检具GRR
GRR原理及计算
6 GRR的其它計算方法
<<平均值與全距法(Average and Range Method)>>
“ｍ”表示操作員個數，”ｎ”表示零件個數,重復次數為“t”(一般情況下t≦10)
在量具誤差分佈呈常態分配的假設之下,寬度5.15包含99%的量具誤差(附表說明)
因此我們量化定義
零件,使三人不能看到別人的量測值,由觀察者記錄填寫數據.
1.4以不同的隨機排序來重復這個循環進行量測記錄數據
2本部門目前作法
2.1將作業者分為A.B.C三人,零件10個,作業者可以看到零件號碼
2.2三人使用同一種量具
2.3分三天時間量測,第一天作業者A依順序量測10個零件,數據由自己填寫,作業者B與C量
零件變異:
PV= (5.15*(RP/D2))2-(EV)2/MT
PV為Part-to-Part Varition ,零件間變異的縮寫
全變異:
TV= (R&R)2+(PV)2
TV為Total Variation的縮寫
在使用AR法時,有二點要注意:
(1)每一個Cell內所測量的反復次數t>10時,運用AR法估計變異的效果不佳
0.01
X1¨¨=0.832
2
0.02
0.01
0.03
0.01
0.02
X1¨¨=0.773
3
0.01
0.02
0
0.01
0.01
X1¨¨=0.801
平均值
0.6467
1.07
0.8383
0.895
0.56
操作員人數(M)=3
零件數(N)=5
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原理及计算
GRR原理及计算GRR（Grime, Rubbing, and Reattachment）原理是一种用于评估测量设备（如传感器、检测仪器等）稳定性和可靠性的方法。
该方法通过对设备的反复检测和校准来确定设备的测量误差，以评估设备的长期稳定性和可重复性。
本文将对GRR原理及计算进行详细介绍。
GRR分为三个基本步骤：1）污染（Grime）；2）擦拭和再安装（Rubbing and Reattachment）；3）再测量。
下面将对每个步骤进行详细介绍。
首先是污染（Grime）步骤。
在这一步骤中，会模拟实际使用中可能遇到的污染情况，例如灰尘、油脂等。
这是为了检验设备能否正确识别和适应不同的环境条件。
在这个步骤中，设备会经历多个测试周期，在每个周期中，都会暴露于污染源，以模拟现实情况。
接下来是擦拭和再安装（Rubbing and Reattachment）步骤。
在这一步骤中，设备会被从污染源中取出，并进行清洁和校准操作。
清洁操作旨在消除污染物，以保证设备在后续测试中的准确度。
校准操作则是为了恢复设备的最佳状态，并消除因清洁操作而带来的误差。
最后是再测量步骤。
在这一步骤中，设备会被重新测试，以评估设备经历了污染和清洁后的性能变化。
根据再测量的结果，可以计算出设备的GRR值，以评估设备的可靠性和稳定性。
GRR的计算基于方差分析原理，通过统计分析不同因素对设备测量结果的影响程度来判断设备的稳定性。
主要包括检测设备、测试员和测量序列三个因素。
其中，检测设备因素是指设备的测量误差和稳定性，可以通过GRR来评估。
测试员因素是指不同测试员使用相同的设备进行测试时产生的误差。
测量序列因素是指相同测试员在不同时间、不同顺序下测量同一样品时产生的误差。
根据方差分析原理，可以通过计算不同因素的占比来评估各个因素对总方差的贡献度。
具体来说，GRR的计算方法包括方差分析计算、方差分解和可重复性计算。
方差分析计算是将测量数据进行分组，计算组间方差和组内方差。
GRR方法步骤
7， 按照图示黄色提示进行操作就可以了
8，全部采样完成后，F3 会显示出来 运算，点击，就可以看出结果。 F6 可以把数据保 存输出 QDAS 格式，然后可以在办公室电脑里运算了。
1， 选择
检具能力调研
2， 打开后，进入下面页面
3， 上框选中第一行，下框选中第二行，然后按下 F7
4， 各输入： 零件数量；操作者人数；次数。 然后在右边选择顺序方式(一般情况下，一个 零件全部次数操作者都做完，然后再做第二个零件，这种顺序) 可以先选择倒数第二行 的试试看。
5， 按下 F7 进入下一步
GRR计算讲解
图
6
7
8
9
10
0.67 0.30 0.55 1.37 0.72
0.25 0.76 0.60 0.18 0.67
0.22 0.16 0.38 1.30 0.20
1.1997 1.1997 1.1997 1.1997 1.1997
0
0
0
0
0
0.4650 0.4650 0.4650 0.4650 0.4650
17
Rp= Pmax -
18 19
Pmin ([Ra= 0.6010
（Xmax= 12.359
]+[Rb= 0.3840 ) -( Xmin=
] +[Rc=
12.238
0.4100 ）=Xdiff
])/[评价 人数=
20 21
（ R= 0.4650 )*(D4= （ R= 0.4650 ）×（
2.575
1. %(GRR)值为: 28% 误差
在10%到
测试零 件数为:
10
件
9
10
10.96 11.56
12.14 11.37
11.85 11.49
12.754 12.754
11.805 11.805
12.279 12.279
4
5
0.73
0.58
2.分级数ndc值为:
零件编 号:
Ra
1
0.24
2
0.24
日 期:
执行人:
析
0.12100
Xdiff=
Rp= 3.0444
%总变差 (TV)
%EV=
100*(EV/ TV)
试验次数 K1
= 27.55%
GRR分析理论与应用
GRR分析理论与应用GRR（Gauge R & R）分析是一种用于测量系统能力的统计方法，也被称为可重复性和再现性分析。
它是在制造过程中，评估检测设备和人工操作在测量过程中可能引入的误差的一种方法。
GRR分析可以帮助确定测量系统的可靠性和可信度，从而确保产品质量的一致性和稳定性。
1.定义测量目标：明确需要测量的特征或参数，并将其进行准确定义。
2.选择代表性样本：根据实际需求，选择一定数量的样本用于测量。
3.进行测量：使用相同的测量工具和相同的操作方法，对所选样本进行测量。
4.分析测量数据：将所得到的测量数据进行整理、统计和分析。
5.解释和改进：根据分析结果，识别出可能的问题和改进机会，并采取相应的措施来改进测量系统的能力。
1.制造过程控制：GRR分析可以帮助制造商评估其测量设备的能力，以确保产品在制造过程中的一致性和稳定性。
例如，在汽车制造中，GRR分析可以用于评估测量系统的能力，如发动机、制动器和底盘的测量。
2.质量控制：GRR分析可以用于评估检测设备的能力，并帮助确定合理的容差范围。
通过分析测量系统的可重复性和再现性，可以识别并减少因检测设备引入的误差。
3.实验设计：GRR分析可以在实验设计和数据分析中起到重要的作用。
它可以帮助确定实验中的测量误差，并帮助优化实验设计，提高实验结果的可信度和可重复性。
4.供应链管理：GRR分析可以用于评估供应商提供的测量设备和质量控制能力。
通过对供应商测量系统的能力进行评估，可以选择并合作优质的供应商，从而确保供应链管理的一致性和稳定性。
总之，GRR分析是一种重要的统计方法，可以用于评估测量系统的能力，并帮助提高产品质量和制造过程的稳定性。
它在制造业和质量控制中有着广泛的应用，并对实验设计和供应链管理也具有重要意义。
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讲解及分析公式
判定标准
如果Gage R&R小于所测零件公差的10%，则此 系统无问题。 如果Gage R&R大于所测零件公差的10%而小于 20%，那么此系统是可以接受的。 如果Gage R&R大于所测零件公差的20%而小于 30%，则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。 如果Gage R&R大于所测零件公差的30%，那么 此测量系统不能接受，并且需要进行改善。
分析方法
计算公式 UCLr=Rbar*D4 若任何单独的R值大于UCLr，就应重新检讨试验过 程，重新试验并更正不正确的地方，或除掉不合 适的数据，利用新的数据重新进行计算R值。 D4 值按下表选取。
试验次数 D4 2 3.27 3 2.58
分析方法
计算公式 可重复性——测量仪器（设备）变异（ EV） EV=Rbar*K1
分析时机
对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以 下三种情况下要进行GR&R分析 1、首次正式使用前 2、每年一次的保养时 3、故障修复后
分析方法
准备 1、检查员人数：一般为3人。当以前分析时的GR&R值低 于20%时，也可为2人。 2、试验次数：与检查员人数相同，即两人时为每人两次， 三人时为每人3次。 3、零件数量：一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围 的样品 。当以前分析时的GR&R值低于20%时，也可选5 个。 4、测量仪器（设备）的精度（分辨率）：需比被测量体 要求精度高一个数量级，即如要求测量精度是0.001，测 量仪器的精度要求须是0.0001。
名词解释
精确度(Acability )：由 发生环境变化、电源 波动、磨损、量具老 化引起的周期性的变 异。
品质GRR考核是什么意思
品质GRR考核是什么意思1. 引言品质GRR考核是一种质量管理中常用的评估方法。
GRR代表重复性与再现性（Gage Repeatability and Reproducibility），主要用于评估测量设备的可靠性和准确性。
通过GRR考核，我们可以了解测量设备是否能够在重复测量中产生一致结果，并且是否能够在不同操作员之间产生可比较的结果。
本文将详细介绍品质GRR考核的意义、目的和步骤。
2. 品质GRR考核的意义品质GRR考核对于产品质量管理至关重要。
以下是品质GRR考核的主要意义：•评估测量设备的可靠性：通过GRR考核，我们可以了解测量设备的重复性和再现性。
重复性是指同一操作员在相同条件下多次重复测量获得的结果的一致性，再现性是指不同操作员在相同条件下进行测量获得的结果的可比性。
如果测量设备有良好的重复性和再现性，那么其测量结果则可以可靠地用于产品质量控制。
•发现测量偏差：GRR考核可以帮助我们发现测量偏差。
测量偏差是指测量结果与真实值之间的差异。
通过GRR考核，我们可以评估测量设备的准确性，并根据偏差情况进行校正，以提高测量结果的准确性。
•优化测量设备：GRR考核结果可以提供优化测量设备的依据。
如果GRR考核结果较差，我们可以通过调整或更换测量设备，进一步提高测量结果的可靠性和准确性。
3. 品质GRR考核的目的品质GRR考核的主要目的是评估测量设备的可行性和准确性。
以下是品质GRR考核的具体目的：•评估重复性：通过GRR考核，我们可以评估同一测量设备在相同条件下多次重复测量的一致性。
这有助于判断测量设备是否稳定，以及是否能够产生可靠的测量结果。
•评估再现性：GRR考核还可以评估不同操作员在相同条件下使用相同测量设备时产生的结果的可比性。
这有助于判断测量设备是否可靠地产生一致的结果，无论是由谁来操作。
•评估测量偏差：GRR考核可以帮助我们评估测量设备的准确性，即测量结果与真实值之间的偏差。
通过评估测量偏差，我们可以发现并纠正测量设备的问题，以提高测量结果的准确性。
grr合格标准
grr合格标准合格标准是指用来评估某个产品、服务或成果是否符合预定要求的一组规则、准则或指标。
在各个行业和领域中，制定和执行合格标准具有重要意义，它可以确保产品的质量和安全性，提高客户满意度，促进市场健康发展。
本文将以“grr合格标准”为题，探讨一种用于测量和评估测量设备和过程的合格标准。
一、引言Grr合格标准是一种用于测量系统和评估其可靠性、稳定性和重复性的统计方法。
Grr代表了Gauge Repeatability and Reproducibility，即测量重复性和再现性。
该合格标准主要应用于对测量设备和工艺进行评估，以确保其能够提供准确和一致的测量结果。
二、Grr合格标准的主要指标Grr合格标准主要包括以下几个指标：1. 测量重复性（Repeatability）：指同一测量设备在相同条件下，重复测量同一对象所得结果的一致性。
通过计算测量数据的方差来评估测量设备的测量重复性。
2. 测量再现性（Reproducibility）：指不同测量设备在相同条件下，测量同一对象所得结果的一致性。
通过计算不同测量设备之间的方差来评估测量再现性。
3. 测量设备偏倚（Bias）：指测量结果与真实值之间的差异。
通过计算测量偏倚来判断测量设备是否存在系统性误差。
4. 测量系统的稳定性（Stability）：指测量设备在一段时间内保持其性能的能力。
通过监测测量设备的性能变化来评估测量系统的稳定性。
5. 测量设备的线性性（Linearity）：指测量设备在整个测量范围内的准确性和稳定性。
通过分析测量数据的线性回归来评估测量设备的线性性。
三、Grr合格标准的应用范围Grr合格标准主要应用于以下几个方面：1. 测量设备评估：通过对测量设备进行Grr分析，可以评估测量设备的重复性、再现性、偏倚等指标，从而判断测量设备是否满足使用要求。
2. 测量过程改进：通过Grr分析，可以确定导致测量误差的主要来源，并采取相应的改善措施，从而提高测量过程的稳定性和准确性。
grr接收准则
grr接收准则GRR（即 Gauge Repeatability and Reproducibility，量具重复性与再现性）是一种用于评估测量系统可靠性的方法。
在制造业和质量控制领域中，GRR被广泛应用于评估和优化测量设备的准确性和稳定性。
本文将介绍GRR接收准则，以帮助读者了解如何正确使用和解读GRR 结果。
一、GRR接收准则概述GRR接收准则是指在评估测量系统的能力时，确定可接受的GRR 范围。
通常情况下，GRR值越低，代表测量系统越可靠。
接收准则的设定是为了确保测量系统在可接受范围内，并且能够提供准确的测量结果。
二、GRR接收准则的制定制定GRR接收准则需要考虑多个因素，包括产品或过程的特性、测量设备的精度和稳定性要求等。
在决定接收准则时，可以参考以下几个方面：1. 测量设备的精度要求：根据产品或过程的质量要求，确定测量设备的精度范围。
一般来说，设备的精度应高于产品或过程的允许误差范围，以确保测量结果的准确性。
2. 测量设备的稳定性要求：测量设备的稳定性直接影响到GRR值的稳定性，因此需要确定设备的稳定性要求。
通常情况下，测量设备的稳定性应高于产品或过程变化的范围。
3. 先进制造技术的要求：随着科技的进步，新的制造技术和测量方法不断涌现。
在制定GRR接收准则时，需要考虑是否应用了先进的制造技术和测量方法，并相应地调整准则的范围。
三、GRR结果的解读当测量系统的GRR结果在接收准则范围内时，表示测量系统的能力是可接受的。
在解读GRR结果时，需要注意以下几点：1. GRR结果的数值大小：GRR的数值越小，表示测量系统的能力越高，即测量结果的可靠性越高。
2. GRR结果的稳定性：除了数值大小外，还需要关注GRR结果的稳定性。
如果GRR结果在不同时间或不同操作员之间存在较大的波动，说明测量系统的稳定性较差，需要考虑进行调整或改进。
3. 与产品或过程要求的比较：最重要的是将GRR结果与产品或过程的要求进行比较。
GRR分析
GRR分析GRRGauge Repeatability Reproducibilityand量具的重复性和复现性目录量测系统构成量测系统变异系统分析概述 GRR实验设计 GRR实验设计什麼叫GRR? 什麼叫GRR? 为何要研究GRR? 何要研究GRR? 如何进行GRR 如何进行GRR设计 GRR设计与分析量测系统构成量具: 量具:任一可用以量测之设备操作.准则. 操作.准则.量具及其他设备软体及指定之一群待量测之集合, 指定之一群待量测之集合,经由完整程序取得量测值量具.设备软硬体硬体) 量具设备(软.硬体设备操作(人员过程操作人员.过程人员过程) 测试环境待测试件量测系统量测系统之变异v量测值= v真值+ v误差测量系统误差量测系统真值量测值量测系统分析术语准确度( 准确度(Accuracy) 重复性( 重复性(Repeatability) 精密度再生性( 再生性(Reproducibility) 稳定性( 稳定性(Stability) 线性( 线性(Linearity) 等效性( 等效性(Equivalence)准确度True Average指量测平均值或实际量测值与真值之一致程度准确度是一个定性概念Bias=μ μ0,偏差越小, Bias=μ-μ0, 越小, 准确度越高准确度可通过校正得到纠正AccuracyObserved AverageINSTRUCTIONS HERE准确度的评估CTF Z 200.0010 1 200.0009 2 200.0005 3 200.0004 4 200.0005 5200.0003 6 200.0003 7 200.0000 8 200.0000 9 200.0005 10 200.0000 11 200.0005 12 200.0005 13 200.0005 14 200.0005 15 199.9999 16 200.0004 M ean 0.0003 Standard deviation 200.0002 Lower 95% C.L. 200.0006 Upper 95% C.L. 200.0003 Standard value Statistically accurate Y es 199.9957 Technical lower 200.0043 Technical upper Technically accurate Y es Y 500.0004 500.0010 500.0008 500.0010 499.9999 500.0009 500.0005 499.9998 500.0007 500.0006 499.9999 500.0008 500.0003 500.0004 499.9999 500.0005 500.0005 0.0004 500.0002 500.0007 500.0007 Y es 499.9945500.0055 Y esX 500.0021 500.0032 500.0028 500.0021 500.0022 500.0018 499.9993 500.0006 500.0001 499.9989 499.9994 499.9993 499.9991 499.9988 499.9985 499.9982 500.0004 0.0017 499.9993 500.0015 500.0007 Y es 499.9945500.0055 Y es重复性(Repeatability)重复性是指用同一个量具,同一位作业者, 重复性是指用同一个量具,同一位作业者,在较短时间内多次量测相同零件之指定特性时之变异,因量具为其主要变异,有时又称为量具变异因量具为其主要变异,有时又称为量具变异重复性可以用测量结果的分散性( 重复性可以用测量结果的分散性(σ)定量地表定量地表示在完全相同的量测条件下, 完全相同的量测条件下重复之量测值间的差异为量测系统本身产生的差异, 为量测系统本身产生的差异, 随机误差范畴Repeatability再生性(Reproducibility)再生性指不同作业者以相同量具量测相同产品再生性指不同作业者以相同量具量测相同产品之特性相同量具量测相同产品之特性量测平均值之变异,又称作业者变异, 时,量测平均值之变异,又称作业者变异, 在量测之条件有所变化下, 在量测之条件有所变化下,重复之量测值之间的变异操作者,测量仪器.测量原理方法,装夹,位置, (操作者,测量仪器.测量原理方法,装夹,位置,环境条较长的时间段), ),可以用测量结果的分散性定量表示件,较长的时间段),可以用测量结果的分散性定量表示为外在因素引起之量测系统的变异Operator BOperator AReproducibility量测系统之统计特性要求理想的量测系统具有零偏差.零峦异的统计特性, 理想的量测系统具有零偏差.零峦异的统计特性,但实际依据的是一个非理想统计特性的量测系统, 际依据的是一个非理想统计特性的量测系统,虽然各量测系统可能需具备各别的统计特性, 统可能需具备各别的统计特性,但下列特性为所有量测系统均须具备量测系统均须在统计管制下, 量测系统均须在统计管制下,而其所产生之变异应根源于共同原因, 同原因,而非特殊原因量测系统之变异须相对小于生产制程之变异量测系统之变异须相对小于规格界限量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较小者,一般应小于其1/10 一般应小于其1/10 最大的量测系统变异须相对小于制程变异或规格界限之较小者量测系统之考量量测系统主要考量 1.分辨率:对微小变异的感知 1.分辨率: 2.稳定性:系统长时间的稳定性 2.稳定性: 3.精度:量测误差是否足够小 3.精度: 精度包含准确度.精密度(重复性. 精度包含准确度.精密度(重复性.再生性),而准确度可通过校正得到保证, 生性),而准确度可通过校正得到保证,因而精密度高低成为衡量精度高低之关键GRRGRR:Gauge Repeatability and Reproducibility量具的重复性与再生性目的: 目的: 评估一个量测系统的量测能力, 评估一个量测系统的量测能力,并以此统计分析结果作为对操作者. 此统计分析结果作为对操作者.量测设备变异状况之改善参考GRR 实验方法计量值量具( 计量值量具(变量) GRR (通过计算量测系统峦异/规格或制程峦异) 过计算量测系统峦异/规格或制程峦异) 全距法全距及平均值法变异数分析法(ANOVA) 异数分析法( 标准差及变标准差及变异数分析计数值量具(特征)GRR(GO/NO GO.目计数值量具(特征)GRR(GO/NO GO.目视……) (通过判定结果的一致性程度) 通过判定结果的一致性程度)GRR实验要求 GRR实验要求仪器要求: 仪器要求:确保量测仪器是依照正确的国际认可的最新标准得到了校正量测仪器应能辨别1/101/10的制程变化量测仪器应能辨别1/10的制程变化读数值取估计之最近值, 读数值取估计之最近值,而最小取至最小刻度之1/2 最小刻度之1/2 GRR实验要求 GRR实验要求样品要求: 样品要求:样本应在能代表整个作业范围的制程中随机地选取(包括超出规格的样品) 中随机地选取(包括超出规格的样品)GRR实验要求 GRR实验要求对操作者的要求: 对操作者的要求:每位操作者得到了良好的教育训练, 每位操作者得到了良好的教育训练,能熟练正确地操作量测仪器确保每个操作者完全明白进行GRR GRR分析确保每个操作者完全明白进行GRR分析的每一个步骤及注意事项GRR实验要求 GRR实验要求对过程的要求: 对过程的要求:在样品上标示出准确的测量位置每天测试样品其编号顺序应改变, 每天测试样品其编号顺序应改变,鉴定者在样品上於操作者不知道的地方作好1~10 在样品上於操作者不知道的地方作好1~10 的标记, 的标记,以方便记录量测结果每位操作者应不知道其他操作者的量测值GRR实验过程 GRR实验过程鉴定者在样品上於操作者不知道的地方作好1~10 鉴定者在样品上於操作者不知道的地方作好1~10的标 1~10的标记,以方便记录量测结果第一位操作者依次量测样品(随机选取量测样品), 第一位操作者依次量测样品(随机选取量测样品),并将 ),并将量测结果记录下来第二,第三位操作者依次完成上面的步骤(注意每个操第二,第三位操作者依次完成上面的步骤( 作者之间是独立的),待第一循环结束, ),待第一循环结束作者之间是独立的),待第一循环结束,三位操作者将分别进行第二组数据的获取(样品是随机选取) 别进行第二组数据的获取(样品是随机选取) 数据结果将记录下量测仪器的估读位计量值(峦量)GRR 实验方法(一)全距法一.全距法全距法1.本法以2个作业者.5个零件各量测一次,以每个零件的全距作为本法以2个作业者.5个零件各量测一次, .5个零件各量测一次两作业者的量测误差 2.选取之零件应以最大的零件间变异来抽样反映整个尺寸状况) 选取之零件应以最大的零件间变异来抽样( 2.选取之零件应以最大的零件间变异来抽样(反映整个尺寸状况) 3.本法可提供量测峦异的近似值本法可提供量测峦异的近似值, 3.本法可提供量测峦异的近似值,而无法将峦异区分为重复性和再生性 4. GRR<20% 量测系统能力满足 GRR>=20% 量测系统能力不足零件作业者1 作业者 1 作业者2 作业者 2 峦异 1 0.85 0.8 0.05 2 0.750.7 0.05 31 0.95 0.05 4 0.45 0.55 0.1 5 0.5 0.6 0.1平均全距=(0.05+0.05+0.05+0.1+0.1)/5=0.07 平均全距=(0.05+0.05+0.05+0.1+0.1)/5=0.07 R&R=5.15*R/d2=5.15*0.07/1.19=0.303 GRR=R&R/TOL(或制程峦异 GRR=R&R/TOL(或制程峦异)=0.303/0.4=75.5% 或制程峦异) GRR>20% 量测系统能力不足计量值(峦量) GRR 实验方法(二)全距及平均值法二.全距及平均值法全距及平均值法1.本法以个作业者.10个零件各量测3 1.本法以3个作业者.10个零件各量测3次,以3次量测本法以3 .10个零件各量测误差的平均值和作业者间平均值的量测误差作重复性量具峦异)和再生性(操作者峦异) (量具峦异)和再生性(操作者峦异)分析 2.本法可区分量测系统的重复性和再生性 2.本法可区分量测系统的重复性和再生性,但无法判本法可区分量测系统的重复性和再生性, 定作业者与量具的交互作用 3.本法对操作者 3.本法对操作者.量具及样品等实验要求同上本法对操作者.GRR实验实例 (全距及平均值法) 全距及平均值法)选择分析量具(已校正),标准件10件选择分析量具(已校正),标准件10件(标注量测位置),操作者3人(经过足够训练者) ),操作者3 经过足够训练者) 操作者使用同一量具,分别每天量测10件标准件操作者使用同一量具,分别每天量测10件标准件一次,3天共3 一次,3天共3次将3*10*3=90笔数据填入下表,依表中公式计算 3*10*3=90笔数据填入下表,EV=R*K1,R=(R1+R2+R3)/3 AV= (XDIFF*K2)^2-(EV^2/N*T) *K2)^2-开启文件A 开启文件AOPERAT OR 1 SampleOPERAT OR 2OPERAT OR 3Trial 1 436.9525 436.9517 436.9597 436.9440 436.9444 436.9523436.9556 436.9608 436.9545 436.9593Trial 2 436.9539 436.9550 436.9554 436.9484 436.9527 436.9574436.9533 436.9640 436.9529 436.9520Trial 3 436.9554 436.9475 436.9556 436.9453 436.9461 436.9508436.9526 436.9578 436.9483 436.9550 4369.51Range 0.0029 0.0076 0.0043 0.0044 0.0083 0.0066 0.0030 0.0062 0.0061 0.0074 0.0568 0.0057Trial 1 436.9401 436.9503 436.9461 436.9449 436.9454 436.9466436.9556 436.9686 436.9477 436.9506Trial 2 436.9443 436.9456 436.9458 436.9489 436.9417 436.9465436.9542 436.9687 436.9495 436.9513Trial 3 436.9406 436.9503 436.9464 436.9387 436.9508 436.9460436.9568 436.9688 436.9575 436.9479 4369.50373Range 0.0042 0.0047 0.0006 0.0102 0.0090 0.0006 0.0025 0.0002 0.0098 0.0034 0.0045Trial 1 436.9686 436.9576 436.9496 436.9567 436.9624 436.9550436.9495 436.9515 436.9515 436.9553Trial 2 436.9642 436.9648 436.9553 436.9511 436.9685 436.9525436.9539 436.9517 436.9519 436.9599Trial 3 436.9657 436.9576 436.9461 436.9566 436.9670 436.9540436.9560 436.9581 436.9515 436.9606Range 0.0044 0.0073 0.0091 0.0056 0.0060 0.0025 0.0065 0.0065 0.00040.0053 0.0537 0.00541 2 3 4 5 6 7 8 9 10 TTLS4369.53463 4369.544988Sum 13108.5941 XA 436.95314369.496 4369.49657Sum 13108.4962 XB 436.94990.0454 4369.5577894369.57 4369.57316Sum 13108.7047 XC 436.9568T EST FOR CONT R OL Upper Control Limit, UCLr = D4R = 2.57000 x0.00520X min436.9499 436.9568=0.0134X max X diffIf any individual range exceeds this limit, the measurement or reading shouldbe reviewed, repeated, corrected, or discarded asappropriate, and new averages andranges should be computed0.0069Factors # Trials K1 D4 2 4.56 3.27 3 3.05 # Oprs K2 2 3.65 3 2.70 Repeatability3.050002.57 n=# parts, t=# trials % Tolerance 6.3% % Tolerance 7.4% % Tolerance 9.8%x = 0.01585 ReproducibilityMEASU REMENT SYST EM / GAUGE / CAPABILIT Y Equipment Variation ("Repeatability")= K1R = 0.00520Operator Variation (" Reproducibility") =(K2*Xdiff) - (EV) / nxt220.01854 TotalTotal "repeatability" and "reproducibility" Variation (R&R) = EV^2+OV^20.02439量测系统的判定GRR=<10% 量具系统可接受 10%<GRR<30% 可接受.可不接受, 10%<GRR<30% 可接受.可不接受,决定于该量具系统之重要性, 该量具系统之重要性,修理所需之费用等因素量具系统不能接受, GRR>=30% 量具系统不能接受,须予以改进计量值(峦量) GRR 实验方法 (三 )峦异数分析法三 .峦异数分析法变异数分析就是通常讲的方差分析, ISO9000家族标准推荐变异数分析就是通常讲的方差分析,是ISO9000家族标准推荐的五大统计技术之一,是一种标准的统计学的技术, 的五大统计技术之一,是一种标准的统计学的技术, 它可用作分析量测误差或进行量测系统其他变异原因的探究. 用作分析量测误差或进行量测系统其他变异原因的探究. 但其计算比较复杂 1. 方差是测量值与期望之差平方的数学期望,它表示测量值方差是测量值与期望之差平方的数学期望, 与期望的分散性2.方差又可推导为测量值平方的期望2.方差又可推导为:测量值平方的期望-测量值期望的平方方差又可推导为:3.标准差是方差的正平方根 3.标准差是方差的正平方根, 标准差是方差的正平方根,因为方差的量纲是单位的平方使用不便 ,故常用标准差表征测量值的分散程度三 .峦异数分析法峦异数分析法将系统变异分类为: 系统变异分类为:工件的变异操作者的变异操作者与工件的相关性量测仪器的变异再生性重复性GRR执行 GRR执行10个样品 10个样品 3位操作者每个操作者测量二组数据( 每个操作者测量二组数据(或3次) 记录数据结果GRR表单 GRR表单3 10 2 Number of Operators (2 or 3) Number of Parts (5-10) Number of Trials (Replicates) - Fixed at 2 Operator 1 Trial 2 Trial 1^2 14.508 210.3080 14.541 211.1209 14.523 210.9756 14.523 210.3660 14.531 211.1500 14.536 210.6562 14.551 211.4407 14.528 210.9175 14.525 211.1500 14.544 211.6443 145.310 2109.7292Variable Data Gauge R&R Spreadsheet (ANOVA method) EXAMPLEDMM00210-EN - V.3.0Trial 2^2 210.4821 211.4407 210.9175 210.9175 211.1500 211.2953 211.7316 211.0628 210.9756 211.5279 2111.5010 NOTE: COMPLETE ONLY THE WHITE CELLS Operator 2 Trial 1 Trial 2 Trial 1^2 14.503 14.516 210.3370 14.527 14.532 211.0337 14.530 14.525 211.1209 14.515 14.511 210.6852 14.535 14.532 211.2662 14.527 14.524 211.0337 14.554 14.540 211.8189 14.522 14.525 210.8885 14.531 14.533 211.1500 14.543 14.574 211.4988 145.287 145.312 2110.8330 Trial 2^2 210.7143 211.1790 210.9756 210.5691 211.1790 210.9466 211.4116 210.9756 211.2081 212.4015 2111.5604 Trial 1 14.519 14.539 14.530 14.507 14.538 14.523 14.554 14.523 14.542 14.566 145.341 Operator 3 Trial 2 Trial 1^2 14.514 210.8014 14.533 211.3825 14.525 211.1209 14.503 210.4530 14.535 211.3534 14.528 210.9175 14.555 211.8189 14.526 210.9175 14.541 211.4698 14.560 212.1684 145.3202112.4034 Trail 2^2 210.6562 211.2081 210.9756 210.3370 211.2662211.0628 211.8480 211.0047 211.4407 211.9936 2111.7929Part # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Column Totals量测数据填入Trial 1 14.502 14.530 14.525 14.504 14.531 14.514 14.541 14.52314.531 14.548 145.249Part Sum of Squares 7579.7918 7604.1888 7596.5170 7579.96607604.1888 7595.4711 7620.4170 7594.5996 7604.3632 7627.4022 76006.9056 Part X Operator Interaction Opt 1 Opt 2 841.5801 845.1230 843.7863 842.5667 844.5998 843.9025 846.3445 843.9606 844.2511 846.3445 Opt3 842.1024 844.4255 844.1930 842.5087 844.8905 843.9606 846.4608 843.7282 844.7161 847.7997 842.9151 845.1812 844.1930 841.5801 845.2393 843.9606 847.3339 843.8444 845.8209 848.3239 12667.8185ANOVA Table With 'Operator*Part Interaction'Source of Variability Parts Operators Operator by Part Repeatability Total Sum of Degrees of Squares Freedom 0.011447 9 0.000264 2 0.000654 18 0.001395 30 0.013759 59 Mean Square 0.001272 0.000132 0.0000360.000046 PANOVA Table Without 'Operator*Part Interaction'Source of Variability Parts Operators Repeatability Total Sum of Degrees of Squares Freedom 0.011447 9 0.000264 2 0.002048 48 0.013759 59 Mean Square 0.0012720.000132 0.000043 Fo 29.8089 3.09530.7047Supplier Date Item Name Drawing No. Part Code Code Machine No. Machine Tool No. Cavity No. Raw material materialSupplier Name 16/06/1999 HDXXX DMD12345供应商生产信息FPCGauge R&R With 'Operator*Part Interaction'Source Total Gauge R&R Repeatability Reproducibility Operator Operator by Part Part - To - Part Total Variation Var Comp 0.0000510.000046 0.000005 0.000005 0.000000 0.000206 0.000257Gauge R&R Without 'Operator*Part Interaction'Source Total Gauge R&R Repeatability Reproducibility Operator Part - To - Part Total Variation Var Comp 0.000047 0.000043 0.000004 0.000004 0.000205 0.000252Gauge ID Fixture Ref. No. No. Measurers Measurers Nominal Dim. Dim. Upper Spec. Limit Limit Lower Spec. Limit Spec. Limit Notes 2-DIMENSION MEASURING MACHINE 12345 A, B, C 14.5 14.7 14.3量测信息及备注SourceSourceTotal Gauge R&RRepeatability Reproducibility Operator Operator by Part Part - To - Part Total Variation19.93%18.07% 1.86% 1.86% 0.00% 80.07% 100.00%Total Gauge R&RRepeatability Reproducibility Operator18.70%16.93% 1.77% 1.77%Total Gauge R&R Results - Measurement Capability - Measurement CapabilityPart - To - Part Total Variation81.30% 100.00%0 - 10% 10-20% 20-30% 30-100%EXCELLENT GOOD TO MARGINAL MARGINAL TO NOT CAPABLE NOT CAPABLE Note: Use this branch if Operator by Part P-value is =< 0.25Note: Use this branch if Operator by Part P-value is > 0.25各平方和的计算xi2.. (? x…… ) 2 SSp = ? i =1 kr nkrn(? x…… ) 2 2 TSS = ? ? ? xijm i =1 j =1 m =1 nkrn k rx.2j . (? x…… ) 2 SSo = ? j =1 nr nkrk n kSSe = TSS ( SSo + SSp + SSop)xij2. n xi2.. k x.2j . (? x…… ) 2 SSop = ? ? ? ? + i =1 j =1 r i =1 kr j =1 nr nkrAnalysis of Variance Table(P?0.25)ANOVA Table With 'Operator*Part Interaction'Source of Variability Parts Operators Operator by Part Repeatability Total Sumof Squares SSp SSo SSop SSe TSS Degrees of Freedom n-1 k-1 (n-1)(k-1) nk(r-1) nkr-1Mean Square MSp MSo MSop MSe FDIST P来源量具交互作用作业者零件估计峦异数 MS e (M S o p-M S e) /r (MSo-MSop)/ nr (MSp-MSop)/ kr对操作者和零件采用双因素方差分析值来决定应采用的分析系统:(显著性分析) :(显著性分析用P值来决定应采用的分析系统:(显著性分析) P?0.25,表明有操作者与工件的相关性若P?0.25,表明有操作者与工件的相关性若P>0.25,则可不计操作者与工件的相关P>0.25,则可不计操作者与工件的相关Gauge R & R TableSourceTotal Gauge R&RRepeatability Reproducibility Operator Operator by Part Part - To - Part TotalVariation19.93%18.07% 1.86% 1.86% 0.00% 80.07% 100.00%Note: Use this branch if Operator by Part P-value is =< 0.25ANOVA METHODN umber of Appraisers = 3 Gage: M elt flow index D ate: 11-Nov-02 N umber of Parts= 10 Part: inner Performed By: Xiang AND Liu Leave blank for one-sided spec. N umberof T rials = 2 T olerance = 0.25 Enter data and Information in open cells . Leavecell blank if data is missing. *If Range Check displays "FLAG", check data for errorsor rerun trial(s)Version: 17JUL96Appraisers Parts1 12 3436.9525 436.95392436.9517 436.95503436.9597 436.95544437.0944 437.09485436.9444 436.95276436.9523 436.95747436.9556 436.95338436.9608 436.96409436.9545 436.952910436.9593 436.9520A:ZhangAveragerials T436.97( ? A) 2Range0.0014 0.00335 0.0043 0.00044 0.00833 0.00509 0.00228 0.00327 0.00157 0.00736436.9401 436.9443 436.9503 436.9456 436.9461 436.9458 437.0945 437.0949 436.9454436.9417 436.9466 436.9465 436.9556 436.9542 436.9686 436.9687 436.9477 436.9495436.9506 436.95138E+07 Check* B:Zhou 1 Averagerials 2 T 436.96 3( ? B) 2Range 0.00421 0.00471 0.00033 0.00039 0.00366 7.7E-05 0.001410.0001 0.00187 0.00069436.9515 436.9517 436.9515 436.9519 436.9553 436.95998E+07 Check* C:Zhu 1 Averagerials 2 T 436.97 3( ? C) 2436.9686 436.9642436.9576 436.9648436.9496 436.9553437.0957 437.0951436.9624 436.9685436.955 436.9525436.9495 436.9539Range 0.00441 0.00721 0.00569 0.00056 0.006040.0025 0.00441 0.00012 0.00044 0.004558E+07 Check*Part Averages 436.954 436.954 436.952 437.095 436.953 436.952 436.954 436.961436.951 436.955(? Parts)27E+06 7E+06 7E+06 7E+06 7E+06 7E+06 7E+06 7E+06 7E+06 7E+06 DF 2 9 18 30 59 SS0.000420572 0.107779562 0.001470724 0.000223184 0.109894043 MS0.0002102860.011975507 8.17069E-05 7.43947E-06 3.52898E-05 5.15PERCENT OF TOLERANCEAN OV AAppraisers Parts Appraisers*Parts Gage(Error) TotalFProb>F 0.1096710.982896711.07146E-08Appraiser*Part Interaction IS SignificantEnter Process Distribution Width in Sigma's (Typically 5.15 or 6.00) =SOURCE OF VARIATION SIGMA VARIATIONPERCENT OF TOTAL VARIATIONRepeatability (EV - Equipment Var) 0.002727539 Reproducibility (AV - AppraiserVar) 0.002535540.014046824 0.013058029 0.031382781 0.036779129 0.2292935930.2322245826.05% 5.62% 13.51% 15.84% 98.74%5.62% 5.22% 12.55% 14.71% 91.72% 92.89%0.006093744 Appraiser * Equipment Interaction (IV) 0.007141578 Repeatability &Reproducibility (R&R)Part Variation (PV) Total Process Variation (TV)0.044523028 0.045092152四,GRR结果分析 GRR结果分析GRR最终的分析结果以百分比的形式给出 GRR最终的分析结果以百分比的形式给出分析结果的判定依如下规定: 分析结果的判定依如下规定:< 10% - Excellent Capability (NMP Target) 10-20%10-20%- Good Capability (May beAcceptable) 20-30%20-30%- Marginal Capability (Needs to be Investigated)Investigated) > 30%- Measurement System NOT Capable 30%-破坏性测量方法之系统评估采用特性参数完全相同之替代件采用同样相近之零件替代确认量测系统之变确认量测系统之变异并非因样本之差异而产生量具重复性与再生性之比较重复性> 重复性>再生性量测仪器需加以保养或维修, 量测仪器需加以保养或维修,量具校正未落实产品之变异出现异常量具之夹紧或定位不一致或不良再生性> 再生性>重复性刻度判读不佳作业者对量具使用不熟练可能需要辅助仪器协助作业者使用量具计数值量具GRR(特计数值量具GRR(特征GRR)实验方法一.特征GRR的特点特征GRR GRR的特点将样品与规格规定的标准进行比较, 将样品与规格规定的标准进行比较,与规格相符则为合格,否则为不合格. 相符则为合格,否则为不合格.只能作出允收与拒收的判断, 只能作出允收与拒收的判断,而不能指出样品好与不好的具体程度. 品好与不好的具体程度.二.特征GRR的用途特征GRR GRR的用途可用来确定一个量测系统的能力, 可用来确定一个量测系统的能力,一致性及信赖程度.信赖程度. 评估一个检验过程的可靠程度: 评估一个检验过程的可靠程度: 重复性: 重复性:检验者个人对一样品进行多次判断的一致性; 判断的一致性; 再现性: 再现性:多个检验人员之间对某样品进行判定的一致性; 行判定的一致性; 校验结果: 校验结果:检验者的判断结果与公认的标准是否一致特征GRR GRR之执行要项三,特征GRR之执行要项样品要求 1.样品的数量要大 1.样品的数量要大,以满足产生一个可接受的狭窄的样品的数量要大, 信赖区间. 信赖区间. 2 试验的样品尽可能是在允收与拒收边缘,且合格与试验的样品尽可能是在允收与拒收边缘, 不合格的样品数大致相等. 不合格的样品数大致相等. 3. 两次试验样品的顺序是随机选取,避免检查者识别两次试验样品的顺序是随机选取, 出样品的编号,影响结果. 出样品的编号,影响结果.GRR实验要求 GRR实验要求对操作者的要求: 对操作者的要求:每位操作者得到了良好的教育训练, 每位操作者得到了良好的教育训练,能熟练正确地操作确保每个操作者完全明白判定标准和检验过程步骤每个操作者不知道其他人的判定结果特征GRR GRR之执行要项三,特征GRR之执行要项其他要项: 其他要项: 1.确定待检样品的特征种类及制订检验程序确定待检样品的特征种类及制订检验程序. 1.确定待检样品的特征种类及制订检验程序. 2.由两个或两个以上从事特征检验的专家对选出的样 2.由两个或两个以上从事特征检验的专家对选出的样鉴定以作为试验的标准. 品进行鉴定以作为试验的标准.3.选出参加此项检验的检验者 3.选出参加此项检验的检验者. 选出参加此项检验的检验者.4.告知检查者检验的特征种类 4.告知检查者检验的特征种类. 告知检查者检验的特征种类.5.强调缺陷的判定标准和检验过程步骤 5.强调缺陷的判定标准和检验过程步骤. 强调缺陷的判定标准和检验过程步骤.特征GRR GRR之执行要项三,特征GRR之执行要项1.在目视特性检验过程中 1.在目视特性检验过程中,检查者不许使用任何在目视特性检验过程中, 工具进行判定和得到任何帮助. 工具进行判定和得到任何帮助.2.不容许检查者间进行对照的记录不容许检查者间进行对照的记录. 2.不容许检查者间进行对照的记录.此检验的实质是进行一种训练. 质是进行一种训练.3.所有检验者完成第一次试验后再进行第二次 3.所有检验者完成第一次试验后再进行第二次的试验工作. 的试验工作.4.询问并记下检查者对样品判定拒收的原因询问并记下检查者对样品判定拒收的原因, 4.询问并记下检查者对样品判定拒收的原因,以用来作结果的详细分析. 用来作结果的详细分析.四,GRR结果分析 GRR结果分析GRR最终结果用百分比的形式给出 GRR最终结果用百分比的形式给出. 最终结果用百分比的形式给出. 特性检验的GRR结果因方法不一, 特性检验的GRR结果因方法不一,判定也不一致 GRR结果因方法不一若结果较差,则应分析: 若结果较差,则应分析: 试验的环境有无变化; 试验的环境有无变化; 规格的叙述是否确切,详尽; 规格的叙述是否确切,详尽; 检查者对规格标准的掌握是否一致; 检查者对规格标准的掌握是否一致; 检查者的本身条件是否达到. 检查者的本身条件是否达到.五,研究特征GRR的方式研究特征GRR GRR的方式METHOD 1:选取20件样品名检验人员选取20件样品,2名检验人员,每人进行两次测试 . 件样品,2名检验人员,若所有判定均相同,则接受,否则, 若所有判定均相同,则接受,否则,应改善或再评价MEASUREMENT SY STEM / GAUGE CAPABILITY ATTRIBUTE CALCULATION W ORKSHEET PART NAME:CHARACTERISTIC: GAUGE NUMBER: PART NUMBER: GAGE NAME: GAGE TY PE:OPERATOR: SAMPLE NUMBER 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1819 20A: 1st TRIAL GO NO GO GO GO NO GO GO NO GO GO GO NO GO GO GO NO GOGO GO GO NOGO GO GO GO 2nd TRIAL GO GO GO GO NO GO GO NO GO GO GO NO GO GO GONO GO GO GO GONO GO GO GO GO 1st TRIALB: 2nd TRIAL GO NO GO GO GO NO GO GO NO GO GO GO NO GO GO GO NO GOGO GO GO NO GO GO GO GOGO NO GO GO GO NO GO GO NO GO GO GO NO GO GO GO NO GO GO NO GO GO NO GO GO GO GO五,研究特征GRR的方式研究特征GRR GRR的方式METHOD 2 :选取100件样品名检验人员选取100件样品,3名检验人员,每人进行二次测试 . 件样品,3名检验人员, 依据所有判定结果计算,若正确判定之机率>70%, 依据所有判定结果计算,若正确判定之机率>70%, 则接受,否则, 则接受,否则,应改善或再评价方法2: 方法2:统计表单浅析 2:统计表单浅析DATA ENTRY WORKSHEETAttribute Legend 1 pass 2 fail5 (used in com putations)DATE: NAME: ITEM: LOCATION:When study took place Study Co-Ordinator Name and Number (Identification) Where Study took placeAll operators agree within and between each Other All Operators agree with standardKnown Population Sample # Attribute 1 pass 2 pass 3 fail 4 fail Operator #1 Try #1 Try #2 pass pass pass pass fail fail fail fail Operator #2 Try #1 Try #2 pass pass pass pass fail pass fail fail Operator #3 Try #1 Try #2 fail fail fail fail fail fail fail fail Y/N Agree N N N YY/N Agree N N N Y所有的检查者对该样品的判定是否一致. 所有的检查者对该样品的判定是否一致. 所有的检查者对样品的判定与标准是否一致. 所有的检查者对样品的判定与标准是否一致.100% OPERATOR SCORE (1) -> 100.00% % SCORE VS. ATTRIBUTE (2) -> 78.57%78.57% 64.29%100.00% 71.43%SCREEN % EFFECTIVE SCORE (3) -> 57.14% SCREEN % EFFECTIVE SCORE vs. ATTRIBUTE (4) ->42.86%五,研究特征GRR的方式研究特征GRR GRR的方式METHOD 3 :选取30件样品名检验人员选取30件样品,2名检验人员,每人进行三次测试 . 件样品,2名检验人员, 依据所有判定结果计算,若正确判定之机率>80%, 依据所有判定结果计算,若正确判定之机率>80%, 则接受,否则, 则接受,否则,应改善或再评价A: OPERATOR: 1st 2nd 3rd SAMPLE DIFFA TRIAL TRIAL TRIAL NUMBER 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 4 1 1 1 1 5 0 0 0 1 6 1 1 1 1 7 1 1 1 1 8 1 1 11 9 0 0 0 1 10 0 1 1 0 11 0 0 0 1 12 1 1 1 1 13 1 1 1 1 14 0 1 1 0 15 11 1 1 16 1 1 1 1 17 0 0 0 1 18 1 1 1 1 19 1 1 1 1 20 0 0 0 1 21 1 1 1 1 22 0 0 0 1 23 1 1 1 1 24 1 1 1 1 25 1 1 1 1 26 1 1 0 0 27 0 0 0 1 28 1 01 0 29 1 1 1 1 30 1 1 1 1 TOTALS 21 22 22 26 26 AD SUM(A)= 65 Number of Samples:(S)=30B: 1st TRIAL 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 22 2nd TRIAL 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 21 3rd TRIAL 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 24 25 BD SUM(B)= Number of Trials:(T)= 3 67 DIFFA 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 25方法3:结果判定方法3:结果判定同一操作者间的一致性: 同一操作者间的一致性: 一致性TEST(Z) = [AD-(S*0.80)]/(S*0.8*0.2) 一致性 (Z)<1.645, 表示错误的判定 >20%, REJECT THE GAUGE (Z)>=1.645, 表示正确的的判定 >80%, ACCEPT THE GAUGE 两个操作者间的一致性: 两个操作者间的一致性:(S*T*2)*(A2+B2)-S*T*(A+B)2 TEST(B) = S*T*(A+B)-(A2+B2) TEST(B)>2.71, REJECT THE GAUGE TEST(B)<=2.71, ACCEPT THE GAUGET H A N K S !。
GRR
九、如何判断 GR&R ？
1、GR&R测试结果有何意义？ A、仅反映测试方法的精密度(precision) 它不代表测试方法的准确度(accuracy) B、影响测试方法精密度的因素有： 人员、设备(夹具)、样品、操作方 法和测试环境
C、测试重复性(Repeatability)的结果反映 测试单元内的测试方法精密度 测试再现性(Reproducibility)的结果反映 测试测试单元间的测试方法精密度
四、做GR&R有哪些类型？
它包括夹具、设备、操作员等都可以做 GR&R
五、怎样做GR&R(程序如何)？
1.随机选合格的样品(10ea) (不能少于10ea) 2.选三名操作合格的人员进行测量，要求IQC工程师 跟进此测试方法，力求测试的准确，去除操作人员的 粗大误差。 3.三名操作员分别对每个样品重复测2~3次(3次最好) ；操作次序：三名操作者分别测量一次样品，然后再 重复第二次及第三次测量。 4.测量完后，IQC工程师或技术员分析和处理数据。 5.判断GR&R结果是否OK。
G R&R 的实际操作
目录
一、什么是GR&R ？--------------------------------03 二、为什么要做GR&R ？----------------------------04 三、哪些设备需要做GR&R? -----------------------05 四、做GR&R有哪些类型？-------------------------06 五、怎样做GR&R (程序如何)？--------------------07 六、做GR&R的周期应是多长？IQC 分别有哪些 对应设备？--08-09 七、如何处理和分析数据？-----------------------10 八、做GR&R时要注意哪些事项？---------------11 九、如何判断 GR&R ？------------------------------12-14
测量仪器GRR分析报告
测量仪器GRR分析报告关键信息项1、测量仪器名称：＿___________________________2、测量仪器型号：＿___________________________3、测量仪器编号：＿___________________________4、测量参数：＿___________________________5、测量样本数量：＿___________________________6、测量人员数量：＿___________________________7、测量次数：＿___________________________8、重复性标准偏差：＿___________________________9、再现性标准偏差：＿___________________________10、 GRR 值：＿___________________________11、可接受标准：＿___________________________12、分析日期：＿___________________________1、引言11 本协议旨在对测量仪器进行 GRR（重复性与再现性）分析，以评估测量仪器的精度和可靠性。
2、测量仪器描述21 详细描述测量仪器的功能、工作原理、测量范围等。
3、测量参数确定31 明确本次分析所针对的测量参数。
4、测量样本准备41 说明测量样本的选取方法、数量和特性。
42 确保样本具有代表性，能够涵盖测量仪器的正常工作范围。
5、测量人员安排51 确定参与测量的人员数量和资质要求。
52 对测量人员进行必要的培训，确保其熟悉测量操作和数据记录方法。
6、测量过程61 详细描述测量的步骤和方法。
62 规定每个测量人员对每个样本的测量次数。
63 强调测量过程中的环境条件和注意事项。
7、数据记录与处理71 设计统一的数据记录表格，包括测量人员、样本编号、测量值等信息。
72 说明数据处理的方法和使用的统计软件。
GRR再现性和重复性
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3 GRR计算(二)
有3种方法：
➢ 极差法 （Range Method)
➢均值-极差法 (Average and Range Method
➢方差分析法
(ANOVA）
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量测系统的判定
GRR=<10% 量具系统可接受
可接受.可不接受,决定于该量具系
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再生性(Reproducibility)
➢ 再生性又称作业者变异,指不同作业者以相同量具量测相同产品 的同一特性时,量测平均值的变异（3同一异）
➢ 在量测的条件有所变化下,重复的量测值之间的变异(操作者,装 夹,位置,环境条件,较长的时间段)
➢ 为外在因素引起的量测系统的变异
主值
检查员 A 检查员 B
内容 一: GRR统计意义 二: GRR基本概念 三: GRR计算方法
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1 GRR统計意义
➢ 测量系统变异概述
实际值
实际产品变异
实际值
测量值
量测系统
量测变异
量检具造成的变异 操作员造成的变异
观察到的产品变异
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测量系统精确度与准确度
准确度:平均值
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重复性(Repeatability)
➢ 重复性又称为量具变异,是指用同一种量具,同一位作业者, 多次量测相同零件的相同特性时的变异（四同）
➢ 在完全相同的量测条件下,多次量测值间的差异
➢ 为量测系统本身产生的差异,随机误差范畴
良好重复性
主值
主值
GRR详细值简介课件
GR&R：量具的重复性和再现性
GR&R 的执行
GR&R 的执行
GR&R 指标与公式 GR&R 的执行步骤 GR&R 的优先前提
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GR&R：量具的重复性和再现性
GR&R 的执行
GR&R 指标与公式
◎ GR&R 能力指标 GR&R : 表示量具的能力 %GR&R = 量具差异的标准值*5.15 / 产品规格公差
GR&R的优先使用前提：1. 本质上是非破坏性之量测数值 2. 该量测特性之制程能力Cp值明显不足
在此状况下,我们必须运用GR&R深入探究此时的制程能力是产品之真象或假象？
若GR&R＞30%（C级），就表示量测系统不够精确从而扭曲了产品的真值；那么我
们就应立刻着手改善量测系统，找出问题症结，再予以克服，以改善GR&R 。
9. 用GR&R报告表记录零件均值和极差均值；
10. 计算表示设备变差的重复性；
11. 计算表示评价员变差的再现性；
12. 计算 GR&R并转换成百分比；
13. 计算零件并转换成百分比；
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14. 计算总变差；
GR&R：量具的重复性和再现性
GR&R 的执行
GR&R的优先前提
在了解GR&R优先使用状况前，我们该先知道哪些情况不适合GR&R ? 首先，作GR&R时必须使用同一样本、反复量测；只要有任一样本无法被反 复量测，那么基本上都不适用GR&R，这一类的情况中尤其以破坏性测试为 最明显，因为样本实际上已无法被反复测试；所以凡是破坏性测试，原则上 均不适用GR&R.
汽车加油口盖检具的GRR双性分析
汽车加油口盖检具的GRR双性分析汽车加油口盖作为汽车重要的外观件之一，其与车身对手件的间隙与面差决定着车身的外观质量。
而汽车加油口盖检具作为加油口盖的专用量具，其测量变差受检具本身以及检具的人员操作等影响。
针对汽车油箱加油口盖进行重复性和再现性的分析评估；测量该检具的评估结果是否在可接受范围之内；找出变差原因进行纠正和调整，为汽车加油口盖的外观检测提供可靠的测量系统以及测量数据，为汽车零件检测提供参考。
标签：汽车加油口盖；检具；GRR分析汽车油箱加注口分为两部分：油箱盖和车身加油口盖两部分。
油箱盖的主要功能为密封和调节油箱内气压，车身加油口盖覆盖于油箱之上，成为车身外观件的一部分，对其质量的判断主要基于与车身的配合间隙，面差和色差。
加油口盖与车身的配合间隙和面差是否在标准之内主要通过检具来进行快速的测量判断。
检具是汽车生产企业用于控制零部件各种外观尺寸（例如孔径、空间尺寸等）的简捷工具，提高生产效率和控制质量，适用于大批量生产。
检具测量作为一个独立的测量系统，存在一定的测量系统变差，影响测量人员正确判断零部件检测结果。
1 量具GRR双性的定义图1中评价量具变差的重复性（Repeatability）及衡量评价人变差的再现性（Reproducibility）组成了量具的GRR双性。
（1）重复性（Repeatability）：同一评价人，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。
（2）再现性（Reproducibility）：不同评价人，采用相同的仪器，测量同一零件同一特性时测量值的变差。
MSA（测量系统分析）对GRR指定了可接受性标准：低于10%的變差，检具可接受；10%-30%的变差，根据检具的重要程度、成本及维修费用等因素，确定该检具是否可接受；大于30%的变差，检具不可接受，需要改进，查找问题并改正。
2 加油口盖检具的GRR双性分析研究对于该计量型GRR，文章采用平均值极差法，将GRR分解成无交互作用的重复性和再现性进行计算。