六西格玛之测量_测量系统分析(MSA)
品质管理五大核心工具六西格玛-CPK
品质管理五大核心工具1。
APQP：Advanced Product Quality Planning and Control Plan 产品质量先期策划和控制计划2. FMEA: Potential Failure Mode and Effects Analysis潜在的失效模式与后果分析3。
SPC: Statistical Process Control统计过程控制4. MSA：Measurement System Analysis测量系统分析5. PPAP: Production Parts Approval Process产件批准程序APQPAPQP=Advanced Product Quality Planning 中文意思是:产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。
产品质量策划是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
什么是APQP？APQP=Advanced Product Quality Planning中文意思是:产品质量先期策划（或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分。
定义及其他知识点：产品质量策划是一种结构化的方法,用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
产品质量策划的目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
理解要点·结构化、系统化的方法；·确保使产品满足顾客的需要和期望；·团队的努力，（横向职能小组是重要方法）;·从产品的概念设计、设计开发、过程开发、试生产到生产，以及全过程中的信息反馈、纠正措施和持续改进活动；·不断采取防错措施降低产品风险（见“8.APQP与防错”）；·持续改进;·制定必要的程序、标准和控制方法;·控制计划是重要的输出；·制定、实施时间表。
测量系统分析基础
Precision ） 重复性（ Repeatability ） 再现性（ Reproducibility ）
连续型数据 离散型数据
MSA 概要
准确性
用偏倚来表征，用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值之差，其 中基准值是已知的参考值，或以更高级别的测量设备进行多次测量的均值; 精确性 用波动表示，用来表示在相同条件下进行多次重复测量的测量结果分布的分散程 度。
有效性：分为测量者的有效性和系统有效性。 若测量者针对同一被测零件的所有测量结果一致且与基准一致称为有效。测量者 的有效性：指有效零件数量与被测零件数量之比； 若所有测量者对同一被测零件的所有测量结果一致且与基准一致，则称系统有效 。系统的有效性：系统有效零件数量与被测零件数量之比。
漏判率：对每个测量者，将基准为不可接受零件漏判为可接受的机会百分率；
6
MSA 概要
测量系统的分辨力 是指测量系统识别并反映被测量的最微小变化的能力。 好的测量系统应该有一适合的分辨力，一般来说，分辨力选择为工程公差带的 十分之一或者更小。 测量系统的偏倚
是指对同一测量对象进行多次测量的平均值与该测量对象的基准值或标准值之 差。通常，可通过校准来确定是否存在偏倚。
测量系统的线性 是指在其量程范围内，偏倚是基准值的线性函数。 测量系统的的稳定性 稳定性通常是指某个系统的计量特性随时间保持稳定的能力。主要是用测量结 果的统计稳定性来衡量。
7
MSA 概要
测量系统的重复性 重复性是指在尽可能相同的测量条件下，对同一测量对象进行多次重复测量所 产生的波动。 重复性波动，主要反映了量具本身的波动，记为EV。 测量系统的再现性
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
(整理)6西格玛培训笔记.
六西格玛黑带培训2008年7月22日星期二1）六西格玛（6SIGMA）的概念Y=F（X）（Y=顾客X=PROCESS 工程）为满足顾客的要求进行的改善过程活动。
SIX SIGEMA 广义范围：6δ狭义范围：经营的视角：通过6SIGMA 更换工作的方式，运营哲学运营的视角：使用统计技法解决业务中的问题。
2）Define Measure Analyze Improve Control定义Y（顾客的要求不断再变，举例：色像不良（Y的指标：灰度，亮度等）顾客所重要的CTQCTQ = Critical to quality (核心质量特性)※定义阶段的核心内容是CTQ3）Measure（测量阶段）举例：色像不良（现水平的把握）4）Analyze (分析)为什么出现这样结果？（通过5M1E 分析，有疑问的因子全部找出来）。
VITAL FEW X`S 少数核心因子5）Improve（改善）Y收率=F（X）（温度？，浓度？，压力？指定的最佳化情况下不变）6）Control（管理）原位置管理的相关控制。
7) Define 阶段Roadmap定义阶段分为3个阶段（选定项目，项目的定义，批准项目）项目名：为了什么目的使用什么手段改善什么对象以%改善1．课题选定背景1）事业性侧面（卖出额，利益，M/S等）举例：因为什么问题，对公司的形象，利益等有影响等2）生产性侧面（跟竞争对象的人均生产能力低等）3）品质侧面（不良率，顾客满意率等）4）战略性的联系5）环境，安全侧面，法规…..6）其他….2. 现象及问题(对问题的阐述)举例;更详细的描述问题(如3000PPM时生产费用增加)具体的资料化(细分化)DATA(数据)→指标或者具体钱数等.问题和问题点的不同 (问题是大范围,问题点是小范围或者要素)3. VOC (顾客的要求事项)→CCR (顾客核心要求事项)Critical customer requirement →CTQ(核心品质特性)(REAL 顾客要求准确的添加)时间/金钱/人员/把顾客所有的要求的完成的话,先要把重要举例:CTQ是以专业术语(如GAP,厚度)CCR=CTQ 有时候可以成为一样的CTQ 通过CHART 来选定4.CTQ的运营的定义(O.D: Operational Definition)1)为了避免沟通上的差异,需要运营的定义.2)范围:3)计算式:4)不良类型设定:5. 课题的范围(SIPOC) Process MappingSupplier INPUT Process Output Customer(供应者) (输入) (工程) (产出物) (顾客)6. 目标设定1) Bench marking2) 理论的依据3) 以往的最佳值(挑战性目标50%)7. 日程计划Detail(详细) 计划8. Team 构成Champion→Process Owner→MBB(CONSULTANT)→BB→组员1)作用 2)责任 3)贡献度2008年7月23日星期三 13：00～17：001）TEAM 任务书课题选定背景：（目的）我们为什么要工作？（对业务的影响）项目描述书：经历了哪些失败？有哪些错误？有哪些改善的机会？目标描述书：我们改进目的和目标是什么？（成功的基准）项目范围：哪些过程作为对象？是小组执行的范围吗？不是我们执行的范围是？（界限）日程计划：是否合理的各项活动的日程？是否在期限内执行？（活动）TEAM构筑：谁是倡导者/黑带大师/过程负责人？谁是小组组成人员？他们的责任范围是？（谁，执行什么？）2）投石器实验制定任务书（选定项目背景，问题描述书，目标描述书，项目范围，推进项目日程，推进小组。
测量系统分析
测量系统指标
. 确定测量系统是“好”还是“坏”，需要将产
品规格或过程变异与测量系统变异相比。
将 2meas与公差相比较: Precision-to-Tolerance Ratio (P/T) 精密度-公差比例
对客户重要!
将s meas与过程变异比较:
2
重复性和再现性 区别指数
对过程重要!
太钢矿业公司六西格玛管理培训-第2篇 DMAIC
测量能力评价指标
2
% Contribution =
MS 2 Total MS
× 100%
% Study variation =
5.15 × % Tolerance =
× 100%
(P/TV)
Total
MS
Tolerance
× 100% (P/T Ratio)
2
reproducibility
太钢矿业公司六西格玛管理培训-第2篇 DMAIC
重复性: 对同一部件的同一特性由同一个人使用同一测量仪器的连
续测量间的方差。也称为测试-再测试误差（test - retest error）; 用 来估计短期测量变异.
实际值
True Value 真值 真值
Good Repeatability 好的重复性
Linearity 斜率b 过程总波动
太钢矿业公司六西格玛管理培训-第2篇 DMAIC
测量仪器准确度或精密度在仪器量程内的变异
Guage1:Problem with linearity 量仪1：线性度有问题 y=x Guage2: Problem with linearity 量仪2：线性度有问题 y=x
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。
六西格玛绿带知识考试要点
六西格玛绿带知识考试要点一、什么是六西格玛绿带六西格玛绿带是企业中经过六西格玛管理方法与工具培训的、结合自己的本职工作完成六西格玛项目的人员。
这就好比是在一个超级英雄团队里，绿带们虽然不是最厉害的那批，但也是不可或缺的力量哦。
他们懂得不少专业知识，能在自己的小天地里大显身手。
二、六西格玛绿带知识的基础部分1. 六西格玛的概念六西格玛其实就是一种追求几乎完美的质量管理方法啦。
它致力于减少缺陷，提高质量，让产品或者服务尽可能地接近完美状态。
就像我们做手工一样，总是希望自己做出来的东西又好看又精致，没有什么瑕疵。
2. 六西格玛的历史发展这可是个有故事的概念呢。
它起源于摩托罗拉公司，那时候大家就发现如果能把质量控制得非常好，公司就能发展得更好。
后来这个概念就传播开啦，像通用电气等很多大公司都开始采用这种方法。
这就像是一个流行的时尚元素，从一个小圈子慢慢走向了大众视野。
三、六西格玛绿带需要掌握的工具1. 统计过程控制（SPC）这是个很实用的工具。
它能帮助我们监控生产过程，看看这个过程是不是稳定的。
比如说我们生产小饼干，通过SPC就能知道每一批饼干的质量波动情况。
要是波动太大，那肯定是哪个环节出问题啦。
2. 测量系统分析（MSA）这个工具呢，主要是用来评估测量数据的准确性和可靠性的。
就好比我们用尺子量东西，如果尺子本身不准，那量出来的结果肯定也不对呀。
所以这个工具就是来保证我们测量工具没问题的。
四、六西格玛绿带项目的管理1. 项目定义首先要清楚自己的项目是做什么的。
比如说要提高某条生产线的效率，那就要明确目标是提高多少效率，范围是什么样的，就像我们写作文要先确定主题一样。
2. 项目测量要找到合适的方法来衡量项目的现状。
就像我们要减肥，得先知道自己现在多重，体脂率是多少一样，这样才能知道自己有没有进步。
五、六西格玛绿带的角色和职责1. 在团队中的角色绿带在团队里就像是个技术骨干，要负责一部分的技术工作，同时也要和其他成员配合。
六西格玛测量系统分析
六西格玛测量系统分析1. 引言六西格玛测量系统分析是一种常用的质量管理工具，旨在评估和改进测量过程的稳定性和准确性。
该方法可以帮助组织识别并解决测量系统中的偏差和误差，从而提高产品或服务的质量和一致性。
本文将介绍六西格玛测量系统分析的基本概念、目的和步骤，并提供一些实际应用示例。
2. 六西格玛测量系统分析的基本概念在进行六西格玛测量系统分析之前，需要了解以下几个基本概念：2.1 测量系统误差测量系统误差是指测量结果与真实值之间的差异。
它可以分为系统性误差和随机误差两种类型。
系统性误差是由于测量系统中的固有偏差或缺陷引起的，而随机误差是由于各种随机因素引起的。
2.2 测量过程能力测量过程能力是评估测量系统稳定性和准确性的指标。
通常使用过程能力指数（Cp、Cpk）和测量系统分析（Gage R&R）来评估测量过程的能力。
Cp是测量过程的潜在能力指标，用于衡量测量过程的离散程度是否在可接受范围之内。
Cpk是测量过程的实际能力指标，考虑了过程中的偏移。
当测量系统的Cpk值大于1.33时，说明该测量系统具有良好的测量能力。
2.3 测量系统分析（Gage R&R）测量系统分析（Gage R&R）是一种在六西格玛测量系统分析中广泛采用的方法。
它评估了测量系统的可重复性和再现性。
可重复性是指同一操作员在短时间内对同一物品进行多次测量时，测量结果之间的一致性。
再现性是指不同操作员在相同条件下对同一物品进行多次测量时，测量结果之间的一致性。
3. 六西格玛测量系统分析的步骤六西格玛测量系统分析通常包括以下几个步骤：3.1 确定测量指标和测量目标在进行测量系统分析之前，需要明确测量指标和测量目标。
测量指标是衡量产品或过程性能的关键指标，而测量目标是该指标的目标值或可接受范围。
3.2 收集数据收集足够的数据样本是进行测量系统分析的关键步骤。
数据样本应涵盖典型的工艺条件和操作员的操作水平。
3.3 进行测量系统变异分析使用统计方法（如方差分析）对收集的数据进行分析，评估测量系统的变异来源，包括操作员、工艺条件和测量设备本身。
MSA测量系统分析步骤(pdf 100页)
二．研究范畴
Page 13
Version: July 2008
流程中的变异源
Overall Variation 总变差(TV)
Process/Study Variation 过程变差/研究变差
Part-to-Part Variation 零件间变差(PV)
Measurement System Variation 测量系统变差(MV)
仅能提供粗糙的估计值，一般来说不 能用于估计过程的参数或计算过程能 力指数
>=5个数据组
数据能用于参数估计，以及可以用于 各种类型的控制图。表明测量系统具 有足够的分辨能力
Page 8
Version: July 2008
测量误差、系统误差、随机误差
随机误差：某次测量结果与在相同条 件下，对同一被测量对象进行多次测 量所得结果的平均值之差。
再现性：因测量系统导致的变异。它是不不同同操操作作员员使用同一设备测 量同一部件所观测到的变异。
准确度 精确度
问题-1：准确度、精确度和误差类型如何对应？
系统误差 随机误差
Page 10
Version: July 2008
准确还是精确?
准确且精确
不准确但精确
准确但不精确
既不准确又不精确
Page 11
Page 3
Version: July 2008
一．MSA术语
Page 4
Version: July 2008
测量、测量系统
测量：测量是个过程，以确定实体或系统的量值大小为目的的一整套作业，这个 量值可以是计数型，也可以是计量型。
计数型（定性）：数据不能以连续的标尺描述。 计量型（定量）：数据可以用连续的标尺来描述。
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。
测量后能够给出连续性的测量数值的为计量型测量系统；而只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。
“计量型”测量系统分析通常包括(Bias)、稳定性(Stability)、(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reproducibility，简称R&R)。
在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
测量：是指以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。
我们通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣，并用它们控制测量系统的偏倚和波动，以使测量获得的数据准确可靠。
有效测量的十原则：1.确定测量的目的及用途。
一个尤其重要的例子就是测量在质量改进中的应用。
在进行最终测量的同时，还必须包括用于诊断的过程间测量。
2.强调与顾客相关的测量，这里的顾客包括内部顾客与外部顾客。
3.聚集于有用的测量，而非易实现的测量。
当量化很困难时，利用替代的测量至少可以提供关于输出的部分理解。
4.在从计划到执行测量的全程中，提供各个层面上的参与。
那些不使用的测量最终会被忽略。
5.使测量尽量与其相关的活动同时执行，因为时效性对于诊断与决策是有益的。
6.不仅要提供当期指标，同时还要包括先行指标和滞后指标。
对现在及以前的测量固然必要，但先行指标有助于对未来的预测。
7.提前制订数据采集、存储、分析及展示的计划。
8.对数据记录、分析及展示的方法进行简化。
简单的检查表、数据编码、自动测量等都非常有用，图表展示的方法尤为有用。
9.测量的准确性、完整性与可用进行阶段评估。
其中，可用性包括相关性、可理解性、详细程度、可读性以及可解释性。
10.要认识到只通过测量是无法改进产品及过程。
基本概念：3.稳定性：测量系统保持其位置变差和宽度变差随时间恒定的能力。
4.偏倚：观测平均值（在重复条件下的测量）与一参考值之间的差值。
六西格玛绿带：MSA测量系统分析课后测试
六西格玛绿带：MSA测量系统分析课后测试•1、对测量系统的精度和准度进行分析时，如果弹着点非常集中，而且其所分布的区域离靶心非常接近，我们认为这种状态是（10 分）A精而不准B又精又准C不精不准D准而不精正确答案:B•2、分辨力的决定原则是（10 分）A分辨力应当为（容限）公差或分布的十分之一。
B在PPAP之前，APQP和测试期间进行量具分辨力的研究。
CMSA建议用六西格玛（总的）制造标准偏差的十分之一。
D以上都是。
正确答案:D•3、由不同的评价人，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，是指测量系统的哪种评价指标。
（10 分）A再现性B稳定性C重复性D线性正确答案:A•1、实施MSA的现实意义是什么（10 分）A数据质量决定工作质量B测量系统决定数据质量C测量系统决定工作质量D数据质量决定测量系统正确答案:A B•2、在测量系统中，下列哪些因素可以影响测量结果（10 分）A测量人员B测量设备、工具C测量环境D测量方法正确答案:A B C D•3、以下哪些方面导致了实际过程变差（10 分）A长期过程变差B短期过程变差C抽样产生的变差D操作员造成变差正确答案:A B C•4、在测量系统分析中，下列哪些特性是反映位置（准度）的（10 分）A稳定性B重复性C偏倚D线性正确答案:A C D•5、在定量数据测量系统分析中，如果偏倚分析不过关，问题原因及对策方向是什么（10 分）A标准或基准值误差B仪器磨损，建议按计划维护或修整C仪器制造尺寸有误D仪器测量了错误的属性E仪器未得到完善的校准，评审校准程序F评价人设备操作不当正确答案:A B C D E F•1、测量是指给某一具体事务赋值的过程，测量过程的输出，即测量结果，就是给测量对象所附的值。
（10 分）A正确B错误正确答案:正确•2、计数型测量系统分析的接收准则是Kappa大于0.75时，表示所有的评价人之间表现出好的一致性接收测量系统，否则不接收测量系统。
精益六西格玛 测量阶段概述
36, 42, 40, 41,43, 39, 40, 41, 40, 37, 38
观察每种尺码出现的数值，可以发现40是模数。
20
集中趋势的衡量
平均值或者均值 (Average or Mean) 一组数据的平均值仅仅是所有数据的几何平均
X
x
i 1
n
i
n
这里 X 代表观察到的变量，xi代表一组数据中的第i个 数据，S代表求和， X 代表所有数据的平均.
To Obtain the Same Level of Understanding
cr D is
e te
$
Sparse Information
Continuous
$
Rich With Information
1_03_01_005
Scales of Measure
离散型数据需要更多的数据点才能进行有效的分析
确定项目的问题所在（改善的焦点）
为了达到以上的目的，我们将要回答以下的问题：
我们的数据可靠吗？ 流程现状能力如何（长期能力）？ 流程的潜在最好能力能满足要求吗（短期能力）？ 是管理问题还是技术问题？ 改善的目标如何？ 是哪些问题引起了大部分缺陷的产生（项目的焦点）？
2
测量阶段的工作流程
在测量阶段，我们将按照以下流程开展工作
我们会经常使用自由度这个概念，因为大多数的统计工作 可以利用样本来分析 。
25
自由度 (Degree of freedom)
数学意思 : 样本数当中减去线性制约条件的值 例) Σxi ☞ 自由度 : n Σ(xi-x)2 ☞ 自由度 : n-1 附加说明 : 假设在某一集团当中选出2个data时，第一个data可 以任意抽出，但是第二个data选择不能在同样的data范围当中选 择。 下面拼图当中必须是 少一个才能移动。
精益六西格玛黑带课程-M阶段-测量阶段概述
9
Y’s 和 X’s的类型
数据的收集是测量阶段的一个重要步骤. 数据的类型通常可以被 区分成两类:属性数据和连续数据. 属性数据 计数型数据或者属性数据是回答 “多少”或 “多频繁”这样的问题 例如:
• 最终的产品中有多少是有缺陷的? • 机器修理有多频繁? • 每天有多少员工缺席? • 上个月下雨多少天?
How will the data be displayed?
建立数据采集计划
测量系统分析 MSA
Col #
1
2
3
Inspector
A
Sample # 1st Trial 2nd Trial Diff
1 2 3 4 5 Totals
2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 1.0 1.5 1.0 0.5 3.0 3.0 0.0 2.0 1.5 0.5 10.5 9.5 3.0
➢ 测量系统分析MSA: 对测量系统的可靠性进行确认（连续/离散） ➢ 流程能力分析: 流程满足顾客要求的程度
▪ 直方图Histogram
其他有帮助的技能： ➢ 数据的正态性检验和非正态数据的处理 ➢ 标准正态分布理论
7
流程图及流程分析 – Y’s 和 X’s
DMAIC
• 当你建立好PMAP后, 你可以了解流程的实际操作步骤和各步骤的输入与输出. • 流程图完成并经验证后, 你可以按照如下问题区域去分析它: ➢ 断开. 指出流程中哪里没有很好地衔接, 或者在哪里供应商和顾客之间在某些需求方面 没有清楚地沟通. ➢ 瓶颈. 指出流程中哪里的产能受到限制, 使整体工作减慢. 瓶颈使顾客在得到产品或 者服务的准时性和足够的数量方面不能得到满足. ➢ 缺陷. 问题产生于哪些步骤, 可能影响问题的原因都有哪些. ➢返工环. 大量的工作被返回到流程中纠正或修理的场所. ➢ 判断 / 检验. 指出哪里有选择,评价,检查,或检验– 产生潜在的延误. 这些活动都增 加了流程的处理时间.
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
六西格玛知识-M3-MSA量测系统分析(3小时)
MSA量測系統分析Measurement System Analysis哪個製程較好呢？•什么是正确度(Accuracy) ?•什么是稳定性(Stability) ?真值正确度量測系統的平均值* 真值是利用最准确的测量装备测量时所得到的值.实际值(真值)和观察平均之间的差异.最少2次以上在不同时期对同样的部品利用同样的Gage 测量时所得到的测量平均值之间的差异.儀器設备因磨损,气温,湿度等环境变化和时间的经过而对测量结果产生影响.稳定性Time 1Time 2时间经过正确度偏差大正确度偏差小LSLUSL测定值真值真值测定值在Gage 的规定的操作范围内比较正确度后进行评价.即,在规定的操作范围内的两个极限区间最少各研讨次正确度后得到的差值Gage 通常是在操作范围的下限(或者规格值)比上限它的正确度差.•什么是线性(Linearity) ?对Gage 的操作范围或者Spec 范围的正确性.什么是重复性(Repeatability) ?重复性(Repeatability) :“得到具有一贯性的结果”反复测量时的变異一名测量者对同样的部品用同样的仪器对同样的特性在比较短的时间内反复测量时所发生的测量值的变異这是因量具設备而发生的变異.测量者A 测量者B测量者C 再现性什么是再现性(Reproducibility) ?对同一个部品的同样的特性利用同样的仪器几个人测量时产生的测量者之间的测量值平均之间的差异这是因评价人而发生的变異.什么是精密度(Precision) ?Ho : Bias ＝0 Ha : Bias ≠0mu not = 0.8Variable N Mean StDev SE Mean 95.0% CI T P ▲Bias = 0.75 –0.8 = -0.05▲%Bias =| Bias |Process VariationX 100| -0.05 |0.70X 100== 7.1%▲Bias = 测量值的平均–基准值(真值)▲%Bias =| Bias |Process VariationX 100 (因製程变異发生的偏倚的百分比)▲%Bias =| Bias |ToleranceX 100 (对允许公差的偏倚的百分比)•Process Variation = 6σ•Tolerance = USL -LSL在测量范围全领域基准值和测量平均值一致/没有偏倚正确地测量.在测量范围全领域具有常数倍数的偏倚. / 虽有偏倚但是因为大小一定所以可以容易调整.基准值基准值测量平均偏倚偏倚测量平均基准值基准值基准值测定平均偏倚2311.01.5偏倚基准值▲Linearity = | ▲%Linearity =Linearity Process VariationX 100* Process Variation = 6σ= | 倾斜度| x 100▲回归模型: y = a + bxy : Bias x : 基准值b : 倾斜度Gage R&R 步骤步骤1. 选定代表製程长期变动的10个樣本2. 量测儀器的校正3. 让第一个作业者对所有樣本任意顺序各做一次量测(Blind Measurement)4. 让第二个作业者按同样地方法实施(所有作业者相同)5. 以同样的方法按必要的次数重复量测6. 得到的DATA输入Minitab并进行分析24.0324.0424.03“选定的樣本是否如实反映工程的散布?”如果这个值均匀，意味樣本没能如实反映工程的散布。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
(Measurement Systems Analysis )
测量系统分析
MSA -1-
路径位置
Define Measure
Step 6-发掘潜在的原因 变量(X)
Analyze
Step 4- 确定项目Y’s Step 5- 确认Y的现水准 基础统计学 Minitab简介 测量系统分析 Y的表现水平
正确性是...
真值
真值
真值
平均值
重复性好 重复性差
偏离 - 测量者间的变动 检查者A 检查者B 检查者A 真值 检查者C
真值
检查者B
再现性好
再现性差
MSA -29-
Y的测量系统评价
测量系统分析步骤
1.决定测量的项目与特性
2.确认测量仪器 3.收集数据资料 4.分析数据并得出结论
MSA -30-
Improve
及目标
确定改进目标
Control
MSA -2-
目录
MSA 概要 测量系统评价 计量型数据 Gage R&R 记数型数据 Gage R&R MSA 练习
MSA -3-
MSA 概要
测量系统
它是测量仪器,测量者,测量对象,测量方法等一系列的总称;
测量系统分析(MSA)
仪器 1
仪器 2
平均值
MSA -20-
平均值
Y的测量系统评价
正确度
测量仪器的正确度是指观察到的测量 平均值 和真值 或 “真实 ”值 间的差异
真值
正确度低的潜在原因
-测量仪器的刻度调整不合适；
-作业者不能正确使用测量仪器
正确度
-不明确的步骤； -人的局限
平均
MSA -21-
Y的测量系统评价
直线性
直线性是指在测量系统的量程范围内测量系统的一致性
直线性差的潜在原因有哪些？ 测量仪器 1: 线性有问题
测量仪器 2: 线性没有问题
精确度
精确度
0
0
测量样品
测量样品
MSA -22-
Y的测量系统评价
稳定性
对于同样的样品用同样的测量仪器在不同的时间或地点测量时的
结果的差异状态.
稳定性差的潜在原因有哪些？
MSA -33-
计量型数据的 Gage R&R
观察到的工程散布
%R&R = 20%
测量系统散布
%R&R = 75%
%R&R = 100%
MSA -34-
计量型数据的 Gage R&R % R & R的使用
%R&R 是工程改进负责人最佳的参考测量值.
% R & R用以推测测量系统的散布占全部工程散布的百分率
5
好的分辨率
1
2
3
4
5
MSA -17-
Y的测量系统评价
测量系统和关联术语
•测量误差 = 正确性(平均) + 精密性(散布)
平均
测量系统偏离-通过 “校准研究”决定
m总
散布
=
m
产品
+
m
测量系统
正确性
s总
2
=
s
2
产品
+s
MSA -18-
测量系统散布 - 通过 “R&R 研究”决定
2
测量系统
精密性
Y的测量系统评价
精密度
- 测量系统中的总散布
术语:
随机误差（ Random Error ）， 分散（ Spread ）， 测试/再测试误差（ Test/Retest error ）
重复性和再现性
s 2 = s 2 +s 2 MS rpt rpd
•Ms=测量系统，rpt=重复性，rpd=再现性
MSA -25-
Y的测量系统评价
Y的测量系统评价
事前确认事项
•选定正确的测量系统了吗 ?
•选定的重要测量系统输入变量和重要输出变量间的关系? •测量系统的统计特性是否满足? •数据的用途是什么 ? •对测量仪器是否实施过检验与校正，其结果如何？
事后确认事项
•样本的选定具有代表性吗 ? •与工程散布和规格相比其结果如何 ? •测量时是否有误差?
对平均 的评价
- 正确度 : 测量值的平均和真值的一致程度 - 直线性 : 在测量量程范围内的系统测量结果的一致性 - 稳定性 : 随着时间和空间的变化测量系统变动程度
MSA -19-
Y的测量系统评价
真值 理论正确值 偏离 (Bias)
所有测量值的平均和真值间的差异
仪器 1 偏离
真值
仪器 2 偏离
怎样提高测量系统?
MSA -8-
Y的测量系统评价
测量系统的属性
理想的测量系统是测量时能够反映出“真值”. 测量系统的品质是由统计性属性决定的. 统计性属性
-测量散布要比产品规格小
-测量散布要比工程散布小.
-分辨率应该是产品规格或工程散布的 十分之 一的程度
MSA -9-
Y的测量系统评价
工程散布可能的来源
重复性
是同一个人用同一个仪器对同一个样品的同一个特性进行连 续测量之间的散布。也被称为 测试 - 再测试误差 ; 是测量系统的固有散布，可作为 短期散布的估计， 真值
重复性差的潜在原因有那些？
重复性差 重复性好
平均值
MSA -26-
平均值
Y的测量系统评价
再现性
不同的操作者用相同或不同的测量仪器测量同一个样本的同一个特性时 测量的平均值间的差异
是Measurement System Analysis的首字母的缩写,表示为了确保数
据的信赖性,通过研究测量系统所发生的变动对工程散布的影响,从 而判断该测量系统的适合性
MSA -4-
MSA 概要
测量系统评价的重要性
1.测量数据 1)作为分析判断的基本依据,有必要评价其信赖性; 2)依据测量系统进行观测和评价 2.测量系统的分析 是6SIGMA活动的最基本的工作和最重要的部分之一 3.测量系统分析被强调的原因 1)所有的产品通常都是由许多部件构成的; 2)产品的小型化趋势使产品的误差界限缩小; 3)部件更换或组装时通常要求有互换性; 4)为了能大量生产,通常有增大自动组装的必要性 测量系统分析的种类 1.连续性数据的MSA; 2.离散性数据的MSA
假设某实际工程的标准偏差为5,平均为 70，
假设另有一带有一定测量误差 (即标准偏差=5)的测量系统. 使用Minitab, 来模拟测量误差给流程能力所带来的影响.
MSA -12-
Y的测量系统评价
按照这些方法产生数据来模 拟我们的模型:
产生一个随机正态分布
MSA -13-
Y的测量系统评价
产生测量系统随机数据
例题：WEAR-MEASURE
MSA -38-
计量型数据的 Gage R&R
• 利用 描述统计学（ Descriptive Statistics ）, 计算Delta 的标准偏差 • 这个标准偏差叫做测量的标准差
• 它主要描绘哪个，重复性或再现性？
描述性统计: Delta
平均值 变量 N N* 平均值 标准误 标准差 C5 10 0 -0.410 0.122 0.387
数据到处都有,但不一定反映事实,因此有必要确认数据的信赖性.
MSA -7-
Y的测量系统评价
在MSA研究时需要确保的信息资料
测量误差有多大?
测量误差的原因是什么?
测量工具分辨率如何 ? 重新测量也有相同的结果吗 ? 使用其他测量工具也有相同的结果吗 ? 测量工具随着时间变化会长期稳定吗?
测量工具是否具备执行该研究(分析)的能力?
MSA -39-
计量型数据的 Gage R&R 描述性统计: Delta 平均值 变量 N N* 平均值 标准误 标准差 C5 10 0 -0.410 0.122 0.387 • 使用上述的标准偏差，如何得出对测量分散好的估计？
•Precision = 5.15 * s •Precision = 5.15 * 0.387 •Precision = 1.99305 • 公差 (规格上限-规格下限)是 5. • 精密性和公差间的比率?
精密度（ 源自Precision ） 重复性（ Repeatability ） 再现性（ Reproducibility ）
MSA -16-
Y的测量系统评价
分辨率
是指测量仪器的最小刻度可以测量到被测对象的小数点的位置。 测量仪器的刻度通常应为为产品规格或工程散布宽度的十分之一
差的分辨率
1
2
3
4
真值 稳定性好 时间 1 时间 1
真值
稳定性差
时间 2
时间2
时间 3
时间3
MSA -23-
Y的测量系统评价
对散布的评价 - 精密度 : 根据测量系统反复性和再现性的总变动 - 反复性 : 重新测量也有相同的结果吗 ?
- 再现性 : 用其他测量系统也有相同的结果吗 ?
MSA -24-
Y的测量系统评价
MSA -31-
计量型数据的 Gage R&R
MSA -32-
Y的测量系统评价
%R&R
s MS % R& R = 100 s Total
一般以百分比表示
它说明有多少百分比的总散布是由测量误差所带来的
包括重复性和再现性
- % R & R <10% : 好的测量仪器 - 10% ~ 30 % : 可使用的水准 - % R & R > 30% : 不适当