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在控制图的应用中,可灵敏地检测过程均值发生小偏移的控制图有()

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均值-极差控制图  p控制图  单值-移动极差控制图  “均值-极差控制图”或“单值-移动极差控制图”  
平均值一极差控制图  中位值一极差控制图  单值一移动极差控制图  连续性一极值控制图  瞬时值一极差控制图  
过程是否稳定  过程中心与规格中心是否发生偏移  与规格要求对比,判断过程能力是否充分  是否有不合格品产生  
按统计量分类的控制图  管理用控制图  分析用控制图  均值控制图  极差控制图  
均值极差控制图  均值标准差控制图  不合格品率控制图  控制图  
单值控制图  平均值和极差控制图  缺陷数控制图  中位数和极差控制图  不合格品数控制图  
X-Rs控制图控制成本低  单值控制图和均值控制图可用来监控过程中心的变化  标准差控制图监控过程差异比极差控制图更准确  均值控制图反映过程中心变化比单值控制图更灵敏  X-Rs控制图更适用于允许抽样量高,过程稳定性差的过程  
不合格品率户控制图  均值一极差控制图  不合格数c控制图  Me-R控制图  不合格品的np控制图  
变异来源不仅包含随机误差。此时,必须等待清除组间变异变大的情况后,才能使用SPC  其实只要将每小时芯片镀膜厚度之均值求出,对48个数据绘制单值一移动极差(I-MR)控制图即可  求出各小时芯片镀膜厚度之均值,对之绘制单值一移动极差(X-MR)控制图外,再绘制各小时的极差(R)控制图,三张控制图同时使用即可控制过程  解决此类问题的最好方法是使用EWMA控制图  
均值-标准差图更适用于抽样困难,检验成本大的场合  标准差图更准确地反映过程波动的变化  当子组大小大于10时不适于使用标准差控制图  均值图分析过程中心的波动较单值图更灵敏  均值-极差图的子组大小应大于均值-标准差图的子组大小  
单值控制图  平均值和极差控制图  缺陷数控制图  中位数和极差控制图  不合格品数控制图  
控制图原理的第一种解释,可用数学语言来描述,即小概率原理:小概率事件在一次试验中几乎不可能发生,若发生即判断异常  控制图是假设检验的一种图上作业,在控制图上每描一个点就是作一次假设检验  控制图上的控制界限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限  将质量波动区分为偶然波动与异常波动并分别采取不同的对待策略,这是休哈特的贡献  常规控制图的实质是显示异常因素  
不合格品数控制图  不合格数控制图  单值 -移动极差控制图  均值 -极差控制图  
平均值-极差控制图  中位数-极差控制图  单值移动-极差控制图  平均值-标准差控制图  
均值-标准差控制图  均值-极差控制图  加标回收控制图  OPSpecs图  空白值控制图  
累计和控制图对发现过程的小偏移更有效  累计和控制图对发现过程的变异增大更有效  累计和控制图可以和常规控制图联合使用  和常规控制图联合使用时,增加累计和控制图后并不会增大原来犯第一类错误概率  
不合格品率p控制图  均值控制图  极差R控制图  不合格数c控制图  
判断过程中心与技术要求中心是否发生偏移  判断过程是否稳定  判断过程产品是否合格  判断过程能力是否满足技术要求  

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