MSA-GRR数据生成工具(原始表格)---副本备课讲稿

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MSA-GRR数据自动生成工具(已经解密)

使用本表前请阅读可调储存格的批注，%R&R达到预期要求时立即复制数据，选择粘贴数值的方式粘贴到新表。参数规格下限规格上限数据结果测量偏差规格偏差小数位
10.15 10.8
10.475 0.13 系数系数
数
0.02
0.2
2
GR&R=
11.7%
量具重复性和再现性数据表
零件评价人/试验 1 2. 3. 4. Average均值 5. Range极差 6. B 7. 8 9. Average均值 10. Range极差 11. C 12. 13. 14. Average均值 15. Range极差 16. Part Average Xbar/p零件均值（Xp） A 1 1. 10.53 2. 10.53 3. 10.54 10.5333 0.0100 1. 10.53 2. 10.55 3. 10.55 10.5433 0.0200 1. 10.54 2. 10.55 3. 10.53 10.5400 0.0200 2 10.55 10.56 10.57 3 10.37 10.38 10.38 4 10.42 10.42 10.42 5 10.45 10.45 10.46 10.4533 0.0100 10.47 10.47 10.45 10.4633 0.0200 10.45 10.45 10.46 10.4533 0.0100 6 10.51 10.53 10.52 7 10.39 10.39 10.39 8 10.44 10.44 10.45 9 10.43 10.43 10.45 10 10.56 10.57 10.57 Average均值 10.465 10.470 10.475 10.470 .011 10.476 10.477 10.475 10.476 .012 10.474 10.476 10.473 10.474 .010

MSA讲义(GRR)

process原料测量测量结果合格不合格测量真值truevalue測量誤差ndiscrimination分辨能力nprecision精密度repeatability重复性naccuracy准确度bias偏差ndamage损坏ndifferencesamonginstrumentsfixtures不同仪器和夹具间的差异ndifferenceinspector不同使用人员的差异reproducibility再现性ndifferencesamongmethodsuse使用不同的方法所造成差异ndifferencesdueenvironment不同环境所造成的差异测量系统操作人员量具测量设备工装被测的材料样品特性操作方法操作程序工作的环境即使量具经过检定或校准由于人机料法环等方面的原因会带来测量误差
稳定性分析
1）取一个样本并建立相对于可溯源标准的基准值。如果该样品不可获得，选择一个落在生产测量范围中间的生产零件，指定其为稳定性分析的标准样本。具备预期测量的最低值，最高值和间位置的标准样本是较理想的。建议对每个标准样本分别做测量与控制图。 2）定期(天,周)测量标准样本3~5次，样本容量和频率应该基于对测量系统的了解。因素可以包括重新校准的频次、要求的修理，测量系统的使用频率，作业条件的好坏。应在不同的时间读数以代表测量系统的实际使用情况，以说明在一天中预热、周围环境和其他因素发生的变化。 3）将数据按时间顺序画在Xbar&R或Xbar&S控制图上。
i 1 10
值VT为0.8mm,零件之制程变异为0.70mm. 则Bias=VA-VT=0.75-0.80=－0.05 %Bias=100( Bias /制程变异） =100（0.05/0.70)=7.1%（标准是5%以下）
线性分析

MSA-GRR 全自动数据生成

MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分
R&R是指量具（gage）的重复性（Repeatability）和再现性（reproducibility)。

R&R数值 > 30% 表示该量具系统不能接受，须予以改进。

R&R=开根号(EV平方+ AV平方)
EV（Equipment Variation）是重复性－设备变差
AV（Appraiser Variation）是再现性－评价人变差
当R&R的值大于30%的时候，表面设备变差和评价人变差超过了标准允许的范围，量具的重复性
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roducibility)。

准允许的范围，量具的重复性和再现性结果不可接受，必须改进！
数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。

MSA---GR&R

MSA
Accuracy vs Precision 准确和精密
假定参考材料的硬度的“真值”是5.0
方法1得到的读数为： 3.8, 4.4, 4.2, 4.0 方法2得到的读数为： 6.5, 4.0, 3.2, 6.3
哪种方法更准确？哪种方法更精密？你倾向哪种方法？为什么？
MSA
准确度 – 偏倚
Date of study: Reported by: Name of product: Misc:
Within Appraiser
100
Appraiser vs Standard
100
[ , ] 95.0% CI
90 90 80
Percent
பைடு நூலகம்
Percent
Percent
1 2 3
80
70 60 50
测量系统分析
记数型 MSA
计量型MSA
问题引入
No two things are exactly alike, but even if they were, we would still get different values when we measure them.
没有两个东西是完全相同的, 但是即使是, 我们测量时仍然会得到不同的值。 D. J. Wheeler
MSA
Accuracy vs Precision 准确和精密
准确度是...
真值真值平均值
平均值
偏离
准确性好
准确性不好
真值
精密性是...
真值
精密性好
精密性不好
MSA
Accuracy vs Precision 准确和精密
精密度(Precision)

MSA-GRR数据生成工具(原始表格) - 副本

13.7311
14.5811 14.4911 13.4900 14.4578 14.5522 X-barbar=
14.137
Rp= 17. [Ra= ] + [Rb= ] + [Rc= ] / [ 评价人数量 = 18.[Max X = ] - [Min X = ] = XDIFF 19.[R = ] × [D4 = ]※ = UCLR 20.[R = ] × [D3 = ]※ = UCLR UCL/R= LCR/R= ]= R =
13.7467 13.6800 14.0533 0.0100 13.75 13.76 13.74 0.0200 13.68 13.69 13.67 0.0100 14.06 14.05 14.04
14.5800 14.4933 13.4933 14.4567 14.5567 X-bar/B= 0.0200 14.59 14.58 14.58 0.0100 14.49 14.49 14.48 0.0100 13.5 13.48 13.5 0.0200 14.46 14.46 14.46 0.0100 14.56 14.55 14.55 R-bar/B=
使用本表前请阅读可调储存格的批注，%R&R达到预期要求时立即复制数据，选择粘贴数值的方式粘贴到新表。参数规格下限规格上限数据结果测量偏差规格偏差小数位
12.32 15.68
14 0.672 系数系数
数
0.02
0.2
2
GR&R=
2.4%
量具重复性和再现性数据表
零件评价人/试验 1 2. 3. 4. Average均值 5. Range极差 6. B 7. 8 9. Average均值 10. Range极差 11. C 12. 13. 14. Average均值 15. Range极差 16. Part Average Xbar/p零件均值（Xp） A 1 1. 14.58 2. 14.59 3. 14.58 14.5833 0.0100 1. 14.59 2. 14.6 3. 14.59 14.5933 0.0100 1. 14.59 2. 14.59 3. 14.59 14.5900 0.0000 2 13.74 13.76 13.74 3 13.67 13.68 13.68 4 14.04 14.04 14.05 5 13.72 13.74 13.73 13.7300 0.0200 13.74 13.74 13.73 13.7367 0.0100 13.73 13.72 13.73 13.7267 0.0100 6 14.57 14.59 14.58 7 14.48 14.5 14.5 8 13.48 13.49 13.48 9 14.45 14.46 14.46 10 14.54 14.56 14.54 Average均值 14.127 14.141 14.134 14.134 .015 14.136 14.143 14.138 14.139 .013 14.141 14.137 14.134 14.137 .012

MSA-GRR数据资料表

管制下限 LCLX = X - A2 * R = 0.806
管制圖常數
* 2.574 =
*
0=
+ 1.023 * ─ 1.023 *
0.1416 0.0000
0.055 = 0.055 =
測量次數
t
A2 D3 D4
2 1.880 0 3.267
3 1.023 0 2.575
4 0.729 0 2.282
1.0167
0.050 1.000 1.050 1.000
1.0167
0.050
1.0111
0.9333
0.050 0.950 0.950 0.900
0.9333
0.050
0.9333
0.7333
0.050 0.800 0.800 0.850
0.8167
0.050
0.7944
0.9667
0.050 1.050 1.050 1.000
0.8730 2)
量測次數
2 3 4 5
操作員人數
2 3 4 5
零件數
2 3 4 5 6 7 8 9
K1 %EV = 100 ( EV / TV )
4.56
= 100 ( 0.1672
0.9007 )
3.04
= 18.56 %
2.50 %EV = 100 ( EV / TΒιβλιοθήκη lerance )2.21
1.0000
0.100
0.9944
0.8000
0.100 0.800 0.800 0.800
0.8000
0.000
0.8056
0.7833
0.050 0.800 0.800 0.800

GRR表格MSA第四版

设备名称：目标尺寸：测量人数：3%EV 值：14.48%评估日期：尺寸编号：上限尺寸：实验次数：3%AV值：9.24%统计人员：工件机种：下限尺寸：样品数量：10%GR&R 值：17.18%评定结果：0.600.5514.48%9.24%n=样品数量r=实验次数17.18%98.51%8.09ndc ≥5可接受1) Values for D3, D4 and K1 are selected dependent on the number of trials 2) Value for K2 is dependent on the number of operators 常数D4K1K23) Value for K3 is dependent on the number of parts2 3.270.88620.70714) Identify root cause for any ranges above UCL, repeat measurements with same3 2.580.59080.5231operator and parts or discard those results and reaverage, then recalculate results.45) AV defaults to zero if a negative is calculated under the square root sign.56) The ndc is the number of distinct categories67) ndc<2 (Not acceptable), ndc =2 to 4 (Attribute Data), ndc>=5 (Acceptable)78) Interpretation of R&R results shown below:8Percentage GRR Result Action 9Under 10%Acceptable None 1010~30%May be acceptable ReviewOver 30%Not acceptableReject重复性—设备变差%GRR=100[GRR/TV]GRR=0.0031零件变异%EV=100[EV/TV]EV=0.0026再现性—设备变差%AV=100[AV/TV]AV=0.0017重复性和再现性0.3146ndc=1.41(PV/GRR)TV=0.0180K30.70710.52310.44670.40300.37420.35340.33750.3249%PV=100[PV/TV]PV=0.0177总变差0.0020.0040.0060.0080.010.01212345678910极差图A B C UCL0.5000.5500.600 0.6500.700 12345678910均值图A B C UCL LCL1K R EV ⨯=))/(()(222nr EV K X AV DIFF -⨯=22AV EV GRR +=3K R PV P ⨯=22PV GRR TV +=。

MSA-GRR测量系统分析报告表格

Parts
% R&R = 100(R&R/TV) K3 3.65 0.7071 0.5231 0.4467 0.3742 0.3534 0.3375 0.3249 0.3146 ndc= 1.41(
PV
= #DIV/0! = #DIV/0!
2 3 4 5 6 7
2
% PV = 100(PV/TV) = #DIV/0! = #DIV/0!
%R&R＜30%,
ndc≥5
此测量系统可以接受 This measurement system can be accepted. 此测量系统不可接受 This measurement system can‘t be accepted.
B21-06
= 0.0000 总变差 Total Variation (TV) TV = R&R + PV = #DIV/0!
2
8 9 10
/GRR) = #DIV/0!
The Number of Distinct Categories
= #DIV/0! 接受准则: Acceptance Criteria: 结论: Conclusion:
3
评价人数A: Appraisers No.: R double bar = #DIV/0!
量具名称: Gauge Name.: 量具编号: Gauge No.: 特性: Characteristic : 评价人: 0.000 Appraisers : 零件数n: 3 Parts No.: XbarDIFF = 0.00000
10
RP = 0.000
测量单元分析 Measurement Unit Analysis 重复性—设备变差 Equipment Variation（EV）试验次数 EIV/0! 2 3

MSA-GRR数据自动生成工具演示教学

零特规NMRNdRPT=eoVaueoeeE件性范ftrmptp=aaanteeresu编：lV:tboAaauelVedtatt号raaruternhirbbcoamev和ieaiftgabllieito名ttaliiryynluoRnittaine称-&yvEAPlseRK-VV：===1 R确0R-.b0pa认00S3rx2.b03qQ4Ka：0RS3Rr37402qtRxT(84..3(=R(6E0R820tV0.&8.(^0.(58R52X0699)^-720b+48a+8(rAPDVV0I^F.^20F2)1)Ax2Xp6K-bp72ar)ar^bi2sa-eT(rrE=Krs23iaV2l^s2/(n量r1)30)具P)..857K1a名号类2345678938900r1t4607：s52816 计 x-0B0量.5743.aK432047531r30376431724596 T%o%Tl.nAor=E====tVVa%=l%=R=P&V04R.=0=制05 Num日完be期成r ：人o(fRP9EA：2020pt&9Vr..Vai.418052Ra9r//6908tlTRN/7sT%%oV%/oV=opl.l=)of ((VTVTooaallrreeiiaarreettiioonnnncc1ee))03)) .1<<90<<6<<8<<
.012 13.835 13.836 13.834 13.835
15. Range极差 0.0100 0.0100 0.0100 0.0200 0.0200 0.0100 0.0200 0.0100 0.0100 0.0200 R-bar/C=
.014

MSA-测量系统分析-GRRppt课件

最新课件
27
3、 “好的”测量系统的基本特性有：
1> 足够的分辨率和灵敏度。
为了测量的目的，相对于过程变差的规范控制限，测量的增量应该很小。
2> 测量系统应该是统计受控制的。
这意味着在可重复条件下，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。
3> 对于产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须小。
最新课件
3
1、什么是测量系统
测量系统：是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、
标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；用来获得测量结果的整个过程。
根据定义，一个测量过程可以看成是一个制造过程，它产生数值（数据）作为输出。这样看待测量系统是有用的，因为这可以使用权我们运用那些早已在统计过程控制领域证明了有效性的所有概念、原理和工具。
测量系统分析
Measurement System Analysis
Prepared by : Department:
最新课件
1
内容
一、测量系统的定义二、认识误差三、 GR&R 四、稳定性五、不确定度六、测量系统分析
最新课件
2
内容
一、测量系统的定义二、认识误差三、 GR&R 四、稳定性五、不确定度六、测量系统分析
最新课件
32
思考题 2
如果让你来评估本公司的一套测量系统（板测或终测的自动测试），你会选择以下哪些指标：
A. FOR B. CpK C. NFF D. GRR
最新课件
33
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MSA管理程序(含表格)

MSA管理程序
（IATF16949-2016）
1.0目的
规定测量系统分析和评价的方法，以及明确测量系统的接收准则，从而确保测量数据的有效性。

2.0范围
控制计划中规定使用的测量系统并且离最近一次MSA评价六个月以上者。

3.0权责
由质量部负责测量系统分析。

4.0定义
4.1 MSA：测量系统分析；
4.2 EV：重复性——设备变差；
4.3 A V：再现性——评价人变差；
4.4 XYR：重复性和再现性；
4.5 PV：零件变差；
4.6 TV：总变差；
4.7 ndc：测量系统分辨率。

5.0作业内容
5.1工作流程
A．计算3个评价人两两之间的一致性Kappa=(p0-pe)/(1- pe)(p0=对角线单元中观测值的总和，pe =对角线单元中期望值的总和)；
B．再计算3个评价人与基准之间的一致性Kappa= (p0-pe)/(1-pe)(p0=对角线单元中观测值的总和，pe=对角线单元中期望值的总和)。

C. Kappa的接收准则是：大于0.75表示好的一致性（Kappa最大为1）；小于
0.4表示一致性差。

D. 测量系统的有效性及漏发和误发接收准则：
6.0相关文件化信息
6.1测量系统分析（MSA）手册
6.2监测资源控制程序
6.3量具重复性和再现性数据收集表
6.4量具重复性与再现性报告
G R R测量系统分析
报告.xl s
6.5 计数型数据小样法分析表
计数型量具小样法
分析报告.d oc
6.6测量系统分析计划
测量系统分析计划
表 (2).xl s。

MSA测量系统表格GR&R

请指定下列参数以完成表格参数是试验次数必需是 2 或 33OK 操作者数必需是 2 或 33OK 零件数量2 到 10之间的任何数10OK'01 PSW '01 PSW '01 PSW'!A21'01 PSW'!A54'01 PSW'!H54产品名称/编号:rgegsgt 测试仪器编号：工厂:测量特性:长度夹具名称：使用部门:A:0.2单位夹具编号：研究人:B:总变差 (TV):0.2工序：日期:C:评价人P ART结果试验 #12345678910平均值A-1A174.5174.6374.6674.6074.5474.4074.6574.4374.4174.6174.54400A-2274.5074.6274.6674.6074.5474.4174.6674.4374.4274.6174.54500A-3374.5174.6374.6674.6074.5474.4074.6574.4374.4174.6174.54400平均值74.5066774.6266774.6674.674.5474.4033374.6533374.4374.4133374.6174.54433极差0.010.010.00.00.00.010.010.00.010.00.00500B-1B174.5174.6374.6674.6074.5474.4074.6574.4374.4174.6174.54400B-2274.5174.6474.6774.6074.5574.4074.6574.4274.4174.6074.54500B-3374.5174.6374.6674.6074.5474.4074.6574.4374.4174.6174.54400平均值74.5174.6333374.6633374.674.5433374.474.6574.4266774.4174.6066774.54433极差0.00.010.010.00.010.00.00.010.00.010.00500C-1C174.5174.6374.6674.6074.5474.4074.6674.4374.4174.6174.54500C-2274.5074.6374.6774.6074.5474.4174.6574.4374.4174.6074.54400C-3374.5174.6374.6674.6074.5474.4074.6574.4374.4174.6174.54400平均值74.5066774.6374.6633374.674.5474.4033374.6533374.4374.4174.6066774.544330.010.00.010.00.00.010.010.00.00.010.0050074.5077874.6374.6622274.674.5411174.4022274.6522274.4288974.4111174.6077874.54433零件极差0.26000 /No of operators=0.00500+0.00500+0.00500/30.0050074.54433-74.544330.00000UCL R =*D 4 =0.00500* 2.580UCL R =0.01290LCL R =*D 3 =0.00500*0.000LCL R =0.00000UCL Xbar +A 2*74.544+0.9490*0.0050UCL Xbar =74.54908UCL Xbar-A 2*74.544-0.9490*0.0050UCL Xbar =74.53959根据数据表:0.005000.00000R P =0.26000测量设备分析零件间变差重复性 - 设备变差 (EV)EV = * K 1% EV = 100[EV/TV]操作者姓名公差:K 1K 2K 3零件平均值极差用公差法用零件间变差RR=R =p R =A X =A R =B X =B R =C X =C R R =D IFF X =R =D IFF X =X X==R X==R =-=),,(),,(D IF F C B A C B A X X X Min X X X Max X CB A R R R ++=R。

MSA第三版GRR数据表

-0.17
2.01
-1.31
0.2
均值
0.447
-0.607
1.260
0.537
-0.853
-0.100
0.667
-0.227
2.087
-1.307
0.19
极差
0.35
0.12
0.17
0.17
0.12
0.23
0.16
0.14
0.27
0.11
0.1
B1
0.08
-0.47
1.19
0.01
-0.56
-0.20
TV=
8
0.3375
=
9
0.3249
=1.14610
10
0.3146
表中所用的有关理论和常数的资料参见MSA参考手册第三版
图：量具GR&R报告
测量单元分析
%总变差（TV）
重复性-设备变差（EV）（EV）
EV=
=0.3417×0.5908
=0.20188
%EV= 100 [EV/TV]
= 100[0.20188/1.14610]
=17.62%
.5908
再现性-评价人变差（AV）（AV）
AV=
=
%AV= 100 [AV/TV]
=×
5
0.4030
=
6
0.3742
总变差（TV）
7
0.3534
ndc= 1.41
= 1.41 (/)
=
TV=
8
0.3375
=
9
0.3249
=
10
0.3146
表格中的理论和常数信息见MSA参考手册，第三版。

GRR表格MSA第四版(手册例)教学内容

####（##）有限公司
#### GAGE R & R CHART
设备名称：尺寸编号：工件机种：
#### #1-#1 ####
目标尺寸：上限尺寸：下限尺寸：
75.2 +0.50 /-0.50 测量人数：
2
75.70
实验次数：
2
74.70
样品数量：
10
%EV 值： %AV 值： %GR&R 值：
5)
GRR≤ 10 %
Excellent
10＞GRR≤ 30 %
Accepted
GRR＞ 30 %
Must be
%总变差(TV)
%EV=100[EV/TV]
80.62%
%AV=100[AV/TV]
0.00%
%GRR=100[GRR/TV]
80.62%
%PV=100[PV/TV]
ndc=1.41(PV/GRR)
K1 0.8862 0.5908
K2 0.7071 0.5231
K3 0.7071 0.5231 0.4467 0.4030 0.3742 0.3534 0.3375 0.3249 0.3146
0.4992
0.1935
R 0.1935
*UCLR [R ___][D4 ___]
测量单元分析重复性—设备变差
EV R K1
EV=0.1715
再现性—设备变差
AV ( X DIFF K2 )2 (EV 2 /(nr))
AV=0.0000
n=样品数量
r=实验次数
80.62% 0.00% 80.62%
评估日期：统计人员：评定结果：
Must be improved

MSA计量型测量系统分析GRR表格(全公式自动生成未加密)

331012345678910Total 1.A 10.29-0.56 1.340.47-0.80.020.59-0.31 2.26-1.36 1.942.20.41-0.681.170.5-0.92-0.110.75-0.21.99-1.251.663.30.64-0.58 1.270.64-0.84-0.210.66-0.17 2.01-1.31 2.114.均值Mean0.44667-0.60667 1.260000.53667-0.85333-0.100000.66667-0.22667 2.08667-1.306670.190333Sum A 1.34-1.82 3.78 1.61-2.56-0.32-0.68 6.26-3.92 5.71005. 极差Rang0.350.120.170.170.120.230.160.140.270.110.1840006.B 10.08-0.47 1.190.01-0.56-0.20.47-0.63 1.8-1.680.017.20.25-1.220.941.03-1.20.220.550.082.12-1.6211.3048.30.07-0.68 1.340.2-1.280.060.83-0.34 2.19-1.50.899.均值Mean0.13333-0.79000 1.156670.41333-1.013330.026670.61667-0.29667 2.03667-1.600000.068333Sum B0.4-2.37 3.47 1.24-3.040.08 1.85-0.89 6.11-4.8 2.050010. 极差Rang0.180.750.4 1.020.720.420.360.710.390.180.51300011.C 10.04-1.380.880.14-1.46-0.290.02-0.46 1.77-1.49-2.2312.2-0.11-1.131.090.2-1.07-0.670.01-0.56 1.45-1.77-2.5613.3-0.15-0.960.670.11-1.45-0.490.21-0.491.87-2.16-2.8414.均值Mean-0.07333-1.156670.880000.15000-1.32667-0.483330.08000-0.50333 1.69667-1.80667-0.254333Sum C -0.22-3.47 2.640.45-3.98-1.450.24-1.515.09-5.42-7.6315. 极差Rang0.19000.42000.42000.09000.39000.38000.20000.10000.42000.67000.3280000.168889-0.851111.0988890.366667-1.06444-0.185550.454444-0.34222 1.940000-1.571110.0014441.520000-7.660009.890000 3.300000-9.58000-1.67000 4.090000-3.0800017.460000-14.14000.13 3.5111110.34166723D4 3.27 2.5750.3509690.879792D300-0.348080.00000A2 1.88 1.02312345678910UCLx0.35100.35100.35100.35100.35100.35100.35100.35100.35100.3510LCLx-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481UCL R 0.87980.87980.87980.87980.87980.87980.87980.87980.87980.8798LCL R0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000公差：6σpp变差PV PV 1.104596PV TVTV#DIV/0!TV基于公差base%#DIV/0!基于零件变差%#DIV/0!基于过程变差%#DIV/0!基于过程能力%#DIV/0!公式A Formulandc 5.0936924公式B FormulaX^2/nkr 0.0001878 3.167450088.362122291.88836694.647300Source DF SS MS F P Source DF SS MS F PParts 988.361939.81799492.291420.00000988.361939.81799245.610.000002 3.16726 1.5836379.406050.000002 3.16726 1.5836339.6170.00000180.358980.019940.433720.9741160 2.758930.0459878 3.117920.03997Total 8994.647118994.64711Source VarComp Stdev %Contribu %TV %Toleranc Source VarComp Stdev %Contribut %TV%Tolerance 0.098110.313228.27%28.75%#DIV/0!0.091430.302377.76%27.86%#DIV/0!0.045980.21443 3.87%19.68%#DIV/0!0.039970.19993 3.39%18.42%#DIV/0!0.052120.22830 4.39%20.96%#DIV/0!0.051460.22684 4.37%20.90%#DIV/0!0.052120.22830 4.39%20.96%#DIV/0!0.051460.22684 4.37%20.90%#DIV/0!0.000000.000000.00%0.00%#DIV/0!1.08867 1.0433991.73%95.78%#DIV/0! 1.08645 1.0423392.24%96.04%#DIV/0!Reproducibility Reproducibility Operator Operator Operators*Part 极差图Range chartSUMSQ(sum(men-part))/r sumSQ(all)n=part k=men ANOVA Table With Operator*Part Interaction ANOVA Table Without Operator*Part InteractionParts Operators Gauge R&R With Operator*Part Interaction Gauge R&R Without Operator*Part InteractionTotal Gauge R&R Total Gauge R&R Repeatability Repeatability Operators Operators*Part Repeatability Repeatability Total Part - To - Part Part - To - Part 注:当分析结果超出要求后，利用均值极差图分析原因When analysis result is out of spec,need analyse the root cause by mean and range chart 。

MSA GRR

Gage R&R Long Method
重覆性
再現性(作業員變異) (Gage Reproducibility)
作業員變異 (A.V- - -Appraiser Variance )
操作者 C操作者A 操作者A 操作者B
操作者C
Gage R&R Long Method
不同的作業員(操作者)使用相同的量具,測量相同產品的特性時, 而取得的量測平均值之變異，又稱
整體製程的變異 ST
材料與材料的變異 (P (Part-to-Part) P ) SP 量測系統的變異, SM 人員的變異, SAV 量具儀器的變異, SEV
人員
人員和材料
Notes:依據常態分配99.73%的範圍含蓋在 X 3 之內,所以分子要乘6或乘5.15 用99.0%信賴區間因此%GRR越大量測標準差也就越大.
2 3 65 3.65
3 2 70 2.70
n=零件數 r=量測次數 r
Gage R&R Long Method
零件變異 ( (P.V.—Part To Part Variance) )
• P.V.= R p K 3
相同零件的特性，不同測試員，多次測試，最大的平均值減去最小的平均值而取得的差異值的平均值減去最小的平均值而取得的差異值。
前言
• 任何時候進行一個製程的數據量測,你都會發現變異的存在,這些變異主要來自於兩部份---任何製程所產出的零件之間一定都會有差異,以及量測方法的不盡完美, 因此就算重覆量測同一個物件,不一定會得到相同的結果。得到相同的結果 • 統計製程管制SPC是在探討Part-to-Part 的變異,而且盡可能將變異降到最小以達到產品一致的目標,但是進行任何SPC的分析之前,我們應該檢查所觀查到的變異是有偏高的誤是系統所引的否有偏高的誤差是因量測系統所引起的。

MSA工具培训PPT

*
/ d2
g 1, m n
B x 参考值
b
r
/
n
t统计值 B / b
B [ b (t v ,1a / 2 ) )] 0 B [ b (t v ,1a / 2 ) )]
独立样本法—案例
测量数据
可以看出符合正态分布,偏倚可接受
设参考值为6.00,测量值为(一个人连续盲测15 次)
二．让A测第一次,记录员记录,B,C测量三．再让A测第二次,B,C测量四．让A测量第三次,B,C测五．分析有效性>90%,不良判良率<2%,良判不良<5%
Eng -GageR&R Attrib(計數型).xls
单击此处添加标题
单击此处添加文本具体内容
8/5.7/5.9/5.9/6/6.1/6/6.1 /6.4/6.3/6/6.1/6.2/5.6/6
● 频率
单击此处添加标题
单击此处添加文本具体内容
独立样本法—案例 df=10.8查表,
r
（
最大最小）
*
/ d2
0.8 / 3.55
0.225
g 1, m n 15
B x 参考值 0.0067
数值计算法,V=10.8查表得D2 文档.doc
b r / n 0.225 / 15 0.058
t统计值 B / b 0.0067 / 0.058 0.1153
B [ b (t v ,1a / 2) )] 0 B [ b (t v ,1a / 2) )]
0.0067 0.058 * 2.206 0.1215,0.0067 0.058 * 2.206 0.1349
5 1.19 1.74 2.10 2.36 2.56 2.73 2.87 2.99 3.10 3.19 3.28 3.35 3.42 3.49 6 1.18 1.73 2.09 2.35 2.56 2.72 2.87 2.99 3.10 3.19 3.27 3.35 3.42 3.49 7 1.17 1.73 2.09 2.35 2.55 2.72 2.87 2.99 3.10 3.19 3.27 3.35 3.42 3.48 8 1.17 1.72 2.08 2.35 2.55 2.72 2.87 2.98 3.09 3.19 3.27 3.35 3.42 3.48 9 1.16 1.72 2.08 2.34 2.55 2.72 2.86 2.98 3.09 3.18 3.27 3.35 3.42 3.48 10 1.16 1.72 2.08 2.34 2.55 2.72 2.86 2.98 3.09 3.18 3.27 3.35 3.42 3.48 11 1.16 1.71 2.08 2.34 2.55 2.72 2.86 2.98 3.09 3.18 3.27 3.34 3.41 3.48 12 1.15 1.71 2.08 2.34 2.55 2.72 2.85 2.98 3.09 3.18 3.27 3.34 3.41 3.48 13 1.15 1.71 2.08 2.34 2.55 2.71 2.85 2.98 3.09 3.18 3.27 3.34 3.41 3.48 14 1.15 1.71 2.08 2.34 2.55 2.71 2.85 2.98 3.09 3.18 3.27 3.34 3.41 3.48 15 1.15 1.71 2.08 2.34 2.55 2.72 2.85 2.98 3.09 3.18 3.26 3.34 3.41 3.48

MSA-02 (GRR MSA)

SPC rev 01 CK 00 10
28
结果分析
1,将每个评价人/零件组合的极差画在极差图中,同样,将平均值画在均值图中 2,计算并绘出控制限 3,评价图表判断极差图是否受控,受控表明评价人一致;否则可能是评价人技术,位置误差或仪器的一致性不好.纠正这些特殊原因; 然后,检查平均值是否在控制限外,在控制限内的面积代表测量误差,若大于50%的平均值落在控制限外,则该测量系统足以检查出零件间变差,否则不能用于过程控制
SPC rev 01 CK 00 10
27
GageR&R试验
1,取得包含10个零件的一个样本,代表过程变差的实际或预期范围 2,指定评价人A,B,C,并给每个零件按比1-10编号,评价人不知零件对应编号 3,若需要,对量具进行校准 4,让评价人A随机顺序测量10个零件并记录 5,所有评价人重复步骤4.评价人不可看到互相的数值 6,第一组测量记录后,每一评价人按所需的试验次数(2到3 次)重复测量,不可参考第一次结果.
SPC rev 01 CK 00 10
23
测量系统研究的准备
1,测量应按随机进行,采用盲测方式 - 评价人不知零件的编号 2,在设备读数中,读数应估计到可得到的最接近的数字,例最小刻度为0.01,读数估计应圆整为0.005 3,参与评价人应了解研究的重要性 4,每位评价人应采用相同的步骤和方法进行测量
SPC rev 01 CK 00 10
29
重复性分析数据记录
试验次数 1 2 3 X 平均值极差 (R) 1 2 零件 3 4 5
X =
R =
UCLR = LCLR = (n=3
SPC rev 01 CK 00 10
R x D4 = R x D3 =