MSA测量系统分析经典解析

1、课程mullu 基本概念 测量系统的统计特性 MSA的重要性 MSA在生产过程中的位置 MSA分析的对象 测量误差的来源 测量系统应有的特性 GRR对能力指数Cp的影响课程内容 计量型分析 稳定性分析 偏倚分析独立样本法 线性分析 重复性和再现性分析 计数型分析 风险分析法 破坏性分析基本概念 测量测量：赋值给具体事物以表示它们之间关于特定特性的关系。赋值过程即为测量过程，而赋予的值定义测量值。 量具量具：任何用来获得测量结果的装置，包括用来测量合格不合格的装置。 测量系统测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。测量仪器分辨率测

2、量仪器分辨率（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。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。部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.25B=2.00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。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。 注意：显示或者报告的位数不一定就是仪器的 分辩率。如： 测量值为：29.075，29.080， 29.085， 其分辩率就可能不是0.001，而是0.00

3、5直尺直尺卡尺卡尺千分尺千分尺.28.279.2794.28.282.2822.28.282.2819.28.279.2791 盲测（盲测（blind measurement): 是指在实际测量环境下，由一事先不知道对该测量系统进行评估的操是指在实际测量环境下，由一事先不知道对该测量系统进行评估的操作者所获得的测量结果。如：作者所获得的测量结果。如： 测量系统分析人员将评价的510个零件予以编号，然后要求评价人 A用测量仪器将这些已编号的510个零件第一次进行依次测量（注意：每个零件的编号不能让评价人知道和看到），同时测量系统分析人员将评价人A第一所测量的数据和结果记录于相关测量系统分析表中，

4、当评价人A第一次将510个零件均测量完后，由测量系统分析人员将评价人A已测量完的510个零件重新混合，然后要求评价人A用第一次测量过的次测量仪器对这些已编号的510个零件第二次进行依此测量，同时测量系统分析人员将评价人A第二次所测量的数据和结果记录于相关测量系统分析表中，第三次盲测以此类推。普通原因普通原因 也叫一般原因、偶然原因，是引起变差的一种因。这类原因特点是数量多、始终存在、相互独立且不易识别，其中每个原因的影响只是构成总变差的一个很小的分量。消除或纠正这类原因，需要管理决策，改进过程和系统。 若过程仅仅存在普通原因造成的变差，则该过程处于统计控制状态，简称过程“受控”，再SPC图中表

5、现为无点出界且点的分布随机。特殊原因特殊原因 也叫可查明原因，是引起变差的另一种原因。这类原因是可查明的、非过程固有的，且至少理论上是可以加以消除的。 过程一旦出现特殊原因，在SPC图中表现为：点出界或点分布不随机。简称过程“失控”。准确度准确度(Accuracy)l准确度(Accuracy) 测量的平均值与真值吻合的程度l真值(True Value): 理论上正确的值 国际度量衡标准准确准确度度精密度精密度高高低低高高低低 测量系统的统计特性 Bias偏倚(Accuracy准确性) Repeatability重复性 Reproducibility再现性 Linearity线性 Stabili

6、ty稳定性偏倚(Bias)基准值观测平均值偏倚偏倚偏倚：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等级的测量设备进行多次测量，取其平均值。造成过份偏倚的可能原因 仪器需要校准 仪器、设备或夹紧装置的磨损 磨损或损坏的基准，基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当 仪器质量差设计或一致性不好 线性误差 应用错误的量具 不同的测量方法设置、安装、夹紧、技术 测量错误的特性 量具或零件的变形 环境温度、湿度、振动、清洁的影响 违背假定、在应用常量上出错 应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误再现性(Reproducibility)由不同操作人员，采用相同的测量仪器，测

7、量同一零件的同一特性时测量平均值的变差（三同一异）再现性再现性不好的可能潜在原因 零件(样品)之间：使用同样的仪器、同样的操作者和方法时，当测量零件的类型为A,B,C时的均值差。 仪器之间：同样的零件、操作者、和环境，使用仪器A,B,C等的均值差 标准之间：测量过程中不同的设定标准的平均影响 方法之间：改变点密度，手动与自动系统相比，零点调整、夹持或夹紧方法等导致的均值差 评价人(操作者)之间：评价人A,B,C等的训练、技术、技能和经验不同导致的均值差。 环境之间：在第1,2,3等时间段内测量，由环境循环引起的均值差。这是对较高自动化系统在产品和过程资格中最常见的研究。 仪器设计或方法缺乏稳健

8、性 操作者训练效果 应用零件尺寸、位置、观察误差(易读性、视差)重复性(Repeatability)重复性指由同一个操作人员用同一种量具经多次测量同一个零件的同一特性时获得的测量值变差（四同）重复不好的可能原因 零件(样品)内部：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性。 仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，质量差或维护不当。 基准内部：质量、级别、磨损 方法内部：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差 评价人内部：技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳。 环境内部：温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期起 伏变化。 仪器设计或方法缺乏稳健性 ，一致性不好 应用错误的量具

9、 量具或零件变形，硬度不足 应用：零件尺寸、位置、操 作者技能、疲劳、观察误差 (易读性、视差)稳稳定性定性( (Stability) ) 稳稳定性是指定性是指测量系统测量系统在某持在某持续时间续时间內，內，测量测量同一同一基准基准或或 零件的零件的“单单一特性一特性”时时，所，所获获得的得的测量值的总变测量值的总变差。差。时间时间 2时间时间 1稳稳定性定性不稳定的可能原因 仪器需要校准，需要减少校准时间间隔 仪器、设备或夹紧装置的磨损 正常老化或退化 缺乏维护通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 磨损或损坏的基准，基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当 仪器质量差设计或一致性不好

10、仪器设计或方法缺乏稳健性 不同的测量方法装置、安装、夹紧、技术量具或零件变形 环境变化温度、湿度、振动、清洁度 应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误 线线性是指量具在性是指量具在预预期作期作业范围业范围內偏倚值的差內偏倚值的差异异。基準值基準值較小的偏倚較小的偏倚基準值基準值較大的偏倚較大的偏倚量測平均值量測平均值(低量程低量程)量測平均值量測平均值(高量程高量程)线性线性(Linearity)(Linearity)线性误差的可能原因 仪器需要校准，需减少校准时间间隔； 仪器、设备或夹紧装置磨损； 缺乏维护通风、动力、液压、腐蚀、清洁； 基准磨损或已损坏； 校准不当或调整基准使用不当

11、； 仪器质量差；设计或一致性不好； 仪器设计或方法缺乏稳定性； 应用了错误的量具； 不同的测量方法设置、安装、夹紧、技术； 量具或零件随零件尺寸变化、变形； 环境影响温度、湿度、震动、清洁度； 其它零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、读错。MSA 的重要性 如果仪器选择或测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或过程特性。PROCESS原料人機 法環測量測量結果好不好測量MSA在生产过程中的位置测量系统分析接受？统计过程控制和能力分析接受？维持统计过程控制持续改进？抽样检验是是否否否是改进改进MSA分析的对像 为分析在各种测量和实验设

12、备系统测量结果中 表现的变差，必须必须进行适当的统计研究。此要 求必须用于在控制计划中提及的测量系统控制计划中提及的测量系统。 此项要求就是包含控制计划中提及的产品特性 和过程特性。测量误差 y= x + 测量值=真值(True Value) + 测量误差测量误差来源 足够的分辨率足够的分辨率。为了测量的目的，相对于过程变差或规范控制限，测量的增量应该很小。通常所有的十进制或10/1法则，表明仪器的分辨率应公差(过程变差)分为十份或更多。这个规则是选择量具期望的实际最低起点。 测量系统应该是统计受控制的测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重复条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特

13、殊原因造成。测量系统应有的特性R&R 对过程能力计算的影响观测到的过程变差实际的过程变差测量系统的变差R&R 对过程能力计算的影响70%60%50%40%30%10%GRR对能力指数Cp的影响6 take weherebut level, confidence 99%for ,15. 5, 1%100%6,622222kbecauseGRRGRRGRRkGRRobserveoracutalxLUCpmopppompxxmaoGRR对能力指数Cp的影响2222222)(1)(11111GRRCpCpCpGRRCpCpCpCpGRRGRRCpCpGRRCpGRRCpCpCpCpCp

14、ooaoaoomooaaooaoomoaoaao例题 如果目前有一个制程其观察的Cpo=1.67，而其GRR=0.2，请试算其真实的Cpa=? 解05. 2)2 . 067. 1 (167. 1)(122GRRCpCpCpooa测量系统分析方法MSA计量型计数型破坏型MSA的分类计量型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计数型MSA计数型风险分析法信号分析法数据解析法破坏性MSA破坏型偏倚分析变异分析稳定性分析法稳定性分析的做法决定要分析的测量系统选取一标准样本，取值参考值请现场测量人员连续测量25组数据每次测量25次输入数据到EXCEL，Xba

15、r-R表格中计算控制界限，并用图判定是否稳定后续持续点图，判图保留记录稳定性分析的做法n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：n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄稳定性分析的做法n选取一标准样品n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性n取出对产品特性或过程特性有代表性的样本。n针对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。n如果标

16、准样本为可溯源的基准值，则直接作为参考值。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄稳定性分析的做法n请现场测量人员连续测量25组数据，每次测量25次。n记录下这些数据。n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。可能的频次如：n每小时1组；n每天1组；n每周1组。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並

17、用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄稳定性分析的做法n将数据输入到excel中。n计算每一组的平均值n计算每一组的R值。n计算出平均值的平均值n计算出R的平均值。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄稳定性分析的做法n计算控制界限n平均值图：Xbarbar+-A2Rbar, XbarbarnR值图：D4Rbar, Rbar, D3Rbarn划出控制界限n将点子绘上n先检查R图，以判定重复性是否稳定。n再看Xbar图，以判定偏移是否稳定。n

18、若控制图稳定，可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检定，看是否有偏差。n若控制图稳定，可以利用Rbar/d2来了解仪器的重复性。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄稳定性分析的做法n后续持续点图、判图n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。n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。n此时由于样本、仪器、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

19、。n异常的判定n采用点、线、面原则识别异常因素n异常的处理nR图失控，表明不稳定的重复性，可能什么东西松动、阻塞、变化等。nX-BAR失控，表明测量系统不再正确测量，可能磨损，可能需重新校准。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄控制图的判读n超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据UCLCLLCL异常异常控制图的判读n链：有下列现象之一即表明过程已改变n连续7点位于平均值的一侧n连续7点上升(后点等于

20、或大于前点)或下降。UCLCLLCL控制图的判读n明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。UCLCLLCL稳定性分析的做法n不可以发生重复性之标准差大于制程标准差之现象，如果有发生此现象，代表测量之变异大于制程变异，此项仪器是不可接受的n保留记录n各项的分析记录要保存下来，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。決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄范例10/1610

21、/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/2248.248.148.348.048.148.148.348.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.6

22、48.448.348.948.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.4252015105049.549.048.548.0SubgroupMeans1X=48.483.0SL=49.16-3.0SL=47.801.00.50.0StDevsS=0.34833.0SL=0.8944-3.0SL=0.000Stability Analysis for viscosity稳定性分析举例偏倚分析的做法偏倚分析的做法决定要分析的测量系统抽取样本，取值参考值请现场测量人员测量15

23、次输入数据到EXCEL表格中计算t值，并判定是否合格，是否要加补正值保留记录偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n自控制計劃中去尋找需要分析的測量系統，主要的考慮來自：n控制計劃中所提及的產品特性n控制計劃中所提及的過程特性偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n自生產現場抽取樣本：n一般是取在製程中間的產品。n拿取此產品到更高精密的測量設備，測量十次，加以平均，取得

24、參考值。偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n現場人員測量：n現場人員：指的是實際在現場工作的人員，由於他們來進行測量，才能真正了解公司測量的偏差是多少。n重複測量十五次，取記錄其值。偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n將數據輸入到excel的檔案中，或者是minitab中：nexcel：我們利用來計劃平均值，標准差，以及平均值的標准差。n平均值使用的語法：ave

25、ragen標准差的語法為：stdev偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n計算t值，並加以判定nt值的計算法：利用(平均值-標准值)平均值的標准差。nt=是指用來判定是否有明顯偏差的基准，其和自由度有關，一般典型的=0.05n如果t t就代表有明顯的偏移。n如果t t就代表沒有明顯的偏移。偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n結果判定n如果t t就代表有明顯的偏移。

26、n此時就要再看其所受的影響。n我們利用偏差公差，或偏差過程變化範圍來了解其受影響的比例，如果比例比較高時那麼就可能儀器要停用或者修理。偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n保留記錄n各項的線性分析的記錄要保存下來，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測量儀器其測量能力是足夠的。偏倚练习基准值=6.0偏倚15.8-0.225.7-0.335.9-0.145.9-0.156.00.066.10.176.00.086.10.196.40.4106.30.3116.00.012

27、6.10.1136.20.2145.6-0.4156.00.0数据解析结果n(m)均值标准偏差r均值的标准偏差b测量值156.00670.225140.05814详细计算过程1153.005813.00067.005813.01522514.022514.055333.38 .0)15, 1(6 .54 .60067.000.60067.6*2tnmgdbiasreferenceaveragerbr查表的t=2.14， tt，因此测量系统没有明显的偏倚，是可以接受的 计算偏倚 : 偏倚= 观察平均值（VA） 基准值（VT） 制程变异= 6（ 3） 如果需要一个指数，把偏倚乘以100再除以过程变

28、差(或公差)，就把偏倚转化为过程变差(或公差)的百分比，偏倚占过程变差的百分比计算如下： 偏倚%=100(偏倚)/过程变差 偏倚占公差百分比采用同样方法计算，式中用公差代替过程变差。上例中：量测平均值VA=6.0067, 已知该零件的基准值VT为6.00mm，零件的过程变差为0.070 mm则 Bias=VA-VT=6.0067-6.00=0.0067mm% Bias=100（| Bias |/过程变差） =100（0.0067/0.070）=9.57% 判定:针对偏倚之部份，判定之原则为： 重要特性部份其偏倚%须=10%； 一般特性其偏倚%须30%；应依据仪器之使用目的来说明其接受之原因。

29、其偏倚%大于30%者，此项仪器不适合使用。 偏倚分析举例线性分析的做法線性分析的做法決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量12次輸入數據到EXCEL表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄線性分析n決定要分析的測量系統n由控制計劃當中挑選，需要進行分析的儀器。n一般典型包含了產品特性測量儀器以及過程特性測量儀器。n測量風險愈高的儀器要愈優先分析。n線性一般是在製程變異範圍比較寬，只做單點的偏差分析，可能擔心不足時使用。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據

30、到EXCEL表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄線性分析n抽取代表製程變異範圍的樣品，45個n此時一般由現場當中取出。n最好能覆蓋最大值和最小值。n針對取出的樣品進行精測n利用更高等級的測量設備進行測量十次，將十次的值進行平均，將此平均值做為參考值。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到EXCEL表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄線性分析n請現場測量人員測量每一樣本12次n測量人員應當是能夠代表實際測量的人員。n同一樣品請測量人員重複測量12次。n記錄下測量數據。

31、決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到EXCEL表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄線性分析n輸入數據到EXCEL表格中n輸入已經得到的測量數據。n利用EXCEL的資料分析工具中的迴歸工具進行相應的計算。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到EXCEL表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄線性分析n計算截距t值，斜率t值n利用EXCEL的資料分析工具中的迴歸工具進行相應的計算。n我們直接看各項的t檢

32、定結果，以及看p值。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到EXCEL表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄線性分析n是否合格，是否要加補正值或調整n檢查截距的t值是否大於t，如果是大於t，則代表有明顯的截距問題。或則可以直接看p值，如果p0.05也就是代表有明顯的截距問題。n檢查斜率的t值是否大於t，如果是大於t，則代表有明顯的斜率問題。或則可以直接看p值，如果p0.05也就是代表有明顯的斜率問題。n如果截距是明顯的，那麼先看其截距百分比，以決定其是否要加補正值。n如果斜率是明顯的，那麼先看其斜率

33、百分比，以決定是否要對斜率進行處理。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到EXCEL表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄線性分析n保留記錄n各項的線性分析的記錄要保存下來，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測量儀器其測量能力是足夠的。決定要分析的測量系統抽取代表制程的45樣本每個樣品精測，取值參考值請現場測量人員測量每一樣本12次輸入數據到EXCEL表格中計算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補正值或調整保留記錄线性示例 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，

34、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內选择了五个零件。每个零件经过全尺寸检测测量以确定其基准值。然后由领班分別测量每个零件12次。研究中零件是被随机选择的。示例pmrpmrpmrpmrpmr122.7245.1365.8487.65109.1122.5243.9365.7487.75109.3122.4244.2365.9487.85109.5122.5245.0365.9487.75109.3122.7243.8366.0487.85109.4122.3243.9366.1487.85109.5122.5243.9366.0487.85109.5122.5243.

35、9366.1487.75109.5122.4243.9366.4487.85109.6122.4244.0366.3487.55109.2122.6244.1366.0487.65109.3122.4243.8366.1487.75109.4示例零件基准值123452.004.006.008.0010.0010.71.1-0.2-0.4-0.920.5-0.1-0.3-0.3-0.730.40.2-0.1-0.2-0.540.51-0.1-0.3-0.750.7-0.20.0-0.2-0.660.3-0.10.1-0.2-0.570.5-0.10.0-0.2-0.580.5-0.10.1-0.

36、3-0.590.4-0.10.4-0.2-0.4100.40.00.3-0.5-0.8110.60.10.0-0.4-0.7120.4-0.20.1-0.3-0.6偏倚均值0.4916670.1250.025-0.29167-0.61667示例20.741.16-0.28-0.410-0.920.54-0.16-0.38-0.310-0.720.440.26-0.18-0.210-0.520.5416-0.18-0.310-0.720.74-0.2608-0.210-0.620.34-0.160.18-0.210-0.520.54-0.1608-0.210-0.520.54-0.160.18-

37、0.310-0.520.44-0.160.48-0.210-0.420.44060.38-0.510-0.820.640.1608-0.410-0.720.44-0.260.18-0.310-0.6%17.13100 %0.79 6.000.1317 98. 0 7367. 0ny b 0.1317- 1, ;22222222过程变差线性线性过程变差倾斜度线性拟合优度倾斜度基准值倾斜度偏倚其中nyynxxnyxxyRnxaxnxnyxxyaxayaxby示例10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0-1REFERENCEBIASS = 0.239540 R-Sq = 71.4 % R-Sq(

38、adj) = 70.9 %BIAS = 0.736667 - 0.131667 REFERENCE95% CIRegressionRegression Plot 判定 : 针对重要特性其线性度%5% 一般特性其线性度%10%以上者判为不合格，此仪器不适合使用。重复性和再现性分析的做法R&R分析的三种方法 极差分析法（Range method） 均值极差法(Average and Range method) 方差分析法(ANOVA method)极差分析法极差分析法 典型的极差法使用两名评价人和五个零件进行分析，在这个分析中，每个评价人测量每个零件一次，每个零件的极差是评价人A获得的测量

39、结果与评价人B的测量结果的绝对值，利用这些数据来计算R&R，但这种方法，无法分解成是仪器的误差或是人的误差。通常用来快速检查验证R&R是否有变化。分析数据零件评价人A评价人B极差(A-B)10.850.800.0520.750.700.0531.000.950.0540.450.550.1050.500.600.10计算%5 .75)40. 0/303. 0(100&%40. 0303. 019. 1/07. 015. 5)(15. 5&07. 05/35. 052RRdRRGRRRi如果已知过程总变差为均值极差分析法均值极差分析法 是一种可同时对测量系统提供重

40、复性和再现性估计值的方法，这种方法允许将测量系统的变差分解成两个独立的部分：重复性和再现性，但不能确定它们两者之间的相互作用。R&R分析的做法決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行

41、判定，和採取相應措施保留記錄n決定要分析的測量系統n由控制計劃當中挑選，需要進行分析的儀器。n一般典型包含了產品特性測量儀器以及過程特性測量儀器。n測量風險愈高的儀器要愈優先分析。R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n選擇十個可以代表製程變化的產品，一般此項產品的變化，最好能夠覆蓋產品的變化範圍比較好。n選擇可以代表實際現測量人員的操作測量人員。n每一個測量人員針對每一個產品重複測量2

42、3n測量風險愈高的儀器要愈優先分析。R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n請現場人員對十個產品重複測量23次。n在測量時，要使用盲測的原則，偵測出人員平常測量時的無意識錯誤，才能真正估計出在正式測量時的誤差。R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&

43、;R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n將各項的測量數據輸入到excel的檔案當中。n輸入數據時要注意有效讀數，只取到最小讀數，如果要估讀，只能估讀一半。R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n計算出R&R的結果n一般利用此項的excel表格可以得可以下的結果：nAV:人員的變異nEV:儀器的變異nPV：產品的變異nTV：總變異nR&R%：重

44、複性和再現性所佔的比例。R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n判定：nR&R%10%，良好，可以接受。n10%R&R%30%，不可以接受。R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員23人請現場人員對十個產品連續重複測量23次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相

45、應措施保留記錄n保留記錄n各項的R&R的記錄要保存下來，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測量儀器其測量能力是足夠的。方差分析法(ANOVA)方差分析法 是一种标准的统计技术，可用它来分析测量误差和一个测量系统研究中的其它变差来源。在变差的分析中，变差可以分为四类：零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用以及由于量具造成的重复误差。R&R練習PARTREADING1READING210.650.6021.001.0030.850.8040.850.9550.550.4561.001.0070.950.9580.850.8091.001.00100.600.70操作者

46、AR&R練習PARTREADING1READING210.550.5521.050.9530.800.7540.800.7550.400.4061.001.0570.950.9080.750.7091.000.95100.550.50操作者BR&R練習PARTREADING1READING210.500.5521.051.0030.800.8040.800.8050.450.5061.001.0570.950.9580.800.8091.051.05100.850.80操作者C示例操作者A操作者B测试123平均极差123平均极差零件A217216216216.312162192

47、20218.34零件B220216218218.04216216220217.34零件C217216216216.31216215216215.71零件D214212212212.72216212212213.34零件E216219220218.34220220220220.00216.3216.95 . 715. 5Re45. 172. 1/5 . 2/4 . 65 . 2575. 25 . 210/2524ypeatabilitdRRDUCLReR第一步计算重复性（EV）重复性来自：仪器本身变化、零件在仪器中测量位置变化。子组极差正好代表了上述两种变化。012345678910012345

48、67Sample NumberSample RangeR Chart for C1 - C3R=2.5UCL=6.436LCL=0第二步计算再现性（AV）计算操作平均的极差(RO)利用d2系数将RO转换成标准差乘以5.15减去由于重复性所造成的部份注：n零件数量r测量次数nr总的测量次数19. 015. 50 . 10 . 135)5 . 7()2 . 2(15. 515. 52 . 241. 16 . 015. 515. 5222*22ooonrdRilityreproducibdRiltyreproducib第三步计算零件间的变异（PV）每次的值都是同一零件测三次，所以只是侦测出仪器变异(

49、Re)。二个测量者之间差异代表了人员之间的差异(Ro)每个产品间的差距代表了产品的差异(Rp)。%100%&)(15. 547. 1)19. 045. 1 (&)(22222222tmmptpppmeemRRdRdRRR零件間變差零件a零件b零件c零件d零件e操作者A平均216.3218.0216.3212.7218.3操作者B平均218.3217.3215.7213.3219.2再平均217.3217.7216.0213.0219.2241. 16 . 78 .1241. 1&%7 .501009 .146 . 7100&100&%9 .1490. 2

50、15. 590. 2)47. 150. 2()(8 .1250. 215. 550. 248. 22 . 622222RRPVTVRRRRTVPVdRtmmptpp數據分級數012345678910212213214215216217218219220221Sample NumberSample MeanX-bar Chart for C1 - C3111Mean=216.6UCL=219.2LCL=214.1m2 23 34 45 56 67 78 89 91010111112121313141415151 11.411.912.242.482.672.832.963.083.183.273

51、.353.423.493.552 21.281.812.152.402.602.772.913.023.133.223.303.383.453.513 31.231.772.122.382.582.752.893.013.113.213.293.373.433.504 41.211.752.112.372.572.742.883.003.103.203.283.363.433.495 51.191.742.102.362.562.732.872.993.103.193.283.353.423.496 61.181.732.092.352.562.732.872.993.103.193.273.

52、353.423.497 71.171.732.092.352.552.722.872.993.103.193.273.353.423.488 81.171.722.082.352.552.722.872.983.093.193.273.353.423.48g9 91.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.353.423.4810101.161.722.082.342.552.722.862.983.093.183.273.343.423.4811111.161.712.082.342.552.722.862.983.093.183.273.34

53、3.413.4812121.151.712.072.342.552.722.852.983.093.183.273.343.413.4813131.151.712.072.342.552.712.852.983.093.183.273.343.413.4814141.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.273.343.413.4815151.151.712.072.342.542.712.852.983.083.183.263.343.413.48 15 151.1282.0592.5342.8473.0783.2583.4071.6932.3262

54、.7042.9703.1733.3363.472m : the number of trials ( m = 3 )g : the number of parts times the number of appraisers ( g = 5 x 2 = 10 )Table d2* Values For The Distribution of The Average Range ( d2* value for g 15 )( d2* value for g 15 )子组内样本数A2D3D421.88003.26731.02302.57540.72902.28250.57702.11560.483

55、02.00470.4190.0761.92480.3730.1361.86490.3370.1841.816100.3080.2231.777110.2850.2561.744120.2660.2841.716130.2490.3081.692140.2350.3291.671150.2230.3481.652控制图系数表Misc:Tolerance:Reported by:Date of study:Gage name:1.080.980.880.780.680.580.480.38 5 4 3 2 1PartResponse1 2 3 1.080.980.880.780.680.580.4

56、80.3810 9 8 7 6PartResponseRunchart of Response by Part, OperatorMisc:Tolerance:Reported by:Date of study:Gage name:1.11.00.90.80.70.60.50.40.3321Xbar Chart by OperatorSample MeanMean=0.8075UCL=0.8796LCL=0.73540.150.100.050.00321R Chart by OperatorSample RangeR=0.03833UCL=0.1252LCL=0Gage R&R (Xb

57、ar/R) for ResponseMisc:Tolerance:Reported by:Date of study:Gage name:10 9 8 7 6 5 4 3 2 11.11.00.90.80.70.60.50.4PartOperatorOperator*Part InteractionAverage1 2 3 Gage R&R (Xbar/R) for ResponseMisc:Tolerance:Reported by:Date of study:Gage name:10 9 8 7 6 5 4 3 2 11.11.00.90.80.70.60.50.4PartResp

58、onse by PartGage R&R (Xbar/R) for ResponseMisc:Tolerance:Reported by:Date of study:Gage name:3211.11.00.90.80.70.60.50.4OperatorResponse by OperatorGage R&R (Xbar/R) for ResponseMisc:Tolerance:Reported by:Date of study:Gage name:%Contribution %Study Var Part-to-PartReprodRepeatGage R&R10

59、0500Components of VariationPercentGage R&R (Xbar/R) for ResponseGage R&R Study - XBar/R MethodGage R&R for Response%ContributionSource Variance (of Variance)Total Gage R&R 2.08E-03 6.33Repeatability 1.15E-03 3.51Reproducibility 9.29E-04 2.82Part-to-Part 3.08E-02 93.67Total Variation

60、3.29E-02 100.00StdDev Study Var %Study VarSource (SD) (5.15*SD) (%SV)Total Gage R&R 0.045650 0.235099 25.16Repeatability 0.033983 0.175015 18.73Reproducibility 0.030481 0.156975 16.80Part-to-Part 0.175577 0.904219 96.78Total Variation 0.181414 0.934282 100.00Number of distinct categories = 5GRR研究分析当重复性(EV)变异值大于再现性(AV)时.量具的结构需再设计增强.量具的夹紧或零件定位的方式需加以改善.量具应加以保养.当再现性(AV)变异值大于重复性(EV)时.作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教育, 作业标准应再明确订定或修订.可能需要某些夹具协助操作员, 使其更具一致性的使用量具.GRR研究分析R&R之接受标准如下:数值10%量具系统可接受.10%数值30%量具