SPC ist die statistische Programm, das die Verwendung von jeder Art von Messung , um Probleme zu beheben können. Dieses Werkzeug wird verwendet, um Projekte zu bewerten und festzustellen, ob das Projekt einen Unterschied gemacht . SPC verwendet ein Diagramm, um Variation in das Projekt zu bestimmen. Der statistische Ansatz nutzt Konzepte numerisch verstehen, den Prozess und die Steuerung Teil ermöglicht eine Vorhersage. Ein Merkmal der SPC ist, dass es als ein Add -In für Microsoft Excel verwendet werden kann. In diesem Add- in , variable Messtechniken können statistisch ausgewertet werden . Things You
SPC Excel brauchen Add- in
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Control Charts
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Entscheiden Sie, welche Art von Daten Sie sammeln möchten . Die Regelkarte können Variablen oder Attribut Messdaten wie Temperatur, Zeit, Entfernung , Gewicht , Prozentsätze oder Zahlen pro hundert .
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Sammeln von Daten zufällig in bestimmten Zeitabständen . Achten Sie darauf, mindestens 20 Untergruppen verwenden .
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Eingabe der Daten in die Excel-Tabelle. Die Anzahl der Spalten in der Tabelle auf der Stichprobengröße Ihrer Daten abhängen. Berechnen Sie die Mittelwerte für die Daten in jeder der Untergruppen gesammelt . Excel berechnet automatisch für Sie . Markieren Sie die die Gruppe von Daten gemittelt werden und wählen Sie die Option Daten . Klicken Sie auf "average ".
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Wählen Sie die Art des Diagramms , um die gesammelten Daten anzuzeigen. Die Tabelle wird von der Art der gesammelten Daten und der Stichprobengröße abhängen. Zum Beispiel für Durchschnitte , verwenden Sie eine Bar oder Liniendiagramm . Achten Sie auf die Variable oder Attribut -Taste wählen . Wählen Sie "Variable" , wenn Sie einen Abschluss der Messung oder Zeit nicht benutzt haben . Wählen Sie " Attribute" , wenn Sie Prozentsätze oder Zahl zählt benutzt haben.
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Input " mu " und " Sigma " durch ein Komma für Sachdaten getrennt. Wählen Sie die obere und die untere Regelgrenze Option, wenn mit variablen Daten .
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Klicken Sie auf " Run " klicken und das Diagramm zur Auswertung angezeigt. Das Diagramm zeigt die Wahrscheinlichkeit der Stabilität Ihrer Sampling-Prozess .