[精选]两类风险和控制图.pptx

控制图是一种统计过程控制工具，用于监测生产过程中的质量特性，以便及时发现并纠正过程的异常。在【精选]两类风险和控制图.pptx】中，主要讨论了两类错误和控制图的分类及使用。 两类风险是控制图分析中不可避免的问题： 1. 第一类错误（拒真错误、虚发警报）：当实际过程处于受控状态时，由于偶然因素，个别数据点可能超出控制限，导致错误地判断过程失控。这一错误发生的概率为α，例如在3σ方式下，α=0.27%。第一类错误可能导致不必要的资源浪费，寻找不存在的异常原因。 2. 第二类错误（取伪错误、漏发警报）：如果过程实际上已失控，但仍有部分数据点位于控制限内，可能会忽视问题，继续生产不合格品。第二类错误的概率记为β，它会造成不合格品数量的增加。 两类错误之间的平衡至关重要，调整控制限的间距可以在α和β之间做出权衡，但无法完全消除这两种错误。通常，会基于使两者的总损失最小的原则来确定最优的控制限间隔。休哈特提出的3σ原则在许多情况下被视为接近最优间隔。 控制图的分类包括： 1. 根据数值特性，控制图分为计量值控制图（如Xbar-R，Xbar-S，S，R图）和计数值控制图（如p图，np图，c图，u图）。 2. 根据使用目的，控制图分为分析用控制图（用于识别过程是否稳定）和控制用控制图（用于持续监控过程稳定性）。 每种控制图有其特定的应用场合： - Xbar-R图用于监测正态分布的平均值和分散，适用于连续数据，如长度、重量、强度等。 - S图和R图可以替代极差图，用于估计总体标准差，简化计算。 - p图和np图适用于计件质量指标，如不合格品率或不合格品数。 - u图和c图适用于计点质量指标，如单位面积内的缺陷数或总数中的缺陷数。 在设计控制图时，需要预先设定第一类错误α的容忍度，并根据实际情况考虑第二类错误β的影响，以制定合适的判异准则。这些准则帮助判断过程是否处于控制状态，及时发现异常，防止不良品的产生，从而提高产品质量和生产效率。