控制图是制造监测过程稳定性和质量的必要工具。 虽然传统的控制图假设数据遵循正常分布,但许多制造过程生成非正常数据。 为这些数据设计有效的控制图需要了解分布特征和选择适当的方法。

了解非正常数据分布

非正常的数据分布经常出现在制造中,特别是存在缺陷计数、故障间隔时间或与skewness的测量等属性。 这些分布会影响标准控制图表的性能,导致错误的警报或信号丢失。

设计控制图的方法

建立适合非正常数据的控制图表有几种方法,其中包括使用非参数方法、数据转换或专门为非正常分布设计的替代控制图表类型。

通用技术

  • 数据转换:应用盒-盒或对数等转换在图绘制前实现数据正常化.
  • 非参数控制图: 使用符号或曼恩-惠特尼图等不假设特定分布的图表.
  • 分布式特定图表:[] 根据已知分布式设计图表,如波士松或二元图.
  • Robust方法:[ 使用对偏离正常性不太敏感的技术。