目录
- 前言
- 一、Dashboard
- 1.1 分布图
- 1.2 控制图
- I-MR控制图：单值极差控制图
- Xbar-R图：均值极差控制图
- 1.3 趋势图
- 二、Xbar-R控制图判断异常的条件
- Xbar控制图
- R控制图
- 三、均值极差控制图【Xbar-R】
- 3.1 基础理解
- Xbar
- R
- 最终绘制的Xbar-R图
- 3.2 如何看图
- 看图顺序
- R图看什么？
- 3.3 Xbar图和R图的控制界限计算
- 相关系数表
- 控制界限计算公式
- 控制图异常判断
- 更新时间
前言
参考视频：
运用Power BI实现SPC(统计过程控制)自动化–开篇
理解SPC的基础，一组数据是如何被分析的—SPC
西格玛常用统计工具09-均值极差控制图（Xbar-R）
主要想了解SPC监控看板是什么样的
一、Dashboard
1.1 分布图
1.2 控制图
I-MR控制图：单值极差控制图
Xbar-R图：均值极差控制图
1.3 趋势图
二、Xbar-R控制图判断异常的条件
Xbar控制图
R控制图
三、均值极差控制图【Xbar-R】
3.1 基础理解
如果每次收集的数据在【1-10】个，可以采用这个Xbar-R控制图
例如：下面是个测量喷涂厚度。每天收集到的数据是5个【如下图】
Xbar
Xbar就是每一组数据的均值。【如下图】
R
R就是每一组数据里面的极差。【极差理解如下图】
就是一组数据中的MaxValue-MinValue
数据中的极差展示如下图：
最终绘制的Xbar-R图
这个绘制出来的折线图并不是一个，而是2张图。
3.2 如何看图
看图顺序
先看R图，再看Xbar图
R图看什么？
R图如下
- 看是否有异常存在？【因为Xbar图中的控制线，是根据上面的R图来计算的】
3.3 Xbar图和R图的控制界限计算
相关系数表
控制界限计算公式
以UCL_Rbar为例：
- Rbar：是表格中所有R的平均值
- D4：是相关系数【可查看上图中的系数表格】
控制图异常判断
下图是常见的异常判断选项，这个可以放入数据展示过程中，进行勾选。
更新时间
- 2024.08.22：创建
