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记点值数据

记点值数据是质量管理中数据分类的一种。质量管理中的数据可以分成两大类:计量值数据和记数值数据。记数值数据还可以分为记件值数据和记点值数据。记件值数据是按产品个数记数的数据,如不合格品数等;记点值数据是按点记数的数据,如缺陷数等。

记点值数据基本信息

记点值数据质量变异

在质量控制中,产品实际达到的质量特性值与规定的质量特性值之间发生的偏离称为质量变异或质量波动。质量变异存在于任何过程中,是过程中多种因素作用的结果,它们主要来自以下5个方面:

1)人(Man)。操作者的质量意识、技术水平、熟练程度、正确作业和身体素质的差别等。

2)机器(Machine)。机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等。

3)材料(Material)。材料的化学成分、物理性能及外观质量的差别等。

4)方法(Method)。生产工艺、操作规程以及工艺装备选择的差别等。

5)测量(Measure)。测量方法的差别。

6)环境(Environment)。工作地的温度、湿度、照明、噪声以及清洁条件的差别等。

通常把上述因素称为造成产品质量变异的6大因素,简称“5M1E”因素。

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记点值数据造价信息

  • 市场价
  • 信息价
  • 询价

绝对编码器

  • BVS58N-011AVR0NN-0013
  • 倍加福
  • 13%
  • 上海百策自控技术有限公司
  • 2022-12-07
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辅助触

  • 6NO+6NC [-BB0]
  • ABB
  • 13%
  • ABB(中国)有限公司上海分公司
  • 2022-12-07
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流检数据分发器

  • 数据流分配器
  • 海通
  • 13%
  • 江苏海通交通集团有限公司南宁分公司
  • 2022-12-07
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数据线

  • RVVP2×1.0
  • km
  • 永茂
  • 13%
  • 东莞市凤岗永茂电缆电线经营部
  • 2022-12-07
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数据线

  • RVV-2×0.5
  • km
  • 永茂
  • 13%
  • 东莞市凤岗永茂电缆电线经营部
  • 2022-12-07
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履带式打桩架(三支式)

  • 冲击重量5t
  • 台·月
  • 深圳市2014年11月信息价
  • 建筑工程
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履带式打桩架(三支式)

  • 冲击重量5t
  • 台·月
  • 深圳市2014年4月信息价
  • 建筑工程
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履带式打桩架(三支式)

  • 冲击重量5t
  • 台·月
  • 深圳市2014年12月信息价
  • 建筑工程
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履带式打桩机

  • 冲击重量5t 三支式
  • 台·月
  • 深圳市2014年9月信息价
  • 建筑工程
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履带式打桩机

  • 冲击重量5t 三支式
  • 台·月
  • 深圳市2014年8月信息价
  • 建筑工程
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信息集合(含1数据点、1语音)含箱体

  • (含1数据点、1语音)含箱体
  • 4台
  • 1
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2021-01-14
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信息集合(含2数据点、2语音)含箱体

  • (含2数据点、2语音)含箱体
  • 1台
  • 1
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2021-01-14
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信息集合(含8数据点、8语音)含箱体

  • (含8数据点、8语音)含箱体
  • 1台
  • 1
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2021-01-14
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双口信息(数据+数据)

  • 含信息模块
  • 3282个
  • 3
  • 详见附件
  • 中档
  • 含税费 | 含运费
  • 2020-06-15
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数据信息点

  • Cat6模块,非屏蔽,86面板含1-2口防尘盖
  • 2284.62个
  • 1
  • 综合
  • 中档
  • 含税费 | 含运费
  • 2019-10-18
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记点值数据质量控制过程状态的模式

通常把只有正常变异的过程状态称为统计控制状态,简称稳定状态;把有异常变异的过程状态称为非统计控制状态,简称失控状态;过程状态处于统计控制状态且过程又能满足规定的要求,则称为受控状态。

对制造(服务)过程的质量控制就是要使过程始终处于稳定的受控状态,以确保产品和服务符合规定要求。处于稳定状态下的过程应具备以下几个条件:①原材料或上一过程半成品按照标准要求供应;②本过程按作业标准实施,并应在影响过程质量各主要因素无异常的条件下进行;③过程完成后,产品检测按标准要求进行 。2100433B

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记点值数据质量控制中的数据

1、数据的分类

质量管理中的数据可以分成两大类:计量值数据和记数值数据。计量值数据是指可以用仪器测量的连续性数据,如长度、质量、时间、温度等。记数值数据是指不能连续取值,只能用自然数表示的数据,如不合格品数、铸件砂眼数、气孔数等。记数值数据还可以分为记件值数据和记点值数据。记件值数据是按产品个数记数的数据,如不合格品数等;记点值数据是按点记数的数据,如缺陷数等。

2、数据的统计规律

产品质量数据的变异一般表现为分散性和集中性两种基本特性。数据的分散性是由正常变异和异常变异引起的。当收集的数据足够多时,就会发现所有数据都在一定范围内聚集在一个中心值周围,越靠近中心值,数据越多;越偏离中心值,数据越少。数据的这种规律称为数据的集中性。

3、数据的统计特征

质量数据有两类常用的统计特征:一类是表示数据集中性的特征数,如平均值、中位数等;另一类是表示数据分散程度的特征数,如极差、标准差等。

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记点值数据常见问题

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记点值数据文献

测斜缺失数据插值比较及建模分析 测斜缺失数据插值比较及建模分析

测斜缺失数据插值比较及建模分析

格式:pdf

大小:554KB

页数: 未知

固定测斜仪在自动监测中数据信息缺失现象的客观存在影响后期数据分析及建模,针对监测数据缺失情况,为了最大限度的发掘数据信息,提高监测预测效果,结合实例及插值工作经验,以拉格朗日插值方法为主要插值分析方法,探讨在不同数据缺失形态下插值方法的选择及应用,并以插值后数据序列建立GM(1,1,t)监测模型,分析比较拟合、预测效果,并讨论以插值结果为依托的新陈代谢模型建立的可行性及稳定性。

自然邻点插值方法在材料状态方程数据库开发中的应用 自然邻点插值方法在材料状态方程数据库开发中的应用

自然邻点插值方法在材料状态方程数据库开发中的应用

格式:pdf

大小:554KB

页数: 5页

针对材料状态方程数据库数据量大、高度离散、分布极不规则的特点及其对插值方法的特殊要求,提出了基于自然邻点插值方法的开发方案。首先论述了基于Delaunay三角网和Voronoi图的自然邻点插值方法的基本原理,其次引入线性插值、Sibson插值和non-Sibsonian插值3种插值函数并详细介绍了各自的函数形式和插值格式,然后采用该方法对材料状态方程数据库进行插值程序开发并与数据库本身对比了插值效果,最后分析了3种插值函数的不同特性并实测了计算效率与耗时。大量分析对比显示,插值结果合理、计算效率较高,表明该方法能够很好地应用于材料状态方程数据库开发中。

玻璃数据值

方块数据

另见:数据值
DV描述
0白色染色玻璃
1橙色染色玻璃
2品红色染色玻璃
3淡蓝色染色玻璃
4黄色染色玻璃
5黄绿色染色玻璃
6粉红色染色玻璃
7灰色染色玻璃
8淡灰色染色玻璃
9青色染色玻璃
10紫色染色玻璃
11蓝色染色玻璃
12褐色染色玻璃
13绿色染色玻璃
14红色染色玻璃
15黑色染色玻璃

方块状态

另见:方块状态
名称描述
colorwhite
orange
magenta
light_blue
yellow
lime
pink
gray
silver "silver"指的是淡灰色。
cyan
purple
blue
brown
green
red
black
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pI值等电点参考值

蛋白质 等电点

鲑精蛋白[salmine] 12.1

鲱精蛋白[clupeine] 12.1

鲟精蛋白[sturline] 11.71

胸腺组蛋白[thymohistone] 10.8

珠蛋白(人)[globin(human)] 7.5

卵白蛋白[ovalbuin] 4.71;4.59

伴清蛋白[conal bumin] 6.8,7.1

血清白蛋白[serum albumin] 4.7-4.9

肌清蛋白[myoal bumin] 3.5

肌浆蛋白[myogen A] 6.3

β-乳球蛋白[β-lactoglobulin] 5.1-5.3

卵黄蛋白[livetin] 4.8-5.0

γ1—球蛋白(人)[γ1-globulin(human)] 5.8,6.6,7.3,8.2

γ2—球蛋白(人)[γ2-globulin(human)] 5.2-5.5

肌球蛋白A[myosin A] 5.1

原肌球蛋白[myosin A] 5.9

铁传递蛋白[siderophilin] 3.4-3.5

胎球蛋白[fetuin] 5.5-5.8

血纤蛋白原[fibrinogen] 4.8

α-眼晶体蛋白[α-crystallin] 6.0

β-眼晶体蛋白[β-crystallin] 5.1

花生球蛋白[arachin] 3.9

伴花生球蛋白[conarrachin] 3.7-5.0

角蛋白类[keratins] 4.6-4.7

还原角蛋白[keratein] 6.5-6.8

胶原蛋白[collagen] 4.8-5.2

鱼胶[ichthyocol] 4.7-5.0

白明胶[gelatin] 4.0-4.1

α-酷蛋白[α-casein] 4.5

β-酷蛋白[β-casein] 5.8-6.0

γ-酷蛋白[γ-casein] 3.83-4.41

α-卵清粘蛋白[α-ovomucoid] 1.8-2.7

α1-粘蛋白[α1-mucoprotein] 5.5

卵黄类粘蛋白[vitellomucoid] 3.2-3.3

尿促性腺激素[urinary gonadotropin] 11.0-11.2

溶菌酶[lyso zyme] 6.99

肌红蛋白[myoglobin] 7.07

血红蛋白(人)[hemoglobin(human)] 7.23

血红蛋白(鸡)[hemoglobin(hen)] 6.92

血红蛋白(马)[hemoglobin(horse)] 4.6-6.4

血蓝蛋白[hemerythrin] 5.6

蚯蚓血红蛋白[chlorocruorin] 4.3-4.5

血绿蛋白[chlorocruorin] 4.6-6.2

无脊椎血红蛋白[erythrocruorins] 9.8-10.1

细胞色素C[cytochrome C] 4.47-4.57

视紫质[rhodopsin] 5.2

促凝血酶原激酶[thromboplastin] 5.5

α1-脂蛋白[α1-lipoprotein] 5.4

β1-脂蛋白[β1-lipoprotein] 5.9

β-卵黄脂磷蛋白[β-lipovitellin] 3.75

芜菁黄花病毒[turnip yellow vvirus] 5.3

牛痘病毒[vaccinia virus] 6.85

生长激素[somatotropin] 5.73

催乳激素[prolactin] 5.35

胰岛素[insulin] 1.0

胃蛋白酶[pepsin] 8.1

糜蛋白酶(胰凝乳蛋白酶[chymotrypsin] 4.9

牛血清白蛋白[bovine serum albumin] 7.8

核糖核酸酶(牛胰)[ribonuclease或Rnase(bovine pancreas)]4.58

甲状腺球蛋白[thyroglobulin] 42100433B

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木板数据值

DV描述
0橡木木板
1云杉木板
2白桦木板
3丛林木板
4金合欢木板
5深色橡木木板
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