控制图是监测过程稳定性的质量管理中必不可少的工具。虽然传统的控制图假设数据遵循正常分布,但许多现实世界数据集不符合这一假设。 设计适合非正常数据分布的自定义控制图可以改进对过程变化的检测,并确保更准确的监测。

了解非正常数据分布

数据分布的不正常现象经常出现在制造业、医疗保健和金融等行业。 这些分布可能扭曲、重尾巴或多模式。 识别分布类型对于选择或设计能够准确反映过程行为的适当的控制图表至关重要。

自定义控制图表的设计方法

创建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化方法、数据转换或模拟技术。目的是开发图表,在不依赖正常假设的情况下保持处理变化的敏感性。

自定义控制图表示例

  • 计量图和范围图:[ 使用中位数而不是手段来降低扭曲数据的影响.
  • 百分位图:[] 监测特定百分位数,以检测分布尾部的变迁.
  • 经验控制图: 衍生控制限制直接来自数据,而无需假设特定的分布.
  • Bootstraped Control Charts: 使用再样技术来估计控制极限强度到分布形状.