测量数据输入装置
测量数据输入装置
便捷的数据收集工具和质量控制软件
特征：
便捷的数据收集工具和质量控制软件
规格：
SPC连接电缆 (包括 USB Input Tool)
SPC 连接电缆规格 (尺寸)
量具连接器尺寸
精密量仪•量具的小知识
■ 品质控制 (QC)
生产经济性产品或提供优质服务，以满足客户要求。
■ 制程控制
通过制程减少产品的分散性，并保持较低的分散性。促进改进工艺、标准化以及技术经验的积累。
■ 统计过程控制 (SPC)
通过统计方法处理的过程控制。
■ 母体
由具有某些共同特质的元素或个体所组成的群体。
■ 批次
在同等条件下生产的产品批次。
■ 样品
从母体中挑选出的产品 (或项目) 中的一件，供研究调查其特性。
■ 样本规模
样本规模
■ 偏差
个别测量值与多次测量值的平均值之差。
■ 偏移
有关平均值目标特性的偏移，标准偏差通常代表平均值上下的偏移。
■ 直方图
直方图，将最大和最小测量值的范围划分为多个区并以柱状图的形式显示每个区的数值(出现频率)。这使得更容易理解粗略平均值或大致的偏离程度。钟形对称分布称为正态分布，因其比较容易计算的特性，常用在理论的例子上。然而，应该注意观察，因为在许多实际过程中并不符合正态分布，如果被误认为的话，将会导致错误。
■ 制程能力
当这个过程足够标准化，排除任何可能导致故障的原因，具体性能就能表现出来，这个过程就处于统计控制状态。当质量特性结果来自显示正态分布的过程，平均±3 或6 代表这个制程能力。(Σ) 表示标准偏差。
■ 制程能力指数 (PCI 或CP)
一个在目标特征的公差范围内如何操作这个过程的方法。它应该始终明显大于一。该指数值计算除以一个目标特性的制程能力 (6 ) 的公差。该数值除以平均 (X) 和3 标准值之间的差，用来代表在单侧公差下的指数。这个制程能力假设某一特点遵循正态分布。
■ 控制图
备注： 如果一个特点遵循如下正态分布，99.74% 的数据是在平均值±3 的范围内。
两侧公差
单方公差... 如果只有公差上限
单方公差... 如果只有公差下限
制程能力指数(CP) (两侧公差) 的具体例子
当6 西格玛极限法几乎与公差限制一致时，制程能力得以获得。
制程能力是一个可以普遍接受的最小值，因为它是距离公差限制不到 1 个西格玛。
制程能力是充分的，因为它是距离公差限制不到2 个西格玛。
注意Cp 仅仅代表公差限制和过程分散性之间的关系，没有考虑制程标准值的位置。
注意：从一个目标制程到理想值之间的差异获取制程标准值的制程能力指数，通常称为Cpk，这是上限(USL 减去平均值) 除以3 (制程能力的一半) 或较低的公差上限(平均值减去LSL) 除以3 ，以较小者为准。
■ 如何读取控制图
如下所示的控制图中的连续点位的典型趋势，是不希望出现的。这些趋势意味着一个“特殊原因”影响过程和需要操作员采取措施去纠正。这些判定规则只提供一个引导。当实际确定规则时，要考虑到过程中的具体变化。假设上限和下限控制线远离3 个中心线，将控制图划分成六个区，每1 个间隔，适用下列规定。
这些规则适用于X 控制图和X 控制图。请注意，这些“措施趋势规则”是在假设正态分布的情况下而制定的。可以制定适应任何其他分配的规则。
注意：“精密量仪· 量具的小知识”(A-20 和A-21 页) 的部分是由三丰公司基于日本标准协会公布的JIS 质量控制手册按照自己的理解而编写的。
■ 控制图
通过分离偶然原因引起的或故障引起的过程变化，以此来控制过程。
控制图由中心线(CL) 和极限线以上及以下(UCL 和LCL)。如果所有的点都在极限线的上限和下限范围内，当表示过程结果的图表的特征值没有明显的趋势，可以说这个时候过程处于统计状态。对于控制过程的质与量，控制图是一个非常有用的工具。控制上限(UCL) 中心线(CL) 控制下限(LCL)
■ 偶然原因
这种偏差原因不是很重要。即使被识别到它, 从技术上或经济上都无法消除偶然原因。
■ X-R 控制图
用于过程控制的控制图，在整个过程中提供绝大部分的信息。X-R 控制图的组成是由使用每个控制小组的平均值来监控异常偏差的X 控制图，和用于监控异常变化范围的R 控制图组成的。通常情况下，两个图表一起使用。
下一个：
测量数据网络系统
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