17.7:

17.7: Интерпретация диаграмм X̄

Interpreting X̄ Charts

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Interpreting X̄ Charts

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

17.6: The X̄ Chart

63 Views

•

01:13 min

•

January 09, 2025

Overview

Интерпретация диаграмм x̄ — тип контрольной диаграммы, используемой в статистическом управлении процессами, помогает отслеживать изменения процессов с течением времени. Диаграмма x̄ основана на выборочном среднем значении и позволяет отслеживать изменения среднего значения процесса с течением времени. Эти диаграммы имеют решающее значение для обеспечения качества в производстве и других секторах.

Диаграмма x̄ отображает значения отдельных измерений с течением времени в сравнении с контрольными пределами, рассчитанными на основе исторических данных. Центральная линия представляет среднее значение процесса, а верхний и нижний контрольные пределы определяют границы, в пределах которых изменчивость процесса считается нормальной. При интерпретации диаграммы x̄ обратите внимание на следующие ключевые моменты:

Стабильность: Если все точки данных находятся в пределах контроля и демонстрируют случайную закономерность, процесс стабилен и находится под контролем.

Тренды: Последовательность точек, постоянно движущихся вверх или вниз, указывает на тренд. Это предполагает систематические изменения в процессе, такие как износ инструмента или вариации материала.

Циклы: повторяющиеся шаблоны могут выявить такие факторы, как факторы окружающей среды или настройки оборудования, периодически влияющие на процесс.

Выбросы: Точки за пределами контрольных пределов указывают на особые причины вариаций. Они должны быть расследованы и исправлены.

Эффективное использование диаграмм x̄ позволяет заблаговременно выявлять проблемы технологического процесса, что позволяет своевременно принимать меры для поддержания стандартов качества. Стоит отметить, что график R следует оценивать перед графиком x̄, так как если график R не находится под статистическим контролем, контрольные пределы для графика x̄ ненадежны.

Transcript

Диаграммы x̄ необходимы для поддержания согласованности и качества процессов.

Рассмотрим фабрику, измеряющую толщину десяти партий печенья, чтобы оценить среднюю толщину.

Начните с определения среднего значения средней толщины и среднего значения диапазонов выборки.

Для размера выборки из десяти значение A₂ в стандартной таблице равно 0,308. Это константа контрольной диаграммы, которая имеет решающее значение для установления контрольных пределов.

Наконец, эти значения используются для расчета верхнего и нижнего контрольных пределов, которые определяют допустимые границы изменения толщины.

Производственный процесс считается стабильным, если средние толщины партий остаются в этих пределах.

Точки, выходящие за эти пределы, сигнализируют о статистической нестабильности и возможных аномалиях в производственном процессе, требующих дальнейшего анализа.

Поддержание однородности файлов cookie помогает избежать жалоб клиентов и сократить отходы материалов.

При возникновении расхождений заводы должны тщательно изучить источники ингредиентов и провести повторную калибровку оборудования для устранения отклонений.

Key Terms and definitions

x̄ Chart - A type of control chart used for monitoring variations in processes over time.
Sample Mean - The average of a set of observations, forming the central line in an x̄ chart.
Control Limits - The upper and lower boundaries defining normal variability in an x̄ chart.
Stability - A state where all data points in an x̄ chart are within control limits and exhibit randomness.
R Chart - Another type of control chart, the validity of which should be checked prior to x̄ chart evaluation.

Learning Objectives

Define x̄ Chart - Explain what an x̄ chart is and how it's used in statistical process control (e.g., monitoring variation).
Contrast Stability vs Trends - Explain the difference between stable data points and trending patterns in x̄ charts (e.g., tool wear versus randomness).
Explore Examples - Describe scenarios where x̄ charts are beneficial (e.g., quality control in manufacturing).
Explain Interpretation Mechanism - Briefly describe how to read and interpret an x̄ chart.
Apply R Chart in Context - Discuss the significance of evaluating the R chart before analyzing the x̄ chart.

Questions that this video will help you answer

What is an x̄ chart and how can it monitor variation in processes?
What does stable data in an x̄ chart signify, and what do trends indicate?
Why should the R chart be evaluated before the x̄ chart?

This video is also useful for

Students of Statistics and Quality Control – Helps grasp essential concepts of statistical process control and chart interpretation.
Manufacturing Professionals – Lays foundation for understanding and utilizing control charts for quality assurance.
Researchers – Offers contextual knowledge for scientific studies concerning process variability and control.
Data Analysts – Provides insights into a powerful tool for visually understanding and controlling variance in data sets.

Tags

пустое значение эмиссия