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SPC 控制图是用于分析和判断过程是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的图,是具有区分正常波动和异常波动的功能图表,是现场质量管理中重要的统计工具。 ![]() 就像上图所示,我们可以通过控制图来实时监控生产状态,正常与失控就可以一目了然,但在这之前,我们需要对控制图进行设置,如判异规则,子组样本大小,那么子组样本大小 n 应该如何选择呢? 随着样本量 n 的增大,控制限会变得越来越窄,这意味着过程稍微有一点波动,就可能会有点落在控制限外,也就是说控制图会变得越来越敏感。小的样本量会降低控制图敏感度,也就是存在过程已经发生偏移却不能被发现的风险。下图中从上至下 4个图分别模拟了抽样子组 n=1, 2, 5, 12时,控制图探测异常的敏感度。 ![]() 图中蓝色曲线表示原过程,红色曲线表示均值发生偏移后的过程。看第一个图我们发现,两条曲线覆盖的面积有比较大的部分是重叠的,也就是说如果对偏移后的过程进行抽样,那么结果有很大几率会落到偏移前过程的控制限内,这就意味着控制图不能发现异常。随着 n 增大,控制图敏感度上升,但是经济性会下降,所以综合考虑,一般子组大小确定为 4或 5比较合理。当然,如果需要,完全可以选择更大 n 值,以提高探测能力,如上面最后一个图所示。 如我们太友的 QSmart SPC软件,子组大小值一般都是默认为 5,当然,具体是多少,客户可以根据需要选择相应的具体值。 ![]() |
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