MSA测量系统分析课程分析教程文件
MSA测量系统分析培训教材(PPT 43页)
R& R = (E.V.)2 + (A.V.)2
%R& R = 100[(R& R) / (TOL)]
R& R = (4.36)2 + (0.0)2
%R& R = 100[(4.36) / (10)]
R& R = 4.36
%R& R = 43.6%
第 17 片
测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
因此量具是不合格的。 4. 6号零件是不合格的,这一点两位操作员都发
现了。 5. 7号零件是合格的,但两位操作员使用该量具
进行一次测量时都判其为不合格。 6.
第 24 片
测量系统分析
偏倚
偏倚的定义 偏倚被定义为
测量值的平均值 与
实际值 之间的差值。
第 25 片
测量系统分析
偏倚
• 偏倚与准确度有关,因为如果测 量值的平均值相同或近似于相同 ,就可以说是零偏倚。这样的话 ,所用的量具便是“准确的”。
76
特性: 硬度
容差: 10 个单位
量具编号: QA 1234
日期: 1995 年 9 月 27 日
操作员姓名: 操作员 A, 操作员 B, 操作员 C
极差
第一次
76 76 76 75 74 74 76 75 74 76
操作员 B 第二次 第三次
76
75
75
75
75
76
75
74
74
76
74
76
75
74
• 第9步
– 对结果进行解释: • 量具 %R&R 结果大于30%,因此验收不合 格。 • 操作员变差为零,因此我们可以得出结论认 为由操作员造成的误差可忽略。 • 要达到可接受的%量具R&R,必须把重点放 在设备上。
MSA测量系统分析培训教材(PPT 43张)
R = average of the average ranges 均值的平均值 R = (1.5 + 1.5 + 1.3) / 3 = 1.43
X diff
第
13 片
测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
• 第5步
– 计算 UCLR 并放弃或重复其值大于UCLR 的读数。 – 既然极差已没有大于3.70 的值,那么继续进行。
极差
1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1.5
第一次
76 75 74 74 76 76 75 75 74 75 75.0
操作员 C 第二次 第三次
75 76 76 74 75 76 75 74 74 76 75.1 75 76 76 74 74 76 74 76 76 74 75.1
极差
1 1 2 0 2 0 1 2 2 2 1.3
– 对结果进行解释:
• 量具 %R&R 结果大于30%,因此验收不合 格。 • 操作员变差为零,因此我们可以得出结论认 为由操作员造成的误差可忽略。 • 要达到可接受的%量具R&R,必须把重点放 在设备上。
第
18 片
测量系统分析
计量型 – 重复性再现性 (GR&R)判定原则为:
• %R&R<10%,测量系统可以接受! • 10%≤%R&R<30%,测量系统尚可接受! • %R&R≥30%,测量系统不可以接受!
• 此外,ndc(有效分辨率)取整整,且应该大于 等于5。
第 19 片
测量系统分析
计数型量具研究
• 任何量具的目的都是为了发现不合格 产品。如果它能够发现不合格的产品 ,那么它就是合格的,否则量具就是 不合格的。 • 计数型量具研究无法对量具有多“好 ”作出量化判断,它只能用于确定量 具合格与否。
MSA测量系统分析培训教材
测量系统分析MSA培训教材目录MSA与ISO/TS16949一、通用测量系统指南1.1QMS手册的目的1.2术语1.3什么是测量系统1.4什么是数据的质量1.5标准的传递1.6测量系统评定的两个阶段1.7评价测量系统的三个基本问题二、评定测量系统的程序2.1测量系统研究的目的2.2测量系统特性及变差类型和定义2.3测量系统的分析2.3.1测量系统分析的目的2.3.2测量系统分辨力2.3.3测量系统的稳定性2.3.4测量系统的偏移2.3.5测量系统的重复性与再现性2.3.6测量系统的线性三、计量型测量系统研究指南3.1测量系统研究准备3.2测量系统分析实施流程图3.3确定偏倚用指南3.4确定重复性和再现性指南3.5计量型――方差分析法(ANOVA)四、计数型测量系统研究指南4.1计数型――短期研究(小样法)4.2计数型――长期研究(大样法)ISO/TS16949与MSA要求条文ISO/TS16949 技术规 7.6.1•为分析当前的各种测量和试验设备系统测量结果的变差,应进行适当的统计研究。
此要求应用于控制计划中提及的测量系统。
•所有的分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一致。
(如:偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性研究)。
如经顾客批准,也可采用其它分析方法及接受准则。
要点说明•对控制计划中列入的测量系统要进行测量系统分析。
•测量分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一致。
•经顾客批准,可以采用其它方法及接受准则。
•ISO/TS16949手册强调要有证据证明上述要求已达到。
•PPAP手册中规定:对新的或改进的量具、测量和试验设备应参考MSA手册进行变差研究。
•APQP手册中,MSA为“产品/过程确认”阶段的输出之一。
•SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
一、通用测量系统指南1.1QMS手册的目的━介绍QMS方法,主要用于工业界的测量系统━不作为所有测量系统分析的概念,主要的焦点是对每个零件能重复读数的测量系统。
超详细MSA测量系统分析讲解
2.线性的分析方法和接受准则
●回顾:
1.什么是线性?
●线性指南
1.在量具的操作范围内,选择g(子组数)≥5个零件 2.检验每个零件,以确定基准值 3.一个人测量每个零件m(子组容量)≥10次 4.计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚的平均值。(偏倚i,j=Xi,j -基准值) 5.在线性图上画出单值偏倚和基准的偏倚值 6.计算并画出最佳拟合线和置信带 7.画出“偏倚=0”线,评审该图指出特殊原因和线性的可接受性 (即“偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内)
MSA
课前思考
1.什么是MSA ? 2.什么时候做MSA? 3.谁做MSA? 4.哪些测量系统需要做MSA? 5.在哪里做MSA? 6.怎么做MSA?原理是什么?
MSA
第一单元
MSA的基本概念
MSA
二.MSA的基本概念
1.测量的定义
●测量:被定义为“对某具体事物赋予数字(或数值),以表示它们 对于特定特性之间的关系”。这定义由C.Eisenhart(1963)首次提出 。赋予数字的过程被定义为测量过程。而数值的指定被定义为测量值 。
3.MSA与FMEA(潜在失效模式及后果分析)
a. FMEA可以用来识别特殊特性,为SPC和MSA确定控制和分析的 对象
b.可以建立测量系统FMEA,管理测量系统的风险
MSA
一.MSA的概述介绍
(二)MSA 与汽车行业五大质量手册
4.MSA与SPC(统计过程控制)
测量系统对适当的数据分析来说是很关键的,在收集过 程数据之前就应很好地对它加以了解。这些测量系统缺少 统计控制,或它们的变差在过程总变差中占很大比例,就 可能做出不恰当的决定。
质量分享测量系统分析(MSA)培训课件
工程等,未来需要进一步加强多学科之间的融合和协作,培养具备跨学
科背景的复合型人才。
03
国际标准化趋势
随着全球化进程的加速推进,国际标准化趋势日益明显。未来需要关注
国际标准化动态,积极参与国际标准化工作,推动MSA技术的国际交
流与合作。
26
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
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案例二:优化生产流程
利用MSA对生产过程中的关键测量点进行分析,识别 出影响产品质量的关键因素。
通过引入先进的测量技术和设备,提高生产效率和产品 质量水平。
根据分析结果,对生产流程进行调整和优化,减少不必 要的工序和浪费。
优化后的生产流程降低了制造成本,提高了产品质量和 客户满意度。
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质量分享测量系统分析(MSA)培 训课件
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1
目录
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• 引言 • 测量系统分析(MSA)基本概念 • MSA方法与工具 • MSA实施步骤与流程 • MSA在质量改进中应用案例 • MSA培训总结与展望
2
01 引言
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目的和背景
提高员工对测量系统 分析的认识和理解, 确保测量数据的准确 性和可靠性
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明确测量对象和目的
1
确定需要测量的产品或过程特性
2
明确测量的目的和要求,例如精度、稳定性等
3
了解相关标准和规范,确保测量符合行业或组织 要求
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选择合适MSA方法
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01
根据测量对象和目的,选择合适的MSA方法,如计量型 MSA和计数型MSA
MSA-测量系统分析讲义
计量型测量系统-GRR(重复性和再现性)
分析目的:确定测量系统的重复性和再现性 MSA方法:平均值和极差法(X&R) 数据采集方法: 1.取得一个能代表过程变差实际或预期范围的样本,为n>5. 2.给评价人编号为A,B,C等,并将零件从1到n进行编号,但零件编号不要让评价人看到. 3.让评价人A以随机顺序测量n个零件,并将结果记录在第1行. 4.让评价人B和C依次测量这些一样的零件,不要让他们知道别人的读值.然后将结果 分别的记录在第6行和第11行. 5.用不同的随机测量顺序重复以上循环,并将数据记录在第2,7和12行;注意将数据记录 在适当的栏位中,例如:如果首先被测量的是零件7,然后将数据记录在标有零件7的栏 位中.如果需要进行三次测量,则重复以上循环,并将数据记录在第3,8和13行中. 6.如果评价人处于不同的班次,可以使用一个替代的方法.让评价人A测量所有10个零件, 并将读值记录在第1行;然后让评价人A按照不同的顺序重新测量,并把读值记录在第2 行和第3行.评价人B和评价人C也同样做.
计量型测量系统-GRR(重复性和再现性)
*当测量大型零件或不可能同时获得数个零件时,按照以下步骤操作: 1.取得一个能代表过程变差实际或预期范围的样本,为n>5. 2.给评价人编号为A,B,C等,并将零件从1到n进行编号,但零件编号不要让评价人看到. 3.让评价人 第一个零件并将读值记录在第1 评价人B 让评价人A 3.让评价人A第一个零件并将读值记录在第1行;评价人B测量第一个零件并将读值 记录在第6 让评价人C测量第一个零件并将读值记录在第11 记录在第6行;让评价人C测量第一个零件并将读值记录在第11行. 11行 4.让评价人 重新测量第一个零件并将读值记录在第2 评价人B 让评价人A 4.让评价人A重新测量第一个零件并将读值记录在第2行;评价人B重新测量第一个 零件并将读值记录在第7 评价人C重复测量第一个零件并将读值记录在第12 12行 零件并将读值记录在第7行;评价人C重复测量第一个零件并将读值记录在第12行. 如果需要进行三次测量,则重复以上循环,并将数值记录在第3,8 13行中 3,8和 行中. 如果需要进行三次测量,则重复以上循环,并将数值记录在第3,8和13行中. 5.如果评价人处于不同的班次,可以使用一个替代的方法.让评价人A测量所有10个零件, 并将读值记录在第1行;然后让评价人A按照不同的顺序重新测量,并把读值记录在第2 行和第3行.评价人B和评价人C也同样做.
MSA-测量系统分析培训课程
MSA-测量系统分析培训课程1. 简介本文档介绍了MSA(测量系统分析)培训课程的内容和目标。
MSA是一种用于评估和改进测量系统准确性和可重复性的方法,它在质量管理和数据分析方面具有重要意义。
1.1 培训目标本培训课程的目标是培养学员对MSA方法的理解和应用能力,使其能够在实践中进行测量系统的分析和改进。
在本课程的学习过程中,学员将通过理论学习、案例研究和实践操作等方式,全面了解MSA的概念、原理和实施步骤。
1.2 适用对象本课程适用于那些希望深入了解和应用MSA方法的质量管理人员、数据分析师以及与测量系统相关工作的人员。
无论您是在制造业、生产环境还是服务行业工作,都可以通过本课程提高对测量系统的认识和应用能力。
2. 培训内容本培训课程共包含五个主要模块,每个模块都涵盖了特定的主题。
以下是每个模块的简要介绍:2.1 MSA概述本模块将介绍MSA的基本概念和重要性。
学员将了解测量系统误差的来源以及如何利用MSA来评估和改进测量系统的准确性和可重复性。
2.2 MSA方法本模块将详细介绍MSA方法的步骤和技术。
学员将学习如何选择适当的MSA方法,并了解数据收集、计算和分析的方法和工具。
2.3 MSA工具本模块将介绍常用的MSA工具,如控制图、方差分析等。
学员将学习如何使用这些工具来评估测量系统的稳定性和能力。
2.4 MSA案例分析本模块将通过实际案例分析,让学员运用所学知识解决实际问题。
学员将学习如何分析和解释MSA结果,并提出改进措施。
2.5 MSA实践操作本模块将进行实践操作,学员将亲自操作和应用MSA方法和工具。
通过实践操作,学员将更深入地理解和掌握MSA的实施步骤和技巧。
3. 培训方式本培训课程将采用多种培训方式,包括但不限于以下形式:•理论讲解:授课老师将详细讲解MSA的概念、原理和方法。
•案例研究:学员将参与实际案例的研究和讨论,从中获得实际应用的经验。
•实践操作:学员将进行实践操作,亲自操作和应用MSA方法和工具。
测量系统分析(MSA)—培训教材(第三版)-PPT文档资料
16.2 有效分辨率:考虑整个测量系统变差时的数据分级大小叫有效分辨 率。基于测量系统变差的置信区间长度来确定该等级的大小。通过 把该数据大小划分为预期的过程分布范围能确定数据分级数(ndc)。 对于有效分辨率,该ndc的标准(在97%置信水平)估计值为1.41
(PV/GRR)。(见 Wheeler,1989,一书中的另一种解释。) √ 对于一个特定的应用,测量系统对过程变差的灵敏性; √ 产生有用的测量输出信号的最小输入值; √ 总是以一个测量单位报告。
3、ISO/TS 16949:2002 质量管理体系对测量系统分析 (MSA)的要求: 7.6.1 测量系统分析 为分析每种测量和试验设备系统得出的测量结果 存在的变差,必须进行适当的统计研究。此要求必须 适用于在控制计划中提及的测量系统。所用的分析方 法及接收准则必须符合顾客关于测量系统分析的参考 手册的要求。如果得到顾客的批准,也可采用其它分 析方法和接收准则。
方法和技术等的详细说明
使用的关键准则是什么? (测量/评估) ⑦
填写过程有效性的测量,比 如矩阵和指标
注:测量系统分析(MSA)的“过程分析(乌龟图)”表中之具体和详细内容的填写请见附件二。
9、测量系统分析(MSA )的目的 1)、对参加课程培训的人员: — 理解测量系统分析(MSA )在产品控制和过程改进中 的重要性; — 具备开展测量系统分析(MSA )所需要的实用知识; — 建立测量系统不确定度的量化方法、可测量指标和接 受准则,从而作出专业、客观的评价。 2)、对企业使用测量系统分析(MSA )方法: 确定新购或经维修、校准合格后的测量设备在生产过程中 使用时能提供客观、正确的分析/评价数据,对各种测量 和试验设备系统测量结果的变差进行适当的可靠性统计研 究,以了解测量系统是否满足产品特性的测量需求和评价 测量系统的适用性,确保产品质量满足和符合顾客的要求 和需求。
MSA培训教材测量系统分析
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MSA培训教材测量系统分析
重复性-1
l 测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是 一致的。由于仪器自身以及零件在仪器中位置变 化导致的测量变差是重复性误差的两个一般原因。 由于子组重复测量的极差代表了这两种变差,极 差图将显示测量过程的一致性。如果极差图失控, 通常测量过程的一致性有问题。如果极差受控, 则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的。
l
%AV=100[
]
l % R&R=100[
]
l
%PV=100[ ]
l l
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各因素所占的百分比之和将不等于100%。
应对过程变差的百分比的结果进行评价,从而确定测量
系统是否能适合预期的运用。
MSA培训教材测量系统分析
•均值和极差法-9
各因素所占的百分比之和将不等于100%。
l 应对过程变差的百分比的结果进行评价,从而确定测量系统是否能适合预期的 运用。
重复性-5
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MSA培训教材测量系统分析
重复性-6
R图控制限: R=25/10=2.5 D3=0.000 D4=2.575(见表3) UCLR=R ×D4=2.5×2.575 LCLR= R×D3=0.000
重复性或量具变差的估计:
式中d2*从表2中查得,它是依赖于试验次数(m=3)及零件数量乘 以评价人数量(g=5 ×2=10)。
于设备变差的平方与评价人变差的平方之和在开 发,即:
R﹠R=
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MSA培训教材测量系统分析
均值和极差法-6 总变差(TV)计算公式
l 零 件 间 变 差 ( PV或 σp ) 等 于 零 件 均 值 的 极 差 (RP)乘以一个常数(K3), K3取决于量具研究 中所用零件的个数。
测量系统分析MSA第四版培训教程98页
观测次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
外径观测值 (英寸) 0.72660 0.72440 0.72535 0.72630 0.72710 0.72745 0.72630 0.72515 0.72525 0.72570
45
量具偏倚不合格的原因
标准值有误 测量设备:
磨损 错误的尺寸 测量错误的特性 校准不当 作业员使用不当
12
评价测量系统的基本问题
是否有足够的分辨力? 是否具备时间意义的统计稳定? 统计特性是否在期望的范围内具备一致性,用于 过程控制和分析是否可接受? 所有的变差总和是否在一个可接受的量测不确定 度的水平?
13
测量系统变差
测量过程的构成因子及其相互作用,产生了测 量结果或数值的变差。
强调要有证据证明上述要求已达到。 PPAP手册中规定:对新的或改进的量具、测量和试验设备应参考 MSA手册进行变差研究。 APQP手册,MSA为“产品/过程确认”阶段的输出之一。 SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
测量系统分析简介
什么是测量系统
是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估, 其所使用的仪器或量具、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整个过程。
测量系统分析
(MSA) 第四版
2019年1月15日
内容提要
MSA与IATF16949:2016的关系 MSA 介绍 测量系统的统计特性 分辨率 测量系统的量化 进行量具的重复性和再现性分析(GR&R) 属性测量 MSA 技术总结
MSA与IATF16949的关系
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测量系统特性
1. 测量系统的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因 造成的。这可称为统计稳定性;
2. 测量系统的变异必须比制造过程的变异小;
3. 变异应小于公差带;
4. 测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者,一 般来说,测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者 的十分之一,即十进位或10-1法则。这表明仪器的分辨率 应把公差分为十份或更多;
差)
7
重复性
由一个评价 人,采用一 种测量仪器, 多次测量同 一零件的同 一特性时所 获得的测量 值变差。
8
重复性不好的可能原因包括
零件内部:形状、位置、表面加工、样品一致性、变形、硬度不够。 仪器内部:修理、磨损、设备或夹紧装置故障、质量差、维护不当、
变形、硬度不够。 基准内部:质量、级别、磨损。 方法内部:设置、技术、零件调整、夹持、夹紧、点密度的变差。 评价人内部:技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲
M 方法
O 操作者 E 环境
岗位培训、口述、作业指导书、控制计划、检验计划、试 验程序、零件程序
评价人、校准或试验技师、评估人、检查员
温度、湿度、浓度、现场清洁、照明、位置、振动、动力、 电磁干扰(EMI)、噪声、时间、空气
A 假设
统计的、操作的、标准、常数、手册值、热稳定、弹性模 数、科学定律
3
测量有关的问题
环境之间:在第1、2、3等时间段内测量,由环境循环引起的均值差。 这是对较高自动化系统在产品和过程资格中最常见的研究。
操作者训练效果 应用——零件尺寸、位置、观察误差(易读性、视差)
12
量具R&R和GRR
13
稳定性 偏依随时间 的变化 别名:漂移
14
不稳定性可能的原因包括:
仪器需要校准,需要减少校准时间间隔 仪器、设备或夹紧装置的磨损 正常老化或退化 缺乏维护——通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 磨损或损坏的基准,基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当 仪器质量差——设计或一致性不好 不同的测量方法——设置、安装、夹紧、技术 (量具或零件)变形 环境变化——温度、湿度、振动、清洁度 应用——零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳,观察错误(易读性、
5. 测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。若真的 如此,则测量系统最大的(最坏)变差应小于过程变差和 公差带两者中的较小者。
2
测量系统的误差源
误差源
别名或分量
P 零件
生产件、样本、被测体、测试单元(UU元、主量具、测量机器、试验台
S 标准
刻度、基准、人工制品、检查标准、固有的标准、一致意 见、标准基准材料(SRM)、等级、接受准则
5
偏倚
偏倚是对同 样的零件的 同样特性, 真值(基准 值)和观测 到的测量平 均值的差值。
6
造成过分偏倚的可能原因是:
仪器需要校准 仪器、设备或夹紧装置的磨损 磨损或损坏的基准,基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当 仪器质量差——设计或一致性不好 线性误差 应用错误的量具 不同的测量方法——设置、安装、夹紧、技术 测量错误的特性 (量具或零件)变形 环境——温度、湿度、振动、清洁的影响 违背假定,在应用常量上出错 应用——零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误(易读性、视
视差)
15
线性 整个正常操作范围的偏倚改变。
16
线性(变化的线性偏倚)
17
性线误差的可能原因包括:
仪器需要校准,需要减少校准时间间隔 仪器、设备或夹紧装置的磨损 缺乏维护——通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 磨损或损坏的基准,基准出现误差——最小/最大 校准(不包括工作范围)不当或调整基准的使用不当 仪器质量差——设计或一致性不好 仪器设计或方法缺乏稳健性 应用错误的量具 不同的测量方法——设置、安装、夹紧、技术 (量具或零件)随零件尺寸变化的变形 环境——温度、湿度、振动、清洁度 违背假定,在应用常量上出错 应用——零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳,观察错误(易读性、视
在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题:
1. 这种测量系统有足够的分辨力吗? 2. 这种测量系统在一定时间内是否在统计上保持
一致?
3. 这些统计性能在预期范围内是否一致,并且用
于过程分析或控制是否可接受?
4. 测量同样的零件特性在不同的场合是否采用了
不同的测量系统
4
测量系统的五个性 1. 偏倚 2. 重复性 3. 再现性 4. 稳定性 5. 线性
劳。 环境内部:温度、湿度、振动、亮度、清洁。 应用错误的量具。
9
偏倚和重复性的关系
10
再现性 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 的变差。
11
再现性错误的潜在原因包括:
零件(样品)之间:使用同样的仪器、同样的操作者和方法时,当测量 零件的类型为A、B、C时的均值差。
分析
对过程参数 只能表明过程是否正在产生合 格零件
依据过程分布可用半计量 控制技术
可产生不敏感的计量控制 图
一般来说对过程参数及指 数的估计不可接受
只提供粗劣的估计
可用于计量控制图
建议使用
21
过程控制图1(X 和 R)
22
过程控制图2(X 和 R,分辨率不足的情形)
仪器之间:同样的零件、操作者、和环境,使用仪器A、B、C等的均值 差。注意:在这种研究情况下,再现性错误常与方法和/或操作者混淆。
标准之间:测量过程中不同的设定标准的平均影响 方法之间:改变点密度,手动与自动系统相比,零点调整,夹持或夹紧
方法等导致的均值差。
评价人(操作者)之间:评价人A、B、C等的训练、技术、技能和经验 不同导致的均值差。对于产品及过程资格以及一台手动测量仪器,推荐 进行此研究。
差)
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描述测量系统变差的分布可赋予下列特性
1)位置 稳定性; 偏倚; 线性。
2)宽度或范围 重复性; 再现性。
19
变差重叠:
20
不重叠的过程分布的数据分级对控制与分析活动的影响
控制
只有下列条件才可用于控制:
与规范相比过程变差较小
预期过程变差上的损失函数很 平缓
过程变差的主要原因导致均值 偏移