Manufacturing hoạt động

SPC — kiểm soát quá trình bằng thống kê

SPC — Kiểm soát quá trình bằng thống kê

Đã chạy được. Mục này có công cụ tính toán thật trên nền tảng, không phải mô tả lộ trình.

Biểu đồ kiểm soát từ file Giới hạn 3σ và các quy tắc Western Electric

Tải số đo quá trình lên, nhận đường tâm, giới hạn kiểm soát và danh sách điểm vi phạm theo từng quy tắc — biết ngay quá trình có nguyên nhân đặc biệt hay không.

Đang chạy trên dữ liệu mẫu, không phải dữ liệu của bạn. Các ô còn nguyên mẫu dựng sẵn: Số đo (dán hoặc tải CSV). Chọn nguồn dữ liệu khác ở cột bên trái rồi chạy lại để có kết quả của riêng bạn.
Đường tâm 10.0128
UCL / LCL 10.1602 / 9.8654
Điểm ngoài giới hạn 0
Tổng tín hiệu 0
Kết luận Trong kiểm soát
① Nguồn dữ liệu

Nhận dấu phẩy, chấm phẩy hoặc tab; tự nhận dòng tiêu đề; hiểu cả 1.234.567 lẫn 1.234,56.

Chỉ tải http/https tới địa chỉ công khai; địa chỉ nội bộ bị từ chối.

② Tham số
112

Giá trị mặc định là ví dụ chạy được — bấm Tính ngay để xem kết quả, rồi thay dữ liệu của bạn vào.

Biểu đồ kiểm soát I-MR (từng giá trị)

Giá trịUCLĐường tâmLCL
Biểu đồ kiểm soát I-MR (từng giá trị)10.210.079.9529.83147101316192225

Giới hạn ±3σ quanh 10.01. Điểm vượt ra ngoài là tín hiệu có nguyên nhân đặc biệt — không phải biến động thông thường của quá trình.

Diễn giải nhanh

0 điểm ngoài giới hạn ±3σ

Giới hạn: 9.865 – 10.16. Một điểm vượt ra ngoài có xác suất khoảng 0,27% nếu quá trình ổn định, nên nó gần như luôn đáng đi tìm nguyên nhân.

0 lần có 9 điểm liên tiếp cùng phía đường tâm

Quy tắc này bắt sự dịch chuyển từ từ của trung tâm — kiểu lỗi mà giới hạn 3σ không phát hiện được vì từng điểm vẫn nằm trong.

0 lần có 2 trong 3 điểm ngoài 2σ

Bắt sự tăng biến động trước khi có điểm vượt hẳn ra ngoài.

σ ước lượng = 0.049128

Tính từ biến động ngắn hạn (moving range hoặc range trong nhóm con), không phải độ lệch chuẩn của toàn bộ dữ liệu — dùng độ lệch chuẩn tổng sẽ nới giới hạn ra và giấu mất tín hiệu.

Khi nào con số này sai: Giới hạn kiểm soát phải tính từ giai đoạn quá trình ỔN ĐỊNH. Nếu dữ liệu bạn đưa vào đã chứa nguyên nhân đặc biệt thì giới hạn bị nới rộng ra và biểu đồ mất khả năng phát hiện chính thứ nó cần bắt.

Chi tiết

Loại biểu đồ I-MR (từng giá trị)
σ ước lượng 0.04913
Quy tắc 1 — ngoài 3σ 0 điểm
Quy tắc 2 — 9 điểm cùng phía 0 lần
Quy tắc 5 — 2/3 điểm ngoài 2σ 0 lần
Kết luận Quá trình trong kiểm soát

Biểu đồ kiểm soát I-MR (từng giá trị)

Giá trịUCLĐường tâmLCL
Biểu đồ kiểm soát I-MR (từng giá trị)10.210.079.9529.83147101316192225

Giới hạn ±3σ quanh 10.01. Điểm vượt ra ngoài là tín hiệu có nguyên nhân đặc biệt — không phải biến động thông thường của quá trình.

Tín hiệu theo từng quy tắc

Tín hiệu theo từng quy tắc10.66670.33330Ngoài 3σ: 09 điểm cùng phía: 02/3 ngoài 2σ: 0Ngoài 3σ9 điểm cùng phía2/3 ngoài 2σ

Ba quy tắc Western Electric độc lập nhau; mỗi quy tắc bắt một kiểu bất thường khác.

Toàn bộ chỉ số

Loại biểu đồ I-MR (từng giá trị)
σ ước lượng 0.04913
Quy tắc 1 — ngoài 3σ 0 điểm
Quy tắc 2 — 9 điểm cùng phía 0 lần
Quy tắc 5 — 2/3 điểm ngoài 2σ 0 lần
Kết luận Quá trình trong kiểm soát

Công thức đang dùng

UCL/LCL = x̄ ± 3σ, σ ước lượng từ R̄/d₂

Đây là công thức thật mà mã nguồn chạy, không phải mô tả gần đúng. API tại /api/v1/tools/spc-chart gọi đúng hàm này, nên kết quả trên trang và qua API không thể lệch nhau.

Cách dùng

  1. Điền tham số ở cột trái. Mọi ô đã có sẵn giá trị ví dụ chạy được, nên bạn có thể bấm Tính ngay trước rồi sửa sau.
  2. Với ô dữ liệu: dán vài chục dòng để thử, hoặc tải file CSV/TXT lên để chạy thật. File tối đa 32 MB, 200.000 dòng; bộ đọc nhận dấu phẩy, chấm phẩy hoặc tab, tự nhận dòng tiêu đề, và hiểu cả 1.234.567 lẫn 1.234,56.
  3. Đọc thẻ số ở trên cùng, rồi mục Diễn giải nhanh để biết con số đó nói gì.
  4. Đọc dòng “Khi nào con số này sai” trước khi dùng kết quả để quyết định — đó là giả định vỡ đầu tiên.
Giới hạn chung. Công cụ này tính đúng công thức của nó trên dữ liệu bạn đưa vào. Nó không kiểm tra dữ liệu của bạn có phù hợp với giả định của phương pháp hay không — phần đó vẫn là việc của người dùng, và mục “sai ở đâu” bên dưới trang liệt kê các chỗ hỏng thường gặp.

SPC — kiểm soát quá trình bằng thống kê là gì

SPC dùng biểu đồ kiểm soát để phân biệt nguyên nhân chung (dao động tự nhiên của quá trình) với nguyên nhân đặc biệt (có gì đó thay đổi). Chỉ nguyên nhân đặc biệt mới đáng điều tra.

Làm thế nào

  1. Chọn loại biểu đồ theo dữ liệu: X̄-R cho biến liên tục, p-chart cho tỷ lệ lỗi.
  2. Tính giới hạn kiểm soát ở ±3 sigma từ giai đoạn quá trình ổn định.
  3. Áp quy tắc phát hiện tín hiệu (Western Electric rules).
  4. Tính lại giới hạn khi quá trình thay đổi có chủ đích.

Đo bằng chỉ số nào

Số tín hiệu ngoài kiểm soát trên một khoảng thời gian
ARL số mẫu trung bình trước khi phát hiện được một dịch chuyển

Sai ở đâu

Phần quan trọng nhất của trang này. Một phương pháp được mô tả mà không nói chỗ nó hỏng là phiên bản quảng cáo của phương pháp đó.

! T
! í
! n
! h
!
! g
! i
!
! i
!
! h
!
! n
!
! t
!
!
! d
!
!
! l
! i
!
! u
!
! đ
! ã
!
! c
! h
!
! a
!
! n
! g
! u
! y
! ê
! n
!
! n
! h
! â
! n
!
! đ
!
! c
!
! b
! i
!
! t
!
!
!
! g
! i
!
! i
!
! h
!
! n
!
! r
!
! n
! g
!
! r
! a
!
! v
! à
!
! b
! i
!
! u
!
! đ
!
!
! m
!
! t
!
! k
! h
!
!
! n
! ă
! n
! g
!
! p
! h
! á
! t
!
! h
! i
!
! n
! .

Mô hình định lượng dùng trong Manufacturing

Chưa có mô hình nào gắn riêng cho chủ đề này. Đây là những mô hình của cả ngành — liên quan ở cấp ngành, không phải cấp chủ đề.

Tất cả mô hình →
Monte Carlohoạt động

Lấy mẫu ngẫu nhiên để ước lượng phân phối kết quả.

XGBoostbeta

Gradient boosting trên cây, tối ưu hoá mạnh.

Support Vector Machinesắp có

Tìm siêu phẳng phân tách với biên lớn nhất.

CNNsắp có

Tích chập cho dữ liệu có cấu trúc không gian.

Câu hỏi thường gặp

SPC — kiểm soát quá trình bằng thống kê là gì?

SPC dùng biểu đồ kiểm soát để phân biệt nguyên nhân chung (dao động tự nhiên của quá trình) với nguyên nhân đặc biệt (có gì đó thay đổi). Chỉ nguyên nhân đặc biệt mới đáng điều tra.

SPC — kiểm soát quá trình bằng thống kê được làm như thế nào?

1. Chọn loại biểu đồ theo dữ liệu: X̄-R cho biến liên tục, p-chart cho tỷ lệ lỗi. 2. Tính giới hạn kiểm soát ở ±3 sigma từ giai đoạn quá trình ổn định. 3. Áp quy tắc phát hiện tín hiệu (Western Electric rules). 4. Tính lại giới hạn khi quá trình thay đổi có chủ đích.

SPC — kiểm soát quá trình bằng thống kê hay sai ở đâu?

T í n h g i ớ i h ạ n t ừ d ữ l i ệ u đ ã c h ứ a n g u y ê n n h â n đ ặ c b i ệ t — g i ớ i h ạ n r ộ n g r a v à b i ể u đ ồ m ấ t k h ả n ă n g p h á t h i ệ n .

Đo spc — kiểm soát quá trình bằng thống kê bằng chỉ số nào?

Số tín hiệu ngoài kiểm soát — trên một khoảng thời gian; ARL — số mẫu trung bình trước khi phát hiện được một dịch chuyển.

SPC — kiểm soát quá trình bằng thống kê trên QuantHub đã dùng được chưa?

Chưa xây dựng. Mục này hiện là điều hướng và tài liệu tham chiếu; chúng tôi không gắn nhãn 'live' cho thứ chưa chạy.

Chủ đề khác trong Quality

Toàn bộ Manufacturing
AQL Defect Detection Yield Prediction Root Cause AI Vision