测量系统分析(日本)ppt课件

1、1丈量系统评价Gage R&R.2GR&R延续GR&R在延续数据作为延续的量丈量，长度、质量、时间等数据中运用。属性GR&R在属性数据OK/NG、良/否、A/B/C等数据中运用。GR&R Gage(量具 Repeatability反复性 and Reproducibility再现性)在六西格玛活动中，数据非常重要。万一丈量方法或判别方法靠不住的话，结果也会很容易没有压服力。为了防止这种觉得情况发生，验证丈量系统能否没有问题就非常必要了。验证丈量系统的一种方法就是运用GR&R。GRR大体分为以下2种。.3 搜集数据时，要确认丈量系统可靠性能否有问题假设有问题，需求针对问题制定对策。要对适用于现有

2、过程的丈量系统进展评价，弄清楚能否有改善的必要。丈量系统假设有问题不处理，丈量系统本身就有能够成为COPQ的发生源。引入新的丈量系统时，需求对其可靠性进展评价。对于现行的判别基准检验规范，要根据客户的要求进展修正变卦。为什么要验证丈量系统.4为什么要研讨丈量系统经过研讨丈量系统，可以了解由于丈量误差引起的过程数据的偏向比例相关的信息。丈量系统的研讨，对于2台或两台以上丈量安装的相互比较，或者2人以上的操作员相互比较来说，都是很好的工具。MSA，在工厂判别能否要引入新丈量安装时，作为评价规范的一部分得到运用。是对不充分的以及有疑问的丈量系统进展评价的根底。要观测的过程或产品的偏向过程或产品的实践

3、偏向长期偏向短期偏向丈量的偏向操作员的缘由丈量安装(量具)的缘由.5根本定义属性数据 用来记录及分析的非常重要的性质数据属性丈量系统 针对特定的界限值通常、视觉性，比较各零件，假设满足界限值就可以接纳，以此为目的的丈量系统。变量数据 针对特定的特性的定量化的规格以及能进展比较的有数位性意义的定量数据。变量丈量系统 对各零部件进展数据性丈量，并对和重要特性相关的数据进展评价的丈量系统 (分量计、卡钳、千分尺、温度计、电压计等)。反复性 一个丈量仪由一个操作员反复丈量几次时，得到的丈量数据的偏向。再现性 运用一样的丈量安装，由不同的人员进展评价的丈量的平均值的偏向。这不仅包含检验人员，还包含不同丈

4、量安装的一致性。变量R&R (量具研讨、或者GageR&R) 对丈量系统的误差引起的丈量值群中偏向所占比例进展确定并进展研讨。丈量误差 包括一切丈量偏向的缘由产生的影响，是观测值和真值产生偏向的缘由。.6每个人对于一件事物会有不同的观念、感受，对事物的判别就会有偏向，这些判别结果有不少都是和产品、业务本钱以及客户效力亲密相关的。这时，属性数据的丈量系统可以充分发扬其功能在很大程度上成为了关键点。属性数据合格/不合格、OK/NG、Yes/No、白/黒、有偿/免费、采用/不采用、 认可/不认可、继续/中止等方式输出的可以进展数量的定性数据。属性GR&R1.属性GR&R验证目视检查中的属性数据及丈量

5、系统的正确性。针对属性数据实施的检查或者检验规范的验证。决议检验员能否以同一规范进展检验。把检验员才干数据化，据此保证检验员可以反复进展正确的检验断定。鉴别检验员在什么程度上符合“检验规范、检查样本。找出检验员需求进展培训的领域、检验指点要点缺乏的领域、检验规范不明确的领域。属性GR&R的目的.7从黄色到橘色的范围内，产品颜色不一有偏向，对于这些颜色能否在合格范围内的判别，会影响到产品本钱、顾客称心度， 因此颜色的合格与否的判别，就属于属性 属性R&R的对象。橘色领域：不合格黄色领域：合格用属性R&R对以下的比例进展评价. 对同一件样品反复评价能得出一样结果的比例 不同检验人员评价对同一件样品

6、反复进展同样的断定，符合检验规范的比例 同上相关检验人员全员对同一件样本进展断定，得出同样结果的比例相关检验人员对同一件样品进展同样的断定，符合检验规范的比例经过评价结果找出改善点并进展相应对策基准合格与否界限产品的颜色在界限线附近产生偏向因此，用属性R&R验证不仅仅是颜色的问题，定性判别的过程几乎都属于属性GR&R的对象。1.属性GR&R合格与否断定困难判他人员以本人的觉得判别会产生偏向？判他人员不同结果也会不同？.8Step 1:属性的定义例：合格/不合格及判别规范明确化。Step 2:样本的预备。规范数量30。Step 3:选择检验员人以上。Step 4:建立Minitab或者属性R&R

7、的空白表格工具：属性R&R.xlsStep 5:各个检验员独立并且随机对样本的属性值 例：合格/不合格进展判别，并把结果输入 Minitab或者属性R&R空白表格中。Step 6:各检验员进展两次尝试。Step 7:分析结果并组织成文本。Step 8:必要的地方实施对策。Step 9:为了验证对策能否有效，再次用属性GR&R对结果进展 验证。属性GR&R运用步骤属性GR&R步骤.9明确属性的定义及判别基准 .明确定义属性GR&R对象丈量系统的输出属性值。.明确目前的判别基准。判别基准不明确时，在运用属性R&R之前，经过顾客 、熟知相关过程的人员、相关专业人士等的协助，制定明确的基准。判别基准不

8、明确的话，只经过修正基准就能得到效果的事件也算不少。宝山注目。属性GR&RStep 1.10预备样本、评价人员【Step 2 预备样本】(1)样本数量，至少预备30个。样本数太少的话，得出的结果的推测区间的范围就会增大，只会得出含混不清的结果，但是假设太多的话，运用GR&R的负担就会增大。 (本工具可以运用100个数据)(2)预备各属性有一样的构成比例的样本数量。例如，属性是合格/不合格的话，预备合格50%不合格50%(3)尽能够选择各属性的区域内的样本【Step 3 选择检验员】选择相关丈量系统的实践正在进展或估计要进展属性断定的人，人。属性GR&RStep 2,3.11属性GR&RStep

9、 4,5,6Minitab在文档中输入数据输入断定基准输入个检验人员的第一次、第二次的判别结果数据资料：属性GRR.MTW.12属性GR&RStep 7Minitab选择属性一致性分析统计质量工具属性一致性分析.13选择本项选择C3C8输入3人输入2回选择C2输入完成后点击OK键属性GR&RStep 7Minitab在对话框中输入，对结果进展设置統計质量工具属性的一致性分析点击检验员内/间的评价一致率.14属性GR&RStep 7Minitab反复性再现性有反复性且与基准一致有再现性切与基准一致各断定者Try2回一致断定出来割合各断定人员实验Try2次做一致性断定，结果一致且与断定基准相符的概

10、率全员实验Try2次全都一致全员实验Try2回次都一致且与断定基准也一致输出结果把合格断定为不合格的数量把不合格断定为合格的数量第一次和第二次得出不同断定结果的数量目的 100%.15属性GR&RStep 7Minitab输出结果相互有重叠的区域检验员之间，不存在统计方面的有意差置信区间的评价.16属性R&R空白表格的的组合【工具：属性R&R.xls】. 属性范例一栏中填写相应属性R&R中运用的属性称号。为了方便填 写，可以缩短称号或运用代号。重点是一致相应属性R&R表格内的属性描画。输入相应属性R&R的各项信息。.输入符合各样本判别基准的结果熟练人员的判别。输入相应属性R&R的各项信息输入符

11、合断定基准的结果留意对检验员严密！输入属性称号可以简单话。例：合格合属性GR&RStep 4空白表格.17进展断定训练. 各检验员相互之间对断定结果严密，并且，使断定结果和样本之间的关系不容易记忆，各检验员各自随机进展检验，并把检验结果记录在空白表格中。反复第二次。为了防止第一次断定内容对记忆的影响，更改动化两次样本的顺序，或者在两次之间设置充分的间隔。各检验员各自按照随机顺序进展两次尝试属性GR&RStep 5,6空白表格.18分析结果输入数据的表格中略YY各断定人员实验Try次得出一致结果的比例各断定人员实验次做出了一致性判别，且与断定基准相一致的比例全员两次都一致全员实验两次都一致且和断

12、定基准一致反复性再现性有反复性且与基准一致有再现性且与基准一致属性GR&RStep 7空白表格.19分析结果2统计评价表格再现性有再现性且符合基准UCL：以95的信任性推测出总体的统计值的上限LCL：以95的信任性推测总体统计值的下限目的 100%相互之间有重叠的区域检验员之间，不存在统计上的有意差置信区间评价属性GR&RStep 7空白表格有反复性且符合基准反复性.20【有问题存在时】寻觅对策，改善后再评价 Step 8.对策实施原那么上，有再现性且符合基准的比例缺乏80的情况下，应实施对策。但6080%时，用本钱和重要性进展判别着眼点代表性观念断定基准有无问题对断定人员的培训能否缺乏辅助判

13、别的设备、工器具、指点书或判别方法能否有问题断定人员的才干能否有问题找出缘由，寻觅必要的对策Step 9.改善是实施后、再评价实施改善后，再次循环Step2到Step7的过程，确认曾经得到改善。属性GR&RStep 8,9.21巧克力的外观检验【活用：属性RR.xls】判别巧克力的外观颜色、外形、标志能否合格 与流程图练习一样，分组34人进展。选择1人操作电脑，其他人做检验员。制造检验规范。操作电脑的人翻开Minitab或者属性RR工具，并且对合格、不合格时，填入表格的内容进展定义。为了让检验员们相互不知道对方的检验结果，操作电脑的人员担任每次 叫一名检验员，对巧克力的外观进展检验，并输入断定

14、结果。反复两次。【留意点】同一名检验员第一次和第二次不要延续检进展。第二次检验时，打乱第一次的样本检验顺序为了随机进展检验需求时间分钟。检验终了后，电脑操作人员在讲师的指点下输入断定的结果。小组讨论检测结果，必要时，推奨提起。分析结果，选择代表进展发表。教材：30个外观不同的巧克力样品属性GR&R练习.22是对延续数据的丈量系统的误差进展评价的手法。误差是用输出数据的，由丈量系统本身引起的偏向占总体偏向的比例来评价。 延续数据 以延续的数值方式输出的数据，例如长度、分量、温度、电压等。关于延续GR&R2.延续GR&R理想的丈量系统，输出的结果是“真值偏向零，方差零。经过对丈量系统的调查，可以得

15、出由于丈量误差引起的过程数据的变动%信息。丈量系统的调查，是对2个以上的丈量安装或者2人以上的操作人员相互进展比较时很有用的工具。丈量系统评价，是对消费中运用的新的丈量安装进展答应性评价时的一个重要规范。丈量系统评价，在对被疑心有问题的丈量安装进展检查时，是检查的根底。延续GR&R的特征.23假设有件产品，其全长尺寸对其性能产生宏大影响，产品出厂前要对其尺寸进展丈量。丈量不正确的话，就会给顾客传送不良品，需求破费修缮费用。用延续GR&R评价以下内容 抽取主要内容. 丈量系统的%奉献率的评价越接近0越优秀评价由于丈量系统引起的数据偏向变动的比例可以区分的范围数的评价数值越大越优秀对于固定的丈量区

16、间，被该丈量系统细分到何种程度，还能识别丈量值的 不同，进展评价 分析评价结果，采取必要措施所以、用延续GR&R进展验证就可以进展校正了加工尺寸丈量发货基准内基准外修缮废弃2.延续GR&R尺寸丈量值奇异丈量系统有无反复性、再现性？.24所谓再现性，是指不同操作者用同样的安装对同一个零件进展一致特性的丈量时产生的丈量平均值的偏向。再现性，还必需得思索不同丈量安装不仅是不同操作者产生的偏向。再现性的定义再现性操作者 操作者B性能特性变量R&R研讨，把丈量系统的再现性进展数据化。操作者之间差别的数値化2 22sss+=ssss2222=+丈量系统产品全体全体产品反复性再现性.25安装的反复性，是指运

17、用同一安装，一个操作员对同一零件的同一特性进展反复丈量时产生的丈量偏向。反复性，也可以运用于无人的自动丈量安装的反复丈量。变量R&R研讨，把安装的反复性数值化。反复性一个零件的真值安装的反复性的数値化性能特性反复性的定义2 22sss+=ssss2222=+丈量系统产品全体全体产品反复性再现性.26丈量系统的方差2丈量系统MS2反复性2再现性Gage R&R的主要输出丈量系统，是针对某个运用，决议其适宜还是不适宜。MS与公差Tolerance相比较：精细性相对公差比P/TPrecision/ToleranceMINITAB中，称作允许度表示公差中有丈量误差占百分之多少MS与产品/过程变动相比较

18、：精细性相对于总变动量比P/TVPrecision/Total VarianceMINITAB中叫做偏向度也称作%R&R表示丈量误差占总变动量的百分之几各数据的偏向目的用方差(2)来表示，总体的方差是真值的方差和丈量系统的方差的和。丈量系统的方差是反复性方差和再现性方差的和。T=Tolerance公差TV=Total Variance总变动P=Precision精细性.27分辨率识别率器具能检测出来的，能正确显示的基准值的变化量丈量器具的分辨率至少应该是丈量范围的10分之1。1234512345不充分的分辨率充分的分辨率.28断定基准项目判定寄予度P/TV(偏差度)P/T(容许度)测量系统在容

19、许范围内。1%10%测量系统应用时应进行容许判定。应基于相应测量的重要性、测量装置的成本、修复成本进行决定。应得到顾客的承认。1%9%10%30%测量系统不能得到允许，应进行改善。9%30%项目判定能区分的范围数测量系统在容许范围内。5以上测量系统不能得到允许，需要改善。4以下.29Step 1: 确认对象的长期偏向范围Step 2: 预备长期偏向范围内的代表性样本Step 3: 选定相应过程的操作人员丈量人员Step 4: 丈量设备量规校正必要时Step 5: 设置MINITAB文档，使其可以填写收据Step 6: 第一个操作员对各样本进展随机丈量，完成后 第二个人同样进展丈量 选定的人员全

20、部进展本操作Step 7: Step6中操作结果输入MINITABStep 8: MINITAB中进展结果分析Step 9: 基于断定规范制定对策并实施必要时Step 10: 再评价效果确认实施对策后延续GR&R的流程延续GR&R的实施流程.30选择样本、操作员及进展丈量机器的校正Step: 确认丈量对象的长期偏向范围调查迄今为止的实践形状，对选择怎样的丈量值范围进展 评价可以涵盖长期偏向的范围进展确认。Step 2:样本选定选择10个Step 1中确认的代表长期偏向范围的样本。 尽能够使10个样本在长期偏向范围的上下限之间无偏斜 分布。 假设无法断定长期偏向的范围，就取30个样本。首先，选定

21、选取样本中的最大值和最小值样本，然后在剩下 的28个中平衡选取8个。Step 3: 选出操作人员选择3名以上的操作员进展对该丈量系统的丈量。Step 4: 丈量器具(量规)的校正 确认丈量器具能否在校正周期的期限内，必要时进展校正。延续GR&RStep 1, 2, 3, 4.31MINITAB丈量数据输入文档设置Step 5: MINITAB文档中制造输入模板10个样本，由3个操作人员反复三次丈量，制造以下表格。途中略格式样本文档中输入标题列1：零件编号列2：操作人员列3：丈量次数列4：丈量数据输入各工程的数据计算样本数据作成数据的简单组合输入样本做成条件延续GR&RStep 5-1.32数据

22、的简单组合页面的根本操作前往操作时：CtrlE零件编号.输入条件操作员输入条件丈量次数输入条件作成条件詳細延续GR&RStep 5-2 .33实施丈量并输入结果Step 6: 随机对选定的样本进展丈量完成之后，下一个丈量人员进展丈量。各丈量人员分别进展丈量。Step 7: 按照规定的次数反复Step6，丈量结果输入Step5中制造的MINITAB任务表中。丈量结果输入MINITAB任务表中丈量时的留意点样本丈量顺序应为随机各丈量人员相互之间对丈量结果严密样本数以10为选取规范丈量人员(丈量设备)为2个以上反复丈量2次以上延续GR&RStep 6,7.34结果分析Step 8: MINITAB中

23、计算出GR&R，对结果进展分析 数据输入之后教材：延续GR&R_TEXT.MTW統計质量工具丈量器分析丈量器的R&R分析交差输入各种計算条件Step8-2参照OK延续GR&RStep 8-1.35丈量器的R&R分析公差、及选择画面中各种条件的输入输入数据称号确认选择分散分析延续GR&RStep 8-2点击OPTION下页.36丈量器的R&R分析公差、及选择画面中各种条件的输入延续GR&RStep 8-2这种情况下公差设定 为8.37理想的丈量系统中，输出的各种表格应该是什么外形的？延续GR&RStep 8-3 输出结果图表.38变动成分图表、操作人员的R控制图各变动要素中的奉献度、偏向度、允许

24、度，用棒状图表示。关于奉献度，理想形状为，GR&R、反复性、再現性的値全部为0%，零件与零件的值为100%。纵轴是反复丈量时的范围最大最小,横轴区分每个操作人员，丈量的每个零件。最理想形状是一切的范围都为0。延续GR&RStep 8-3-a.39操作人员的X-bar管理图、丈量数据零件编号图表纵轴是反复丈量的数据的平均值，横轴是区分开每个丈量人员。每个丈量人员的图形款式都一致，上方、下方管理界限的范围越小越理想。纵轴是丈量值、横轴是零件编号。各零件丈量值的点都重合并且和实践值一致是理想形状。延续GR&RStep 8-3-b.40丈量结果丈量人员、丈量人员零件编号交替作用图表纵轴是丈量值，横轴是

25、丈量员。理想形状是衔接线成一条直线，各丈量员丈量的点的偏向外形都一致。纵轴是各丈量员反复丈量的数据的平均值，横轴是零件编号。可以断定能否存在由于零件的不同，丈量难度方面的不同。理想形状是一切线都重合。延续GR&RStep 8-3-c.41延续GR&RStep 8-4 输出结果session窗口Gage R&RANOVA方式变异源 方差成分 规范差SD 偏向度6 * 规范差合计GR&R 0.09143 0.30237 1.81423 反复性 0.03997 0.19993 1.19960 再現性 0.05146 0.22684 1.36103 丈量员 0.05146 0.22684 1.3610

26、3零件与零件 1.08645 1.04233 6.25396全变异 1.17788 1.08530 6.51180由于丈量系统产生的变异2MS反复性2Rpt及再現性2Rpd区分开各变异成分的规范差标示变异的99.73相对于零件的变异2Product总变异量2Total丈量值真值.42变异源 方差成分 奉献度VarComp合计GR&R 0.09143 7.76 反复性 0.03997 3.39 再現性 0.05146 4.37 丈量员 0.05146 4.37零件与零件 1.08645 92.24全变异 1.17788 100.00变异源 规范差 偏向度 偏向度 允许度 SD 6*规范差 %SV

27、 SV/Toler合计GR&R 0.30237 1.81423 27.86 22.68 反复性 0.19993 1.19960 18.42 14.99 再現性 0.22684 1.36103 20.90 17.01 丈量员 0.22684 1.36103 20.90 17.01零件与零件 1.04233 6.25396 96.04 78.17全变异 1.08530 6.51180 100.00 81.40延续GR&RStep 8-4 输出结果session窗口.43延续GR&RStep 8-5 量具运转图分丈量员和零件，制造量具的运转图丈量员与单个零件及相互间的反复性及再现性都可以用图表表示。

28、統計质量工具丈量器分析量具运转图输入各种计算条件OK输入各数据称号.44延续GR&RStep 8-5 量具运转图.45对策实施必要时Step 9: 根据断定基准判别实施对策的必要性，不满足基准时需求实施对策。 丈量系统评价结果很差时的处置方法1.确认丈量系统的规格能否满足丈量数据要求的精度，假设不 满足的话，更改为适宜的丈量系统。2. 结果差是由于丈量器的反复性时，进展修缮调整、改换等。3. 由于丈量员的不同出现再现性时，明确作业流程并对丈量 员进展培训及训练。但是，究竟是作业流程的问题还是丈量人员的技艺问题，应彻底查清楚之后再实施相应对策。 延续GR&RStep 9-1.46再评价效果确认实

29、施对策时Step 10: 为确认对策是时候的改善效果，应再次反复Step 1Step 8。連続GR&RStep 10.47质量差的量具处置：最显著的变异源是反复性丈量安装时，需求改换、修缮或调整丈量安装。与丈量安装的供应商讨论，或者经过查专业书，发现运用中的量具的运用技术处于最高程度，并且也按照规范书进展作业，但即使是这样，也应该对量具进展修复。暂时可以运用信号平均法。下页中阐明当最显著的变异源是丈量员再现性时，进展规范作业流程的修正及培训。经过察看丈量员，看究竟是培训方法的问题还是操作流程的问题，或者是两者都有问题。检查规格值能否合理。即使量具才干刚好接近界限值偏向度、允许度30%，假设过程

30、才干很好Ppk数值大于2，可以推丈量具并没有对过程呵斥影响，可以不予修正或调整。.48Signal averaging信号平均法虽然正在运用的丈量系统规格是最高程度，并且功能正常，但是依然才干不好的话，可以思索运用Signal averaging信号平均法。信号平均法，是对同一件物品进展反复丈量，取平均值，从而降低偏向幅度的方法。N次丈量的平均值比仅丈量一次的偏向值要低/ n。但是，添加丈量次数就意味着降低了任务效率。信号平均法，只能作为在实现高精度丈量系统之前的暂时的处置对策。丈量系统的评价结果假设接近必需采取对策的才干边缘，而运用该丈量系统的过程才干很高(Ppk2)的情况下，可以不用采取对

31、策。中心极限定理每个数据的分布平均値的分布偏向小.49能区分的范畴数分辨力也可称作认知区分数：Number of distinct categories 、个别范畴数、分辨力。丈量系统能区分多微小的差别，用能区分开的分组数来表现的目的。这个数据越大，意味着越能区分出微小的差别。这个数据正常是5或者大于5。丈量值在这里还是这里还是这里还是这里范畴数范畴数为的事例计算公式Minitab：小数点以下舍掉.50其他问题点丈量员人数过程中有两个以上作业员时，随机选择24名。过程中没有作业员或只需1人时，可以忽略再现性。样本数应选择满足以下条件的、充足的样本数样本数丈量员人数15上述条件无法实现时，丈量次

32、数按照以下条件规定：SO4 时，丈量次数=6S=样本数、O=丈量员人数SO5 时，丈量次数=5SO8时，丈量次数=4SO15时，丈量次数=3.51教材：尺寸不同的垫圈10枚延续GR&R练习随机选取样品10件。每件产品拟定1个测试位置，每个位置随机测试3次，根据位置的编号分为1组，共60个数据进展分析。分析各丈量员的反复性以及再现性求取合计量具变异到达要求方可运用.丈量系统事前预备事项选取样件时，样件要尽量覆盖整个消费制程样件的尺寸范围覆盖面尽能够的广但不能超越规定的尺寸限制值。缘由详见“可区分类别类别数；丈量之前需求针对要丈量的样件规定丈量方式、丈量基准；运用的量具需求精度较高，普通要求精度误

33、差为产品尺寸公差范围的1/10或丈量尺寸极差值的1/10。在这里我们选取两者较小的1/10，普通为丈量尺寸极差的1/10，由于大部分情况下：丈量尺寸范围公差范围；丈量时要遵照随机原那么。.丈量数据测量员 马春秀 2010年1月27日产品序号第1次第2次第3次1 13.950 13.958 13.946 2 13.955 13.956 13.950 3 13.938 13.940 13.942 4 13.944 13.950 13.948 5 14.000 14.005 14.008 6 13.932 13.936 13.934 7 13.948 13.952 13.946 8 13.964 1

34、3.959 13.961 9 13.956 13.958 13.949 10 13.980 13.982 13.985 测量员 申凡2010年1月27日产品序号第1次第2次第3次1 13.945 13.948 13.952 2 13.950 13.949 13.957 3 13.945 13.940 13.938 4 13.946 13.950 13.946 5 13.998 14.002 13.996 6 13.929 13.928 13.935 7 13.947 13.949 13.952 8 13.958 13.965 13.964 9 13.948 13.951 13.952 10 1

35、3.990 13.986 13.981 .录入数据如下图：大体可分为3列，“部件号列、“操作员列、和“丈量数据列。其中“丈量数据列可以根据图纸要求丈量的数据分为多列。部件号为丈量数据所对应的序号，此处为1-10循环陈列；姓名为两人，也是与丈量数据相对应。数据部分是将上表中的一切数据按照顺序排为一列。.选择丈量方法如下图，选取：“统计 “质量工具 “量具研讨 “量具R&R研讨交叉在我司普通选取“交叉法。详细缘由见下页“小注.小注 ：选择交叉分析法的缘由：量具反复性和再现性研讨确定观测到的过程变异中有多少是因丈量系统变异 所致。运用 Minitab 可以执行交叉或嵌套量具 R&R 研讨。 当每个部

36、件由每个操作员多次丈量时，请运用量具 R&R 研讨交叉。 当每个部件只由一名操作员丈量如在破坏性实验 中时，请运用量具 R&R 研讨嵌套。在破坏性实验中，丈量特征在丈量过程后与其在开场时不同。撞击实验即是破坏性实验的一个例子。选择交叉或嵌套假设需求运用破坏性实验 ，那么必需可以假定一个批次中一切部件的一样程度高到足以声称其为一样的部件。假设无法做出此假定，那么一个批次中部件之间的变异将掩盖丈量住系统变异。 假设可以做出此假定，那么为破坏性实验选择交叉还是嵌套量具 R&R 研讨取决于建立丈量过程的方式。假设一切操作员都丈量来自每个批次的部件，那么运用量具 R&R 研讨交叉。假设每个批次只由一名操

37、作员丈量，那么必需运用量具 R&R 研讨嵌套。实践上，只需操作员丈量独特的部件，就属于嵌套设计。过程变异丈量系统变异实践产品变异.选择丈量方法如下图，依次根据提示选择右侧框要求填入的内容。分析方法，我们选择“方差分析。双击后自动填入右侧要求的空白处选择方差分析法的缘由如下页小注.小注 ：选择方差分析法的缘由：Minitab 为量具 R&R交叉提供了两种方法：X 和 R 法或方差分析法。X 和 R 法将整体变异分为三种类别：部件间变异、反复性和再现性。方差分析法进一步将再现性划分为其操作员以及操作员与部件交互作用这两个要素如以下图所示。 在某种程度上，方差分析法比 X 和 R 法更准确，由于它思

38、索了操作员与部件交互作用，所以我们选择“方差分析法。.选择丈量方法如下图，点击“量具信息，填入量具信息内容后，点击“确定键。.选择丈量方法如下图，点击“选项，“规格上限-规格下限可以填入产品的公差。如我们的公差为0.05mm，那么我们的公差输入为0.1.输入完成以后，点击“确定键。.丈量结果图示：.图示分析：“研讨变异与“奉献值的关系为：研讨变异=奉献值总变差合计变异工艺变差部件间差别量具R&R)量具R&R)再现性反复性产品*丈量员再现性丈量员97.17%+2.83%=100%2.76%+0.06%=16.4595%.R控制图每个产品丈量3次，这3次的最大值减去最小值即为每个样品极差最大值-最

39、小值=样本极差从上图可以“马春秀测试的第一个产品的反复性相对较差，最大值与最小值之间的差别为0.012mm。其他各点的测试较为平衡。.每个点值代表：丈量员每个产品丈量3次求取的平均值将两图放到一个坐标系内进展查看。根据点的重合度及差别大小可以察看某个产品丈量时能否出现问题，以查找缘由所在。.数字“1代表产品编号，圈内所代表的点为每个产品所丈量的值所在位置，由于一共有2个丈量员，每个人丈量3次，所以图中一共有六个圆圈点。折线所连的点为6次丈量数值的平均值-即最大的带有“+号的圆圈。从上图可以看出1#、5#、7#件在丈量时的准确度较差。假设丈量系统的R&R偏向较大，可以对1#、5#、7#产品进展缘由分析。“准确与“准确关系见下页图.“准确且“准确“准确但“不准确“准确但“不准确既“不准确也“不准确“准确与“准确关系.丈量值*人10个产品，每个产品丈量3次，所以每个丈量员位置上共有30个点。横线所连得带有“+的点为30次丈量所得的平均值。.来源标准差(SD)研究变异(6 * SD)%研究变异 (%SV)合计量具 R&R0.00352420.02114516.81重复性0.00348490.02090916.62再现性0.00052510.0031512.51C20.00052510.00