6Sigma_定义衡量阶段_衡量系统分析MSA
测量系统分析（MSA）使用指南
测量系统分析（MSA）使用指南为了评估现有系统的性能，首先必须确定系统的性能标准。
一旦定义了标准，就需要从系统中收集数据。
然而，使用不同的工具、方法和人员收集数据会导致不一致的结果，从而导致错误的结论。
即使采用标准化的测量方法，测量误差也始终存在。
怎么办？测量系统分析 (MSA)了解一下！测量系统分析（MSA）通常用于六西格玛方法的测量阶段，是一种统计和科学工具，用于确保收集数据的测量是一致、可靠、无偏见和正确的。
它强调数据收集方法的标准化和收集数据的评估。
通过这样做，所收集数据的错误被最小化。
根据数据类型的不同，统计分析也会有所不同。
对于连续测量，可以确定多种统计特性：稳定性、偏差、精度（可分解为重复性和再现性）、线性和辨别性。
对于离散测量，可以确定评估人员内部、每个评估人员与标准之间、评估人员之间以及所有评估人员和标准之间的错误率估计值。
对于离散测量，想象这样一种情况：要求评估人员根据规定的质量标准确定被检查对象（产品）是否应归类为合格。
在这种情况下，可以进行盲法研究，其中将一些合格和不合格的产品提供给两个或三个评估员。
然后，评估员各自确定他们认为产品是否合格。
他们被要求不止一次地查看同一个单元，而不知道他们之前已经评估过该单元。
这称为“评估人内部”错误率。
然后可以确定所有评估员在同一产品上获得相同结果的能力，即“评估员之间”的错误率。
此外，还可以确定评估员与专家的一致性程度，称为“评估员与标准”错误率。
对于连续数据测量，如在数据评估之前所强调的，应遵循以下标准：稳定性：对应于测量系统在测量相同样品时产生相同结果的能力。
偏差：是样本的实际平均值与其测量平均值之间的差异。
线性度：表示测量误差与测量值在多大程度上呈线性关系。
例如，如果一个100cm长的物体的测量值有1cm的误差，而使用相同的测量系统在150cm的物体上测量值有5cm的误差，则可以断定测量系统是非线性的。
为了确定测量系统的变化，有两个需要评估的标准，六西格玛顾问总结如下：重复性：显示评估人员通过使用相同的测量系统多次评估相同的样本而获得相同结果的程度。
六西格玛测量系统分析
* 注意：5.15标准差代表99%的测量系 统变异，5.15标准差为工业标准
2.测量变异指标：%R＆R值→测量变异量/流程总变异量
%R＆R=
σ测量 σ总变量
●判断标准：
×100%
●最佳情形：≤10% ●可接受情形：≤30%
测量系统变异（Ⅰ）
• 仪器偏差 - 不同的仪器即使侧量同一物件，平均值也会造成 可以察觉的不同
仪器一偏差量
Master Value
仪器二偏差量
仪器一
平均数
仪器二
平均数
Precision（变异性）
• 测量系统中的总变异 • 测量重复值的自然变异 • 名词： Random Error, Spread, Test/ Retest error • 重复性与再现性
• 描述为 no drift , sudden shifts , cyclic trends , etc. • 使用趋势图（ Trend Chart ）来评估
时间1 时间2
校验数值 ( 参考标准)
测量稳定性
稳定性是指：对同一部品间隔一段时间测量所得平均的差异．
Time 2 Time 1 测量系统的磨损，气温，温度等对测量结果的影响
种类的数目 1数据类
2-4数据类
控制
可以用于控制，只有当：
1）当流程变化与规格 比较时，其值小
2）在预期流程变化范 围内，损失功效是 扁平的
3）变化的主源引起平
均变化
1）基于流程分布，可以 使用半变量控制技术
2）可以产生非敏感变量 控制图
分析
1）对于评估流程参数和 指数是不能接受的
2）只表示流程是否正在 产生一致或不一致部分
1
2
3
6sigma项目报告表范例-M阶段汇编
现况分析
能力评估
MSA 评估分析
确认影响Y变异的原因
列出可能原因
筛选波动的潜在根源Xs
原因筛选
階段活動重點摘要 專案的Y是: 專案的Y如何確定: 專案的Y的規格上、下限 目前Y的績效水準:
改善阶段 控制阶段
发现Xs与Y的关系 建立Xs的容差
验证Xs的测量系统 明确Xs的控制能力 实施基于Xs的控制系统
M DBiblioteka A I C Six Sigma 专案活动汇总
六标准偏差阶段
6 Sigma 活动
建议之活动
定义阶段 测量阶段
分析阶段
选择关键质量特性
CTQ / CTB策略展开
CTQ or Y
项目立案
对CTQ/Y定义绩效标准
问题陈述
验证Y的衡量系统
流程分析
建立Y的产品能力
确认 CCP
定义Y的改进目标
因果分析
MSA 评估分析
原因分析与确认 寻找优化参数组合
合理公差 管制计划 统计制程管理 SPC
六西格玛课程-MSA
20
再现性(Reproducibility)
由不同操作人员，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 （三同一异）
再现性
21
稳定性(Stability)
稳定性 是测量系统在某持续时间内测 量同一基准或零件的单一特性 时获得的测量值总变差。 时间2
时间1
22
线性(Linearity)
18
偏倚(Bias)
基准值 偏倚 偏倚：是测量结果的观测平 均值与基准值的差值。 真值的取得可以通过采用 更高等级的测量设备进行多 次测量，取其平均值。
觀測平均值
19
重复性(Repeatability)
指由同一个操作人员用同一种量 具经多次测量同一个零件的同一 特性时获得的测量值变差 （四同）
重复性
是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
基准值
基准值
观测平性(Linearity)
观测平均值 有偏倚、有线性 无偏倚、无线性
基准值
24
测量系统应有的特性
足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对 足够的分辨率和灵敏度 于过程变差或规范控制限，测量的增量应该很 小。通常所有的十进制或10/1法则，表明仪器的 分辨率应把公差(过程变差)分为十份或更多。这 个规则是选择量具期望的实际最低起点。 测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重 测量系统应该是统计受控制的 复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因 而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性且最 好由图形法评价。
MSA 测量系统分析
1
MSA 的重要性
人 机 法 测量 环 测量 测量 好 结果 不好 如果测量过程有问题，那幺好的结果可能被测为坏的结 果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真 正的产品或过程特性。
2.6SIGMA 测量
第三章6Sigma 测量阶段【本章提要】测量阶段的目标和任务如何收集数据6Sigma评价指标测量系统分析(MSA)§3.1测量阶段的目标和任务测量阶段的目标是：测量流程的绩效，即测量流程输出y的实际值及相关的输入变量x ，为分析阶段提供充足的数据。
在此阶段的主要任务是：策划数据收集方案（收集数据的目的是什么？测量什么？何处测量？如何测量？）；测量流程绩效（兼顾流程输出和输入变量的测量）；验证测量系统。
§3.2 如何收集数据六西格玛是基于数据的方法。
测量是六西格玛流程中关键的步骤，它能够帮助团队精简问题并开始寻找问题根源。
没有事实和测量，团队会迷失在主观的想法中，什么都做不成。
§3.2.1 测量的基本概念在开始进行测量之前，团队成员必须了解以下的基本概念：●先观察，再测量；●了解连续测量和离散测量之间的差别；●测量的理由；●设定测量的流程。
测量概念1：先观察，再测量测量的第一步应该亲自观察流程到底发生了什么状况。
这些观察经验能够帮助你决定要测量流程的哪些方面和哪些地方。
6Sigma名言：如果我们能够观察一件事物，我们便能测量它，如果可以测量，便可以改进它。
测量概念2：连续测量和离散测量◆连续测量指那些能够被“无限可除”的计量和连续性测量者，如时间（时/分/秒），长度（英尺/英寸），温度，电阻，强度等。
◆离散测量指那些能够归成独特、个别或不重叠类别的项目。
比如飞机机型，汽车款式，信用卡种类，还有客是男还是女？送货的时间是准确还是延迟？地址正确还是错误？等等。
我们应该了解连续测量和离散测量的差异，因为此差异将影响你测量的策略和效果，收集什么数据以及数据抽样和分析方法。
测量概念3：测量的理由除非团队有收集数据的明确的理由----“你打算追踪什么重要变量”，否则会陷入迷茫的泥潭。
收集数据有两个基本理由：（1）测量效益或效果✧可以关注改进措施的收益者：顾客，企业，或者两者皆是；✧专注于流程消耗掉的资源和费用；✧效果测量显示顾客如何看待产品和服务。
MSA-6西格玛
1）VarComp (or Variance): 显示方差构成来源。 2）％Contribution: 显示每个方差项占总变差的百分比。 B. 表二 1）StdDev: 每个方差项的标准偏差 2）Study Var: 标准偏差乘以5.15,该数字常用于分析过程变差时使用，
(分辨率）
部品散布(σp) × 1.41 }
测定散布(σMS)
MINITAB提供的两种重复性与再现性研究方法：
Xbar-R方法和方差分析（ANOVA)方法
Xbar-R方法将总测量变差分为三类：部品－部品、重复性、再现性.
方差分析（ANOVA)方法将总测量变差分为四类：除部品－部品、重复性外，将再 现性变差分为测量人员变差及测量人员－－部品交互作用变差。
测量系统基本知识
对同一被测物测量上千次，那么这些测量值在值域上就会呈现出正 态分布。如果能够量化的表述该分布，也就能够量化的表示测量能 力或特征。
-3σ -2σ -1σ µ 1σ 2σ 3σ
68.28% 95.45% 99.73%
平均值：所有测量结果的算术 平均值通常会认为是被测量的 最佳近似值
变异：表示被测结果或受某因 素所影响而导致的测量结果的 变化特征。量化为所有测量结 果同平均值之差的平方和。
0.099886 0.599316 94.10
Total Variation 0.106143 0.636859 100.00
Number of Distinct Categories = 3
%Contribution =
σ2MS σ2Total
=
0.0012892 0.0112664
* 判定 : ---针对重要特性其线性度%<5% --- 一般特性其线性度%<10% ---线性度%>10%以上者判为不合格，此项之仪器不适合使用
精益六西格玛管理六大工具
精益六西格玛管理六大工具工具一：质量功能展开（QFD）质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具，用来指导产品的健壮设计和质量保证。
这一技术产生于日本，在美国得到进一步发展，并在全球得到广泛应用。
质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。
在概念设计、优化设计和验证阶段，质量功能展开也可以发挥辅助的作用。
工具二：测量系统分析（MSA）测量系统分析(Measurement System Analysis），它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。
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）。
工具三：故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在 ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析，根据我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施。
6sigma的定义及实施方法
•非统计技法的质量资 料的所有管理及分析
• 过程的偏差管理 • 改进工具 Tool
• 对致命因子的 事前预防管理
• 根据统计资料 判断
• 利用统计技法简 单且有效地分析
100ppm / 6σ 适用
→ 选定改进对象 → 实施 FMEA 过程
- 在顾客的观点上选定对价值 影响大的过程
CTQ 确定
CTQ 初品 资料 入手
过程 CTQ 改进 初品 活动 合格
CTQ的 Z值 确认
Ⅰ.什么是 6σ?
7. 与已有改进Tool的比较
改进过程侧面
已有
把握现象
分析
改进
管理
- 把握现象 - 把握频率
- 重点分析 出现现象
•经验/技术 为主
-在专家建 议下的改进
- 根据控制图 进行管理
- 过程 4M管理
• 不能收集及分析体系化的数据 • 适用测定，分析，改进，管理的基本方法
• 对竞争公司采用水平对比法
• 对世界最高水准采用水平对比法
• 99%的合格率认为足够充分
• 不认为99%合格率是足够充分的
• 依据内部需要规定CTQ
• 依据外部需要规定CTQ (在顾客的观点规定CTQ)
每小时有2万封的邮件丢失 一天15分钟提供的水是被污 染的 一周发生5000次的失误手术 每天在主要航空公司发生2件 坠毁事故 每年有200，000件的错误药 处方 每月几乎发生7小时的停电
→ 确定CTQ 过程 → 过程分类
- 一般管理过程 - 重要管理过程 - 法规过程 - 偏差改进过程等
→ 根据过程分类决定 适用100ppm / 6σ
Ⅰ. 什么是6σ?
6西格玛模型分析
六西格玛六西格玛(Six Sigma)六西格玛管理法简介六西格玛(6σ)概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出,此概念属于品质管理范畴,西格玛(Σ,σ)是希腊字母,这是统计学里的一个单位,表示与平均值的标准偏差。
旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数,防止产品变异,提升品质。
六西格玛的由来六西格玛（Six Sigma）是在九十年代中期开始被GE从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。
继而与GE的全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。
六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种管理哲学。
20世纪90年代发展起来的6σ(西格玛)管理是在总结了全面质量管理的成功经验,提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法,成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。
该管理法在摩托罗拉、通用、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝行众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。
为此,国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作,引导企业开展6σ管理。
源于摩托罗拉的6 sigma系统成为质量管理学发展的里程碑之一。
6 sigma系统由针对制造环节的改进逐步扩大到对几乎所有商业流程的再造，从家电Whirlpool, GE, LG，电脑Dell，物流DHL，化工Dow Chemical, DuPont，制药Agilent, GSK，通信Vodafone, Korea Tel，金融BoA, Merrill Lynch, HSBC，到美国陆海空三军，都引进6 sigma系统。
6σ管理法的概念6σ管理法是一种统计评估法,核心是追求零缺陷生产,防范产品责任风险,降低成本,提高生产率和市场占有率,提高顾客满意度和忠诚度。
6σ管理既着眼于产品、服务质量,又关注过程的改进。
六西格玛咨询公司谈MSA
六西格玛咨询公司谈MSA
在工作过程中，经常有人会问到MSA的相关知识点，一直想要就测量系统分析（MSA）相关内容作一些总结，种种原因一直未能实现，今天算是开了个头。
是的，只能开头，MSA内容非常多，只能普及一些基本概念和个人的感悟，希望大家有不同看法，可以相互交流。
（一）什么是MSA？
测量系统分析（Measurement System Analysis），缩写MSA，是使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
简单地说测量系统分析就是“对测量系统所作的分析”。
为了理解MSA的含义，我们可以把它分解成两个部分，一个是“测量系统”，一个是“分析”。
（二）什么是测量系统？
我们知道测量就是一个对被测特性赋值的过程，测量系统其实就是这个赋值过程涉及到的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员环境等要素的集合。
系统中各个要素对测量结果的影响可能是独立的，也可能是相互影响的。
（三）什么是“分析”？
测量系统分析的根本对象不是零件，而是测量系统输出的变差。
“分析”代表了一系列的分析方法，具体方法，下面将介绍：（四）MSA的目的
MSA的目的就是通过测量系统输出变差的分析，判断测量系统是不是可接受的，如果不可接受，进而采取相应的对策。
需要注意的是，世界上没有绝对完美的测量系统，因此测量系统误差可以减少但不能绝对消除。
在质量领域我们把变差视为头号大敌，认为变差小是一种美。
然而在自然界，变差就是多样性，本身就是一种美。
6Sigma_MSA讲解及分析
稳定性
■造成不稳定的可能原因：
一致性（交叉表法）
■案例：
■判定标准：
正题（实用知识）
成为“伪专家” 而不是“砖家”
第二部分课程目标
会审核MSA分析报告
1、知道结果是否合格 → PPAP审核需要具备的素质 2、知道报告是否作假 → PPAP审核需要具备的素质 3、通过报告知道测量系统的最佳改进点
分辨力老要求：公差的1/10
分辨力新要求：6σ(率、可读性）
重复性、再现性（GR&R）
重复性、再现性（GR&R）
线性、偏倚性
◆量具线性告诉你测量系统在预期测量范围内的准确性如何。
它回答了这样的问题：我的量具对于将要测量的所有大小的物件都有相同 的准确性吗？“
通用过程生产的多个似零件。控制计划是质量策划的一项输出。 §
有测量动作产生时就应该开始进行MSA，伴随着零部件过程开发，同步进行 多次MSA分析，并根据分析结果进行测量系统改善，最终于批量生产前输出 一个“合格的测量系统”，并固化到《生产控制计划》中。
Where? 哪些地方要进行MSA
§ISO/TS16949：2002
测量室温的测量系统构成如下：
经测量，现在 的室温为17.5℃
◆量具（仪器）——摄氏温度计 ◆标准——在一个标准大气压下，将纯净水的结冰点定义为0℃，沸点定义为 100℃，温差的1/100即为1℃； ◆操作（方法）——将温度计放置在相对固定的环境中，5min后，平视目测， 读取温度示值，估读至0.1℃。 ◆夹具——温度计挂钩+平整的墙面（用以限制温度计自由度的任何工具） ◆软件——无 ◆人员——我 ◆环境——风速、湿度、照度 ◆假设——假设上面提到的一些参数（时间、风速、湿度、照度等）均是准确 可靠的，温度计校验合格，操作方法合理，“我”具备测量技能，……
测量系统分析MSA 六西格玛
Measurement Capability Index 测量系统能力指标
% Tolerance or P/T
P / T = 6 *σ MS
Tolerance
Tolerance = USL – LSL 容差=规定上限-规定下限
.判断的标准 Best case好: < 10% Acceptable可以接受: < 30%
Accurate准确 Precise精确
close to the accurate/master value 接近标准值
little variation in the measurements 测量过程中变异小
准确性
Accuracy 准确性： 测量值的均值与真值之差。测量值与真值之间有较小的偏差，利用多次测量 取平均值与已知标准值相比较来测定准确度，通常用偏倚来表示。
Master Value
操作员 A 操作员 B
操作员 C
操作员A
操作员B 操作员C
Example: Accuracy Vs. Precision
假设我们有一种材料的硬度为5 Method 1 方法一得到以下读数： 3.8, 4.4, 4.2, 4.0
Method 2 方法二得到以下读数： 6.5, 4.0, 3.2, 6.3
σ2 reproducibility
Measurement Capability Index测试能力的指标参数
如何评估测量系统好坏？ Comparing σ2measement with Tolerance:比较测量系统的变异与容差的比 率
¾ Precision-to-Tolerance Ratio (P/T)精确度与容差的比率
>30% 测量系统不可以接受，需要改善
6西格玛讲义-MSA
1个数据分级 1个数据分级
分辨力
控
制
只有下列条件下才可用于控制：
1、与规范相比过程变差较小
2、预期过程变差上的损失函数 很平缓
3、过程变差的主要原因导致均 值偏移
分
析
1、对过程参数及指数估计不可 接受。
2、只能表明过程是否正在产生 合格零件
1、依据过程分布可用半计量控 制技术
2、可产生不敏感的计量控制图
在预期工作范围内线性误差的变化率。
基准值
偏倚较小
基准值
偏倚较小
观测的平均值
范围的较低部分
观测的平均值
观测的平均值
范围的较高部分
无偏倚
24
基准值
重复性与再现性
GR&R－－ Gage Repeatability & Reproducibility ------对测量系统随机误差的综合评定，目前已成
为测量系统分析的主要指标。
Operator C Operator A
Repeatability
22
测量系统误差的类型
4）稳定性Stability
测量系统在某 持续时间内测量单 一零件单一特性时， 测量值的总变差。
稳定性 时间2
时间1
23
测量系统误差的类型
5）线性 Linearity
量具在预期工作范围内，偏倚值的差值。
6）线性度 % Linearity
31
GR&R研究中的主要因素
因素
时间 校准 测量人员
在同一实验室中的测量条件
相同
不同
同一时间测量
在不同时间测量
各次测量之间未再 各次测量之间重新校
校准
六西格玛管理模式定义阶段概述
六西格玛管理模式定义阶段概述简介六西格玛（Six Sigma）是一种注重数据驱动、过程改进的管理方法和工具集。
它的目标是通过减少变异和消除缺陷来提高质量和业务绩效。
六西格玛管理模式由五个阶段组成，分别是：定义、测量、分析、改进和控制。
在本文档中，我们将重点介绍六西格玛管理模式的第一个阶段 - 定义阶段。
定义阶段的目标定义阶段是六西格玛管理模式的起点，它的主要目标是确保项目的范围和目标被准确地定义和理解。
在这个阶段，团队需要明确项目的关键业务需求，并确定衡量项目绩效的关键指标。
定义阶段的主要活动在定义阶段，团队需要进行以下主要活动：1. 确定项目的目标和范围在这个活动中，团队需要明确项目的目标和范围，以便能够集中精力解决最重要的问题。
项目的目标应该与组织的战略目标相一致，并且能够明显地提高关键业务绩效。
2. 确定关键业务需求团队需要与关键利益相关者合作，深入了解其需求和期望。
这些需求应该是可量化的，并且能够直接贡献到项目目标的实现。
3. 确定关键指标在定义阶段，团队需要确定衡量项目绩效的关键指标。
这些指标应该能够反映项目目标的实现情况，并且能够定量描述项目的业务价值。
4. 制定项目计划团队需要制定项目计划，明确项目执行的时间表和里程碑。
计划应该包括项目资源的安排、项目活动的顺序和持续时间，以及项目风险的评估和管理计划。
5. 建立项目团队在定义阶段，团队还需要建立一个高效的项目团队。
这个团队应该由具有相关知识和技能的成员组成，并且能够有效地合作和沟通。
定义阶段的输出物完成定义阶段后，团队将产生以下输出物：1. 项目目标和范围文档该文档将明确项目的目标和范围，为后续的项目执行提供指导。
2. 关键业务需求文档该文档将详细描述关键业务需求，以便团队能够直接针对这些需求进行改进。
3. 关键指标定义团队将制定关键指标，以便能够度量项目绩效，并实时监控项目的进展。
4. 项目计划项目计划将明确项目执行的时间表、里程碑和资源安排，确保项目按计划进行。
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•30
属性计量 R&R
• 在获得属性数据时，较好的可重复性和可复制 性也同样重要。
– 比如，操作员A认为一个部件有表面瑕疵而操作员B 对于认为该部件无瑕疵，那么该衡量系统就是有问 题的。
•1•0•0
•5•0
•0
•G•a•g•e••R•&•R •可重复 性
•可复制性 •部件对部件
•操作员的Xbar图
•1•5•0
•1
•2
•1•0•0
•5•0
•0
••-5•0 •0
•贡献率（%） •研究偏差（••%）
•平均
•操作员*项目的相互作用
•1•0•0 •5•0 •0
•操作员
•1• •2•
•项目••1 ••2 ••3 ••4 ••5 ••6 ••7 ••8 ••9 •1•0
•在建立过程基线时验证 •衡量系统对于Y的合适性
•在验证原因时验证 •衡量系统的合适性
•在进行DOE和验证解决方案时验证 •衡量系统的合适性
•在控制X时验证 •衡量系统的合适性
•3
衡量系统
•实例 • •
•调整座椅位置 •所需的力度
•?•?
•调整力度
•此过程偏差中有多少是由于衡量设备和衡量方法造成的 ？
分比。
•1•0•0
•偏差的组成
•百分比
•5•0
•贡献率
•研究偏差 ••• •允许误差 ••
•0 •计量••R•&•R •可重复性 •可再现性 •部件之间
•21
接受准则
R&R 值（%） 0% - 10% 10% - 30% > 30%
可接受性 优秀的计量器 仍可接受（根据应用的标准）
不可接受
•接受准则应同时符合 •“研究偏差%（R&R）”
2 1.05
24
2
2 0.95
25
3
2 0.80
26
3
2 0.75
27
4
2 0.40
28
4
2 0.40
29
5
2 1.00
30
5
2 1.05
31
6
2 0.95
32
6
2 1.05
33
7
2 0.95
34
7
2 0.90
35
8
2 0.75
36
8
37
9
2 0.70 2 1.00
38
9
2 0.95
39 10
2 0.55
•衡量系统偏差
•计量器可重复性 •导致的偏差
•操作员可复制性 •导致的偏差
•我们希望哪一个 偏差部分大一点？
•操作员
•部件对操作员 •的作用
•14
可变计量R&R研究的实例
零部件 操作员灵敏度
1
1
1 0.65
2
1
1 0.60
3
2
1 1.00
4
2
1 1.00
5
3
1 0.85
6
3 1 0.80
7
4
1 0.85
• 11.48%的观察偏差是由于项目之间的差异所引起 的。
•当前的衡量系统是否合适要改进衡量系统，我们首先要了解引起不一致的原因
•
在本案例中
•当被问到：“选择最后供应商的日期是哪一天？” 项目经理和采购 员的理解不一致。 • 项目经理认为是我们何时开始和供应商一起工作。 • 而采购员则认为是何时发出采购定单。 •另外，对于“最后供应商” 所指的对象也会有不同的理解。 是指 100%的供应商呢还是90%的？ 或者只是主要部件的供应商？
对一件样品的相同特征
•
进行多次衡量时得到的衡量平均值的偏差。
•可复制性
•操作员 B
•操作员 A
•操作员 C
•9
稳定性的定义
•在不同时间对相同样品进行衡量所获得的至 少两组衡量数据平均值的偏差。
•稳定性
•时间1
•时间2
•10
计量系统误差的定义
•准确度+可重复性+可复制性+稳定性的偏差之和
•计量系统误差 •是准确度、可重复性、 •可复制性以及稳定性的偏差之和
•28
改进衡量系统
为了消除理解上的模糊不清，小组规定以 “选择最 后供应商日期”为定义。
• 这个日期是：采购部将选料的书面通知寄给最 后供应商以提供以下部件的日期。
•电子 •机械 •塑胶材料
•29
练习:可变计量 R&R
1. 分成三人小组。 2. 每组有一件衡量设备和10件物品进行衡量。 3. 三个操作员都要对每件物品衡量两次。确保在衡量
40 10
3 0.50
零部件 操作员 灵敏度
41
1
42
1
43
2
44
2
45
3
46
3
47
4
48
4
40
5
50
5
51
6
52
6
53
7
54
7
55
8
56
8
57
9
58
9
59 10
60 10
3 0.50 3 0.55 3 1.05 3 1.00 3 0.80 3 0.80 3 0.80 3 0.80 3 0.50 3 0.50 3 1.00 3 1.05 3 0.95 3 0.95 3 0.80 3 0.80 3 1.05 3 1.05 3 0.85 3 0.80
•17
比较R&R 和允许误差
如果将全部允许误差范围输入minitab（在该情况下：USL-LSL=1.5）， 则会计算和显示计量器的误差比率 USL-LSL=22.87 (32.66 ÷ 1.5)
方差
贡献率
标准差
研究偏差% 研究偏差(%) 允许误差(%)
StdDev (SD) Study Var %Study Var %Tolerance
•三个操作员，每人对十个部件操作两次。
•15
Minitab输出-AVOVA方法
•相互作用是很重要的， •所以AVOVA方法比X&R方法更精确
•偏差中只有一小部分是由衡量系统误差引起的 •大多数偏差是由于零部件之间的差别引起的
•要适当地区别：AIAG推荐4个不同的目录
•16
图表输出-ANOVA方法
来源 全部计量R&R 可重复性 可复制性 操作员 操作员*部件
部件
Remark =R+R Repeat Reproducibility Operator Operator*Part
Part to Part
%Contribution Var Comp (of VarComp)
0.004437
10.67%
• 准确度和稳定性都由刻度表示
•6
准确度（偏倚）的定义
•所观察到的衡量平均值与被衡量物体实际平均值之差。
•精确度
•观察平均值
•实际平均值
•7
可重复性的定义
•同一操作员
•
用同一计量器
•
对一件样品的相同特征
•
进行多次衡量时得到的衡量偏差。
•
•可重复性
•
•8
可复制性的定义
•不同操作员
•
用同一计量器
•
•样品平均值
•26
Gage R&R 结果
•计量 R&R •来源 •全部计量 R&R • 可重复性 • 可复制性 •部件
• •全部偏差
方差 1948.0
0.0 1947.9 252.7
贡献率（%） 88.52 0.00
88.52 11.48
2200.6 100.00
• 88.52%的观察偏差是由于项目经理和采购员评估 同一事件的差异所引起的。
• 衡量系统中计量系统误差是以下因素的总和：
– 准确度(偏倚)
Accuracy (Bias)
– 可重复性
Repeatability
– 可复制性
Reproducibility
– 稳定性
Stability
• GR&R研究是对一个衡量系统的可重复性和可复制性进行量化的方 法
• 进行GR&R研究是为了评估计量器对于一个明确对象的适用性
•12
两种方法：可变计量器 R&R
•对于产生偏差数据的衡量系统， •minitab提供了两个评估计量R&R的方法。
•1. ANOVA法 •2. X&R法
•若衡量零部件，ANOVA法比X & R法更加精确，因为 •AVOVA法考虑到操作员与零部件的相互作用。
•13
分解综合偏差
•综合偏差
•部件之间的偏差 •Part to Part
Study Va %Study V %Toleran
r
ar
ce
=6*SD 0.39966
(% StdDev) =SV/Toler
32.66%
26.64%
综合偏差
0.041601
100.00% 0.20396 1.22378
<>100%
81.59%
•标准差= •总计量R&R偏差组成 = •0•.•004437=•0•.•066615
•研究偏 •=6 * 标准差 差 •=6 * 0.066615 = 0.39966