MSA量测系统分析

MSA量测系统分析MSA量测系统分析1连续型量测系统研究连续型量测系统模拟练习3为什么要考虑量测系统的变异124课程大纲GageR&R实例分析2-1变异来源与构成2-2变异影响因素理解2连续型量测系统研究连续型量测系统模拟练习3为什么要考虑量测系何谓量测系统？何谓“量测”？以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。即给具体事物（实体或系统）赋值的过程。操作者----人量具和必要的设备和软件----机实体或系统----料操作方法----法测量环境----环测量过程测量结果输入输出过程何谓“量测系统”？由人、量具、测量方法、测量对象构成的过程的整体.测量系统3何谓量测系统？何谓“量测”？操作者----人量具和必要的设备为什么要考虑量测系统的变异？量测的目的：查证产品/过程是否与规格一致帮助进行持续的改进行动如果称量来自生产线上的不同部件，所出现的差异是由测量系统变异导致的还是由部件本身的实际差异导致的？只是量测单一的产品或过程时，量测系统是唯一变异来源。例：您有一个刚好为5.00克的已知标准。经过多次称重后获得了以下读数：5.01克、4.99克、4.97克、5.03克和5.01克这些测量值之间的差异是由测量系统变异造成的。4为什么要考虑量测系统的变异？量测的目的：4量测系统分析的重要性执行量测系统管理的重要性当变异的主要来源是量测系统时，直接去改进制程可能会浪费许多不必要的资源；在进行制程改进工作以前，必须先确认量测系统。何谓“量测系统分析”？是指用统计学的方法了解量测系统中的各个波动源,以及他们对测量结果的影响,最后给出量测系统是否合乎使用要求的明确判断。5量测系统分析的重要性执行量测系统管理的重要性何谓“量测系统分量测系统的分类连续型数据属性型数据计量型量测系统计数型量测系统控制图或ANOVA(方差分析法）信号检测、假设检验、Kappa分析

6量测系统的分类连续型数据属性型数据计量型量测系统计数型量测系连续性量测系统研究_大纲变异来源分析量测系统变异影响因素偏性、线性、稳定性、识别力、重复性、再现性MinitabGageR&R的运用7连续性量测系统研究_大纲变异来源分析7测量值的组成测量值=真值+测量误差8测量值的组成测量值=真值+测量误差8连续性量测系统误差的构成观测到的变异量测系统的变异操作者的变异样本的变异量具的变异偏倚重复性再现性过程的变异短期过程变异长期过程变异稳定性线性分辨力9连续性量测系统误差的构成观测到的变异量测系统的变异操作者的变变异的影响量测系统变异对数据分布状况的影响表现在：分布中心的位移分辨力(Discrimination)偏倚(Bias)线性(Linearity)稳定性(Stability)宽度或散布度重复性(Repeatability)——(EquipmentVariation,EV)再现性(Reproducibility)——(AppraiserVariation,AV)10变异的影响量测系统变异对数据分布状况的影响表现在：10分辨力(Discrimination）是测量系统识别并反映被测量特性值最小变化的能力.分辨力不够高，就无法正确识别过程的波动。方法一：测量结果的最小间距即为仪器的分辨力差的识别力好的识别力11分辨力(Discrimination）是测量系统识别并反映被分辨力(Discrimination）分辨力一般要小于规格容差(USL-LSL)或者过程总变异(6sigma)的1/10。数据组数ndc≥5则分辨力足够。如果分辨力不足则仪器不能适当地鉴别过程变异。σP-测量对象波动的标准差σms-测量系统波动的标准差方法二：用数据组数(ndc)衡量分辨力12分辨力(Discrimination）分辨力一般要小于规格容分辨力(Discrimination）0.060.050.040.030.020.010.00UCL=0.06017LCL=0R=0.0233801020樣本极差515（1）最小测量单位为0.001cm时的极差控制图UCL=0.05792LCL=0樣本极差0.060.050.040.030.020.010.00R=0.022501020515（2）最小测量单位为0.02cm时的极差控制图—分辨力不足分辨力不足时：13分辨力(Discrimination）0.06UCL=0.0偏倚Bias_衡量量具准确度偏倚是量测系统测量平均值与标准值的差异.标准值是由公认的更为精密的用于校准的标准仪器量测所得.14偏倚Bias_衡量量具准确度偏倚是量测系统测量平均值与标准值偏倚分析測量次數參考值=16.00量測值偏倚115.8-0.2215.7-0.3315.9-0.1415.9-0.1516.00.0616.10.1716.00.0816.10.1916.40.41016.30.31116.00.01216.10.11316.20.21415.6-0.41516.00.0在量测系统范围内选取一个样本，对该样本量测10~15次，取得相关量测数据。同时利用更高级量测仪器取得该样本之参考值。通过假设检验来判断偏倚是否显著。15偏倚分析測量次數參考值=16.00量測值偏倚11利用1-Samplet，以BIAS与“0”作假设检验H0原假设：偏倚=0偏倚分析Minitab:统计>基本统计量>单样本t

16利用1-Samplet，以BIAS与“0”作假设检验H0单样本T:C7mu=0与≠0的检验平均值变量N平均值标准差标准误95%置信区间TPC7150.00670.21200.0547(-0.1107,0.1241)0.120.905由于bias=0落在信赖区间内，且P>0.05,故接受原假设。因此，认为此量具Bias=0。偏倚分析17单样本T:C7由于bias=0落在信赖区间内，且P>0潜在的偏倚问题测量平均值与实际值存在固定的偏倚.对偏倚的影响包括:操作员的偏移–不同的操作员对同一个量测对象会产生不同的量测值,仪器偏差–不同的仪器对同一个量测对象会产生不同的量测值,以及其他–如时间推移(环境改变),不同的固定装置,不同的客户和供应商（地点）.18潜在的偏倚问题测量平均值与实际值存在固定的偏倚.对偏倚的线性（Linearity）线性是测量仪器在全部量程内各个点与真实值的偏倚之间的差异.好的量测系统应该在量程的任何一处偏倚都很小一般来说，量程低的地方偏倚小，量程高的地方偏倚大线性就是要求这些偏倚与真值呈线性关系一般用散点图或线性回归模型来衡量回归方程式Y=a+bX回归方程式的斜率小偏倚接近0，即Y=0包含在回归直线的信赖区间内怎样才是好的线性？19线性（Linearity）线性是测量仪器在全部量程内各个线性分析选取4~5个代表制程的样本（需由更高仪器测试得参考值），由相同人员量测10~15次并记录数据，通过MINITAB运算判断该量测系统线性是否合适。Minitab:统计>质量工具>量具研究>量具线性与偏倚研究次數24681011.84.15.98.110.222.13.967.99.931.73.86.17.810.141.9568.310.351.83.76.28.210624.16.18.110.272.145.97.810.182.13.86.17.99.991.93.95.989.1101.84.268.210.21124.15.98.310.3122.13.86.17.91020线性分析选取4~5个代表制程的样本（需由更高仪器测试得参考值y=0y=0包含于回归线的信赖区间内各量程偏倚的P值均>0.05，故没有显著的偏倚线性分析21y=0y=0包含于回归线的信赖区间内各量程偏倚的P值均>0线性与偏倚研究的各种图形说明22线性与偏倚研究的各种图形说明22稳定性(Stability)稳定性指量测系统的偏倚量随时间保持恒定的能力。如果不同时间偏倚量的波动较小，并在控制内，则认为量测系统是稳定的。——在量测系统稳定的前提下，我们希望偏倚量稳定在较小的水平上。时间基准值23稳定性(Stability)稳定性指量测系统的偏倚量随时间保UCL=1.010LCL=00.47791.00.50.0樣本全距6.36.26.16.05.95.85.7UCL=6.267LCL=5.7466.02101020樣本平均稳定性(Stability)于量测系统范围内选取一样本作为标准件，定期（每周、每月等）由相同人员进行量测，每次量测3~5次并记录数据做Xbar-R或Xbar-S管制图，通过判图以了解该量测系统是否稳定。24UCL=1.010LCL=00.47791.0樣本全距6.3重复性（Repeatability）__仪器的精密度由同一个操作员使用相同的仪器对同一个样品的同一个特性，多次测量所得到的测量值之间的变异。是量测仪器固有波动所引起的变异。——EquipmentVariation，EV25重复性（Repeatability）__仪器的精密度由同一个再现性(Reproducibility)__操作员的精密度由不同的操作员使用相同的仪器对同一个样品的同一个特性，多次测量所得到的测量平均值之间的变异.是量测员之间波动所引起的变异。——AppraiserVariation,AV26再现性(Reproducibility)__操作员的精密度由请对号入座时间基准值27请对号入座时间基准值27GageR&R（GRR）标准GageR&R是结合重复性（EV）和再现性（AV）变异的估计值，公式——%变异或%公差为10%以上时，首先区分评价重复性和再现性后，查明各个受影响的原因，并采取措施。=+EVAV区分%贡献率%变异或%公差分辨率良好<1%<10%>10费用/考虑重要性1-10%10-30%5-9不可使用>10%>30%<4判断标准：28GageR&R（GRR）标准GageR&R是结合重复性（量测系统分析前的准备工作汽车工业行动小组有两种关于GageR&R的MSA的承认标准：短期形式——5个部件由2个不同的操作人员测量2次长期形式——10个部件由3个不同的操作人员测量3次注：AutomotiveIndustryActionGroup汽车工业行动小组规划实验步骤，再现性有时可以忽略不计，比如量测值不用读数只需按一下按钮。选择检查员，测量样本，和重复测的次数。考虑采用至少5个样本，2个人，每人测量同一样本至少两次（用同一量测设备）。选择经常使用该仪器的检查员。所选的样本其特性值必须能覆盖全部的过程操作的变异范围：如果规格容差大于过程变异且正当有效则选用规格容差。样本应当选用包含规格以外（上限和下限）以及规格以内的产品。样本的顺序必须分散这样检查员便不能对产品的编号有所印象（即盲测）。核实该仪器的识别力等于或小于被量测产品或过程的变异/规格容量的1/10。了解AIAGGageR&R标准量测系统分析前的准备29量测系统分析前的准备工作汽车工业行动小组有两种关于Gage量测系统分析前的准备选择足够的样本，样本数量(S)*操作员数量(O)>15如果操作员对该样品没有测试经验，应如下选择重复测试次数：如S*O<4，Trails测试次数=6如S*O<5，Trials测试次数=5如S*O<8，Trials测试次数=4如S*O<15，Trials测试次数=3如果过程有多个操作员，则随机选择2-4名如果过程只有一个操作员，或没有人工操作，则量测研究不包含操作员的影响（忽略再现性的影响）。样本数量操作员数量30量测系统分析前的准备选择足够的样本，样本数量(S)*操作员数量测系统分析的运行步骤由于在大多数情况下我们不确定有多少干扰因素（噪音）影响量测系统，所以我们建议进行以下步骤：让第一个操作员对所有的样本随机量测一遍。让第二个操作员对所有的样本随机量测一遍。继续让所有其他操作员对所有的样本随机量测一遍（这是Trial1)。按所需的实验重复次数重复步骤上述1-3的步骤。填写收集信息的表格。分析结果。决定下一步的行动，或其他。随机31量测系统分析的运行步骤由于在大多数情况下我们不确定有多少干扰使用量具：三次元研究特性：PWB长度（TCP寸法10点位置）特性规格：239.9~240.1mm现场人员：2人（A、B）样本选取：10PCS15XP01PWB测量次数：3次/PCS*人例题：研究对象--IQC的PWB尺寸量測系統GR&R分析实例32使用量具：三次元例题：研究对象--IQC的PWB尺寸量測系統量测者/零件量测次数123456789101.A1240.0356240.0383240.0485240.0495240.0361240.0625240.0450240.0335240.0467240.03792.A2240.0360240.0389240.0482240.0503240.0354240.0628240.0452240.0335240.0465240.03803.A3240.0363240.0384240.0483240.0503240.0357240.0622240.0445240.0335240.0465240.03846.B1240.0354240.0390240.0476240.0510240.0367240.0625240.0458240.0345240.0468240.03697.B2240.0359240.0394240.0472240.0507240.0365240.0631240.0452240.0339240.0473240.03738.B3240.0359240.0397240.0472240.0510240.0366240.0630240.0460240.0345240.0467240.0370数据收集如下：GR&R分析实例33量测者/零GR&R分析实例方差分析法考虑显著的操作员/部件交互作用，而X和R法却不标准差倍数设为6，是以常态分布曲线下99.73%的机率为基础Minitab统计>质量工具>量具研究>量具R&R研究(交叉)输入产品的规格界限34GR&R分析实例方差分析法考虑显著的标准差倍数设为6，Mi设备的固有波动--重复性仪器变异是否够小观察交互作用比较人员变异比较样本变异%R&R图形化GRR分析---六合图分析35设备的固有波动--重复性仪器变异是否够小观察交互作用比较人员%R&R图形化通过图形定性描述各种变异占总变异的%量测系统的总变异中的重复性+再现性量具的组内变异或每个操作员的组内变异操作员之间或操作员对产品的变异=+EVAV还记得公式吗？36%R&R图形化通过图形定性描述各种变异占总变异的%量测系统的极差控制图，单个点表示同一操作员对同一产品测量3次，所获得量测值的极差---即重复性。点子在控制界限内，说明仪器的固有波动在控制内。任何超出管制界限的点都需要调查。量测系统分析37极差控制图，单个点表示同一操作员对同一产品测量3次，所获得量量测系统分析两组数据趋势可以判定：每个操作员测试同一个产品时是否有显著的差异。大多数的点位于管制界限以外，因为管制界限是由量具的变异所定，而这些点代表产品之间和量测系统的总变异所以此图意味着量具的变异远小于产品测试值的总变异。如果选用的样本不能覆盖过程的总变异,量具的变异将会大于产品的变异，则该量测系统能力不足.如果不同操作员在图中的推移形式不一致，则一定存在显著的操作员对产品的交互作用。38量测系统分析两组数据趋势可以判定：每个操作员测试同一个产品时量测系统分析：仪器误差39量测系统分析：仪器误差39样品、操作员相关图形这个图显示了全部操作员测试10个产品的测量值。按样本区分测量值且标示了这些测量值的平均值。样品的变异与上图类似，只是按操作员区分测量值，并标示平均值。此图用以协助鉴别操作员的问题（倾向性）操作员的变异此图显示每个操作员对所有产品多次量测的平均值。用于发现操作员与产品的交互作用。操作员与样品交互作用40样品、操作员相关图形这个图显示了全部操作员测试10个产品的测GRR分析---数据输出表来源方差分量贡献率合计量具R&R0.00000030.44重复性0.00000010.11再现性0.00000030.33Operator0.00000000.01Operator*Sample0.00000030.32部件间0.000078799.56合计变异0.0000790100.00

过程公差=0.2

研究变异%研究变%公差来源标准差(SD)(6*SD)异(%SV)(SV/Toler)合计量具R&R0.00059040.00354236.641.77重复性0.00029440.00176643.310.88再现性0.00051180.00307055.761.54Operator0.00007240.00043460.810.22Operator*Sample0.00050660.00303965.701.52部件间0.00886890.053213599.7826.61合计变异0.00888850.0533312100.0026.67

可区分的类别数=21

＜10%量测系统可接受贡献率应该＜1%分辨率指数应该≥541GRR分析---数据输出表来源数据分析研究变异%研究变%公差来源标准差(SD)(6*SD)异(%SV)(SV/Toler)合计量具R&R0.00059040.00354236.641.77重复性0.00029440.00176643.310.88再现性0.00051180.00307055.761.54Operator0.00007240.00043460.810.22Operator*Sample0.00050660.00303965.701.52部件间0.00886890.053213599.7826.61合计变异0.00888850.0533312100.0026.67

可区分的类别数=21

验证计算：“合计量具R&R”标准差数值？验证公式：=+EVAV

%研究变异==X100%=6.64(%)表示各项变异标准差占总变异标准差的百分比6*σR&R6*σTotal0.00354230533312注意：%研究变异=量测系统变异/（量测系统变异+制程变异）制程变异通过样本选取来体现。若%StudyVar>10%，需要分析是否因为样本选取未覆盖规格造成%Tolerance==X100%=1.77(%)表示各项变异占规格公差的百分比6*σR&RUSL-LSL0.20.0035423特性规格：239.9~240.1mm42数据分析课堂练习打开数据表“量具2.MTW”，进行GRR分析。仪器重复性越多点超过管制界线，说明仪器的变异越小观察交互作用：不同操作员对每个部件所读取的数据之间相吻合程度。比较人员之间变异比较样本变异GRR数据图形化43课堂练习打开数据表“量具2.MTW”，进行GRR分析。仪器GageR&R数据分析来源

自由度

SS

MS

F

P部件

2

38990

19495.2

2.90650

0.166操作员

2

529

264.3

0.03940

0.962部件

*

操作员

4

26830

6707.4

0.90185

0.484重复性

18

133873

7437.4合计

26

200222来源

方差分量

贡献率合计量具

R&R

7304.67

84.36重复性

7304.67

84.36再现性

0.00

0.00操作员

0.00

0.00部件间

1354.50

15.64合计变异

8659.17

100.00

来源

标准差(SD)

研究变异(6

*

SD)

%研究变异

(%SV)合计量具

R&R

85.4673

512.804

91.85重复性

85.4673

512.804

91.85再现性

0.0000

0.000

0.00操作员

0.0000

0.000

0.00部件间

36.8036

220.821

9.55合计变异

93.0547

558.328

100.00

可区分的类别数

=

1

这些数据告诉我们什么？判定标准？计算公式？记得这个指标吗？计算公式？OKorNG?44GageR&R数据分析来源

知识获取重点量测的一些术语：重复性，再现性，偏性，识别力，线性，稳定性如何设置/操作一个MSA研究如何诠释图形结果：管制图，交互作用图，柱状图Session窗口的数据解读：贡献率%，%研究变异（%SV），%公差（SV/Toler)45知识获取重点量测的一些术语：45知识获取重点一个“好”的量测系统应该具备哪些特点？准—偏倚小；线性好；稳—稳定性好；重复测量结果一致---重复性好；不同人测量结果一致---再现性好；46知识获取重点一个“好”的量测系统应该具备哪些特点？46连续型量测系统模拟练习量测系统名称：直尺（单位：cm）量测产品：标签纸量测特性值：标签纸的长度规格：25±1.5cm（需估读两位小数）量测要求：每组10张纸，由专人编号（注：仅此人知道纸张的编号，以达盲测效果）由3个操作员分别量测10张纸，每张各量测2次，读数估读到小数点后两位；——将有10*3*2=60组数据专人B负责数据记录,并设计数据表，同时B依数据表发出指令给B，以安排量测顺序。（如由哪位操作员量测第几号纸张）专人A传递纸张给操作员，同时监督保证操作员不知到编号。记住——随机、盲测47连续型量测系统模拟练习量测系统名称：直尺（单位：cm）记住—Teamwork练习要求

5人组成一组：选出Leader（掌控练习时间，观察实验过程）掌管纸张、编号、纸张传递*1人量测员*3人记录兼安排量测顺序*1人练习时间是30分钟，要充分讨论.练习完成后，每组发表时间是5分钟，要求：介绍该组的活动步骤或计划实验结果的解释改进的建议

48Teamwork练习要求5人组成一组：48MSA量测系统分析MSA量测系统分析49连续型量测系统研究连续型量测系统模拟练习3为什么要考虑量测系统的变异124课程大纲GageR&R实例分析2-1变异来源与构成2-2变异影响因素理解50连续型量测系统研究连续型量测系统模拟练习3为什么要考虑量测系何谓量测系统？何谓“量测”？以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。即给具体事物（实体或系统）赋值的过程。操作者----人量具和必要的设备和软件----机实体或系统----料操作方法----法测量环境----环测量过程测量结果输入输出过程何谓“量测系统”？由人、量具、测量方法、测量对象构成的过程的整体.测量系统51何谓量测系统？何谓“量测”？操作者----人量具和必要的设备为什么要考虑量测系统的变异？量测的目的：查证产品/过程是否与规格一致帮助进行持续的改进行动如果称量来自生产线上的不同部件，所出现的差异是由测量系统变异导致的还是由部件本身的实际差异导致的？只是量测单一的产品或过程时，量测系统是唯一变异来源。例：您有一个刚好为5.00克的已知标准。经过多次称重后获得了以下读数：5.01克、4.99克、4.97克、5.03克和5.01克这些测量值之间的差异是由测量系统变异造成的。52为什么要考虑量测系统的变异？量测的目的：4量测系统分析的重要性执行量测系统管理的重要性当变异的主要来源是量测系统时，直接去改进制程可能会浪费许多不必要的资源；在进行制程改进工作以前，必须先确认量测系统。何谓“量测系统分析”？是指用统计学的方法了解量测系统中的各个波动源,以及他们对测量结果的影响,最后给出量测系统是否合乎使用要求的明确判断。53量测系统分析的重要性执行量测系统管理的重要性何谓“量测系统分量测系统的分类连续型数据属性型数据计量型量测系统计数型量测系统控制图或ANOVA(方差分析法）信号检测、假设检验、Kappa分析

54量测系统的分类连续型数据属性型数据计量型量测系统计数型量测系连续性量测系统研究_大纲变异来源分析量测系统变异影响因素偏性、线性、稳定性、识别力、重复性、再现性MinitabGageR&R的运用55连续性量测系统研究_大纲变异来源分析7测量值的组成测量值=真值+测量误差56测量值的组成测量值=真值+测量误差8连续性量测系统误差的构成观测到的变异量测系统的变异操作者的变异样本的变异量具的变异偏倚重复性再现性过程的变异短期过程变异长期过程变异稳定性线性分辨力57连续性量测系统误差的构成观测到的变异量测系统的变异操作者的变变异的影响量测系统变异对数据分布状况的影响表现在：分布中心的位移分辨力(Discrimination)偏倚(Bias)线性(Linearity)稳定性(Stability)宽度或散布度重复性(Repeatability)——(EquipmentVariation,EV)再现性(Reproducibility)——(AppraiserVariation,AV)58变异的影响量测系统变异对数据分布状况的影响表现在：10分辨力(Discrimination）是测量系统识别并反映被测量特性值最小变化的能力.分辨力不够高，就无法正确识别过程的波动。方法一：测量结果的最小间距即为仪器的分辨力差的识别力好的识别力59分辨力(Discrimination）是测量系统识别并反映被分辨力(Discrimination）分辨力一般要小于规格容差(USL-LSL)或者过程总变异(6sigma)的1/10。数据组数ndc≥5则分辨力足够。如果分辨力不足则仪器不能适当地鉴别过程变异。σP-测量对象波动的标准差σms-测量系统波动的标准差方法二：用数据组数(ndc)衡量分辨力60分辨力(Discrimination）分辨力一般要小于规格容分辨力(Discrimination）0.060.050.040.030.020.010.00UCL=0.06017LCL=0R=0.0233801020樣本极差515（1）最小测量单位为0.001cm时的极差控制图UCL=0.05792LCL=0樣本极差0.060.050.040.030.020.010.00R=0.022501020515（2）最小测量单位为0.02cm时的极差控制图—分辨力不足分辨力不足时：61分辨力(Discrimination）0.06UCL=0.0偏倚Bias_衡量量具准确度偏倚是量测系统测量平均值与标准值的差异.标准值是由公认的更为精密的用于校准的标准仪器量测所得.62偏倚Bias_衡量量具准确度偏倚是量测系统测量平均值与标准值偏倚分析測量次數參考值=16.00量測值偏倚115.8-0.2215.7-0.3315.9-0.1415.9-0.1516.00.0616.10.1716.00.0816.10.1916.40.41016.30.31116.00.01216.10.11316.20.21415.6-0.41516.00.0在量测系统范围内选取一个样本，对该样本量测10~15次，取得相关量测数据。同时利用更高级量测仪器取得该样本之参考值。通过假设检验来判断偏倚是否显著。63偏倚分析測量次數參考值=16.00量測值偏倚11利用1-Samplet，以BIAS与“0”作假设检验H0原假设：偏倚=0偏倚分析Minitab:统计>基本统计量>单样本t

64利用1-Samplet，以BIAS与“0”作假设检验H0单样本T:C7mu=0与≠0的检验平均值变量N平均值标准差标准误95%置信区间TPC7150.00670.21200.0547(-0.1107,0.1241)0.120.905由于bias=0落在信赖区间内，且P>0.05,故接受原假设。因此，认为此量具Bias=0。偏倚分析65单样本T:C7由于bias=0落在信赖区间内，且P>0潜在的偏倚问题测量平均值与实际值存在固定的偏倚.对偏倚的影响包括:操作员的偏移–不同的操作员对同一个量测对象会产生不同的量测值,仪器偏差–不同的仪器对同一个量测对象会产生不同的量测值,以及其他–如时间推移(环境改变),不同的固定装置,不同的客户和供应商（地点）.66潜在的偏倚问题测量平均值与实际值存在固定的偏倚.对偏倚的线性（Linearity）线性是测量仪器在全部量程内各个点与真实值的偏倚之间的差异.好的量测系统应该在量程的任何一处偏倚都很小一般来说，量程低的地方偏倚小，量程高的地方偏倚大线性就是要求这些偏倚与真值呈线性关系一般用散点图或线性回归模型来衡量回归方程式Y=a+bX回归方程式的斜率小偏倚接近0，即Y=0包含在回归直线的信赖区间内怎样才是好的线性？67线性（Linearity）线性是测量仪器在全部量程内各个线性分析选取4~5个代表制程的样本（需由更高仪器测试得参考值），由相同人员量测10~15次并记录数据，通过MINITAB运算判断该量测系统线性是否合适。Minitab:统计>质量工具>量具研究>量具线性与偏倚研究次數24681011.84.15.98.110.222.13.967.99.931.73.86.17.810.141.9568.310.351.83.76.28.210624.16.18.110.272.145.97.810.182.13.86.17.99.991.93.95.989.1101.84.268.210.21124.15.98.310.3122.13.86.17.91068线性分析选取4~5个代表制程的样本（需由更高仪器测试得参考值y=0y=0包含于回归线的信赖区间内各量程偏倚的P值均>0.05，故没有显著的偏倚线性分析69y=0y=0包含于回归线的信赖区间内各量程偏倚的P值均>0线性与偏倚研究的各种图形说明70线性与偏倚研究的各种图形说明22稳定性(Stability)稳定性指量测系统的偏倚量随时间保持恒定的能力。如果不同时间偏倚量的波动较小，并在控制内，则认为量测系统是稳定的。——在量测系统稳定的前提下，我们希望偏倚量稳定在较小的水平上。时间基准值71稳定性(Stability)稳定性指量测系统的偏倚量随时间保UCL=1.010LCL=00.47791.00.50.0樣本全距6.36.26.16.05.95.85.7UCL=6.267LCL=5.7466.02101020樣本平均稳定性(Stability)于量测系统范围内选取一样本作为标准件，定期（每周、每月等）由相同人员进行量测，每次量测3~5次并记录数据做Xbar-R或Xbar-S管制图，通过判图以了解该量测系统是否稳定。72UCL=1.010LCL=00.47791.0樣本全距6.3重复性（Repeatability）__仪器的精密度由同一个操作员使用相同的仪器对同一个样品的同一个特性，多次测量所得到的测量值之间的变异。是量测仪器固有波动所引起的变异。——EquipmentVariation，EV73重复性（Repeatability）__仪器的精密度由同一个再现性(Reproducibility)__操作员的精密度由不同的操作员使用相同的仪器对同一个样品的同一个特性，多次测量所得到的测量平均值之间的变异.是量测员之间波动所引起的变异。——AppraiserVariation,AV74再现性(Reproducibility)__操作员的精密度由请对号入座时间基准值75请对号入座时间基准值27GageR&R（GRR）标准GageR&R是结合重复性（EV）和再现性（AV）变异的估计值，公式——%变异或%公差为10%以上时，首先区分评价重复性和再现性后，查明各个受影响的原因，并采取措施。=+EVAV区分%贡献率%变异或%公差分辨率良好<1%<10%>10费用/考虑重要性1-10%10-30%5-9不可使用>10%>30%<4判断标准：76GageR&R（GRR）标准GageR&R是结合重复性（量测系统分析前的准备工作汽车工业行动小组有两种关于GageR&R的MSA的承认标准：短期形式——5个部件由2个不同的操作人员测量2次长期形式——10个部件由3个不同的操作人员测量3次注：AutomotiveIndustryActionGroup汽车工业行动小组规划实验步骤，再现性有时可以忽略不计，比如量测值不用读数只需按一下按钮。选择检查员，测量样本，和重复测的次数。考虑采用至少5个样本，2个人，每人测量同一样本至少两次（用同一量测设备）。选择经常使用该仪器的检查员。所选的样本其特性值必须能覆盖全部的过程操作的变异范围：如果规格容差大于过程变异且正当有效则选用规格容差。样本应当选用包含规格以外（上限和下限）以及规格以内的产品。样本的顺序必须分散这样检查员便不能对产品的编号有所印象（即盲测）。核实该仪器的识别力等于或小于被量测产品或过程的变异/规格容量的1/10。了解AIAGGageR&R标准量测系统分析前的准备77量测系统分析前的准备工作汽车工业行动小组有两种关于Gage量测系统分析前的准备选择足够的样本，样本数量(S)*操作员数量(O)>15如果操作员对该样品没有测试经验，应如下选择重复测试次数：如S*O<4，Trails测试次数=6如S*O<5，Trials测试次数=5如S*O<8，Trials测试次数=4如S*O<15，Trials测试次数=3如果过程有多个操作员，则随机选择2-4名如果过程只有一个操作员，或没有人工操作，则量测研究不包含操作员的影响（忽略再现性的影响）。样本数量操作员数量78量测系统分析前的准备选择足够的样本，样本数量(S)*操作员数量测系统分析的运行步骤由于在大多数情况下我们不确定有多少干扰因素（噪音）影响量测系统，所以我们建议进行以下步骤：让第一个操作员对所有的样本随机量测一遍。让第二个操作员对所有的样本随机量测一遍。继续让所有其他操作员对所有的样本随机量测一遍（这是Trial1)。按所需的实验重复次数重复步骤上述1-3的步骤。填写收集信息的表格。分析结果。决定下一步的行动，或其他。随机79量测系统分析的运行步骤由于在大多数情况下我们不确定有多少干扰使用量具：三次元研究特性：PWB长度（TCP寸法10点位置）特性规格：239.9~240.1mm现场人员：2人（A、B）样本选取：10PCS15XP01PWB测量次数：3次/PCS*人例题：研究对象--IQC的PWB尺寸量測系統GR&R分析实例80使用量具：三次元例题：研究对象--IQC的PWB尺寸量測系統量测者/零件量测次数123456789101.A1240.0356240.0383240.0485240.0495240.0361240.0625240.0450240.0335240.0467240.03792.A2240.0360240.0389240.0482240.0503240.0354240.0628240.0452240.0335240.0465240.03803.A3240.0363240.0384240.0483240.0503240.0357240.0622240.0445240.0335240.0465240.03846.B1240.0354240.0390240.0476240.0510240.0367240.0625240.0458240.0345240.0468240.03697.B2240.0359240.0394240.0472240.0507240.0365240.0631240.0452240.0339240.0473240.03738.B3240.0359240.0397240.0472240.0510240.0366240.0630240.0460240.0345240.0467240.0370数据收集如下：GR&R分析实例81量测者/零GR&R分析实例方差分析法考虑显著的操作员/部件交互作用，而X和R法却不标准差倍数设为6，是以常态分布曲线下99.73%的机率为基础Minitab统计>质量工具>量具研究>量具R&R研究(交叉)输入产品的规格界限82GR&R分析实例方差分析法考虑显著的标准差倍数设为6，Mi设备的固有波动--重复性仪器变异是否够小观察交互作用比较人员变异比较样本变异%R&R图形化GRR分析---六合图分析83设备的固有波动--重复性仪器变异是否够小观察交互作用比较人员%R&R图形化通过图形定性描述各种变异占总变异的%量测系统的总变异中的重复性+再现性量具的组内变异或每个操作员的组内变异操作员之间或操作员对产品的变异=+EVAV还记得公式吗？84%R&R图形化通过图形定性描述各种变异占总变异的%量测系统的极差控制图，单个点表示同一操作员对同一产品测量3次，所获得量测值的极差---即重复性。点子在控制界限内，说明仪器的固有波动在控制内。任何超出管制界限的点都需要调查。量测系统分析85极差控制图，单个点表示同一操作员对同一产品测量3次，所获得量量测系统分析两组数据趋势可以判定：每个操作员测试同一个产品时是否有显著的差异。大多数的点位于管制界限以外，因为管制界限是由量具的变异所定，而这些点代表产品之间和量测系统的总变异所以此图意味着量具的变异远小于产品测试值的总变异。如果选用的样本不能覆盖过程的总变异,量具的变异将会大于产品的变异，则该量测系统能力不足.如果不同操作员在图中的推移形式不一致，则一定存在显著的操作员对产品的交互作用。86量测系统分析两组数据趋势可以判定：每个操作员测试同一个产品时量测系统分析：仪器误差87量测系统分析：仪器误差39样品、操作员相关图形这个图显示了全部操作员测试10个产品的测量值。按样本区分测量值且标示了这些测量值的平均值。样品的变异与上图类似，只是按操作员区分测量值，并标示平均值。此图用以协助鉴别操作员的问题（倾向性）操作员的变异此图显示每个操作员对所有产品多次量测的平均值。用于发现操作员与产品的交互作用。操作员与样品交互作用88样品、操作员相关图形这个图显示了全部操作员测试10个产品的测GRR分析---数据输出表来源方差分量贡献率合计量具R&R0.00000030.44重复性0.00000010.11再现性0.00000030.33Operator0.00000000.01Operator*Sample0.00000030.32部件间0.000078799.56合计变异0.0000790100.00

过程公差=0.2

研究变异%研究变%公差来源标准差(SD)(6*SD)异(%SV)(SV/Toler)合计量具R&R0.00059040.00354236.641.77重复性0.00029440.00176643.310.88再现性0.00051180.00307055.761.54Operator0.00007240.00043460.810.22Operator*Sample0.00050660.00303965.701.52部件间0.00886890.053213599.7826.61合计变异0.00888850.0533312100.0026.67

可区分的类别数=21

＜10%量测系统可接受贡献率应该＜1%分辨率指数应该≥589GRR分析---数据输出表来源数据分析研究变异%研究变%公差来源标准差(SD)(6*SD)异(%SV)(SV/Toler)合计量具R&R0.00059040.00354236.641.77重复性0.00029440.00176643.310.88再现性0.00051180.00307055.761.54Operator0.00007240.00043460.810.22Operator*Sample0.00050660.00303965.701.52部件间0.00886890.053213599.7826.61合计变异0.00888850.0533312100.0026.67

可区分的类别数=21

验证计算：“合计量具R&R”标准差数值？验证公式：=+EVAV

%研究变异==X100%=6.64(%)表示各项变异标准差占总变异标准差的百分比6*σR&R6*σTotal0.00354230533312注意：%研究变异=量测系统变异/（量测系统变异+制程变异）制程变异通过样本选取来体现。若%StudyVar>10%，需要分析是否因为样本选取未覆盖规格造成%Tolerance==X100%=1.77(%)表