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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,案例,月平均不合格率为：=不合格品总数/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LCL,ni为子组大小,案例,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,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
2、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,案例,修正后p图的控制限计算如下：,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,P图,公式,P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,
