SPC 之 I-MR 控制图

SPC的I-MR控制图是统计过程控制理论的重要应用，由休哈特博士在1924年引入，用于监控生产过程中的质量和变异情况。控制图是一种工具，通过时间序列的图表来识别过程是否稳定，是否存在特殊变异。中心线表示过程平均值，控制限则衡量过程的变异，通常在中心线3σ范围内。点落在控制限内意味着过程正常，超出...

使用Minitab绘制I-MR控制图，能够高效评估生产过程的稳定性。理解控制图的计算过程有助于深入掌握统计过程控制原理，识别并改进过程变异。

I-MR(Individuals and Moving Range)控制图 主要是反映连续的单值数据随时间的变化。使用范围在过程的特性值较少，每次都只能够得到一个数据。I-MR图由于使用个体数值，与X bar-R图比较更易受干扰。比如我们要记录车辆来回AB两点的时间是否受控，可以记录一系列连续的数据值进行I-MR控制图分析。SPC Mo...

I-MR(单值移动极差图)Xbar-R(均值极差图)Xbar-S(均值标准差图)计数型控制图:P(用于可变样本量的不合格品率)np(用于固定样本量的不合格品数)u(用于可变样本量的单位缺陷数)c(用于固定样本量的缺陷数)04、深入浅出制作SPC控制图 1、I-MR控制图（单值移动极差控制图）用于控制对象为长度、重量、...

SPC控制图分为两大类：计量型和计数型。它们各自包括以下基本图表：计量型控制图：1. I-MR图（单值移动极差图）：适用于监控如长度、重量、强度、纯度、时间、收率和生产量等连续计量值。2. Xbar-R图（均值极差图）：用于分析小于10个样本的连续数据分组的控制情况。3. Xbar-S图（均值标准差图）：...

衡量和分析数据变异是SPC的核心。直方图用于可视化数据分布，帮助理解过程的稳定性。控制图则区分随机波动和异常波动，如ISO 8258:1991的休哈特控制图，分为X平均与极差图、I和MR控制图、离散U、C、P、NP控制图等类型。数据的收集和设定控制界限是控制图使用的关键步骤。过程能力与性能分析是SPC的另一个...

SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。主要是反映连续的单值数据随时间的变化。使用范围在过程的特性值较少，每次都只能够得到一个数据。I-MR图由于使用个体数值，与X bar-R图比较更易受干扰。比如...

均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图) s 结构和应用流程2) I和MR控制图 　s 结构和应用流程 　s 举例3) 离散U、C、P、NP控制图s 结构和应用流程 　s 举例 　s 如何收集数据 　s 采样及数据收集 　s 设定和维持控制界限4.4、控制图制订和使用...

1. 识别关键控制点: 确定影响产品质量的关键环节，如原材料、生产过程、检验环节等。2. 衡量与分析数据变异: 通过直方图展示数据分布，控制图区分随机波动（正常变异）与异常波动，如ISO 8258标准中的休哈特控制图。3. 控制图类型: 包括X-R、X-S、中位数-极差图、I-MR图、U-C-P-NP图等，每种...

I-MR控制图，P图，NP图，C图，U图，EWMA控制图等，软件会根据收集数据的不同自动选择相应的图形来进行分析。此外，我们借助于Minitab软件，可以很容易计算流程能力指标如; Cp ,Cpk ,PP ,PPk ,Cmk ,Cpm 等能力指标，并得出相应的结论。还可以评估二项分布和泊松分布的流程的能力指标值。