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MSA量測系統分析MeasurementSystemAnalysis,哪個製程較好呢？,实际製程变異,偏倚,稳定性,线性,已观测的製程变異,测量系统的变異,組内变異,組间变異,正确度,精密度,sP2,sT2,sR把合格品判定为不合格品的概率(第1种Error:危险率),误判断为不合格的次数,误判断为不合格的次数,=,合格品的总测量次数,合格样品数反复次数,4)偏差(Bias):判断人员区分合格/不合格的尺度,B=,P(FA),P(Miss),B=1:没有偏差B1:判定为不合格的机率比较大BBasicStatistics1Propotion,TestandCIforOneProportionTestofp=0.5vspnot=0.5ExactSampleXNSamplep95.0%CIP-Value114150.933333(0.680515,0.998314)0.001,点推定,信赖区间,BetweenAppraisers再现性AssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI151173.3(44.9,92.2)#Matched:Allappraisersassessmentsagreewitheachother.,AllAppraisersvsStandardAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI151173.3(44.9,92.2)#Matched:Allappraisersassessmentsagreewithstandard.Executingfromfile:C:newminitabMACROSGAtGage.MAC,测试人员之间的测量一致性的评价,测试人员的综合性意见和与标准间的比较,测试人员间测出的结果一致的比率,和标准值比较之后再比较看看所有测试人员们测出的结果一致的程度,测试一致性比率=,对每个样品的各测试人的测试结果一致的次数,总样品数,100,一些改进想法,我们可以怎样改进这一测量系统呢？额外的培训实物标准/样品分级员认证过程更好的操作定义,Kappa结论,当前测量系统够能用吗？你将把你的改进努力集中在哪些方面？你将对哪些分级员进行必需的培训？,记住,尽力避免属性数据操作定义相当重要属性测量系统需要大量的维护Kappa是测验一个主观测量系统的重复性和再现性的一个很容易的方法,MSA使用原則,DoMSABefore：DatacollectionNewGageoperationNewsystemlaunchImprovementverificat
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