Control-charts sind eine effiziente Möglichkeit zur Analyse von performance-Daten, um zu bewerten, ein Prozess. Regelkarten werden für viele Zwecke verwendet
Schritte
1
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@@Überprüfen Sie, dass Ihre Daten die folgenden Kriterien erfüllt:
- Daten sollten in der Regel normal verteilt rund um einen Mittelwert (Durchschnitt).
- Im Beispiel unten, eine Flasche Unternehmen füllt Ihre Flaschen bis 16 oz. (bedeuten) Sie evaluieren, wenn Ihre Prozess 'in-control'. Die Menge in Unzen über 16 oz. ist normal verteilt um den Mittelwert.
- Messungen müssen unabhängig von einander.
- Im Beispiel, werden die Messungen in Untergruppen. Die Daten in den Untergruppen werden sollte, unabhängig von der Messung Anzahl jeder Daten-Punkt wird eine Untergruppe und eine Messung Anzahl.
2
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@@Finden, den Mittelwert jeder Untergruppe.
- Zu finden, den Mittelwert, fügen Sie alle Messungen in der Untergruppe und dividieren durch die Anzahl der Messungen in der Untergruppe.
- Im Beispiel sind es 20 Untergruppen und in jeder Untergruppe gibt es 4 Messungen.
3
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@@die mittlere aller der Mittel, die aus dem vorherigen Schritt (X).
- Dies wird Ihnen der Gesamt-Mittelwert aller Datenpunkte.
- Der Gesamt-Mittelwert wird die Mittellinie in der Grafik (CL), das ist 13.75 für unser Beispiel.
4
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@@die Berechnung der Standardabweichung (S) der Daten-Punkte (siehe Tipps).
5
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@@Berechnen Sie die oberen und unteren Kontrollgrenzen (UCL, LCL) unter Verwendung der folgenden Formel:UCL = CL 3*SLCL = CL – 3*SThe-Formel entspricht 3 Standardabweichungen oberhalb und 3 Standardabweichungen unter dem Mittelwert bzw.
6
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@@Siehe das unten stehende Diagramm mit den Schritten 7 bis 10.
7
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@@Ziehen Sie eine Linie auf jeder Abweichung.
- Im obigen Beispiel gibt es eine Linie gezeichnet wird, bei eins, zwei und drei Standardabweichungen (Sigmas) entfernt vom Mittelwert.
- Zone C ist 1 sigma entfernt vom Mittelwert (grün).
- Zone B ist 2 sigma) entfernt vom Mittelwert (gelb).
- Zone A ist 3-sigma-Weg vom Mittelwert (rot).
8
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@@ - Graph die X-quer-Regelkarte, die durch die grafische Darstellung der Untergruppe bedeutet (x-Achse) Verse-Messungen (y-Achse). Ihr Diagramm sollte etwas Aussehen wie dieses:
9
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@@Beurteilen der Grafik zu sehen, wenn der Prozess außer Kontrolle. Die Grafik wird out-of-control wenn alle der folgenden Bedingungen erfüllt sind:
- Ein Punkt außerhalb der roten zone (oberhalb oder unterhalb der 3-sigma Linie).
- 8 aufeinander folgende Punkte liegen auf einer Seite der Mittellinie.
- 2 von 3 aufeinander folgenden Punkten innerhalb der zone A.
- 4 5 aufeinander folgende Punkte liegen innerhalb der zone A und/oder zone B.
- 15 aufeinander folgende Punkte sind innerhalb der Zone C.
- 8 aufeinander folgende Punkte, die nicht in zone C.
10
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@@Zustand, ob das system in control 'oder' out-of-control.@@_
@@Sample-Control-Charts
Beispiel Control Chart ' Sample-Regelkarte für die Untergruppen ' Sample-Control-Chart für Mehrere Gruppen
Gewusst wie: erstellen eine Regelkarte
Control-charts sind eine effiziente Möglichkeit zur Analyse von performance-Daten, um zu bewerten, ein Prozess. Regelkarten werden für viele Zwecke verwendet
Schritte
1
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@@Überprüfen Sie, dass Ihre Daten die folgenden Kriterien erfüllt:
- Daten sollten in der Regel normal verteilt rund um einen Mittelwert (Durchschnitt).
- Im Beispiel unten, eine Flasche Unternehmen füllt Ihre Flaschen bis 16 oz. (bedeuten) Sie evaluieren, wenn Ihre Prozess 'in-control'. Die Menge in Unzen über 16 oz. ist normal verteilt um den Mittelwert.
- Messungen müssen unabhängig von einander.
- Im Beispiel, werden die Messungen in Untergruppen. Die Daten in den Untergruppen werden sollte, unabhängig von der Messung Anzahl jeder Daten-Punkt wird eine Untergruppe und eine Messung Anzahl.
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@@Finden, den Mittelwert jeder Untergruppe.
- Zu finden, den Mittelwert, fügen Sie alle Messungen in der Untergruppe und dividieren durch die Anzahl der Messungen in der Untergruppe.
- Im Beispiel sind es 20 Untergruppen und in jeder Untergruppe gibt es 4 Messungen.
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@@die mittlere aller der Mittel, die aus dem vorherigen Schritt (X).
- Dies wird Ihnen der Gesamt-Mittelwert aller Datenpunkte.
- Der Gesamt-Mittelwert wird die Mittellinie in der Grafik (CL), das ist 13.75 für unser Beispiel.
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@@die Berechnung der Standardabweichung (S) der Daten-Punkte (siehe Tipps).
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@@Berechnen Sie die oberen und unteren Kontrollgrenzen (UCL, LCL) unter Verwendung der folgenden Formel:UCL = CL 3*SLCL = CL – 3*SThe-Formel entspricht 3 Standardabweichungen oberhalb und 3 Standardabweichungen unter dem Mittelwert bzw.
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@@Siehe das unten stehende Diagramm mit den Schritten 7 bis 10.
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@@Ziehen Sie eine Linie auf jeder Abweichung.
- Im obigen Beispiel gibt es eine Linie gezeichnet wird, bei eins, zwei und drei Standardabweichungen (Sigmas) entfernt vom Mittelwert.
- Zone C ist 1 sigma entfernt vom Mittelwert (grün).
- Zone B ist 2 sigma) entfernt vom Mittelwert (gelb).
- Zone A ist 3-sigma-Weg vom Mittelwert (rot).
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@@ - Graph die X-quer-Regelkarte, die durch die grafische Darstellung der Untergruppe bedeutet (x-Achse) Verse-Messungen (y-Achse). Ihr Diagramm sollte etwas Aussehen wie dieses:
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@@Beurteilen der Grafik zu sehen, wenn der Prozess außer Kontrolle. Die Grafik wird out-of-control wenn alle der folgenden Bedingungen erfüllt sind:
- Ein Punkt außerhalb der roten zone (oberhalb oder unterhalb der 3-sigma Linie).
- 8 aufeinander folgende Punkte liegen auf einer Seite der Mittellinie.
- 2 von 3 aufeinander folgenden Punkten innerhalb der zone A.
- 4 5 aufeinander folgende Punkte liegen innerhalb der zone A und/oder zone B.
- 15 aufeinander folgende Punkte sind innerhalb der Zone C.
- 8 aufeinander folgende Punkte, die nicht in zone C.
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@@Zustand, ob das system in control 'oder' out-of-control.@@_
@@Sample-Control-Charts
Beispiel Control Chart ' Sample-Regelkarte für die Untergruppen ' Sample-Control-Chart für Mehrere Gruppen
Gewusst wie: erstellen eine Regelkarte
By Wiezutun
Control-charts sind eine effiziente Möglichkeit zur Analyse von performance-Daten, um zu bewerten, ein Prozess. Regelkarten werden für viele Zwecke verwendet