使用Minitab进行Gage R.docx

使用Minitab进行Gage R&R分析1.准备数据在进行分析前，先要准备好数据表(worksheet)。数据表中的数据必须类似下面的形式，至少要有3列，一列是部件的编号，一列是操作员的编号或名字，一列是部件对应的具体测量值。Minitab中可以通过下面两种方式来生成类似上图的工作表。1)创建Gage R&R研究工作表-基于特定的Gage R&R 研究生成数据收集工作表；2)导入已有数据-比如已经把以前的数据保存在Excel的电子表格中。创建Gage R&R研究工作表这功能类似新建工作表。通过菜单选择Stat Quality Tools Gage Study Create Gage R&R Study Worksheet(统计 质量工具 量具研究 创建量具 R&R 研究工作表)Number of parts后面输入零件数Number of operators后面输入操作员数Number of replicates后面输入每个零件被重复测量的次数在Part Name和Operator Name下的框中可以具体指定零件编号和操作员编号或名称。下面是中文版的操作界面生成类似下图的表格然后按照RunOrder顺序给测量员测量不同编号的零件，并把结果保存到C5中。导入已有数据如果以前是使用Excel表格程序来进行Gage R&R分析的话，就需要先把数据导入到Minitab中。比如下面的表格可以看到一共有10个零件，由3个测量员，每个零件被每个测量员重复测量了3次。由于Minitab中数据要以列来组织，所以我们要先做一下数据变换。先把9列数据通过复制/粘贴到Minitab的工作表中，类似下图。然后通过Minitab堆叠功能把数据堆到测量值那一列中。具体可以通过数据堆叠功能，选择菜单DataStackColumns(数据堆叠列)把C4-C12共9列数据都选到Stack the following columns下的框中把堆好的数据保存到C3(测量值)列中，具体见上图。然后按照数据的堆叠的方式和顺序，在零件和测量员列中生成相应的零件编号和测量员编号或名称，具体可以使用类似Excel单元格拖拉的操作和复制/粘贴操作。最终表格类似下图。2. 进行分析 量具重复性和再现性研究(Gage R&R Study)确定观测到的过程变异中有多少是因测量系统变异所致。使用Minitab 可以执行交叉(Crossed)或嵌套(Nested)Gage R&R 研究。当每个部件由每个操作员多次测量时，请使用Gage R&R Study (Crossed) (量具 R&R 研究(交叉）)。上面的例子应该使用交叉Gage R&R研究。当每个部件只由一名操作员测量（如在破坏性试验中）时，请使用Gage R&R Study (Nested)（量具 R&R 研究（嵌套）。在破坏性试验中，测量特征在测量过程后与其在开始时不同。撞击试验即是破坏性试验的一个例子。通过菜单选择Stat Quality Tools Gage Study Gage R&R Study (Crossed)( 统计 质量工具 量具研究 量具 R&R 研究（交叉）)分析方法默认选择ANOVA(方差分析)方法，在某种程度上，方差分析法比 Xbar 和R 法更准确，方差分析方法会去考虑测量员和零件是否有交互作用。如果有过程公差请点击Options(选项)按钮，输入上下公差。3. 结果说明图形窗口输出Gage R&R 研究生成六个图形： Components of Variation (变异分量图，左上)直观地表示会话窗口输出中的最终表，其中显示了以下各项的条形：合计量具 R&R、重复性、再现性（但没有操作员和操作员与部件）以及部件间变异。 R Chart by Operator(R 控制图（按操作员），左中)显示测量值中由每个操作员引起的变异，使您可以比较各个操作员。当仿行数小于9时显示R控制图。否则显示S控制图。 Xbar Chart by Operator (Xbar控制图（按操作员），左下)显示每个操作员的测量值与总体平均值的关系，使您可以比较各个操作员，并将操作员与平均值进行比较。 By Part (按部件，右上)图显示部件的主效应，这样您就可以比较每个部件的平均测量值。如果有许多仿行，则在“按部件”图上显示箱线图。 By Operator (按操作员，右中)图显示操作员的主效应，这样就可以比较每个操作员的平均测量值。如果有许多仿行，则在“按操作员”图上会显示箱线图。Operator by Part Interaction (操作员与部件交互作用，右下)图显示操作员与部件交互作用的效应，这样就可以查看操作员与部件变化之间的关系如何取决于操作员。会话窗口输出测量系统可接受性准则 根据汽车工业行动组织 (AIAG) 的MSA参考手册(第三版)，可以使用以下准则来确定测量系统是否可接受。如果 %Study Var（%研究变异）列（%Tolerance(%公差)、%Process(%过程)）中的Total Gage R&R(合计量具 R&R) 贡献：小于 10% - 则测量系统可接受。在 10% 到 30% 之间 - 则测量系统是否可接受取决于具体应用、测量设备成本、维修成本或其他因素。大于 30% - 则测量系统不可接受，并应予以改进。可区分类别数(Number of Distinct Categories)声明Minitab 通过将部件的标准差除以量具的标准差，然后乘以 1.4 来计算此声明中的类别数（NDC）。然后，Minitab 会截断该值的尾数，除非该值小于 1。如果小于 1，Minitab 会将可区分类别数设为等于1。此数字表示要跨越产品变异极差的非重叠置信区间数。您也可以将其视为测量系统可识别的过程数据中的分组数。假设您测量 10 个不同部件，Minitab 报告说您的测量系统可以识别 4 个可区分类别。这意味着，10 个部件中某些部件的差异不够大，不足以被测量系统识别为存在差异。如果希望识别出更多可区分类别，