Attribute Data Control Charts When

Attribute Data Control Charts When collecting attribute data regarding whether or not a process is producing good or bad (nondefective or defective) output, use of x- and R-charts no longer applies. In these cases, either P-charts, which monitor the percent defective in each sample, or C-charts, which count the number of defects per unit of output are used. Each of these are discussed next. Using and Constructing P-Charts This is the most commonly used attribute control chart. If we use large sample sizes when collecting data samples, we can assume they are normally distributed and use the following formulas to calculate the center line (P) and the upper and lower control limits for the P-chart:

Kết quả (Việt) 1:

Thuộc tính dữ liệu điều khiển bảng xếp hạng khi thu thập dữ liệu thuộc tính liên quan đến việc có hay không một quá trình là sản xuất tốt hay xấu (nondefective hoặc khiếm khuyết) đầu ra, sử dụng của x-R-bảng xếp hạng và không còn áp dụng. Trong những trường hợp này, P-biểu đồ, mà theo dõi các phần trăm khiếm khuyết trong mỗi mẫu, hoặc C-bảng xếp hạng, mà đếm số lỗi cho mỗi đơn vị sản lượng được sử dụng. Mỗi trong số này được thảo luận tiếp theo. Sử dụng và xây dựng P-bảng xếp hạng này là biểu đồ kiểm soát thuộc tính phổ biến nhất được sử dụng. Nếu chúng tôi sử dụng kích thước lớn mẫu khi thu thập dữ liệu mẫu, chúng tôi có thể giả định họ được phân phối bình thường và sử dụng các công thức sau đây để tính toán dòng Trung tâm (P) và các giới hạn kiểm soát trên và dưới cho biểu đồ P:

Kết quả (Việt) 2:

Thuộc tính Control Data Charts Khi thu thập dữ liệu thuộc tính liên quan hay không là một quá trình sản xuất tốt hay xấu (nondefective hoặc bị lỗi) đầu ra, sử dụng x và R-bảng xếp hạng không còn được áp dụng. Trong những trường hợp này, hoặc là P-bảng xếp hạng, trong đó giám sát các phần trăm khiếm khuyết trong mỗi mẫu, hoặc C-bảng xếp hạng, mà đếm số lượng các lỗi trên mỗi đơn vị sản phẩm được sử dụng. Mỗi trong số này được thảo luận tiếp theo. Sử dụng và Xây dựng P-Charts Đây là biểu đồ kiểm soát thuộc tính thường được sử dụng nhất. Nếu chúng ta sử dụng mẫu có kích thước lớn khi thu thập các mẫu dữ liệu, chúng ta có thể giả định chúng được phân phối bình thường và sử dụng các công thức sau đây để tính toán đường trung tâm (P) và giới hạn kiểm soát trên và dưới cho P-biểu đồ: