MSA实战培训

判定方法
依Gage R&R計算之數值判定
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输入这些资料就如你在 操作Excel
第一行是参照，通常是 以“C”开头
第二行是变量的名称 - 选择性
“T”在C3-T表示数 据类型是文字 “D”在C4-D表示数 据类型是日期
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你可把资料当项目project来 保存（可容纳多页工作表，和 所有结果）
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GRR（Gage R&R）适用的数据类型
• 适用于所有计数型数据和计量型数据。
合格
非常小 小 中
大 非常大
不合格 离散
分类 序数 •满意度 •月份 •周数
测量：31.28
连续 根据连续统测评 标称 • 是 /否 •分类 •缺陷率 •时间 •金钱 •重量 •长度
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关于测量过程
• 测量过程也需要PFMEA分析，以早期确定与潜在 过程失效有关的风险，并且在这些失效发生之前 提出要采取的措施。PFMEA的结果将转移到控制 计划中。 • 测量过程和一般过程的区别，如下图：
MSA-培训讲义
Measurement System Analysis
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什么是MSA?
测量系统分析是一项研究，目的是为了了解 系统性和随机性因素如何影响我们正确测 量某些测评项的能力。
观测结果=真正未知值+误差
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为什么MSA是重要的？
• 错误的决定 • 需要更大的样本量 • 低估能力指数
– 对于边界样品：劣等的可能被测量成优良的； 优良的可能被测量成劣等的。
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分辨力对过程控制与分析的影响
•
•
可区分组数（ndc）：作为判定分辨力足够与否的另一个标准。通常认为 可区分组数小于5时，测量系统不具备起码的分辨力；可区分组数大于等 于5时，测量系统具备起码的分辨力；可区分组数大于等于10时，测量系 统具备优良的分辨力。 ndc=INT〔 1.41X(σp/σMS) 〕。σp实际过程波动的标准差，σMS测量系统波动
Minitab-输出
•各波动分量方差贡献率（小于1%合格） =σ2MS/σ2总合x100 •%GRR值= 6σMS/6σ总合x100
•%P/T值 •结论：不能接受
物件10的变异较大，不符合每个物 件的变异最少的原则。说明此件的 重复性与再现性波动较大。
三个操作员之间的平均值水平线虽 然不够水平，并趋于水平，再现性 波动小，但不是最低。
三个操作员的平均值趋于相同，但物件 10的再现性不可以接受；大多数的平均 值都在控制线之外，三人基本一致，则 零件间的变异可以为过程的分析和控制 提供有用的信息；
三人的平均值图有明显的波动；发现评 价人之间的差别在零件10上较为明显； 三个K线条之间有交互关系，但交互作 用小。 34
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人和零件的交互作用
你也可以只把当前的工作表 Worksheet的资料当工作表 保存起来
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菜单：文件
•打开新的项目/工作表 •打开已有的项目 •存档项目/工作表 •从数据库提取数据 •以文字模板保存窗口 的输出 •打印 •退出和其他
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菜单：数据
•处理数据的所有运算 指令 •处理工作表，合并， 分开，和抽取部分数据 •有关数据列，复制，堆 叠，行列转换的运算 •分类，排列，编码，转 换数据类型和其他
量具研究
一致性研究
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举例：偏倚和直线性
• 打开D:\Six Sigma\上课\1_GB
Datafiles_Mfg\直线性-偏倚.mtw
表中是：用同样的量具， 多次测量三个基准 （知晓真正值的物件） 评估这量具的直线性。
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举例：偏倚和直线性
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举例：偏倚和直线性
• 量具的直线性（在 范围高、低端的偏 倚）在统计上是相 同的：
– 斜度的P值大于 0.05→斜度是等于零。 – 平均偏倚是-0.0029
• 结论：量具的线性 和偏倚可以接受
•偏倚的线性回归方程式：y=常量系数+斜率系数x； •P值大于或等于0.05时，则斜度显著为0，判定可以接受； •P值小于0.05时，则斜度显著不为0，判定不可以接受； (即：常量系数和斜率系数显著不为0)
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测量系统变异
• 所观测到测量值的总变异可以来自两个源头： 过程和量具本身：
=
+
• 如果与过程有关的变异混淆，便会
– 在不需要时，可能尝试调整过程 – 过程能力将会显得比实际情况还差 – 白费努力去尝试改进一个显得没有能力，但其实是有 能力的过程，而忽略其他需要改进的过程
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什么时候实施MSA?
• • • • • • • 采集数据之前 如适合，在进行过程能力研究之前 当一个主要的特点或过程没有能力时 当测量系统被怀疑是主要变异源时 当测量系统经历重大改变时 当准备进行试验设计（DOE）时 可成为接受新量具的标准
如果卡帕统计量=1，一致性是完善的 如果卡帕统计量=0，一致性是同概率所期待的一样 如果卡帕统计量＜0，一致性是比概率所期待的差
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属性MSA： Fleiss s Kappa统计量
决定 卓越的一致性 实效 ≥0.9
，
可接受的一致性
不可接受-需改进
≥0.7，且 ＜0.9
＜0.7
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举例：属性一致性分析
精度是测量那与测量系统部份有关的变异。
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测量系统的合格标志
• 评估指标%GRR，是测量系统波动占过程整体 波动的百分比。 • 评估指标%P/T，是测量系统精度占公差的百分比。
• 两项指标都小于10%，则测量系统良好；若一项大于 30%，则测量系统不合格，不可接受。
%GageR&R或%P/T 小于10% 介于10%~30% 大于30% 测量系统能力 良好 勉强可接受（关键特性除外） 不合格
的标准差
可区分组 数 1 控制 多数情况下不能用于控制图 分析
只能指出过程的输出是否合格，不能用于过程参 数及指数的估计。
2~4
≥5
能够用于不太敏感的计量型控 制图
能够用于各种类型的控制图
只能用于过程参数及指数的粗略估计。
表明测量系统的分辨力合格，能够用于过程参数 及指数的估计。
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精度
观测变异的总和可分为两个主要部分：过程和测量系统 （MS）。
再现性的 一致性比率
检验员之间的 一致性评估： 95%置信区间是 62.11~96.79， Kappa统计量为 0.83。综合一 致性可以接受
所有检验员与标准的一致性评估 ： 95%置信区间是62.11~96.79， Kappa统计量为0.89。综合一致性 可以接受
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计量型数据MSA
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Minitab-交叉MSA
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Minitab-菜单
量具R&R 研究方法有交叉与嵌套两种。 交叉，每个零件可以由多位操用员重复测量。 嵌套，每个零件只能由一位操用员测量一次，如破坏 性的检验。 对于重复性和再现性的分析方法：Xbar-R 和方差法 。 严格来说，方差法比Xbar-R法较正确，因为考虑到操 作人员与零件的交互作用。交叉，可以让你选用 Xbar-R或方差法；嵌套，只能选择方差法
嵌套，在采集样件时，零件是成堆的 (不可重复分析)，因为每个操作员都 只量测唯一的料件。假设你有用到破 坏性的试验,你必须要有足够的证据 确定同一个批量中的所有物料都是相 等的。
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注：MSA解读 标准P102-119
在控制线内，虽有5个以上的水平，但是有11 个R值是零，超过1/4的标准，判定：量具的分 辨力不够； R值没有失控的情形，因此判定重复性可以接 受； 发现评价人的变差之间存在差异
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菜单：计算
•用“计算器”计算 •列和行的统计量 •建造有模式的数据 •按分布类型建造随机 数据 •计算某些分布下的概 率，包括正态分布，二 项分布，和t-分布
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菜单：图形
•菜单图形收集各种显示性 的数据分析工具。类似 Excel的图形工具，但 拥有更多统计显示性的 数据分析工具
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菜单：统计
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关于MSA的相关术语-宽度变差
• 精确度
– 每个重复读数之间的“接近”程度 – 是测量系统的随机误差所构成
• 重复性
– 一个评价人使用一个测量仪器，对同一个零 件的某一特性进行多次测量下的变差。 – 是在固定的和已定义的测量条件下，连续 （短期内）多次测量中的变差 – 通常被称为E.V.——设备变差 – 设备（量具）能力或潜能 – 系统内部变差
测量过程
被管理 的过程
测量
数值
分析
决定
一般过程
输入 操作 输出
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测量系统变差的来源
与所有过程类似，测量系统受到变差的随机原因和系统上原因的影响。这 些变差的来源是由于普通原因和特殊原因造成的。为了控制测量系统 的变差：
1. 2. 识别潜在的变差来源。 消除（如有可能的话）或监控这些变差的来源
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制定数据采集和测评计划（案例）
测评项 数据源 与位置 样本量 数据采集人 数据采集 时间 数据采集 方式 应该同时采 集的其他数 据
尺寸 连续型 特性 测量人員 测量仪器 测量工作方法 ”特性1” 吴勇、叶梅 半径检测装置 两个评价人分别在相同条件下对10个工件非顺序性检 测，重复3次。 工件編号：1、2、3„9、10 “特性2”
Minitab-输出
测量系统变异 方差分量贡献率%
%R&R %P/T
可区分的类别数4，只能够用于不 太敏感的计量型控制图，只能用于 过程参数及指数的粗略估计。 ndc组数＜5，因此判定：测量系 统不具备起码的分辨力。
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属性一致性MSA