質量管理五大工具 【乾貨】控制圖的選擇：-Xbar-S控制圖

那我們今天來說一下這個x-bar-s共同 那麼我們今天的主要的幾個章節 第一我們把這個八大判議準則和大家說一下 因爲突然想起來之前講的時候沒說的 就只說了第一條 那麼第二我們來說一下什麼時候我們去選擇我們的這個x-bar-s圖 第三我們來看一下我們x-bar-s圖的一個應用 我們如何去應用它 然後加上我們穿插我們meetup的演示和解讀 好 大家有什麼問題可以在打在評論區 大家可以一邊聽一邊幫我們直播間點點贊 這個八大判議準則其實我們先來看第一個 這一個第一個其實是大家比較熟悉的 這個就是我們最原始的一個判議準則 那麼大家知道我們在做控制圖的時候 其實它的這個本質的原理 就跟假設檢驗一樣 那我們定的這個控制線 我們是均值正負三倍sigma 那麼這個控制線的寬度對控制線的寬度有多寬呢 六倍的sigma 所以這個是你看我們就要求嘛 你看所以我們做控制圖 你看這個正負三倍sigma裏邊有六倍的sigma 這裏邊的概率是多少呢 也就是說 落在控制線以內的概率是99.73% 這個是它的一個原理 那麼哪一個分佈它滿足六倍的sigma的寬度 裏邊有99.73%的數據呢 是正態分佈 所以其實我們在做控制圖的時候 我們監控的裏邊的這些個點 統計量 其實是要求符合正態分佈的 符合這次正態分佈的 所以大家就知道了 那我們不斷的通過時間的推移去採集數據 描我們對應的這些點 那麼這個點超控制線的概率是多少 其實就是1-99.73% 也就是0.27% 這個就是我們的報警概率 其實呢 它就相當於我們假設檢驗裏邊的這個rf值了 假設檢驗裏邊 大家清楚啊 這個我們經常說一個判斷的依據 就是p值大於等於0.05 我們接受原假設 p值小於0.05呢 我們去推翻原假設 接受貝德假設 那麼這個p值是概率值 那麼這個0.05是什麼 這個0.05其實就是rf值 也叫顯著性水平 或者我們也叫它一類風險 那麼在假設檢驗裏邊呢 我們定的是0.05 因爲我們認爲 0.05這就是 5%對吧 那5%呢 我們認爲是一個小概率事件 但是在這個常規控制圖 就休斯特控制圖裏邊 你要還定5%的話 那麼這個報警概率還是有點偏大 也就是說我每描20個點 那可能就一個點會超控制線 那大家也清楚啊 那麼一旦超控制線了 我們肯定是要把這個 原因去調查啊 我們這個對過程要進行干預的 所以有沒有一種可能 就是我超了控制線 哎 比如超了控制線 但是我去發去調查原因 我發現沒有任何的問題 啊 那這種情況叫什麼 這種情況其實就叫 誤報 對吧 本來沒有事 你報有事 這個叫誤報 那麼這個誤報 我們說這種一類風險 就叫誤報 在控制圖裏邊 它的概率是多少 就是0.27% 0.27% 那這其實是我們徐華策控制圖 就是說他開發出來之後啊 你說這個徐華策他發明的控制圖之後 他其實就定了一條叛逆指標 就是第一條 你看這第一條叫什麼呀 有一個點距離中心線超過了三倍的sigma 那什麼意思啊 那你均值正負三倍sigma的寬度 其實用大白話說就是超控制線了 有一個點超控制線了 那麼後來呢 大家知道 這控制圖發明的時候是1920年 那現在呢 這現在是2025年 這將近100年的這個發展的 這個進程吧 那所以他後面又研究出來很多其他的這種報警的原則 我們來看一下都有什麼 你看 我們來看第二條啊 第二條叫連續九個點在中心線同一側 大家發現了 你看 我有沒有超控制線啊 沒有超控制線 對吧 我沒有超控制線 但是呢 你看連續九個點啊 這個我就不給大家挨個話了 連續九個點都在中心線 同一側 那明顯是不正常的一個情況 對吧 雖然你說我沒有超控制線 但是我連續九個點都在中心線同一側 哎 那這個也也是一個不正常的情況 對吧 那我們徐華特控制圖 他的目的是什麼呀 其實就是去識別出來 一些不正常的啊 或者說特殊的一些個原因 那麼 顯然第一條啊 這個比較簡單 這個不夠用啊 後來我們又加了第二條 那你看第三條是什麼 第三條是連續六個點全部遞增或遞減 大家看到了 哎 這也不正常 對吧 當然我們裏邊監控的統計量是什麼呢 其實 就是兩個圖嘛 一個組內的控制圖 對吧 一個組間的控制圖 那麼如果是監控組間的控制圖 我們發現 你監控對應的這個統計量 你說單值也好 x bar也好 他一直有上升的趨勢 這就證明什麼 我的製造過程出現了 哎 偏移 製造過程的中心出現了偏移 那這顯然也是一個不正常的情況 對吧 還有呢 第四個 第四個判議準則 連續14個點上下交錯 也就是說有一定的 非隨機的規律趨勢 比如說 一會上 一會下 上下上下 這種就犬牙交錯這種類型啊 這也是有問題的 所以他後邊除了第一條之外 他增加了很多的 其他的判議準則 其實基本上都是去彌補 或者說去找一些 不正常的 出現一些特殊的這種數據分佈 一些這些個情況的條件 他都給他加進去 但是呢 他只是說我們有這八條 但是呢 不代表 我們必須要把這八條都選上 這個大家要清楚 呃 我們同學問了一個單方向公差 只能計算cpu嗎 你看是單上線還是單下線 對吧 你要單上線的話 那就只能計算cpu了 你要單下線的呢 那就只能計算cpu了 你的cpk呢 也會跟着他們兩個去走 你要單上線 那你就能只能計算cpu 因爲你沒有一個下線 那你cpk也會和cpu一樣 但如果你只有下線 那你就只能計算cpl 你的cpk呢 也會和cpl一樣 cp呢 你是計算不了的 好 我們來看一下 這第五個是什麼 大家要清楚 這個前四條和後四條還有區別的 這個前四條 和後四條的區別是什麼呀 我們後四條 你看大家在這個圖裏邊能看出來 我們後四條開始區分 abc區了 那什麼叫abc區 其實這是我們的中心線 對吧 大家知道 這是均值一倍sigma 然後這又是一倍sigma 然後這又是一倍sigma 那這邊是一倍sigma 這邊是一倍sigma 這邊是一倍sigma 那麼均值正負一倍sigma 也就是這一段範圍 這個就是我們的c區 那麼一倍sigma和二倍sigma之間 這個就是b區 這當然也是b區 然後你看 二倍和三倍之間 這個叫c區 也就是說 我們按照均值正負三倍sigma 把我們的 控制線分成了六份 那麼最外側的這兩份 就是a區 中間的這兩份 就是b區 最裏邊這兩份就是c區 他這樣做了一個區分 那麼第五條判斷準則是什麼 就是三個點當中有兩個點超過了中心線 兩倍sigma範圍 在同一側 那什麼意思 那也就是說 三個點中 對吧 連續三個點中有兩個點都落在了a區 你看都落在了a區 當然以外呢 就更不用說了 那就觸犯第一條了 對吧 那麼第六個呢 第六個判斷準則是什麼呀 就是五個點當中有四個點超過中心線一倍sigma範圍 也就是說 五個連續五個點當中 有四個我們描的點怎麼樣 超過了c區 在c區以外 一倍sigma範圍以內是什麼呀 這不就是一倍sigma範圍以內嗎 對吧 就是超過了c區 落在c區以外 第七個是什麼呢 連續15個點距離中心線在一倍sigma範圍以內 哎 這個很有意思啊 我們來看一下啊 你看連續15個點落在中心線 一倍sigma範圍以內是什麼意思 就是連續15個點都落在了c區內 大家感覺啊 當然了 我們怎麼說呢 這麼說 大家感覺這是一個 製程變好了 還是製程變壞了 當然這樣問的話 對於初學者有一些邏輯上的混亂啊 那我們先簡單的拿這個反着說來討論一下 來 大家認爲啊 我們如果真的繪製控制圖的話 哎 突然我們發現連續15個點距離中心線在一倍sigma範圍以內 也就是說 我們的這些波動怎麼樣 變窄了吧 大家感覺這是一個好事還是一個壞事 大家感覺是好事就扣1 大家感覺是 哎 不好的事就扣2 嗯 後來可以說製程更穩定 後來可以說好 嗯 咱菜人也說好 哦 我們l同學也說好 那你看啊 大家想一下啊 這是一個好事 對吧 也就是說 我們裏邊監控的統計量呢 他本來啊 他應該是在 應該在均值 坍到那去了 均值正負三倍sigma以內 他會隨機無規律的波動 其實這是一個他原來的狀態 突然他的波動變小了 那麼不管我們裏面監控統計量 對吧 是監控組間的 還是監控組內的 他都是波動變小了 那明明是一個好事 那爲什麼我們如果選中這第七條的話 我們的這個控仇還會報警呢 怎麼我們怎麼理解這個問題 哎 大家都說變好了呀 你看對於對於能力上來說啊 對於我們支撐能力上來說 你就是變好了呀 你波動變小了呀 可爲什麼我們控制還要報警 感謝獨步天下的關注啊 爲什麼呀 所以大家一定要區分啊 我們控制圖 他是幹什麼用的 控制圖區分你製程能力的好壞嗎 哎 控制圖 他不管你好壞 好壞是誰管的 好壞是我們的規格線管的 對吧 你什麼時候 我們一說變好了變壞了 或者說製程能力的高低 這是控制線說了算的 對吧 那麼 這控制圖或者說控制線 他是幹什麼用的 他是來看 他沒有好與壞的概念 他沒有好與壞的概念 他只有一個概念 就是你是穩定還是不穩定 哎 他只有這個概念 你是穩定還是不穩定 控制圖只負責他 控制圖不管好壞 你說 我由好變由壞變好了 這是不是好事 你對於控制圖來說 他就不是好事 控制圖說對於我來說就不是好事 爲什麼呢 因爲你變得不穩定 啊 你變得不穩定 嗯 大家能理解嗎 你控制圖啊 控制圖和就很多人他在畫 因爲我看過很多這個他們在 這個製程裏邊畫的時候 有的時候會畫這個 你看這是控制線 對吧 然後他還要描這個規格線 其實他倆根本就是兩回事 大家聽了 你如果是常規控制的話 他倆是兩回事 這個兩個規格線是看好與壞的 那麼對於控制圖來說 控制線他只是幫你判定穩定不穩定的 他不會判定你這個製程能力變好變壞 這個他不管 他只看穩定不穩定 我們l同學問了一個問題啊 他說 我想問一下 一個產品測量取最大點和最小點怎麼算cpk 呃 這個問題不是倒着推的啊 這個很多同學會問相關的問題啊 這個問題也比較經典 就是我怎麼算cpk 那其實這一部分我們講過了啊 我們之前講過了 那那那l同學你可以點點關注 然後進我們的主頁 大家可以新進來同學可以同時一樣點點關注 然後點進我們左邊這個討教的頭像 然後點進去之後最上方 大家可以去找agent老師合集啊 我們過往把這個cpk和pbk到底怎麼計算 啊 他的前提條件 或者說他的原理和邏輯是什麼 我們把它講的非常清楚 大家可以免費去看啊 這個是不收費的 當然了 我們爲什麼又說這個spc啊 其實spc後面就是cpk 他們是有關聯性的 大家記得吧 我們之前講的時候 這個spc是什麼 spc就是cpk的爸爸 這cpk是什麼 是spc的兒子啊 你沒有spc 你 光談那個兒子 那是談不了了 對吧 這個沒有辦法 你現在爹都沒有哪 沒有爹哪來的兒子 對不對 呃 本想問了日子 問了一個air和這樣區別是什麼 我這個不好意思啊 我沒聽過這個呀 我可能沒有具體研究過 好 我們來看一下這個第八個啊 第八個 我們簡單看一下吧 就是你看連續八個點 距離中心線超過一倍sigma範圍 也就是說連續八個點落在怎麼樣 落在我們c七以外啊 這就是八項 那麼其實在選的時候呢 呃 我們去選第一條 這個是你必須要選的 這個是你必須要選的 那麼 後邊啊 後邊2345678這些呢 我們認選啊 大家認選 不是說必須選啊 從來沒有要求說我們必須把這八個都選了 或者必須選哪哪四個哪五個沒有啊 只有第一個是必須選的 還有一個大家要清楚 你選的越多 這個物報風險是越大還是越小啊 選的越多啊 我們選的判決的越多 哎 你是物報風險越大還是越小 大家想一下 哦 範剛範剛給我們這個 真相未來日子做了一個解答啊 哈哈 卡卡卡卡叫呀 ok 哎 大家意見不一致了 一半一半了 大還是小啊 你說我選的越多 這物報風險越大越小啊 你看 就跟我們找工作是一樣的 你比如說你找工作的時候 你看的越多 你是不是越不好找 對不對 你說這個錢又得多 然後活還得少 離家還得近 福利也得好 發展也得好 還得特別穩定 不能黃 對吧 你家的條件越多 你會發現怎麼樣 符合你的越少啊 那同理你選擇的這些準則越多 那麼 那你當然落在控制線裏邊 正常的這種概率就會越小了 你物報的概率就會越大了 對越大 好 大家有什麼問題也可以打到我們的評論區啊 大家我們一起在直播間裏討論 這個是很好的一個學習氛圍 那大家也可以點點我們下方的預約小風車啊 這裏邊是我們系統的6cm課程 大家點了預約之後呢 會給大家發送免費的試聽課 大家可以免費去試聽啊 這個也是免費的 大家可以點點關注啊 進我們 討教的主頁有很多直播回放 大家免費去看啊 這些都是我們過往直播的回放視頻 對 葉子留年說的對 大家可以幫我們直播間點點贊啊 我們現在才500贊啊 大家可以幫忙先點到3000 好 呃 因爲我們上次講過s82啊 其實呢 有很多東西啊 你說講s82也好 講這個s8s也好 還是講這個m2也好 有很多概念是共通的 但是呢 我們大家也清楚 我們這每一次直播進我們直播間的同學都不一樣 所以呢 我們還是要把這共通的呢 稍微去帶一下 那這個概念呢 很重要 這個概念呢 我們之前每一次直播 我們都說過叫組內變異和組間變異 那adrian老師呢 也一直在和大家強調啊 就是這個東西 很重要 很重要的一個概念啊 這個是幫助我們理解 我們負責的工序或者流程內 以一個變遠的角度和思維去看待我們負責的這個流程的一個非常重要的概念 而且很多的統計工具裏邊都會有這樣的概念 比如說 啊 剛纔我們那個藍天白雲啊 提的這個 哎 還是奔向未來日子提的一個這樣 對吧 這樣裏邊也有組內和組間的概念 nova也有啊 迴歸也有 spc當然也有 好 那我們來看一下什麼叫組內 什麼叫組間啊 簡單的來說呢 大家要知道啊 只要我們去做spc 我再說一下這個邏輯性啊 其實這個邏輯性很簡單 spc幹什麼用的 監控穩定性 那麼一說穩定性 大家就要知道它是一個什麼樣的概念 是一個時間的維度 它是一個時間的維度 所以我們呢 就會 按照時間 對吧 我們會定這種抽樣的頻次啊 抽樣的頻率 如果我們定四小時一抽的話 那大家就知道 你看你每隔四個小時 就要抽一次樣 這抽樣是爲了什麼呢 爲了監控我們過程隨着時間的一個穩定性 那麼抽了樣之後啊 比如說我們一次抽八個 這八個叫什麼呀 這個我們上次也重點說了嘛 這八個其實不叫 樣本量啊 當然你說我就叫他樣本量也對 但是在spc裏邊呢 他有一個自己的名字叫子組容量 他爲什麼叫子組容量呢 因爲我們定啊 你在八點這個時間段下 你爲了監控我們製造的過程 我們抽的這八個產品啊 連續抽了八個產品 這八個產品呢 我們就管他叫一個組裏的啊 或者你叫他一個子組裏邊的 那你一個子組裏邊有幾個產品啊 有八個嘛 所以這八個叫什麼呢 也叫子組的容量 那麼剛纔我們有同學也提到了 我們l同學也提到了cpk 那麼大家算cpk的時候 我們的metab裏邊會不會讓大家填一個東西叫子組大小 子組容量 那個是什麼呀 那個就是就是我們spc裏邊的 你每次抽幾個的這個數 所以很多時候我們沒有把這個cpk這個指標呢 從前到後把它完整的學 學清楚 但是呢 在公司裏邊 比如質量部也好 顧客也好 他總要找我們要這個東西 他一要吧 但是我們又沒學spc吧 這個東西就麻煩了 你經常就會想一個問題 哦 我要抽啊 我要抽多少個數據算cpk呢 我這個數據找到之後 我把它放到metab裏邊 我這個子組容量填集了 所以我剛纔爲什麼和大家說呢 spc是cpk的大前提 你如果沒有做spc 你是算不了cpk的 是先有的spc 後有的cpk 那是這樣的一個邏輯 所以這八叫什麼呀 就叫子組容量啊 也是我們按照這個 控制圖 我們設計好的這種抽樣頻率去抽 抽完之後呢 然後我們去算cpk 那自然而然 你就知道那裏邊填集了 好吧 所以這倆是有關聯性的 那麼我們抽了這八個產品之後呢 我們很快就要去想一個問題 我拿這個圖呢 給大家看一下 這個可能更直觀一些啊 我把它按照這個這個給他倒過來看 那麼我們抽了 比如8點 對吧 抽的 那麼再抽呢 12點 再抽呢 16點 再抽呢 20點 那麼我們說一次抽八個 舉例啊 我只是說舉例啊 那這個具體的這些抽樣頻率啊 還有這個樣子 這個資源量多少 我們後面再說 我們先把這個東西說清楚 那麼你看我們抽的這八個 他有沒有一個自身的差異性啊 這八個有差異性吧 這八個的差異性其實就代表了我們八點這個時間下 我們製造過程的一個波動的大小 你看大概這麼寬 那他叫什麼呢 他叫阻內變異 你爲什麼叫阻內變異 是我們這一個子組裏邊 我們擱幾個的差異嘛 對吧 這個叫阻內變異 那麼你只要抽 你就算再過四小時再抽 他還有他的阻內變異 你再抽 還有他的阻內變異 你看再抽 還有他的阻內變異 那麼大家知道 在我們製程裏邊 其實有兩個東西非常重要 決定了我們的這個不良率啊 大小 那兩個東西 第一個就是我們波動的寬度 或者說我們產品的離散程度 第二個呢 其實就是我們的中心位置 大家有時候經常在這個工程裏邊 或者工序裏邊聽說 哎 這調一調吧 我們偏上線了 調一調吧 我們偏下線了 這個是什麼呀 這個是我們的中心位置 所以我們呢 既要保證我們阻內的這個變異 就是過程的波動 不能總變 對吧 你不能一會突然變大 一會突然變小 所以我們要監控阻內變異 那麼什麼叫阻間變異 我們很容易在八點這個時間下抽的這些樣品 我們來算一個平均值 那麼這個平均值呢 來代表我們的一箇中心的位置 在哪裏 那麼你下一次抽樣呢 你監控12點的時候呢 你又能算一箇中心位置 我們就中心位置與中心位置之間的差異 就是我們圖裏邊這個紅色的虛線 這個叫什麼呀 這個叫阻間的變異 對吧 這是一個組 這是一個組 這是一個組 這是一個組 大家能理解吧 好 也就是說 我們既要監控組內變異 又要監控組間變異 那麼你算cpk的話呢 我們比如說你每次抽八個 一共抽了20次 是吧 20個子組一共160個數據 他是要全部參與運算的 但是我們在 做這個spc的時候 我們其實呢 是不是監控我們這個每一個數據點本身的 我們監控的是對應的統計量 所以大家聽過有幾個常見的幾兩型數據的虛化特控圖 叫imr 是吧 s bar s bar s 它爲什麼都有一個槓 其實它是兩個統計量 你比如說x bar控圖 它雖然叫s bar2 其實它是兩個統計量 哪兩個統計量呢 一個叫x bar 一個呢 叫r 對吧 平均值和記差 爲什麼有兩個呀 一個爲了監控組間變異 一個爲了監控組內變異 所以我們其實是有兩張圖的 那麼今天我們說的s bar s控圖呢 大家也清楚了 那麼監控組間變異呢 我們用的是s bar 監控組內變異呢 就換了 不用記差了 用的是樣本的標準差s 還有一個特殊的呢 叫imr控圖 i是什麼呀 單值 m2叫什麼呀 移動記差 能理解吧 好 我們在這一頁呢 說完之後 我們做一個總結啊 我來和大家討論幾個問題 首先啊 我們按照你看8點 12點16點 20點 那麼你會發現這是四小時的間隔 對吧 那麼這四小時我們管它叫什麼 他的名詞叫什麼 來 大家可以打到評論區 我們一起來互動一下 啊 你在s b c裏邊好多專業的這些個他專有的一些他的概念或者名詞啊 我們把這個東西共通的 我們要把它說出來 呃 我們新進來的小夥伴也可以點點關注啊 因爲我們在這個主頁裏邊有我們過往非常多的直播的回放視頻 那麼大家可以點點關注 然後點進我們左邊的討教頭像 在我們主頁的最上方有很多老師的合集啊 我是agent老師 那我的過往是視頻的這個直播回放還是比較多 差不多有50多集啊 大家可以去看 比如msa呀 doe呀 spc呀 這些大家感興趣的 我們講的都比較的細緻啊 也比較的生動 這些都是免費的 大家可以去看 那大家可以點點下方預約的小風車 這裏邊是我們系統的六sigma的課程 大家點完預約之後呢 會給大家發送免費的試鏡課 大家可以先去感受一下 嗯 感謝大家的關注啊 這些都是福利 大家都可以去點啊 去領 對 發燒友和藍天官員說的抽樣頻率 對 哦 好 那我問大家 我們每次抽八個 這個八他叫什麼 我每次抽八個 這個八叫什麼 是嗎 隨便收記者 沒掛風車 是嗎 大家看不到小風車嗎 那灰太狼是不是剛進來啊 952和412是不是剛進來啊 我們剛纔說過了啊 光年說sample size 好啊 好過呀 方剛 好過呀 其實我們很多同學啊 你看他在說 比如樣本數啊 樣本量啊 還有這個我們這個光年說的sample size對不對呢 其實 嗯 不能說不對 他其實就是這個概念 就是樣本量 你抽取的樣本量 但是我爲什麼和大家說 大家要把它換一個spc裏邊的名字 對 你看 對 叫什麼 子組容量 或者是子組大小 爲什麼 爲什麼讓大家這麼說 其實就是因爲 我們很多時候 大家 你沒有算過 沒有學過這個spc的時候 你直接算這個能力指數 那大家算cpk都是在這個路徑進的 對吧 你看見沒 這有一個子組大小吧 哎 他很多人 他不知道填幾 我爲什麼讓大家說 不要說樣本量啊 我們就還是說叫做子組大小 子組容量 就是爲了讓大家有一個概念 或者大家能記住他 他和cpk是有關聯的 而不是那個叫樣本量 這個字大小什麼意思 我不知道 他一定是有關聯的 對 所以大家就希望問 問大家的目的 目的啊 就是希望大家記住了 這個叫子組大小 或者叫子組容量 你算cpk的時候 那個東西讓你填的字大小是什麼 就是spc裏邊 你每次抽幾個 是一回事 對 2412說 子組容量 對 那我們來看一下 這些個基本的概念 子組不說了啊 什麼叫子組啊 就是你看 這是一個子組吧 兩個子組 三個子組 四個子組 你抽了多少個子組 這個叫什麼 子組數量 子組數量 那麼組內變異 我們也說了 對吧 組間變異 我們也說了 子組容量 剛纔大家都討論了 也都回答了 那麼這個合理化原則是什麼意思 也就是說 我們每次抽的時候 你是不能隨便抽的 你看 我們每次抽 比如說我一次抽八個吧 那我們拿個案例來舉例 你一次抽八個 這八個之間 他無論如何一定是有差異性的 除非 除非你的測量系統分辨力嚴重的不足 否則 我們在抽這八個 這個自組內的這些個樣本的時候 他不會長得一模一樣 他一定會有差異的 那麼我們說這個差異叫什麼 叫組內波動 那麼你在抽這八個的時候 你要保證他只有普通原因造成 什麼意思 就是人 雞 怎麼樣 都沒有大的條件上的變化 你不能說 抽前四個的時候 你剛抽了四個 你說八點鐘 我要抽樣了 對吧 我抽了四個 正好趕上八點鐘交接班 對吧 白班提夜班 後來白班一交接 你又抽了四個 那這個可不行 這個可不行 那麼你就知道 你這八個可就不是有普通原因組成的了吧 你有白班人作業的四個 有夜班人作業的四個 這個不行 你比如說 我抽 八點鐘讓我抽樣了 我去抽 我剛抽了三個 這批原材用完了 我換原材料批次了 對吧 你又加了三個 又補了五個 這行不行 這也不行 還有更過分的 我這臺設備抽四個 那臺設備抽四個 兩臺設備湊一塊抽八個 這個行不行 那這是由普通原因造成的 這八個的差異嗎 這還是組內變異嗎 所以我們抽的時候啊 大家要保證合理化的原則 對 前者執行說的對 好 那麼我們其實呢 根據大家剛纔我們討論的吧 什麼叫子組容量 對吧 我們根據子組容量 其實呢 我們是先設計 什麼叫設計 你要先定子組容量是幾 你要先定抽樣頻率是多長時間 這些都定完之後 我們纔會根據子組容量的大小 去對應的選擇我們這常用的三個控股裏邊的其中一個 當子組容量是1的時候 我們選擇的就是im2控股 它呢比較特殊 所以我們呢 下一次講 那麼當你的子組容量是2-8的時候 我們選擇s82控股 這個呢 我們上週一說過了啊 這個大家可以去看直播回放 這裏邊應該也有 我們新進來的小夥伴可以點點關注 那麼主頁的最上方啊 大家去找agent老師合集 這個也有啊 這講的比較細 嗯 爲什麼是二到八個啊 一會我們說一下 好吧 那麼大於八個的時候呢 我們就會選擇x2s控股 所以呢 這一個的話呢 這一個的話 咱先不說 這確實比較特殊 那麼千里之行他提了一個問題 你說爲什麼是二到八個 或者說爲什麼以八爲一個分水嶺 對吧 千里之行可能問的是這個問題 就是爲什麼以八爲分水嶺 那首先我們就要看一下了 你小於八和大於八 我們選擇的控股到底有什麼區別 那一個是x82控股 一個是x8s控股 好 我們先來討論一個問題 這個x8 是監控組間的 還是監控組內的 大家可以打到評論區 這個x8是監控組間的 還是監控組內的 大家可以一邊清一邊幫我們直播間點點贊啊 我們看能不能點到3000 我們新進來的小夥伴呢 也可以點點關注 呃 然後大家一開播呢 就能吃到我們的直播回放啊 我們基本上每天都有直播 大家可以進我們的主頁去看過往的直播回放 這些都是免費的 感謝三批的點亮我們的神座啊 小缸子 換一個小缸子 組內吧 組間吧 這個是組間 對吧 你看 你平均值不是代表了當下的平均位置 對吧 像他們之間的差異 應該這是一個組織 一個組管 這叫做組間 對吧 然後呢 我們來看一下啊 那也就是說這個二和s幹什麼的 這個二和s其實是監控組內的 其實監控組內的 那麼爲什麼我們說 小於八的時候 我們用二 這個二是什麼意思 是極差 什麼意思 就是你一組數據裏邊的最大值減去最小值 對吧 那麼另外一個呢 大於八的時候呢 我們選擇的是s s是什麼呀 就是樣本的標準差嘛 對吧 這個標準差 那大家可以想一下啊 呃 一個是因爲什麼呀 你看你這個極差呢 他算起來是很方便的 就是最大值減最小值 他確實計算起來比較方便 那麼 但是他的缺點是什麼呢 就是他對於數據的應用比較少 你看 我們舉個例子 如果我說我們公司有一千個員工 我想統計一下我們這一千個員工身高的波動大小 哎 身高的這個波動大小 你會用哪一個統計量 來算啊 來代表他的波動大小啊 首先 我們把一千個員工的身高全減一遍 也就是說我們有一千個數據總不能用極差吧 你極差 你也就你一千個數據裏邊 你只用了兩個數據啊 一個最大值 一個最小值啊 你的這個信息量應用上怎麼來說 怎麼說 就比較浪費嘛 對吧 你樣本量小的時候無所謂 對吧 你比如二到八個小的時候無所謂 你看你樣本量一旦大了吧 比如我一次抽12個 你這12個數你都得測呀 你測完之後 你就用了最大值 最小值 是不是信息量 這個你應用的信息量就是很浪費 對吧 數據的信息很浪費 第二個是什麼呢 就是你12個數據裏邊 你萬一蹦出來一個異常點 也不能說特別異常 就稍微偏大 稍微偏小一點 用離群點 那你是不是用極差的話 就很可能就吧 就受他影響了 那麼你的這個標準差呢 他是抗干擾 抗這些離群點的干擾的因素呢 抗干擾能力比較強 所以我們數據量 你看一旦大於82的時候呢 我們就用標準差 其實我們學技術統計的時候 大家還記得嗎 我們學技術統計的時候就給大家介紹過 二叫極差 s叫樣本標準差 那什麼時候 我們說選擇樣本標準差 其實就是當你的數據達到個位數以上的時候 什麼叫個位數 你比如九個以上 對不對 九個以上 十個十一個的時候 是吧 八個九個呢 沒有太大差異 那metap我們可以看一下 我找一下 我給大家找了一個圖啊 那去哪裏了 哎 我剛纔跳過去了 大家看到沒 你看 這是metap裏邊的幫助啊 他告訴我們的呢 他問 對吧 你首先成不成自組啊 成自組 對 就也就是你一次抽的話 不是一個的話 你看自組大小大於小於八 用這個 對吧 s八大於八 也就是九個十個十一十二啊 往上用s八s公 就是剛纔我和大家解釋的這個意思啊 哎 你說再具體 其實再具體這個東西也沒法 你非得說這個像 正負三倍c個嘛 等於99.73一樣 這還沒有一個特別大的說法啊 你看 一般就是個位數以上的時候 你信息量一般個位數以上的時候 好 我們繼續來看啊 那麼標準差呢 我也給大家列了 這是他的一個計算方法 那這是我們基礎統計裏邊和大家去講的 其實大家簡單的看一下就可以了 有需要的同學可以截圖 或者你去翻書也都有 這個我們就不拓展的說了 好吧 大家能看到下方的預約小風車嗎 這個是帶一個福利給大家 這個小風車掛的是我們系統的6c和jb的課程 大家點了預約之後呢 就可以免費的領取我們的視聽課 大家可以點關注 點關注呢 可以去看我們過往的直播回放啊 這次非常非常多了 我感覺大家要看的話也能看幾個月了 大家可以免費的去看 好 那我們來找一個案例給大家看一下啊 我們呢 這個案例 我們監控的特性是漢階強度 每次抽樣 我們抽十個 這十個叫什麼 子組大小啊 子組總量 抽樣頻率 12小時抽一次 一共抽了多少組呢 20組對吧 這個時候大家就清楚了 我們對應選擇的控途是什麼呀 x8s是吧 嗯 2412說上一頁再看一下 這一頁 你要看哪一頁啊 沒有小風車嗎 那大家點點關注吧 好 我們把這個數據拿出來啊 那我們這個月數據是什麼樣的一個格式呢 我們一個子組 就在一行的多列中 是不是一行的多列中 這是一個子組啊 一次抽12個嘛 然後這是一個子組 然後這是一個子組 首先呢 大家要清楚啊 我們監控的是子組的均值 所以我們先點一下 子組均值 晴天king問了一個怎麼看回放視頻 大家點點關注 點完關注以後 左邊不是有一個圓圈嗎 我們的討教頭像啊 大家點我們討教頭像 然後你就進入到了我們主頁當中 那麼在所有視頻最上方有一橫行 是我們所有老師的直播回放 我叫adrian老師 大家可以去找 應該第一個就是 點進adrian老師的回放合集 裏邊有50多集 將近60集 都是我們過往的直播回放 都是大家很感興趣的話題 比如msa呀 spc呀doe呀 迴歸呀 這些大家可以免費的去看 好 我們監控的是子組均值 所以子組均值呢 我們需要它有正態性 對吧 還要有獨立性 其實呢 你看我們上一次也給大家演示了 對吧 做了這個模擬 那麼我們根據中心極限定理 就是即使我雲數據本身不正態 但是你看我的子組的容量 對吧 也就是我的樣本量已經都達到12個了 那麼我們子組均值 對吧 你每次抽樣的子組均值 它會趨近於近似的正態分佈 我們來看一下 統計 我們先要算一下啊 算一下我們的這個子組均值 那按照哪一個呢 我們是要算這一行的均值嗎 對吧 均值是什麼呀 均值是一個統計量 所以我們點擊計算 然後大家找到這個行統計量 對吧 因爲你要算一行的統計量 點進去 然後你要算哪一個統計量啊 可以算和均值 變差都可以算啊 我們算均值 那麼你這一行都包括了哪些鏈啊 我們點中c1 大家不用這樣挨個點啊 這太多太麻煩了啊 不用挨個點 我們就點出c1啊 然後往下拉 然後點擊選擇 他知道了啊 原來你要算c1到c12 這12鏈 12個數據 這一行的均值 那麼這個結果我要給你存儲在哪裏 我們點擊 c13對吧 我們設定好的 點擊確定 那麼這就是我們 這是第一次抽樣 抽樣均值11.7807 然後我們來看一下 你自主均值是不是符合正態性和獨立性 我們點擊統計啊 基本統計 正態性檢驗 我們選擇c13 自主均值 點擊確定 大家會看嗎 這個自主均值正態不正態啊 我們怎麼看啊 有沒有知道的小夥伴可以打到評論區 4969問了一個問題 他說只有兩個產品 每個產品抽取48個良色數據做什麼控股 這什麼意思啊 怎麼只有兩個產品啊 什麼叫只有兩個產品啊 可以描述的再詳細一些 那那那肯定是不行的 對吧 你看4969我再強調一下 我們sp的邏輯什麼呀 什麼叫穩定 對 他是監控穩定性的 對吧 只要一說穩定 他一定是一個時間的維度 是不是 他一定是一個時間的維度 所以你怎麼樣也要每次抽 每次抽 每次抽 對吧 呃 財務記反了啊 財務是t值大於0.05是正態的啊 小於0.05怎麼樣 不正態啊 記反了啊 大於0.05 所以怎麼樣 正態對吧啊對 vba說p value對好 4969明白了哈 那我們再來看一下 我們這個子組均值啊 他是不是獨立的 統計啊 在哪裏呢 質量工具 第一個運行圖 點進去啊 這個有意思了啊 你看啊 我們怎麼做一下啊 如果我在這個數據列裏邊 這邊自主均值選 自主均值這一列C13 我這個資料大小填幾 哎 這個填幾 來 這個有意思啊 這個我們填幾 好 來 我們討論一下 千里之行說p怎麼解讀啊 p呢 其實它是一個概率值 這是假設檢驗裏邊的一個概念 一個重要的概念 千里之行去看我們主頁的過往回放 這個我們以前詳細的解釋過啊 而且也是有非常生動的例子 去給大家講明白的 哎 填幾 有沒有人要填12 有沒有人要填12 大家都填1嗎 填1對不對 哎 我換一下啊 我要是這 填1 VBA填12啊 到底這個自主大小 到底填1填12 我們選擇的是看C13列 對吧 什麼叫自主大小啊 其實簡單來說 就是你這一組數據 誰和誰是一波的 你看 誰和誰是一波的 他和他是一波的嗎 對均值 你看他和他是一波的嗎 這是自主一的均值 對吧 這個呢 自主二的均值 這個呢 自主三的均值 自主四的均值 自主五的均值 自主六的均值 對吧 所以怎麼樣 你看 你一個一個一個代表一個子組啊 這是分別是一波一波 明白吧 所以我們這裏邊填多少 填1啊 填1好 點擊確定 那麼這個怎麼看獨立不獨立 它是通過四種常見的不獨立的趨勢 叫聚類 趨勢 混合 振動 他看你這有沒有聚類性 這種不不獨立的趨勢 有沒有趨勢性 有沒有混合性 有沒有振動性 如果這四種你都沒有 好 那我就認爲你這組數據是獨立的 在圖形裏邊吶 呈現一種 非隨機的波動 呃 不是說錯了 隨機的波動啊 沒有這些個非隨機的形式 那至於聚類 混合 趨勢 振動什麼意思 我們過往也詳細的講過了啊 大家也可以去看直播回放 這個不是我們今天的重點 我就一筆帶過了 好 那麼你四項對應的這些個獨立性檢驗的p值都要大於等於0.05 我們才說啊 這個均值隨着時間的推移 它是獨立的 好 那麼這些都做完了 我們可以去看我們的控制圖了 怎麼做 統計 質量工具 控制圖 子組的變量控制圖 第二個 對吧 第一個是s bar 第二個呢 是s bar s 點進去 那這裏邊啊 我看一下啊 大家看 我們的數據格式是這樣的 對吧 這已經給大家看過了啊 那麼這裏邊有兩種數據格式讓我們認選啊 第一個叫圖表的所有觀測值均在同一列中 第二個叫子組的觀測值位於多列的同一行種 那麼我們選哪一個 大家選一還是選二 選擇哪一種 嗯 本球說了 一個原假設數據服從正態分佈p值大於0.05 是 對的 對這個 我們做的正位性檢驗 他其實也是假設檢驗的一種 我叫不知道啊 歡迎我叫不知道啊 我叫不知道 每次都知道 對 是他啊 好 那我們把c1到c12選進去 你會發現怎麼樣 他不再要求我們填 填什麼 你資物量多少 爲什麼不要去我們填 因爲你有多少個列 你選中了多少個列 就默認了子組大小是多少 你看我們選的c1到c12列 那麼你的數據格式又是子組的觀測值位於多列同一行中 他就知道了啊 資助容量就是12列 也就是12 那麼然後我們點擊s82選項 然後大家我們就重點說一個 就是一個第四個叫檢驗 你看 你選進去之後 這就是我們最開始說的八大判予指責 那你默認的 他這個meetup默認的就是第一個 他選上了 他必須勾選 那麼後邊這七個呢 你認選 你比如再把第二個和 第四個勾上啊 我點擊確定 然後我們點擊確定 對吧 這個就是我們的 哎 是吧 出來了啊 爲什麼有兩個圖啊 爲什麼有兩個圖 嗯 煎餅卷大蔥說 這個每天是抽取五個數據吧 這個不一定啊 你的你看這個 煎餅卷大蔥說的這個話還挺好的 對吧 你看他這一句話短短的幾個字一說啊 就有兩個概念 大家看到了 他定的抽樣頻率是每天 24小時 然後呢 子組容量呢 是5 對吧 但是這個抽樣頻率也好 子組容量也好 這個不是必須的 我們結合我們自己的智商的情況 大家自己去靈活的去選定他 這個可不是說 你必須按照這個走啊 不一定啊 那麼樣本標準差就是下面這個 這就是我們x bar s控頭裏邊的s圖 上面這個四五均值呢 就是x bar圖 我們來想一下啊 所以上面這個圖是監控 組間的啊 下面這個圖是監控 組內的啊 明白了吧 好 我來問大家一下啊 這個點什麼意思 這個點怎麼算出來的 這個點啊 我光標放到的這個點 他是什麼樣的一個統計量 他怎麼計算出來的 煎餅卷大蔥說 先看組間變差 還是先看組內變差 要先看組內 後看組間 先看組內 後看組間 非常好的問題 先看組內 後看組間 也就是說 你要先看樣本標準差的這個控頭 他沒有問題 你再去看樣本均值的控頭 對第16個子組 我們抽了12個 這12個的樣本標準差 就是這個點 所以大家清楚了吧 我們做的這個控制圖 他不是去 監控 或者說描點 描的 監控的 不是你原始數據本身 而是你原始數據 所代表的這些個 代表組內變異的統計量 s 代表我們這一個時間段下的組間變異的統計量s吧 他監控的是對應的統計量 這些統計量代表的是組內變異和組間變異 好 嗯 呃 蔣大松問了一個非常好的問題 嗯 那這個就是s bar s控制圖的應用啊 先看組內 後看組間 好 大家有沒有什麼 哎 這個公式給大家放出來 大家感興趣也可以去看啊 呃 大家有沒有什麼問題 可以打到我們的評論區 我們新進來的小夥伴可以點點關注啊 因爲我們 直播接近尾聲了啊 我們所有直播的這個直播回放會做成視頻的形式 放在我們主頁當中 大家可以點點關注 然後點擊我們左邊的討教頭像 進到我們主頁最上方 所有視頻的最上方有一橫行 那是我們所有直播老師的這個直播回放 那大家可以去找agent老師的合集 那裏邊有50多集接近60集的直播回放 大家可以免費去看 有的藍天白雲有的 剛纔哪一個同學問了一個批指什麼意思 也有去去找吧 去找吧 有有的好 這個本來有小風車的 我們新進來同學其實都可以點完關注去點點我們約小風車 這裏邊是系統的6c根本綠帶的課程 也有免費的時間課給大家 但是好像沒掛上啊 大家感興趣的話可以後臺私信一下 好 那大家都沒有什麼問題的話呢 我們今天就到這裏 那我們下一次和他說什麼 下一次和他說這個比較特殊的這一個啊 就是我們的這個 IMR控除這個確實比較特殊 那大家如果感興趣的話可以點點關注 那麼我們下週一給大家分享這個IMR控除的概念 嗯 任憑生 我們點完關注之後 點擊我們左邊的討教頭像 進入我們的主頁 然後呢 主頁之後 那有很多這個視頻吧 在最上方有很多的這個 就這個合集啊 第二個討教公開課agent老師的合集 這個就是我啊 大家可以去看 不是的5899每每批抽一次 每個樣品測量三次 這三個不是自動變化 我們這個三代表的組內變異是製造過程的組內變異啊 你這個測三次 這測量三次 同一個產品測量三次 這這三次的差異可不是製造過程的組內變異啊 這個是測量測量環境啊 或者測量過程測量系統的組內變異啊 這個可不是 我不能這樣搞啊