GRR培训讲义05092117
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GRR培训教材
有了这样的认知，我们就明白原始的数
据标准差（σ1）中其实己涵盖了产品真值标 准差（σⅣ），量器量测误差（σe）及其它 随机误差（σGRR）其关系如下：
7
σ =σ σ σ 2
2
2
2
1
Ⅳ+
GRR +
e
σ 产品变异（ Ⅳ ）
60
70
80
σ 量测变异（ GRR ）
90 100 110 120 130
-40 -30
14
量测程序不严谨
人员训练不足
设备维护未标准化
人员技术差异 量测程序未标准化
校验问题 数据取得不易
为 何 量
测
温度改变
温度改变 湿度改变
差 湿度改变 异
清洁度改变
清洁度改变
振动因素
振动因素
太 大
环境差异
设备差异
15
从长期来看GRR可如何加以运用？
长期来看GRR可持续运用在下列领域或时 机： ❖ 新量具可借助GRR来建立有效的验收系统。 ❖ 新进检测人员可借助GRR来建立公允的合 格认证系统。 ❖ 配合Cpk不断导引研发更价廉而堪用的测 试设备。 ❖ 若遇到产品规格大幅加严时（如PDL由0.1 降至0.03）则必须立即警觉必须将测试设 备升级，以免误判了新产品的真实性能。
线下99.0%的面积）
❖K1=5.15/d2，式中d2取决于零件数目与作业者人数之积（g）和
量测次数（m），此处g假设大于1AV-如果在开平方要符号下，
其计算值为负值，则作业者变异设定为（0）
❖K2=5.15/d2，式中取决于零件作业者人数（m）和（g），因只
计算一个全距，故g=1
❖K3=5.15/d2，式中d2取决于零件数（m）和（g），因只计算一
据标准差（σ1）中其实己涵盖了产品真值标 准差（σⅣ），量器量测误差（σe）及其它 随机误差（σGRR）其关系如下：
7
σ =σ σ σ 2
2
2
2
1
Ⅳ+
GRR +
e
σ 产品变异（ Ⅳ ）
60
70
80
σ 量测变异（ GRR ）
90 100 110 120 130
-40 -30
14
量测程序不严谨
人员训练不足
设备维护未标准化
人员技术差异 量测程序未标准化
校验问题 数据取得不易
为 何 量
测
温度改变
温度改变 湿度改变
差 湿度改变 异
清洁度改变
清洁度改变
振动因素
振动因素
太 大
环境差异
设备差异
15
从长期来看GRR可如何加以运用？
长期来看GRR可持续运用在下列领域或时 机： ❖ 新量具可借助GRR来建立有效的验收系统。 ❖ 新进检测人员可借助GRR来建立公允的合 格认证系统。 ❖ 配合Cpk不断导引研发更价廉而堪用的测 试设备。 ❖ 若遇到产品规格大幅加严时（如PDL由0.1 降至0.03）则必须立即警觉必须将测试设 备升级，以免误判了新产品的真实性能。
线下99.0%的面积）
❖K1=5.15/d2，式中d2取决于零件数目与作业者人数之积（g）和
量测次数（m），此处g假设大于1AV-如果在开平方要符号下，
其计算值为负值，则作业者变异设定为（0）
❖K2=5.15/d2，式中取决于零件作业者人数（m）和（g），因只
计算一个全距，故g=1
❖K3=5.15/d2，式中d2取决于零件数（m）和（g），因只计算一
GRR培训讲义-完整版
要求：同平均值—极差法
用MINITAB 计算
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
特点：它在Xbar-R方法的基础上将再现性变差细分为人员变
差及测量人员-零件交互作用变差
如果零件与操作者的交互作用的P值小于0.05,则其交互作 用影响大,不可忽略,用ANOVA方法较精确.
第五节、卡尺GRR分析
分辨力:又称可视解析度。测量仪器能够读取的最小测量单位， 一般要求测量仪器的分辨力小于或等于被测量对象
接受 ≤20%
＜1%
＜10%
＞10
可以 接受
20 ＜x ＜ 25% 1＜x ＜9 %
10＜x ＜30 % 4＜x ＜10
拒绝 ≥25%
＞9%
＞30%
＜3
第五节、卡尺GRR分析
GRR的原因分析 如果重复性>再现性(EV>AV),原因可能是
A、仪器需要维修 B、可能需要对量具进行重新设计，以获得更好的严格度。 C、需要对量具的夹紧或固定装置进行改进 D、零件内变差太大
如果再现性>重复性(AV>EV)，原因可能是 A、需要对评价人进行如何使用和判读该量具仪器的培训 B、量具校准、刻度不清晰。
第五节、卡尺GRR分析（案例）— 均值-极差法
公司需要评价某一测量系统，要评价的量具是数显卡尺。 QA决定用10个能反映过程变差的零件并从检验人员中随机 抽出3名操作者来检验，从而确定系统的变差。 一、确认测量数据类型：本例数据为计量型数据 二、确定误差来源：本例误差来源为被测量零件、测量人
1/10 规格公差或过程变差（6倍过程标准差）的较小者。
有效分辨力:又称有效解析度，是一个综合概念，以NDC表示。
NDC ≥5，表明量具有效分辨力足够。
GRR重复性和再现性分析培训教材
但是，整个测量系统不仅包括量具本身及其相关 的偏倚、重复性等，还包括被测零件之间的变差。 如何处理零件内部的变差，需要取决于对零件使 用意图以及测量目的的合理理解。
最后，本章节中的所有技术均以过程处于统计的
稳定状态这一前提条件。
尽管再现性通常被解释为评价者变差，但有些情
况下该变差会出其它原因造成。例如对重复性研 究是必要的，对于一些过程中没有人为评价人的 测量系统，如果所有的零件由相同的设备来搬运、 夹具及测量，则再现性为零。
此：
%GRR
100
*
GRR 过程标准差
75.5%
现在已确定了这测量系统的%GRR，就应该对这 结果进行解释。在表7中，%GRR被确定为75.7%， 于是结论是需对测量系统进行改进。
平均值和极差法
平均值和极差法（X&R）是一种可 同时对测量系统提供重复性和再现 性的估计值的研究方法。与极差法 不同，这方法允许将测量系统的变 差分解成两个独立的部分：重复性 和再现性，但不能确定它们两者的 相互作用。
3
2
1
平 均
0
UCL LCL
-1
-2
-3 12
3 4 5 6 78
图13：平均值图—“重迭画出”
——AP A ——AP B
9 10 ——AP C
对图进行评价可知：测量系统有足够的解析度来测量样本 零件所代表的过程变差。没有发现明显的评价人与评价人 之间的差别。
2
1
平 均
0
UCL LCL
-1
-2
评价人A
12
2
-0.11 -1.13
1.09 0.20 -1.07 -0.67 0.01 -0.56 1.45 -1.77
最后，本章节中的所有技术均以过程处于统计的
稳定状态这一前提条件。
尽管再现性通常被解释为评价者变差，但有些情
况下该变差会出其它原因造成。例如对重复性研 究是必要的，对于一些过程中没有人为评价人的 测量系统，如果所有的零件由相同的设备来搬运、 夹具及测量，则再现性为零。
此：
%GRR
100
*
GRR 过程标准差
75.5%
现在已确定了这测量系统的%GRR，就应该对这 结果进行解释。在表7中，%GRR被确定为75.7%， 于是结论是需对测量系统进行改进。
平均值和极差法
平均值和极差法（X&R）是一种可 同时对测量系统提供重复性和再现 性的估计值的研究方法。与极差法 不同，这方法允许将测量系统的变 差分解成两个独立的部分：重复性 和再现性，但不能确定它们两者的 相互作用。
3
2
1
平 均
0
UCL LCL
-1
-2
-3 12
3 4 5 6 78
图13：平均值图—“重迭画出”
——AP A ——AP B
9 10 ——AP C
对图进行评价可知：测量系统有足够的解析度来测量样本 零件所代表的过程变差。没有发现明显的评价人与评价人 之间的差别。
2
1
平 均
0
UCL LCL
-1
-2
评价人A
12
2
-0.11 -1.13
1.09 0.20 -1.07 -0.67 0.01 -0.56 1.45 -1.77
培训课件：MINITAB之GRR学习
Part-To-Part Total Variation
24.0534 18.7941 15.0115
2.5637 14.7909
2.3672 24.1696
123.875 96.790 77.309 13.203 76.173 12.191
124.473
99.52 77.76 62.11 10.61 61.20
这个结果表明测试机的
Source
StdDev Study Var %Study Var
(SD)
(5.15*SD) (%SV)
Vibrator frequency 测试 不能达到要求!
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility DUT DUT*Phone NO
9.79 100.00
Number of Distinct Categories = 0
Gage R&R for Vibrator Fre
Distinct Categories
根据AIAG的建议﹐当此数值小于2时﹐代表测 试系统无法控制制程质量﹔而当此数值为2 时﹐代表测试系统可以识别Low 和 high 两种 状态﹔当此数值为3时﹐代表测试系统可以识 别Low/Middle/high 三种状态﹔当此数值为4 以上时﹐代表测试系统有足够的能力控制制程 质量
试工位(DUT)当作是一个操作员﹐本例中涉及4个DUT﹐即 DUT1﹐DUT2﹐DUT3﹐DUT4
MINITAB 应用实例 -GRR
2.3 用同样的方法在Measurement data 中输入Vibrator Frequency, 即分析的对象
* Measurement data 为测试结果
24.0534 18.7941 15.0115
2.5637 14.7909
2.3672 24.1696
123.875 96.790 77.309 13.203 76.173 12.191
124.473
99.52 77.76 62.11 10.61 61.20
这个结果表明测试机的
Source
StdDev Study Var %Study Var
(SD)
(5.15*SD) (%SV)
Vibrator frequency 测试 不能达到要求!
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility DUT DUT*Phone NO
9.79 100.00
Number of Distinct Categories = 0
Gage R&R for Vibrator Fre
Distinct Categories
根据AIAG的建议﹐当此数值小于2时﹐代表测 试系统无法控制制程质量﹔而当此数值为2 时﹐代表测试系统可以识别Low 和 high 两种 状态﹔当此数值为3时﹐代表测试系统可以识 别Low/Middle/high 三种状态﹔当此数值为4 以上时﹐代表测试系统有足够的能力控制制程 质量
试工位(DUT)当作是一个操作员﹐本例中涉及4个DUT﹐即 DUT1﹐DUT2﹐DUT3﹐DUT4
MINITAB 应用实例 -GRR
2.3 用同样的方法在Measurement data 中输入Vibrator Frequency, 即分析的对象
* Measurement data 为测试结果
Grr培训资料
量測系統Gage R&R
自一生產線生產同一規格零件或物品間之變異一直是 顧客所關心的,若零件變異大,此類零件再與其它相關零 件組合後,將造成更大誤差累積。同一規格零件間之變 更大小是否可以被量測出來?又為了決定量測程序在製 程中量測產品間變異是否適當,實有賴於量測系統能力, 故量測系統分析是很重要的,而量測系統Gage R&R是主 要使用的量測系統分析方法之一。 所謂量測系統Gage R&R,就是指再生性與再現性之變異 R&R=
量測系統Gage R&R
If there is no part-to-part variability,the model in equation becomes
Y
ijk
T Oj
ijk
Y
j
T Oj
j
Y
j
Y
i 1 k 1
n
P
i
: the effect of the ith unit
j
O
: the effect of the jth operator : the random error remaining in that recorded value
ijk
量測系統分析之重要性
分辨量測系統中變異之形式 產品變異從量測系統變異中分離出來
量測系統之組成
量測儀器 人員及技巧(方法、治工具)
產品及特性
環境
時間
量測系統之組成
Y
ijk
T i Pi O j
ijk
Y
ijk
:the
kth value recorded by the jth operator for the ith unit
GRR培训教材
计算作业员全距值XDIFF=MAX(X)-MIN(X) 计算全距管制上陎UCLR=全距总平均RX常数D4
计算全距管制下陎LCLR=全距总平均RX常数D3
计算平均值管制上陎UCLX=数据总平均X+常数A2X全
距总平均R 计算平均值管制下陎LCLX=数据总平均X-常数A2X全 20 距总平均R
有了这样的认知，我们就明白原始的数 据标准差（σ1）中其实己涵盖了产品真值标 准差（σⅣ），量器量测误差（σe）及其它 随机误差（σGRR）其关系如下： 7
σ =σ σ σ
2
1
2
Ⅳ+
2
GRR +
2
e
产品变异（
σⅣ ）
70 80 90 100 110 120 130
60
量测变异（
σGRR ）
-30 -20 -10 0 20 30 40
GRR的由来
在QS-9000『品质系统要求』的4.11.4节，
明文要求各申请公司要作量测系统分析， 并举GRR为例。不少公司可能在申请QS9000时才第一次听到GRR，由于陌生而产 生惶恐，因此常常透过电话或Email提出 许多问题，其中有些问题与定义有关，有 些问题与作法有关，当然也难免有庸人自 扰式的问题。 为了使后学者能融会贯通，所以特别 将以往常见的问题汇总成『GRR答客问』， 希望能帮助后学者一窥全貌。
13
优先使用GRR的状况有那些前提？
原则上该优先使用GRR的情况均应有下列前提：
本质上是非破坏性乊量测数值 该量测特性乊制程能力Cp值明显不足。
在此状况下我们就必须运用GRR深入探究此时 的制程能力是产品乊真象或假象？若GRR<10% 则表示问题出在产品本身，反乊若GRR>25% （C级，请参考第3问）那就表示量测系统不够 精确，因而扭曲了产品的真值，这时我们就应 立刻着手改善量测系统，改善时可参考下面的 鱼骨图，找出回题症结，再予以克服，以改善 GRR。
计算全距管制下陎LCLR=全距总平均RX常数D3
计算平均值管制上陎UCLX=数据总平均X+常数A2X全
距总平均R 计算平均值管制下陎LCLX=数据总平均X-常数A2X全 20 距总平均R
有了这样的认知，我们就明白原始的数 据标准差（σ1）中其实己涵盖了产品真值标 准差（σⅣ），量器量测误差（σe）及其它 随机误差（σGRR）其关系如下： 7
σ =σ σ σ
2
1
2
Ⅳ+
2
GRR +
2
e
产品变异（
σⅣ ）
70 80 90 100 110 120 130
60
量测变异（
σGRR ）
-30 -20 -10 0 20 30 40
GRR的由来
在QS-9000『品质系统要求』的4.11.4节，
明文要求各申请公司要作量测系统分析， 并举GRR为例。不少公司可能在申请QS9000时才第一次听到GRR，由于陌生而产 生惶恐，因此常常透过电话或Email提出 许多问题，其中有些问题与定义有关，有 些问题与作法有关，当然也难免有庸人自 扰式的问题。 为了使后学者能融会贯通，所以特别 将以往常见的问题汇总成『GRR答客问』， 希望能帮助后学者一窥全貌。
13
优先使用GRR的状况有那些前提？
原则上该优先使用GRR的情况均应有下列前提：
本质上是非破坏性乊量测数值 该量测特性乊制程能力Cp值明显不足。
在此状况下我们就必须运用GRR深入探究此时 的制程能力是产品乊真象或假象？若GRR<10% 则表示问题出在产品本身，反乊若GRR>25% （C级，请参考第3问）那就表示量测系统不够 精确，因而扭曲了产品的真值，这时我们就应 立刻着手改善量测系统，改善时可参考下面的 鱼骨图，找出回题症结，再予以克服，以改善 GRR。
GRR培训教材
中的Cp時，此Cp用的是數據標準差σ1 ， 它已包括了量測誤差σGRR （詳見第2問
之公式），因此若Cp/Cpk己能達到客戶 的要求，那麼亦間接證明現有的量測系 統是否可信任。
12
v 這個問題的癥結仍在於我們對GRR的定 義是否清楚（詳見第一問），因為作 GRR時必須使用同一樣本（Parts）反 復量測，因此只要有任何樣本無法被 反復量測，那麼基本上即不適用GRR， 這一類的情況中尤其以破壞性測試為 最明顯，因為樣本實際上已無法被反 復測試。因此凡是破壞性測試，原則 上均不適用GRR。
5
l 若我們抽測100支圓杆的外徑，我們可以 得到100組數據，它形成一個分配（X1，
σ1）
總變異 （σ）
60
70
80
90
100 110 120 130
6
但是若深究這些數據的分配是否會永 遠如此呢？其實並不盡然，因為同樣的 樣本若交給同一個人第二天再量一次， 它就不可能與原來的分配（X1，σ1） 完 全相同。同樣地，同一組樣本若交給另 一個人用同樣的量具來量，當然也就會 再形成另一個分配（ XJ，σJ ） 。
7
2
2
2
2
σ 產品變異（
）
60
70
80
σ 量測變異（
）
90 100 110 120 130
-40 -30 -20 -10
0
σ 總變異（
）
20
30
40
60
70
80
90 100
GRR的目的就是要降低量測誤差
110 120 130
，使量測值之
儘量接近 （真值之標準差）
8
v 目前舉世公認的原則與分級標準如下：
13
之公式），因此若Cp/Cpk己能達到客戶 的要求，那麼亦間接證明現有的量測系 統是否可信任。
12
v 這個問題的癥結仍在於我們對GRR的定 義是否清楚（詳見第一問），因為作 GRR時必須使用同一樣本（Parts）反 復量測，因此只要有任何樣本無法被 反復量測，那麼基本上即不適用GRR， 這一類的情況中尤其以破壞性測試為 最明顯，因為樣本實際上已無法被反 復測試。因此凡是破壞性測試，原則 上均不適用GRR。
5
l 若我們抽測100支圓杆的外徑，我們可以 得到100組數據，它形成一個分配（X1，
σ1）
總變異 （σ）
60
70
80
90
100 110 120 130
6
但是若深究這些數據的分配是否會永 遠如此呢？其實並不盡然，因為同樣的 樣本若交給同一個人第二天再量一次， 它就不可能與原來的分配（X1，σ1） 完 全相同。同樣地，同一組樣本若交給另 一個人用同樣的量具來量，當然也就會 再形成另一個分配（ XJ，σJ ） 。
7
2
2
2
2
σ 產品變異（
）
60
70
80
σ 量測變異（
）
90 100 110 120 130
-40 -30 -20 -10
0
σ 總變異（
）
20
30
40
60
70
80
90 100
GRR的目的就是要降低量測誤差
110 120 130
，使量測值之
儘量接近 （真值之標準差）
8
v 目前舉世公認的原則與分級標準如下：
13
《GRR培训教材》课件
采集器
用于采集证据，可采用多种方 式进行数据传输。
代理
部署在远程设备上，用于数据 采集和传输。
grr硬件连接方式
01
02
03
网络连接
GRR可以通过网络进行远 程管理和数据传输，支持 多种网络连接方式。
USB连接
采集器可通过USB接口与 GRR主机连接，实现数据 的快速传输。
终端连接
管理员可以通过终端连接 GRR主机，进行各种管理 和配置操作。
系统升级和优化
介绍如何升级和优化系统 ，包括系统的版本控制， 系统的功能扩展以及系统 的性能优化等。
grr系统故障排除步骤
故障检测
介绍如何检测系统故障，包括 系统的报警机制，问题排查以
及故障排除等。
故障处理
介绍如何处理系统故障，包括问 题的分类，问题的分析以及问题 的解决等。
故障预防
介绍如何预防系统故障，包括系统 的稳定性评估，系统的容错机制以 及系统的可用性设计等。
04
grr系统使用和维护
grr系统使用流程
登录和注册
介绍GRR系统的登录和注册流程， 包括用户名和密码的设定以及系统 的主界面介绍。
任务分派和接收
说明如何分派和接收任务，包括任 务的基本信息设定和任务附件的上 传。
数据录入和处理
介绍如何录入和处理数据，包括数 据模板的定制，数据录入和编辑以 及数据导出等功能。
路由转发表
GRR使用路由转发表来存储和管理路由信息，该 表可以在运行时进行动态更新。
控制平面和数据平面
GRR将路由控制平面和数据平面分离，通过使用 专门的控制平面协议来管理路由信息，而数据平 面协议则用于处理数据包的传输。
grr系统的主要功能
工厂生产及质量培训——GRR
GRR實驗要求 GRR實驗要求
樣品要求: 樣品要求:
樣本應在能代表整個作業范圍的製程 中隨機地選取(包括超出規格的樣品) 中隨機地選取(包括超出規格的樣品)
儀器要求: 儀器要求:
確保量測儀器是依照正確的國際認可 的最新標准得到了校正 量測儀器應能辨別1/10 1/10的制程變化 量測儀器應能辨別1/10的制程變化 讀數值取估計之最近值, 讀數值取估計之最近值,而最小取至 最小刻度之1/2 最小刻度之1/2
三、GRR報表分析 GRR報表分析
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 2109.7292
GRR 實驗方法
計量值量具GRR 計量值量具GRR (通過計算量測系統巒異/規格或製程巒異) 過計算量測系統巒異/規格或製程巒異) 全距法 全距法及平均值法 巒異數分析法( 巒異數分析法(ANOVA) 計數值量具GRR(GO/NO GO.目 計數值量具GRR(GO/NO GO.目視.....) (通過判定結果的一致性程度) 通過判定結果的一致性程度)
再生性(Reproducibility)
再生性又稱作業者變異,指不同作業者以相同量具量測 再生性又稱作業者變異,指不同作業者以相同量具量測 相同產品之特性時, 相同產品之特性時,量測平均值之變異 在量測之條件有所變化下, 在量測之條件有所變化下,重複之量測值之間的變異 (操作者,裝夾,位置,環境條件,較長的時間段) 操作者,裝夾,位置,環境條件,較長的時間段) 為外在因素引起之量測系統的變異
GRR培训讲义_050921
All operators agree within and between each Other All Operators agree with standard
表示必须一致
Known 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
100.0% 99.0% 94.6%
96.5% 92.0% 84.8%
95.8% 91.0% 83.6%
99.8% 98.0% 93.0%
95.8% 91.0% 83.6%
89.8% 83.0% 74.2%
% Operator
95% UCL Calculated Score 95% LCL
% Score vs Operator
VGRR：主要针对可以量化数值，如尺寸，温度，压 力等，其测量结果是用具体的数值来记录。
3
Let’s do our best!
特征GRR的特点
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.
FAIL 标准 PASS
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.
4
89.8% 83.0% 74.2%
89.0% 82.0% 73.1%
表示必须一致
Known 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
100.0% 99.0% 94.6%
96.5% 92.0% 84.8%
95.8% 91.0% 83.6%
99.8% 98.0% 93.0%
95.8% 91.0% 83.6%
89.8% 83.0% 74.2%
% Operator
95% UCL Calculated Score 95% LCL
% Score vs Operator
VGRR：主要针对可以量化数值，如尺寸，温度，压 力等，其测量结果是用具体的数值来记录。
3
Let’s do our best!
特征GRR的特点
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.
FAIL 标准 PASS
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.
4
89.8% 83.0% 74.2%
89.0% 82.0% 73.1%
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