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统计过程控制SPCStatisticalProcessControl基础概念asdfdhagjhjjdsdjkjjJjjgsjJjJggFjklKLFGJJJll’dd;’flj1jf1jkhjhji1ihgfhgjmijdji1fjdfjdfjjJlJii1jilFDtttdfafhYDSFKFTtfdhgdIgghfjjsdjsffl;iycfbnjcgdgjhkjlhjjhsgfdshvb,nmvvsdbdmhjjddfhsfskshkj请大家进行全检,找出J和i的个数基础概念过程能力:一个稳定过程的固有变差(6σ=R/d2)的总范围。计量型数值:过程能力即:6σ,Cpk是过程能力指数计数型:P不合格率过程能力指数是指过程的加工质量满足技术标准的能力。常用过程能力指数用Cp或Cpk表示,通常要求Cp或Cpk≥ 过度调整:是把每一个偏离目标的值当作过程中特殊原因处理的做法。如果根据每一次所作的测量来调整一个稳定的过程,则调整就成了另外一个变差源。,共测量75次,得到的数据范围如下,对次数比例的统计直方图如下页所示:-------%%%%%%%正态分布正态分布当测量数据趋近无穷多,分组间隔趋近无穷小时,直方图趋近一条光滑曲线:正态分布这条曲线就称为正态分布曲线,正态分布函数:正态分布的参数正态分布由2个参数决定:即总体均值:μ(常用样本均值Xbar来估计)总体标准差:σ(常用样本标准差S来估计),标准差是对波动的度量正态分布的重要特性正态分布的图形特点是中间高、两头低、左右对称并延伸至无限。根据正态分布的中心极限定理,当样本大小n4或5时,无论X是否服从正态分布,Xbar都近似服从正态分布;只要X的总体分布不是太不对称,子组极差R的分布就没有太大的变化。正态分布的重要特性若X服从正态分布,X落在μ±%,在实践中我们认为这是“实际上的必然事件”。X≤μ±3σ是必然事件,是在普通原因作用下必然会发生的事情,当X超出了这一范围,就说明有特殊原因出现。在实际中我们就利用这一原理来判别生产是否出现了异常。