗
首先，均值控制图的中心线是样本测量值的总平均值，其上下线为总平均值+/-（a2*样本每组极差值的平均值）。所以先计算极差图的参数。
而极差控制图的中心线为样本每组极差值的平均值，其上线为样本每组极差值的平均值+/-（d4*样本每组极差值的平均值）；下线为样本每组极差值的平均值+/-（d3*样本每组极差值的平均值）。
好了，就这样，还有什么问题追问我了。憋死了，厕所先。
7楼：匿名用户
手绘挺麻烦的,而且不好看,建议你采用 广州太友的spc软件 ,此软件能够大大的减轻你的工作量,同时准确性也能更高!
spc控制图xbar-r的控制线计算公式
8楼：匿名用户
1、首先收集数据，抄并袭且记录好。
2、然后打开minitab，将数据输入到里面去，保证一列。
3、然后再菜单栏上点击 统计--控制图--子组的变量控制图--xbar-r控制图。
4、然后弹出的对话框将左边的数据双击到数据栏里，子组大小输入5，然后点 标签，输入 表头，点确定。
5、然后点击xbar-r选项 --检验--将你需要的要求选择上--确定，再点确定。
注意事项：
控制图是spc中最重要的工具。目前在实际中大量运用的是基于shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的ewma和cusum控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。
9楼：匿名用户
spc控制
图是对过程质量加以测定
、记录从而进行控制管理的一种用科版学方法设计的图。[1]1928年由权沃特·休哈特（waltershewhart）博士率先提出。其指出:
每一个方法都存在着变异,都受到时间和空间的影响,即使在理想的条件下获得的一组分析结果,也会存在一定的随机误差。但当某一个结果超出了随机误差的允许范围时,运用数理统计的方法,可以判断这个结果是异常的、不足信的。
x-r控制图 20
10楼：匿名用户
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11楼：匿名用户
d4 d3 a2 只是系数常规标准而已，这个有专用的系数**。然而你所用的数值是根据你的数组数来决定的。
计量控制图系数表
12楼：匿名用户
给一份给你
好好珍惜
我也在找，找了一个晚上才找到的……
spc控制图中的控制上限是怎么计算的
13楼：质量优势
请参考下图，根据你的具体情况，查询系数表计算后得到你要的控制限。
14楼：尚萌印莲
对于计量值来说，是平均值加3倍sigma!