测量的重复性与再现性 Gage R & R
MSA重复性再现性GRR模板
引言:重复性和再现性是测量系统分析(MSA)中的两个重要概念。
重复性指的是在同一测量条件下,同一台设备重复测量同一个样本,得到的结果之间的一致性。
再现性指的是在不同测量条件下,不同设备或操作员测量同一个样本,得到的结果之间的一致性。
GRR (Gage Repeatability and Reproducibility)模板是用于评估和量化系统的重复性和再现性的工具。
本文将详细介绍MSA重复性再现性GRR模板的结构和内容,并对其进行分析和讨论。
概述:MSA重复性再现性GRR模板是用于评估测量系统可靠性的一种标准化方法。
它的设计旨在提供准确、可重复和可再现的测量结果。
GRR模板通常分为五个大点,包括测量设备、测量方法、测量员、环境和时间因素。
每个大点下又包含了五至九个小点,用于详细阐述和评估每个因素对于系统可靠性的影响。
在文末,我们将对GRR模板的使用和结果进行总结。
正文内容:1. 测量设备:1.1 仪器的精度和准确度:评估测量设备的精度和准确度对于重复性和再现性的影响。
使用标准工具和方法来校准和校验设备,确保其在一定的精度范围内。
1.2 设备的稳定性:评估设备在长时间运行中的稳定性和漂移情况。
检查设备是否需要进行修理或更换,以保证测量结果准确可靠。
1.3 设备的调整和维护记录:记录设备的调整和维护记录,以追踪设备的状态和性能。
这对于保持设备的稳定性和准确性至关重要。
2. 测量方法:2.1 测量规程和标准操作程序:制定明确的测量规程和标准操作程序,确保不同的测量员在不同的时间和环境下使用相同的方法进行测量。
2.2 样本选择和准备:选择代表性的样本,并确保样本的准备方式一致。
这样可以消除样本差异对于重复性和再现性的影响。
2.3 执行测量的顺序:评估不同顺序下的测量结果差异。
对于不同的顺序,测量结果是否存在显著差异需要进行统计分析。
3. 测量员:3.1 培训和技能水平:评估测量员的培训和技能水平对于重复性和再现性的影响。
重复性与再现性实验(GRR)
R Chart for B
0.0005 UCL=4.63E-04 0.0004
Sample Range
0.0004 0.0003 0.0002 0.0001 0.0000 1 2 3 4 5 LCL=0 R=0.00022
Sample Range
0.0003 0.0002 0.0001 0.0000 1 2 3 4 5 LCL=0
• Step 12
– 計算R&R
R&R
EV 2 AV 2
• Step 13
– 計算R&R百分比
0.00068
R&R R & R% 100 Total tolerance 0.00068 100 13.6% 0.005
結論:一般來說R&R%小於10%下表示此量測系統非常 好,介於10%~30%表可接受,而大於30%則表示無法 接受此量測系統
5 CPK &GRR
製程變異
• 對所觀察到的製程數據變異,可分成兩部分
– 製程或產品本身的變異 – 量測時的誤差或是計量變異
2 Product
2 gage
2 Total
6
CPK &GRR
量測系統的評估
• P/T比值=6σgage/允差
– 估計精確度與允差的比值 – 可用來表示量測儀器隨時間變化的程度 – 用來表示相同儀器量測時所產生之差異
– – – – – 評估一新的量測儀器或是檢測方法 比較數個相同之量測設備 比較量測設備維修前後之差異 比較數家供應商間之量測方法 比較供應商之最終檢驗與顧客之進料檢驗
grr指标 -回复
grr指标-回复GRR(Gage Repeatability and Reproducibility)是用于评估量具重复性和再现性的一种指标。
量具的准确度和可靠性对产品质量控制至关重要。
在制造过程中,使用不稳定或精度较低的量具可能导致产品缺陷和质量问题。
因此,了解和控制量具的GRR是确保产品质量的重要步骤。
首先,让我们来了解GRR的含义。
GRR是通过测量重复性和再现性来评估量具的稳定性和一致性的一项技术。
重复性指的是在相同测量条件下,同一个操作员使用同一量具对同一对象进行多次测量所得到的结果之间的差异。
而再现性是指在相同测量条件下,不同操作员使用同一量具对同一对象进行测量所得到的结果之间的差异。
然后,我们来看看如何计算GRR。
通常情况下,GRR通过方差分析(ANOVA)来计算。
具体而言,我们采用三因素方差分析方法,即量具因素、操作员因素和量测对象因素。
通过将测量结果进行分解,可以得到各个因素的方差贡献程度。
其中,量具因素的方差代表了重复性误差,操作员因素的方差代表了再现性误差,量测对象因素的方差代表了测量误差。
接下来,我们将详细介绍GRR的计算步骤。
第一步是选择样本量和测量次数。
根据实际情况,我们可以选择一组操作员(通常是三个)对同一量测对象使用同一量具进行多次测量。
通常情况下,我们建议每个操作员至少重复测量五次。
第二步是进行测量。
每个操作员按照标准测量程序和测量条件进行测量。
确保所有操作员都使用相同的标准操作方法和测量程序。
记录每次测量的结果。
第三步是计算测量结果的平均值和标准差。
对于每个操作员和每次测量,计算其对应的平均值和标准差。
第四步是计算方差分析表。
根据所选的统计软件或工具,生成方差分析表。
该表将包含量具因素、操作员因素和量测对象因素的平方和、平均方和F 值等统计量。
第五步是计算GRR指标。
根据方差分析表中的统计量,计算出GRR的各个指标。
常用的指标包括量具的稳定性指标(Study Var)、重复性指标(Repeatability)、再现性指标(Reproducibility)和总GRR指标(GRR)。
GRR目视系统与CPK制程能力指数
GRR目视系统与CPK制程能力指数GRR(Gage Repeatability and Reproducibility)目视系统是一种用于评估测量设备的可重复性和再现性的方法。
CPK (Capability Process Index)制程能力指数是用于评估制造过程的稳定性和能力的指标。
两者都是质量管理中常用的工具,可以帮助企业提高产品质量和生产效率。
GRR目视系统主要用于评估测量设备的可靠性和准确性。
它通过对同一样本进行多次测量,在不同的测量环境和操作人员下进行比对,以确定测量设备的误差范围。
GRR目视系统可以分为三个部分:重复性、再现性和交互作用。
重复性是指同一操作员在相同环境下反复测量同一样本的结果;再现性是指不同操作员在相同环境下对同一样本进行测量的结果;交互作用是指操作员与环境之间的差异对测量结果的影响。
通过分析这三个部分的测量误差,可以评估测量设备的可靠性和准确性。
CPK制程能力指数是用于评估制造过程的稳定性和能力的指标。
它通过统计方法计算出过程的标准偏差和规格范围之间的差距,以确定制程的能力。
CPK制程能力指数根据规格范围的上限和下限,以及过程的均值和标准偏差来计算。
如果CPK值大于1,则表示过程的能力较高,能够满足规格要求;如果CPK值小于1,则表示过程的能力较低,无法满足规格要求。
通过监控CPK制程能力指数的变化,可以及时发现制程的偏离,并采取措施进行调整和改进。
GRR目视系统和CPK制程能力指数在质量管理中起着非常重要的作用。
GRR目视系统可以帮助企业确定测量设备的可靠性和准确性,从而确保产品质量的一致性和稳定性。
CPK制程能力指数可以帮助企业评估制造过程的稳定性和能力,从而提高生产效率和产品质量。
因此,企业应该将GRR目视系统和CPK制程能力指数作为质量管理的重要工具,并结合实际情况进行定期监控和分析。
通过对测量设备和制造过程的准确评估,企业可以及时发现和解决质量问题,提高产品质量和客户满意度。
GRR(重复性和再现性)简单介绍
MSA中GRR(重复性和再现性)简单介绍在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证,一是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;二是确保使用了合适的数据分析方法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
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)。
01 引言一般来说,测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。
测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。
测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。
测量系统的重复性和再现性由Gage R&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统,否则,不管我们采用什么样的分析方法,最终都可能导致错误的分析结果。
在QS9000中,对测量系统的质量保证作出了相应的要求,要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
02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。
03表标准构成测量系统的主体元素之测量仪器必须经过校准至可追溯的标准国家标准←第一级标准(连接国家标准和私人公司、科研机构等)←第二级标准(从第一级标准传递到第二级标准)←工作标准(从第二级标准传递到工作标准)←量具04 术语4.1 分辨率:最小读数单位、测量分辨率、刻度限度或探测度。
测量系统分析---5 重复性和再现性 GRR
EV---Equipment Variation 设备变差----重复性: AV---Appraiser Variation 评价者变差---再现性: PV---Part Variation 零件的变差--------产品偏差:
与评价人之间的交互作用和由于量具造成的重复误差。但 计算复杂,需掌握一定程度的统计学知识。
-7-
第五章
重复性和再现性
GRR分析方法---极差法
例:2个评价人对5个零件进行测量。在研究中,两个评价人各将每 个零件测量一次。每个零件的极差是评价人A获得测量值和B获得 测量值之间的绝对差值。计算极差的和与平均极差。通过将平均极 差均值乘以1/d2*得到标准偏差.
计算A评价者测试数据的平均值 计算B评价者测试数据的平均值
计算C评价者测试数据的平均值 计算全部评价者所测数据的平均值 计算单个零件的平均值 计算零件全距Rp 计算最大与最小量测值班的差异 计算零件全距的极差R的平均值
-12-
6 7
8 9 10 11
=Max(Xa,Xb, Xc)-Min(Xa,Xb,Xc) =( Ra + Rb + Rc ) / 3
第五章
重复性和再现性
GRR分析方法
● 极差法 (全距法) 特点:简单快捷,能提供整体大概概况 ● 均值极差法(全距及平均值法)(包括控制图法) 特点:可将测量系统的变差分成两个部分-----重复性和再
现性,而不是他们的交互作用
● ANOVE法--方差分析法(变异数分析法) 特点:是一种标准统计技术,可算出零件、评价人、零件
GR&R重复性和再现性
准确度 是指测量值与真值接 近的程度。 Precision 精确度 是指每个测 量值的接近程度。GR&R 决定 了测量系统的精确程度。 Bias偏倚 是系统(内置)的 错误,这使得所有的测量系统 都具有一定的误差。
针对于美敦力产品的所有GR&R ,均需依据 GQ136量具的重复性和再现性分析来执行。 所有的量具和检测设备在用于接收产品前均需进行 测量系统分析。 量具的重复性和再现性分析包括两种数据:离散计 数型和计量型。
离散型 GR&R’s 是用在 过/不过的检具。 GQ136建议,至少选择20个零件。其中包括,16 个好产品 和四个不良品。在下张幻灯片中,会显示 可接受的变化。 每个操作者需至少检测两次。 GQ136正在更新中,以上两项的格式将更改,下 一张幻灯片将演示
• •
当仅有少于10的部件用于分析,至少选择5个零件。 分析过程中,自由度应该至少是 30. 所有的 GR&R 均需要自由度在30, 这不仅仅适用于零部件少 于10的GR&R 分析。
Assessment Agreement # Inspected # Matched Percent 95% CI 20 20 100.00 (86.09, 100.00) # Matched: All appraisers' assessments agree with the known standard.
记录结果为蓝色。 结果是操作人和操作人之间以及操作人和已知标准.
该图表反映的是操作者对操作者和操作者对已知标 准。可接受的数值最小为90%
计量型GR&R适用于所有需要记录测量数据数值的 设备/测量器械
MSAGRR计算方法详细算法
MSAGRR计算方法详细算法MSA(Measurement System Analysis,测量系统分析)是衡量一个测量系统的准确性、可靠性和稳定性的方法,GRR(Gage R&R,测量仪器重复性与再现性)是MSA中最常用的一种分析方法,用于评估测量仪器在测量过程中所引入的误差,其计算方法包括以下步骤:1.确定测量指标:首先确定需要进行GRR分析的测量指标,例如长度、直径或重量等。
2.选择测量样本:从需要进行测量的样本中,随机选择一批样本。
样本数量建议为30个以上。
4.准备测量工具:准备相应的测量工具,例如卡尺、游标卡尺或称重器等。
5.进行测量:由选定的测量员,对所选样本进行测量。
每个测量员应进行连续两次的测量,以获得重复性和再现性数据。
所有测量应在相同的环境条件下进行。
6.记录数据:将测量结果记录下来,可以使用电子表格或其他数据记录工具。
7. 计算重复性(Repeatability):计算每个测量员在连续两次测量中的测量值差异。
可以使用以下公式计算:重复性= ∑(X_ij - X_i平均)^2 / n,其中X_ij表示第i个测量员第j个测量值,X_i平均表示第i个测量员的平均测量值,n表示样本数量。
8. 计算再现性(Reproducibility):计算不同测量员之间的测量值差异。
可以使用以下公式计算:再现性= ∑(X_i平均 - X平均)^2 / k,其中X_i平均表示第i个测量员的平均测量值,X平均表示所有测量员的平均测量值,k表示测量员的数量。
9. 计算总变异(Total Variation):计算测量系统总体的变异。
可以使用以下公式计算:总变异= 重复性 + 再现性。
10. 计算GRR指标:根据上述计算结果,计算GRR指标以评估测量系统的稳定性。
常用的GRR指标包括Gage R&R %,Gage R&R值和Gage R&R 误差分量。
以上是GRR计算方法的详细算法。
MSA量测系统分析中关于NDC与GRR的理解
MSA量测系统分析中关于NDC与GRR的理解在MSA(测量系统分析)中,NDC(Numerical Discrepancy Calculation)和GRR(Gage R&R)是两个重要的概念。
NDC是用来衡量测量系统的稳定性和准确性的指标,而GRR则是评估测量系统的可重复性和再现性的方法。
首先,NDC是通过对测量结果与参考值之间的差异进行计算得出的。
它可以反映出测量系统的偏差和变异程度,并判断测量系统是否足够准确。
NDC采用统计学方法分析数据,通过计算平均数、标准差、方差等指标来评估测量系统的精度。
通常情况下,NDC应该尽可能接近于零,这意味着测量系统与参考值之间的差异较小,测量结果较为准确和可靠。
在实际应用中,NDC和GRR通常会结合使用来对测量系统进行全面评估。
首先进行NDC分析,确定测量系统的准确性和稳定性,即测量结果与参考值之间的差异是否在可以接受的范围内。
然后进行GRR分析,评估测量系统的可重复性和再现性,并确定不同因素对测量结果的影响程度。
通过综合NDC和GRR的结果,可以得出测量系统的整体可靠性和稳定性。
需要注意的是,NDC和GRR的结果只能作为指导性的参考,不能完全代表测量系统的准确性和可靠性。
在实际应用中,还需要考虑其他因素如仪器的精度、操作员的技术水平等对测量结果的影响。
因此,在进行MSA量测系统分析时,需要综合考虑多种因素,以确保测量结果的准确性和可靠性。
总而言之,NDC和GRR是MSA量测系统分析中两个重要的概念。
NDC用来评估测量系统的稳定性和准确性,GRR则用来评估测量系统的可重复性和再现性。
两者结合使用可以对测量系统进行全面评估,为测量结果的准确性和可靠性提供指导。
GRR管理办法
GRR管理办法GRR(GR&R)是指测量系统重复性与再现性(Gage Repeatability and Reproducibility)的能力,即评估测量工具或设备的稳定性和一致性。
GRR管理办法则是指在实施GRR评估过程中的一些具体管理措施和步骤,旨在确保评估结果的准确性和可靠性。
本文将介绍GRR管理办法的基本概念、主要步骤和注意事项。
一、概述GRR管理办法是在进行GRR评估时所需遵循的一系列管理规定和操作流程,旨在确保评估结果的可靠性和可重复性。
通过对测量系统的重复性和再现性进行评估,可以判断该系统在不同操作者和环境下的测量误差情况,从而选择合适的测量系统和优化测量过程,以提高产品质量和生产效率。
二、GRR管理办法的步骤1.确定评估目标:在进行GRR评估前,需要明确评估的目标和标准,即确定测量系统的可接受误差范围以及评估结果的判定标准。
2.选择评估方法:根据实际情况选择合适的GRR评估方法,常用的方法包括ANOVA法、均值偏移法和范围法等。
在选择评估方法时,需要考虑测量数据的特点和评估的目的,确保评估结果的准确性和可靠性。
3.确定评估样本:根据评估目标和方法,确定评估所需的样本数量和样本组成。
样本的选择应具有代表性,能够全面反映实际的测量情况。
4.进行评估实验:按照评估方法和样本要求,进行评估实验。
在实验过程中,不同的操作者应按照统一的操作流程进行测量,以确保实验的可比性和公正性。
同时,要注意记录实验所需的关键参数和数据,以便后续的数据分析和结果判定。
5.数据分析和结果判定:对实验中得到的测量数据进行分析和处理,计算得到评估指标和结果。
根据评估指标和判定标准,对测量系统的重复性和再现性进行评估和判定。
评估结果应以可视化的方式呈现,便于理解和使用。
6.制定改进措施:根据评估结果,对存在的问题和不足进行分析,并提出相应的改进措施。
改进措施可以包括优化测量设备、改进测量方法或调整工艺流程等,旨在提高测量系统的稳定性和一致性。
(精品)GR-R报告分析模板
量具类型: Gage Type
R = 0.00000
XDI
FF
MSA
#DIV/0!
Rp =
Байду номын сангаас
重复性-设备变差(EV)
EV
= R × K1
= 0.00000 × 0.5908
试验 2
K1 0.8862
%EV
= 0.00000
3 0.5908
再现性-评价人变差(AV)
AV
=
(XDIFF ×
K2)2 - (
SKYROCK MSA研究
upwards show the measure ment system is accepted 。
Prepared:
Date:
Approved :
Date:
4. ndc≥ 5
5. X chart: more than 50% points out of the control line;
SKYROCK
零件号和名称Part Name:
量具重复性和再现性报告 GageR&R Report
量具名称: Gage Name
日 期: Date
SKYROCK MSA研究
特性: Characteristics
量 具 号:Gage Number
完 成 人: Prepared by
规范: Specification
2 0.7071
零件变差(PV)
3 0.5231
PV
= Rp × K3
= #DIV/0! × 0.3146
= #DIV/0!
总变差(TV)
TV
=
GRR PV 2
2
+
MSA测量系统考试题 有答案
MSA测量系统考试题第一部分:选择题1.MSA是什么的缩写?a.Measurement System Analysisb.Manufacturing System Analysisc.Management System Analysisd.Market System Analysis2.MSA的主要目的是什么?a.测量系统的准确性和精确性b.分析市场需求和趋势c.改善生产效率和质量控制d.评估管理体系的有效性3.在MSA中,测试方法验证用于评估测量系统的什么特性?a.线性度b.重复性c.稳定性d.全部都是4.Gage R&R(重复性与再现性)是什么的缩写?a.Gauge Analysis and Repeatabilityb.Gage Replication and Repeatabilityc.Gauge Replication and Reliabilityd.Gage Repeatability and Reproducibility5.Gage R&R所测定的指标是什么?a.静态能力b.动态能力c.精确度d.特殊因素第二部分:简答题1.解释测量系统的准确性和精确性之间的区别。
–准确性是指测量结果的接近真实值的程度。
一个准确的测量系统能够提供与标准值接近的测量结果。
–精确性是指测量结果之间的一致性和重复性。
一个精确的测量系统能够在多次测量中产生相似的结果。
2.解释线性度在测量系统分析中的意义和影响。
–线性度是指测量系统在不同测量范围内是否保持线性关系。
线性度差异可能导致测量误差,影响测量结果的准确性和精确性。
因此,在MSA中,线性度的评估对于了解测量系统的有效性至关重要。
3.解释重复性和再现性之间的差异。
–重复性是指同一测量系统在相同条件下进行多次测量时所产生的结果之间的差异。
较小的差异表示较高的重复性。
–再现性是指不同测量系统在相同条件下对同一个样本进行测量所产生的结果之间的差异。
如何应用SPC做MSA测量系统GR&R分析?
如何应用SPC做MSA测量系统GR&R分析?摘要:SPC 是全面质量管理(Six Sigma 管理)的重要管理工具之一,本文主要介绍SPC分析工具中的MSA测量系统的重复性与再现性Gage R&R的分析功能.测量系统GR&R分析的目的是借助量具量测数据,验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差.那么如何利用SPC Analyst来做重复性与再现性Gage R&R分析呢?下面我们将应用QSmart SPC Analyst软件来演示Gage R&R 分析的操作步骤:1.新建测量系统分析单说明:通过新建测量系统分析单,可以创建分析人员、测量人数、仪器名称、样本数量、测量精度、测量次数以及标准差倍数等内容.●测量人数:一般为3人。
当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可为2人。
●测量次数:与检查员人数相同,即两人时为每人两次,三人时为每人3次。
●样本数量:一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。
当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可选5个。
2. 输入测量数据说明:只需把测量数据输入系统即可自动计算出平均值跟极差值,同时录入数据时可支持数据的拷贝功能.3. 进行测量系统分析说明:通过以上检测结果,可以判断仪器是否符合要求,结论:1)重复性与再现性变异(R&R%)=89.61%>30%,说明此测量系统不能接受,并且需要进行改善。
2)重复性-设备变异比(EV%)=89.34%>再现性-试验人员变异比(AV%)=6.97%,说明测量仪器(设备)变异(%EV)为主要变异点,这时需要对测量仪器(设备)采取以下措施:●调整、保养;●维修、改善;●更新、改进;4. MSA报表生成5. 报表打印、导出说明:可直接将分析结果导出到EXCEL中,也可直接打印报表操作.。
MSA量测系统分析中关于NDC与GRR的理解
MSA量测系统分析中关于NDC与GRR的理解在MSA(Measurement System Analysis,量测系统分析)中,NDC (Number of Distinct Categories,不同类别的数量)和GRR(Gage Repeatability and Reproducibility,量具的重复性与再现性)是两个重要的指标,用于评估和验证量测系统的稳定性和准确性。
首先,NDC是评估量测系统的充分性的指标。
它表示在测量过程中所使用的量测系统能够识别的不同类别的数量。
如果NDC较低,说明量测系统对于不同类别的测量值不能做出明确的区分,可能导致数据的混淆和错误的判断。
反之,如果NDC较高,说明量测系统对于不同类别的测量值有良好的区分能力,能够准确地反映观测对象的真实特征。
在实际操作中,可以通过绘制直方图或者箱线图来对NDC进行评估。
直方图可以清晰地展示数据的分布情况,包括数据的集中趋势和离散程度,从而判断量测系统对于不同类别的区分能力。
箱线图则可以反映数据的异常点和离群值,进一步评估量测系统的准确性和稳定性。
其次,GRR是评估量测系统的可靠性和一致性的指标。
它包含了两个概念,即重复性和再现性。
重复性是指在相同条件下,同一测量员使用同一量测系统对同一对象进行多次测量所得的测量值之间的差异。
再现性是指在相同条件下,不同测量员使用同一量测系统对同一对象进行多次测量所得的测量值之间的差异。
GRR的主要目标是确定量测系统所贡献的不确定度,以便评估量测系统是否符合要求。
为了评估GRR,通常采用方差分析(ANOVA)来分解总变异度,包括对象的变异度、重复性的变异度和再现性的变异度。
从而计算出重复性与再现性所占的比例,用以评估量测系统的稳定性和准确性。
一般来说,GRR应该控制在一定的标准范围内,以确保量测系统的可靠性。
总结起来,NDC和GRR是MSA中重要的指标,用于评估和验证量测系统的稳定性和准确性。
量具重复性再现性
R
RbarC
Xbar 1 + Xbar 2 + Xbar 3
Replications XbarA = XbarB =
Replications XbarC = #VALUE! = #VALUE!
短表
短表是优先进行的快 捷评价方式 由于每个部件仅测量 一次, 量具的重复性未 从再现性中独立出来. 分析的结果是两种原 因共同造成的结果. 如果认为测量系统是 不可信的,应该使用 长表分析.
量具的重复性和再现性分析
分析控制编号: 量具名称: 量具号: 最小刻度: 调零: 单位: 零件号: 零件名称: 操作号: 特性: 规格: 公差范围: 完成: 操作者A : 操作者B : 地点: 日期:
属性数据
控制编号: 量具名称: 量具编号:
短表) 计数型量具分析 (短表 短表
部件号: 部件名称: 工 : 序 特性: 上公 : 下公 : 完成: 操作者A: 操作者B: 地 : 时间:
属性量具的短表分析是一 种定义测量方法可接受性 的快捷评价方式. 通常由两个操作者、五到 二十个部件. 两个操作者 分别随机测量每个部件两 次. 如果所有测量结果都一致 (每个部件四次),量具 是可接受的.
=
#DIV/0!
0.0000 =
+
#VALUE!
=
######
#VALUE!
每种因素的百分比之和不等于100% 为了决定测量系统是否可接受,要对百分比的结果做评估 判断量具可接受的指导方针是: -- 小于10%---测量系统可接受. -- 10% - 30% error - 考虑到应用的重要性,量具成本,维修成本等因素后可接受. -- 超过 30% error - 测量系统必须改进,根据纠正流程判断根本原因并纠正。
重复性与再现性研究(repeatability and reproducibility)
重复性与再现性研究(repeatability and reproducibility)又名:R&R研究( R&R study),量具R&R( gage R&,R),测量系统分析『measurement system analysis, MSA)➢概述重复性与再现性研究的分析对象是由仪器或量具组成的测量系统的变异。
测量系统的变异是相对于观测过程的总变异而言的。
重复性与再现性研究的主要目的是使测量的变异足够小,从而确保测量结果能反映真实的过程,因为如果测量变异过大,以致掩盖了过程变异,就不可能了解到产品是否符合要求或是否应该继续设法减小过程变异。
重复性与再现性研究的主要对象是两类变异:重复性——指使用相同仪器重复读数时产生的变异;再现性——由不同操作员做同样的测量工作时产生的变异。
➢适用场合·当使用仪器或设备进行测量时;·在研究过程变异或过程能力之前;·当要在几种测量方法中选择一种时;·当要对测量方法、程序或培训进行测评或标准化时;·当作为一个周期性持续改进的程序,保证改进过程保持统计受控时。
➢实施步骤计划1确定所要研究的零件或产品、测量过程和仪器。
2确定需要抽取的样本容量和获得样本的方法。
通常抽取5~10个样品,如果不能始终保持样本的一致性,就要先找到在研究过程中将样本内变异最小化的方法。
3确定研究需要多少名操作员(执行测量工作的人)以及哪几个操作员,通常是1~3人。
4确定每名操作员要进行的实验次数(重复测量),通常2~3次。
5确定校准、测量以及分析的步骤。
测量6校准测量仪器。
7确定抽样的随机次序。
先由第一名操作员按照标准的操作步骤对所有的样品进行测量,记录结果。
8随机产生另一种抽样次序。
和之前一样,让第二名操作员测量全部样品。
不允许操作员看其他人的结果。
不断重复,直到全部的操作员对所有的样品都测量了一次,此时称为完成了一轮实验。
重复性再现性
真值 检查者 A 检查者 B
检查者 C
检查者间再现 性非常不好! 测量方法还没 形成标准化?
检查者B
检查者A
检查者C
低再现性潜在原因 测量步骤不明确;没有学好 GAGE使用方法和 GAGE读
法;测量定义不明确
8.1.2 再现性的定义与计算
–校再正现前性的标准偏差:σa=Ra/d2 * (Ra为评价人最大平均值减
计算EVBiblioteka 8.1.2 再现性的定义与计算
m e 2a 20 .2 2 1 .4 5 2 1 .4 6
—— (标准差表示)
R & R G R & R 5 . 1 5 m 5 . 1 5 1 . 4 6 4 7 . 5 4
% R & R % G R & R [m /t] 1 0 0 %
8.1.4 测量系统总变差的评价
% R & R 1 0 00 [0 m /t]1 0 00 [R 0 & R /T T V ]]V
1 1 0 0 0 [[7 7 .0 5 .5 4 //7 1 1 4 .9 .9 44 2 ]5 ] 5 5 70 .6 .5 0 % %
—— 测量系统变差太大,分辨力不足。
a 2测 2 量 系 统 机 2 0 .4 2 6 2 e 2 /1 5
a0 .4 2 6 2 1 .4 5 2/1 5 0 .2
—— (标准差表示)
A V 5 .1 5 a 5 .1 5 0 .2 1 .0 3
—— (99%置信区间表示)
8.1.2 再现性的定义与计算
计算AV
计算PV
计算AV
计算PV
计算EV
8.1.4 测量系统总变差的计算
t p 2m 22 .5 2 1 .4 6 2 2 .9
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偏 差 的 根 源
产 品变 动 性 (实 际 变 动 性 ) 测 量 变 动 性
总 的 变 动 性 (可 观 测 到 的 测 量 变 动 性 ) 总测 量 偏差
实 际 产 品 /工 序 偏 差 特殊原因 偏差
测量偏差
普遍原因 偏差
在 零 件内 的偏 差
仪表导致的 偏差
操作者导致的 偏差
测 量 误 差 的 组 成
–达到标准及规范 –导向的探测/反应 –短期成效 –激发持续改进:
• 从何处改进? • 花费多少进行改进? • 改进成本是否有效?
–防止将来出现次品 –长期策略
测量系统评估的重要性
进 行 测 量 系 统 评 估 的 重 要 性 是 否 被 忽 视 ?
当 某 着 予 偏 差 的 主 要 根 源 是 测 量 系 统 时 ,在 试 图 改 进 个 工 序 时 很 多 资 源 将 可 能 被 浪 费 掉. 手 任 何 工 序 改 进 工 作 之 前 ,应 对 测 量 系 统 给 充 分 的 考 虑.
Tolerance: Misc:
偏差的组成 Components of Variation
100 %Contribution %Study Var %研究
%贡献
50
0 Gage R&R 量具 Repeat 重复 Reprod 零件之间 转接装置 Part-to-Part
1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4
检验员 A 检验员 B
检验员 C
测量 R&R 的关系
• 当操作员测量结果可重复并且操作员之间结果可复验时,测量过程 是一致的。 • 无论操作员测量的变化与过程变化能力关系有多小,仪表还是能测 出零件之间的偏差。 Gage name: • 一旦测量过程一致并且能测出零件之间偏差,测量所占用的过程偏 Date of study: 差比率就确定了。 Gage R&R (ANOVA) f or Response Reported by:
测量误差
LCL
平均图 (不可接受的)
UCL
测量误差
Percent 百分比
Part
1
2
R&R R Chart by Operator
MSA – 测量系统分析
0.00011 0.00010 0.00009 0.00008 0.00007 0.00006 0.00005 0.00004 0.00003 0.00002 0.00001 0.00000
平均图 (期望的) UCL
测 量 系 统 的 偏差 的 根 源 是 :
仪 表 R & R 是测 量 系 统 可 重 复 性 和 可 复 验 性 与 工 艺偏 差 的百 分 比 . 普 遍 认 可 的 仪 表 可 接 受 的 标 准 是 当 仪 表 R&R变 动 性 百 分 比 为 : < 10%: 可 接 受 的 仪 表. 10% to 30%: 勉 强 可 接 受 . > 30%: 仪 表 不 可 以 接 受 .需 要 校 正 或 更 新.
测量的重复性 及再现性 培 训
1
Agenda
1. 2. 3. 4. 有關測量系統的術語 为何要进行测量 測量系統分析 測量 R & R 的關系
有關測量系統的術語 測 量
• 賦值給具体事物以表示它們之 間關于特殊特性的關系
有關測量系統的術語
測 量 過 程 及 測 量 值
• 賦值過程定義為測量過程;
R=0.03833 LCL=0
0.8 0.7 0.6 0.5 0.4
偏 倚
1 2 3
Operator
3
Operator*Part Interaction
UCL=0.8796 Mean=0.8075 LCL=0.7354 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4
Operator
1 2 3
Average
Part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
• 偏 倚 是 测 量 的 平 均 值 与 参 考 值 之 间 的 差 异. 偏 离 度 通 常 与 “准 确 度 ”有 关 .
• 检 验 员偏 倚:如 果 由 图 示 的 平 均 点 形 成 的 模 式 看 起 来 很 相 似 ,偏 离度 也 许 不 造 成 问 题 . 但 应 调 查 任 何 明 显 的 差 异 .
偏 倚的 影 响
• 测 量 的 平 均 值 有 固 定 差别 . 偏 移 的 影 响 包 括 :
–操 作 者 偏 离 : – 不 同 的 操 作 者 对 同 一 件 事 情 测 得 明 显 不 同 的 平 均 值 . –机 器 偏 离 –不 同 的 机 器 同 的 平 均 值 . 及 –其 它 对 同 一 件 事 情 测 得 明 显 不
0.15
1 2 3
Sample Range
UCL=0.1252 0.10 0.05 0.00 0
R=0.03833 LCL=0
ample Mean
•可 重 1.1 性 涉 及 两1 个 关 键 2 问 题 : 3 复 1.0 –稳 定 性 –不能找到有特殊原 因的意 外 偏 差. 0.9 UCL=0.8796 Mean=0.8075 0.8 LCL=0.7354 –过 大 偏 差 – 我 们 可 能 有 过 多 的 普 遍 原 0.7 0.6 因 偏 差. 0.5
•测 量 系 统 评 估 的 目 标 是 : 在 短 期 内 尽 可 能 学 习 到 测 量 过 程 的 更 多 知 识. •实 施 战 略 是 包 括 常 作 为 测 量 过 程 要 素 的 设 备 ,操 作 者 ,零 件 和 其 它 因 素. •应 从 生 产 中 随 机 选 择 代 表 内 在 工 序 偏 差 的 零 件. •应 对 这 些 零 件 进 行 标 识 以 记 录 测 量 结 果 并 消 除 可 能 存 在 的 操 作 者 偏 差 . •然 后 每 个 零 件 将 由 每 个 操 作 者 使 用 同 一 设 备 进 行 多 次 测 量 . 这 种 测 量 可 扩 展 到 每 个 设 备 组.
Xbar Chart by Operator
Reproducibility
•可 复 验 性 是 由 不 同 的 评 估 人 使 用 同 一 个 测 量 仪 器 对 同 一 个 零 件 进 行 测 量 的平 均 值 的 偏 差.
检 验 员 A
可 复 验 性
检 验 员 A 检 验 员 B 检 验 员 C 检 验 员 B 检 验 员 C
直 线 性 成 为 问 题
直 线 性 没 有 成 为 问 题
精 确 性
精 确 性
.1 .01 .001 .0001
.1 .01 .001 .0001
测 量 单 元
测 量 单 元
分辨率
•分辨率 是 检 测 特 性 的 微 小 的 变 化 的 能 力 . •当仪器 不 能 辨 别 工 件 偏 差 或 确 定 单 个 零 件 特 性 数 值 偏差时分辨率不 可 以 接 受 •不 能 够 检 测 工 艺 偏 差 和 特 殊 原 因 造 成 的 偏 差.
– 日 常 (环 境 ), 夹具 , 客 户 和 供 应 商 (场 地 ).
理 想 的 工 序 目 标
仪 器 1 仪 器 2
仪 器 的 精 度
• 仪 器 准 确 度 是 测 量 到 的 平 均 值 与 标准 数 值 之 间 的 差 异 .而 标 准 数 值 是 可 接 受 并 可 跟 踪 的 参 考 标 准 .
0.15
Percent
Sample Range
UCL=0.1252 0.10 0.05 0.00 0
R=0.03833 LCL=0
le Mean
稳 定 性 –极 差 图 上 当 所by Operator 点 分 布 在 上 控 制 Xbar Chart 有 极 差 的 2 3 极1.1 以 下 时 表 示 1稳 定性好. 应 对 任 何 超 出 控 制 极 限 限 1.0 的 点 进 行 调 查 .
Sample Rang
0.10 0.05 0.00
Reproducibility
0
可 复 验 性
R=0.0
LCL=
Xbar Chart by Operator
1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0
1 2 3
Sample Mean
UCL= Mean LCL=
•可 复 验 性 涉 及 两 个 关 键 问 题 : –X bar图 表 模 式 具 有 可 察 觉 的 偏 移 (偏 差 或 偏 移 ). –X bar 图 表 上 呈 现 不 一 致 的 模 式 .
公差
100
• 可 能 需 要 纠 正.
•典 型 的 测 量 分 析 将 不 会 解决精 度的 问 题, 除 非 特 别 规 定 这 样 做 ( 用 一 个 标 准 代 替 零 件 ) .
Components of Variation
100
50
稳 定 性
R Chart by Operator
1 2 3
%Contribution %Study Var
• 稳 定 0性 (飘移 )是 在 一 段 时 间 内 测 量 某 一 特 性 时 ,使 用 测 量 系 统 对 Gage R&R Repeat 或 零 件 获 Part-to-Part量 值 的 总 偏 差. 同 一 标准 数 值 Reprod 得 的 测
当 测 量 某 个 产 品 或 过 程 时 ,测 量 系 统 仅 仅 是 造 成 偏 差 的 一 个 根 源 . 测 量 系 统 分析 的 目 的 是 为 了 更 好 地 理 解 造 成 偏 差 的 根 源 .而 这 种 偏 差 可 能 影 响 所 调 查 的 工 序 产 生 的 结 果 .