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第三节
-R(均值-极差)控制图
(一)
-R控制图是计量值最常用、最重要的控制图

由于适用范围广,灵敏度高,故
-R控制图是计量值最常用、最重要的控制图。

1.关于适用范围广
(1)
图:若x服从正态分布,则易证x也服从正态分布;若x非正态分布,则根据中心极限定理,可证
近似服从正态分布。关键正是这后一点才使得
图得以广为应用。



(2)R图:通过在计算机上的模拟试验证实,只要x不是非常不对称的,则R的分布无大的变化,故R图也适用范围广。
2.关于灵敏度高
(1)
图:由于偶波的存在,一个样本组的各个x的数值通常不会都相等,有的偏大,有的偏小,这样把它们加起来求平均值,偶波就会抵消一部分,故标准差减小,从而控制图上控制限的间隔缩小。但对于异波而言,由于一般异波所产生的变异往往是同一个方向的,故求平均值的操作对其无影响,因此,当异常时,描点出界就更加容易了,即灵敏度高。

(2)R图:无此优点。
(二)
-R控制图的控制线

1.
图的控制线

设过程正常,x~N(μ,σ 2),则易证x~N(μ,σ 2/n),n为样本大小。若μ,σ已知,则x图的控制线为
若μ,σ未知,则需对其进行估计,即
式中,符号“^”表示为估计值。
为了求出估计值,需要收集预备数据如表14-2所示。
表14-2 预备数据

从表14-2的数据可求得:
总平均值为
极差为
Ri= xi max-xi min
平均极差值为
由数理统计可以证明
式中,d 2为一与样本大小n有关的常数,有表可查。将式(14-7)、(14-8)代入式(14-4)~(14-6),得到μ、σ未知时
图的控制线为

式中
,参见表14-3或表14-6。

表14-3 A 2系数表

2. R图的控制线
从3σ方式,有
若μ R、σ R已知,则可用上式求得R图的控制线。若μ R、σ R未知,则需对其进行估计,即
由数理统计可以证明
将式(14-18)、(14-19)代入式(14-15)~(14-17)后,得到
式中,系数D 3、D 4分别为
D3= 1-3d3/d2
D4= 1+ 3d3/d2
D 3、D 4为与样本大小n有关的系数,参见表14-4或表14-6。
表14-4 D 3、D 4系数表

注:表中的0表示LCL为负值,不存在,故LCL= 0仅表示R的自然下界,而非下控界。
现将
图与R图控制线的公式并列在下面:

在上述
-R图中,我们应先作哪一个图?

(1)若先作
图,则由于R图还未判稳
的数据不可用,故不可行。


(2)若先作R图,则由于R图中只有
一个数据,可行。等R图判稳后,再作
图。故作
-R图应反其道而行之,先作R图,R图判稳后,再作
图。若R图未判稳,则永不能开始作
图。不但如此,所有正态分布的控制图都必须反其道而行之。即使在多元情形也如此。休图的国际标准ISO8258:1991也明确规定:在制作
-R图时应先制作R图。






3.
-R控制图的操作步骤

步骤1:确定所控制的质量指标(控制对象,或称统计量)。
这里要注意下列各点:
(1)选择技术上是最重要的控制对象。
(2)若指标之间有因果关系,则宁可取作为因的指标为统计量。
(3)控制对象可以是多个,这时需要应用多元控制图与多元诊断。
(4)控制对象要明确,并为大家理解与同意。
(5)控制对象要能以数字来表示。
(6)控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。
(7)直接选择控制对象有困难时可采用代用特性进行测定。
步骤2:取预备数据。
(1)根据判稳准则2,至少取35组,最好再加上5组成为40组,以作必要时去掉一些异常数据之用。
(2)样本容量(或称样本大小)通常取为4或5。
(3)合理子组原则(principle of rational subgroups):组内差异只由偶因造成,组间差异主要由异因造成。根据合理子组原则的前一句,我们在取样本组时应在生产条件保持相同时来取或短间隔内取,以避免异因进入。根据合理子组原则的后一句,我们在过程不稳、变化激烈时应多抽取样本,而在过程平稳时,则应少抽取样本。注意,休哈特所提出的上述合理子组原则只适用于分组的控制图。
步骤3:计算
,R i。

步骤4:计算
。


步骤5:计算R图控制线
图控制线,并作图。

步骤6:将预备数据在R图中打点,判稳。
若稳,则进行步骤7;若不稳,则执行“20字方针”后转入步骤2,重新开始。
步骤7:将预备数据在
图中打点,判稳。

若稳,则进行步骤8;若不稳,则执行“20字方针”后转入步骤2,重新开始。
步骤8:计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求
若过程能力指数满足技术要求,则转入步骤9。
若过程能力指数不满足技术要求,则需要调整过程直至过程能力指数满足技术要求为止。这时还需要对过程进行判稳。若稳,则转入步骤9,否则执行“20字方针”后转入步骤2,重新开始。
步骤9:延长
-R控制图的控制线,作控制用控制图,进行日常管理。

上述步骤1~步骤8为分析用控制图。
上述步骤9为控制用控制图。
4.
-R控制图实例

[实例14.1]
[解]我们按照下列步骤建立
-R图:

步骤1:取预备数据,然后将数据合理分成25组,参见表14-5。
表14-5 实例14.1的数据与
-R图计算表


续表

步骤2:计算各组样本的平均数
。例如,第一组样本的平均值为

其余参见表14-5中第(7)栏。
步骤3:计算各组样本的极差R i。例如,第一组样本的极差为
Ri=max{xi}-min{xi}=174-154=20
其余参见表14-5中第(8)栏。
步骤4:计算样本总均值
与平均样本极差R。由于
=4081.8,∑R=357,参见表14-5末行,故




步骤5:计算R图与
图的参数。

先计算R图的参数。从本章表14-6可知,当样本大小n=5,D 4=2.114,D 3=0,代入R图的公式,得到
UCLR=D4=2.114×14.280=30.188
CLR==14.280
LCLR=D3=0
参见图14-1。可见现在R图判稳。故接着再建立
图。由于n=5,从表14-6知,A 2= 0.577,再将
=163.272
=14.280代入
图的公式,得到






图14-1 实例14.1的第一次
-R图

可见,第13组
值为155.00小于
,故过程的均值失控。经调查其原因后,改进工作,并采取措施防止这种现象再次发生。然后去掉第13组数据,再重新计算R图与
图的参数。此时,



代入R图与
图的公式,得到

R图:
从表14-5可见,R图中第17组R= 30出界。于是再次执行“20字方针”后,舍去第17组数
据,重新计算如下:
R图:
从表14-5可见,R图可判稳。于是计算
图如下:


将其余23组样本的极差值与均值分别打点于R图与
图上,参见图14-2,根据判稳准则,知此时过程的变异度与均值处于稳态。


图14-2 实例14.1的第2次
-R图

步骤6:与规格进行比较。
已经给定质量规格为:S L= 100,S U= 200。现把全部预备数据作直方图并与规格进行比较,参见图14-3。

图14-3 与规格对比
由图14-3可见全部数据的分布与规格值比较均有余量,但其平均值并未对准规格中心,因此,还需要加以调整以便提高过程能力指数,即减少不合格品率。经过调整后还需要重新计算相应的
-R图。

步骤7:延长上述
-R图的控制线,对工序进行日常控制。
