Minitab教材.ppt

p1 Minitab的使用 p2 Minitab介绍 Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一 相对来讲 Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的 Minitab的功能齐全 一般的数据分析和图形处理都可以应付自如 p3 Minitab与6Sigma的关系 在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6Sigma 并开始借助Minitab使6Sigma得以最大限度的发挥 6Sigma的MAIC阶段中 很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成 即使是对统计的知识不怎么熟悉 也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析 p4 Minitab的功能 计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算 p5 Minitab的功能 数据分析功能基本统计回归分析方差分析实验设计分析控制图质量工具可靠度分析多变量分析 时间序列列联表非参数估计EDA概率与样本容量 p6 Minitab的功能 图形分析直方图散布图时间序列图条形图箱图矩阵图轮廓图 三维图点图饼图边际图概率图茎叶图特征图 p7 Minitab界面和基本操作介绍 p8 Minitab界面 DataWindow 输入数据的窗口每一列的名字可以写在最前面的列每一列的数据性质是一致的 主菜单 SessionWindow 分析结果输出窗口 p9 Minitab界面 同一时间只能激活一个窗口 每一个窗口可以单独储存 不同的要求选择不同的保存命令 p10 工具栏的介绍 打开文件 保存文件 打印窗口 剪切 复制 粘贴 恢复 插入单元格 插入行 插入列 移动列 剪切单元格 最后一次对话框 程序窗口 上一次记忆刷 下一次记忆刷 数据窗口 管理图形 撤销 帮助 关闭图形 p11 数据类型的转换 ChangeDataType Select Manip ChangeDataType TexttoNumeric 需要转换的列 转换后数据存放列 可以是原来的数据列 p12 数据的堆积 Stack Unstack Select Manip Stack Unstack Stack 输入需要堆积的列 如果由前后顺序 按前后顺序进行输入 输入堆积后存放列的位置 注解可以用来区分数据的来源 原始数据 p13 数据块的堆积 StackBlocks Select Manip Stack Unstack StackBlocks 原始数据 在对话框中输入2 5列数据 注解列在前面 输入新工作表和注解的位置 p14 转置栏 TransposeColumns 输入需要转置的列 输入新工作表的位置 可以输入注解列 Select Manip TransposeColumns p15 连接 Concatenate Select Manip Concatenate 输入需要连接的数据列 输入新数据列的位置 原始数据 p16 编码 Code Select Manip code 原始数据 编码 规则 被编码的变量 p17 Minitab之常用图形 p18 QC7手法常用的图形如下 特性要因图控制图 参见minitab控制图教材 柏拉图散布图直方图时间序列图 p19 特性要因图 决定Y 头脑风暴找出可能的X 将X依5M 1E方式列表 将表输出MINITAB中 输出结果图形 p20 练习 p21 输入表中 注意输入格式 Select Stat Qualitytools Causeandeffect p22 填好各项需要的参数 p23 结果输出 p24 柏拉图 收集各项质量特性缺陷 列成表 输入到MINITAB中 MINITAB绘出图形 找出关键的Y特性 p25 练习 p26 输入数据 Select Stat Qualitytools ParetoChart p27 填好各项参数 可以对柏拉图进行命名 输入缺陷列 输入频数列 其他项所占的比率 p28 结果输出 p29 散布图 决定你所关心的Y 决定和Y有可能的X 收集Y和X的数据 输入MINITAB绘出图形 判定Y和X之间的关系 p30 练习 p31 输入数据 Select Gragh Plot p32 输入参数 可以选择不同的输出表现形式 p33 输出图形 可以用直接方式判定 有正相关的倾向 更详细的说明可以参见回归分析 p34 直方图 决定你所关心的Y或X 收集Y或X的数据 输入MINITAB表 MINITAB绘出直方图 进行判定 p35 练习 请打开EXCEL档案的计量型部份Select Gragh Histogram p36 填入参数 可以同时为几个变量作直方图 p37 结果输出 请依照QC7的方法来进行图形分析和判定更深入的分析可以参见制程能力分析部份 p38 时间序列图 决定你所关心的Y或X 收集Y或X的数据 输入MINITAB表 MINITAB绘出时间序列图 进行判定 p39 练习 p40 输入数据 Select Gragh Histogram p41 填入参数 时间刻度设置 p42 结果输出 依此状况来判定未定的销售趋势 p43 Minitab的SPC使用 p44 Minitab可提供的图形 计量型Xbar RXbar sI MRI MR sZ MR 计数型PNpCU p45 Xbar R做法 Xbar R是用于计量型判稳准则 连续二十五点没有超出控制界限 判异准则 一点超出控制界限连续六点上升或下降或在同一侧不呈正态分布 大部份点子没有集中在中心线 p46 Xbar R做法 决定要研究或控制的Y或X特性 收集数据 输入minitab中 用minitab绘图及分析 判定及采取措施 p47 Xbar R练习 打开下列档案 Select Stat ControlChart Xbar R p48 输入参数 根据不同的输入方式选择不同的分析方法 如果是控制用控制图则需要在这里填入数据 p49 决定测试要求 可以在这里选择判异准则 p50 决定标准差的估计方法 一般选择Rbar的标准差估计方式 p51 决定选项 进行正态性转换 可输入SPC控制图信息 p52 图形输出 p53 判图 请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图 p54 Xbar s做法 决定要研究或控制的Y或X特性 收集数据 输入minitab中 用minitab绘图及分析 判定及采取措施 p55 Xbar s练习 打开下列档案Select Stat ControlChart Xbar s p56 输入参数 解释与Xbar R图相同 p57 图形输出 p58 判图 请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图 p59 I MR图做法 决定要研究或控制的Y或X特性 收集数据 输入minitab中 用minitab绘图及分析 判定及采取措施 p60 I MR练习 打开下列档案 用其来进行I MR图练习Select Stat ControlChart I MR p61 输入参数 输入变量 如果是控制用控制图请输入数据 p62 图形输出 p63 判图 请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图 p64 I MR R图做法 决定要研究或控制的Y或X特性 收集数据 输入minitab中 用minitab绘图及分析 判定及采取措施 p65 I MR R练习 打开下列档案 用其来进行I MR R图练习Select Stat ControlChart I MR R p66 输入参数 输入变量和样本数 如果是控制用控制图只需要输入历史平均值 p67 图形输出 p68 判图 请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图 p69 Z MR图做法 决定要研究或控制的Y或X特性 收集数据 输入minitab中 用minitab绘图及分析 判定及采取措施 p70 Z MR练习 打开下列档案 用其来进行Z MR图练习Select Stat ControlChart Z MR p71 输入参数 输入变量 输入自变量 p72 决定估计 选择是否是计算的均值还是历史均值 选择标准差的估计方法 p73 图形输出 p74 p图做法 决定要研究或控制的Y特性 收集数据 输入minitab中 用minitab绘图及分析 判定及采取措施 p75 p练习 P图只能适用在二项分布的质量特性性 在做p图时 要注意其样本数必须达到1 p 5 p 如此之下的图才比较具有意义 p76 输入数据 请打开数据文档Select Stat ControlChart P p77 输入参数 输入变量 输入样本数 如果是控制用控制图则在这里输入数据 p78 决定判异准则 选择判异准则计数型的判异准则与计量型的不太一样 p79 决定估计方式 样本量不同的时候可以有不同的主力方式 p80 图形输出 p81 np图做法 决定要研究或控制的Y特性 收集数据 输入minitab中 用minitab绘图及分析 判定及采取措施 p82 np练习 np图只能适用在二项分布的质量特性性 在做np图时 要注意其样本数必须达到1 p 5 p 如此之下的图才比较具有意义 p83 输入数据 请打开数据文档Select Stat ControlChart NP p84 图形输出 p85 c图做法 决定要研究或控制的Y特性 收集数据 输入minitab中 用minitab绘图及分析 判定及采取措施 p86 C图练习 c图只能适用在卜氏分布的质量特性上 在做c图时 要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上 如此之下的图才比较具有意义 另外就是基本上c图的样本要一定才可以 如果样本数不一样 则应当使用u图 p87 输入数据 请打开数据文档Select Stat ControlChart C p88 输入参数 输入变量 p89 决定判异准则 判异准则同P图一样 p90 图形输出 p91 u图做法 决定要研究或控制的Y特性 收集数据 输入minitab中 用minitab绘图及分析 判定及采取措施 p92 u图练习 u图只能适用在卜氏分布的质量特性上 在做u图时 要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上 如此之下的图才比较具有意义 p93 输入数据 请打开数据文档Select Stat ControlChart C p94 输入参数 输入变量 输入样本量 p95 图形输出 p96 MINITAB之制程能力分析 p97 制程能力之分类 计量型 基于正态分布 计数型 基于二项分布 计数型 基于卜氏项分布 p98 MINITAB能力分析的选项 计量型 CapabilityAnalysis Normal CapabilityAnalysis Between Within CapabilityAnalysis Weibull CapabilitySixpack Normal CapabilitySixpack Between Within CapabilitySixpack Weibull p99 CapabilityAnalysis Normal 该命令会划出带理论正态曲线的直方图 这可直观评估数据的正态性 输出报告中还包含过程能力统计表 包括子组内和总体能力统计 p100 CapabilityAnalysis Between Within 该命令会划出带理论正态曲线的直方图 可以直观评估数据的正态性 该命令适用于子组间存在较大变差的场合 输出报告中还包含过程能力统计表 包括子组间 子组内和总体能力统计 p101 CapabilityAnalysis Weibull 该命会会划出带韦伯曲线的直方图 这可直观评估数据是否服从韦伯分布 输出报告中还包含总体过程总能力统计 p102 制程能力分析做法 决定Y特性 收集Y特性数据 输入MINITAB数据表 进行分析 结果说明 p103 STEP1决定Y特性 决定Y特性 收集Y特性数据 输入MINITAB数据表 进行分析 结果说明 Y特性一般是指客户所关心所重视的特性 Y要先能量化 尽量以定量数据为主 Y要事先了解其规格界限 是单边规格 还是双边规格 目标值是在中心 或则不在中心测量系统的分析要先做好 p104 STEP2决定Y特性 决定Y特性 收集Y特性数据 输入MINITAB数据表 进行分析 结果说明 在收集Y特性时要注意层别和分组 各项的数据要按时间顺序做好相应的整理 p105 STEP3决定Y特性 决定Y特性 收集Y特性数据 输入MINITAB数据表 进行分析 结果说明 将数据输入MINTAB中 或则在EXCEL中都可以 p106 STEP4决定Y特性 決定Y特性 收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表 進行分析 結果說明 利用MINITAB STAT QUALITYTOOL CAPABILITYANALYSIS NORMAL p107 STEP5决定Y特性 決定Y特性 收集Y特性數據 輸入MINITAB數據表 進行分析 結果說明 利用MINITAB的各项图形来进行结果说明 p108 练习 p109 输入数据 注意输入方式 Select Stat QualityTools CapabiltyAnalysis Normal p110 输入选项 输入上下规格界限 根据不同的数据输入方式选择分析方法 p111 选择标准差的估计方法 一般选择复合的标准差估计方式 p112 选项的输入 选择是否作正态型转换 如果需要计算Cpm则需要输入目标值 过程能力表现形式的选择 p113 以Cpk Ppk结果的输出 p114 以Zbench方式输出 p115 结果说明 请学员按此图形来说明该制程状况 p116 CapabilityAnalysis Between Within p117 CapabilityAnalysis Weibull 此项的分析是用在当制程不是呈现正态分布时所使用 因为如果制程不是正态分布硬用正态分布来分析时 容易产生误差 所以此时可以使用韦氏分布来进行分析 会更贴近真实现像 p118 练习 请使用同前之数据来进行分析 上规格 103下规格 97规格中心 100 p119 输入相关参数 Select Stat QualityTools CapabiltyAnalysis Weibull p120 填入选项要求 韦氏分布的参数估计 p121 结果图形 p122 正态分布适用性的判定 可以使用Stat basicstatistic normalitytest但数据要放到同一个column中 所以必须针对前面的数据进行一下处理 p123 数据调整 进行数据的堆积 p124 填写选项 输入变量 输入作为参考的概率记号 p125 结果输出 p126 结果输出 加标0 5概率 p127 计量型制程能力分析总结 一般的正态分布使用CapabilityAnalysis Normal 如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用CapabilityAnalysis Between Within 当非正态分布时则可以使用CapabilityAnalysis Weibull p128 CapabilitySixpack Normal 复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布 plot 直方图正态分布检定CPK PPK p129 练习 请以前面的数据来进行相应的CapabilitySixpack Normal 练习Select Stat QualityTools CapabiltySixpack Normal p130 输入各项参数 输入规格 p131 选定判异准则 选择判异准则 p132 选择标准差估计方法 默认值是复合标准差计算公式 p133 考虑可选择项 如果希望计算Cpm 则输入目标值 p134 结果输出 p135 CapabilitySixpack Between Within 复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK PPK p136 同前练习及结果 p137 CapabilitySixpack Weibull 复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK PPK p138 结果输出 p139 二项分布制程能力分析 二项分布只适合用在好 不好过 不过好 坏不可以用在0 1 2 3等二项以的选择 此种状况必须使用卜氏分布 p140 示例 数据在excel档案中Select Stat QualityTools CapabiltyAnalysis Binomial p141 填好各项的参数 输入样本数 输入历史的不良率 p142 选好控制图的判异准则 p143 填入选择项 可以选择输入图形的表现形式 p144 结果及输出 p145 卜氏分布制程能力分析 卜分布只适合用在计数型 有二个以上的选择时例如可以用在外观检验 但非关键项部份0 1 2 3等二项以的选择 此种状况必须使用卜氏分布 p146 示例 数据在excel档案中 Select Stat QualityTools CapabiltyAnalysis Poisson p147 填好各项的参数 p148 结果及输出 p149 基础统计 p150 描述性统计 Select Stat BasicStatistics Displaydescriptivestatistics p151 描述性统计 输出结果 p152 平均值检定 Z t Select Stat BasicStatistics 2Samplet p153 比率检定 1P 2P p154 比率检定 1P 2P 输出结果 p155 标准差的检定 F p156 标准差的检定 F p157 MSA测量系统分析 p158 MSA的目的 了解测量系统是否有足够的能力来侦测出产品或制程参数的变更 p159 MSA分析的对像 只要控制计划当中所提出的测量系统就必须进行分析 包含产品特性包含过程特性 p160 MSA分析方法的分类 MSA 计量型 计数型 破坏型 p161 计量型MSA 计量型 位置分析 离散分析 稳定性分析 偏倚分析 线性分析 重复性分析 再现性分析 稳定性分析 p162 计数型MSA 计量型 风险分析法 信号分析法 数据解析法 p163 破坏性MSA 计量型 偏倚分析 变异分析 稳定性分析法 p164 偏移 Bias 真值 观测平均值 偏倚 偏倚 是测量结果的观测平均值与基准值的差值 真值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量 取其平均值而定之 p165 重复性 Repeatability 重复性 重复性是由一个评价人 采用一种测量仪器 多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差 p166 再现性 Reproducibility 再现性是由不同的评价人 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 再现性 p167 稳定性 Stability 稳定性 时间1 时间2 稳定性 或飘移 是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差 p168 线性 Linearity 量程 基准值 观测平均值 基准值 线性是在量具预期的工作范围内 偏倚值的差值 p169 线性 Linearity 观测平均值 基准值 无偏倚 有偏倚 p170 Casestudy 你喜欢什么类型仪器 基准值 观测平均值 基准值 观测平均值 基准值 观测平均值 p171 稳定性分析的做法 自控制计划中去寻找需要分析的测量系统 主要的考虑来自 控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性 p172 稳定性分析的做法 选取一标准样品控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性取出对产品特性或过程特性有代表性的样本 针对本样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测量十次 加以平均 做为参考值 p173 稳定性分析的做法 请现场测量人员连续测量25组数据 每次测量2 5次 记录下这些数据 一般而言初期的25组数据最好在短的时间内收集 利用这些数据来了解仪器的稳定状况 p174 稳定性分析的做法 将数据输入到minitab中 计算每一组的平均值计算每一组的R值 计算出平均值的平均值计算出R的平均值 p175 稳定性分析的做法 计算控制界限平均值图 Xbarbar A2Rbar XbarbarR值图 D4Rbar Rbar D3Rbar划出控制界限将点子绘上先检查R图 是否连续25点都在控制界限内 以判定重复性是否稳定 再看Xbar图 是否连绩25点都在控制界限内 以判定偏移是否稳定 可以利用Xbarbar 标准值 进行偏差检定 看是否有偏差 可以利用Rbar d2来了解仪器的重复性 p176 稳定性分析的做法 后续持续点图 判图如果前面的控制图是稳定的 那么就可以将此控制界限做为控制用控制界限 我们后续就固定时间 使用同样的样本 同样的测量仪器 同样的测量人员 此时由于样本 仪品 人都是固定的 所以如果绘出来的图形有异常 一般就代表仪器有问题 要进行相应的处理 异常的判定点 一点超出控制界限线 连续七点上升 连续七点下降 连绩七点在同一侧 面 非随机性分析 在 1sigma的范围内应覆盖68 的概率 p177 稳定性分析的做法 保留记录各项的线性分析的记录要保存下来 可以和PPAP档案存放在一起 以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的 p178 范例 p179 p180 结果判定 可以利用Xbar MASTER来评估其偏差程度 可以利用Rbar d2来评估其EV 例用EV TV可以了解其相应的EV p181 示例 Master的值为48产品的公差为48 2所以偏差为影响百分比为 48 48 48 4 当然也可以进行相应的统计t检定看是否有显著差异利用Rbar d2来估计其标准差 也可以评估其相应的EV p182 Minitab的做法 收集数据 将数据输入minitab中 制作控制图 判图 数据解析 判定仪器的适用性 p183 偏倚分析的做法 p184 偏倚分析的做法 自控制计划中去寻找需要分析的测量系统 主要的考虑来自 控制计划中所提及的产品特性控制计划中所提及的过程特性 p185 偏倚分析的做法 自生产现场抽取样本 一般是取在制程中间的产品 拿取此产品到更高精密的测量设备 测量十次 加以平均 取得参考值 p186 偏倚分析的做法 现场人员测量 现场人员 指的是实际在现场工作的人员 由于他们来进行测量 才能真正了解公司测量的偏差是多少 重复测量十五次 取记录其值 p187 偏倚分析的做法 将数据输入到minitab中 excel 我们利用来计划平均值 标准差 以及平均值的标准差 平均值使用的语法 average标准差的语法为 stdev p188 偏倚分析的做法 计算t值 并加以判定t值的计算法 利用 平均值 标准值 平均值的标准差 t 是指用来判定是否有明显偏差的基准 其和自由度有关 一般典型的 0 05如果t t 就代表有明显的偏移 如果t t 就代表没有明显的偏移 在minitab中可直接看p值 p189 偏倚分析的做法 结果判定如果tt 就代表有明显的偏移 此时就要再看其所受的影响 我们利用偏差 公差 或偏差 过程变化范围来了解其受影响的比例 如果比例比较高时那么就可能仪器要停用或者修理 p190 偏倚分析的做法 保留记录各项的线性分析的记录要保存下来 可以和PPAP档案存放在一起 以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的 p191 偏差练习 p192 数据解析结果 p193 将数据输入minitab Select Stat BasicStatistics 1Samplet p194 设定检定对像及检定值 输入基准值 p195 绘图选检定直方图 可以选择不同的图型来形象表示 p196 置信区间选0 95 选择置信区间 选择假设和被择假设 p197 结果输出 One SampleT 偏差Testofmu 0vsmunot 0VariableNMeanStDevSEMean偏差150 00670 21200 0547Variable95 0 CITP偏差 0 1107 0 1241 0 120 905tHistogramof偏差 p198 图形输出 p199 线性分析的做法 p200 线性分析 决定要分析的测量系统由控制计划当中挑选 需要进行分析的仪器 一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器 测量风险愈高的仪器要愈优先分析 线性一般是在制程变异范围比较宽 只做单点的偏差分析 可能担心不足时使用 p201 线性分析 抽取代表制程变异范围的样品 4 5个此时一般由现场当中取出 最好能覆盖最大值和最小值 针对取出的样品进行精测利用更高等级的测量设备进行测量十次 将十次的值进行平均 将此平均值做为参考值 p202 线性分析 请现场测量人员测量每一样本12次测量人员应当是能够代表实际测量的人员 同一样品请测量人员重复测量12次 记录下测量数据 p203 线性分析 输入数据到minitab表格中输入已经得到的测量数据 利用minitab的资料分析工具中的回归工具进行相应的计算 p204 线性分析 计算截距t值 斜率t值利用minitab的回归分析进行分析 我们直接看各项的t检定结果 以及看p值 p205 线性分析 是否合格 是否要加补正值或调整检查截距的t值是否大于t 如果是大于t 则代表有明显的截距问题 或则可以直接看p值 如果p 0 05也就是代表有明显的截距问题 检查斜率的t值是否大于t 如果是大于t 则代表有明显的斜率问题 或则可以直接看p值 如果p 0 05也就是代表有明显的斜率问题 如果截距是明显的 那么先看其截距百分比 以决定其是否要加补正值 如果斜率是明显的 那么先看其斜率百分比 以决定是否要对斜率进行处理 p206 线性分析 保留记录各项的线性分析的记录要保存下来 可以和PPAP档案存放在一起 以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的 p207 线性示例 一名工厂主管希望对过程采用新测量系统 作为PPAP的一部份 需要评价测量系统的线性 基于已证明的过程变差 在测量系统操作量程内选择了五个零件 每个零件经过全尺寸检测测量以确定其基准值 然后由领班分别测量每个零件12次 研究中零件是被随机选择的 p208 示例 p209 输入数据 Select Stat Regression Regression p210 输入参数 输入变量 输入自变量 p211 结果输出 RegressionAnalysis biasversusmTheregressionequationisbias 0 737 0 132mPredictorCoefSECoefTPConstant0 736670 0725210 160 000m 0 131670 01093 12 040 000S 0 2395R Sq 71 4 R Sq adj 70 9 AnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPRegression18 32138 3213145 020 000ResidualError583 32800 0574Total5911 6493UnusualObservationsObsmbiasFitSEFitResidualStResid134 01 10000 21000 03790 89003 76R164 01 00000 21000 03790 79003 34RRdenotesanobservationwithalargestandardizedresidual p212 判定 图形分析显示特殊原因可能影响测量系统 基准值4数据显示可能是双峰 即使不考虑基准值数据4 作图分析也清楚的显示出测量系统有线性问题 R2值指出线性模型对于数据是不适合的模型 即使模型可以接受 偏倚 0 线与置信交叉而不是被包含其中 此时 主管应该开始分析和解决测量系统的问题 因为数据分析不会提供任何其它的有价值的线索 然而 为确保所有书面文文件都已作标记 主管还是计算了在此斜率和截距情况下的t统计量 ta 12 043tb 10 158 p213 判定 采用默认值 0 05 t表自由度 gm 2 58和0 975的比率 主管得出关键值t58 0 975 2 00172 因为ta t58 0 975 从作图分析获得的结果由数据分析得到增强 测量系统存在线性问题 在此种情况下 因为有线性问题 tb与t58 0 975的关系如何无关紧要 引起线性问题可能的原因也可以在前面中找到 如果测量存在线性问题 需要通过调整软件 硬件或两项同时进行来再校准以达到0偏倚 如果偏倚在测量范围内不能被调整到0 只要测量系统保持稳定 仍可用于产品 过程控制 但不能进行分析 直到测量系统达到稳定 p214 R R分析的做法 p215 R R分析 决定要分析的测量系统由控制计划当中挑选 需要进行分析的仪器 一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器 测量风险愈高的仪器要愈优先分析 p216 R R分析 选择十个可以代表制程变化的产品 一般此项产品的变化 最好能够覆盖产品的变化范围比较好 选择可以代表实际现测量人员的操作测量人员 每一个测量人员针对每一个产品重复测量2 3次 测量风险愈高的仪器要愈优先分析 p217 R R分析 请现场人员对十个产品重复测量2 3次 在测量时 要使用盲测的原则 侦测出人员平常测量时的无意识错误 才能真正估计出在正式测量时的误差 p218 R R分析 将各项的测量数据输入到excel的档案当中 输入数据时要注意有效读数 只取到最小读数 如果要估读 只能估读一半 p219 R R分析 计算出R R的结果一般利用此项的excel表格可以得可以下的结果 AV 人员的变异EV 仪器的变异PV 产品的变异TV 总变异R R 重复性和再现性所占的比例 p220 R R分析 判定 R R 30 不可以接受 p221 R R分析 保留记录各项的R R的记录要保存下来 可以和PPAP档案存放在一起 以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的 p222 R R练习 Select Stat QualityTools GageR R Crossed p223 输入各项参数 p224 得到结果 GageR R ContributionSourceVarComp ofVarComp TotalGageR R0 00443710 67Repeatability0 0012923 10Reproducibility0 0031467 56Operator0 0009122 19Operator Part0 0022345 37Part To Part0 03716489 33TotalVariation0 041602100 00StdDevStudyVar StudyVarSource SD 5 15 SD SV TotalGageR R0 0666150 3430632 66Repeatability0 0359400 1850917 62Reproducibility0 0560880 2888527 50Operator0 0302000 1555314 81Operator Part0 0472630 2434023 17Part To Part0 1927810 9928294 52TotalVariation0 2039651 05042100 00NumberofDistinctCategories 4GageR RforResponse p225 图形结果 p226 Phase3计数型MSA p227 计数型风险分析法的做法 p228 计数型风险分析法的做法 决定要分析的测量系统由控制计划当中挑选 需要进行分析的仪器 一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器 测量风险愈高的仪器要愈优先分析 一般比较典型的是外观检验部份 只判定好或不好 通或不通的仪器 p229 计数型风险分析法的做法 选择二十个左右可以代表制程的样品此样品必须包含合格和不合格的产品 临界附近的产品最好要有 现场实际测量人员2 3人以实际在现场工作人员为主 p230 计数型风险分析法的做法 执行测量每一个样本最好都有其标准值 标准值一般是由公司的质量部所判定 让每一个对此二十个左右的样品进行测量判定 每一个产品最少要测二次以上 才可以了解每一个人的重复性的情况 记录下数据 p231 计数型风险分析法的做法 输入数据到minitab档案将各个人员的测量结果输入到minitab档案中 minitab档案可以自动执行计算 并得到相应的分析结果 p232 计数型风险分析法的做法 计算出风险分析的结果minitab表格将可以计算出下列四项的内容 个人的重复性正确百分比 个人和标准值相比较的正确百分比 全部测量人员一致的百分比 全部测量人员和标准一致的百分比 p233 计数型风险分析法的做法 进行判定 和采取措施个人的重复性正确百分比 90 个人和标准值相比较的正确百分比 90 全部测量人员一致的百分比 90 全部测量人员和标准一致的百分比 90 万一小于此百分比 则代表此测量系统尚不可以被接受 应做调整 p234 计数型风险分析法的做法