MSA测量系统评价

Repeatability 60 2.7589 0.04598
Total
89 94.6471
零件与操作者是统计上显著的
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Minitab Session解释
%Contribution
Source
VarComp (of VarComp)
Total Gage R&R 0.09143
7.76
尽管有数据但它不是时常是事实,有必要确认数据的可靠性.
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测量系统分析方法
测量内容有两种形式
计量值/定量值 - 数据可以用连续的标尺来描述
计数值/定性值 - 数据不能用连续的标尺来描述 - 通过/不通过，好/坏 等
计量值和计数值 必须用不同的 方法处理
Slide 5
A. 计量型测量系统分析
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产品容差是工程散布的2倍时
LSL
产品容差
USL 观察到的过程散布
P/T = 10% P/T = 20% P/T = 50%
测量系统散布
%R&R = 20% %R&R = 40% %R&R = 100%
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识别力(Number of distinct categories) Number of distinct categories = Round (SN Ratio× 1.41) = Round
工具 1
理想的流程目标
工具 2
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鉴别(分辨率)
系统可测量的小数部分的位数，测量的增量至少要达到产品或过程规格 宽度的十分之一
鉴别力不好
鉴别力好
测定单位如果大于过程的标准偏差时 对统计分析会有恶劣的影响.
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线性
测量仪器正确度或精密度在仪器量程内的变异
量具 1
此时线性是问题
精确度
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测量系统分析步骤
• 校正测量仪器，或确认它已经被校准，即保证了线性和准确性(偏倚) • 让操作者1 随机测量一次所有的样本 • 让操作者2 随机测量一次所有的样本 • 继续到所有的操作者都对样本进行了一次测量（这就是测试1） • 重复步骤 2-4 直到所需数目的测试为止 • 用所提供的形式决定R&R研究的统计量
精确度 = 重复性 + 再现性
Gage R&R 调查将精确度量化

2 MS


2 rpt


2 rpd
Ms=计测系统，rpt=重复性，rpd=再现性
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重复性
由一个测量系统，多次重复测量同一零件的同一特性时，所获得的测量值的 变异称为量具的重复性，或称为测量系统的重复性，简称重复性
整个数据的变动中所占据的测量系统的分散比率(相对比较) 测量系统的分散越小越好(零件变动要大) 零件选择时,散布较小或较大的情况下,由于分散的相对比较缘故,
会造成测量系统能力错误性的判定
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精确度/过程波动(%R&R or P/Tv or %Study Variation)
M整体 = m制品 + m测定
真值
观测值 = 基准值 + 测量误差
校正
测量系统的精确度 < 散布 >
σ
2 整体
=
σ2
制品
+
σ2
测定
观测散布 =制品散布 + 测量散布
真值
Gage R&R
测量值 测量偏移
测量值
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测量系统评价中使用的 4种判定基准
• 贡献度(%Contribution) • 精确度/过程波动(%R&R or P/Tv or %Study Variation) • 精确度/容差(P/T or %Tolerance • 识别力(Number of Distinct Categories)
Repeatability 0.03997
3.39
Reproducibility 0.05146
4.37
Operator
0.Part
1.08645
92.24
Total Variation 1.17788
100.00
Study Var
Source
StdDev (SD) (6 * SD)
- 中心 : 准确度
倾向
total
product
MS
- 散布 : 精确度
散布
2 total
2
2
product
MS
Calibration Study - 校正周期 - 方法和顺序
Gage R&R - 测量仪改善 - 测量方法改善 - 标准化
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测量系统倾向 < 平均 >
我们无法评价我们不知道的， 如果我们不能用数据表示，实际上就等于不知道 只有正确地认识，才能进行管理 我们无法管理时，只能依靠运气
- 摘自“The Vision of Six Sigma” (Mikel J. Harry)
Slide 3
测量值的构成
＋
真值 (实际产品散布)
=
测量误差 (测量散布 )
测量值 (观测的散布)
如果测量系统的波动来源主要是零件的变异，则测量系统状况良好。反之，测量系统 的波动主要是由量具和检验员的变异引起的，则测量系统状况不良。
Gauge R&R由测量系统的再现性和作业者等的再现性构成，是分析各种波动在测量系 统中的百分比，从而判别测量系统状况的标准。
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准确度和偏倚
• 一定数量的测量均值之间有差异。偏倚效应包括： – 评定者偏倚－不同的操作员对同一被测物得出的均值明显不同 – 量器偏倚 — 不同的量器对同一被测特征得出的均值明显不同 – 其他 — 日常（环境）、装置、客户和供应商（地点）
方法 2 得出以下读数： 6.5, 4.0, 3.2, 6.3
哪个方法更正确？ 方法 2 - 平均值等于“真实” 硬度值
哪个方法更精确? 方法 1 - 散布很低
你更倾向于哪个方法？为什么？ 方法 1 - 与散布相比我们更容易补偿平均值偏移
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测量系统评价
测定误差 = 准确度(中心) + 精确度(散布)
量具 2
此时线性不是问题
精确度
0.1 0.01 0.001 0.0001 度量单位
0.1 0.01 0.001 0.0001 度量单位
Slide 10
稳定性
准确度随着时间而产生变化的测量
稳定性 良好
真值 时间 1
时间 1
时间 2
真值
时间 3
时间3
稳定性 不良
时间2
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精确度
测定体系的总变动(Variation)，由重复性和再现性构成
– 重复性 – 再现性 – 贡献度 – 精确度/过程波动 – 精确度/容差 – 识别力 • 分析结果并决定后续措施
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例题
• 让我们用Minitab来分析一些数据 • 打开文件计量型MSA试题-1 • 使用Minitab的测量测量系统分析功能
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Slide 36
输入容差
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真值
真值
重复性好
重复性差
Slide 13
重复性
• 测量装置的固有变异 • 对同样的变量在相似条件下重复测量时的变异
- 同一检验员 - 同一设备 - 同一量具 - 相同的环境条件 - 短期
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再现性
由不同测量系统测量同一零件的同一特性所得重复测量的均值的变异， 称为量具的再现性，或称为测量系统的再现性，简称再现性
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注意事项
充分的样本量
• 样本量 X 检验员 > 15
• 如果无法做到，请选择测试数
如果 样本量 x 检验员 < 15, 如果 样本量 x 检验员 < 8, 如果 样本量 x 检验员 < 5, 如果 样本量 x 检验员 < 4,
测试数 = 3 测试数 = 3 到 4 测试数 = 4 到 5 测试数 = 6 到 6
观察到的工程散布 测量系统散布
%R&R = 20% %R&R = 50% %R&R = 100%
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产品容差是工程散布的½时
LSL
USL
产品容差
P/T = 50% P/T = 100% P/T = 200%
观察到的工程散布 测量系统散布
%R&R = 25% %R&R = 50% %R&R = 100%
测量系统散布
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精确度/容差(P/T or %Tolerance)
P/T 5.15*
2 MS

5.15*MS
USLLSL USLLSL
一般以百分比表示
说明容差的多少百分比的总散布是由测量误差所导致 包括重复性和再现性 作为目标，我们追求P/T < 30% 注意 : 5.15标准偏差占测量系统散布的 99%.
Total Gage R&R
测量系统分析
Presented by: 杨振宇 (Mike young)
目标
理解测量误差， 理解计量型数据和计数型数据的测量系统分析
主要内容
• 计量型测量系统分析 • 计数型测量系统分析
Slide 2
测量系统的意义
• 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。 • 在六西格玛管理中，数据的应用是极其频繁和相当广泛的。六西格玛方法的 成败与效益，在很大程度上取决于所使用的数据的质量。无论是过程控制、 抽样检验、回归分析、试验设计等都需要使用数据。为了获得高质量的数据， 需要对产生数据的测量系统有充分的了解和深入的分析。
※ SN Ratio = 部品散布(σp) 测定散布(σMS)
了解测量系统所具备的识别能力
Slide 29
准确度不好时如何矫正？精确度不 好时如何矫正？
准确度是平均的偏倚问题，可变更量具的校正周期 或测量方法及程序，进行改善。 精确度是散布的问题，可改善测量仪或测定方法， 或者通过标准化进行改善。
测量系统的波动
观测到的波动
实际过程波动
测量系统波动
长期过程波动
短期过程波动
零件样本间波动
测量系统波动
再现性 (作业者波动)
重复性
准确性
稳定性
线性
测量系统的波动主要是由量具和检验员的变化引起的，为了考察量具和检验员的波动 程度，常常要选用一些零件或产品让检验员使用量具去测量。因此零件间本身的变异 对测量结果也有影响，故还要考察零件间的波动
%R&R MS total
一般以百分比表示
说明有多少百分比的总散布是由测量误差所导致 包括重复性和再现性
- %R&R < 10% : 好的测量体系 - 10% ~ 30 % : 可使用的水准 - %R&R > 30% : 不适当(不可使用)
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观察到的工程散布
%R&R = 20% %R&R = 75% %R&R = 100%
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例题：看下面 4个图评价准确度和精确度
YES NO
准确度
精确度
●●
● ●
● ●●
●●●
YES NO
●●ㅇ● 准确度
●
精确度
YES NO
准确度
精确度
●●
●
●
● ●
●● ●● ●
YES NO
准确度
●
精确度
●
●
●
●
●
●
●
●
Slide 31
注意事项
测量系统分析前准备事项
• 数据的类型是什么？ • 检验员是否确定,是否是平时检验的检验员？ • 是否已采集数据？ • 数据量是否充分？ • 对量具的校正结果如何？ • 样本能否代表全工程？ • 考虑样本是否需要层别？ • 测量是否随机进行？
区分
贡献度
精确度/过程波动 Or 精确度/容差
识别力
满足
考虑 费用/重要性
不可使用
< 1% 1~10% > 10%
< 10% 10~30% > 30%
> 10 5~9 <5
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贡献度(%Contribution)
% Contribution
2


MS 2
total
一般以百分比表示
Minitab Session解释
Source
DF
SS
MS
F
P
Part
9 88.3619 9.81799 492.291 0.000
Operator
2 3.1673 1.58363 79.406 0.000
Part * Operator 18 0.3590 0.01994 0.434 0.974
6标准偏差占测量系统散布的 99.9996% 5.15是产业标准.MINITAB14版转换为6
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LSL
USL
产品容差
P/T = 20%
测量系统散布
P/T = 100%
P/T = 200%
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产品容差和工程散布同样时
LSL
USL
产品容差
P/T = 20% P/T = 50% P/T = 100%
真值 检验员A 检验员B
检验员C
真值 检验员B
检验员A
检验员C
再现性好
再现性
• 不同条件下同一测量时的变异 - 不同的检验员 - 不同的设备 - 不同的量具 - 不同的环境条件 - 长期测量的变异
再现性差
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例题
假设我们有一个真实“硬度” 为5.0的参考材料
方法 1 得出以下读数： 3.8, 4.4, 4.2, 4.0