MinitabUG、Minitab微課堂原創文章

轉載請聯系客服13524041180

1924年，美國的休哈特博士應用統計數學理論将3Sigma原理運用于生産過程中，并發表了著名的"控制圖法"，對産品特性和過程變量進行控制，開啟了統計過程控制新時代。

控制圖指示過程何時不受控制，有助于标識是否存在特殊原因變異。如果存在特殊原因變異，則說明過程不穩定且有必要采取糾正措施。

控制圖是按時間排序順序繪制過程數據的圖。大多數控制圖都包括一條中心線、一個控制上限和一個控制下限。中心線表示過程均值。控制限表示過程變異。默認情況下，控制限繪制在中心線上下 3σ 的位置。

随機位于控制限内的點指示過程受控制且僅顯示常見原因變異。位于控制限外部或者顯示非随機模式的點指示過程不受控制且存在特殊原因變異。

随着控制圖的發展，它的類型也是越來越多，那麼這時候對于使用Minitab的朋友來說，經常會糾結如何去選擇一個合适的控制圖。在Minitab 19中，協助菜單可以很好的幫助我們去選擇一個合适的控制圖。

今天，我們來繪制一下I-MR控制圖。

問題背景：某質量工程師監控了液體洗滌劑的生産過程，想要評估該過程是否受控制。這位工程師測量了 25 個連續批次的洗滌劑的 pH 值。

由于pH值的數據類型是連續型數據，而且是每批次隻取一個樣品（子組大小等于1），故這位工程師創建了一張 I-MR 控制圖，以監控洗滌劑的生産過程。

首先解釋移動極差控制圖（MR 控制圖）以檢查過程變異。沒有位于控制限外部的點且所有的點都顯示出随機模式。因此，過程變異受控制，質量工程師可以檢查單值控制圖（I 控制圖）上的過程中心。

I 控制圖上的一個觀測值在檢驗 1 中失敗，因為觀測值在中心線上方且距離中心線超過 3 個标準差。

對于I-MR控制圖，包含兩張圖單值控制圖（I控制圖）和移動極差控制圖（MR控制圖），我們首先來認識一下這兩張圖形上的X軸、Y軸、點和線分别表示什麼含義。

一、單值控制圖（I控制圖）

X軸：批次ID

Y軸：單值（每個批次對應的pH值，如單值圖上的第二個點表示的是批次2的pH值）

點：單值控制圖（I控制圖）上的每個标繪點是單獨的觀測值（如上圖）。

中心線：單值控制圖（I控制圖）上的中心線是過程平均值的估計值，計算如下

控制限：單值控制圖（I控制圖）控制限的計算結果取決于标準差的估計方式。

1） 移動極差平均值（默認方法）-移動極差長度默認為2

a. 計算移動極差MR（相鄰2個數的較大值減較小值），當前數據樣本量為25，計算得到24個移動極差。

b. 計算這24個移動極差的平均值MRbar

c. 估計标準差的公式如下：

控制限計算公式

其中k為檢驗1的參數。默認值為 3。

當選擇默認的用移動極差平均值來估計标準差時，我們還可以勾選"使用Nelson 估計值"。 使用 Nelson 估計值可以在計算控制限時更正異常大的移動極差值。此過程與 Nelson1提出的過程相似。Minitab 消除比移動極差平均值大 3σ 的任何移動極差值，然後重新計算移動極差平均值和控制限。

2） 移動極差中位數

a. 計算移動極差

b. 計算移動極差中位數

c. 估計标準差的公式如下：

二、移動極差控制圖（MR控制圖）

X軸：批次ID

Y軸：移動極差（如下MR控制圖中的第二個點是批次2的pH值5.99和批次3pH值6.11中較大值減去較小值，結果為0.12（6.11-5.99）

點：MR 控制圖上的标繪點是移動極差（移動極差是兩個或多個連續點之間差值的絕對值）。

中心線：中心線是移動極差平均值的無偏估計值MRbar

控制上限：

控制下限：或LCL=0（計算結果為負值時）

移動極差平均值法的結果

移動極差中位數法的結果

手動計算的過程比較複雜，而且還可能會出錯，但是有了Minitab的幫助，我們隻需要選擇好合适的控制圖後，點擊幾下就可以高效快速的計算出對應的控制限。當然，花點時間手動計算一下這些值，能夠幫助你更好的理解控制圖。而且在計算的過程中，你也會發現Minitab的算法跟Excel中算法的差異，也能夠發現單值控制圖的控制限受到移動極差的影響，所以在分析這兩張控制圖時，應該先分析下面的移動極差控制圖，移動極差控制圖中沒有異常點時，這時候分析單值控制圖才是有意義的。

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!