Контрольная карта шухарта в excel: Пример построения контрольной карты Шухарта в Excel

Содержание

Пример построения контрольной карты Шухарта в Excel

В настоящей заметке представлены удобные шаблоны в Excel для построения контрольных карт Шухарта. Если эта тема для вас новая, предлагаю начать с книги Д. Уилер, Д. Чамберс. Статистическое управление процессами. Существует много видов контрольных карт (см., например, ГОСТ Р 50779.42-99. Статистические методы. Контрольные карты Шухарта). Но основных – два: карта средних и индивидуальных значений. Если контролируемый процесс устроен так, что некоторые значения образуют естественные группы, то рекомендуется использовать контрольную карту средних. Исходные данные следует собрать в группы, рассчитав для каждой из них среднее значение и размах (размах – разность между максимальным и минимальным значением в группе; рис. 1).

Рис. 1. Исходные данные для построения карты среднего и размаха

Скачать заметку в формате Word или pdf, примеры в формате Excel

Рекомендуется накопить 20–30 средних значений, и уже по ним строить карту.

Карта среднего и размаха содержит два графика (рис. 2), на верхнем – карта среднего, на нижнем – карта размаха. На карте среднего отображают средние значения отдельных групп, а также три линии: центральную (среднее средних) и две контрольные границы – верхнюю и нижнюю. Если расчетное значение для нижней границы меньше нуля, эту границу, либо не наносят на карту, либо проводят на отметке ноль. На карте размаха, присутствуют аналогичные данные. Нижняя контрольная граница, как правило отсутствует.

Границы рассчитывают по следующим формулам:
UCLX̅ = X̿ + A2R̅ – верхняя граница карты средних;
CLX̅ = X̿ – центральная линия карты средних;

LCLX̅ = X̿ – A2R̅ – нижняя граница карты средних;
UCLR = D4R̅ – верхняя граница карты размахов;
CLR = R̅ – центральная линия карты размахов;
LCLR = D3R̅ – нижняя граница карты размахов.

Здесь Х̅ – среднее значение в одной выборке, X̿ – среднее по нескольким значениям средних Х̅, R̅ – среднее по размахам в нескольких выборках, A2, D3, D4 – коэффициенты, зависящие от размера выборок n (рис. 3). При построении карты на рис. 2 использованы 30 первых значений.

Рис. 2. Карта среднего и размаха; значение D3 для n = 4 отсутствует, поэтому нижней границы на карте размаха нет

Рис. 3. Константы для контрольных карт среднего и размаха (A2, D3, D4) и индивидуальных значений (d2)

Если данные образуют некий ряд, не подлежащий группировке, применяются карты индивидуальных значений и скользящего размаха. Они получили название XmR-карт. Скользящий размах есть модуль разности последовательных значений (рис. 4; использованы данные из столбца В на рис. 1).

Рис. 4. Исходные данные для построения XmR-карты

Для XmR-карты границы рассчитывают по следующим формулам:


нижняя граница карты размахов отсутствует.

Здесь  – средний скользящий размах, а значения коэффициентов d2 и D4 берутся для n = 2 (см рис. 3). Почему так? Потому что карта скользящего размаха фактически использует группы из двух последовательных измерений для вычисления размаха. Для расчета всех линий использованы первые 30 значений.

Рис. 5. XmR-карта индивидуальных значений и скользящего размаха

Если сравнить карту средних (рис. 2) и индивидуальных значений (рис. 5), видно, что последняя обладает большей волатильностью, и диапазон между нижней и верхней контрольными границами шире. Это не удивительно, так как на карте средних используется усреднение по четырем значениям. Если выполнить усреднение по еще большему числу значений, границы станут еще ближе.

Важным моментом при построении контрольных карт является использование двух статистик: средних и размахов. Часто используемый неверный способ расчета контрольных границ заключается в том, что используется лишь одна статистика. Например, при построении карты как на рис. 5, использовались бы только индивидуальные значения и их дисперсия. В этом случаев границы рассчитывались бы по следующим формулам:

Поскольку при таком подходе используется единая статистика рассеяния, карты размахов в данном случае нет.

Вычисление контрольных пределов, основанное на использовании единой статистики рассеяния, приведет к неправильному результату. Подобные вычисления приводят к расширению полосы между контрольными пределами. Правильный путь вычисления контрольных пределов для карты индивидуальных значений всегда должен использовать двухточечные скользящие размахи.

Эта заметка была полностью переработана в октябре 2016 г. Оказалось, что в первоначальном варианте я предлагал неверное решение. С первоначальным вариантом, представляющим лишь исторический интерес, можно ознакомиться здесь.

Возможно вас также заинтересует:
Контрольные карты Шухарта. Правила определения отсутствия управляемости
Рациональная группировка данных при построении контрольной карты Шухарта

Инструменты качества: контрольные карты Шухарта

Есть совершенно конкретный инструментарий работы с качеством на предприятии. Совокупность средств, которые в него входят, принято обобщать понятием «инжиниринг качества». Сейчас речь пойдет о том, как представить имеющиеся у вас данные в виде контрольной карты Шухарта.

Для чего нужно: карта позволяет анализировать причины появления брака. Идея карты состоит в том, что статистические вариации числа дефектных изделий не должны превышать или быть меньше определенных значений. Если это все-таки происходит, то значит, на процесс влияют некоторые субъективные факторы, не связанные с естественными флуктуациями (колебаниями) вероятности, свойственными для любой системы.

Что понадобится: идеально подойдет программа «Excel» из стандартного пакета программ ОС «Windows».

Итак, начнем!

Предположим, у нас есть данные по количеству бракованных деталей по одним и тем же месяцам за несколько лет.

МесяцКоличество бракованных деталей за разные годы
1 месяц25, 23, 26, 22, 27, 22, 20
2 месяц29, 28, 29, 28, 30, 30, 31
3 месяц20, 20, 20, 21, 21, 21, 20
4 месяц19, 20, 21, 22, 23, 24, 19
5 месяц37, 37, 38, 38, 36, 36, 30
6 месяц35, 34, 35, 34, 35, 34, 35
7 месяц19, 19, 20, 20, 16, 19, 20

Находим среднее арифметическое по каждому месяцу и строим гистограмму.

Теперь перед нами стоит задача определить границы, в которых колебания количества дефектов можно признать «нормальными». Это можно сделать по формулам, которые приводит ГОСТ 50779.42-99, специально посвященный контрольным картам Шухарта. Вот они:

UCL (верхняя граница – Upper Control Limit, – ред.) = X +A2 * R

LCL (нижняя граница – Low Control Limit, – ред.) = X – A2 * R

A2 – это специальный инженерный коэффициент, необязательно знать, что это такое, чтобы пользоваться им. Таблица значений этой переменной дана в стандарте ГОСТ 50779.42-99. Конкретное значение переменной зависит от количества данных в подгруппе. В нашем случае речь идет о том, сколько чисел есть по каждому из месяцев. Например, за 1 месяц у нас есть 7 цифр.

R – это размах. Он представляет собой разность между самым большим и самым маленьким значением в подгруппе. Получившиеся результаты по разным месяцам нужно, опять-таки сложить и получить среднее арифметическое.

X – среднее арифметическое средних арифметических по количеству дефектов.

Проще говоря, нужно сначала найти среднее значение дефектов по каждой подгруппе, а затем среднее для всех подгрупп в общем. X представляет собой еще и среднюю линию, равноудаленную от верхней и нижней границ «допустимых значений».

У нас получилось, что X = 26,29, R = 4,14, A2 = 0,219.

UCL = 28.02

LCL = 24.56

Показатели по дефектам за 1, 3, 4, 5, 6, 7 месяцы выходят за границу «нормальных» вариаций. Получается, есть много субъективных факторов, влияющих на процессы. Необходимо их найти и устранить. Тогда с конвейера будет выходить гораздо более качественная продукция.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите

Ctrl+Enter.

Как построить тренд в Excel

В своей работе я часто строю контрольные карты Шухарта. Напомню, что контрольные карты Шухарта — один из инструментов менеджмента качества. Используется для контроля над ходом процесса. Пока значения остаются в пределах контрольных границ, вмешательство в процесс не требуется. Процесс статистически управляем. Если значения выходят за контрольные границы, необходимо вмешательство менеджмента для выявления причин отклонений.

Для построения контрольной карты я использую исходные данные, среднее значение (μ) и стандартное отклонение (σ). В Excel: μ = СРЗНАЧ($F$3:$F$15), σ = СТАНДОТКЛОН($F$3:$F$15)

Сама контрольная карта включает: исходные данные, среднее значение (μ), нижнюю контрольную границу (μ — 2σ) и верхнюю контрольную границу (μ + 2σ):

Скачать заметку в формате Word, примеры в формате Excel

Посмотрев на представленную карту, я заметил, что исходные данные демонстрируют вполне различимую линейную тенденцию к снижению доли накладных расходов:

Чтобы добавить линию тренду выделите на графике ряд с данными (в нашем примере — зеленые точки), кликните правой кнопкой мыши и выберите опцию «Добавить линию тренда». В открывшемся окне «Формат линии тренда», поэкспериментируйте с опциями.

Я остановился на линейном тренде.

Если исходные данные не разбросаны в соответствии с нормальным распределением вокруг среднего значения, то описывать их параметрами μ и σ не вполне корректно. Для описания вместо среднего значения лучше подойдет прямая линейного тренда и контрольные границы, равноудаленные от этой линии тренда.

Линию тренда Excel позволяет построить с помощью функции ПРЕДСКАЗ. Нам потребуется дополнительный ряд А3:А15, чтобы известные значения Х были непрерывным рядом (номера кварталов такой непрерывный ряд не образуют). Вместо среднего значения в столбце Н вводим функцию ПРЕДСКАЗ:

Стандартное отклонение σ (функция СТАНДОТКЛОН в Excel) вычисляется по формуле:

где — среднее значение, а n — размер выборки.

Если мы определяем отклонение не от среднего, а от линии тренда, то в этой формуле вместо следует использовать значения точек тренда. Например:

σ =

К сожалению, я не нашел в Excel функции для такого определения стандартного отклонения (по отношению к тренду). 2)/(СЧЁТЗ($F$3:$F$15)-1))

необходимо нажать не Enter, а Ctrl + Shift + Enter. Не пытайтесь ввести фигурные скобки с клавиатуры — формула массива не заработает. Если требуется отредактировать формулу массива, сделайте это так же, как и с обычной формулой, но опять же по окончании редактирования нажмите не Enter, а Ctrl + Shift + Enter.

Формулу массива, возвращающую одно значение, можно «протаскивать», как и обычную формулу.

В результате получили контрольную карту, построенную для данных, имеющих тенденцию к понижению

P.S. После того, как заметка была написана, я смог усовершенствовать формулы, используемые для вычисления стандартного отклонения для данных с тенденцией. Ознакомиться с ними вы можете в Excel-файле Усовершенствованный вариант Стандартное отклонение для данных с тенденцией

Практикум использования контрольных карт Шухарта / Хабр

Недавно я публиковал здесь свой

слайдкаст с рассказом о 6-сигмах, контрольных картах Шухарта и людях снежинках

, где достаточно простым языком, местами злоупотребляя сквернословием, под 20-ти минутный хохот слушателей рассказывал о том, как отделить системные вариации от вариаций, вызванных особыми причинами.

Теперь хочу подробно разобрать пример построения контрольной карты Шухарта на основе реальных данных. В качестве реальных данных я взял историческую информацию о завершенных личных задачах. Эта информация у меня есть благодаря адаптации под себя модели личной эффективности Дэвида Аллена Getting Things (про это у меня тоже есть старый слайдкаст в трех частях: Часть 1, Часть 2, Часть 3 + Excel-табличка с макросами для анализа задач из Outlook ).

Постановка задачи выглядит так. У меня имеется распределение среднего числа завершенных задач в зависимости от дня недели (ниже на графике) и нужно ответить на вопрос: «есть ли что-то особенное в понедельниках или это всего лишь погрешность системы?»

Ответим на этот вопрос при помощи контрольной карты Шухарта – основного инструмента статистического управления процессами.

Итак, критерий Шухарта наличия особой причины вариации достаточно прост: если какая-то точка выходит за контрольные пределы, рассчитанные особым образом, то она свидетельствует об особой причине. Если точка лежит внутри этих пределов, то отклонение обусловлено общими свойствами самой системы. Грубо говоря, является погрешностью измерений.
Формула для вычисления контрольных пределов выглядит так:

Где
— среднее значение средних значений по подгруппе,
— средний размах,
— некоторый инженерный коэффициент, зависящий от размера подгруппы.

Все формулы и табличные коэффициенты можно найти, например, в ГОСТ 50779.42-99, где кратко и понятно изложен подход к статистическому управлению (честно, сам не ожидал, что есть такой ГОСТ. Более подробно тема статистического управления и его места в оптимизации бизнеса раскрыта в книге Д. Уилера).

В нашем случае мы группируем количество выполненных задач по дням недели – это и будет подгруппами нашей выборки. Я взял данные о числе завершенных задач за 5 недель работы, то есть, размер подгруппы равен 5. При помощи таблицы 2 из ГОСТа находим значение инженерного коэффициента:

Вычисление среднего значения и размаха (разницы между минимальным и максимальным значениями) по подгруппе (в нашем случае по дню недели) задача достаточно простая, в моем случае результаты такие:

День недели Групповое среднее Размах
Понедельник 10. 2 8
Вторник 6.7 10
Среда 7.2 11
Четверг 4.2 9
Пятница 5.0 10
Суббота 0.5 2
Воскресенье 0.5 3

Центральной линией контрольной карты будет являться среднее групповых средних, то есть:

Так же вычисляем средний размах:

Теперь мы знаем, что нижний контрольный предел для числа выполненных задач будет равен:

То есть, те дни, в которые я в среднем завершаю меньшее число задач, с точки зрения системы являются особенными.

Аналогично получаем верхний контрольный предел:

Теперь нанесем на график центральную линию (красная), верхний контрольный предел (зеленая) и нижний контрольный предел (фиолетовая):

И, о, чудо! Мы видим три явно особенные группы, выходящие за контрольные пределы, в которых присутствуют явно не системные причины вариаций!

По субботам и воскресеньям я не работаю. Факт. А понедельник оказался действительно особенным днем. И теперь можно думать и искать что же такого реально особенного в понедельниках.

Однако если бы среднее число выполненных в понедельник задач находилось внутри контрольных пределов и пусть даже сильно выделялось на фоне остальных точек, то с точки зрения Шухарта и Деминга искать какие-то особенности в понедельниках было бы бессмысленным занятием, так как подобное поведение обуславливается исключительно общими причинами. Например, я построил контрольную карту для других 5-ти недель в конце прошлого года:

И вроде как есть какое-то ощущение того, что понедельник как-то выделяется, но согласно критерию Шухарта — это всего-лишь флуктуация или погрешность самой системы. Согласно Шухарту, в данном случае можно сколь угодно долго исследовать особые причины понедельников — их просто нет. С точки зрения статистического управления, на этих данных понедельник ничем не отличается от любого другого рабочего дня (даже воскресенья).

Контрольные карты Шухарта — Описание программы

 

Описание программы

___Контрольные карты Шухарта (ГОСТ Р 50779.40 — 96) предназначены для статистического анализа и управления качеством процесса. Контрольные карты используют для оценки того, находится или не находится исследуемый процесс в статистически управляемом состоянии.
___На одной карте может быть отображен только один показатель, изменяющийся во времени. Для одновременного анализа нескольких показателей их необходимо привести к одному параметру.
___Для достаточно надежного статистического анализа, количество точек должно быть достаточно большим, от 30 и выше. Однако на практике для ориентировки используют и меньшие выборки, но не менее 12-15 значений.

___Чем статистически стабильнее процесс, тем выше его качество и тем меньше различного рода издержек на исправление ошибок, брака, аварий, потерь времени и т. д. Например, сильные колебания давления воды в трубопроводе могут привести к его разрушению.

___КК составляются с помощью программы “Контрольные карты” следующим образом. Берется некоторая временная выборка значений контролируемого процесса (это может быть и количество бракованных деталей в партии, и дебеторская задолженность, и т.д.). В таблицу заносятся по оси X — время (часы, дни, или месяцы) или последовательный порядок измерения данного параметра (формат произвольный), а по оси Y — откладываются значения контролируемого процесса (формат числовой). Нельзя вводить для неизвестных точек ноль! Если значение на данный момент не известно, то такие точки не вводятся вообще.

___Программа автоматически строит на графике среднее значение и две контрольных границы: верхняя контрольная граница (ВКГ), равная среднему значению, плюс 3 среднеквадратичных отклонения (+ 3 Sigma), и нижняя контрольная граница (НКГ), равная среднему значению, минус 3 среднеквадратичных отклонения (— 3 Sigma). В том случае, если значения графика не выходят за рамки этих контрольных границ, то с вероятностью 99,73% можно считать контролируемый процесс статистически стабильным и управляемым.

___Для более жесткого контроля иногда используют контрольные границы в 2 среднеквадратичных отклонения, вверх и вниз от среднего значения по всей выборке. Эти контрольные границы называют предупреждающими. Если график укладывается и в эти границы, то с вероятностью 95,46% можно говорить о еще более статистически стабильном и более управляемом процессе, иначе — о его более высоком качестве.

___Необходимый коэффициент среднеквадратичных отклонений в программе можно задать, всё зависит от решаемых задач, по умолчанию предлагается равным 3.

___Все отклонения показателя качества разделены на 2 класса: случайные и неслучайные. Случайные отклонения, являясь итогом действия большого числа несущественных дестабилизирующих причин, имеют место при нормальном ходе технологического процесса, как, например, колебания любых параметров механической обработки заготовки (размеров, твердости и т.д.). Такие причины называют обычными. На КК показатели такого статистически устойчивого процесса не выходят за рамки контрольных границ. Неслучайные отклонения являются итогом действия значительных дестабилизирующих причин, называемых особыми причинами. Действие особых причин отразится на графике выходом за контрольные границы. При этом теряется качество и процесс характеризуется как нестабильный и неуправляемый. Особыми причинами могут быть наше собственное вмешательство в процесс, например, перенастройка станка. Причины могут быть и неизвестны заранее. Тогда они становятся объектом специального наблюдения. В период такого наблюдения никакие вмешательства в процесс со стороны его контролеров не допустимы.

___Качество процесса можно дополнительно оценить (визуально) по форме кривой нормального распределения значений, в частности, по ее симметричности относительно среднего значения.

___Описанный вариант анализа статистических данных — стандартный, предложенный Шухартом. При этом среднее значение вычисляется как «кривая» 0-порядка, т.е. прямая параллельная оси Х. Функция имеет вид:

              Y = C, где С = (Х1 + Х2 + . .. + Хn) / n.

Среднеквадратичное отклонение от среднего вычисляется по формуле
                            _________________________
           Sigma = V (Х12 + Х22 + … + Хn2) / (n-1)  

 

___Можно использовать карту, как приемочную (ГОСТ Р 50779.40 — 96). Для этого необходимо на графике указать верхний и нижний допуски для исследуемого процесса. Допуски являются либо технологическими границами (если они известны), выход за которые нежелателен (технологически, экономически, экологически и т. п.) или даже опасен (например, допустимые нормы концентрации вредных веществ), либо границами плана (например, освоенных денег на капитальный ремонт), выход за которые чреват рядом экономически нежелательных последствий.

___Программа “Контрольные карты” позволяет интерпретировать введенные данные, как контрольную карту трендов (тренд — тенденция изменения процесса с течением времени). Такая карта предназначена для оценки уровня процесса по отклонениям от ожидаемого тренда, что позволяет иначе взглянуть на контролируемый процесс и выявить скрытые закономерности. В программе реализовано два вида трендов для среднего и один для контрольных границ. ___Среднее значение, как линейный тренд. ___Среднее значение рассматривается, как «кривая» 1-порядка, т.е. прямая, имеющая наклон относительно оси Х. Функция имеет вид:

              Y = A * X + C

На рисунке приведен пример такого графика. Этот график позволяет легко оценить тенденцию процесса.

Важным моментом является то, что в этом случае контрольные границы строются относительно меняющегося среднего, поэтому они проходят параллельно средней линии! Действительно, предположим мы оцениваем себестоимость выпускаемого продукта (по месяцам) и она объективно снижается. Что же мы должны считать процесс нестабильным? Нет, но мы  в этом случае должны оценивать колебания значений вокруг среднего значения для оценки качества процесса!  

___Среднее значение, как периодический тренд.

___Среднее значение рассматривается, как «кривая» 1-порядка, т.е. прямая, имеющая наклон относительно оси Х плюс гармонические составляющие (ряд Фурье). Функция имеет вид:

           Y = A * X + C +
                 A1 * Sin(w * X) + B1 * Cos(w * X) +
                 A2 * Sin(2 * w * X) + B2 * Cos(2 * w * X) + … +
                 An * Sin(n * w * X) + Bn * Cos(n * w * X)

На рисунке приведен пример такого графика. Этот график позволяет легко оценить периодичность процесса.

В этом случае программа также строит контрольные границы относительно меняющегося среднего.
На этом графике изображен процесс потребления тепла (пара) предприятием на хозяйственные нужды и отопление за три года по месяцам. На графике отчетливо видно, что максимумы приходятся на 1 месяц года (январь), а минимумы — на 7 (июль). Почему так получается, думаю понятно всем жителям северного полушария.

___Контрольные границы, как линейный тренд.

___Каждая контрольная граница рассматривается, как  «кривая» 1-порядка, т.е. прямая, имеющая наклон относительно оси Х. Функция имеет вид:

              Y = A * X + C

На рисунке приведен пример такого графика. Этот график позволяет легко оценить тенденцию изменения качества процесса.

На таком графике отчетливо видно, что качество процесса ухудшается, т.к. контрольные границы расходятся.

___Отображение относительно средней линии в процентах.

___Позволяет исключить колебания средней линии (т.е. как бы «вытянуть» среднюю в горизонтальную прямую) и рассматривать относительные изменения для оценки качества. В этом случае, график будет выглядеть как стандартная контрольная карта, но отклонения указываются в процентах относительно среднего значения, а среднее значение принимается за ноль.

___Программа «Контрольные карты Шухарта” позволяет экспортировать любой вариант графика в Excel для дальнейшего анализа, а также импортировать данные из Excel.

___Предусмотрена возможность вводить комментарии по конкретной карте. Введенный комментарий хранится в теле основного документа (это файл с расширением .SHU) и имеет формат MS Word, т.е. комментарий может быть очень сложным (с таблицами, картинками и т.д.)

___Печать графиков осуществляется через MS Word, что дает некоторые преимущества. Можно, например, добавить какой-то поясняющий текст перед печатью.

___Для нормальной работы программы в системе должен быть установлен MS Office 97 (или более новая версия). В противном случае не будут работать режимы «Комментарий», «Печать», «Импорт из Excel» и «Экспорт в Excel».

 

Разработчик:  Лебский Геннадий Николаевич

 

Как в Excel построить контрольные диаграммы для SPC-карты — Трюки и приемы в Microsoft Excel

Контрольные диаграммы представляют собой способ отслеживания отклонений от стандартов качества. Отклонения, превышающие установленные пределы, называют неподконтрольными, а отклонения, которые не превышают установленных пределов, называют подконтрольными. Забегая вперед, отметим, что на рис. 2 показаны измерения, которые выходят за пределы как нижней границы контроля, так и верхней; это означает, что соответствующий процесс является неподконтрольным. Теории управления качеством гласят, что корректировать следует лишь неподконтрольные процессы.

Сбор контрольных данных осуществляется путем проведения регулярных измерений в течение определенного процесса. Эти измерения фиксируются в электронной таблице примерно в таком виде, как показано на рис. 1.

Рис. 1. Выборка измерений контрольных данных

В этом примере мы брали среднее значение выборки измерений и с помощью вычислений среднеквадратического отклонения определяли верхнюю и нижнюю границы контроля для нашего процесса. Ограниченный объем этой статьи не позволяет нам подробно освещать теорию и формулы, которые используются при построении контрольной диаграммы. Сосредоточимся лучше на построении самой диаграммы. Контрольная диаграмма, базирующаяся на данных, показанных на рис. 1, представлена на рис. 2.

Рис. 2 Контрольная диаграмма

Для создания контрольной диаграммы использован простейший линейный график. Прежде всего выделите ячейки данных в столбцах А, Е, F, I и J (ячейки данных находятся в строках 2-15 каждого из столбцов). При выделении столбцов не забывайте удерживать нажатой клавишу Ctrl, поскольку выделяемые данные не являются смежными. Затем щелкните мышью на кнопке Line (График) вкладки Insert (Вставка). В появившемся меню щелкните на любом значке группы 2D Line (График). Мы щелкнули на значке Line with Markers (График с маркерами). Если вы предпочитаете какой-то другой стиль отображения, щелкните на вашей диаграмме и активизируйте вкладку Design (Конструктор). Затем щелкните на небольшой кнопке с направленной вниз стрелкой, которая расположена в нижнем правом углу группы параметров Chart Styles (Стили диаграмм). На экране появится меню с эскизами разнообразных стилей, которые можно применить к диаграммам этого типа (рис. 3).

Рис. 3. Стили диаграмм, которые можно применять к линейным графикам

Присвойте этой диаграмме, а также горизонтальной и вертикальной осям названия, как мы это делали выше. Измените легенду диаграммы, как указывалось в одном из приведенных ранее примеров.

AQT  |  Программа Контрольные карты Шухарта для Excel

​ ПО Контрольные карты Шухарта


Функция работает в версиях Microsoft Excel 2016+

 

 

Подключаемые к нашему ПО источники данных:

​

Вы можете легко настроить автоматическое обновление контрольной карты и гистограммы по обновляемым из любого источника структурированным данным во внутренней сети или облачной системе с выбранным таймаутом.

​

Самый простой способ автоматизировано получать от поставщиков данные о ключевых характеристиках качества и преобразовывать их в простой графический язык контрольных карт на компьютере с нашим ПО.

​

 

Особенно полезна эта функция, когда данные полноценно ведутся вашими сотрудниками в привычной для них форме в корпоративных информационных системах. Форма сохранения запроса к источникам обновляемых данных позволяет передавать в программу «Контрольные карты Шухарта для Excel» информацию о наименовании графиков, границах допуска, ошибке и смещении систем измерений, с помощью которых получены данные.

 

​

 

Настройки внешнего вида контрольной карты и гистограммы будут сохранены при очередном обновлении, в том числе наименования графиков, допуски, отдельные зоны контрольной карты, подписи к точкам и вертикальные пунктирные разделители в соответствии со значениями, выбранных типов факторов, масштабирование по осям (X) и (Y) и т. д. При этом наименования графиков контрольной карты и гистограммы соответствуют обрабатываемым запросам к базам данных.

 

Один отчёт с контрольной картой с гистограммой распределения может быть использован для автоматической последовательной демонстрации результата обработки данных, получаемых неограниченным числом запросов и подключений к вашим источникам данных с таймаутом от 1 минуты. Настройка запросов и подключений к базам данных легко решается с помощью Microsoft Power Query для Excel.

​

 

 

_______________________

 

Важно!

Если вы подключаетесь через запросы к файлам с данными, они должны иметь «общий доступ» или быть закрытыми. Общий доступ к файлам в корпоративной сети может организовать ваша ИТ-служба. Другой вариант организации общего доступа к файлам с данными для пользователей с правами — разместить их в облачных хранилищах посредством специализированных папок, например, OneDrive или SharePoint на ПК операторов осуществляющих ввод данных.

контрольных диаграмм в Excel | Программное обеспечение Control Chart

Дом » Контрольные карты

Вам нужно нарисовать контрольные диаграммы, но не знаете, как это сделать?

Я очень впечатлен программой QI Macros.Я работаю с Excel восемь часов в день и думал, что написал макросы, которые сделали меня эффективным.

Только контрольная диаграмма и макросы гистограммы в QI Macros сэкономили мне часы работы и позволили мне представить данные руководству в понятном формате.

— Кайл Допп, First Choice Solutions

Что такое контрольная диаграмма?

Контрольные диаграммы для оценки эффективности процесса с течением времени

Контрольная диаграмма — это умный линейный график.Он выполняет вычисления с вашими данными и отображает:

  • среднее значение или медиана в качестве центральной линии.
  • — величина отклонения данных с использованием контрольных предельных линий.

Контрольные диаграммы содержат эти ключевые элементы

По мере того, как данные перемещаются через зоны, созданные этими контрольными пределами, на контрольной диаграмме выделяются точки данных или тенденции, которые необходимо исследовать.

Линия верхнего контрольного предела (UCL) , рассчитанная на 3 сигма выше центральной линии.

Линейная диаграмма данных, измеряющих процесс во времени.

Центральная линия , рассчитанная как среднее или медианное значение данных.

Линия нижнего контрольного предела (LCL) , рассчитанная на 3 сигма ниже центральной линии.

Контрольная диаграмма — это линейный график со встроенным интеллектом, который анализирует ваши данные за вас.

Три причины, по которым для создания контрольной диаграммы требуется программное обеспечение

Типы контрольных карт

Есть семь контрольных карт Шухарта и многие другие для особых ситуаций.

Правила анализа устойчивости

Правила стабильности определяют и выделяют точки или тенденции, которые необходимо исследовать. Они различаются в зависимости от отрасли.

Причина четвертая:

Программа для контрольных диаграмм
QI Macros доступна по цене и проста в использовании.

Вот контрольная диаграмма, созданная с помощью надстройки макросов QI для Excel

Я купил QI Macros только для того, чтобы запускать контрольные диаграммы (за это стоит своих денег). Я понятия не имел, какой надежный продукт вы разработали, и какую удивительную сделку я получил. Подайте мне, не превзойдя ожидания клиента.

— Скотт Кэмпбелл
Шведско-американская больница

Почему стоит выбирать макросы QI по сравнению с другим программным обеспечением Control Chart?

Доступный

  • Всего 299 долларов США — меньше, со скидкой за количество
  • Без ежегодной абонентской платы
  • Бесплатная техническая поддержка

Простота использования

  • Работает прямо в Excel
  • Создать график за секунды
  • Легко настраивать и делиться графиками

Проверено и надежно

  • Более 100 000 пользователей
  • Более чем в 80 странах
  • Five Star CNET Rating — Не содержит вирусов

Макросы QI Уникальные особенности

Не знаете, какую контрольную диаграмму запустить?
QI Macros делает.
Правила контрольной диаграммы встроены прямо в код.


Узнать больше

После создания контрольной диаграммы ее легко обновить или настроить с помощью меню инструментов контрольной диаграммы.

  • Показать изменения процесса
  • Добавить цель или линии цели
  • Расчет пределов контроля обновлений и изменений
  • Анализ стабильности обновления
  • Настроить диаграммы

Узнать больше

Простые в использовании шаблоны при сборе данных

Перетащите данные прямо в желтую область ввода, и диаграммы автоматически обновятся:

Узнать больше

Отлично подходит для регулярного обновления нескольких диаграмм

Один входной лист служит для подачи на информационную панель до 30 диаграмм:

Узнать больше

Узнать больше…

Создание контрольной диаграммы C / U> Контрольные диаграммы атрибутов Шухарта> Контрольные диаграммы Шухарта> Контрольные диаграммы> Статистическое справочное руководство

Постройте контрольную диаграмму Шухарта для общего количества несоответствий или среднего числа несоответствий на единицу, чтобы определить, является ли процесс находится в состоянии статистического контроля.

  1. Выберите ячейку в наборе данных.
  2. На вкладке ленты Analyze-it в В группе «Статистический анализ» щелкните «Управление процессом», а затем выберите тип контрольной диаграммы:
    Опция Описание
    c Постройте контрольную диаграмму Шухарта для общего количества несоответствий.
    u Постройте контрольную диаграмму Шухарта среднего количества несоответствий на единицу.

    Откроется панель задач анализа.

  3. В раскрывающемся списке Процесс выберите переменную количества несоответствий.
  4. В группе «Размер выборки»:
    • Если размеры подгрупп являются переменными, выберите Переменная размера выборки и в раскрывающемся списке Размер выберите соответствующую переменную размера выборки.
    • Если размер подгрупп является постоянным, выберите Постоянный размер выборки и в поле редактирования введите размер выборки.
  5. Дополнительно: В раскрывающемся списке Id выберите переменную идентификатора.
  6. В раскрывающемся списке Контрольные пределы:
    • Чтобы определить контрольные пределы на основе нескольких сигм процесса, выберите «Сигма», а затем в поле редактирования введите число, кратное сигме процесса, чтобы определить контрольные пределы.
    • Чтобы определить контрольные пределы на основе распределения вероятностей, выберите «Вероятность», а затем в поле редактирования введите вероятность того, что отдельная статистика превышает контрольные пределы, при условии, что процесс находится под контролем.
  7. Дополнительно: Чтобы указать известные параметры процесса, установите флажок Известные параметры процесса, а затем в поле редактирования Среднее введите известное среднее количество несоответствий на единицу.
  8. Дополнительно: Чтобы отобразить среднее значение процесса и статистику сигма, установите флажок Показать статистику процесса.
  9. Дополнительно: Чтобы отобразить статистику центра и ограничения управления, установите флажок Показать статистику управления процессом.
  10. Щелкните Рассчитать.

Control Chart — Статистические диаграммы управления процессами


Ищете более качественные инструменты?

Попробуйте «Планируй-Выполняй-Учеба-Действуй» (PDSA) Plus QTools ™ Training:

Глоссарий качества Определение: Контрольная таблица

Также называется: диаграмма Шухарта, диаграмма статистического контроля процесса

Контрольная диаграмма — это график, используемый для изучения того, как процесс изменяется с течением времени.Данные нанесены в хронологическом порядке. На контрольной диаграмме всегда есть центральная линия для среднего значения, верхняя линия для верхнего контрольного предела и нижняя линия для нижнего контрольного предела. Эти линии определены на основе исторических данных. Сравнивая текущие данные с этими линиями, вы можете сделать выводы о том, является ли изменение процесса последовательным (под контролем) или непредсказуемым (неконтролируемым, на которое влияют особые причины вариации). Этот универсальный инструмент сбора и анализа данных может использоваться в различных отраслях и считается одним из семи основных инструментов качества.

Контрольные диаграммы для переменных данных используются попарно. На верхней диаграмме отслеживается среднее или центрированное распределение данных процесса. Нижняя диаграмма отслеживает диапазон или ширину распределения. Если ваши данные были выстрелами в тренировке по стрельбе, среднее значение — это то, где выстрелы группируются, а диапазон — насколько тесно они сгруппированы. Контрольные диаграммы для атрибутивных данных используются отдельно.

Пример контрольной диаграммы

  • При управлении текущими процессами путем поиска и исправления проблем по мере их возникновения
  • При прогнозировании ожидаемого диапазона результатов процесса
  • При определении стабильности процесса (в статистическом контроле)
  • При анализе закономерностей отклонения процесса от особых причин (нестандартные события) или общих причин (встроенных в процесс)
  • При определении того, должен ли ваш проект повышения качества быть направлен на предотвращение конкретных проблем или на внесение фундаментальных изменений в процесс
  1. Выберите соответствующую контрольную диаграмму для ваших данных.
  2. Определите подходящий период времени для сбора и построения данных.
  3. Соберите данные, постройте диаграмму и проанализируйте данные.
  4. Найдите «неконтролируемые сигналы» на контрольной диаграмме. Когда один будет идентифицирован, отметьте его на карте и выясните причину. Задокументируйте, как вы исследовали, что вы узнали, причину и как это было исправлено.

    Сигналы выхода из-под контроля

  5. Продолжайте строить данные по мере их создания.По мере построения каждой новой точки данных проверяйте наличие новых неконтролируемых сигналов.
  6. Когда вы запускаете новую контрольную диаграмму, процесс может выйти из-под контроля. В таком случае контрольные пределы, рассчитанные по первым 20 точкам, являются условными. Если у вас есть не менее 20 последовательных точек из периода, когда процесс работает под контролем, пересчитайте контрольные пределы.

См. Образец контрольной диаграммы и создайте свою собственную с помощью шаблона контрольной диаграммы (Excel).

Вы также можете искать в статьях, тематических исследованиях и публикациях ресурсы контрольных диаграмм.

Книги

Набор инструментов качества

Инновационная контрольная диаграмма

Улучшение здравоохранения с помощью контрольных карт

Примеры из практики

Использование контрольных диаграмм в медицинских учреждениях (PDF) В этом учебном примере представлены персонажи, больницы и медицинские данные, которые являются вымышленными. При использовании тематического исследования в классах или организациях читатели должны иметь возможность создать контрольную диаграмму и интерпретировать ее результаты, а также определить ситуации, которые будут подходящими для анализа контрольной диаграммы.

Проблемы качества: Интерпретация сигналов из правил прогонов в контрольных диаграммах Шухарта ( Инженерия качества ) Пример Дуве Эгбертса, голландского производителя / дистрибьютора чая и кофе, демонстрирует, как правила прогона и контрольная диаграмма Шухарта могут использоваться в качестве эффективный инструмент статистического контроля процессов.

Статьи

Пространственные контрольные диаграммы для среднего ( Journal of Quality Technology ) Свойства этой контрольной диаграммы для средств пространственного процесса исследуются с помощью смоделированных данных, и метод проиллюстрирован на примере использования ультразвуковой технологии для получения неразрушающих измерений толщины бутылки.

Диаграмма надежного контроля стандартного отклонения ( Technometrics ) Большинство надежных оценок в литературе устойчивы либо к диффузным, либо к локализованным возмущениям, но не к обоим сразу. Авторы предлагают интуитивно понятный алгоритм, устойчивый к обоим типам помех и имеющий лучшую общую производительность, чем существующие оценки.

Видео

Контрольная карта

Выдержка из The Quality Toolbox , ASQ Quality Press.

Контрольные диаграммы в Excel

С контрольными диаграммами в SPC для Excel Вы можете:

  • Покажите, что ваш процесс находится под статистическим контролем
  • Простое добавление новых данных для обновления контрольной диаграммы
  • Разделите контрольные пределы, чтобы показать улучшения процесса
  • Зафиксируйте контрольные пределы для будущих данных

Узнайте, на что способны контрольные диаграммы в SPC for Excel!

Зачем использовать контрольные диаграммы в SPC для Excel?

Наша цель состояла в том, чтобы создать пакет программного обеспечения для контрольных диаграмм, который предоставит вам все возможности, необходимые для определения того, находится ли ваш процесс в статистическом контроле, а также для улучшения и управления вашими процессами.

  • Программа SPC для Excel содержит более 30 различных диаграмм
  • Большое количество вариантов для удовлетворения каждой потребности в улучшении процесса
  • Простой выбор и создание диаграмм в Excel
  • Добавляйте данные, обновляйте и делитесь своей работой
  • Несколько инструментов для анализа данных, простые, но мощные

От наших довольных клиентов

«Мне нравится, что там есть полный набор контрольных диаграмм — и им легко пользоваться. Это было причиной, по которой я хотел, чтобы наша организация приобрела ваш продукт — рентабельный, полезный и простой в использовании.Мне также нравится этот веб-сайт, который полон полезной информации, особенно о том, когда и как использовать контрольную диаграмму — и вы включаете примеры из здравоохранения! Часто это так трудно найти — а здравоохранение — это совсем другая отрасль, чем, скажем, производство, иногда трудно увидеть, где контрольная диаграмма может помочь в улучшении качества и мониторинге ».
— Сара М.

Купить сейчас Попробовать бесплатно

Присоединяйтесь к участникам из более чем 60 стран, используя SPC для Excel!

30+ контрольных диаграмм в SPC для Excel

Среднее значение по подгруппе

  • X-R
  • X-s
  • X
  • R
  • с
  • Медиана-R
  • Медиана

Физические лица

  • X-mR
  • Стол X-mR
  • Табке Х
  • X
  • мР
  • z-mR
  • Леви-Дженнингс
  • Бег
  • Ненормальный X-mR
  • Ненормальное X

Между / с

Взвешенная по времени

  • Скользящее среднее / скользящий диапазон
  • КУСИМ
  • EWMA

Многомерный

Атрибуты

  • п.
  • Лэйни p
  • нп
  • c
  • u
  • Laney u
  • г

SPC для Excel — это больше, чем просто контрольные диаграммы.За прошедшие годы мы добавили множество дополнительных инструментов, что сделало наше программное обеспечение отличным инструментом для всех, кто хочет улучшить свой анализ данных.

Подробнее об опциях контрольной диаграммы

Подробнее о программе SPC для Excel

Как создать / создать контрольную диаграмму в Excel VBA

В этой статье я покажу вам, как создать контрольную диаграмму в Excel VBA. Контрольные диаграммы широко используются для мониторинга стабильности и контроля процесса.

Данные процесса всегда отображаются в порядке добавления трех строк:

  1. Средняя линия,
  2. Верхняя строка для верхнего контрольного предела,
  3. И нижняя строка для нижнего контрольного предела.

Если процесс стабилен и находится под контролем, данные процесса будут находиться в пределах контроля. В противном случае данные выйдут за пределы контроля. Сравнивая данные процесса с этими линиями, мы можем сделать выводы о том, находится ли изменение процесса под контролем или вне контроля.

Основываясь на приведенном выше описании, мы видим, что контрольную диаграмму можно разработать, выполнив 4 шага:

  • Построить серийный график
  • Добавьте центральную линию, которая является контрольной линией, чтобы указать местоположение процесса
  • Добавьте другие контрольные линии — верхнюю и нижнюю — чтобы показать дисперсию процесса
  • Настройте диаграмму, чтобы сделать ее более красивой

Создадим фиктивные данные

Прежде чем погрузиться в мир программирования, давайте воспользуемся функцией Excel RND для создания случайных фиктивных данных, которые будут использоваться позже для построения контрольной диаграммы.Предположим, что случайное число представляет рост 20 старшеклассников и будет находиться в диапазоне от 158 до 180. Запустив следующий код, мы можем получить 20 случайных чисел. 

 Sub DummyData ()
'Заполнить заголовок
Рабочие листы (1) .Cells (1, 1) = "Номер учащегося"
Рабочие листы (1) .Cells (1, 2) = "Высота"
'Применить функцию RND для создания случайных фиктивных данных
Для i = от 2 до 21
Рабочие листы (1). Ячейки (i, 1) = i - 1
Рабочие листы (1) .Cells (i, 2) = Int ((180 - 158 + 1) * Rnd + 158)
Далее я
Концевой переводник

Используя только что созданные образцы данных, мы можем использовать приведенный ниже код для вычисления среднего, LCL и UCL выборочных данных, которые будут использоваться для рисования центральной линии, нижней и верхней линии соответственно.Мы используем формулу для вычисления статистики, так что значения среднего, стандартного отклонения, LCL и UCL могут изменяться автоматически после запуска DummyData для изменения данных выборки.

 'Получить последнюю использованную строку в столбце B
nlast = Рабочие листы (1) .Cells (Rows.Count, "B"). End (xlUp) .Row
Вычислить среднее
Для i = 2 до nlast
Ячейки (i, 3) .Formula = "= Среднее (" & "B2: B" & nlast & ")"
Далее я
'Стандарт
Для i = 2 до nlast
Ячейки (i, 4) .Formula = "= StDev (" & "B2: B" & nlast & ")"
Далее я
'UCL и LCL
Для i = 2 до nlast
'UCL
Ячейки (i, 5).Формула = "= Среднее (" & "B2: B" & nlast & ") + StDev (" & "B2: B" & nlast & ") * 3"
'LCL
Ячейки (i, 6) .Formula = "= Среднее (" & "B2: B" & nlast & ") - StDev (" & "B2: B" & nlast & ") * 3"
Далее я
'Определить заголовок
Рабочие листы (1) .Cells (1, 3) = "Среднее"
Рабочие листы (1) .Cells (1, 4) = "Стандартное"
Рабочие листы (1) .Cells (1, 5) = "UCL"
Рабочие листы (1) .Cells (1, 6) = "LCL"

Вот наши фиктивные данные

Здесь показано, как данные выглядят, и данные могут время от времени изменяться при выполнении вышеуказанного кода.

Фиктивные данные, созданные вышеуказанным кодом

Итак, у нас есть все данные, необходимые для контрольных диаграмм, и теперь перейдем к самой важной части — как рисовать контрольные диаграммы с помощью программирования на VBA.

Прежде всего, нам нужно объявить объект ChartObject. Объект ChartObject действует как контейнер для всех элементов диаграммы. Назовем его myChtobj, но вы можете использовать любое имя. Здесь отображаются методы (вместе с примерами), которые мы будем использовать для управления объектом myChtobj.

chartobjects.Add ( Left, Top, Width, Height ) [Создайте пустую встроенную диаграмму на листе или листе диаграммы]
A код Слева: Расстояние между левым краем листа и правым краем диаграммы в точках
Верх: Расстояние между верхом листа и верхом диаграммы в точках
Ширина: Ширина диаграммы в пунктах
Высота: Высота графика в пунктах
Картографические объекты ( Индекс ) [См. Одну встроенную диаграмму или набор всех встроенных диаграмм]
A ​​ код Индекс: Название или номер диаграммы.Этот аргумент может быть массивом, чтобы указать более одной диаграммы
Chartobjects (Index) .HasTitle = True [Добавить заголовок к встроенной диаграмме]
Chartobjects (Index) .ChartTitle.Text = « Рост 20 учеников » [Установить или изменить заголовок встроенной диаграммы]
Chartobjects (Index) .SeriesCollection.Add source: = Worksheets («Sheet1»). Range («B2: B21») [Добавить новую серию во встроенную диаграмму]
Картографические объекты (указатель). ChartType = xlLineMarkers [Указывает тип диаграммы. Опция — xlLineMarkers — представляет собой линию с маркерами данных и подходит для контрольных диаграмм. ]

Создание контрольной карты

Теперь давайте попробуем создать такие элементы, как график ряда, центральные линии, линии UCL и LCL, и поместить их в контейнер диаграммы. Доступен для использования метод Chart.SeriesCollection.NewSeries. Ниже показано, как построить график серии.

 Установить MyNewSrs = myChtObj.Chart.SeriesCollection.NewSeries
С MyNewSrs
.Name = "Данные"
.Values ​​= Рабочие листы ("Лист1"). Диапазон ("B2: B21")
Конец с

Повторяя добавление новых серий, используя вышеуказанный подход, мы можем получить график, как показано ниже.

Однако выглядит некрасиво. Прежде всего, нам нужно удалить маркеры данных с центральной линии, верхней и нижней линии и изменить цвет переднего плана серии. Здесь вы найдете несколько методов для изменения свойств серий и маркеров.Чтобы удалить маркеры, мы можем просто установить значение MarkerStyle как xlNone. 

 'Данные
Установите MyNewSrs = myChtObj.Chart.SeriesCollection.NewSeries
С MyNewSrs
.Name = "Данные"
.Values ​​= Рабочие листы ("Лист1"). Диапазон ("B2: B21")
.Format.Line.Visible = Ложь
.Format.Line.Visible = Верно
.Format.Line.ForeColor.RGB = RGB (0, 255, 0).
.Format.Line.Weight = 1
.Format.Line.Transparency = 0
.MarkerSize = 3
.MarkerForegroundColor = RGB (0, 255, 0).
.MarkerBackgroundColor = RGB (0, 255, 0).
.MarkerStyle = xlMarkerStyleCircle
Конец с
После форматирования мы можем получить следующий график.

Очевидно, все равно не красиво. Нам нужно изменить легенду, ось и саму диаграмму. При определении масштаба оси Y есть небольшая хитрость. Функция Mod может применяться для автоматизации вычисления максимального и минимального значений (подробности см. Ниже, выделенные красным цветом).

Обратите внимание, что при вычислении максимального и минимального масштабов необходимо принимать во внимание как исходные данные, так и UCL и LCL.

 'Отрегулируйте масштаб по оси Y
'Получить макс / мин среди исходных данных, UCL и LCL
Ячейки (2, 7).Формула = "= max (" & "B2: B" & nlast & ", E2)"
Cells (1, 7) = «Макс»
Ячейки (2, 8) .Formula = "= min (" & "B2: B" & nlast & ", F2)"
Ячейки (1, 8) = "Мин."
С myChtObj.Chart.Axes (xlValue, xlPrimary)
.MaximumScale = Int (Cells (2, 7) .Value) + (10 - (Int (Cells (2, 7) .Value) Mod 10))
.MinimumScale = Int (Cells (2, 8) .Value) - (Int (Cells (2, 8) .Value) Mod 10)
'Удалить основные линии сетки
.HasMajorGridlines = Ложь
Конец с

И я также представляю вывод выше. Выглядит намного лучше. Но я все же хочу удалить легенду и вставить текст рядом со строками.Однако без легенды территория сюжета станет шире, чем раньше. Следовательно, нам нужно получить текущую ширину области графика перед удалением легенды, а затем изменить размер области графика, как и раньше. Это можно сделать с помощью следующего кода. 

 'Получить текущую ширину области графика
pwidth = myChtObj.Chart.PlotArea.Width
'Удалить легенду
myChtObj.Chart.Legend.Delete
'Установить ширину области графика равной ширине исходной
myChtObj.Chart.PlotArea.Width = pwidth
Но как насчет вставки текста рядом с строкой? Мы можем использовать метку значения данных последней точки маркера для отображения текста, который мы хотим показать.Вот код, показывающий, как изменить свойства точки маркера. 
 'Получить текущую ширину области графика
pwidth = myChtObj.Chart.PlotArea.Width
'Удалить легенду
myChtObj.Chart.Legend.Delete
'Установить ширину области графика равной ширине исходной
myChtObj.Chart.PlotArea.Width = pwidth
Наконец, завершенный график выглядит примерно так, как показано ниже. Это здорово, правда?

Вот весь код

Здесь вы можете найти весь код.

 Sub ControlChart ()
'' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '
«Часть 1 - Рассчитать»
'' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' ''
'Получить последнюю использованную строку в столбце B
nlast = Рабочие листы (1).Ячейки (Rows.Count, «B»). End (xlUp) .Row
Вычислить среднее
Для i = 2 до nlast
Ячейки (i, 3) .Formula = "= Среднее (" & "B2: B" & nlast & ")"
Далее я
'Стандарт
Для i = 2 до nlast
Ячейки (i, 4) .Formula = "= StDev (" & "B2: B" & nlast & ")"
Далее я
'UCL и LCL
Для i = 2 до nlast
'UCL
Ячейки (i, 5) .Formula = "= Среднее (" & "B2: B" & nlast & ") + StDev (" & "B2: B" & nlast & ") * 3"
'LCL
Ячейки (i, 6) .Formula = "= Среднее (" & "B2: B" & nlast & ") - StDev (" & "B2: B" & nlast & ") * 3"
Далее я
'Определить заголовок
Рабочие листы (1).Cells (1, 3) = "Среднее"
Рабочие листы (1) .Cells (1, 4) = "Стандартное"
Рабочие листы (1) .Cells (1, 5) = "UCL"
Рабочие листы (1) .Cells (1, 6) = "LCL"
'' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' ''
«Часть 2 - Диаграмма»
'' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' '' ''
'Определить объект
Dim myChtObj As ChartObject
Установите myChtObj = ActiveSheet.ChartObjects.Add (слева: = 400, ширина: = 400, верх: = 25, высота: = 300)
myChtObj.Chart.ChartType = xlLineMarkers
'Данные
Установите MyNewSrs = myChtObj.Chart.SeriesCollection.NewSeries
С MyNewSrs
.Name = "Данные"
.Values ​​= Рабочие листы ("Лист1"). Диапазон ("B2: B21")
.Format.Line.Visible = Ложь
.Format.Line.Visible = Верно
.Format.Line.ForeColor.RGB = RGB (0, 255, 0).
.Format.Line.Weight = 2
.Format.Line.Transparency = 0
.MarkerSize = 3
.MarkerForegroundColor = RGB (0, 255, 0).
.MarkerBackgroundColor = RGB (0, 255, 0).
.MarkerStyle = xlMarkerStyleCircle
Конец с
'Центральная линия
Установите MyNewSrs = myChtObj.Chart.SeriesCollection.NewSeries
С MyNewSrs
.Name = "Среднее"
.Values ​​= Рабочие листы ("Лист1").Диапазон ("C2: C21")
.Format.Line.Visible = Ложь
.Format.Line.Visible = Верно
.Format.Line.ForeColor.RGB = RGB (255, 0, 0).
.MarkerStyle = xlNone
Конец с
'Верхняя линия
Установите MyNewSrs = myChtObj.Chart.SeriesCollection.NewSeries
С MyNewSrs
.Name = "UCL"
.Values ​​= Рабочие листы ("Лист1"). Диапазон ("E2: E21")
.Format.Line.Visible = Ложь
.Format.Line.Visible = Верно
.Format.Line.ForeColor.RGB = RGB (0, 0, 255).
.MarkerStyle = xlNone
Конец с
'Нижняя линия
Установите MyNewSrs = myChtObj.Chart.SeriesCollection.NewSeries
С MyNewSrs
.Name = "LCL"
.Values ​​= Рабочие листы ("Лист1"). Диапазон ("F2: F21")
.Format.Line.Visible = Ложь
.Format.Line.Visible = Верно
.Format.Line.ForeColor.RGB = RGB (0, 0, 255).
.MarkerStyle = xlNone
Конец с
'Отрегулируйте масштаб по оси Y
'Получить макс / мин среди исходных данных, UCL и LCL
Ячейки (2, 7) .Formula = "= max (" & "B2: B" & nlast & ", E2)"
Cells (1, 7) = «Макс»
Ячейки (2, 8) .Formula = "= min (" & "B2: B" & nlast & ", F2)"
Ячейки (1, 8) = "Мин."
С myChtObj.Chart.Axes (xlValue, xlPrimary)
.MaximumScale = Int (Ячейки (2, 7).Значение) + (10 - (Int (Cells (2, 7). Value) Mod 10)) + 10
.MinimumScale = Int (Cells (2, 8) .Value) - (Int (Cells (2, 8) .Value) Mod 10) - 10
'Удалить основные линии сетки
.HasMajorGridlines = Ложь
Конец с
'Получить текущую ширину области графика
pwidth = myChtObj.Chart.PlotArea.Width
'Удалить легенду
myChtObj.Chart.Legend.Delete
'Установить ширину области графика равной ширине исходной
myChtObj.Chart.PlotArea.Width = ширина полосы
'Установить метку значения маркера для последнего маркера
Count = nlast - 1
С помощью myChtObj.Chart.SeriesCollection (2).Очки (количество)
.HasDataLabel = Туре
.DataLabel.Characters.Text = Рабочие листы (1) .Cells (1, 3)
.DataLabel.Position = xlLabelPositionRight
.DataLabel.Font.Size = 12
.DataLabel.Font.Bold = Верно
.DataLabel.Font.Color = RGB (255, 0, 0).
Конец с
Для i = от 3 до 4
С myChtObj.Chart.SeriesCollection (i) .Points (Count)
.HasDataLabel = Туре
.DataLabel.Characters.Text = Рабочие листы (1) .Cells (1, i + 2)
.DataLabel.Position = xlLabelPositionRight
.DataLabel.Font.Size = 12
.DataLabel.Font.Bold = Верно
.DataLabel.Font.Color = RGB (0, 0, 255).
Конец с
Далее я
Концевой переводник

Напоминание

Обратите внимание, что перед тем, как начать построение данных, нам необходимо провести исследование, потому что при использовании контрольных диаграмм данные должны распределяться нормально.В противном случае диаграмма может сигнализировать о неожиданно высоком уровне ложных срабатываний.

Скачать рабочий файл

Скачайте рабочий файл по ссылке ниже.

Подробнее…

Как создать пончик, пузырь и круговую диаграмму в Excel

Как сделать круговую диаграмму в Excel (полное руководство)

констант контрольной диаграммы excel

константы контрольной диаграммы excel Этот шаблон является наиболее часто используемой контрольной диаграммой XbarR.Преимущества использования контрольных диаграмм и кому может быть выгодно их использование? (1 «p) Диаграмма количества дефектов / несоответствий на единицу выборки — c Диаграмма (Тонкость здесь заключается в том, что на диаграммах c и u одна единица может иметь более одного дефекта, Проект Treeview> Справка по константам диаграммы> Назад на домашнюю страницу Excel VBA В предыдущем разделе мы использовали xlColumnClustered. Мы использовали его так: .ChartType = xlColumnClustered В приведенных ниже ссылках вы найдете все константы VBA, которые вы можете использовать вместо xlColumnClustered.Wheeler, D.J., & Chambers, D.S. Приведенный выше график показывает, что новые данные имеют 3 точки, выходящие из-под контроля. Сначала подготовьте измеренные данные в Excel. Общее среднее всегда является центральной линией диаграммы выборочных средних. Однако с диаграммой np размер выборки должен оставаться постоянным в течение периода выборки. Åœ = median / d4, где d4 — константа контрольной диаграммы согласно Burr (1969). Таблица констант с непрерывным / переменным контролем. (1 «p) LCL = n! P» 3! N! P! В следующем месяце мы рассмотрим подробный пример диаграммы X-s.Продукт должен сохранять желаемые свойства с минимальным количеством дефектов, при этом максимизируя прибыль. Выберите пустую ячейку рядом с базовыми данными и введите эту формулу = СРЕДНЕЕ (B2: B32), нажмите клавишу Enter, а затем в ячейке ниже введите «Константы контрольных пределов». Рисунок 17 — Создайте контрольную диаграмму в Excel. Эти константы основаны на количестве тестов, составляющих группу. 99 Info X Bar S Chart Formula 2019. Урок будет включать в себя практику создания диаграмм. В статистическом контроле качества индивидуальная диаграмма / диаграмма скользящего диапазона — это тип контрольной диаграммы, используемой для мониторинга данных переменных от бизнеса или производственного процесса, для которых нецелесообразно использовать рациональные подгруппы.Используйте U-образную диаграмму для неравных размеров выборки. Только тесты 1-4 применимы к части R-диаграммы этой контрольной диаграммы. Каждая точка на диаграмме представляет собой значение стандартного отклонения подгруппы. См. Ниже дополнительную информацию и ссылки, связанные с созданием контрольных диаграмм. Ноксвилл, Теннесси: SPC Press. В этом уроке объясняется, как данные рассчитываются и интерпретируются на диаграмме. Самый распространенный инструмент SPC — это контрольная диаграмма, которой и будет посвящена эта глава. Поскольку в моих группах есть от 1 до 3 тестов, я… Среднее и стандартное отклонение — X-Bar и s Chart.Сначала вычислите пределы диаграммы s. График сгруппированных данных График в виде гистограммы и другие статьи Sthda. Данные отображаются в своевременном порядке. В этом месяце мы познакомим вас с диаграммами X-s и опишем, как они построены. Откройте страницу файла и используйте представление Backstage .. Alt + F. Упражнения Excel — SPC. Когда корректирующие действия увенчаются успехом, сделайте пометку на диаграмме, чтобы объяснить, что произошло. конкретного процесса. Константы контрольной диаграммы. Наблюдаемое количество дефектов: Мы проверяем 25 последовательных пластин, каждая из которых содержит 100 чипов; вафля — это контрольная единица.В предыдущем разделе мы использовали xlColumnClustered. Мы использовали его так: .ChartType = xlColumnClustered В приведенных ниже ссылках вы найдете все константы VBA, которые вы можете использовать вместо xlColumnClustered. 13.1.6. В последние 10 лет для удовлетворения потребностей потребителей применялись методы улучшения качества. • Контрольная диаграмма времени между событиями более эффективна. В этой статье я сосредоточусь на методе диапазона и проиллюстрирую, как мы можем получить константы: d 2, d 3, D 3 и D 4, используемые для вычисления контрольных пределов для диаграммы диапазона.Давайте поговорим об основах… Предположим, что x 1, x 2,…, x n описывает одно значение характеристики детали из n образцов. Вы можете использовать различные инструменты статистического анализа, о которых вы можете прочитать здесь. X-Bar и R-Chart — это контрольные диаграммы, используемые для процессов, размер подгрупп которых составляет 2 или более. Диаграмму X-s часто упускают из виду в пользу диаграммы X-R. Не вводите размер выборки; диаграмма C предполагает, что она постоянная. Такая контрольная диаграмма имеет постоянную центральную линию на уровне 0, а также верхний и нижний контрольные пределы -3 и +3 соответственно, что упрощает просмотр закономерностей в данных.Х-столбик и диаграмма стандартного отклонения — это контрольная диаграмма переменных данных, используемая, когда подгруппа большая. Х-столбик и диаграмма стандартного отклонения — это контрольная диаграмма переменных данных, используемая, когда подгруппа большая. Таблица констант контрольной диаграммы, показанная ниже: • Если дефекты возникают в соответствии с распределением Пуассона, распределение вероятностей ppy времени между событиями является экспоненциальным {Значения, близкие к 1, придают почти все значение текущему наблюдению. Предположим, что x1, x2,…, x описывает отдельное значение элемента детали из… Например, Тест 1 обнаруживает единственную неконтролируемую точку.Ниже приведены примеры и учебные пособия VBA для диаграмм Excel по изменению типа диаграммы. Тест 1: на один пункт больше, чем на 3σ от центральной линии. Тест 1 определяет подгруппы, которые необычны по сравнению с другими подгруппами. Благодаря вычислительной мощности Excel вы можете создать контрольную диаграмму Excel, но для этого вам необходимо знать, как рассчитываются верхний и нижний пределы. Верхний предел контроля — это максимальное количество красных карточек, которое мы можем подсчитать и сказать, что ничего не изменилось. Сделать это. Индивидуальный скользящий диапазон или, как его обычно называют, I-MR, представляет собой тип контрольной диаграммы, который обычно используется для непрерывных данных (ссылочные типы данных).Эти линии определены на основе исторических данных. 2,66 = 3 / d2 = 3 / 1,12838; Используя постоянные контрольные пределы 2,66 = X ± 2,66 â ‹… m R; Константа D4 является функцией d2 и d3: D4 = 1 + 3 (d3 / d2) = 3,2665; Константы контрольной диаграммы XbarR Число неисправных np CL = n! P UCL = n! P + 3! N! P! Если размер выборки постоянный (n) Таблицы формул для контрольных диаграмм Контрольные пределы Выборки не обязательно постоянного размера u диаграмма для количества случаев на единицу в одной или нескольких категориях Если размер выборки постоянный (n) p диаграмма для пропорций единиц в категории CL p = p CL np = pn CL c = c CL u = uipnpp UCL pi 1 () 3 ∠’= + ipnpp LCL pi 1 () 3 − = ∠’npp LCL pp A стандартизованный версия контрольной диаграммы отображает точки в единицах стандартного отклонения.Диаграмма, аналогичная диаграмме p, — это диаграмма np. На рисунке 5.1 показана часть контрольной диаграммы. Замечания. Введите этикетку и размер выборки для характеристики качества, которую вы отслеживаете. LCL = D3 x R-образный стержень. В этом уроке объясняется, как данные записываются и интерпретируются на паре контрольных диаграмм. Эти константы определяются в зависимости от размера подгруппы. Control_Chart в 7 QC Tools — это тип run_chart, используемый для изучения изменения процесса во времени. Контрольную диаграмму также можно описать как инструмент визуальной коммуникации, который отображает проанализированные данные в режиме реального времени.Сейчас мы перейдем к новому проекту — Treeview Project. Что такое контрольная диаграмма? S-диаграмма — это тип контрольной диаграммы, используемый для мониторинга изменчивости процесса (как стандартного отклонения) при измерении подгрупп (n ≥ 5) через равные промежутки времени от процесса. Константы контрольной диаграммы Как получить A2 и E2. Этот шаблон содержит заранее подготовленную контрольную диаграмму для выборки среднего значения и диапазона или выборки среднего и стандартного отклонения (2 рабочих листа в одном). Просто добавьте свои данные. Пределы контроля рассчитываются на основе введенных вами данных.- Оценить возможности процесса (Cp, CPU, CPL, Cpk и% доходности) для заданных пределов спецификации. Итак, вам нужно одинаковое количество тестов в каждой группе, чтобы правильно использовать данные. Откройте вкладку «Главная», отформатируйте текст и числа и воспользуйтесь инструментом «Найти». Alt + H. R-гистограмма Формула Yarta Innovations2019 Org. Таблица констант контрольной диаграммы Статистические константы используются как для диаграмм контроля переменных, таких как диаграммы XmR, XbarR и XandS, так и при расчетах возможностей процесса. Константа 2,66 иногда используется для расчета пределов диаграммы XmR.Как указывает термин, в I-MR мы имеем линию в центре, которая представляет собой среднее значение всех точек данных, UCL (верхний контрольный предел) и LCL (нижний контроль … контрольная диаграмма отдельных лиц Шухарта. Константы контрольной диаграммы обсуждаются в Американском обществе контроля качества, Американском обществе испытаний и материалов, Монтгомери, Уодсворте, Стивенсе и Годфри. В Excel VBA есть довольно много констант, которые можно использовать для типов диаграмм. таблица, чтобы понять константы и перечисления Excel.Использованная литература. В раскрывающемся меню мы выберем первую линейную диаграмму. Константа D3 Константа D4 0 3,267 2,575 2,282 2,115 2,004 0,076 1,924 0,136 1,864 0,184 1,816 0,223 1,777 D3 D4 Число стандартных отклонений для контрольных пределов в X-гистограмме Диаграмма для констант D3 и D4 отбора на основе размера выборки n Выбор на основе размера выборки из диаграмма справа — стандартное отклонение X Средний% дефектов выше USL LSL X_2 Полоса Первый шаг в построении диаграммы управления процессом — решить, что измерять.Не волнуйтесь, 1.128 — это все, что вам нужно для XmR. Мы можем использовать свойство Chart.Type, чтобы установить тип диаграммы, здесь мы можем передать константы диаграммы Excel или перечисления диаграмм, чтобы установить тип диаграммы. → Это классифицируется по записанным данным, является переменной или атрибутом. Для данных с разными размерами подгрупп контрольные пределы различаются. контрольная диаграмма причала) и диаграмма V r (контрольная диаграмма типа Шухарта, предложенная Риазом 2008a, b), используемая для той же цели после Тупры и Нкубе (1987), Акоста-Мейя и др. Если у вас есть предыдущий опыт создания контрольных диаграмм или вы недавно просматривали таблицу констант контрольных диаграмм, номер 1.128 может быть знаком. Åœ = m / d2, где d2 — постоянная контрольной диаграммы по Барру (1969). Без этого мы не можем оценить пределы управления с помощью уравнения (4). Excel предоставляет другой способ обеспечить соответствие входных значений определенным критериям, отличным от проверки данных: элементы управления формы, такие как поля со списком, списки и переключатели. 6. (1992). Они представляют собой стандартизированную диаграмму для данных переменных и помогают определить, является ли конкретный процесс предсказуемым и стабильным. … Шаблон контрольной диаграммы Создание контрольных диаграмм в Excel.Существует 7 типов контрольных диаграмм в зависимости от того, какие данные вы используете. Таблица констант контрольной диаграммы, показанная ниже, представляет собой приблизительные значения, используемые при вычислении контрольных пределов для X-гистограммы на основе рационального размера подгруппы. Подгруппы, выходящие за контрольные пределы, следует исключить из расчетов, чтобы устранить их статистическую погрешность. Таким же образом будет предоставлено краткое описание каждой контрольной диаграммы. Формулы массива Excel можно представить как множество формул, упакованных в одну суперформулу.Используйте метод Axes объекта Chart, чтобы вернуть коллекцию Axes. Используйте Axes (type, group), где type — это тип оси, а group — это группа осей, чтобы вернуть один объект Axis. Проще говоря, элемент управления Инструмент диаграммы — это зеркало, которое отражает производительность и поведение вашего процесса. Средний диапазон перемещения: оценка сигмы рассчитывается на основе медианы диапазона перемещения с использованием длины окна m измерений. Контрольная диаграмма состоит из трех основных компонентов. Таким образом, если r — это диапазон выборки из N наблюдений из нормального распределения со стандартным отклонением =, то E (r) = d 2 (N) σ.Как вы можете использовать его для мониторинга процессов? Что такое UCL, LCL и центральная линия (CL) контрольной диаграммы? график взвешенной скользящей средней. В уроке описывается, как создать эту контрольную диаграмму как в Microsoft Excel, так и с помощью Minitab. Центральная линия диаграммы \ (R \) — это средний диапазон. Константа учитывает 3, используемые для расчета верхнего и нижнего контрольного предела. Шаблон контрольной диаграммы на этой странице разработан как образовательный инструмент, который поможет вам увидеть, какие уравнения используются при установке контрольных пределов для базовой контрольной диаграммы Шухарта, в частности X-bar, R и S.поскольку стабильный процесс \ находится под контролем «, нестабильный процесс выходит из-под контроля, как показано на рис. На контрольной диаграмме всегда есть центральная линия для среднего значения, верхняя линия для верхнего контрольного предела и нижняя линия для нижнего контроля. предел. Теперь выполните следующие действия, чтобы завершить контрольную диаграмму. Диаграмма медианы и диапазона. Нанесите верхний контрольный предел на диаграмму R. Кроме того, вы можете найти S-диаграмму (отображающую стандартное отклонение выборки с течением времени и диаграмму R (для построения графика диапазона или макс.-мин. выборки с течением времени).3.22 Plot R-Chart: просто выполните шаги с 1 по 3 и выберите линейную диаграмму. Эта диаграмма представляет собой график, который используется для изучения изменений процесса с течением времени. Таблицы контроля несоответствий • Если уровень дефекта низкий, Какой вы читатель? Gotta Have You Аккорды для укулеле, Лучшая обувь для бега как для шоссейных дорог, так и для трейлеров Великобритании, Генератор сокращенных слов, Konica Minolta Magicolor 1600w лазерный принтер, Windows 10 всегда показывает курсор мыши, Мандат по маскам Массачусетса, Потом примеры предложений, Заработная плата сотрудников Белого дома в 2021 году, Пожалуйста, не трогайте ничего Вики, Распространенные причины отходов в индустрии гостеприимства, Семь смертных грехов: перевод аккаунта Grand Cross, Обратитесь в службу поддержки Wileyplus,

научных статей, журналов, авторов, подписчиков, издателей

Как крупный международный издатель академических и исследовательских журналов Science Alert издает и разрабатывает названия в партнерстве с самыми престижные научные общества и издатели.Наша цель заключается в том, чтобы максимально широко использовать качественные исследования. аудитория.
Мы прилагаем все усилия, чтобы поддержать исследователей которые публикуют в наших журналах. Есть масса информации здесь, чтобы помочь вам публиковаться вместе с нами, а также ценные услуги для авторов, которые уже публиковались у нас.
2021 цены уже доступны. Ты может получить личную / институциональную подписку перечисленных журналы прямо из Science Alert. В качестве альтернативы вы возможно, пожелает связаться с выбранным вами агентством по подписке. Направляйте заказы, платежи и запросы в службу поддержки клиентов. в службу поддержки клиентов журнала Science Alert.
Science Alert гордится своей тесные и прозрачные отношения с обществом. В виде некоммерческий издатель, мы стремимся к самому широкому возможное распространение публикуемых нами материалов и на предоставление услуг высочайшего качества нашим издательские партнеры.
Здесь вы найдете ответы на наиболее часто задаваемые вопросы (FAQ), которые мы получили по электронной почте или через контактную форму в Интернете.В зависимости от характера вопросов мы разделили часто задаваемые вопросы на разные категории.
Азиатский индекс научного цитирования (ASCI) стремится предоставить авторитетный, надежный и значимая информация по освещению наиболее важных и влиятельные журналы для удовлетворения потребностей мировых научное сообщество.База данных ASCI также предоставляет ссылку к полнотекстовым статьям до более чем 25000 записей с ссылка на цитированные ссылки.
.

No related posts.

Leave a Reply

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *