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1、P控制图案例 一个生产收音机晶体管的制造公司，决定建立不合格品率p图。每天生产结束后，在当天的产品中随机抽取一个样本，并检验其不合格数。表格中是这一个月来的数据子组号12345678910111213检验数158 140 140 155 160 144 139 151 163 148 150 153 149不合格品数 11118647101195277子组号14151617181920212223242526检验数158 140 140 155 160 144 139 151 163 148 150 153 149不合格品数 11118647101195277案例 月平均不合格率为： =不合格
2、品总数/被检产品总数=233/3893=0.060 由于子组的大小各不相同，故对每个子组根据下式分别计算UCL和LCLp(1)3(1)3iippUCLpnppLCLpnni为子组大小案例子组号子组号12345678910111213UCL0.116 0.120 0.120 0.117 0.116 0.119 0.120 0.118 0.116 0.118 0.118 0.117 0.118 LCL0.003 0.000 0.000 0.003 0.004 0.001 0.000 0.002 0.004 0.001 0.002 0.002 0.002 p0.0700.0790.0570.0390
3、.0250.0490.0720.0730.0550.0340.0130.0460.047子组号子组号14151617181920212223242526UCL0.119 0.116 0.115 0.121 0.117 0.118 0.118 0.121 0.115 0.119 0.120 0.119 0.116 LCL0.001 0.004 0.004 0.000 0.002 0.002 0.001 0.000 0.004 0.000 0.000 0.001 0.004 p0.0550.0380.0910.1320.0650.0600.0340.0000.0730.0700.0580.0970
4、.124案例 图中可以看出，子组号为17和26的不合格率已经超过了相应的上控制限。应将这两个子组从数据中剔除，并查找原因，以防再发。 此后根据保留下来的24个子组计算出修正后的平均不合格品率1950.0543596p 案例 利用修正后的 值，计算每个子组修正后的UCL和LCL，可以发现，所有的不合格品率都处于其相应的控制限内。 因此，修正后的 值就可以作为建立控制图的标准不合格品率 即P0=0.054 如上所述，对大小各异的子组分别绘制上下限是很费时的，考虑到 各子组大小与平均子组大小没有很大偏离 平均子组大小为150 所以取n=150来标绘修正后的p图的上控制限pp案例 修正后p图的控制限计
5、算如下：00000000.054(1)0.054(1 0.054)30.05430.109150(1)0.054(1 0.054)30.0543150iCLpppUCLpnppLCLpn案例 修正后的p图如下，过程处于统计控制状态P图 用来测量在一批检验项目中不合格品（不符合或所谓的缺陷）项目的百分数 重点： 把被检查的每一个元件，零件或项目记录成合格或不合格（即使一个项目有几处不合格，也仅记录为一个不合格项） 检验的结果按一个有意义的基础条件进行分组，并把不合格的项目用占子组的百分之几来表示P图 定义 ni:被检项目的数量 np:发现不合格项目的数量 p=np/n: 不合格品率 所有p值的平均数 n:样本的平均数 k:样本的个数:pP图 公式nppnnppnnnk(1)3(1)3pipippUCLpnppLCLpnP图 过程能力计算 过程能力用过程平均不合格品率 来表示 如需要，还可用符合规范的比率（1- ）来表示pp