4. GRR
《GRR知识简介》PPT课件
与其他质量管理工具的关系
03
GRR与SPC、FMEA等工具相互补充,共同构建完善的质量管理
体系。
如何将GRR融入质量管理体系
明确GRR应用范围和目的
根据产品特性和生产过程需求,确定GRR的 应用范围和目的。
实施GRR评估
按照计划进行GRR评估,记录评估结果并进 行分析。
制定GRR实施计划
包括测量设备选择、操作人员培训、测量程 序制定等。
GRR的应用范围和重要性。
通过案例分析和经验分享,提高 操作人员对GRR操作技巧和注意
事项的认识和掌握程度。
04
GRR在质量管理体系中的地位 和作用
质量管理体系简介及核心思想
质量管理体系定义
为实现质量管理目标而建立的组 织结构、职责、程序、过程和资
源。
核心思想
以客户为中心,全员参与,持续改 进,基于事实的决策方法。
机械制造
应用GRR分析工艺过程中 的变异来源,优化生产流 程,提高生产效率和产品 合格率。
服务业中GRR应用实例
金融务
运用GRR评估信用风险模 型的稳定性和预测能力, 提高风险管理的准确性和 效率。
物流服务
通过GRR分析运输过程中 的变异因素,优化配送路 线和计划,提高物流效率 和客户满意度。
教育培训
02
1. 选择合适的样本和测量人员 。
03
2. 进行多次重复测量,记录数 据。
04
3. 使用统计软件对数据进行处
理和分析。
05
4. 根据分析结果计算GRR值。
06
判定标准及意义
判定标准:通常将GRR值与公差范围进 行比较,判断测量系统是否可接受。
若GRR值大于公差范围的30%,则测量 系统不可接受,需重新设计或选择其他 测量方法。
MSA试题集
一.选择填空(每题5分):1.测量系统是用来对被测赋值的( ABCDEF )的集合。
A.操作者B.量具C.设备D.软件E.操作程序F.环境2.测量过程的分别有( ABCDF )五个输入要素,输出则为测量值。
A.操作者B.量具C.产品D.测量方法E.操作程序F.环境3.数据的类型分为( AB )数据。
A.计量型B.计数型C.破坏型4.MSA评审的二个阶段分别为( BC )阶段。
A.数据收集B. 分析C. 改进5.调整轴的图纸尺寸为25±,测得的过程变差为,最合适的量具应选用( D )量具A.分辨力的游标卡尺B.分辨力为的千分尺C.分辨力的游标卡尺D.分辨力为的千分尺6.测量系统的宽度误差包括( DE )A.偏倚B.稳定性C.线性D.重复性E.再现性7.测量系统的位置误差包括( ABC )A.偏倚B.稳定性C.线性D.重复性E.再现性8.以下哪种原因可能导致测量结果的变差(ABCD )A.零件的变差B.测量人内部变差C.测量仪器的变差D.测量环境导致的变差9.以下属于测量设备的计量特性的有(ABC )A.分辨力B.最大允许误差C.测量范围D.重量E.长度10.在测量系统分析中,评价一个人使用一件测量设备,对同一零件的某一个特性进行多次测量下的变差,称为( A )A.重复性B.偏倚C.稳定性D.线性E.再现性11.以下描述错误的是( B )A.零件的真值永远无法得到,只能无限与之接近B.数显卡尺的准确度是0.02mm;C.产品控制理论关注的是零件是否在指定的范围内D.过程控制理论关注的是过程变差是否稳定并可接受12.以下公式错误的是(B)A.测量系统的偏倚=测量值-真值(或约定真值)B. ndc(区别分类数)=*(PV/GRR)(总变差)2=EV(测量设备的变差)2+PV(零件的变差)2(测量系统变差)2=EV(测量设备的变差)2+AV(评价人的变差)213.重复性是由( A )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变差。
grr指标 -回复
grr指标-回复GRR指标,全称为“Gauge Repeatability and Reproducibility”,是一种用于评估测量系统稳定性和可再现性的方法。
在制造和质量控制领域,测量是非常重要的,因为无论是生产过程中的参数还是最终产品的尺寸,都需要通过测量来确认其准确性和一致性。
GRR指标可以帮助我们判断测量系统的可靠性,以便可以更好地进行质量控制。
首先,我们需要了解GRR指标的基本原理和计算方法。
GRR指标的计算基于方差分析(ANOVA)方法,利用测量数据来分解系统错误的来源。
这些错误可以分为三类:零件变异(Part-to-Part Variation)、重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。
零件变异是由于测量对象本身的原因导致的误差,而重复性和再现性则是由于测量系统本身的稳定性和操作员之间的差异引起的误差。
为了计算GRR指标,我们需要收集一组测量数据,并且至少要有两个不同的测量系统和多个操作员进行测量。
然后,我们可以使用ANOVA方法来计算各个误差来源的方差,并进一步分析各个因素的贡献度。
通过这种方法,我们可以得到GRR指标的各个分量,包括总方差、零件变异方差、重复性方差和再现性方差。
在具体的计算过程中,我们可以使用计算机软件来帮助我们进行数据处理和分析。
常用的软件包括Minitab、Excel等。
首先,我们需要输入收集到的测量数据,并按照不同的处理系统和操作员进行分类。
然后,我们可以利用软件进行ANOVA分析,得到各个方差分量的计算结果。
最后,我们可以根据这些结果计算GRR指标的值,并进行结果的解读和分析。
对于GRR指标的解读,一般来说,一个低GRR值表示测量系统的稳定性和可靠性较高,可以产生准确和一致的测量结果。
相反,一个高GRR值则表示测量系统的稳定性和可靠性较差,可能导致较大的测量误差。
通常,GRR值小于10被认为是可接受的范围,而如果超过10则需要进一步调查和改进测量系统。
grr知识简介
grr知识简介GRR(前身为Global Rapid Response)是一种开源的网络取证和响应框架,由Google开发并于2009年首次发布。
它的目标是帮助安全团队快速和高效地检测和应对网络攻击,以减少受到攻击的损害。
GRR提供了一个功能强大的平台,使安全团队能够以可控和可扩展的方式进行调查和取证。
它具有高度自动化的能力,可以在庞大的网络环境中同时处理数千台计算机,并针对潜在的威胁进行实时响应。
GRR的设计理念是确保不会对被调查的环境产生任何影响,以尽可能地保护用户数据和隐私。
GRR的核心组成部分是“GRR服务器”和“GRR客户端”。
GRR服务器是一个中央控制和管理系统,负责协调和调度客户端的工作。
它提供了一个用户友好的Web界面,用于安全团队进行任务配置、工作流程管理和结果分析。
同时,GRR服务器还作为一个中央存储库,用于存储取证和调查过程中的所有数据。
GRR客户端是在被调查计算机上运行的代理程序,用于收集取证数据和执行调查任务。
客户端可以通过多种方式进行部署,包括集中式和分布式模式,以适应不同的网络环境和需求。
客户端具有独立运行的能力,可以在没有网络连接的情况下执行任务,并在网络连接恢复后将结果上传到服务器。
GRR支持多种类型的取证数据收集,包括文件系统、内存、注册表和系统审计日志。
它使用先进的技术来确保数据的完整性和可验证性,在收集过程中有强大的错误处理和恢复机制。
GRR还提供了一套强大的查询语言和分析工具,以帮助安全团队挖掘数据并找出潜在的威胁。
GRR架构的一个重要特点是它的可扩展性。
安全团队可以根据需要部署任意数量的GRR服务器,以支持大规模的调查和取证任务。
同时,GRR客户端的工作方式也是高度可配置的,可以根据实际情况调整取证数据的收集范围和频率,以避免对被调查计算机造成过大的影响。
除了功能强大的框架本身,GRR还是一个开放的生态系统,允许第三方开发者根据自己的需求进行扩展和定制。
GRR(重复性和再现性)简单介绍
MSA中GRR(重复性和再现性)简单介绍在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证,一是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;二是确保使用了合适的数据分析方法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,也称为测量系统的R&R,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。
01 引言一般来说,测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。
测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。
测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。
测量系统的重复性和再现性由Gage R&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统,否则,不管我们采用什么样的分析方法,最终都可能导致错误的分析结果。
在QS9000中,对测量系统的质量保证作出了相应的要求,要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
02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、环境和假设的集合;用来获得测量结果的整个过程。
03表标准构成测量系统的主体元素之测量仪器必须经过校准至可追溯的标准国家标准←第一级标准(连接国家标准和私人公司、科研机构等)←第二级标准(从第一级标准传递到第二级标准)←工作标准(从第二级标准传递到工作标准)←量具04 术语4.1 分辨率:最小读数单位、测量分辨率、刻度限度或探测度。
GRR讲解及分析公式
GRR讲解及分析公式GRR分析的公式主要包括组间差异、组内差异以及总变异。
下面对这些公式逐一进行讲解和分析。
1. 组间差异(Between-Group Variation):组间差异反映了不同测量系统之间的差异,即由测量设备和操作员引起的变异。
组间差异的公式为:GRR = Var(B) - Var(W)其中,Var(B)代表组间方差,Var(W)代表组内方差。
组间方差表示不同测量系统之间的差异,组内方差表示同一测量系统内的差异。
组间差异越小,表示不同测量系统之间的一致性越好。
2. 组内差异(Within-Group Variation):组内差异反映了同一测量系统内的变异,即由测量系统的稳定性引起的变异。
组内差异的公式可以分解为以下几个部分:Var(W) = Var(Part) + Var(Obs) + Var(Interaction)Var(Part)代表零件(被测量对象)的方差,Var(Obs)代表观察员的方差,Var(Interaction)代表零件和观察员交互的方差。
组内差异越小,表示测量系统的稳定性越好。
3. 总变异(Total Variation):Var(Total) = Var(B) + Var(W)总变异越小,表示测量系统的准确性越高。
通过对以上公式的分析,我们可以得出以下几个结论:-如果组间差异远大于组内差异,表示不同测量系统之间的差异较大,需要进行校准或者更换测量设备。
-如果组间差异不显著,而组内差异较大,表示同一测量系统的稳定性较差,可能需要改进测量方法或进行培训。
-如果总变异远大于组间差异和组内差异,表示测量系统的准确性较差,需要采取措施提高测量系统的稳定性和一致性。
GRR分析是一种常用的质量管理方法,可以帮助企业识别和解决测量系统中的问题,从而提高产品质量。
它通过量化测量系统的稳定性和一致性,为质量改进提供了依据。
grr知识简介
grr知识简介
GRR(Guerilla Research Resources,游击研究资源)是一个旨在提供开源情报和研究工具的项目。
该项目建立了一个在线平台,收集了各种公开可用的情报资源和工具,供研究人员、情报分析师和安全专家使用。
GRR的目标是使用户能够快速、高效地获取信息,并支持他们进行各种类型的研究和分析工作。
平台上提供的工具包括数据搜索和挖掘工具、数据可视化工具、情报分析工具等。
用户可以根据自己的需求选择合适的工具,并使用其功能来收集、分析和解释数据。
此外,GRR还提供一系列教程和指南,帮助用户学习如何使用平台上的工具和资源。
这些教程涵盖了各种不同的主题,包括情报收集、网络安全、数据分析等。
总体而言,GRR是一个致力于推动开源情报和研究工作的项目,为用户提供了一个集成的平台,以帮助他们更好地进行研究和分析。
GRR公式_3版
GRR公式_3版
《GRR公式_3版》是一种用于测量和分析过程能力的方法。
这个公式
可以帮助统计数据,找出过程中的变异性和不稳定性,并提供改进措施。
以下是关于GRR公式_3版的详细介绍。
首先,GRR公式_3版是一种测量和分析过程能力的方法,常用于制造
和质量管理领域。
它是GRR(Gauge R&R)方法的一种改进版本,旨在提
高测量系统的稳定性和准确性。
1.收集样本数据:首先,需要收集一系列样本数据,这些数据代表了
实际的测量结果。
这些数据可以来自于不同的操作员、设备和零件,以反
映真实的测量环境。
2.计算方差分量:接下来,需要计算不同因素的方差分量,包括操作
员间变异性、操作员内变异性、设备变异性和零件变异性。
方差分量可以
通过方差分析等统计方法来计算得到。
3.计算GRR:使用公式_3版的公式,将方差分量转化为GRR指数。
GRR指数表示测量系统的不确定性,它越小表示测量系统越稳定和准确。
4.分析结果:最后,根据计算得到的GRR指数,可以进行相应的分析。
如果GRR指数较大,说明测量系统的不稳定性较高,需要采取措施改进。
如果GRR指数较小,说明测量系统的稳定性较好,可以继续使用。
总之,《GRR公式_3版》是一种用于测量和分析过程能力的方法,通
过计算不同变量的方差分量,得到GRR指数来评估测量系统的稳定性和准
确性。
它是一种重要的工具,可以帮助制造商和质量管理人员提高产品质
量和生产效率,减少测量系统的变异性和不稳定性。
grr接收准则
grr接收准则摘要:1.grr 接收准则的概述2.grr 接收准则的具体内容3.grr 接收准则的应用实例4.grr 接收准则的优缺点分析5.总结正文:1.grr 接收准则的概述grr 接收准则是一种在计算机科学中广泛应用的准则,主要用于检测和纠正数据传输中的错误。
grr 接收准则全称为“Gilbert-Rahimi-Reed 接收准则”,是由Gilbert、Rahimi 和Reed 三位学者于1960 年代提出的。
该准则以他们的名字命名,以表彰他们在这一领域的贡献。
2.grr 接收准则的具体内容grr 接收准则主要包括以下几个方面:(1)码字集:grr 接收准则所采用的码字集是基于Kasami 码的。
Kasami 码是一种具有优良性质的码字集,可以有效地检测和纠正数据传输中的错误。
(2)码距:grr 接收准则要求码距满足一定的条件。
码距是指两个码字之间的最小汉明距离。
满足码距条件的码字集可以有效地降低误码率。
(3)纠错能力:grr 接收准则具有较强的纠错能力。
在传输过程中,如果出现单比特错误,grr 接收准则可以完全纠正;如果出现双比特错误,grr 接收准则可以检测到错误并通知发送方重新发送。
3.grr 接收准则的应用实例grr 接收准则在许多通信系统中都有广泛应用,例如:数字通信、无线通信、卫星通信等。
在这些系统中,数据传输往往受到各种干扰和噪声的影响,容易出现错误。
采用grr 接收准则,可以有效地检测和纠正这些错误,提高通信系统的可靠性。
4.grr 接收准则的优缺点分析grr 接收准则具有以下优点:(1)较强的纠错能力:grr 接收准则可以检测和纠正多种错误,提高通信系统的可靠性。
(2)较低的误码率:grr 接收准则可以降低数据传输中的误码率,提高传输质量。
(3)简单易实现:grr 接收准则的实现较为简单,只需要在接收端进行计算,对系统资源占用较小。
grr 接收准则也存在一些缺点:(1)码字集限制:grr 接收准则所采用的码字集有限,可能无法满足某些特殊场景的需求。
grr的标准
grr的标准
GRR(Gauge Repeatability and Reproducibility)是测量系统的重复性和复现性的指标,它主要用于评估测量设备的稳定性和准确性。
在评估GRR时,通常采用以下标准:
1. 重复性(Repeatability):在相同归零条件下,同一人员、同一产品、同一位置、相同环境条件下,短时间内(如99%的信赖区间)取得的数据变异。
重复性的目的在于了解设备的变异性。
2. 再现性(Reproducibility):在不同的条件下,同一归零条件、相同位置、相同环境、不同人员测量同一产品时,取得的数据变异。
再现性的目的在于了解在不同条件下测量结果的变异。
在实际应用中,GRR的判定标准通常与所测零件的公差相关。
以下是一种常见的GRR判定方法:
1. 如果GRR大于所测零件公差的10%但小于20%,那么此系统是可以接受的。
2. 如果GRR大于所测零件公差的20%但小于30%,那么接受的依据是数据测量系统的重要程度和改善所花费的商业成本。
3. 如果GRR大于所测零件公差的30%,那么此测量系统不能接受,需要进行改善。
总之,GRR的标准主要取决于测量系统的重复性和复现性,以及与所测零件公差的关系。
在实际应用中,根据测量结果的GRR值,可以评估测量系统的准确性和稳定性,从而为生产过程的改进提供依据。
grr指标 -回复
grr指标-回复GRR指标是一种用于衡量测量系统的可重复性和再现性的方法。
GRR是“Gauge R&R”的缩写,其中“G”代表“测量设备”(Gauge),“R&R”代表“重复性和再现性”(Repeatability and Reproducibility)。
该指标被广泛应用于制造业和质量管理领域,有助于评估测量系统的准确性和可靠性,从而确定产品或过程的合格性。
测量设备的可信度对于确保产品质量至关重要。
如果测量设备不准确或不可靠,就无法准确评估产品特征或过程变量,从而可能导致质量问题或生产效率低下。
因此,通过使用GRR指标,可以检验测量系统的性能并及时采取相应的纠正措施。
为了计算GRR指标,首先需要收集一组测量数据,并确保这些数据具有代表性。
这些数据通常来自于一个或多个测量员对同一样本进行多次测量。
然后,需要进行GRR分析,以下是一步一步的操作过程:1. 数据收集:首先,需要明确定义要检测的特征或变量,并确定样本的大小。
然后,选择一个代表性的样本,并由一个或多个测量员对其进行多次测量。
确保每次测量都以相同的方法和条件进行,并记录所得结果。
2. GRR计算:收集完数据后,可以使用统计软件或工具计算GRR指标。
最常用的是通过方差分析(ANOVA)方法来计算GRR指标。
3. 统计模型建立:使用一个统计模型来分解总变异为各个分量。
这包括部件内变异(Part-to-Part Variation)、重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。
- 部件内变异是由所测特征或变量本身引起的变异,是被测对象自身固有的变异。
- 重复性是由于测量员内部的变异引起的,即同一测量员在测量同一个样本时的变化。
- 再现性是由于不同测量员之间的变异引起的,即不同测量员在测量同一个样本时的差异。
4. GRR指标计算:通过统计模型,可以计算出每个分量的方差,并以百分比的形式表示GRR指标。
GRR知识简介
GRR知识简介一、教学内容本节课的教学内容选自人教版小学数学教材四年级下册第四单元《角的度量》的第63页。
本节课主要学习角的度量方法,包括用量角器量角的大小,学会用语言描述角的大小,以及初步理解角的大小与边的长短无关,与两边叉开的大小有关。
二、教学目标1. 学生能够使用量角器正确量度角的大小,并能用语言描述角的大小。
2. 学生能够理解角的大小与边的长短无关,与两边叉开的大小有关。
3. 学生能够运用角的大小知识解决实际问题。
三、教学难点与重点重点:学生能够使用量角器正确量度角的大小,并能用语言描述角的大小。
难点:学生能够理解角的大小与边的长短无关,与两边叉开的大小有关。
四、教具与学具准备教具:量角器、直尺、三角板学具:量角器、直尺、三角板、练习本五、教学过程1. 实践情景引入:让学生观察教室里的物体,找出一些角,并试着用量角器量一量。
2. 讲解角的度量方法:讲解如何使用量角器量角的大小,引导学生理解角的大小与边的长短无关,与两边叉开的大小有关。
3. 例题讲解:出示一些例题,让学生用量角器量出角的大小,并用语言描述角的大小。
4. 随堂练习:让学生独立完成练习题,检验学生对角的大小知识的理解和掌握程度。
六、板书设计角的度量使用量角器量角的大小角的大小与边的长短无关,与两边叉开的大小有关七、作业设计答案:2. 题目:运用角的大小知识解决实际问题。
答案:八、课后反思及拓展延伸课后反思:在本节课的教学过程中,学生对角的度量方法掌握程度较高,但在运用角的大小知识解决实际问题时,部分学生还存在一定的困难。
在今后的教学中,应加强学生对实际问题能力的培养,提高学生运用所学知识解决实际问题的能力。
拓展延伸:引导学生进一步学习角的分类,如锐角、直角、钝角等,并运用所学知识解决实际问题。
重点和难点解析一、教学内容本节课的教学内容选自人教版小学数学教材四年级下册第四单元《角的度量》的第63页。
本节课主要学习角的度量方法,包括用量角器量角的大小,学会用语言描述角的大小,以及初步理解角的大小与边的长短无关,与两边叉开的大小有关。
MSA作业指导书
MSA 作业指导书1. 目的为使 DXC 对测量系统变差进行分析、评定的方法以及运作和说明有所规定,并确保 DXC 测量系统是满足客户要求。
2. 合用范围合用于证实 DXC 产品符合规定的所有测量系统。
3. 定义3.1 测量系统: 用来对被测特性定量测量或者定性评价的仪器或者量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合。
3.2 重复性(Repeatability):由同一个测量人,采用同一种仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。
它是仪器本身固有的变差或者性能。
3.3 再现性(Reproducibility):由不同的测量人,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变差。
3.4 稳定性(Stability):测量系统在某一阶段时间内,测量同一基准或者零件的单一特性时获得的测量总变差。
3.5 偏差:测量平均值与标准值的差异。
3.6 线性(Linearity):测量系统在预期测量范围内偏倚的变化称为线性。
3.7 偏倚(Bias): 测量结果的观测平均值和基准值之间的差值。
3.8 MSA(Measurement Systems Analysis):测量系统分析4. 流程图见 5/5 页。
5. 作业内容说明5.1 测量系统的分析范围对<<控制计划>>中的测量系统进行分析。
5.2 测量系统的分析频率5.2.1 测量系统的分析频率为一年一次。
由品管部制订<<MSA 分析计划>>,经厂长承认后, 进行实施。
5.2.2 新产品开辟时, 根据<<控制计划>>由开辟责任人组织实施。
5.3 计量型重复性与再现性分析5.3.1 选取代表全过程的 10 个样品, 并对样品进行编号。
5.3.2 指定 3 位测量人, 分别对样品进行测量。
一次测量结束后再重复测量 2 次。
测量数据记录于<< GRR 评价数据表>>中。
MSA试题集(答案结束)
一.选择填空(每题5分):1.测量系统是用来对被测赋值的( ABCDEF )的集合。
A.操作者B.量具C.设备D.软件E.操作程序F.环境2.测量过程的分别有( ABCDF )五个输入要素,输出则为测量值。
A.操作者B.量具C.产品D.测量方法E.操作程序F.环境3.数据的类型分为( AB )数据。
A.计量型B.计数型C.破坏型4.MSA评审的二个阶段分别为( BC )阶段。
A.数据收集B. 分析C. 改进5.调整轴的图纸尺寸为25±0.05,测得的过程变差为0.05,最合适的量具应选用( D )量具A.分辨力0.02的游标卡尺B.分辨力为0.01的千分尺C.分辨力0.01的游标卡尺D.分辨力为0.001的千分尺6.测量系统的宽度误差包括( DE )A.偏倚B.稳定性C.线性D.重复性E.再现性7.测量系统的位置误差包括( ABC )A.偏倚B.稳定性C.线性D.重复性E.再现性8.以下哪种原因可能导致测量结果的变差(ABCD )A.零件的变差B.测量人内部变差C.测量仪器的变差D.测量环境导致的变差9.以下属于测量设备的计量特性的有(ABC )A.分辨力B.最大允许误差C.测量范围D.重量E.长度10.在测量系统分析中,评价一个人使用一件测量设备,对同一零件的某一个特性进行多次测量下的变差,称为( A )A.重复性B.偏倚C.稳定性D.线性E.再现性11.以下描述错误的是( B )A.零件的真值永远无法得到,只能无限与之接近B.数显卡尺的准确度是0.02mm;C.产品控制理论关注的是零件是否在指定的范围内D.过程控制理论关注的是过程变差是否稳定并可接受12.以下公式错误的是(B)A.测量系统的偏倚=测量值-真值(或约定真值)B. ndc(区别分类数)=1.41*(PV/GRR)C.CTV(总变差)2=EV(测量设备的变差)2+PV(零件的变差)2D.GRR(测量系统变差)2=EV(测量设备的变差)2+AV(评价人的变差)213.重复性是由( A )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变差。
GRR公式_3版
GRR公式_3版
GRR公式是一个改进的Risk Adjusted Return on Capital(RAROC)
公式,主要用于定量风险管理、衡量投资风险、评估机构风险收益率和估
计机构资本收益率等方面。
GRR公式展示了实际风险调整收益率(GRR),以及评估企业投资活动和资金运用效率的操作性指标。
GRR=(投资报酬率-融资成本)/(投资风险程度*投资周期)
其中,投资报酬率=投资回报/投资成本;融资成本=(融资报酬-借款
利息)/融资金额;投资风险程度=风险资金大小/投资金额;投资周期=投
资期限/全周期。
1、客观性强:使用GRR公式,可以客观反映投资者资金运用的效率,克服了人为因素的影响;
2、数据完整:GRR公式要求较为完整的数据,考虑到投资报酬率、
融资成本以及投资风险程度等多个方面;
3、可操作性高:GRR公式给出了可操作性的指标。
grr评估
grr评估GRR评估(Goals, Roles, Rules)是一个管理团队的工具,用于评估团队在项目中的目标、角色和规则。
GRR评估的目的是确保团队成员之间的这些要素在项目中得到合理设置和清晰定义,以提高团队的效率和执行力。
首先,让我们来评估项目的目标。
在此部分,我们需要回答以下问题:项目的目标是什么?我们对这些目标有清晰的了解吗?每个团队成员是否都对项目的目标有相同的理解?项目的目标应该是明确、可衡量和可实现的。
团队成员应该清楚项目的目标是什么,并且能够根据这些目标制定自己的工作计划。
如果团队成员对项目的目标有不同的理解,那么应该及时进行沟通和协调,确保各方都在一个统一的目标下工作。
接下来,我们来评估项目中的角色。
每个团队成员在项目中扮演的角色是什么?他们对自己的角色有清晰的认识吗?团队成员之间的角色分工是否合理?在团队中,每个成员扮演着不同的角色,这些角色应该在项目开始之前就进行明确的沟通和定义。
每个成员应该清楚自己在项目中的职责范围,并且能够清楚地理解和履行自己的角色。
同时,团队成员之间的角色分工也需要合理,确保每个角色都能发挥最大的效能,避免重复或缺失。
最后,我们需要评估项目中的规则。
在此部分,我们需要回答以下问题:团队成员之间的工作规则是什么?沟通渠道和频率是怎样的?如何协调和解决问题?项目中的规则应该在项目开始之前就进行明确的制定和沟通。
团队成员应该清楚工作规则是什么,包括沟通的方式、频率以及如何协调和解决问题。
这些规则的制定应该兼顾团队的需求和个体的工作风格,确保团队成员之间的工作效率和协作力。
通过对项目的目标、角色和规则进行评估,我们可以发现潜在的问题和改进的空间,并及时采取措施加以解决。
GRR评估帮助团队成员清晰了解他们在项目中的目标、角色和规则,从而提高团队的执行力和效率。
MSA习题和答案
测量系统分析试题一、判断题:(每题2分,共20分)1.测量系统分析必须采用MSA参考手册中的分析方法和接收准则。
( )2.当某计量型检具只用来检验某一特定的尺寸,而不使用其量程的其它范围时,则不用分析其线性是否满足要求。
( )3.在评价重复性和再现性时,除了要评价%GRR,还要计算分级数ndc。
( )4.对偏倚进行区间估计时,如果顾客无特殊要求,默认的置信水平应取90%。
( )5.对控制计划中提及的测量系统均需进行测量系统分析而重点应分析特殊特性。
( )6.在针对计数型量具进行MSA时其Kappa>0.75表示一致性不好,Kappa<0.4表示一致性可以接受。
( )7.某工艺员对零件几何尺寸的Φ20 0.05选择采用0.02的卡尺进行了测量。
( )8.当%GRR超过30%(特殊特性)时在该工序上的SPC是无意义的,应首先改善测量系统。
( )9.准确度就是指测量系统的平均值与基准值的差异;(F)10.稳定性是偏移随时间的变化,也就是漂移;(T)11.线性是测量系统的随机误差分量;(F)12.灵敏度是指测量系统对被测量特性改变的响应;(T)13.测量系统性能就是测量系统的能力;(F)14.测量的不确定度分析包含了MSA;(T)15.测量系统分析的样品必须是选自于过程并且代表整个的生产的范围;(T)16.GR&R分析可接受的最小分级数为5;(F)17.测量系统分析要求必须要用到图解法;(F)18.稳定性研究与量具的周期检定计划的制订没有关系。
( )19.MSA的结果与FMEA没有什么关系。
( )20.ANOVA分析中的方差被分解成零件、评价人、量具以及评价人与量具的交互作用所造成的重复误差4部份(F)二、名词解释1.测量2.测量系统3.偏倚4.线性5.稳定性6.重复性7.再现性8.分辨率9.真值10.基准值三、选择题(每题4分,共20分)1.测量系统是指(D)A)量具B)仪器设备C)量具和操作员D)对测量数据有关的人、量具、零件、方法、环境、标准的集合2.测量系统产生的数据的质量的好坏主要是指(D)A)分辩率高低B)操作者水平C)偏倚大小D)偏倚和方差的大小3.适宜的可视分辩率应该是(B)A)技术规范宽度的1/6 B)公差和过程变差最小值的1/10 C)双性的1/10 D)过程总变差的30%4.%GRR在以下范围内时是可接受的(C)A)大于公差带宽度B)小于过程总变差的30% C)小于过程总变差的10% D)小于过程总变差5.在双性研究中,重复性变差比再现性变差明显大,可能表明:(D)A)操作者未经培训 B)仪器需要维护 C)量具的刻度不清晰 D)需要某种测量夹具辅助操作者6.重复性是由 A 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变差。
grr指标 -回复
grr指标-回复[grr指标]的言外之意是"Guassian Reduction Ratio"(高斯减幅率),它是一种度量一台设备的性能的指标。
[grr指标]代表了信号经过设备处理后的减弱程度,它通过计算输入信号与输出信号的比例来衡量。
在本文中,我们将一步一步地回答与[grr指标]相关的问题,以帮助读者更好地理解和应用这个概念。
第一步:什么是[grr指标]?[grr指标]是一种衡量设备性能的指标,它表示信号在设备中经过处理后的减弱程度。
[grr指标]的计算方法是根据输入信号与输出信号的比例来得出的。
第二步:[grr指标]的计算方法是什么?[grr指标]的计算方法如下:[grr指标]= 10 * log10(输入信号功率/ 输出信号功率)。
其中,输入信号功率是指信号在输入设备时的功率,输出信号功率是指信号在经过设备处理后的功率。
第三步:为什么[grr指标]很重要?[grr指标]提供了一个量化设备性能的指标,它可以帮助我们判断设备的信号衰减程度。
在很多领域,如无线通信、光学设备等,[grr指标]是评估设备性能的重要指标之一。
它可以帮助我们选择合适的设备,优化信号传输质量,提高系统的性能。
第四步:如何应用[grr指标]?在应用中,我们可以通过[grr指标]来比较不同设备的性能。
较低的[grr 指标]表示设备处理信号时的能量损失较小,信号保持较好的衰减。
因此,选择[grr指标]较低的设备可以提高信号传输的质量。
第五步:如何改善[grr指标]?为了改善[grr指标],我们可以采取一些措施,如增加设备的放大增益、优化信号处理算法、提高设备的工作效率等。
这些措施可以减少信号在设备中的衰减,从而提高[grr指标]。
总结:[grr指标]是一种衡量设备性能的指标,它可以通过计算输入信号与输出信号的比例来得出。
[grr指标]的重要性在于它提供了一个量化设备性能的标准,帮助我们选择合适的设备和优化信号传输质量。
GRR(量测系统分析)..
27
主值 良好再现性 主值 不良再现性
9
3.2.1
再现性(Repeatability)
再现性(Repeatability)计算:
在R-chart图管制下,再现性估计值
再现性(Repeatability)
EV=R*K1
试验数 K1
2 0.8862
3 0.5908
10
计算再现性条 件
◆同一人员 ◆相同的归零条件 ◆同一产品 ◆同一位置 ◆同样的环境条件 ◆数据要在短时间内取得
公差 = USL - LSL
解決测量误差占公差的百分比。 最佳情况:< 10% 可接受的情况:< 30% 既包括重复性,也包括再现性。
%R&R用于证明测量系统是否能夠测量 出观察到的总的过程变动: %P/T用于证明测量系统是否能夠测量出 给定的产品规格 :
21
3.3.3
GRR計算(二)
精确度:变动性
观察到的变动性 = 產品变动 + 测量的变动
实际值
测量值
2 总量
=
2 产品
+
2 测量
6
3.量测系统分析
3.1 量测系统鉴別力(ndc) 3.2 量测系统变异类型及分析 3.3 GRR
7
3.1 量测系统鉴别力(ndc)
鉴别力:量测系统发现并真实地表示被测特性很小变化的能力
如最小量测刻度太大无法辨別被测特性很小变化称为鉴别力不足,鉴别力不足 可以在R-Chart上显现出來.
主值
检 查 员 A 检查员 B 检查员C 检查员 B 检查员 A 检查员 C
Operator B Operator A Operator C
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
2total= 2 product+ 2 repeatibility+2 reproducibility
Minitab 中GR&R 的使用
量具的再现性 由不同的测量系统测量同一零件的同一特性所得重复 测量的均值的变异,称量具的再现性。
测量系统方差:
2ms= 2 repeat+2 reprod
Minitab 中GR&R 的使用
对测定系统变化的理解
• 反复性(Repeatability) : 1名测定者使用同样计测器测定同样部品的同样特性时得到的变化
Repeatability
•再现性(Reproduceability) : 同样部品的同样特性使用同样计测器由多名测定者测定时得到的变化
Minitab 中GR&R 的使用
• • • 评估测量系统好坏的2个指标: 最佳P/T<10%; 可接受:P/T<30% 最佳P/TV<10%; 可接受:P/TV<30% 测量分辨率>4(越大说明它的区别能力越好)
P/T
•
• • •
5.15 * meas Tolerance
P / TV
2 meas %R & R 2 100% Total
%Contribution
BAD Red Zone ACCEPTABLE Yellow Zone GOOD Green Zone
> 7.7% 2 - 7.7% 0 - 2%
ห้องสมุดไป่ตู้
DR P/TV(%R&R) <5 > 30% 5 -10 10 - 30% > 10 0 - 10%
Gage R&R的重要性
– Gage R&R的实行结果提供下面的情报
• • • • ·选定计测器的适合性 (Gage分解能力的恰当性) ·测定系统时间上稳定性(or 可信赖) ·测定满足误差时,是工程变化或规格值关联可以接受。 (因素测定的变化量小,以具备正确找出诱发 ‘Y’变化的 ‘X’ 因素 )
5.15* meas 5.15* Total
5.15 meas 代表 99% 的测量(99.73%)
PTV-是判断对过程稳定性的分析(DOE/SPC) PT-是对产品来料、过程检验合格的判断,是估计测量系统对整体过程变异的表现。 PT随PTV的变化而变化,PT越小则PTV越小,PTV受样品的变异大小而影响
Minitab 中GR&R 的使用
再现性 不同条件下同一测量时的变异 不同检验员 不同设置 不同量具 不同环境条件 长期
2total= 2 product+ 2 repeatibility+2 reproducibility
Minitab 中GR&R 的使用
稳定性: 准确度随着时间而产生变化的测量 测量的分布保持不变,均值和标准差皆可预测 无漂移、突变、周期性循环 用趋势图评价 通过定期校准和重复性与再现性分析加以控制
Minitab 中GR&R 的使用
0位置不要超 过1/4的样本
有必要对Operator 1,2,3间的Part10, 找出散布大的原因 并查明
落到两控制线中的点不要 超过1/4的点,R越小,控 制线就越窄越好
• 可以知道“Oper*Part”间的交互作用,这是主效果的操作 者(测定者)影响 Y的值.操作者的测定值,跟Part彼此调 合后影响 Y(Gage R&R).
测量系统分析(MSA)
Minitab 中GR&R 的使用
Gage R&R是什么?
– 测定系统给工程的变化值造成多少影响
Gage R&R Study
– Gage R&R Study有下面3种
• • • • ·反复性(Repeatability) ·再现性(Reproduceability) ·全体测定变化 即对比 Process 或 Spec 决定测定系统的变化有多少程度比率的系统。
=0.0044375/0.0416018 %PTV=标准差/total var %PTV=0.066615/0.203965
PT=5.15*SD/0.5
Minitab 中GR&R 的使用
希望密集,但不要重 合,否则分辨率不高
PT
希望一条直线, 再现性问题
分辨率不高,只有3
点的位置代表 产品之间的差异, 是再现性的比较
精密: 多次测量的结果的变异越小越好 (重复性&再现性分析),与真值无关系
分辨率:能够测量的最小的位数,测量的增值至少要达到产品规格以及过程变异 范围(6个标准差)的1/10 线性:表示准确性和精密度随测量的大小在仪器量程中变化 相关性:两方法的比较(45度附近) 稳定性:代表随时间无太大的变化(如校准的周期) SPC
与波动有关
Minitab 中GR&R 的使用
Gage R&R 方法步骤
选择10~15个产品(代表实际过程中的变异)若要做PTV,则产品 必须有代表性
编号,2~3个检查员,检测2~3次,记录数据
分析(mintab)
Minitab 中GR&R 的使用
常 用 准确:比较精确,跟标准比较接近(多次测量的平均值与真值的差别,越接近越 好)
• X bar 管理图 如果每个检验员的平均值不同,再现性值得怀疑。我们要求更多的平均值落在 控制线外,但所有的检验员是一致的(这预示产品产品间的散布很广,正是我 们想要见的) R 管理图
大部分的测定值在管理界限内,表示所测定的数据的值是正常的。 R图能显示
适当的分辨率。 1)如果一个检验员的极差非受控,而其他检验员的极差受控,那么测量方法可 疑; 2)如果所有检验员的极差都非受控,那么系统对操作者方法敏感。
Minitab 中GR&R 的使用
哪个更需要关注?测量系统还是过程能力?
Process
1 2
%R&R
4% 4%
Obs. Cp
0.6 1.8
Decision ?
? ?
3
4
70%
70%
0.6
1.8
?
?
记住:测量系统能力不充足时,我们也不可能作出最佳的决策。
Minitab 中AGR&R 的使用
AGage R&R 方法步骤
Reference Value
Observed Average Value
Minitab 中GR&R 的使用
对测定系统变化的理解
• 线性(Linearity) : 通过期望的Gage工作范围比较精确度得到的值 即在已定的工作范围的两边界线区间上,最少研 讨1回的精确度得到的值的差.
测定值 参考值 测定值
Minitab 中GR&R 的使用
对测定系统变化的理解
• 稳定性(Stability) : 在一定的时间间隔下把标准品用同一的计测器测定同一的特性值时得出的 变化。
Time 1
Time 2
Stability
• 偏移(Bias) : 实际测定值跟试料平均值的差异值叫准确度(Accuracy)
Bias
参考值
偏差大
偏差小
Minitab 中GR&R 的使用
提问: 这些特性与什么有关?
•
“Accuracy” related terms:准确性
– Bias偏倚 – Linearity线性 – Stability稳定性
与均值相关
•
“Precision” related terms:精确性
– Repeatability重复性 – Reproducibility再现性 – Discrimination (Resolution)辨别能力
Minitab 中AGR&R 的使用
通常AGR&R大于80%,越接近100%越好
平均值的标准差(标准物)
1.Kappa 值最小0.7,最好0.9以上, 2.它是描述员工在做GR时是否真的检测,还是猜出来的
Thank You
1.选择30~50样本60%/20%/20% 2.选择有资历的检测员 3.检测,隔段时间检测 4.数据处理(mintab等)4个指标: • • • • 检查员自身一致性 检查员检测结果与已知标准符合 所有检查员一致性 所有检查员与标准的一致性
Minitab 中AGR&R 的使用
1
3
2
备注:Pass/fail:是指pass(标准),被判断错误的个数
Minitab 中GR&R 的使用
准确度和精密度 假定材料的硬度真值是5.0 方法1读数是: 3.8 4.4 方法2读数是: 6.5 4.0 6.3 4.2 4.0 3.2
哪种方法更准确? 哪种方法更精密?措施是什么?
Minitab 中GR&R 的使用
精密:重复性 重复性: 测量装置的固有变异 对同样的变量在相似条件重复测量时的变异 同一检验员 同一设置 同一量具 相同环境条件 短期
Six sigma
常用工具 使用
目录
Minitab中的描述性统计 Minitab 中GR&R 的使用
Minitab中4种基本图形的使用
Minitab中假设检验的使用
Minitab 中正态分布
Minitab中相关/线性回归分析
Minitab 中过程能力分析的使用
Minitab 中SPC 控制图的使用
Minitab 中GR&R 的使用
Stat->Quality tools-> Gage study-> GRR cross
Minitab 中GR&R 的使用