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制作分析用控制图时,如果是全检的话,是否能用3倍总体标准差作为控制线?

背景:
我们公司做的是设备,不是批量生产的那种,一天也就产出10台左右,而且质量特性值的测量也相对方便,所以我们对质量特性值是实施全检的;

设想:
现在我想用控制图来分析过程的稳定性,在制作分析用控制图时需要确定控制上线和下线,我看相关资料都是用极差的平均值乘以一个系数来得到一个近似3倍总体标准差的数值,并以这个数值作为上下线。
但是如果我实施全检的话,那我不是可以得到总体的平均值和总体的标准差了吗?那我直接用3倍总体标准差来做控制线岂不是更加的准确吗?
所以,我的设想是在制作分析用控制图,在一段时间内(比如一个礼拜)用全检得来的数据算出这一个礼拜总体的平均值和总体的标准差,然后用总体的平均值加减3倍的总体标准差,来做出分析用控制图;之后每天都用当天全检的数值的平均值在图上描点,依次来监控往后生产流程的稳定性。

疑问:
所以有2个问题,需要各位大侠来协助
1.我上面提出的用3倍总体标准差作为控制线是否像我理解额那样正确?
2.基于以上的设想,我一直想问,控制图理论中所提到的“总体”的平均值和“总体”的标准差是指在制作分析用控制图时的总体数值?还是说从以前刚开始生产到无穷远的以后的这个过程中的总体数值?


备注:
另外,能否推荐下质量管理和控制方面书籍?谢谢
对“好”的回答一定要点个"赞",回答者需要你的鼓励!
已邀请:

杨格_Alan (威望:497) (江苏 苏州) 机械制造

赞同来自: ZY518888 sarah0720 wangzw 相哥哥啊

1. 设备生产厂家因为量少且一般出不起问题,所以关键质量特性全检是对的;
 
2. 感觉楼主对将统计学与质量控制很感兴趣,这很难得,尽管控制图在楼主工作的场合不是特别适用,赞一个!
 
3. 总体和样本是统计学的基本概念,任何一本统计学的书里都有定义。SPC中的总体和楼主的总体不是一回事:统计学的总体(连续变量的总体)在数学处理上是指无限大的,在实际运用中,可以理解为一个过程过去生产的、现在正在生产的和将来生产的产品的特性的随机变量。
 
4. 我们通常是通过有限的样本对总体进行推测,这就是统计学的出发点。
 
5. 用样本推测总体特征,出发点有两个:一是我们没办法对每个样本进行分析;二是为了节省成本(对不再生产的有限个产品,如果累计量比较大)。
 
6. 所有的统计推断都有不正确的风险,如何控制风险是其研究的主要内容之一,如样本量的大小等等。
 
推荐一本茆诗松教授的《概率论与数理统计》,比较容易懂。(“九五”国家级重点教材,淘宝上有)。
 
希望对你有所帮助哈

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