Unit3测量3.2测量系统分析(MSA)

1、六西格玛断根推进团队六西格玛断根推进团队测量测量(Measure)阶段阶段Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -1-Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -2-DefineMeasureAnalyzeImproveControlStep 4- 确定项目确定项目Ys Step 5- 确认确认Y的现水准的现水准Step 6-发掘潜在的原因发掘潜在的原因 变量变量(X)q 基础统计学基础统计学q Minitab简介简介q 测量系统分析测量系统分析q Y的表现水平的表现水平 及目标及目标q 确定改进目标确定改进目标Haier Six

2、 sigma GB Training-V3.0MSA -3-q MSA 概要概要q 测量系统评价测量系统评价q 计量型数据计量型数据 Gage R&Rq 记数型数据记数型数据 Gage R&Rq MSA 练习练习 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -4-q 测量系统测量系统 它是测量仪器,测量者,测量对象,测量方法等一系列的总称;q 测量系统分析测量系统分析(MSA) 是Measurement System Analysis的首字母的缩写,表示为了确保数据的信赖性,通过研究测量系统所发生的变动对工程散布的影响,从而判断该测量系统的适合性Haier Six

3、sigma GB Training-V3.0MSA -5-q 测量系统评价的重要性测量系统评价的重要性 1.测量数据 1)作为分析判断的基本依据,有必要评价其信赖性; 2)依据测量系统进行观测和评价 2.测量系统的分析 是6SIGMA活动的最基本的工作和最重要的部分之一 3.测量系统分析被强调的原因 1)所有的产品通常都是由许多部件构成的; 2)产品的小型化趋势使产品的误差界限缩小; 3)部件更换或组装时通常要求有互换性; 4)为了能大量生产,通常有增大自动组装的必要性q测量系统分析的种类测量系统分析的种类 1.连续性数据的MSA; 2.离散性数据的MSAHaier Six sigma GB

4、Training-V3.0MSA -6-q 测量值真实可信吗测量值真实可信吗 - 测量值通常不是绝对的,它是测量流程的结果,与其他流程一样也 具有散布; - 因此,在测量系统得到验证之前,在项目中应把它作为一个重要 的X变量来考虑;Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -7- 真值真值(实际产品散布实际产品散布)测量误差测量误差(测量散布测量散布 )测量值测量值(观察的散布观察的散布)q 测量值的构成要素测量值的构成要素=数据到处都有数据到处都有,但不一定反映事实但不一定反映事实,因此有必要确认数据的信赖性因此有必要确认数据的信赖性.Haier Six sig

5、ma GB Training-V3.0MSA -8-q 在在MSA研究时需要确保的信息资料研究时需要确保的信息资料 测量误差有多大?测量误差的原因是什么?测量工具分辨率如何 ?重新测量也有相同的结果吗 ?使用其他测量工具也有相同的结果吗 ?测量工具随着时间变化会长期稳定吗?测量工具是否具备执行该研究(分析)的能力?怎样提高测量系统?Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -9-理想的测量系统是测量时能够反映出“真值”. 测量系统的品质是由统计性属性决定的. q 测量系统的属性测量系统的属性 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA

6、-10-工程散布可能的来源工程散布可能的来源 我们将把我们将把 “ “重复性重复性”和和 “ “再现性再现性”作为测量误差的第一来源来探讨作为测量误差的第一来源来探讨 为了调查实际的工程散布，必须首先确定测量系统的散布，并把它从工程为了调查实际的工程散布，必须首先确定测量系统的散布，并把它从工程散布中分离出来散布中分离出来 稳定性线性长期工程散布短期工程散布样本之间散布实际工程散布重复性校准测量仪器散布作业者散布 测量散布观察到的散布Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -11-设备不稳定设备不稳定测量仪器测量仪器环境环境 方法方法配件磨损配件磨损电力不稳定电

7、力不稳定 标准次序标准次序 测量散布测量散布 (错误的测量值错误的测量值)湿度湿度清洁度清洁度震动震动电压变化电压变化气温变化气温变化q 测量散布的原因测量散布的原因 ? (4M 1E) 样本样本 测量者测量者灰尘灰尘/噪音噪音标准样本标准样本量产样本量产样本良品样本良品样本不良样本不良样本保管保管/管理管理感觉感觉,气氛气氛熟练度熟练度测量位置测量位置测量次数测量次数测量条件测量条件Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -12-假设某实际工程的标准偏差为5,平均为 70，假设另有一带有一定测量误差 (即标准偏差=5)的测量系统. 使用Minitab, 来模拟

8、测量误差给流程能力所带来的影响. q Minitab 练习练习 : 流程能力及测量误差流程能力及测量误差Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -13-l按照这些方法产生数据来模按照这些方法产生数据来模拟我们的模型拟我们的模型: :产生一个随机正态分布产生一个随机正态分布 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -14-产生测量系统随机数据实际流程 +测量系统Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -15-11010090807060504030151050Observ edFrequencyLSL

9、USL11010090807060504030151050ProcessFrequencyLSLUSL - - 测量误差测量误差 - - 测量误差测量误差Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -16-q 和测量系统相关的术语和测量系统相关的术语（ Accuracy ） - - 正确性正确性 - - 真值（真值（ True value ）- - 偏离（偏离（ Bias ）-直线性（直线性（ Linearity ）-稳定性（稳定性（Stability）-重复性（重复性（ Repeatability ）-再现性（再现性（ Reproducibility ）Haier

10、 Six sigma GB Training-V3.0MSA -17- 是是指测量仪器的最小刻度指测量仪器的最小刻度可以测量到可以测量到被测对象的小数点的被测对象的小数点的位置。位置。 测量测量仪器仪器的的刻度通常应为刻度通常应为为产品规格或工程散布宽度的十分之一为产品规格或工程散布宽度的十分之一 12345好的分辨率好的分辨率 12345差的分辨率差的分辨率q分辨率分辨率Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -18-平均平均散布散布正确性正确性精密性精密性m mm mm m测量系统测量系统产品产品总总+ += =s ss ss s222测量系统测量系统产品产

11、品总总+ += =q 测量系统和关联术语测量系统和关联术语测量误差测量误差 = 正确性正确性(平均平均) + 精密性精密性(散布散布)测量系统偏离测量系统偏离-通过通过 “校准研究校准研究”决定决定测量系统散布测量系统散布 - 通过通过 “R&R 研究研究”决定决定Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -19- 正确度 : 测量值的平均和真值的一致程度- 直线性 : 在测量量程范围内的系统测量结果的一致性- 稳定性 : 随着时间和空间的变化测量系统变动程度q 对平均对平均 的评价的评价Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -2

12、0-q 真值真值 理论正确值理论正确值q 偏离偏离 (Bias) 所有测量值的平均和真值间的差异所有测量值的平均和真值间的差异 仪器仪器 2平均值平均值真值真值平均值平均值仪器仪器 1仪器仪器 2 偏离偏离仪器仪器 1 偏离偏离Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -21-真值真值平均平均正确度正确度q 正确度正确度 测量仪器的正确度是指观察到的测量测量仪器的正确度是指观察到的测量 平均值平均值 和和真值真值 或或 “ “真实真实”值值 间的差异间的差异 正确度低的潜在原因正确度低的潜在原因-测量仪器的刻度调整不合适；测量仪器的刻度调整不合适；-作业者不能正确

13、使用测量仪器作业者不能正确使用测量仪器-不明确的步骤；不明确的步骤；-人的局限人的局限Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -22-q 直线性直线性 直线性是指在测量系统的量程范围内测量系统的一致性直线性是指在测量系统的量程范围内测量系统的一致性精确度精确度测量仪器测量仪器 1:线性有问题线性有问题测量样品测量样品0精确度精确度测量仪器测量仪器 2:线性线性没有没有问题问题 0测量样品测量样品直线性差的潜在原因有哪些？直线性差的潜在原因有哪些？Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -23-对于同样的样品用同样的测量仪器在不同的

14、时间或地点测量时的对于同样的样品用同样的测量仪器在不同的时间或地点测量时的结果的差异状态结果的差异状态. . q 稳定性稳定性 时间时间 1时间时间 1时间时间 2真值真值真值真值时间时间 3时间时间3时间时间2稳定性差的潜在原因有哪些？稳定性差的潜在原因有哪些？Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -24-q 对散布的评价对散布的评价- 精密度 : 根据测量系统反复性和再现性的总变动- 反复性 : 重新测量也有相同的结果吗 ?- 再现性 : 用其他测量系统也有相同的结果吗 ?Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -25- 术

15、语: 随机误差（ Random Error ）， 分散（ Spread ）， 测试/再测试误差（ Test/Retest error ） sssMSrptrpd222=+q 精密度精密度 Ms=测量系统，rpt=重复性，rpd=再现性Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -26-q 重复性重复性 是同一个人用同一个仪器对同一个样品的同一个特性进行连是同一个人用同一个仪器对同一个样品的同一个特性进行连续测量之间的散布。也被称为续测量之间的散布。也被称为 测试测试 - - 再测试误差再测试误差 ; ; 是测量系统的固有散布，可作为是测量系统的固有散布，可作为 短期

16、散布短期散布的估计，的估计， 真值真值平均值平均值重复性好重复性好平均值平均值重复性差重复性差重复性差的潜在原因有那些？重复性差的潜在原因有那些？Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -27-q 再现性再现性不同的操作者用相同或不同的测量仪器测量同一个样本的同一个特性时不同的操作者用相同或不同的测量仪器测量同一个样本的同一个特性时测量的平均值间的差异测量的平均值间的差异 真值真值再现性好再现性好作业者作业者 1再现性差再现性差作业者作业者 2作业者作业者 3作业者作业者 1作业者作业者 2作业者作业者 3再现性差的潜在原因有哪些？再现性差的潜在原因有哪些？Ha

17、ier Six sigma GB Training-V3.0MSA -28- 例子例子 l假设我们有一个真实假设我们有一个真实“硬度硬度” ” 为为5.05.0的参考材料的参考材料 l用方法用方法 1 得出以下读数：得出以下读数：3.8, 4.4, 4.2, 4.0l用方法用方法2 得出以下读数：得出以下读数：6.5, 4.0, 3.2, 6.3l哪个方法更精确？哪个方法更精确？ l哪个方法更精密哪个方法更精密? ? l你更倾向于哪个方法？为什么？你更倾向于哪个方法？为什么？ Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -29-正确性是正确性是.真值真值平均值平均值

18、偏离偏离测量误差不应大于规格公差和产品散布的测量误差不应大于规格公差和产品散布的10%. 精密性是精密性是.真值真值真值真值重复性好重复性好重复性差重复性差真值真值再现性好再现性好再现性差再现性差检查者检查者A检查者检查者B检查者检查者C检查者检查者A检查者检查者B- 测测量仪仪器的自身变动自身变动- 测量者间的变动测量者间的变动真值真值Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -30-q 测量系统分析步骤测量系统分析步骤1.1.决定测量的项目与特性决定测量的项目与特性2.2.确认测量仪器确认测量仪器3.3.收集数据资料收集数据资料4.4.分析数据并得出结论分析数

19、据并得出结论Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -31-q 事前确认事项事前确认事项选定正确的测量系统了吗选定正确的测量系统了吗 ? ?选定的重要测量系统输入变量和重要输出变量间的关系选定的重要测量系统输入变量和重要输出变量间的关系? ?测量系统的统计特性是否满足测量系统的统计特性是否满足? ?数据的用途是什么数据的用途是什么 ? ?对测量仪器是否实施过检验与校正，其结果如何？对测量仪器是否实施过检验与校正，其结果如何？q 事后确认事项事后确认事项样本的选定具有代表性吗样本的选定具有代表性吗 ?与工程散布和规格相比其结果如何与工程散布和规格相比其结果如何 ?

20、测量时是否有误差测量时是否有误差?Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -32-Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -33-l它说明有多少百分比的总散布是由测量误差所带来的它说明有多少百分比的总散布是由测量误差所带来的 l包括重复性和再现性包括重复性和再现性 - - % R & R 30% : : 不适当不适当% &RRMSTotal=ss100q % R & R 一般以百分比表示一般以百分比表示Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -34-观察到的工程散布观察到的工程散布测量系统散布测量系

21、统散布%R&R = 20%R&R = 75%R&R = 100%Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -35-l%R&R 是工程改进负责人最佳的参考测量值是工程改进负责人最佳的参考测量值. . -% R & R用以推测测量系统的散布占全部工程散布的百分率用以推测测量系统的散布占全部工程散布的百分率-%R&R 是执行工程改进研究时最有用的推测值是执行工程改进研究时最有用的推测值. . q % R & R的使用的使用 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -36-q P/T 比比 一般用一般用 %表现表现P TToleranceM

22、S/.*=515s注意注意 : 5.15标准偏差占测量系统散布的标准偏差占测量系统散布的 99%. 5.15是产业标准是产业标准.说明有多少说明有多少百分比的公差百分比的公差 由测量误差所占据由测量误差所占据 l包括重复性和再现性包括重复性和再现性 l作为目标，我们追求作为目标，我们追求 P/T 15-如果不现实或不可能，选择测试数，以使： 如果如果 样本数样本数 x x 操作者数操作者数 15, 15, 测试数测试数 = 3 = 3如果如果 样本数样本数 x x 操作者数操作者数 8, 8, 测试数测试数 = 3 = 3 到到 4 4如果如果 样本数样本数 x x 操作者数操作者数 5, 5

23、, 测试数测试数 = 4 = 4 到到 5 5如果如果 样本数样本数 x x 操作者数操作者数 4, 4, 测试数测试数 = 6 = 6 到到 6 6Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -49-q 样本选定方法样本选定方法从工程中抽样应覆盖工程的散布范围 如果你生产了一种材料，检定的平均值为 9.00， sigma 为 0.01，那么抽样的检定范围为 8.97 - 9.03 (99%的范围)-如果你的工程生产具有不同检定但具有相同基数的材料，把其分群并分别作R&R研究 一个工程生产出检定为 70.0, 85.0, 和 90.5 ，公差均为 +/- 0.50

24、的材料，均用同一系统测量 作3次研究 对每个检定作一次 -如果你把上述样本合在一起， GR&R值将被人为地降低 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -50-q R&R 分析顺序分析顺序 校准测量仪器，或确认它已经被校准 让操作者1 随机测量一次所有的样本 让操作者2 随机测量一次所有的样本 继续到所有的操作者都对样本进行了一次测量（这就是测试1） 重复步骤 2-4 直到所需数目的测试为止 用所提供的形式决定R&R研究的统计量 -重复性-再现性-以上每个的标准偏差 -%R&R-P/T 比分析结果并决定可能的后续措施 Haier Six sigma GB Tra

25、ining-V3.0MSA -51-q Minitab 生成生成 Gage R&R Data Matrix Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -52-Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -53-q 部件文本格式部件文本格式进进行行数数字格式字格式转换转换 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -54-让我们用 Minitab 来分析数据 打开文件中的工作表 我们将使用 Minitab 的测量仪器 R&R 研究功能 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -

26、55-在此输入测量仪器相关的信息作在此输入测量仪器相关的信息作为履历为履历 在输入栏中输入规格公差在输入栏中输入规格公差 -公差是规格的整个范围！公差是规格的整个范围！ 你也可以加上一个描述性标题你也可以加上一个描述性标题 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -56-q Minitab 分析结果分析结果 Minitab 产生解析的和图表的分析信息 -解析结果ANOVA 表格 散布构成 百分比占有率表 -图表结果X-Bar / R 图散布构成 操作者*部品交互作用图 操作者别和部品别图 让我们先看解析结果，然后再看图表结果 Haier Six sigma GB

27、 Training-V3.0MSA -57-包含交互作用的包含交互作用的双双因子方差分析表因子方差分析表 来来源源 自由度自由度 SS MS F PSample 9 2.05871 0.228745 39.7178 0.000Operator 2 0.04800 0.024000 4.1672 0.033Sample * Operator 18 0.10367 0.005759 4.4588 0.000重重复复性性 30 0.03875 0.001292合合计计 59 2.24913删删除交互作用除交互作用项选项选定的定的 Alpha = 0.25 如果是好的测量系统则在如果是好的测量系统则在

28、 ANOVA table里里 Sample项表现为非常显著，项表现为非常显著， 而而Operator表现为不太显著表现为不太显著q 会话会话窗口窗口 解释解释Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -58-量具量具 R&R 方差分量方差分量来来源源 方差分量方差分量 贡献贡献率率合合计计量具量具 R&R 0.0044375 10.67 重重复复性性 0.0012917 3.10 再再现现性性 0.0031458 7.56 Operator 0.0009120 2.19 Operator*Sample 0.0022338 5.37部件部件间间 0.0371644

29、89.33合合计变异计变异 0.0416019 100.00过过程公差程公差 = 0.5 研研究究变异变异 %研研究究变变 %公差公差来来源源 标标准差准差(SD) (6 * SD) 异异 (%SV) (SV/Toler)合合计计量具量具 R&R 0.066615 0.39969 32.66 79.94 重重复复性性 0.035940 0.21564 17.62 43.13 再再现现性性 0.056088 0.33653 27.50 67.31 Operator 0.030200 0.18120 14.81 36.24 Operator*Sample 0.047263 0.28358 23.1

30、7 56.72部件部件间间 0.192781 1.15668 94.52 231.34合合计变异计变异 0.203965 1.22379 100.00 244.76可可区区分的分的类别数类别数 = 4q 会话会话窗口窗口 解释解释Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -59- 因测量系统的变动因测量系统的变动 (%Contribution：方差分量贡献率：方差分量贡献率)占总变动的占总变动的10.67%, 因此样本因此样本间的变动为间的变动为 89.33%. 反复性散布占反复性散布占3.10%，再现性散布占再现性散布占7.56%. 可见相对于重复性变动，作业者

31、间的差异可见相对于重复性变动，作业者间的差异更大更大 从从%R&R看看%Study Variation（%研究变异研究变异 %SV）, 结果为结果为32.66% %，脱离了允许水，脱离了允许水准准30%30%须改进。须改进。 (%Contribution：方差分量贡献率：方差分量贡献率) 10.67%有下列关系式有下列关系式. . 0.1067 = (0.3266)2 从从P/T比看比看%公差公差,结果为结果为68.61%,大于大于30%,表示表示该测量仪器散布脱离了允许水准该测量仪器散布脱离了允许水准, ,其区其区分良分良/ /不良能力不足不良能力不足, ,需要改进需要改进 可可区区分的分的

32、类别数类别数 （Number of Distinct Categories）是是4，通常该值要大于，通常该值要大于5. .q Minitab Session 解释解释Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -60- 测量能力评价指标测量能力评价指标 测量系统分散测量系统分散 - 测量系统的总体性精密度测量系统的总体性精密度 - 测量系统可否使用的判断基准测量系统可否使用的判断基准 - % Contribution 测量系统散布与产品测量系统散布与产品/工程变动的比较工程变动的比较 - % Study variation (% R & R) - Number of

33、 Distinct Categories 测量系统散布和公差的比较测量系统散布和公差的比较 - %Tolerance (P/T比比)Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -61-q 测量能力评价指标测量能力评价指标TOTALl% Contribution = 100% l% Study variation = 100% (% R&R) 5.15 l% Tolerance = 100% (P/T比比)lNumber of Distinct Categories = Round( 1.41) (区分测量系统的区间数区分测量系统的区间数) s s2Totals s2

34、MSs sTotals sMSTolerances sMSs sMSs sPartq 判断基准判断基准 区分% Contribution% R&R, P/T比Number of Distinct Categories方差分量贡献率%研究变异， %公差可区分的类别数理想水准 1% 10可用的水准 1 10%1030%49不合适的水准 10% 30% 4方差分量方差分量贡献贡献率率%研研究究变异变异 (%SV)%公差公差(SV/Toler)可可区区分的分的类别数类别数Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -62-部件间再现性重复量具 R&R2001000百百 分分

35、 比比% 贡献% 研究变异% 公差0.100.050.00样样 本本 极极 差差_R=0.0383UCL=0.1252LCL=01231.000.750.50样样 本本 均均 值值_X =0.8075UCL=0.8796LCL=0.7354123109876543211.000.750.50S S a a m m p p l l e e3211.000.750.50O O p p e e r r a a t t o o r r10 9 8 7 6 5 4 3 2 11.000.750.50S S a a m m p p l l e e平平 均均123Operator量具名称: 研究日期: 报表

36、人: 公差: 其他: 变变异异分分量量R R 控控制制图图（按按 O Op pe er ra at to or r）X Xb ba ar r 控控制制图图（按按 O Op pe er ra at to or r）M Me ea as su ur re em me en nt t H H S Sa am mp pl le eM Me ea as su ur re em me en nt t H H O Op pe er ra at to or r O Op pe er ra at to or r 乘乘 S Sa am mp pl le e 交交互互作作用用M Me ea as su ur re

37、em me en nt t 的的量量具具 R R& &R R ( (方方差差分分析析) )Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -63-0.120.080.040.00样样本本极极差差_R=0.0383UCL=0.1252LCL=01231.00.80.60.4样样本本均均值值_X =0.8075UCL=0.8796LCL=0.7354123量具名称: 研究日期: 报表人: 公差: 其他: R R 控控制制图图（按按 O Op pe er ra at to or r）X Xb ba ar r 控控制制图图（按按 O Op pe er ra at to or r

38、）M Me ea as su ur re em me en nt t 的的量量具具 R R& &R R ( (方方差差分分析析) ) 范围（范围（ Range ）图可以帮助确定不合适的分辨率）图可以帮助确定不合适的分辨率 我们要求在控制限内有最少我们要求在控制限内有最少 5 个可能的数值个可能的数值 我们希望在我们希望在X Bar X Bar 图中看到至少图中看到至少有有50%50%的点散布的点散布在在控制限控制限的外面的外面 这显示的是部品这显示的是部品 - - 部品的散布部品的散布 如果没有超限点如果没有超限点, , 你很可能没能你很可能没能获得覆盖生产中正常范围的样本获得覆盖生产中正常范

39、围的样本 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -64-q Xbar Chart如果每个操作者的平均值不同，再现性是可疑的 我们要求更多的平均值落在控制限外部，但所有的操作者是一致的 -这预示着更多的部品-部品散布，正是我们所要求的 我们希望看到图上多数点落在控制限外部 -如果如此，而且R-图受控，那么我们就能决定测量系统占工程散布的百分率。 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -65-q R Chart可疑的不适当的分辨率，如果： -R-图在控制限内但其明显水平少于5个-明显水平等于5 或有更多的R水平，但超过1/4的值为

40、0 如果R-图显示非受控情况，则重复性可疑 如果一个操作者的范围非受控，而其他操作者受控，那么方法可疑 如果所有操作者的范围都非受控，那么系统对操作者方法敏感 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -66-1 0 9 8 7 6 5 4 3 2 11 . 11 . 00 . 90 . 80 . 70 . 60 . 50 . 4S S a a m m p p l l e e平平均均123O p e r a t o r量 具 名 称 : 研 究 日 期 : 报 表 人 : 公 差 : 其 他 : O O p p e e r r a a t t o o r r 乘乘

41、 S S a a m m p p l l e e 交交 互互 作作 用用M M e e a a s s u u r r e e m m e e n n t t 的的 量量 具具 R R & & R R ( ( 方方 差差 分分 析析 ) ) 对每个操作者按照部品别画一条线对每个操作者按照部品别画一条线 显著的交互作用由两个操作者之间的显著的交互作用由两个操作者之间的交叉线来显示交叉线来显示 我们期望对所有的操作者，所有的部品都是平行线我们期望对所有的操作者，所有的部品都是平行线 如果存在操作者如果存在操作者 - 部品交互作用，我们需要了解并加以解决部品交互作用，我们需要了解并加以解决 q Ha

42、ier Six sigma GB Training-V3.0MSA -67-部 件 间再 现 性重 复量 具 R & R2 5 02 0 01 5 01 0 05 00百百分分比比% 贡 献% 研 究 变 异% 公 差量 具 名 称 : 研 究 日 期 : 报 表 人 : 公 差 : 其 他 : 变变 异异 分分 量量M M e e a a s s u u r r e e m m e e n n t t 的的 量量 具具 R R & & R R ( ( 方方 差差 分分 析析 ) ) 前面讨论的数据的图示化描述前面讨论的数据的图示化描述 我们要求测量仪器我们要求测量仪器 R&R 部分越小越好，

43、以使部品部分越小越好，以使部品 - 部品部分尽可能的大部品部分尽可能的大 散布的构成要素散布的构成要素Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -68- 此图显示平均值（红圈）和每个操作者的数据分散此图显示平均值（红圈）和每个操作者的数据分散 我们希望所有的操作者数据点的集中情况类似，操作者的平均值成我们希望所有的操作者数据点的集中情况类似，操作者的平均值成一条水平线一条水平线 By Operator3211 . 11 . 00 . 90 . 80 . 70 . 60 . 50 . 4O O p p e e r r a a t t o o r r量 具 名 称 :

44、 研 究 日 期 : 报 表 人 : 公 差 : 其 他 : M M e e a a s s u u r r e e m m e e n n t t H H O O p p e e r r a a t t o o r rM M e e a a s s u u r r e e m m e e n n t t 的的 量量 具具 R R & & R R ( ( 方方 差差 分分 析析 ) )Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -69- By Part 此图显示平均值（红圈）和每个部品的分散此图显示平均值（红圈）和每个部品的分散 我们希望看到每个部品的最小分散，但部

45、品间有散布（平均值漂移）我们希望看到每个部品的最小分散，但部品间有散布（平均值漂移） 1 09876543211 . 11 . 00 . 90 . 80 . 70 . 60 . 50 . 4S S a a m m p p l l e e量 具 名 称 : 研 究 日 期 : 报 表 人 : 公 差 : 其 他 : M M e e a a s s u u r r e e m m e e n n t t H H S S a a m m p p l l e eM M e e a a s s u u r r e e m m e e n n t t 的的 量量 具具 R R & & R R ( ( 方方

46、 差差 分分 析析 ) )Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -70-Gage R&R Study (Crossed)-适用于在1个 Lot(Batch)里可以获得充分多的样本 对于任何一个样本,所有作业者都可以测量的情况 Gage R&R Study (Nested)-适用于从1个 Lot(Batch)只能获得1个样本- 且对于一个样本只能由1名作业者测量的情况Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -71-q破坏性实验样本选择指南破坏性实验样本选择指南 样本选择是与破坏和在线测量系统相关的问题 可用以下方式选择样本以使部品

47、间的散布最小化 -收集你的研究中所必需的“标准” 样本-把它们划分成足够小的样本，以覆盖操作者 x 样本 x 测试值 -较小样本的散布是可以忽略的，而且能够忽略 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -72-16234578910q 破坏性实验样本选择指南破坏性实验样本选择指南假设我们希望作假设我们希望作2个操作者，个操作者，2次测试，次测试，10个样本的研究个样本的研究 我们需要我们需要10个标准样本和个标准样本和 2 x 2 x 10 = 40个较小样本个较小样本 Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -73- 破坏性实验

48、破坏性实验 MINITAB 例子例子l为了进行破坏性实验为了进行破坏性实验 Gage R&R研究从研究从 12个个 Batch各取各取2个样本标本，个样本标本， 假设一个假设一个 Batch内样本相同，实验的结果参内样本相同，实验的结果参考考 Destructive MSA.mtw,试作出分析试作出分析l(Spec. 35203620)Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -74-q DATA 确认确认l测量者测量者 : 3名名l反复反复 : 2回回 (从同一从同一 Batch中抽取的样本数中抽取的样本数)l总的总的 Batch 数数 : 12个个l总的测量数

49、总的测量数 : 24个个Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -75-q STEP 1Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -76-q STEP2l统计数据及图形分析方法同统计数据及图形分析方法同 交叉交叉设计设计相同相同(1)输入输入Batch(2)(2)输入输入OperatorOperator(3)(3)输入测量结果输入测量结果(4)(4) 输入输入ToleranceToleranceHaier Six sigma GB Training-V3.0MSA -77-q STEP3部件间再现性重复量具 R&R2001000百百

50、 分分 比比% 贡献% 研究变异% 公差100500样样 本本 极极 差差_R=26.7UCL=87.1LCL=0123365036003550样样 本本 均均 值值_X =3582.1UCL=3632.2LCL=3531.9123OperatorBatch321121110987654321365036003550321365036003550O O p p e e r r a a t t o o r r量具名称: 研究日期: 报表人: 公差: 其他: 变变 异异 分分 量量R R 控控 制制 图图 （ 按按 O Op pe er ra at to or r）X Xb ba ar r 控控

51、制制 图图 （ 按按 O Op pe er ra at to or r）M Me ea as su ur re em me en nt t 乘乘 B Ba at tc ch h ( (O Op pe er ra at to or r) )M Me ea as su ur re em me en nt t H H O Op pe er ra at to or rM Me ea as su ur re em me en nt t 的的量量具具 R R& &R R（嵌嵌套套）Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -78-q STEP4结结果果怎么样怎么样？Haier

52、 Six sigma GB Training-V3.0MSA -79-q Gage Run Chart是理解测量者是理解测量者,样本样本, Trial 间的相互作用间的相互作用的工具的工具. (ANOVA MSA.MPJ)Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -80-测量者对各样本测试的平均值测量者对各样本测试的平均值图图. 寻找非正常部分寻找非正常部分 测量者全体在一条线上为最佳测量者全体在一条线上为最佳!1.00.80.60.41.00.80.60.41O O p p e e r r a a t t o o r rM Me ea as su ur re em me en nt t均 值2345678910均 值123Operator量 具 名 称 : 研 究 日 期 : 报 表 人 : 公 差 : 其 他 : 组 块 变 量 : S a m p l eM M e e a a s s u u r r e e m m e e n n t t H H S S a a m m p p l l e e ， O O p p e e r r a a t t o o r r 的的 量量 具具 运运 行行 图图Haier Six sigma GB Training-V3.0MSA -81-Haier Six sigma GB T