For example: Using a certain workin

For example: Using a certain working procedure to produce a batch of gasket, let us take the external radius as control item, and choose samples N=50, n=5, at random, the data record is as follows.

G r o u p X 1 X 2 X 3 X 4 X 5
S a m p l e


1 5 . 2 5 . 1 5 . 3 5 . 2 5 . 2

2 5 . 1 5 . 2 5 . 3 5 . 2 5 . 3

3 5 . 1 5 . 1 5 . 2 5 . 3 5 . 1

4 5 . 2 5 . 2 5 . 2 5 . 3 5 . 1

5 5 . 3 5 . 2 5 . 3 5 . 1 5 . 2

6 5 . 1 5 . 2 5 . 3 5 . 2 5 . 3

7 5 . 2 5 . 2 5 . 1 5 . 1 5 . 2

8 5 . 3 5 . 1 5 . 2 5 . 2 5 . 1

9 5 . 1 5 . 3 5 . 2 5 . 2 5 . 4
1 0 5 . 2 5 . 0 5 . 2 5 . 1 5 . 3


(3.7) Calculate the resolution of Xmed-R

G r o u p 1 2 3 4 5
S a m p l e


M e d i a n 5 . 2 5 . 2 5 . 1 5 . 2 5 . 2

R a n g e 0 . 2 0 . 2 0 . 2 0 . 2 0 . 2

Sample group 6 7 8 9 1 0

Median 5 . 1 5 . 2 5 . 2 5 . 3 5 . 2

Sample group 0 . 2 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 3



(3.8) The Xmed-R control chart is as follows

Xmed-R control chart


Me di an



sample serial number

(3.9) Xbar-S control chart (average-standard deviation control chart)Xbar average: S=SQRT(((X1-Xbar)2 +(X2-Xbar)2 +•••+(Xn-Xbar)2 /(n-1))

The definition of standard deviation : the international standardization organization defines the square root of sample squarelaw error as standard deviation, the way of calculation is like this:

Divide the sum of value of single sample minus the averageby total amount of specimens, and then minus 1, then extract it. For example: Using a certain working procedure to produce a batch of gasket, let us take the external radius as control item, and choose samples N=50, n=5, at random, the data


49

SVM user’s manual MSV-03-4E
record is as follows.

G r o u p X 1 X 2 X 3 X 4 X 5

S a m p l e

1 5 . 2 5 . 1 5 . 3 5 . 2 5 . 2
2 5 . 1 5 . 2 5 . 3 5 . 2 5 . 3

3 5 . 1 5 . 1 5 . 2 5 . 3 5 . 1

4 5 . 2 5 . 2 5 . 2 5 . 3 5 . 1

5 5 . 3 5 . 2 5 . 3 5 . 1 5 . 2
6 5 . 1 5 . 2 5 . 3 5 . 2 5 . 3

7 5 . 2 5 . 2 5 . 1 5 . 1 5 . 2

8 5 . 3 5 . 1 5 . 2 5 . 2 5 . 1
9 5 . 1 5 . 3 5 . 2 5 . 2 5 . 4
1 0 5 . 2 5 . 0 5 . 2 5 . 1 5 . 3
(3.10) Calculation the resolution of Xbar-s:

Sample group 1 2 3 4 5

Median 5 . 2 5 . 2 5 . 1 5 . 2 5 . 2


Range 0 . 0 7 0 . 0 8 0 . 9 0 . 8 0 . 8

Sample group 6 7 8 9 1 0

M e d i a n 5 . 1 6 5 . 2 2 5 . 1 2 5 . 2 6 5 . 1 8

Range 0 . 0 9 0 . 0 4 0 . 0 8 0 . 1 1 0 . 1 1


(3.11) The Xbar-S control chart is as follows:

S control chart


S v alu e



sample serial number

(3.12) X-Rm control chart

We use the X-Rm control chart just when the samples can not be made groupings reasonably or the measuring data are very single thus don't need to make grouping. For example: the lengths of plastic bar cut by certain cutter are as follows: 10.2, 10.3, 9.8,10.1... Because the check data are only lengths, it is suitable to use X-Rm control chart.For another example: a factory produces a batch of alcohol, the testing thickness are as follows: 0.75, 0.76,0.74,0.77,0.75 ... this is also appropriate to use X-Rm control chart. X: the measuring datum of all samples

Rm:=︱Rm+1-Rm︱

(4) Estimate the control chart

( 4.1) Stable sate estimate: we name it as stable sate if it is in one of the cases as follows:

a. all of the points are within the upper and lower control limit

b. 25 continuous points are within the upper and lower control limit.


50

SVM user’s manual MSV-03-4E


c. at most one point of continuous 35 points is out of n the upper and lower control limit.

d. at most two points of continuous 100 points are out of the upper and lower control limit. (4.2) Abnormal state analyse:

If one or more points are out of the upper and lower control limit, it is the important evidence that the process is abnormal.





A ve rag e


Xbar-R control chart

Abnormal

Abnormal



Abnormal



sample sequence number


(4.3) Chain analyse : the case that the points are continuously distributing at the two sides of center line

is called a chain.








Chain

a. When the chain of 5 points appears, you should take notice of it.

b. when the chain of 6 points appears, you should analyze its cause.

c. when the chain of 7 points appears, you should estimate that something abnormal has happened, and we should take actions to solve it .( remark: why the 7-points chain is abnormal? This is because the appearance probability of every point is 50% ,then the appearance probability of continuous seven points is the multiplying of 0.5 by itself 7 times=0.0078〈 0.01, according to the principle of small probability occurr

Kết quả (Việt) 1:

Ví dụ: bằng cách sử dụng một số thủ tục làm việc để sản xuất một lô gasket, hãy để chúng tôi có bán kính bên ngoài như kiểm soát mục và chọn mẫu N = 50, n = 5, ngẫu nhiên, các bản ghi dữ liệu là như sau.P của u o r G X 1 X 2 X 3 X 4 X 5S một m p l e 1 5. 2 5. 1 5. 3 5. 2 5. 2 2 5. 1 5. 2 5. 3 5. 2 5. 3 3 5. 1 5. 1 5. 2 5. 3 5. 1 4 5. 2 5. 2 5. 2 5. 3 5. 1 5 5. 3 5. 2 5. 3 5. 1 5. 2 6 5. 1 5. 2 5. 3 5. 2 5. 3 7 5. 2 5. 2 5. 1 5. 1 5. 2 8 5. 3 5. 1 5. 2 5. 2 5. 1 9 5. 1 5. 3 5. 2 5. 2 5. 41 0 5. 2 5. 0 5. 2 5. 1 5. 3 (3.7) tính toán độ phân giải Xmed-RG r o u p 1 2 3 4 5S một m p l e M e d i một n 5. 2 5. 2 5. 1 5. 2 5. 2 R n g e 0. 2 0. 2 0. 2 0. 2 0. 2 Mẫu nhóm 6 7 8 9 1 0 Trung bình 5. 1 5. 2 5. 2 5. 3 5. 2 Mẫu nhóm 0. 2 0. 1 0. 2 0. 3 0. 3 (3.8 biểu đồ kiểm soát Xmed-R) là như sauBiểu đồ kiểm soát Xmed-RTôi di anmẫu số sê-ri(3.9) Xbar-S kiểm soát chart (biểu đồ kiểm soát độ lệch chuẩn trung bình) Xbar trung bình: S = SQRT (((X1 – Xbar) 2 + (X2-Xbar) 2 + • + (Xn-Xbar) 2 /(n-1))Định nghĩa của độ lệch chuẩn: tổ chức tiêu chuẩn hóa quốc tế xác định bậc trong mẫu squarelaw lỗi như độ lệch chuẩn, cách tính toán là như thế này:Phân chia tổng của các giá trị của mẫu đơn trừ averageby tổng số mẫu vật, và sau đó trừ đi 1, sau đó giải nén nó. Ví dụ: bằng cách sử dụng một số thủ tục làm việc để sản xuất một lô gasket, hãy để chúng tôi có bán kính bên ngoài như kiểm soát mục và chọn mẫu N = 50, n = 5, ngẫu nhiên, dữ liệu 49 SVM user manual MSV-03-4Ekỷ lục là như sau. P của u o r G X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 S một m p l e 1 5. 2 5. 1 5. 3 5. 2 5. 2 2 5. 1 5. 2 5. 3 5. 2 5. 3 3 5. 1 5. 1 5. 2 5. 3 5. 1 4 5. 2 5. 2 5. 2 5. 3 5. 1 5 5. 3 5. 2 5. 3 5. 1 5. 2 6 5. 1 5. 2 5. 3 5. 2 5. 3 7 5. 2 5. 2 5. 1 5. 1 5. 2 8 5. 3 5. 1 5. 2 5. 2 5. 1 9 5. 1 5. 3 5. 2 5. 2 5. 4 1 0 5. 2 5. 0 5. 2 5. 1 5. 3 (3.10) tính toán độ phân giải Xbar-s: Mẫu nhóm 1 2 3 4 5 Trung bình 5. 2 5. 2 5. 1 5. 2 5. 2 Phạm vi 0. 0 7 0. 0 8 0. 9 0. 8 0. 8 Mẫu nhóm 6 7 8 9 1 0 M e d i một n 5. 1 6 5. 2 2 5. 1 2 5. 2 6 5. 1 8 Phạm vi 0. 0 9 0. 0 4 0. 0 8 0. 1 1 0. 1 1 (3.11) biểu đồ kiểm soát Xbar-S là như sau:Biểu đồ kiểm soát SS v alu emẫu số sê-ri(3.12) biểu đồ kiểm soát X-RmChúng tôi sử dụng biểu đồ kiểm soát X-Rm chỉ khi các mẫu có thể không được thực hiện nhóm hợp lý hoặc các dữ liệu đo lường là rất duy nhất do đó không cần để làm cho nhóm. Ví dụ: độ dài thanh nhựa cắt bởi máy cắt nhất định là như sau: 10.2, 10.3, 9.8,10.1... Bởi vì các dữ liệu kiểm tra chỉ độ dài, nó là thích hợp để sử dụng biểu đồ kiểm soát X-Rm. Cho một ví dụ khác: một nhà máy sản xuất một lô rượu, kiểm tra độ dày là như sau: 0,75, 0.76,0.74,0.77,0.75... đây cũng là thích hợp để sử dụng X-Rm kiểm soát chart. X: mốc đo lường đo của tất cả các mẫuRM: = ︱Rm + 1-Rm︱(4) ước lượng các biểu đồ kiểm soát(4.1) ổn định thỏa ước tính: chúng tôi đặt tên nó là sate ổn định nếu nó là một trong các trường hợp như sau:a. tất cả các điểm đều nằm trong giới hạn trên và dưới quyền kiểm soátb. 25 điểm liên tục nằm trong giới hạn trên và dưới quyền kiểm soát. 50 SVM user manual MSV-03-4Ec. có lúc hầu hết liên tục 35 điểm nằm ngoài n giới hạn trên và dưới quyền kiểm soát.d. ở hầu hết hai điểm liên tục 100 điểm ra khỏi giới hạn trên và dưới quyền kiểm soát. (4.2) bất thường nhà nước phân tích:Nếu một hoặc nhiều điểm ra khỏi giới hạn trên và dưới quyền kiểm soát, đó là bằng chứng quan trọng trong quá trình là bất thường. Một e rag ve Biểu đồ kiểm soát Xbar-RBất thườngBất thườngBất thường Mẫu chuỗi số(4.3) chuỗi phân tích: các trường hợp điểm tiếp tục phân phối ở hai bên của đường dây trung tâmđược gọi là một chuỗi.Chuỗia. khi các chuỗi 5 điểm xuất hiện, bạn nên có các thông báo của nó.b. khi chuỗi 6 điểm xuất hiện, bạn nên phân tích nguyên nhân của nó.c. khi chuỗi 7 điểm xuất hiện, bạn nên ước tính rằng một cái gì đó bất thường xảy ra, và chúng tôi phải hành động để giải quyết nó. (ghi chú: tại sao các chuỗi 7 điểm là bất thường? Điều này bởi vì xác suất xuất hiện của mỗi điểm là 50%, thì xác suất xuất hiện liên tục bảy điểm là các nhân của 0.5 tự 7 lần = 0.0078〈 0.01, theo nguyên tắc xác suất nhỏ occurr

Kết quả (Việt) 2:

Ví dụ: Sử dụng một quy trình làm việc nhất định để sản xuất một loạt các gasket, chúng ta hãy bán kính bên ngoài như mục điều khiển, và chọn mẫu N = 50, n = 5, một cách ngẫu nhiên, các bản ghi dữ liệu như sau. G roup X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 S dư dật 1 5. 2 5. 1 5. 3 5. 2 5. 2 2 5. 1 5. 2 5. 3 5. 2 5. 3 3 5. 1 5. 1 5. 2 5. 3 5. 1 4 5. 2 5. 2 5. 2 5. 3 5. 1 5 5. 3 5. 2 5. 3 5. 1 5. 2 6 5. 1 5. 2 5. 3 5. 2 5. 3 7 5. 2 5. 2 5. 1 5. 1 5. 2 8 5. 3 5. 1 5. 2 5. 2 5. 1 9 5. 1 5. 3 5. 2 5. 2 5. 4 1 0 5. 2 5. 0 5. 2 5. 1 5. 3 (3,7) Tính độ phân giải của Xmed-R G roup 1 2 3 4 5 S dư dật M edian 5. 2 5. 2 5. 1 5. 2 5. 2 R ange 0. 2 0. 2 0. 2 0. 2 0. 2 nhóm mẫu 6 7 8 9 1 0 Median 5. 1 5. 2 5. 2 5. 3 5. 2 nhóm mẫu 0. 2 0. 1 0. 2 0. 3 0. 3 (3.8) Các biểu đồ kiểm soát Xmed-R là như sau biểu đồ kiểm soát Xmed-R nhớ di một số mẫu (3.9) biểu đồ kiểm soát Xbar-S (biểu đồ kiểm soát độ lệch trung bình chuẩn) Xbar trung bình: S = SQRT (((X1 -Xbar) 2 + (X2-Xbar) 2 + ••• + (Xn-Xbar) 2 / (n-1)) định nghĩa của độ lệch chuẩn: các tổ chức tiêu chuẩn hóa quốc tế định nghĩa căn bậc hai của lỗi mẫu squarelaw như độ lệch chuẩn , cách tính là như thế này: Chia tổng giá trị của mẫu đơn trừ đi tổng số tiền averageby mẫu vật, và sau đó trừ đi 1, sau đó giải nén nó Ví dụ:. Sử dụng một quy trình làm việc nhất định để sản xuất một loạt các miếng đệm, hãy chúng tôi lấy bán kính bên ngoài như mục điều khiển, và chọn mẫu N = 50, n = 5, một cách ngẫu nhiên, dữ liệu 49 SVM của hướng dẫn sử dụng MSV-03-4E kỷ lục là như sau. G roup X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 S dư dật 1 5. 2 5. 1 5. 3 5. 2 5. 2 2 5. 1 5. 2 5. 3 5. 2 5. 3 3 5. 1 5. 1 5. 2 5. 3 5. 1 4 5. 2 5. 2 5. 2 5. 3 5. 1 5 5. 3 5. 2 5. 3 5. 1 5. 2 6 5. 1 5. 2 5. 3 5. 2 5. 3 7 5. 2 5. 2 5. 1 5. 1 5. 2 8 5. 3 5. 1 5. 2 5. 2 5. 1 9 5. 1 5. 3 5. 2 5. 2 5. 4 1 0 5. 2 5. 0 5. 2 5. 1 5. 3 (3.10) Tính toán độ phân giải của Xbar-s: nhóm Mẫu 1 2 3 4 5 trung bình 5. 2 5. 2 5. 1 5. 2 5. 2 Khoảng 0. 0 7 0. 0 8 0. 9 0. 8 0. 8 mẫu nhóm 6 7 8 9 1 0 M edian 5. 1 6 5. 2 2 5. 1 2 5. 2 6 5. 1 8 Khoảng 0. 0 9 0. 0 4 0. 0 8 0. 1 1 0. 1 1 (3.11) Các biểu đồ kiểm soát Xbar-S là như sau: kiểm soát S biểu đồ S v alu e mẫu số (3.12) biểu đồ kiểm soát X-Rm Chúng tôi sử dụng các biểu đồ kiểm soát X-Rm chỉ khi các mẫu không thể thực hiện các nhóm hợp lý hoặc các dữ liệu đo rất đơn do đó không cần phải thực hiện phân nhóm. Ví dụ: độ dài của thanh nhựa cắt bằng máy cắt nhất định như sau: 10,2, 10,3, 9.8,10.1 ... Bởi vì dữ liệu kiểm tra chỉ có độ dài, nó là thích hợp để sử dụng X-Rm kiểm soát chart.For một ví dụ khác: một nhà máy sản xuất một mẻ rượu, độ dày thử nghiệm như sau: 0.75, 0.76,0.74,0.77,0.75 ... này cũng thích hợp để sử dụng biểu đồ kiểm soát X-Rm. X: mốc đo của tất cả các mẫu Rm: = ︱Rm + 1-Rm︱ (4) Ước tính biểu đồ kiểm soát (4.1) ước tính sate ổn định: chúng tôi đặt tên cho nó sate là ổn định nếu nó là một trong các trường hợp như sau: một . tất cả các điểm nằm trong trên và dưới sự kiểm soát giới hạn b. 25 điểm liên tục nằm trong giới hạn kiểm soát trên và dưới. 50 SVM của hướng dẫn sử dụng MSV-03-4E c. nhiều nhất là một điểm liên tục 35 điểm là trong số n các giới hạn kiểm soát trên và dưới. d. nhiều nhất là hai điểm liên tục 100 điểm nằm ngoài giới hạn kiểm soát trên và dưới. (4.2) nhà nước bất thường phân tích: Nếu một hoặc nhiều điểm nằm ngoài giới hạn kiểm soát trên và dưới, nó là bằng chứng quan trọng rằng quá trình này là không bình thường. Một đã rag e Xbar-R biểu đồ kiểm soát bất thường bất thường bất thường số thứ tự mẫu (4,3 ) chuỗi phân tích: trường hợp mà các điểm liên tục được phát hành ở hai bên của đường trung tâm được gọi là một chuỗi. chuỗi a. Khi chuỗi 5 điểm xuất hiện, bạn nên chú ý đến nó. B. khi chuỗi 6 điểm xuất hiện, bạn nên phân tích nguyên nhân của nó. c. khi chuỗi 7 điểm xuất hiện, bạn nên ước tính rằng một cái gì đó bất thường đã xảy ra, và chúng ta nên có những hành động để giải quyết nó (nhận xét:.? tại sao chuỗi 7-điểm là bất thường này là do xác suất xuất hiện của mỗi điểm là 50% thì xác suất xuất hiện liên tục bảy điểm là nhân với 0,5 của bản thân 7 lần = 0,0078 <0,01, theo nguyên tắc occurr xác suất nhỏ