6Sigma_定义衡量阶段_衡量系统分析MSA
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部件时采取随机的衡量顺序，而且每一次衡量都是 独立的。衡量完毕后把衡量结果记录在数据单上。 4. 把数据输入minitab并用ANOVA方法进行分析。 5. 此衡量系统是否合适？
•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 -37
2
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3
6 124
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0 68
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0 -24
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7 23 19
8
0 66
9 69 86
10 14 86
•数据是 “落后周数”以用 于选择供应商。
•注意项目经理和采购员 在衡量同一事件上的差异 ！
•25
•百分比
minitab®输出
•落后周数的计量 R&R (ANOVA)
•偏差组成
•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 ？
6Sigma_定义衡量阶段_ 衡量系统分析MSA
2020年5月25日星期一
内容
衡量系统研究的应用 衡量系统误差的组成 可变计量 R&R-ANOVA方法 属性计量 R&R (Repeat & Reproducibility)
•2
六西格玛进程图—衡量系统分析
•特征分析 •突破性策略
•优化
•衡量 •分析 •改进 •控制
•和 • “允许误差%”。
•22
注意！
方差贡献率（%） % Contribution Ratio of Variances
•方差比率 •Ratio of Variances
•研究偏差（%）study variation •允许误差（%）Tolerance
•标准差比率 •Ratio of standard Deviations
•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
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
•11
可变计量 R&R
•要进行一次可变计量 R&R的研究
至少要有两名操作员（进行衡量的人员）参与。 两名或
三名操作员是比较典型的人数。
至少要衡量十个件。 同一类型产品至少要有10个部件才
能表示完整的制造偏差情况。
每位操作员要衡量每个部件两到三次。 部件的衡量顺序
应是随机的。
•在对同一个部件进行重复衡量时，操作员并不知道他 之前的操作员所作的衡量情况， 这一点非常重要。
2 1.05
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2 0.70 2 1.00
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39 10
2 0.55
•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
•1.5
•19
•= 26.64%
数字的含义
•计量 R&R
•全部允许误差
•计量 R&R
•全部研究偏差
•由R&R 引起的偏差 •占全部允许误差的 22.87%。
•由R&R 引起的偏差 •占全部研究偏差的 32.66%。
•20
minitab图像输出—偏差的组成
•若输入允许误差 范围，该图表表 示允许误差的百
•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
•研究偏 •=6 * 标准差 差 •=6 * 0.066615 = 0.39966
•研究偏差%=•100´ •计量•R•&•R •研究偏差 = •0••.39966
•总研究偏差
•1.22378
•= 32.66%
•允许误差%=•100´ •计量•R•&•R •研究偏差 •允许误差范围
•0.39966 =
•4
衡量系统研究的应用
• 为接受新的衡量设备提供标准 • 在不同的衡量设备之间进行比较 • 作为对可能有缺陷的计量器进行评估的依据 • 在修复和更新前后对衡量设备进行比较 • 为进行实际过程偏差和生产过程可接受性的计
算提供所需的组成部分
•5
衡量偏差的要点
• 没有完美的衡量系统
• 所有的衡量系统都有偏差
• 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
•
40 10
3 0.50
零部件 操作员 灵敏度
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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
•接受准则不适用于贡献率。
•23
Байду номын сангаас
交易过程的GAGE R&R
以项目管理为例： • 在项目期间……
– 计划要达到一个详细阶段目标所需的时间。 – 记录实际达到该阶段目标所花费的时间。 – 计算计划时间和实际使用时间的差值。 数据表示的是
“落后的周数”。
•24
Gage R&R 数据（落后周数）
项目 项目经理 采购员
•18
如何计算数值
• 考虑“全部计量 R&R”行：
来源
Remark
全部计量R&R =R+R
方差
贡献率
%Contribution
(of
Var Comp
VarComp)
0.004437
10.67%
标准差 StdDev (SD)
=sqrt(var comp)
0.06661
研究偏差% 研究偏差(%) 允许误差(%)
0.001292 0.003146 0.000912 0.002234
3.11% 7.56% 2.19% 5.37%
0.037164
89.33%
=sqrt(var comp) 0.06661
0.03594 0.05609 0.03020 0.04727
0.19278
=6*SD 0.39966 0.21567 0.33654 0.18120 0.28359
• 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？
•27
为何在衡量中会出现不一致
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
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）”
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%
1.15668
(% StdDev) =SV/Toler
32.66%
26.64%
17.62% 27.50% 14.81% 23.17%
14.38% 22.44% 12.08% 18.91%
94.52%
77.11%
综合偏差
0.041601
100.00% 0.20396
1.22378
<>100%
81.59%
8
4
1 0.95
9
5
1 0.55
10
5
1 0.45
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6
1 1.00
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6 1 1.00
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1 0.95
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1 0.85
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19
10
1 0.60
20
10
1 0.70
零部件 操作员 灵敏度
21
1
2 0.55
22
1
2 0.55
23
2
•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
•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
• 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
•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
•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
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7 23 19
8
0 66
9 69 86
10 14 86
•数据是 “落后周数”以用 于选择供应商。
•注意项目经理和采购员 在衡量同一事件上的差异 ！
•25
•百分比
minitab®输出
•落后周数的计量 R&R (ANOVA)
•偏差组成
•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 ？
6Sigma_定义衡量阶段_ 衡量系统分析MSA
2020年5月25日星期一
内容
衡量系统研究的应用 衡量系统误差的组成 可变计量 R&R-ANOVA方法 属性计量 R&R (Repeat & Reproducibility)
•2
六西格玛进程图—衡量系统分析
•特征分析 •突破性策略
•优化
•衡量 •分析 •改进 •控制
•和 • “允许误差%”。
•22
注意！
方差贡献率（%） % Contribution Ratio of Variances
•方差比率 •Ratio of Variances
•研究偏差（%）study variation •允许误差（%）Tolerance
•标准差比率 •Ratio of standard Deviations
•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
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
•11
可变计量 R&R
•要进行一次可变计量 R&R的研究
至少要有两名操作员（进行衡量的人员）参与。 两名或
三名操作员是比较典型的人数。
至少要衡量十个件。 同一类型产品至少要有10个部件才
能表示完整的制造偏差情况。
每位操作员要衡量每个部件两到三次。 部件的衡量顺序
应是随机的。
•在对同一个部件进行重复衡量时，操作员并不知道他 之前的操作员所作的衡量情况， 这一点非常重要。
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2 0.70 2 1.00
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2 0.95
39 10
2 0.55
•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
•1.5
•19
•= 26.64%
数字的含义
•计量 R&R
•全部允许误差
•计量 R&R
•全部研究偏差
•由R&R 引起的偏差 •占全部允许误差的 22.87%。
•由R&R 引起的偏差 •占全部研究偏差的 32.66%。
•20
minitab图像输出—偏差的组成
•若输入允许误差 范围，该图表表 示允许误差的百
•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
•研究偏 •=6 * 标准差 差 •=6 * 0.066615 = 0.39966
•研究偏差%=•100´ •计量•R•&•R •研究偏差 = •0••.39966
•总研究偏差
•1.22378
•= 32.66%
•允许误差%=•100´ •计量•R•&•R •研究偏差 •允许误差范围
•0.39966 =
•4
衡量系统研究的应用
• 为接受新的衡量设备提供标准 • 在不同的衡量设备之间进行比较 • 作为对可能有缺陷的计量器进行评估的依据 • 在修复和更新前后对衡量设备进行比较 • 为进行实际过程偏差和生产过程可接受性的计
算提供所需的组成部分
•5
衡量偏差的要点
• 没有完美的衡量系统
• 所有的衡量系统都有偏差
• 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
•
40 10
3 0.50
零部件 操作员 灵敏度
41
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•接受准则不适用于贡献率。
•23
Байду номын сангаас
交易过程的GAGE R&R
以项目管理为例： • 在项目期间……
– 计划要达到一个详细阶段目标所需的时间。 – 记录实际达到该阶段目标所花费的时间。 – 计算计划时间和实际使用时间的差值。 数据表示的是
“落后的周数”。
•24
Gage R&R 数据（落后周数）
项目 项目经理 采购员
•18
如何计算数值
• 考虑“全部计量 R&R”行：
来源
Remark
全部计量R&R =R+R
方差
贡献率
%Contribution
(of
Var Comp
VarComp)
0.004437
10.67%
标准差 StdDev (SD)
=sqrt(var comp)
0.06661
研究偏差% 研究偏差(%) 允许误差(%)
0.001292 0.003146 0.000912 0.002234
3.11% 7.56% 2.19% 5.37%
0.037164
89.33%
=sqrt(var comp) 0.06661
0.03594 0.05609 0.03020 0.04727
0.19278
=6*SD 0.39966 0.21567 0.33654 0.18120 0.28359
• 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？
•27
为何在衡量中会出现不一致
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
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）”
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%
1.15668
(% StdDev) =SV/Toler
32.66%
26.64%
17.62% 27.50% 14.81% 23.17%
14.38% 22.44% 12.08% 18.91%
94.52%
77.11%
综合偏差
0.041601
100.00% 0.20396
1.22378
<>100%
81.59%
8
4
1 0.95
9
5
1 0.55
10
5
1 0.45
11
6
1 1.00
12
6 1 1.00
13
7
1 0.95
14
7
1 0.95
15
8
1 0.85
16
8
1 0.80
17
9
1 1.00
18
9
1 1.00
19
10
1 0.60
20
10
1 0.70
零部件 操作员 灵敏度
21
1
2 0.55
22
1
2 0.55
23
2
•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
•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
• 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
•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