通过描点可见现在R图可判稳 - SPC过程统计分析

R图参数计算过程-SPC统计分析步骤

在SPC统计分析的步骤3中，计算R图的参数UCLR为D4乘以标准偏差，即2.114乘以14.28得到30.188。CLR计算公式为14.280，而LCLR则使用D3的负值。

统计分析 10 2024-07-16

SPC过程统计分析的关键注意点

在应用SPC过程统计分析时，需关注以下几点：数据量的多少、是否存在假数据、与计量值中其他管制图结合使用分析、如数据过少，则将CPK或PPK和直方图放在一起来分析、特别注意类似管制界限与规格界限的位置及相互关系、当出现单边规格时，分布可能不理想，但有时可以接受。

统计分析 11 2024-07-14

关键控制点-SPC过程统计分析

3、关键控制点：为了确保控制取得最佳结果，我们应尽量选择那些影响产品质量特性的根本原因或接近根本原因的特性作为控制点。 4、易测量的控制点：在同样能够满足产品质量控制要求的情况下，应优先选择容易测量的控制点进行质量控制，如果没有质量特性数据，控制将无法进行。

统计分析 14 2024-07-12

极差=SPC过程统计分析步骤

极差=34； 分为10组； 控制上线=164.5； 中央线=158.5； 控制下线=152.5。 数据分布在8个区中，其中34个数据在区6中。

统计分析 15 2024-05-01

SPC过程统计分析的均值-极差图优化方法

均值-极差图（Xbar-R）和均值-标准差图（Xbar-S）是SPC过程统计分析中常用的工具。另外，还有中位数-极差图（MedianX-R）和单值-移动极差图（X-MR）可以用于不同类型的数据分析。

统计分析 12 2024-09-13

SPC 过程统计分析发现过程能力不足

零件和材料不稳定、设计不合理、供应商和生产部门存在问题。

统计分析 14 2024-04-30

不规则型-SPC过程统计分析

在不规则型情况下，图形表现为不规则状态或是几种不同状态的混合体。SPC过程统计分析用于分析这些不规则型的变化，帮助识别数据中的潜在问题和趋势。

统计分析 13 2024-11-06

探索D＝D＝A＝∑Xbar=∑R=-SPC过程统计分析的提示

根据统计分析，D4为2.114，D3为0，A2为0.577，平均值∑Xbar为4081.4，范围∑R为357。这些数据反映了过程控制的关键指标。

统计分析 17 2024-10-21

顾客满意的SPC过程统计分析

顾客满意是企业避免缺陷质量特性的重要方面。通过SPC（统计过程控制）分析，企业可以有效监控和改进产品质量，从而提升顾客满意度。SPC技术帮助企业实时识别潜在问题并采取适当措施，确保产品符合顾客期望，提高市场竞争力。

统计分析 17 2024-07-13