Узнайте больше об этом создателе P-Chart.

Этот калькулятор P-диаграммы является одним из очень часто используемых графических инструментов для оценки того, находится ли процесс в статистическом контроле, обычно путем анализа поведения доли дефекта в выборке по множеству выборок.

Большим преимуществом использования графического инструмента является то, что вы можете легко находить закономерности и идентифицировать точки, которые кажутся отклоняющимися от "нормального" поведения, или, точнее, того, что можно было бы ожидать при некоторых общих предположениях о распределении.

Как мне использовать онлайн-калькулятор P-диаграммы?

Идея состоит в том, что у вас есть список образцов \(N\), и для каждого образца у вас есть количество бракованных изделий и размер выборки. Обычно размер выборки одинаков для всех выборок, но это не всегда так.

Затем для каждой выборки вы рассчитаете долю бракованных изделий \(\p_i\). В целом, у нас будет \(N\) доля дефектных образцов, по одному на каждый образец. Наконец, вы находите среднее значение доли бракованных изделий, которое вы называете \(\bar{p}\).

После того, как у вас есть все это, вы можете использовать следующие формулы, чтобы получить нижний и верхний контрольные пределы для p-диаграммы.

\[ LCL_{p} =\bar{p} - 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1-\bar{p})}{k}} \] \[ UCL_{p} =\bar{p} + 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1-\bar{p})}{k}} \]

где \(k\) — общий размер ВСЕХ образцов, с которыми вы работаете.

Подводя итог: как вы делаете P-диаграмму?

Шаг 1. Первое, что вам нужно сделать, это собрать данные, которые вы хотите измерить, в данном случае дефекты, потому что в конечном итоге вы заинтересованы в анализе доли дефектов.

Шаг 2. Теперь для каждой выборки вы вычисляете долю дефектных изделий в выборке (то есть количество дефектных изделий, деленное на объем выборки).

Шаг 3. Следующим шагом является вычисление среднего значения доли бракованных изделий во всей выборке.

Шаг 4. Далее необходимо воспользоваться формулами нижнего и верхнего контрольных пределов \(LCL_{p} =\bar{p} - 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1-\bar{p})}{k}}\) и \(UCL_{p} =\bar{p} + 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1-\bar{p})}{k}} \).

Шаг 5. Теперь вы строите диаграмму, на которой вы наносите долю брака для каждого образца в виде линейного графика, а также вам нужно нанести нижний и верхний пределы, а также центральную линию.

Шаг 6. На последнем шаге вы определяете, выходит ли доля бракованных изделий за какие-либо контрольные пределы.

О тех точках, которые выходят за нижний и верхний контрольные пределы контроля, если таковые имеются, говорят, что они вышли из-под статистического контроля, а также процесс не находится в статистическом управлении. Если ни одна точка не находится вне статистической управляемости, то говорят, что процесс находится в статистической управляемости.

Другая контрольная карта

Вас может заинтересовать использование R-график чтобы оценить, находится ли изменчивость процесса под контролем. Также, если вам нужно оценить, находится ли центр процесса в статистическом контроле, вы можете использовать это Создатель диаграмм X-bar .