测量系统分析在MINITAB中的运用

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用MINITAB软件进行测量系统分析

用MINITAB软件进行测量系统分析

用MINITAB软件进行测量系统分析简介MINITAB是一款流行的质量管理和统计分析软件,可用于统计数据分析、验证、模拟等多种应用。

本文将介绍如何使用MINITAB进行测量系统分析。

什么是测量系统分析?测量系统分析是一种用于评估测量数据质量的统计分析技术。

它用于评估测量过程的可靠性和稳定性,以确定测量数据的准确性和可行性。

主要目的是确保测量数据是可信、稳定和一致的。

测量系统分析的组成部分测量系统分析主要由以下三个部分组成:1. 重复性分析重复性分析是评估测量系统的稳定性和可重复性的一种方法。

它涉及在同一条件下多次测量一个物品,并记录测量结果。

2. 中误差分析中误差分析是一种确定测量系统误差来源的方法。

中误差主要是针对不同测量器具之间差异的分析。

3.倾向性分析倾向性分析是评估测量系统的准确性的一种技术。

在该分析中,实验员将同一个物品测量多次,然后与实际值进行比较。

MINITAB软件进行测量系统分析在MINITAB软件中,可以使用各种功能和工具完成测量系统分析。

以下是一个简单的步骤指南:1. 输入数据将所有与测量系统相关的数据输入到MINITAB中。

这些数据可能包括实际测量值、类型和数量等信息。

2. 启动分析工具启动MINITAB软件中的测量系统分析工具,并选择所需的分析选项。

3. 进行分析在分析工具中,进行重复性分析、中误差分析和倾向性分析。

分析结果将显示在软件中,并提供附加分析和工具。

4. 生成报告根据分析结果生成报告,进行数据可视化和结果研究。

此外还可以使用MINITAB软件中的图表和其他数据可视化工具来展示分析结果。

MINITAB软件提供了进行测量系统分析的多种方法和工具,可以帮助保存大量时间和精力。

使用该软件进行测量系统分析将得到更准确、可靠的数据,并帮助提高测量方法和技术。

MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文

MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
数值应该在控 制限内
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大,同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图:可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示,平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断:1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起,表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显,这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例:图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差,如果测量系统的R&R偏大时,可 以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内 ->良好
大部分点落在管理界限外 ->主变动原因:部品变动
->良好
->测量值随部品的变动 ->测量值随OP的变动
->对于部品10,OP有较大分歧;
M--测量系统分析: 离散型案例(名目型):gage名目.Mtw
背景:3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育; 检查者3需要追加训练; (反复性)
(2).在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注:其他选项若无要求,选择 默认项,不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成:数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析: (1)图表分析
变异分量条形图:展示了会话窗口中的计算结果,此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断:量具R&R,重复(Repeat), 再现性(Reprod)越小越好。
A—假设测定:案例:2sample-t.MTW (2): 2-sample t(单样本)
① 正态性验证:
<统计-基本统计- 正态性检验 : >

Minitab在MSA中运用

Minitab在MSA中运用

Minitab在MSA中的应用导言测量系统分析(Measurement System Analysis,MSA)是确保测量结果的准确性和可靠性的关键过程。

在质量管理和过程改进中,MSA是至关重要的工具,可帮助组织评估其测量系统的性能并做出相应的调整。

Minitab是一种功能强大的统计软件,被广泛应用于数据分析和质量管理领域。

在MSA中,Minitab提供了一系列强大的功能和方法,用于分析和评估测量系统的性能。

Minitab中的基本概念在开始介绍Minitab在MSA中的具体应用之前,我们首先了解一些Minitab中的基本概念。

数据输入Minitab提供了多种数据输入方式,包括手动输入、复制粘贴和导入外部文件等。

用户可以根据实际情况选择最适合的数据输入方式。

工作表Minitab使用工作表的概念来组织和管理数据。

用户可以在一个工作表中输入多个变量的数据,每列表示一个变量,每行表示一个观测值。

数据清洗和准备Minitab提供了一系列数据清洗和准备工具,用于处理缺失数据、异常值和重复数据等。

这些工具可以帮助用户在进行MSA之前,将数据整理成可分析的形式。

统计分析和图表展示Minitab提供了丰富的统计分析和图表展示功能,用于探索数据的特性和关系。

用户可以通过Minitab生成直方图、散点图、箱线图等各种图表,同时还可以计算均值、方差、标准差等统计指标。

Minitab在MSA中的运用Gage R&R分析Gage R&R(Repeatability and Reproducibility)分析是MSA的核心内容之一,用于评估测量系统的可重复性和可再现性。

Minitab提供了一种简单且全面的方法来执行Gage R&R分析。

首先,用户需要将测量数据输入Minitab的工作表中,并确保每列代表一个变量,每行代表一个观测值。

然后,通过导航栏中的。

MINITAB测量系统分析MSA

MINITAB测量系统分析MSA

交叉式数据分析-均值极差法

打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGEAIAG.MTW 从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Crossed)

交叉式数据分析-均值极差法
包含测量对象名称或编号的列
包含操作者名称或编号的数据列
包含测量值的列
选择均值极差法
交叉式数据分析-均值极差法
过程公差处输入8
交叉式数据分析-均值极差法


结果分析:
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件. VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比
测量重复性和再现性研究

Gage R&R Study可对交叉式数据 (crossed)和嵌套式数据(nested)进行精确 性分析.
在Minitab如何组织这两种数据的?
数据组织方式的差异
交叉式数据 嵌套式数据
相同
不同
交叉式数据分析




交叉式数据分析分为均值极差法(Xbar-R)和方 差法(ANOVA)分析 均值极差法不考虑操作者与测量对象之间的交 互作用 均值极差法将总测量变差分为三类:部件-部件, 重复性和再现性 方差法将总测量变差分为四类:部件-部件,重复 性,操作者,操作者-部件交互作用

测量系统分析 Minitab-MSA

测量系统分析 Minitab-MSA
5
2、为什么要进行测量系统分析
要点: • 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。 • 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
2
3
Precision to Tolerance Ratio---P/T
Precision to Total Variation Ratio---P/TV
%Contribution
Minitab
显示:-> %Tolerance
%Study Var %Contribution
%Tolerance 5.15 MS 100%
• 测量:赋值给具体事物以表示它们对于特定 特性之间的关系。
• 测量过程:赋值过程定义为测量过程。 • 测量系统:是对测量单元进行量化或对被测
特性进行评估,其所使用的仪器、量具、标 准、操作、方法、夹具、人员、软件及环境 的集合,用来获得测量结果的整个过程。 • 测量系统分为计量型测量系统与计数型测量 系统
22
Gage R&R 评价指标
评价指标
1. %Contribution =
σ2MS σ2Total
× 100%
2. %Study Variation =
σMS σTotal
× 100%
3. %Tolerance = 5.15 × σMS Tolerance
× 100% *( Tolerance = USL-LSL)
from that of the process

minitab测量系统分析

minitab测量系统分析

说明:过程大部分偏差来自于工件与工件之间,来自测量 系统的偏差很小。
说明:A和B检验员对每个样品的测试结果在极差控制线内, 说明他们进行检测的方式是一致的。而对于C检验员存在 检测不认真,存在读数问题。
说明:只有2~3个点在控制线内,有70%的测量结果在控 制线外,说明测量系统能够足以并能够检测到各样品的偏 差,A、B检验员基本相同,C检验员不相同。
说明:10个样品之间存在很大的偏差,没有奇异读数或不 一致的零件。
Байду номын сангаас
说明:三个检验员检测有差异。
说明:交互作用曲线除5号样有交叉外,基本上是平行 的,也就是说,5号样品,人与零件之间有明显的交互 作用。
说明:测量系统的精度与过程规范的比率(SV/Toler)=20.58%<30%,说明量具 对于规范的测量能力是勉强可以接受的,测量系统的精度与总过程偏差的百分比 GR&R=28.20%<30%,说明量具对于过程偏差的测量能力是可以勉强接受的, 区分类别数=4<5,说明测量系统不能可靠的对过程偏差进行分级,测量系统不 能接受的。测量系统的再现性较大,可以考虑增大测量精度或者更换更高分辨率 的尺子。
Homework
当大Y或小y没有数据时,项目的D阶段: 1.采用树状图和因果矩阵来得到小y或采用QFD,拆解客户
的要求,得到小y。 2.项目目标:
测量系统分析: 1.测量目的:为了检测水的高度,判断测量系统是否可信。 2.测量方法:在5~8cm水杯高度范围内取10个样品,每个样品由检验
员随机测量两次,检验员在第二次测量的样品编号与第一次相同。 3.测量人员:A、B、C。 4.测量时间:2013年5月7日 16:30~18:00。

应用Minitab进行测量系统分析

应用Minitab进行测量系统分析

应用Minitab进行测量系统分析引言应用系统的方法研究测量过程,通过对测量系统的分析来评价测量系统和测量数据的质量和可靠性是十分有意义的。

测量系统分析是ISO/TS 16949和ISO10012:2003中重要的测量过程控制技术。

质量改进的有效性在很大程度上取决于测量系统的能力,因此正确的测量往往是质量改进的第一步。

1 测量系统分析的研究内容1.1 基本概念数据是测量的结果,而测量是指"以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业"。

这"一整套作业"就是给具体的事物(实体或软件)赋值的过程。

这个过程的输入有人(操作者)、机(量具和必要的设备和软件)、料(实体或系统)、法(操作方法)、环(测量环境)等,这个过程的输出就是测量系统,见图1。

所谓测量系统分析,是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源,及其对测量结果的影响,最后给出本测量系统是否合乎使用要求的明确判断。

测量系统必须具有良好的准确性(accuracy)和精确性(precision),通常由偏倚(bias)和波动(variation)等统计指标来表征。

偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值(真值)之差,其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。

波动表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度,常用测量结果的标准差σ或过程波动VP表示。

波动也可称为变异。

测量数据质量高,既要求偏倚小,又要求波动小。

偏倚和波动中有一项大,就不能说测量数据质量高。

1.2 测量结果波动的分解图2揭示了过程波动的主要来源以及测量系统分析的主要内容。

通过测量系统分析,控制测量系统的偏倚和波动,以便获得准确且精确的测量数据。

1.3 重复性和再现性重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下,对同一测量对象进行多次重复测量所得结果的一致性。

此时测量值的波动称为重复性,记为VE。

MINITAB量测系统分析(Measurement System Analysis)

MINITAB量测系统分析(Measurement System Analysis)

MINITAB量测系统分析(Measurement System Analysis)1、量具走势图(Gage Run Chart)[概述]量具走势图是一张观察结果随观察者和零件号而变化的图形。

在均值处划了一条水平线,该均值可由数据计算得出或根据过程以往的检验得出。

你可以利用该图快速地评价不同的操作者和零件之间的差异。

一个稳定的过程会显示一张随机的散布的点;存在操作者或零件影响则会显示一张具有某种规律的图形。

[例]变差占了所观察到的总体变差的一大部分(GAGE2.MTW)。

为了比较,以同样的数据分别以ANOV A方法或Xbar-R方法进行Gage R&R研究。

对GAGEAIAG表中的数据, 选择10个零件代表过程变差的预期范围。

三个操作者以随机顺序测量10个零件,每个零件测量两次。

对GAGE2表中的数据,选择3个零件代表过程变差的预期范围。

三个操作者以随机顺序测量三个零件,每个零件测量3次。

Step 1: Gage Run Chart with GAGEAIAG data1 Open the worksheet GAGEAIAG.MTW.2 Choose Stat > Quality Tools > Gage Run Chart.3 In Part numbers, enter C1.4 In Operators, enter C2.5 In Measurement data, enter C3. Click OK.Step 2: Gage Run Chart with GAGE2 data1 Open the file GAGE2.MTW.2 Choose Stat > Quality Tools > Gage Run Chart.3 In Operators, enter C2.4 In Measurement data, enter C3. Click OK.[结果1][结果2][结果分析1] Gage Run Chart Example —GAGEAIAG.MTW对每个零件,你可以比较每个操作者的测量变差,以及操作者之间的测量差异。

用MINITAB软件进行测量系统分析1

用MINITAB软件进行测量系统分析1

用MINITAB软件进行测量系统分析质量部陈志明摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用,而数据的质量又取决于测量系统的能力。

本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例,介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法,供大家参考。

关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析(MSA)一测量系统分析概述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过程。

理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果:与一个标准值相符。

而事实上,理想的测量系几乎是不存在的:用一把校准好的卡尺,不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。

低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差,从而可能掩盖被分析过程的偏差,这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。

测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定,测量系统必须处于统计控制中,也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成,而不应由于特殊原因导致。

测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性,而确定其质量水平。

通常,我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性,它们是:1)偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值;2)线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别;3)稳定性:表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量,与通常意义上的统计稳定性是有区别的;4)重复性:指同一个评价人,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值(数据)的偏差。

5)再现性:指由不同的评价人,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偏差。

通常,前三种指标用于评价测量系统的准确性,后两种指标用于评价测量系统的精确性。

测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。

MINITAB_测量系统分析汇总

MINITAB_测量系统分析汇总



交叉式数据分析-方差法

打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGEAIAG.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Crossed)

交叉式数据分析-方差法
包含测量对象名称或编号的列
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Linearity and Bias Study
包含测量值的列
嵌套式数据分析


结果分析:
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件. VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比


嵌套式数据分析

打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGENEST.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Nested)

嵌套式数据分析
包含测量对象名称或编号的列
包含操作者名称或编号的数据列
包含操作者名称或编号的数据列
包含测量值的列
选择均值极差法
交叉式数据分析-均值极差法

MINITAB使用方法MSA资料

MINITAB使用方法MSA资料

MINITAB使用方法MSA资料MINITAB是一款流行的统计分析软件,常用于数据分析和质量控制。

其中,MSA(测量系统分析)是MINITAB的重要功能之一,用于评估测量系统的准确性、精度和稳定性。

以下是使用MINITAB进行MSA分析的基本步骤和操作指南。

1.数据准备在进行任何分析之前,首先需要准备好所需的数据。

通常,MSA分析需要测量值和重复测量的数据。

确保数据的可靠性和准确性非常重要。

2.导入数据在MINITAB中,打开一个新的工作表,并将数据导入其中。

可以通过以下途径导入数据:直接输入数据,从文本文件中导入,从其他软件(如Excel)中复制粘贴数据。

3.创建测量系统分析工作表在MINITAB的菜单栏中,选择「Stat」-「Quality Tools」-「Measurement Systems Analysis」-「Gage Study(Crossed Design)」来创建测量系统分析工作表。

4.定义变量在弹出的对话框中,选择要分析的测量变量和因子,并定义各个变量的类型。

对于连续型变量,选择「Continuous Data」;对于离散型变量,选择「Attribute」。

根据实际情况,可能还需要定义其他属性,如测量上限、下限、精度等。

5.输入数据在测量系统分析工作表中,输入数据。

确保按照所定义的变量类型正确输入数据。

6.运行分析点击工具栏上的「OK」按钮,开始运行测量系统分析。

MINITAB将根据提供的数据,进行分析并生成结果。

7.分析结果解读8.结果解释和改进根据分析结果,评估测量系统的性能,并提出可能的改进措施。

根据分析结果的可行性,决定是否需要更换测量方法、设备或校准过程。

9.保存和导出结果在完成分析后,可以选择将结果保存为MINITAB项目文件(.MTB)或导出为其他常用格式,如Excel文件或PDF文档。

总结:MINITAB是一款强大的统计分析软件,可用于执行多种数据分析任务,包括MSA(测量系统分析)。

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造成再现性误差的潜在原因
● 零件之间(抽样样本):使用相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零 件类型时的平均差异。
● 仪器之间:在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值 差异。注意:在这种情况下,再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误 差。
● 标准之间:在测量过程中,不同的设定标准的平均影响。 ● 方法之间:由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或夹紧方
计数型测量系统分析方法
2、确定评价者 3、每个评价者评测这些零件并判断是通过不是拒绝。必须独立并且按
照随机顺序完成。每个评价者必须重复该步骤至少3次。 4、将数据输入MINITAB用以得到计数型测量系统分析有效的报告。 5、存档计算结果。必要时,实施适当的措施改善测量过程。 6、构建计数型性能曲线并存档。
接收
•分级数应大于等5,否则意味着你的测量系统不能探测 部分零件间的差异。改善:增加分辩率
造成重复性变差的可能原因:
● 零件内部(抽样样本):形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性 ● 仪器内部:维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好 ● 标准内部:质量、等级 ● 方法内部:作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密度的变差 ● 评价人内部:技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳 ● 环境内部:对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动 ● 缺乏稳健的仪器设计或方法,一致性不好 ● 量具误用 ● 失真(量具或零件)、缺乏坚固性 ● 应用—零件数量、位置、观测误差(易读性、视差)
0.64 -0.58 1.27 0.64 -0.84 -0.21 0.66 -0.17 2.01 -1.31
0.08 -0.47 1.19 0.01 -0.56 -0.2 0.47 -0.63 1.80 -1.68 0.25 -1.22 0.94 1.03 -1.20 0.22 0.55 0.08 2.12 -1.62 0.07 -0.68 1.34 0.2 -1.28 0.06 0.83 -0.34 2.19 -1.50
•给每个样品编号并加上标签,但要避免测试操作人员事先知道 编号以确保按随机顺序测量;
•抽取数量是10个零,至少2个作业者(推荐3个),同一个零件至少测 2次(推荐3次)
•数据的输入可直接 输入变动的尾数
•仅应用于非破 坏性测量分析
•对应双击
•可以得到作业者 和零件间的交互 作用,会至结果不 一样
• ●它典型的好处就是快速检查验证GRR是否发生了变化。
• 典型的极差法:

2个评价人

5个零件
• 两个评价人各将每个零件测量一次。 • 计算极差的和与平均极差。 • 通过将平均极差均值乘以1/d2*(d2可以查表找到
m=2,g=5).
极差法-示例
零件 1 2 3 4 5
操作员1 4 3 6 5 9
●测量人应有代表性,代表经常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员
●10个样品应在过程中随机抽取,可代表整个过程的变差,否则会严重 影响研究结果。
2 校准量具
3 测量,让三个测量人对10个样品的某项特性进行测量,每个样品每人测量 三次,将数据填入表中。试验时要遵循以下原则:
●盲测原则1:对10个样品编号,每个人测完第一轮后,由其他人对这10 个样品进行随机的重新编号后再测,避免主观偏向。
计算公式:
R=(RA+RB+RC)/3 XDIFF=Max{XA,XB,XC}-Min{XA,XB,XC} 重复性--设备变差 EV=RK1 再现性--测验人变差 AV= (XDIFF K2)2-(EV2/nr) 过程变差 PV= RP K3 R&R= (EV2+AV2) 总变差 TV= (R&R2+PV2) %EV=EV/TV %AV=AV/TV
从图中我们可以获取什么信息?
均值图
均值图-非层叠
均值图-层叠
少于一半的点落在控制限外边: 测量系统缺乏足够的分辨率 样本不能代表期望的制造过程变差。
多于一半的点落在控制限外边, 测量系统能够充分探测零件之间的变差 测量系统能够提供对过程分析和过程有用的信息。
A B
那组数据可以接受?
结果分析—计算
%R&R=R&R/TV
%PV=PV/TV
P/T=R&R/Tolerance
*AV计算中,如根号下出现负值,AV取值0
n=样品个数 r=每个人对每个样品的试验次数
r
K1
K1=6/d*2
2
4.56
3
3.05
测试人数
K2
2
3.65
3
2.70
n
K3
7
1.82
8
1.74
9
1.67
10
1.62
TV或T:总变差(Total Variation)
平均值
*2次试验D4=3.27,3次试验D4=2.58。UCLR代表了单个极差的控 制限。 将那些超出控制限的点圈出,识别原因并纠正。使用与开始时 相同的评价人及单位重复这些读数,或除去某些值并从保留的 观察值重新获得平均值,重新计算极差。
结果分析-图示法
在进行其他统计分析之前,应先使用图表工具对数据进行系统的筛
●盲测原则2:三个人之间都互相不知道其他人的测量结果。
4 结果分析评价人/ 试验#来自A12
3
均值
极差
B
1
2
3
均值
极差
C
1
2
3
均值 极差 零件均值
零件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0.29 -0.56 1.34 0.47 -0.8 0.02 0.59 -0.31 2.26 -1.36
0.41 -0.68 1.17 0.5 -0.92 -0.11 0.75 -0.20 1.99 -1.25
• 再现性比重复性大 – 评价人培训不足 – 刻度不清晰
计数型测量系统分析
公差下限



公差上限
Ⅰ Ⅱ
计数型测量系统分析
计数型测量系统属于测量系统中的一类,其测量值是一种 有限的分级数。与结果是连续值的计量型测量系统不同。 最常见的是go/no go量具,只可能有两个结果。前面所描 述的分析法不能用于评价这种系统。
•用“嵌套”研究法无 得到此图
重复性和再 现性的影响
P值小于0.05表 示量具能够区分 零件间的差异( 零件是显著的)
P值大于0.05 表示零件和作 业者之间交互 不显著
P值小于0.05表示量具 能够区分作业者(作业 者影响是显著的)
•要这个方差,对底盘和安全件方差 ≤10%接收,特别情况经客户认可≤20%
测量系统的双性 GR&R的计算
如果总过程变差由SPC控制图中已知,并且其值以6为基础, 则它可以取代量具研究总变差(TV)。由下列两个等式完成: 1)
2)
这两个值(TV和PV)可以替代前面的计算值。
ANOVA分析法:
标准的统计技术,可将变差分为四类: 零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用,以及量
福特特殊要求: 计数型量具研究应该使用50个零件,3个人,进行3次测量。 采样必须包含来自工程规范线两侧的零件。为了判定所选零件是否符合要 求,运用一已知的,样准的且MSA合格的测量系统,如三坐标,高度尺等测 量
计数型测量系统分析方法
1、选取至少50个零件(从过程中抽取,一此情况下,我们需要创造超出公 差带的零件以满足如下要求)
具造成的重复误差。
使用Mintab分析
•样品必须从实际生产检验过程中选择,并考虑尽可能代表实际 生产中存在的所有产品变差(可根据生产特性在一天或几天内生 产出的产品抽出);
•如果一个量具适用于多个规格产品的尺寸/特性测量,在做该量 具的MSA分析时,应选择其中一个过程变差最小的规格产品作为 样品以避免过大的零件变差造成分析结果的不准确;
法等所造成的平均值差异。 ● 评价人(操作者)之间:评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经
验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时 使用这种研究方法。
GRR的分析法提供测量系统的信息:
• 重复性比再现性大 – 仪器需要维护 – 量具刚度不够 – 夹紧和检测点需改进 – 零件内变差(圆度,锥度等)过大
极差法能够潜在的检测出测量系统为不可接受的概率: 样本容量为5 结论正确性80% 样本容量为10 结论正确性90%
练习:3min
过程标准差=0.0777
零件号
1 2 3 4 5
操作员A
0.85 0.75 1.00 0.45 0.50
操作员B
0.80 0.70 0.95 0.55 0.60
极差(A,B)
选。从而找到变差明显特殊原因。
极差图
极差图-非层叠
极差图-层叠
● 在包括平均极差和控制限的标准的极差图上画出了由每个评 价人对每个零件测量的多个读数范围。从画在图中得出的数据分 析可以得出很多有用的解释。如果所有的极差都受控,则所有评 价人的工作状态是相同的,可以认为每人重复测量的重复性是一 致的。 ● 如果一个评价人不受控,说明他的方法与其他人不同。如果 所有评价人都不受控,则测量系统对评价人的技术很敏感,需要 改善以获得有用的数据。 ● 极差图可以帮助我们确定:与重复性相关的统计控制,测量 过程中评价人之间对每个零件的一致性。 ● 以上图形的评审显示评价人之间变异性是不同的,应分析并 消除其影响。
• 25%的零件应在下公差带附近 • 25%的零件应在上公差带附近 • 30%的零件应反映正态过程变差分布 • 10%的零件应超出上公差同时也超出那25%在公差带附近的零件 • 10%的零件应超出下公差同时也超出那25%在公差带附近的零件 如下图:
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