用MINITAB软件进行测量系统分析

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基于Minitab进行测量系统分析

基于Minitab进行测量系统分析

基于Minitab进行测量系统分析

1.测量系统分析的研究

1。1。基本概念

数据是测量的结果,“测量"是指确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业.

所谓测量系统分析,是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源,及其对测量结果的影响,最后给出本测量系统是否合乎使用要求的明确判断。

测量系统必须具有良好的准确性(accuracy)和精确性(precision),通常由偏倚(bias)和波动(variation)等统计指标来表征。偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值(真值)之差,其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。波动表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度,常用测量结果的标准差σ或过程波动VP表示.波动也可称为变异。

1.2.测量系统波动的主要来源

过程波动的主要来源以及测量系统分析的主要内容如下所示。

图1.测量系统波动来源

1。3。重复性&再现性

重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下,对同一测量对象进行多次重复测量所得结果的一致性.此时测量值的波动称为重复性,记为VE.重复性误差的产生只能是由测量仪器本身的固有波动引起的。

再现性(reproducibility)也称为复现性或重现性,是指在各种可能变化的测量条件下,同一被测对象的测量结果之间的一致性, 记为V A。最普遍出现的重要的再现性是操作人员的变化对测量系统一致性的影响,特别是由不同的人员使用同样的测量仪器对同一测量对象测量时的波动要小.

1.4。测量系统分析的依据

用Minitab进行属性一致性(通过不通过)测量系统研究

用Minitab进行属性一致性(通过不通过)测量系统研究

有效判定中(两次结果 一致中),将合格判定 为合格的比率。 A\B\C都是0次
多个试验中所有的评估 与标准不相同者。 A:9/50=18%
Байду номын сангаас
Minitab 结果分析
检验员间一致率: 3名检验员总计50次检查中, 34次一致, 68%的一致率
这里只是检验员之 间的比较,不和标 准的真值进行比较
再现性:不同测量者对同一零件测量时的一致性
同一测量者对同一零件不同测量轮数的一致性程度
Minitab 结果分析
总观测次数对比真值的一致率
检验员C总共评价50 次,有37次与真值一 致, 74%一致
偏倚是指一切测量值对真值的偏离
我们可以理解为这 是:偏倚
Minitab结果分析
有效判定中(两次结果 一致),将不合格判定 为合格的比率。 A有3次,3/25=12%
Minitab 结果分析
所有检验员和真值的一致率: 3名检验员总计50次观测中, 31次和真值一致,62%的一 致率
Minitab 结果分析
所有评价者的观测值 的一致程度可通过置 信区间确认出来
所有评价者的观测值和 标准的一致程度可通过 置信区间确认出来
Minitab 结果判定标准
所有检验员与标准一致性
用Minitab进行属性一致性(通过不通过)测量系统研究 用Minitab进行属性一致性(通过不通过)测量系统研究

用MINITAB软件进行测量系统分析

用MINITAB软件进行测量系统分析

用MINITAB软件进行测量系统分析

简介

MINITAB是一款流行的质量管理和统计分析软件,可用于统计数据分析、验证、模拟等多种应用。本文将介绍如何使用MINITAB进行测量系统分析。

什么是测量系统分析?

测量系统分析是一种用于评估测量数据质量的统计分析技术。它用于评估测量

过程的可靠性和稳定性,以确定测量数据的准确性和可行性。主要目的是确保测量数据是可信、稳定和一致的。

测量系统分析的组成部分

测量系统分析主要由以下三个部分组成:

1. 重复性分析

重复性分析是评估测量系统的稳定性和可重复性的一种方法。它涉及在同一条

件下多次测量一个物品,并记录测量结果。

2. 中误差分析

中误差分析是一种确定测量系统误差来源的方法。中误差主要是针对不同测量

器具之间差异的分析。

3.倾向性分析

倾向性分析是评估测量系统的准确性的一种技术。在该分析中,实验员将同一

个物品测量多次,然后与实际值进行比较。

MINITAB软件进行测量系统分析

在MINITAB软件中,可以使用各种功能和工具完成测量系统分析。以下是一

个简单的步骤指南:

1. 输入数据

将所有与测量系统相关的数据输入到MINITAB中。这些数据可能包括实际测

量值、类型和数量等信息。

2. 启动分析工具

启动MINITAB软件中的测量系统分析工具,并选择所需的分析选项。

3. 进行分析

在分析工具中,进行重复性分析、中误差分析和倾向性分析。分析结果将显示在软件中,并提供附加分析和工具。

4. 生成报告

根据分析结果生成报告,进行数据可视化和结果研究。此外还可以使用MINITAB软件中的图表和其他数据可视化工具来展示分析结果。

minitab之MSA分析实例

minitab之MSA分析实例
无历史均值: -> 考虑偏移-> Zlt (Bench)
* Zshift = Zlt (Bench) - Zlt (Bench) =12.13-1.82=0.31
工序能力分析:案例:Camshaft.MTW 另:capability sixpack工具
M--工序能力分析(离散型):案例:bpcapa.MTW (1):二项分布的Zst
倾斜越大, 主效果越大 无法确认交互效果
③ 统计性分析:
④ 确认此后试验方向:
通过分散分析,判断1次效果、2次效果的有意性;
- 主效果有有意, - 交互效果无有意。
最佳方向
I — DOE: (3):2水准部分配置
① 因子配置设计:
背景: - 反应值 : 收率(Yield) - 因 子 : 流入量(10, 15), 触媒(1, 2), 旋转数(100,120), 温度(140, 180), 浓度( 3, 6)
两数据不能相差较大, 否则说明检查者一致的判定 与标准有一定差异
M--正态性测定: (测定工序能力的前提) 案例: 背景:3名测定者对10部品反复2次TEST
P-value > 0.05 -> 正态分布(P越大越好) 本例:P= 0.022 ,数据不服从正态分布。 原因:1、Data分层混杂;
2、群间变动大;
背景:确认生产线(因子1)、改善(因子2)影响下, 测定值母平均是否相等,主效果和交互效果是否有意?

minitab使用教程

minitab使用教程

minitab使用教程

Minitab是一款统计分析软件,主要用于数据分析、统计推断和质量控制。本教程将向您介绍如何使用Minitab进行一些基本的数据分析和图形绘制。

一、导入数据

1. 打开Minitab软件。

2. 在菜单栏中选择"文件",然后选择"导入数据"。

3. 在弹出的窗口中选择您要导入的数据文件,并点击"打开"。

4. 在"导入文本向导"中选择适当的选项,如数据分隔符和变量格式。

5. 点击"完成"以导入数据。

二、数据分析

1. 描述统计

a. 在"Stat"菜单下选择"基本统计"。

b. 选择"统计量",然后选择您想要分析的变量。

c. 点击"OK"以生成描述统计结果。

2. 假设检验

a. 在"Stat"菜单下选择"假设检验"。

b. 选择适当的假设检验方法,如"单样本t检验"或"配对样本t 检验"。

c. 选择要检验的变量,并设置显著性水平。

d. 点击"OK"以进行假设检验。

3. 回归分析

a. 在"Stat"菜单下选择"回归"。

b. 选择"回归",然后选择自变量和因变量。

c. 点击"OK"以进行回归分析。

三、图形绘制

1. 直方图

a. 在"Graph"菜单下选择"直方图"。

b. 选择要绘制直方图的变量。

c. 点击"OK"以生成直方图。

2. 散点图

a. 在"Graph"菜单下选择"散点图"。

b. 选择自变量和因变量。

c. 点击"OK"以生成散点图。

3. 箱线图

a. 在"Graph"菜单下选择"箱线图"。

b. 选择要绘制箱线图的变量。

c. 点击"OK"以生成箱线图。

四、输出结果

Minitab会在软件界面的输出窗口中显示各种统计结果、图形和表格。您可以将它们导出为图片或表格文件,以便与他人共享或进行更深入的分析。

Minitab在MSA中运用

Minitab在MSA中运用

Minitab在MSA中的应用

导言

测量系统分析(Measurement System Analysis,MSA)是确保测量

结果的准确性和可靠性的关键过程。在质量管理和过程改进中,MSA

是至关重要的工具,可帮助组织评估其测量系统的性能并做出相应的

调整。Minitab是一种功能强大的统计软件,被广泛应用于数据分析和

质量管理领域。在MSA中,Minitab提供了一系列强大的功能和方法,用于分析和评估测量系统的性能。

Minitab中的基本概念

在开始介绍Minitab在MSA中的具体应用之前,我们首先了解一些Minitab中的基本概念。

数据输入

Minitab提供了多种数据输入方式,包括手动输入、复制粘贴和导入外部文件等。用户可以根据实际情况选择最适合的数据输入方式。

工作表

Minitab使用工作表的概念来组织和管理数据。用户可以在一个工作表中输入多个变量的数据,每列表示一个变量,每行表示一个观测值。

数据清洗和准备

Minitab提供了一系列数据清洗和准备工具,用于处理缺失数据、异常值和重复数据等。这些工具可以帮助用户在进行MSA之前,将数据整理成可分析的形式。

统计分析和图表展示

Minitab提供了丰富的统计分析和图表展示功能,用于探索数据的特性和关系。用户可以通过Minitab生成直方图、散点图、箱线图等各种图表,同时还可以计算均值、方差、标准差等统计指标。

Minitab在MSA中的运用

Gage R&R分析

Gage R&R(Repeatability and Reproducibility)分析是MSA的核心内容之一,用于评估测量系统的可重复性和可再现性。Minitab提供了一种简单且全面的方法来执行Gage R&R分析。

MINITAB测量系统分析MSA

MINITAB测量系统分析MSA

再现性 (Reproducibility)
由不同操作者对同一部件用同一测量仪器的测量
测量系统分析

测量重复性和再现性
Gage R&R (repeatability and reproducibility)

适用于所有列入控制计划的测量系统 计量型 (Variable) 计数型 (Attribute)
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Linearity and Bias Study

测量线性和偏倚分析
包含部件名或编号的数据列 包含测量基准值的数据列
包含测量数据的数据列
指定的过程变差值或者是过程公差
测量线性和偏倚分析


结果说明: %Linearity量具的线性度占总测量过程变 差的百分比 %Bias量具偏倚占测量过程总变差的百分 比
包含操作者名称或编号的数据列
包含测量值的列
选择均值极差法
wk.baidu.com
交叉式数据分析-均值极差法
过程公差处输入8
交叉式数据分析-均值极差法


结果分析:
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件. VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比

MSA用Mintab进行测量系统分析的操作指南

MSA用Mintab进行测量系统分析的操作指南

量具 R&R 研究 - 方差分析法
11、形成MINITAB分析数据输出如下
测量数据 的量具 R&R
量具名称: 研究日期: 报表人: 公差: 其他:
游标卡尺 2013.2.25 肖爱娟 0.01mm
包含交互作用的双因子方差分析表
来源 部件 操作员 部件 * 操作员 重复性 合计
自由度
SS
MS
9 0.0094489 0.0010499
方差分量 贡献率 7.16 7.04 0.12 0.12 92.84 100.00
过程公差 = 0.15
=(6*SD/过程公差) *100%
来源 合计量具 R&R
重复性 再现性
操作员 部件间 合计变异
标准差(SD) 0.0029878 0.0029623 0.0003898 0.0003898 0.0107554 0.0111627
输入部件参数公差 输入部件测试特性
10、点击“确认”后,形成MINITAB分析图形输出图如下
1、在“变异分量”图(位于左上角)中,部件间的贡献百分比大于合计量具 R&R 的贡献百分比,表明大部分 变异是由于部件间的差异所致。 2、“测量数据*部件”图(位于右上角)中,非水平线所表明部件间存在差异(90个数值)。 3、在“R 控制图(按操作员)”(位于左侧中部)中,操作员B的部件测量值不稳定(极差的分布及控制线)。 4、在“按操作员”图(位于右侧列的中部)中,与部件间的差异相比,操作员之间的差异较小。操作员 C的 测量值比其他人略低(三个人测量数据的分布、中间值、平均值)。 5、在“Xbar 控制图(按操作员)”(位于左下角)中,X 和 R 控制图中的大部分点都在控制限制之外,表明 变异主要是由于部件间的差异所致。 6、“操作员*部件交互作用”图是对于操作员*部件的 p 值(此处为 0.532),当操作员与部件的 p 值 > 0.25 时,Minitab 将拟合不含交互作用的模型,直观表示表明每个部件和操作员之间不存在显著的交互作用。

Minitab软件分析教程

Minitab软件分析教程

Minitab软件分析教程

简介

Minitab是一款非常强大且易于使用的统计分析软件。无论您是进行数据分析、品质管理、实验设计还是其他统计分析任务,Minitab都可以为您提供强大的功能和直观的界面。

本教程将向您介绍Minitab软件的基本功能和主要特点,以及如何使用这些功能进行数据分析和解决实际问题。

主要功能

Minitab软件有以下几个主要功能:

1.数据导入和清洗:Minitab可以轻松导入各种数据格式,如

Excel、CSV等,并提供强大的数据清洗功能,方便您对数据进行处理和准备。

2.统计分析:Minitab提供了各种常用的统计分析方法,如描述统计、假设检验、方差分析等。您可以利用这些方法来对数据进行探索性分析和统计推断,从而得出结论并作出决策。

3.数据可视化:Minitab具备丰富多样的图表展示功能,如直方图、散点图、箱线图等。您可以使用这些图表来更直观地理解数据,并发现其中的规律和趋势。

4.实验设计:Minitab提供了多种实验设计方法,如全因子设计、分数因子设计等。通过这些方法,您可以优化实验方案,快速获取实验结果,并分析影响因素。

5.品质管理:Minitab支持六西格玛和质量工具,如直方图、控制图、散点图等。这些工具可以帮助您监控和改进过程,提高产品质量和效率。

使用步骤

以下是使用Minitab进行数据分析的一般步骤:

1.导入数据:首先,将需要分析的数据导入Minitab软件。

您可以选择从Excel、CSV等文件中导入数据,也可以直接输入数

据到Minitab的工作表中。

2.数据清洗:使用Minitab的数据清洗功能,对数据进行预

2024版Minitab软件分析教程

2024版Minitab软件分析教程
2024/1/29
多重插补
使用多重插补方法对缺失值进行插补,以获 得更准确的结果。
11
2024/1/29
03
描述性统计分析
12
集中趋势度量(均值、中位数等)
均值
所有数值的总和除以数值的个数。在 Minitab中,可以通过选择“统 计”>“基本统计”>“均值”来计算。
众数
一组数据中出现次数最多的数值。在 Minitab中,可以通过创建频数表来 识别众数。
日期/时间型数据
用于表示日期、时间或日期时间 组合的信息。
变量定义
在Minitab中,变量对应于数据 列,需要为每个变量指定一个唯
一的名称和数据类型。 8
数据输入方法
手动输入
直接在Minitab的数据窗口中输入数据。
从文件导入
支持多种格式的数据文件导入,如Excel、CSV、TXT等。
从数据库导入
明确研究问题和原假设、备择假设;
假设检验的步骤 选择适当的检验统计量和显著性水平α;
计算检验统计量的值及其对应的P值; 2024/1/29
比较P值与显著性水平α,作出决策。 18
单侧和双侧检验选择依据
2024/1/29
单侧检验
当备择假设具有方向性时,即预测效 应的方向是确定的,应使用单侧检验。 例如,比较新方法与旧方法的优劣时, 若预测新方法优于旧方法,则应使用 单侧检验。

MINITAB量测系统分析(Measurement System Analysis)

MINITAB量测系统分析(Measurement System Analysis)

MINITAB量测系统分析(Measurement System Analysis)

1、量具走势图(Gage Run Chart)

[概述]

量具走势图是一张观察结果随观察者和零件号而变化的图形。在均值处划了一条水平线,该均值可由数据计算得出或根据过程以往的检验得出。你可以利用该图快速地评价不同的操作者和零件之间的差异。一个稳定的过程会显示一张随机的散布的点;存在操作者或零件影响则会显示一张具有某种规律的图形。

[例]

变差占了所观察到的总体变差的一大部分(GAGE2.MTW)。为了比较,以同样的数据分别以ANOV A方法或Xbar-R方法进行Gage R&R研究。

对GAGEAIAG表中的数据, 选择10个零件代表过程变差的预期范围。三个操作者以随机顺序测量10个零件,每个零件测量两次。对GAGE2表中的数据,选择3个零件代表过程变差的预期范围。三个操作者以随机顺序测量三个零件,每个零件测量3次。

Step 1: Gage Run Chart with GAGEAIAG data

1 Open the worksheet GAGEAIAG.MTW.

2 Choose Stat > Quality Tools > Gage Run Chart.

3 In Part numbers, enter C1.

4 In Operators, enter C2.

5 In Measurement data, enter C3. Click OK.

Step 2: Gage Run Chart with GAGE2 data

用Minitab进行kappa(通过不通过)测量系统研究

用Minitab进行kappa(通过不通过)测量系统研究

每位检验员评估结果与标准 的一致性
Kappa量测能力评价指标
判断指标
判断基准 (良好)
90% ↑
判断基准 (考虑)
75~90%
判断基准 (不足)
75% ↓
今天就谈到这,欢迎大家交流!
用Minitab进行Kappa(通过不通过)测量系统研究 用Minitab进行Kappa(通过不通过)测量系统研究
大家好!今天我们谈谈:“计数型测量”如何进行测量系统研究。用Kappa的方法进行,用minitab软件进行
Kappa,是度量测验结果一致程度的统计量
用在:计数型测量 系统中研究一个测 量员重复两次(或 测量结果与标准之 间的一致性)测量
评价人事先要进行培训,确 保有能力进行相应的评价
用Minitab分析例子
检查汽车保险ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的外观;取样50个;3个检验员,每个人各检验三次
测量的数据表如图所示(部分截图)
Minitab 操作步骤
输入测量数据
打开Minitab 软件,输入后的数据如图所示
Minitab > 质量工具 > 属性一致性分析
在弹出的页面上输入相应信息
其他菜单按如下方式进行选择
Minitab 结果分析 检验员自身判定一致性
每位检验员自身评估一致性 相符数/检验数=42/50=84%
不和标准比较,仅 是检验员自身比较

用MINITAB软件进行测量系统分析1

用MINITAB软件进行测量系统分析1

用MINITAB软件进行测量系统分析

质量部陈志明

摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用,而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例,介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法,供大家参考。

关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析(MSA)

一测量系统分析概述

测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估,其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合,也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果:与一个标准值相符。而事实上,理想的测量系几乎是不存在的:用一把校准好的卡尺,不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差,从而可能掩盖被分析过程的偏差,这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。

测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定,测量系统必须处于统计控制中,也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成,而不应由于特殊原因导致。

测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性,而确定其质量水平。通常,我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性,它们是:

1)偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值;

2)线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别;

3)稳定性:表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量,与通常意义上的统计稳定性是有区别的;

应用Minitab进行测量系统分析

应用Minitab进行测量系统分析

应用Minitab进行测量系统分析

以及测量系统分析的主要内容。通过测量系统分析,控制测量系统的偏倚和波动,以便获得准确且精确的测量数据。1.3 重复性和再现性重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下,对同一测量对象

进行多次重复测量所得结果的一致性。此时测量值的波动称为重复性,记为VE。重复性误差的产生只能是由测量仪器本身的同有波动引起的。再现性(reproducibility)也称为复现性或重现性,是指在各种可能变化的测量条件下,

同一被测对象的测量结果之间的一致性,记为VA。其中,最普遍出现的重要

的再现性是操作人员的变化对测量系统一致性的影响,即不同的操作人员用相同的仪器测量对同一测量对象进行测量时产生的波动。好的测量系统应具有良好的再现性,特别是由不同的人员使用同样的测量仪器对同一测量对象测量时的波动要小。1.4 测量系统分析的前提通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣,并用它们控制测量系统的偏倚和波动,以使测量获得数据准确可靠。一般说来,测量系统的分辨力应达到(即在数值上不大于)过程总波动的(6倍的过程标准差)的1/10,或容差(USL-LSL)的

1/10。测量系统的线性是指在其量程范围内偏倚是基准值的线性函数。对于

通常的测量方法,一般,当测量基准值较小时(量程较低的地方),测量偏倚会

较小;当测量基准值较大(量程较高的地方)时,测量偏倚会较大。线性就是要

求这些偏倚量与其测量基准值呈线性关系。为了衡量偏倚总的变化程度,引入了线性度(记为L)的概念,其量纲与Y量纲相同。其定义是过程总波动与该线

应用Minitab进行测量系统分析及评价

应用Minitab进行测量系统分析及评价
(6)零件与测量者交互作用:显示测量人员与零件 交互作用的大小,测量人员与零件之间的关系。
从 Minitab 软件分析结果可以得出:该测量系统的 重复性变差为 5.23%,再现性变差为 0%,量具的重复性 和再现性 R&R 为 5.23%,且 ndc=5。依据测量系统重复 性 和 再 现 性 R&R 的 判 定 准 则 ,% R&R <10% 且 满 足 ndc逸5,所以该测量系统可以接受。
不能接受,必须对测量系统进行分析和改进。对于测量系统重复性 统的能力。从图中可以看出乙的重复性最好,丙的重复性次之,
和再现性的判断要求,还必须满足一个参数要求:不同数据分级数 甲的最差。通过观察分析 3 名测量人员的测量方法,可以将乙的
(ndc),ndc逸5。这样测量系统评价才是可接受的,满足要求的。
测量系统是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器 或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集 合,是用来获得测量结果的整个过程。 1.2 测量系统的统计特性
在实际的生产和测量过程中是不存在理想的测量系统的, 但是在进行测量系统评价前,一些基本的统计特性必须满足要 求,这是做测量系统分析的前提条件,主要有以下 3 点:
甲 第 2 次 1.745 1.745 1.742 1.745 1.74 1.743 1.749 1.746 1.746 1.744

msa minitab例题详解

msa minitab例题详解

msa minitab例题详解

MSA(Measurement System Analysis)是对测量系统进行全面评估的一种统计技术,主要用于确定测量系统测量的准确性、重复性和再现性。在质量控制领域,MSA是确保测量数据准确性的重要手段。

以下是一个使用MINITAB软件进行MSA分析的示例:

1. 假设我们要分析一个测量设备在测量长度方面的准确性,首先需要收集数据。可以请3名检验员使用该设备对同一个部件进行多次测量,得到一系列的测量值。将这些数据记录在表格中,包括检验员编号、部件编号、测量长度等。

2. 将数据输入MINITAB软件中,选择“质量工具”-“量具研究”-“量具R&R研究(交叉)”。

3. 在弹出的对话框中,输入检验员编号、部件编号和测量长度等变量,并指定部件号和检验员作为分类变量。点击“确定”开始分析。

4. MINITAB软件会自动进行方差分析,计算测量系统的重复性和再现性。分析结果会显示量具的R&R值、P/T值、可区分类别数等指标。

5. 根据分析结果,可以对测量系统进行评估。如果R&R值和P/T值都大于30%,则说明测量系统的重复性和再现性较差,需要采取措施改进。如果可区分类别数小于5,则说明测量系统的分辨力较低,也需要进行改进。

6. 如果需要进一步了解方差的构成,可以在MINITAB中选择“方差分量”,软件会分别计算重复性和再现性的方差分量,以及合计量具R&R的方差分量。这些信息有助于了解测量系统各组成部分对总变异的贡献。

7. 除了方差分析外,还可以使用线性回归分析等方法对测量系统进行分析,以评估其准确性和可靠性。例如,可以请更高一级别的测量设备对同一部件进行多次测量,取其平均值作为真值,然后将该值与被评估设备的测量值进行线性回归分析,以评估被评估设备的准确性。

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用MINITAB软件进行测量系统分析

质量部陈志明

摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用,而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例,介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法,供大家参考。

关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析(MSA)

一测量系统分析概述

测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估,其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合,也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果:与一个标准值相符。而事实上,理想的测量系几乎是不存在的:用一把校准好的卡尺,不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差,从而可能掩盖被分析过程的偏差,这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。

测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定,测量系统必须处于统计控制中,也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成,而不应由于特殊原因导致。

测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性,而确定其质量水平。通常,我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性,它们是:

1)偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值;

2)线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别;

3)稳定性:表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量,与通常意义上的统计稳定性是有区别的;

4)重复性:指同一个评价人,采用同一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值(数据)的偏差。

5)再现性:指由不同的评价人,采用相同的测量仪器,测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。

通常,前三种指标用于评价测量系统的准确性,后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说,通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题,工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性,就是通常所说的“GR&R研究”。

二测量系统分析流程及方法

测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性(破坏性或非破坏性)、测量结果性质(记数型数据或计量型数据)、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅,本文仅就空调公司系统性能测试平台(量热计平衡室)的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍,详细方法可参阅本文的参考文献(1)。

测量系统分析步骤:

1.验证“量具(gage)”的校准;

2.选择工件和测量者执行测量;

3.用MINITAB软件进行数据评估;

4.分析数据,解释结果,得出结论;

5.检查是否有不合格的测量单位,制定长期量具保持/改进计划。

量具必须经过校准且才处在正常状态,没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的,其测量所得数据不能用于测量系统分析。

为保证数据的统计独立性,视测量过程的时间、费用等因素,一般随机选择代表整个过程的10件工

件进行测量,选择2~3名熟练操作工在不知情的情况下对各工件进行2~3次重复测量,得到一组用于评估测量系统的数据。

将所得数据按要求输入MINITAB软件,执行相关统计分析命令后,即可得到数据的统计特性,根据相应的评判规则既可判断测量系统的能力是否满足要求,既而根据分析结果有针对性的作出长期量具保持/改进计划。

如前所述,关于精确性的数据的统计特性包括测量系统的重复性、再现性等,MINITAB提供不同的分析方法以计算出测量系统的重复性、再现性、被测工件之间的偏差、过程总偏差以及各因素对过程偏差的百分比和对被测特性公差的比例,以考察测量系统相对于过程偏差及规范公差的测量能力,同时MINITAB 还计算出测量系统的区别分类数(Number of Distinct Categories),以考察测量系统的有效解析度。

三用MINITAB轻松实现测量系统分析

1.制定测量方案,取得测量数据

本文选择空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究中的窗机KC=35/F1(US30M0)性能测试数据为例进行研究,本次试验由R和H两位试验员对10件该机型产品分别进行两次性能测试,其制冷量(W)测得数据如下:

表1:性能测试数据表

KC-35/F1(US30M0)的制冷量规范值为3500±175W。

2.用MINITAB进行分析

MINITAB是美国MINITAB公司为专业质量管理人员开发的一款基于6sigma管理原则的数据统计分析软件,可帮助进行统计计算、假设检验、方差分析、试验设计、统计过程控制(工序能力分析、控制图)、测量系统分析、可靠性和寿命试验分析等质量分析和改进活动,并能进行排列图、因果效应图、直方图、盒状图等图形绘制。只需输入原始数据,执行相应命令,即可获得计算分析结果。下面将简单介绍用MINITAB进行测量系统分析的方法。

1)在MINITAB的电子表格内输入表1中数据;

2)执行MSA分析命令:选择stat>quality tools>gage study>gage r&r study (crossed);

MINITAB提供了针对各种情形下的精确性分析方法:MINITAB提供五种进行测量系统精确性分析的方法,1)Gage Run Chart,2) Gage R&R (Crossed) , 3)Gage R&R (Nested), 4)Attribute Gage Study (Analytic Method), 5)Attribute Agreement Analysis。

其中:1)Gage Run Chart提供各测量数据的链图,帮助你分析不同的操作者和工件之间测量结果的差异;

2) Gage R&R (Crossed) 用于分析当每一被测工件都可以被多个操作者重复重复测量时的GR&R分析;

3)Gage R&R (Nested) 用于分析当每一被测工件不可以被多个操作者重复重复测量(即进行破坏性测量)时的GR&R 分析;上述三种选择均针对计量型(连续型)数据而言。

4)Attribute Gage Study (Analytic Method)则是针对计数型(逻辑型)数据的分析。

5)Attribute Agreement Analysis它的功用在于将测试值与规范值相比较,在逻辑判定(也可以称为二进制特性描述)的情况下对测量结果进行判定。

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