中兴绿带教材-数据收集和测量系统分析.ppt

1、数据收集计划&测量系统分析,中兴康讯六西格玛推进办,目录,项目数据收集计划 测量系统分析概述 连续数据测量系统分析 离散数据测量系统分析 （重点Kappa）,一、项目数据收集计划,第一步,思考下列问题: 1. 收集数据的目标或期望结果是什么? 2. 一般来讲，为了达到目的需要收集什么数据? 3. 为收集数据，你将监测什么过程和产品？,起草项目数据收集计划,第二步,决定测量对象时，思考下列问题: 我们需要什么数据? 决定具体的测量数据(将被集中起来)以满足第1步所述的目标。确认所需的每一个Y或X。 对每一个测量，其操作定义是什么? 写下每一个定义，以确保所有团队成员对于收集的数据有一个共同的理解

2、。,第三步,测量工具：当决定使用测量工具时，首先检查该工具是否存在；如果不存在, 你将需要购置或重新选择工具。下列是一些工具的例子：秒表，量具，眼睛，直尺，千分尺，计算机，测量图，温度计，天平，调查表和X-射线仪器。例如，如果你决定测量一个拜访电话打了多长时间，合适的测量工具可能是一只秒表，或者储存在拜访系统里的计时软件。,准备抽样方案：抽样方案决定数据收集的频率和数量。,数据收集计划案例一,提高临时进出口通关效率项目数据收集案例,二.测量系统分析概述,在实际工作中，我们目前的过程管理还大量的建立在经验和逻辑的基础上，运用数据进行定量分析和决策还比较少。 实施6，就是要将我们的过程管理建立在数

3、据和事实的基础上，对数据进行分析。确保数据可信和可靠，并对这些数据进行准确的分析，是我们的管理和服务的基础。在6项目中，测量系统分析的主要目的就是确定项目中所使用的数据是否可信和可靠，为我们的正确决策提供依据。,引入测量系统分析的目的,？,6方法建立在这样一种思想上：基于数据的决策。用于决策过程的数据必须是可靠的。基于不可靠数据的决策与无数据支持的决策没有什么差别，甚至更糟。,您的测量系统是否好得足以让您放心收集数据？ 测量系统分析将给您答案。,测量系统分析使您能够： 1. 确定测量误差是否很小，相对产品规范或过程误差来说是否 可以接受。 2. 确定您是否对数据的“质量”充满信心。 3. 分析

4、测量仪器是否具有适当的分辨率。 4. 如果测量误差不可接受，将注意力重点放在需要改进的方面。,测量是任何6项目的基础,有关测量数据的常见问题,什么是测量？ 将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较。 测量结果=真实值+误差 为什么我们需要测量数据？ 我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关过程管理的决策。 我接受这件产品吗？ 过程是很好，还是需要进行调整？ 3. 我们对测量数据有什么期望？ 准确性 数据必须告诉我们真相！ 重复性 重复测量必须产生同样的结果！ 再现性 结果不应该受检验员或测量方法的影响。 4. 什么是测量仪器？ 用来进行测量的任何仪器。 5. 什么是检验员（或者

5、鉴定人）？ 使用测量仪器进行测量的个人或装置。,t2 = p2 m2 总的观察偏差 实际偏差 测量系统偏差,测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的过程,什么是“测量系统”？ 测量系统包括: 人（及其培训）、过程 （测量程序、方法）、设备（量具或测量工具）、环境及所有这些因素的相互作用。 测量总偏差:,有关测量数据的常见问题,测量系统偏差的来源,测量系统分析计划,1. 确定数据的类型 2. 确定误差的来源 3.样本选择 4.数据收集 5.数据分析,三、连续数据测量系统分析,连续数据测量系统分析步骤,部件 A,部件 B,因为上面刻度的分辨率比两个部件之间的差异要大，两个部件将出现相同的测量结果。

6、,第二个刻度的分辨率比两个部件之间的差异要小，部件将产生不同的测量结果。,A = 2.25 B = 2.00,测量仪器分辨率,测量仪器分辨率: 可定义为测量仪器能够测得最小变化范围的能力。 看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。,A = 2.0 B = 2.0,部件 A,部件 B,测量系统分辨率最高原则,测量系统的精度（分辨率）须比被测量体要求精度高一个数量级，即如果要求测量精度是0.001，测量仪器的精度要求须是0.0001。亦即测量系统应该至少能测出上下规格限间距的1/10 。 例如LSL是5mm，USL是10mm，上下

7、规格限之差是5mm，测量设备应至少0.5mm的刻度。,测量的准确性是测量所得的平均值与真实值的差别。,真实值,偏 移,观察的平均值,系统误差或偏移,准 确 性,在量程范围内，偏倚是基准值的线性函数。 测量系统的偏倚具有线性。 一般说来，量程较低的地方，测量偏倚会比较小；量程较高的地方，测量偏倚会比较大。 可以通过回归分析来判断线性。 线性度|斜率|过程波动，线性度越小，测量系统越好。,线 性,测量系统的分布(s and s2) 长期应该保持稳定。 没有漂移、突然偏移循环等。 利用控制图进行评估和分析。,采用长期的测量设备计划以维持稳定性,稳 定 性,所有的测量系统需要校准: 1. 校准时可参考

8、量具制造者的建议。 2. 定期对操作员培训考核。 3. 相关软件。,对比一个已知的真实值检查测量系统或相对于一个已知的标准调整量具以至读数正确。,校 准,精 确 性,精 确 性描述了测量系统的波动： 可重复性 波动由量具本身造成； 可再现性 波动由测量者的技巧造成。,两 个 组 成 部 分,(重复性和再现性),在相同条件下，重复检查同一物体，产生相同结果的量具的能力。 或 者. 在相同条件下，对同一物体进行重复测量所得的偏差。 同一测量者 同样的测量设备 同样的工件 同样的环境的条件,精 确 性重 复 性,在不同的条件下测量同一物体得到相同结果的能力。 不同条件下测量结果的偏差。 不同的测量者

9、或者不同的测量设备 （测量者和测量设备只能有一样不同） 同样的工件 同样的环境的条件,再 现 性 也 有 两 个 组 成 部 分,精 确 性再 现 性,准确性和精确性的关系,连续型MSA原理：控制图方法,用极差图来确定重复性,用均值图来确定再现性,用均值图来确定变差,测量者与被测对象的关系,对某一被测对象，不同的测量者可能有相似的测量值（被测对象2） 对另一工件（被测对象3）不同的测量者的测量值有显著的差别。,part 1,part 2,part 3,Overall Length,对所有被测对象，不同的测量者都会产生差异； 测量者的差异根据被测对象的不同而不同。,1,3,2,1,1,3,3,2

10、,2,1. 23个测量者。 2. 10个待测对象。 3. 每一个测量者应测量所有被测对象2-3次。 4. 使用代表整个过程偏 差的被测对象。 5. 随机取样是非常重要的。,数据收集原则,重复性和再现性与容 差的百分比,1,Precision to Tolerance Ratio-P/T,重复性和再现性与总过程偏差的百分比,2,Precision to Total Variation Ratio-P/TV,3,%Contribution,量具相对于规范的测量能力；,量具相对于过程偏差的测量能力,测量系统的能力3个重要指数,测量系统的方差与总 过程方差的百分比,%Study Var,%Tolera

11、nce,%Contribution,Minitab 显示:,容差百分比,调查百分比,贡献百分比,3个重要指数判断标准,sgage = 测量误差 公差 = USL - LSL USL = 规范上限 LSL = 规范下限,2. 对于单边规格限：,在分子中使用2.575 sgage (即5.15/2 = 2.575) 公差= USL 平均值 或 平均值 - LSL 总是使用历史 平均值,5.15 标准误差包含了正态分布的99%。,5.15 s,+2.575,-2.575,99%,1. 对于双边规格限：,关于容差百分比的解释,Minitab要求数据排成3列.,堆积数据：把所有被测对象放在1列，所有测量

12、者放在第2列，测量结果放在第3列。 这意味着如果有: 10个被测对象 3个测量者 2次重复测量 则每个被测对象编号将重复6次。,使用Minitab分析案例,Stat Quality Tools Gage Study Gage R&R Study(Crossed),打开数据文件: 测量系统分析 . MTV,见 下 页,输入： 部件序数列 操作员数据列 测量数据列,采用 ANOVA 法,Gage R&R %Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 0.004437 10.67 Repeatability 0.001292 3.1

13、0 Reproducibility 0.003146 7.56 Operator 0.000912 2.19 Operator*PartID 0.002234 5.37 Part-To-Part 0.037164 89.33 Total Variation 0.041602 100.00,贡献百分比： 10测量系统不好。,StdDev Study Var %Study Var %Tolerance Source (SD) (5.15*SD) (%SV) (SV/Toler) Total Gage R&R 0.066615 0.34306 32.66 34.31 Repeatability 0.

14、035940 0.18509 17.62 18.51 Reproducibility 0.056088 0.28885 27.50 28.89 Operator 0.030200 0.15553 14.81 15.55 Operator*PartID 0.047263 0.24340 23.17 24.34 Part-To-Part 0.192781 0.99282 94.52 99.28 Total Variation 0.203965 1.05042 100.00 105.04,调查百分比： 30%不可接受。,StdDev Study Var %Study Var %Tolerance S

15、ource (SD) (5.15*SD) (%SV) (SV/Toler) Total Gage R&R 0.066615 0.34306 32.66 34.31 Repeatability 0.035940 0.18509 17.62 18.51 Reproducibility 0.056088 0.28885 27.50 28.89 Operator 0.030200 0.15553 14.81 15.55 Operator*PartID 0.047263 0.24340 23.17 24.34 Part-To-Part 0.192781 0.99282 94.52 99.28 Total

16、 Variation 0.203965 1.05042 100.00 105.04 Number of Distinct Categories = 4,差别类数目： 5不可接受,容差百分比： 30不可接受。,指的是测量系统可以识别出的过程数据中的非重叠组的数目。 差别类数目 = x 1.41,spart-to-part sgage,注意： 差别类数目适用于连续数据的ANOVA 法GR&R。,差别类数目,图形结果显示总图,变差的组成图解释,极差图解释,均值图解释,以零件类别比较图解释,以操作员类别比较图解释,操作员与零件交互作用图解释,练 习,1.所有人员分为5个小组 2.每个小组选择3个成员作

17、为测量者，重复2次 3.5个杯子作为测量对象,分别进行标号 4.测量工具为直尺 5.一个人记录数据 注意：测量的时候杯子的顺序要打乱、随机。 数据记录如下:,四、离散数据测量系统分析（重点Kappa）,1. 将被测对象与规范极限比较，在通过与不通过判断基础上决定是否接受被测件。 2. 离散数据测量系统分析通常由2-5个测量者测试20-50个被测对象来进行。 3. 每一个测量者应以随机顺序测量所有被测件2-3次，且2-3次评估之间相隔一个星期。 4. 样本选择标准： 一些可以接受40%，一些不合格40， 一些处于边缘20%。 一般，一致性得分= 95%，可以接受；一致得分= 100% ，就是好系

18、统!,离散数据测量系统分析要求,离散数据测量系统分析举例,财务凭证的审核： 从当前已制单未复核归档的凭证中选取有代表性的凭证样本25份(合格单据20份，不合格单据5份)，由3个财务稽查人员对这些凭证按照正常稽核工作程序分别进行2次独立复核，记录审核结果，计算重复性、再现性。,打开数据文件: 测量系统分析. MTV,Minitab: Stat Quality Tools Attribute Agreement Analysis,Minitab离散数据测量系统分析,Attribute Gage R&R Study Attribute Gage R&R Study for Measurement W

19、ithin Appraiser 重复性偏差(评估财务稽核人员自身的误差） Assessment Agreement Appraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 1 15 15 100.0 ( 92.8, 100.0) 2 15 13 86.7 ( 59.5, 98.3) 3 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8) # Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.,结果显示1,Each Appraiser vs Standard Assessment Ag

20、reement 每个财务稽核人员的检验结果与真值的比较 Appraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 1 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8) 2 15 13 86.7 ( 59.5, 98.3) 3 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8) # Matched: Appraisers assessment across trials agrees with standard.,结果显示2,Assessment Disagreement # 合格/ # 不合格/ Appraiser 不合格 Percent (%)

21、合格 Percent (%) # Mixed Percent (%) 1 1 16.7 0 0.0 0 0.0 2 0 0.0 0 0.0 2 13.3 3 0 0.0 0 0.0 1 6.7 # 合格/不合格: Assessments across trials = 合格 / standard = 不合格. # 不合格/合格: Assessments across trials =不合格 / standard = 合格. # Mixed: Assessments across trials are not identical.,结果显示3,判错率：5可接受,Between Appraisers Assessment Agreement 再现性偏差(评估财务稽核人员之间的误差) # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 15 13 86.7 (