6 Sigma定义衡量阶段衡量系统分析 课件

1衡量系统分析MeasurementSystemAnalysis12内容衡量系统研究的应用衡量系统误差的组成可变计量R&R-ANOVA方法属性计量R&R(Repeat&Reproducibility)2内容衡量系统研究的应用3六西格玛进程图—衡量系统分析优化衡量分析突破性策略特征分析在建立过程基线时验证衡量系统对于Y的合适性在进行DOE和验证解决方案时验证衡量系统的合适性在控制X时验证衡量系统的合适性改进控制在验证原因时验证衡量系统的合适性3六西格玛进程图—衡量系统分析优化衡量分析突破性策略特征分析4衡量系统实例

调整座椅位置所需的力度??调整力度此过程偏差中有多少是由于衡量设备和衡量方法造成的？4衡量系统实例调整座椅位置??调整力度此过程偏差中有多少5为接受新的衡量设备提供标准在不同的衡量设备之间进行比较作为对可能有缺陷的计量器进行评估的依据在修复和更新前后对衡量设备进行比较为进行实际过程偏差和生产过程可接受性的计算提供所需的组成部分衡量系统研究的应用

5为接受新的衡量设备提供标准衡量系统研究的应用

6衡量偏差的要点

没有完美的衡量系统所有的衡量系统都有偏差衡量系统中计量系统误差是以下因素的总和：准确度(偏倚) Accuracy(Bias)可重复性 Repeatability可复制性 Reproducibility稳定性 StabilityGR&R研究是对一个衡量系统的可重复性和可复制性进行量化的方法进行GR&R研究是为了评估计量器对于一个明确对象的适用性准确度和稳定性都由刻度表示6衡量偏差的要点

没有完美的衡量系统7准确度（偏倚）的定义所观察到的衡量平均值与被衡量物体实际平均值之差。观察平均值实际平均值精确度7准确度（偏倚）的定义所观察到的衡量平均值与被衡量物体实际平8可重复性的定义同一操作员 用同一计量器 对一件样品的相同特征 进行多次衡量时得到的衡量偏差。

可重复性

8可重复性的定义同一操作员可重复性9可复制性的定义不同操作员 用同一计量器 对一件样品的相同特征 进行多次衡量时得到的衡量平均值的偏差。操作员A操作员B操作员C可复制性9可复制性的定义不同操作员操作员A操作员B操作员C可复10稳定性的定义在不同时间对相同样品进行衡量所获得的至少两组衡量数据平均值的偏差。时间1时间2稳定性10稳定性的定义在不同时间对相同样品进行衡量所获得的至少两组11计量系统误差的定义计量系统误差是准确度、可重复性、可复制性以及稳定性的偏差之和准确度+可重复性+可复制性+稳定性的偏差之和11计量系统误差的定义计量系统误差是准确度、可重复性、准确度12可变计量R&Rþ

至少要有两名操作员（进行衡量的人员）参与。两名或三名操作员是比较典型的人数。þ

至少要衡量十个件。同一类型产品至少要有10个部件才能表示完整的制造偏差情况。þ

每位操作员要衡量每个部件两到三次。部件的衡量顺序应是随机的。要进行一次可变计量R&R的研究注意在对同一个部件进行重复衡量时，操作员并不知道他

之前的操作员所作的衡量情况，这一点非常重要。12可变计量R&Rþ至少要有两名操作员（进行衡量的人员）13两种方法：可变计量器R&R对于产生偏差数据的衡量系统，minitab提供了两个评估计量R&R的方法。1.ANOVA法2.X&R法若衡量零部件，ANOVA法比X&R法更加精确，因为AVOVA法考虑到操作员与零部件的相互作用。13两种方法：可变计量器R&R对于产生偏差数据的衡量系统，14分解综合偏差

部件之间的偏差ParttoPart衡量系统偏差计量器可重复性导致的偏差操作员可复制性导致的偏差部件对操作员的作用我们希望哪一个

偏差部分大一点？综合偏差操作员14分解综合偏差

部件之间的偏差衡量系统偏差计量器可重复性15

可变计量R&R研究的实例零部件操作员灵敏度1110.652110.603211.004211.005310.856310.807410.858410.959510.5510510.4511611.0012611.0013710.9514710.9515810.8516810.8017911.0018911.00191010.60201010.70零部件操作员灵敏度41130.5042130.5543231.0544231.0045330.8046330.8047430.8048430.8040530.5050530.5051631.0052631.0553730.9554730.9555830.8056830.8057931.0558931.05591030.85601030.80三个操作员，每人对十个部件操作两次。零部件操作员灵敏度21120.5522120.5523221.0524220.9525320.8026320.7527420.4028420.4029521.0030521.0531620.9532621.0533720.9534720.9035820.7536820.7037921.0038920.95391020.55401030.5015可变计量R&R研究的实例零部件操作员灵敏度1110.616Minitab输出-AVOVA方法要适当地区别：AIAG推荐4个不同的目录大多数偏差是由于零部件之间的差别引起的偏差中只有一小部分是由衡量系统误差引起的相互作用是很重要的，所以AVOVA方法比X&R方法更精确16Minitab输出-AVOVA方法要适当地区别：AIAG17图表输出-ANOVA方法17图表输出-ANOVA方法18比较R&R和允许误差如果将全部允许误差范围输入minitab（在该情况下：USL-LSL=1.5），则会计算和显示计量器的误差比率USL-LSL=22.87(32.66÷1.5)

方差贡献率标准差

StdDev(SD)研究偏差%

Study

Var研究偏差(%)

%Study

Var允许误差(%)

%Tolerance来源RemarkVarComp

%Contribution(ofVarComp)=sqrt(varcomp)=6*SD(%StdDev)=SV/Toler全部计量R&R=R+R0.00443710.67%

0.06661

0.3996632.66%26.64%可重复性Repeat0.0012923.11%

0.03594

0.2156717.62%14.38%可复制性Reproducibility0.0031467.56%

0.05609

0.3365427.50%22.44%操作员Operator0.0009122.19%

0.03020

0.1812014.81%12.08%操作员*部件Operator*Part0.0022345.37%

0.04727

0.2835923.17%18.91%部件ParttoPart0.03716489.33%

0.19278

1.1566894.52%77.11%

综合偏差

0.041601100.00%

0.20396

1.22378<>100%81.59%18比较R&R和允许误差如果将全部允许误差范围输入mini19如何计算数值考虑“全部计量R&R”行：=6*0.066615=0.39966=6*标准差研究偏差066615.0004437.0总计量R&R偏差组成标准差===39966.0R&R计量100研究偏差%=´=研究偏差总研究偏差=26.64%1.50.39966R&R计量100允许误差%=´=研究偏差允许误差范围=32.66%1.22378

方差贡献率标准差

StdDev(SD)研究偏差%

Study

Var研究偏差(%)

%Study

Var允许误差(%)

%Tolerance来源RemarkVarComp

%Contribution(ofVarComp)=sqrt(varcomp)=6*SD(%StdDev)=SV/Toler全部计量R&R=R+R0.00443710.67%

0.06661

0.3996632.66%26.64%

综合偏差

0.041601100.00%

0.20396

1.22378<>100%81.59%19如何计算数值考虑“全部计量R&R”行：=6*0.020数字的含义计量

R&R全部允许误差计量

R&R全部研究偏差由R&R引起的偏差占全部允许误差的22.87%。由R&R引起的偏差占全部研究偏差的32.66%。20数字的含义计量

R&R全部允许误差计量

R&R全部研究偏21minitab图像输出—偏差的组成贡献率研究偏差

允许误差

部件之间可再现性可重复性计量

R&R100500偏差的组成百分比若输入允许误差范围，该图表表示允许误差的百分比。21minitab图像输出—偏差的组成贡献率研究偏差22接受准则

注意接受准则应同时符合“研究偏差%（R&R）”和“允许误差%”。R&R值（%）可接受性0%-10%优秀的计量器10%-30%仍可接受（根据应用的标准）>30%不可接受22接受准则

注意接受准则应同时符合R&R值（%）可接受性23注意！方差贡献率（%）%ContributionRatioofVariances方差比率RatioofVariances标准差比率RatioofstandardDeviations接受准则不适用于贡献率。研究偏差（%）studyvariation允许误差（%）Tolerance23注意！方差贡献率（%）%方差比率标准差比率接受准则不24

交易过程的GAGER&R以项目管理为例：在项目期间……计划要达到一个详细阶段目标所需的时间。记录实际达到该阶段目标所花费的时间。计算计划时间和实际使用时间的差值。数据表示的是

“落后的周数”。24

交易过程的GAGER&R以项目管理为例：25GageR&R数据（落后周数）注意项目经理和采购员在衡量同一事件上的差异！数据是“落后周数”以用于选择供应商。项目项目经理采购员10-37219136124406850-24623457231980669698610148625GageR&R数据（落后周数）注意项目经理和采购员在260150100500-5021操作员的Xbar图样品平均值10

9

8

7

6

5

4

3

2

1100500项目操作员操作员*项目的相互作用平均1

2

贡献率（%）研究偏差（%）

部件对部件可复制性可重复性Gage

R&R100500偏差组成百分比落后周数的计量R&R(ANOVA)minitab®输出260150100500-5021操作员的Xbar图样品平均27GageR&R结果88.52%的观察偏差是由于项目经理和采购员评估同一事件的差异所引起的。11.48%的观察偏差是由于项目之间的差异所引起的。计量R&R来源方差贡献率（%）

全部计量R&R1948.088.52可重复性0.00.00可复制性1947.988.52部件252.711.48

全部偏差2200.6100.00当前的衡量系统是否合适？27GageR&R结果88.52%的观察偏差是由于项目经28为何在衡量中会出现不一致 要改进衡量系统，我们首先要了解引起不一致的原因

在本案例中

当被问到：“选择最后供应商的日期是哪一天？”项目经理和采购员的理解不一致。项目经理认为是我们何时开始和供应商一起工作。而采购员则认为是何时发出采购定单。另外，对于“最后供应商”所指的对象也会有不同的理解。是指100%的供应商呢还是90%的？或者只是主要部件的供应商？28为何在衡量中会出现不一致 要改进衡量系统，我们首先要了解29改进衡量系统 为了消除理解上的模糊不清，小组规定以“选择最后供应商日期”为定义。 这个日期是：采购部将选料的书面通知寄给最后供应商以提供以下部件的日期。电子机械塑胶材料29改进衡量系统 为了消除理解上的模糊不清，小组规定以“选30练习:可变计量R&R分成三人小组。每组有一件衡量设备和10件物品进行衡量。三个操作员都要对每件物品衡量两次。确保在衡量部件时采取随机的衡量顺序，而且每一次衡量都是独立的。衡量完毕后把衡量结果记录在数据单上。把数据输入minitab并用ANOVA方法进行分析。此衡量系统是否合适？30练习:可变计量R&R分成三人小组。31属性计量R&R

在获得属性数据时，较好的可重复性和可复制性也同样重要。比如，操作员A认为一个部件有表面瑕疵而操作员B对于认为该部件无瑕疵，那么该衡量系统就是有问题的。同样，如果操作员A自己在对同一产品部件的重复衡量中得到不同的结论，那么该衡量系统也是不合适的。31属性计量R&R

在获得属性数据时，较好的可重复性和可复32属性衡量系统属性衡量系统将每一个部件与标准作比较，并接受符合标准的部件。屏幕效率是属性衡量系统正确辨别优差的能力。32属性衡量系统属性衡量系统将每一个部件与标准作比较，并接33进行属性计量R&R的方法1.从过程中选择至少30个部件。这些部件应能完整地表示出过程偏差的全部范围（优秀部件，缺陷部件，边缘部件）。2.由专家对每一个部件进行评估，将其分为“好”或者“不好”两类。3.每个操作员应独立并随机将部件评定为“好”或“不好”。4.把数据输入属性计量电子数据表来量化衡量系统的有效性。33进行属性计量R&R的方法1.从过程中选择至少30个部34样本

操作者1

操作者2

操作者3样本序号真值已知

第1次第2次第1次

第2次

第1次

第2次1gggggngng2gggggngng3ngngngnggngng4ngngngngngngng5ngngnggngngng6ggggggg123434样本操作者1操作者2操作者3样本序号真值已知

第135解释结果①自评一致%%AppraiserScore表示个人衡量的一致性操作者对同一样件重复测量时其结果应当一致（重复性）②自评与专家一致%%ScoreVS.Attribute表示操作员的评价和专家评价的一致性操作者不但对同一样件重复测量时应一致，而且其结果应符合该样件的真实结果（已知）③自评与互评一致%Screen%EffectiveScore表示操作员之间的一致性所有操作者对同一样件重复测量时其结果应一致（再现性）④互评与专家一致%Screen%EffectiveScoreVs.Attribute表示操作员的评价和专家评价的一致性以及操作员之间的一致性（完整衡量）35解释结果①自评一致%表示个人衡量的一致性②自评与专家一致36属性计量R&R–实例评分报告属性日期：1G姓名：2NG产品：SBU:检验状态：已知总体操作员#1操作员#2样本#属性Try#1Try#2Try#1Try#2是/否是/否同意同意屏幕有效得分%vs

屏幕有效得分相对属性%(3)->85.00%(4)->85.00%1GGGGGYY2GGGGGYY3GGGGGYY4GGGGGYY5GGGGGYY6GNGGGGNN7GGGGGYY8GGGGGYY9NGGGNGNGNN10NGNGNGGGNN11GGGGGYY12GGGGGYY13NGNGNGNGNGYY14GGGGGYY15GGGGGYY16GGGGGYY17NGNGNGNGNGYY18GGGGGYY19GGGGGYY20GGGGGYY%评估人得分(1)->95.00%100.00%%得分相对属性(2)->90.00%95.00%这是优秀操作员和“专家”对一致性的全部衡量数据。100%是最好的！36属性计量R&R–实例评分报告属性日期：1G姓名：2N37

属性计量R&R—接受方针100%是属性计量R&R最希望得到的结果，而下列指标也是经常使用的。37

属性计量R&R—接受方针100%是属性计量R&R38衡量系统分析MeasurementSystemAnalysis139内容衡量系统研究的应用衡量系统误差的组成可变计量R&R-ANOVA方法属性计量R&R(Repeat&Reproducibility)2内容衡量系统研究的应用40六西格玛进程图—衡量系统分析优化衡量分析突破性策略特征分析在建立过程基线时验证衡量系统对于Y的合适性在进行DOE和验证解决方案时验证衡量系统的合适性在控制X时验证衡量系统的合适性改进控制在验证原因时验证衡量系统的合适性3六西格玛进程图—衡量系统分析优化衡量分析突破性策略特征分析41衡量系统实例

调整座椅位置所需的力度??调整力度此过程偏差中有多少是由于衡量设备和衡量方法造成的？4衡量系统实例调整座椅位置??调整力度此过程偏差中有多少42为接受新的衡量设备提供标准在不同的衡量设备之间进行比较作为对可能有缺陷的计量器进行评估的依据在修复和更新前后对衡量设备进行比较为进行实际过程偏差和生产过程可接受性的计算提供所需的组成部分衡量系统研究的应用

5为接受新的衡量设备提供标准衡量系统研究的应用

43衡量偏差的要点

没有完美的衡量系统所有的衡量系统都有偏差衡量系统中计量系统误差是以下因素的总和：准确度(偏倚) Accuracy(Bias)可重复性 Repeatability可复制性 Reproducibility稳定性 StabilityGR&R研究是对一个衡量系统的可重复性和可复制性进行量化的方法进行GR&R研究是为了评估计量器对于一个明确对象的适用性准确度和稳定性都由刻度表示6衡量偏差的要点

没有完美的衡量系统44准确度（偏倚）的定义所观察到的衡量平均值与被衡量物体实际平均值之差。观察平均值实际平均值精确度7准确度（偏倚）的定义所观察到的衡量平均值与被衡量物体实际平45可重复性的定义同一操作员 用同一计量器 对一件样品的相同特征 进行多次衡量时得到的衡量偏差。

可重复性

8可重复性的定义同一操作员可重复性46可复制性的定义不同操作员 用同一计量器 对一件样品的相同特征 进行多次衡量时得到的衡量平均值的偏差。操作员A操作员B操作员C可复制性9可复制性的定义不同操作员操作员A操作员B操作员C可复47稳定性的定义在不同时间对相同样品进行衡量所获得的至少两组衡量数据平均值的偏差。时间1时间2稳定性10稳定性的定义在不同时间对相同样品进行衡量所获得的至少两组48计量系统误差的定义计量系统误差是准确度、可重复性、可复制性以及稳定性的偏差之和准确度+可重复性+可复制性+稳定性的偏差之和11计量系统误差的定义计量系统误差是准确度、可重复性、准确度49可变计量R&Rþ

至少要有两名操作员（进行衡量的人员）参与。两名或三名操作员是比较典型的人数。þ

至少要衡量十个件。同一类型产品至少要有10个部件才能表示完整的制造偏差情况。þ

每位操作员要衡量每个部件两到三次。部件的衡量顺序应是随机的。要进行一次可变计量R&R的研究注意在对同一个部件进行重复衡量时，操作员并不知道他

之前的操作员所作的衡量情况，这一点非常重要。12可变计量R&Rþ至少要有两名操作员（进行衡量的人员）50两种方法：可变计量器R&R对于产生偏差数据的衡量系统，minitab提供了两个评估计量R&R的方法。1.ANOVA法2.X&R法若衡量零部件，ANOVA法比X&R法更加精确，因为AVOVA法考虑到操作员与零部件的相互作用。13两种方法：可变计量器R&R对于产生偏差数据的衡量系统，51分解综合偏差

部件之间的偏差ParttoPart衡量系统偏差计量器可重复性导致的偏差操作员可复制性导致的偏差部件对操作员的作用我们希望哪一个

偏差部分大一点？综合偏差操作员14分解综合偏差

部件之间的偏差衡量系统偏差计量器可重复性52

可变计量R&R研究的实例零部件操作员灵敏度1110.652110.603211.004211.005310.856310.807410.858410.959510.5510510.4511611.0012611.0013710.9514710.9515810.8516810.8017911.0018911.00191010.60201010.70零部件操作员灵敏度41130.5042130.5543231.0544231.0045330.8046330.8047430.8048430.8040530.5050530.5051631.0052631.0553730.9554730.9555830.8056830.8057931.0558931.05591030.85601030.80三个操作员，每人对十个部件操作两次。零部件操作员灵敏度21120.5522120.5523221.0524220.9525320.8026320.7527420.4028420.4029521.0030521.0531620.9532621.0533720.9534720.9035820.7536820.7037921.0038920.95391020.55401030.5015可变计量R&R研究的实例零部件操作员灵敏度1110.653Minitab输出-AVOVA方法要适当地区别：AIAG推荐4个不同的目录大多数偏差是由于零部件之间的差别引起的偏差中只有一小部分是由衡量系统误差引起的相互作用是很重要的，所以AVOVA方法比X&R方法更精确16Minitab输出-AVOVA方法要适当地区别：AIAG54图表输出-ANOVA方法17图表输出-ANOVA方法55比较R&R和允许误差如果将全部允许误差范围输入minitab（在该情况下：USL-LSL=1.5），则会计算和显示计量器的误差比率USL-LSL=22.87(32.66÷1.5)

方差贡献率标准差

StdDev(SD)研究偏差%

Study

Var研究偏差(%)

%Study

Var允许误差(%)

%Tolerance来源RemarkVarComp

%Contribution(ofVarComp)=sqrt(varcomp)=6*SD(%StdDev)=SV/Toler全部计量R&R=R+R0.00443710.67%

0.06661

0.3996632.66%26.64%可重复性Repeat0.0012923.11%

0.03594

0.2156717.62%14.38%可复制性Reproducibility0.0031467.56%

0.05609

0.3365427.50%22.44%操作员Operator0.0009122.19%

0.03020

0.1812014.81%12.08%操作员*部件Operator*Part0.0022345.37%

0.04727

0.2835923.17%18.91%部件ParttoPart0.03716489.33%

0.19278

1.1566894.52%77.11%

综合偏差

0.041601100.00%

0.20396

1.22378<>100%81.59%18比较R&R和允许误差如果将全部允许误差范围输入mini56如何计算数值考虑“全部计量R&R”行：=6*0.066615=0.39966=6*标准差研究偏差066615.0004437.0总计量R&R偏差组成标准差===39966.0R&R计量100研究偏差%=´=研究偏差总研究偏差=26.64%1.50.39966R&R计量100允许误差%=´=研究偏差允许误差范围=32.66%1.22378

方差贡献率标准差

StdDev(SD)研究偏差%

Study

Var研究偏差(%)

%Study

Var允许误差(%)

%Tolerance来源RemarkVarComp

%Contribution(ofVarComp)=sqrt(varcomp)=6*SD(%StdDev)=SV/Toler全部计量R&R=R+R0.00443710.67%

0.06661

0.3996632.66%26.64%

综合偏差

0.041601100.00%

0.20396

1.22378<>100%81.59%19如何计算数值考虑“全部计量R&R”行：=6*0.057数字的含义计量

R&R全部允许误差计量

R&R全部研究偏差由R&R引起的偏差占全部允许误差的22.87%。由R&R引起的偏差占全部研究偏差的32.66%。20数字的含义计量

R&R全部允许误差计量

R&R全部研究偏58minitab图像输出—偏差的组成贡献率研究偏差

允许误差

部件之间可再现性可重复性计量

R&R100500偏差的组成百分比若输入允许误差范围，该图表表示允许误差的百分比。21minitab图像输出—偏差的组成贡献率研究偏差59接受准则

注意接受准则应同时符合“研究偏差%（R&R）”和“允许误差%”。R&R值（%）可接受性0%-10%优秀的计量器10%-30%仍可接受（根据应用的标准）>30%不可接受22接受准则

注意接受准则应同时符合R&R值（%）可接受性60注意！方差贡献率（%）%ContributionRatioofVariances方差比率RatioofVariances标准差比率RatioofstandardDeviations接受准则不适用于贡献率。研究偏差（%）studyvariation允许误差（%）Tolerance23注意！方差贡献率（%）%方差比率标准差比率接受准则不61

交易过程的GAGER&R以项目管理为例：在项目期间……计划要达到一个详细阶段目标所需的时间。记录实际达到该阶段目标所花费的时间。计算计划时间和实际使用时间的差值。数据表示的是

“落后的周数”。24

交易过程的GAGER&R以项目管理为例：62GageR&R数据（落后周数）注意项目经理和采购员在衡量同一事件上的差异！数据是“落后周数”以用于选择供应商。项目项目经理采购员10-37219136124406850-24623457231980669698610148625GageR&R数据（落后周数）注意项目经理和采购员在630150100500-5021操作员的Xbar图样品平均值10

9

8

7

6

5

4

3

2

1100500项目操作员操作员*项目的相互作用平均1

2

贡献率（%）研究偏差（%）

部件对部件可复制性可重复性Gage

R&R100500偏差组成百分比落后周数的计量R&R(ANOVA)minitab®输出260150100500-5021操作员的Xbar图样品平均64GageR&R结果88.52%的观察偏差是由于项目经理和采购员评估同一事件的差异所引起的。11.48%的观察偏差是由于项目之间的差异所引起的。计量R&R来源方差贡献率（%）

全部计量R&R1948.088.52可重复性0.00.00可复制性1947.988.52部件252.711.48

全部偏差2200.6100.00当前的衡量系统是否合适？27GageR&R结果88.52%的观察偏差是由于项目经65为何在衡量中会出现不一致 要改进衡量系统，我们首先要了解引起不一致的原因

在本案例中

当被问到：“选择最后供应商的日期是哪一天？”项目经理和采购员的理解不一致。项目经理认为是我们何时开始和供应商一起工作。而采购员则认为是何时发出采购定单。另外，对于“最后供应商”所指的对象也会有不同的理解。是指100%的供应商呢还是90%的？或者只是主要部件的供应商？28为何在衡量中会出现不一致 要改进衡量系统，我们首先要了解66改进衡量系统 为了消除理解上的模糊不清，小组规定以“选择最后供应商日期”为定义。 这个日期是：采购部将选料的书面通知寄给最后供应商以提供以下部件的日期。电子机械塑胶材料29改进衡量系统 为了消除理解上的模糊不清，小组规定以“选67练习:可变计量R&R分成三人小组。每组有一件衡量设备和10件物品进行衡量。三个操作员都要对每件物品衡量两次。确保在衡量部件时采取随机的衡量顺序，而且每一次衡量都是独立的。衡量完毕后把衡量结果记录在数据单上。把数据输入minitab并用ANOVA方法进行分析。此衡量系统是否合适？30练习:可变计量R&R分成三人小组。68属性计量R&R

在获得属性数据时，较好的可重复性和可复制性也同样重要。比如，操作员A认为一个部件有表面瑕疵而操作员B对于认为该部件无瑕疵，那么该衡量系统就是有问题的。同样，如果操作员A自己在对同一产品部件的重复衡量中得到不同的结论，那么该衡量系统也是不合适的。31属性计量R&R

在获得属性数据时，较好的可重复性和可复69属性衡量系统属性衡量系统将每一