M階段綠帶教材(最新)

1、整理課件6Sigma綠帶培訓綠帶培訓-測量階段測量階段目目 錄錄01七種基本圖形(簡單介紹）02過程能力分析03測量系統(tǒng)分析04流程圖05因果分析06失效模式及后果分析（FMEA）07M階段回顧與路徑七種基本圖形 1、X/Y圖2、柏拉圖3、時間序列圖4、控制圖5、箱圖6、點圖7、直方圖要理解數(shù)據(jù)，很重要的部分就是用圖形展示數(shù)據(jù)。要理解數(shù)據(jù)，很重要的部分就是用圖形展示數(shù)據(jù)。年年 齡齡身身高高9 08 07 06 05 04 03 02 01 001 8 01 6 01 4 01 2 01 0 08 06 04 02 0S S c c a a t t t t e e r r p p l l o o

2、 t t o o f f 身身 高高 v v s s 年年 齡齡 1、X/Y圖：表示兩個因素之間的簡單關(guān)系2柏拉圖、原理就是2/8原則闡明20的原因產(chǎn)生80的問題年年 齡齡身身 高高3 02 52 01 51 21 06543211 8 01 6 01 4 01 2 01 0 08 06 04 02 0T T i i m m e e S S e e r r i i e e s s P P l l o o t t o o f f 身身 高高3、時間序列圖：觀察特定時間內(nèi)的數(shù)據(jù)變化趨勢D Da at ta aW e e k 3W e e k 2W e e k 1987654B B o o x x

3、p p l l o o t t o o f f W W e e e e k k 1 1 , , W W e e e e k k 2 2 , , W W e e e e k k 3 3中值Q1Q3MinQ3+1.5(Q3-Q1)MaxQ3-1.5(Q3-Q1)異常值50數(shù)據(jù)4、箱圖：用來分析種植和四分值關(guān)系基本圖形X/Y圖、柏拉圖、時間序列圖、箱圖5、控制圖：探測和監(jiān)控過程的變異S S a a m m p p l l e eS S a a m m p p l l e e M M e e a a n n1 91 71 51 31 1975316 0 26 0 05 9 8_X = 6 0 0 .

4、2 3U C L = 6 0 2 . 4 7 4L C L = 5 9 7 . 9 8 6S S a a m m p p l l e eS S a a m m p p l l e e R R a a n n g g e e1 91 71 51 31 19753186420_R = 3 . 8 9 0U C L = 8 . 2 2 5L C L = 011X X b b a a r r - - R R C C h h a a r r t t o o f f S S u u p p p p 2 2基本圖形控制圖、控制圖、直方圖D D a a t t a a8 . 47 . 87 . 26 . 66

5、 . 05 . 44 . 84 . 2W e e k 1W e e k 2W e e k 3D D o o t t p p l l o o t t o o f f W W e e e e k k 1 1 , , W W e e e e k k 2 2 , , W W e e e e k k 3 36、點分布圖：用于小樣本量（NOpenworksheetPIPE.MTW2GraphDotplot 2StatControlChartsVariablesChartsforSubgroupsXbar-R.7、直方圖：可以分析不同數(shù)據(jù)值出現(xiàn)的頻率,數(shù)據(jù)的中心值以及數(shù)據(jù)的分布形狀。 過程能力分析過程能力是

6、 過程在受控狀態(tài)時,客戶要求與過程表現(xiàn)(產(chǎn)品質(zhì)量或服務(wù)的質(zhì)量變動程度)的比值,如果過程表現(xiàn)越能滿足客戶要求,則過程能力越充分,反之則不足.四個過程 這些過程的過程能力如何?LSLLSLUSLUSL過程能力如何?過程能力充分 過程能力很充分6 6 6 USLUSLUSLLSLLSLLSL過程能力非常充分過程能力如何?過程能力充分標準差 sigma水平 =0.08 3 =0.06 4 =0.04 6 6 USLUSLUSLLSLLSLLSL過程能力非常充分過程能力很充分過程能力與客戶要求 對于某一客戶的要求,標準差越小,sigma水平越高,發(fā)生不良的可能性越小,過程能力越充分. 當標準差沒有變化時

7、,客戶要求很嚴,這對不合格率和過程能力有什么影響呢?什么導致缺陷? 額外的變異來源制造過程和測量系統(tǒng)原材料的偏差不合理的或過窄的規(guī)格不適當?shù)囊?guī)格設(shè)計不充分的過程能力不穩(wěn)定的原材料過程能力分析不充分的過程能力不充分的過程能力LSLUSL不充分的測量能力不充分的測量能力不適當?shù)囊?guī)格設(shè)計不適當?shù)囊?guī)格設(shè)計原材料的偏差原材料的偏差過程能力多少產(chǎn)品超出了規(guī)格？短期的/長期的？不同類別數(shù)據(jù)的過程能力分析 計量型 計數(shù)型客戶的要求裝配時間（裝配時間（Min）客戶的要求110 115 120 125 130 135 140缺陷 （130Min）無缺陷 （130Min)缺陷數(shù)缺陷數(shù)1 2 3 4 5 6 7過程抽

8、樣-短期q短期數(shù)據(jù)短期數(shù)據(jù) 無特殊原因 僅受普通原因的影響 從小范圍數(shù)據(jù)收集而來 從一個班次收集而來 僅使用一臺機器 僅有一個操作者 僅使用一批原材料中的元件 很少過程具備提供真實短期樣本的能力 很少數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)具備真實的能力過程抽樣-長期q長期數(shù)據(jù)長期數(shù)據(jù) 反映了普通原因和特殊原因的影響 從大范圍數(shù)據(jù)收集而來 從許多生產(chǎn)班次而來 使用許多機器使用許多機器有許多操作者從大多數(shù)過程所收集的數(shù)據(jù)都代表長期過程注意：長期能力sigma是總體sigma。長期/短期過程能力LSLUSL長期能力長期能力短期能力短期能力長期長期短期短期標準差大標準差大偏離目標值偏離目標值標準差小標準差小達到目標值達到目標值

9、長期和短期能力(Z-偏差) ZLT=ZST短期能力長期能力短期數(shù)據(jù) -1.5長期數(shù)據(jù) +1.5ZSTZLTZSTZLT要知道要知道收集了 一個處在中心位一個處在中心位置的置的6Sigma過程過程過程能力過程能力LSLUSL0.01ppm0.01ppm初始過程數(shù)據(jù)給出的是短期6 換成長期：長期和短期能力(Z-偏差)ZLT=ZST Sigma水平 短期DPMO 長期DPMO 1158655.3691462.5 2 22750.1308537.5 3 1350.0 66807.2 4 31.7 6209.7 5 0.3 232.7 6 0.0018 3.4分析短期和長期波動q絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)是介于短期

10、和長期之間q為評估真實的短期數(shù)據(jù):v設(shè)計過程能力分析v分組的方法是否合理q有些過程是不宜進行短期能力分析;v取樣非常昂貴或非常困難v過程生產(chǎn)的輸出很少或過程周期時間很長短期還是長期另外一個方法可用來觀察長期與短期：1 0 09 08 07 06 0051 01 52 02 5SSwithinSSBetween長期短期XxxSSTotalq準則：如果80%的輸入是在它們自然的范圍中起伏，則輸出的數(shù)據(jù)可被認為是長期的；機會2 22 22 2T o tal= W ith in+ + B etw een2 22 2Long - Term=Short - Term2 2+ +Machinen2 2+ +

11、Day-to-day2 2+ +Operators2 2+ +Batchs2 2+ +Seasonal+ + 短期分析長期分析長期分析短期還是長期CpCp與潛在最佳值與潛在最佳值q Cp是描述潛在最佳值的好指標；q 潛在最佳值觀察得到的,過程短期績效的最佳表現(xiàn)；q 機會所觀察的過程長期績效與潛在最佳值之間的差異；q 6 Sigma項目通過驅(qū)使長期績效朝著短期潛在最佳值；方向發(fā)展,以縮短兩者間的差距。短期（潛在最佳值）長期q合并標準差與總標準差v各子組的方差可被合并，以得出一組內(nèi)的標準差；v總的標準差是從所有的數(shù)據(jù)中計算而得，并沒有考慮子組；v合并標準差沒有計入組間的波動，而總的標準差考慮了；v

12、合并Sigma是組內(nèi)波動的最佳值。2 22 22 2Total=W ithin+ +Between短期還是長期短期還是長期q長期數(shù)據(jù)與短期數(shù)據(jù)的分別v短期數(shù)據(jù)是在有限的幾個運行周期內(nèi)收集；數(shù)據(jù)收集的范圍局限在幾臺設(shè)備和操作工；數(shù)據(jù)特性幾乎總是連續(xù)變量；v長期數(shù)據(jù)的收集跨越許多原形周期或設(shè)備和操作工；數(shù)據(jù)可能是連續(xù)，也可能是離散的；離散數(shù)據(jù)幾乎總是屬于長期過程。能力分析的類型計量型參數(shù)檢查規(guī)格檢查規(guī)格對過程抽樣對過程抽樣計算計算Z值值估算估算ppm估算估算Cp,Cpk,Pp,Ppk步驟步驟1步驟步驟2步驟步驟3步驟步驟4計數(shù)型參數(shù)缺陷數(shù)據(jù)確認缺陷數(shù)據(jù)確認計算計算PPM計算計算Z值值步驟步驟1步驟

13、步驟2步驟步驟3步驟步驟4計算計算Cp,Cpk,Pp,Ppk過程能力-計量型數(shù)據(jù)LSL規(guī)格下限規(guī)格下限USL規(guī)格上限規(guī)格上限計量型數(shù)據(jù)等于計量型數(shù)據(jù)等于力力量量!q計量型輸出的能力確定計量型輸出的能力確定 產(chǎn)品規(guī)格確認 抽樣檢驗規(guī)格的實際數(shù)據(jù)(短期或長期) 計算Z值 將Z值轉(zhuǎn)化成需要的指標 p p m,Cp,C p k,Pp,P p k步驟步驟1:1:規(guī)格確認規(guī)格確認q 參數(shù)Y的規(guī)格正確嗎?q 參數(shù)Y是否在規(guī)格上下限之間的中心點?q 要確定真實的能力, 真實的規(guī)格是必要的v 這些是否被忽略: 如何設(shè)定規(guī)格? 由設(shè)計者-藍圖 由客戶計量型數(shù)據(jù)過程分析能力一名鋼筆生產(chǎn)工程師想評估生產(chǎn)鋼筆時控制鋼筆

14、長度的能力.客戶要求為:1251.5mm.該工程師每日隨機抽取5支筆, 進行了7天, 共35個數(shù)據(jù)(見pen .mtw).試求Zst, Cp, Cpk, Zlt, Ppk ?例題：例題：步驟步驟2: 2: 采集數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)-合理分組合理分組q數(shù)據(jù)采集應(yīng)能捕捉過程的短期績效和長期績效(若有可能)v可通過快速采集一系列數(shù)據(jù)來完成,這些數(shù)據(jù)按時間序列排列快速采集的數(shù)據(jù)應(yīng)從合理分組中抽樣計量型數(shù)據(jù)過程分析能力步驟步驟2:2:采集數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)-合理分組合理分組q 何謂合理分組v 從某一過程中連續(xù)產(chǎn)生的部件或單元中合理的選擇,試圖捕捉到過程最小的波動;v 組內(nèi)的差異只由偶因所致,組間的差異主要由異因造成;

15、v 合并標準差(合并是一種平均的形式)-Pooled SD是一種對潛在最佳能力的較好估計.取樣實例: 工程師每日隨機抽取5支筆, 進行了7天采集長度數(shù)據(jù)(見pen.mtw).T(1)T(1)T(1)T(1)T(1)D1D2D3D4D5D6D7C Ch ha am mb bT Te em mp pF Fr re eq qu ue en nc cy y125.4124.8124.2123.6121086420H Hi is st to og gr ra am m o of f C Ch ha am mb bT Te em mp pLSL=123.5USL=126.5計量型數(shù)據(jù)過程分析能力步驟步驟3

16、: 3: 計算計算Z ZUSLUSL和和Z ZLSLLSLq Z-值v 提供了一個標準統(tǒng)計值v 反映了與規(guī)格的上下限相關(guān)的過程能力-LSL XSshort-termZLSL=USL- X126.5 -124.61Sshort-term0.49=3.86=ZUSL=步驟步驟4: 4: 計算計算CpCpC p=過程的容差( 散布)產(chǎn)品公差U S L - L S L=C p6 C p=客戶的要求過程的表現(xiàn)計量型數(shù)據(jù)過程分析能力步驟步驟5:5:計算過程潛在的能力計算過程潛在的能力(Cp)(Cp) 6stUSL - LSL=Cp=過程的容差(散布)產(chǎn)品公差例題:一個過程的均值為325,標準差為15,規(guī)格

17、上限為380,規(guī)格下限為270;Cp為多少?若均值為355,標準差沒有變化,則Cp又為多少?產(chǎn)品公差產(chǎn)品公差3-3過程容差過程容差計量型數(shù)據(jù)過程分析能力步驟步驟6:6:鋼筆長度的鋼筆長度的CpCp值值 6stUSL - LSL=Cp=過程的容差(散布)產(chǎn)品公差126.5 - 123.5Cp= 1.026*0.49U=124.61123.5126.5126.0125.4124.8124.2123.6LSLUSLProcess DataSample N35StDev(Within)0.49662StDev(Overall)0.489815LSL123.5Target*USL126.5Sample

18、Mean124.607Potential (Within) CapabilityOverall CapabilityPp1.02PPL0.75PPU1.29Ppk0.75CpmCp*1.01CPL0.74CPU1.27Cpk0.74Observed PerformancePPM USL0.00PPM Total28571.43Exp. Within PerformancePPM USL69.05PPM Total12966.54Exp. Overall PerformancePPM USL55.66PPM Total11958.37WithinOverallP Pr ro oc ce es s

19、s s C Ca ap pa ab bi il li it ty y o of f C Ch ha am mb bT Te em mp pMinitabMinitab計算結(jié)果計算結(jié)果計量型數(shù)據(jù)過程分析能力步驟步驟7: 7: 計算鋼筆長度計算鋼筆長度CpkCpk過程績效過程績效 6*short-term126.5 - 123.56*0.49=1.02Cp=USL - LSL= 3*st 3*st 3* 0.49 3*0.5=0.775,ULS - X=min124.6 - 123.5,126.5 - 124.6Cpk=minX - LSLU=124.61123.5126.5 3st 3stCpl

20、=u - LSLCpu=ULS - uCpk= min（Cpl，Cpu）126.0125.4124.8124.2123.6LSLUSLProcess DataSample N35StDev(Within)0.49662StDev(Overall)0.489815LSL123.5Target*USL126.5Sample Mean124.607Potential (Within) CapabilityOverall CapabilityPp1.02PPL0.75PPU1.29Ppk0.75CpmCp*1.01CPL0.74CPU1.27Cpk0.74Observed PerformancePPM

21、 USL0.00PPM Total28571.43Exp. Within PerformancePPM USL69.05PPM Total12966.54Exp. Overall PerformancePPM USL55.66PPM Total11958.37WithinOverallP Pr ro oc ce es ss s C Ca ap pa ab bi il li it ty y o of f C Ch ha am mb bT Te em mp pMinitabMinitab計算結(jié)果計算結(jié)果計量型數(shù)據(jù)過程分析能力步驟步驟8-1: 8-1: 計算計算SigmaSigma水平水平(Zst)

22、(Zst)選: CalcProbability DistributionsNormal填入數(shù)據(jù)得出:xP(X=x)x P( X = x )x P( X Probability DistributionsNormal用標準正用標準正態(tài)分布態(tài)分布P( X = x )P( X = x ) x x 0.9882 2 .26358 0.9882 2 .26358步驟步驟8-2: 8-2: 計算計算SigmaSigma水平水平(Zst)(Zst)126.0125.4124.8124.2123.6LSLUSLProcess DataSample N35StDev(Within)0.49662StDev(Ov

23、erall)0.489815LSL123.5Target*USL126.5Sample Mean124.607Potential (Within) CapabilityOverall CapabilityPp1.02PPL0.75PPU1.29Ppk0.75CpmCp*1.01CPL0.74CPU1.27Cpk0.74Observed PerformancePPM USL0.00PPM Total28571.43Exp. Within PerformancePPM USL69.05PPM Total12966.54Exp. Overall PerformancePPM USL55.66PPM

24、Total11958.37WithinOverallP Pr ro oc ce es ss s C Ca ap pa ab bi il li it ty y o of f C Ch ha am mb bT Te em mp p選StatQuality ToolsCapability AnalysisNormal計量型數(shù)據(jù)過程分析能力CPm:考慮偏離與期望的過程能力=T/6*2+(M-)2 q 把短期的Sigma水平轉(zhuǎn)換成長期的Sigma水平v 問題:需要加還是減1.5?v 提示:長期Sigms水平不會比短期大.v 答案:減Z long-term=Z short-termZ long-term1

25、.5 漂移-從Zst到Zlt v 被用作根據(jù)短期能力來測算長期能力,反之亦然v 被用作計算過程中的長期波動步驟步驟9: 9: 計算計算ZltZlt計量型數(shù)據(jù)過程分析能力步驟步驟10:10:預(yù)測長期能力預(yù)測長期能力PpkPpkq 用長期能力代替短期波動 3*st 3*st 3*lt 3*ltPpkCpk=min - LSL=min - LSL,ULS - ,ULS - ZLT=ZSTZLTZLT=3*PpkPpk= ZLTMinitab認為長期的波動可通過組間的波動來預(yù)測126.0125.4124.8124.2123.6LSLUSLProcess DataSample N35StDev(With

26、in)0.49662StDev(Overall)0.489815LSL123.5Target*USL126.5Sample Mean124.607Potential (Within) CapabilityOverall CapabilityPp1.02PPL0.75PPU1.29Ppk0.75CpmCp*1.01CPL0.74CPU1.27Cpk0.74Observed PerformancePPM USL0.00PPM Total28571.43Exp. Within PerformancePPM USL69.05PPM Total12966.54Exp. Overall Performan

27、cePPM USL55.66PPM Total11958.37WithinOverallP P r r o o c c e e s s s s C C a a p p a a b b i i l l i i t t y y o o f f C C h h a a m m b b T T e e m m p p計量型數(shù)據(jù)過程分析能力 短期過程能力指標 長期過程能力指標 6*short-termCp=USL - LSLCpk = min(Cpk(USL) , Cpk(LSL) 6*long-termPp=USL - LSLPpk= min(Ppk(USL) , Ppk(LSL) 3*總體=USL

28、- x能力計算公式匯總能力計算公式匯總min( 3*總體LSL x-), 總體=USL - xmin( 總體LSL x-), PpkZ long 3*=USL - xmin( 3*LSL x-), =USL - xmin( LSL x-), CpkZ 組內(nèi)組內(nèi)組內(nèi)short過程變異幅度設(shè)計變異幅度組內(nèi)1)(12nxxisni標準差的計算標準差的計算總體方法方法1: 1: 長期標準差長期標準差方法方法2: 2: 子組級差法子組級差法 =R/d2總體的抽樣數(shù)據(jù)標準差，不進行子組分組，計算出來的過程能力為PPK值其中，R是控制圖子組極差的均值，而d2可以從休哈特系數(shù)表查得，它取決于子組的樣本容量。用

29、極差來估計標準差時，此種計算方法是“不精確”的，因為每一個子組只用了兩個數(shù)據(jù)，且隨著子組樣本容量的增加而越不精確。組內(nèi)方法方法3: 3: 移動極差法移動極差法 = MR/d2組內(nèi)其中，MR是兩個連續(xù)樣本的移動極差，而d2可根據(jù)子組樣本為2的從休哈特系數(shù)。最新研究表明，這種方法對各種失控類型都有很好的預(yù)警效果。標準差的計算標準差的計算方法方法4: 4: 子組標準差法子組標準差法 = S/C4其中，S是控制圖子組標準差的均值，而C4可根據(jù)子組的樣本從休哈特系數(shù)表查出。與“子組極差法”比較，計算起來有些麻煩（手工），但精確性更好。組內(nèi)方法方法5: 5: 子組標準差法子組標準差法 = Sp/C4（d）

30、組內(nèi)標準差的計算標準差的計算limjijExxSS112LevelofFactors(ThereareLLevels)因子的水平因子的水平(假設(shè)共有假設(shè)共有L個水平個水平)A1 A2 A3 A4 A5 A6 ALNo.ofrepeatedtrials.(Eachlevelisrepeatedmtimes)實驗的重復(fù)次數(shù)實驗的重復(fù)次數(shù)(假設(shè)每一水平重復(fù)假設(shè)每一水平重復(fù)m次次)x11 x21 x31 x41 x51 x61 XL1x12 x22 x32 x42 x52 x62 xL2 x13 x23 x33 x43 x53 x63 xL3 .x1m x2m x3m x4m x5m x6m xLmS

31、um總和總和T1 T2 T3 T4 T5 T6 TLTAverage平均數(shù)平均數(shù)x1 x2 x3 x4 x5 x6 xLx其中：Sp = SSE/(-1）li 1）-m-1llid=（組內(nèi)方法方法6: 6: 標準普爾法標準普爾法 的計算如下:組內(nèi)標準差的計算標準差的計算 a、當每組子樣本容量ni相等時： =(s1 2+s22+s32+sn2) /n b、當每組子樣本容量ni不相等時： =(f1*s1 2+f2*s22+f3*s32+fn*sn2)/（f1+f2+f3+fn） 其中fi=ni -1 ， ni=1，2，3 Sn為每組子樣本的組內(nèi)標準差。樣本根據(jù)抽樣時間進行分組；組內(nèi)組內(nèi)過程能力計算

32、練習過程能力計算練習1 1q 某工程師欲分析殺菌過程,分析方法是監(jiān)控每批產(chǎn)品殺菌室溫度,所有不合格產(chǎn)品會重新返工.q 產(chǎn)品合格率顯示過去9個月有11.5%批的產(chǎn)品不合格.PPM=缺陷比率 1000000=115000q Z-值: 假定所有缺陷發(fā)生在左或右的一端q P(zQuality ToolsCapability AnalysisBinomial計算缺陷水平計算每單位缺陷（計算每單位缺陷（DPU）缺陷總數(shù)生產(chǎn)的總數(shù)DPU=計算每百萬機會缺陷（計算每百萬機會缺陷（DPMO）DPU*1,000,000在一個單位中錯誤的總機會DPMO=Measurement Systems Analysis測量系

33、統(tǒng)分析測量系統(tǒng)分析計數(shù)型MSA計量型MSA您的數(shù)據(jù)怎么樣？ 六個西格瑪方法建立在這樣一種思想上：基于數(shù)據(jù)的決策?；跀?shù)據(jù)的決策。用于決策過程的數(shù)據(jù)必須是可靠的。基于不可靠數(shù)據(jù)的決策與無數(shù)據(jù)支持的決策沒有什么差別。您的測量系統(tǒng)是否好得足以讓您放心收集數(shù)據(jù)？GageR&R分析給您答案。分析給您答案。測量系統(tǒng)的意義測量系統(tǒng)的意義- 與進行測量有關(guān)的任何東西：人、測量工具、材料、方法和環(huán)境。 觀察觀察測量測量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)輸入輸入 輸出輸出 輸入輸入 輸出輸出-“測量系統(tǒng)測量系統(tǒng)”部件部件“測量系統(tǒng)測量系統(tǒng)”概念概念 將“測量系統(tǒng)”看作是會給測量數(shù)據(jù)帶來額外誤差的子過程，其目的就是使用誤差盡可能小的

34、測量過程。S 標準W 工件(如,零件)I 儀器P 人/程序E 環(huán)境測測量量方方法法測量過程測量過程測測量量環(huán)環(huán)境境被測量對象被測量對象輸入輸入測量結(jié)果測量結(jié)果輸出輸出測測量量儀儀器器測測量量人人員員過程變量過程變量過程變量過程變量過程變量過程變量過程變量過程變量可用函數(shù)關(guān)系表示測量過程輸入與輸出間的關(guān)系：可用函數(shù)關(guān)系表示測量過程輸入與輸出間的關(guān)系：y=f(X1,X2.Xn)Y:測量結(jié)果測量結(jié)果X：輸入測量對象：輸入測量對象,測量設(shè)備測量設(shè)備,人員人員,環(huán)境等環(huán)境等“測量系統(tǒng)測量系統(tǒng)”概念概念任何觀測數(shù)據(jù)的誤差，都是部件的實際誤差和測量任何觀測數(shù)據(jù)的誤差，都是部件的實際誤差和測量系統(tǒng)誤差的總和。

35、系統(tǒng)誤差的總和。測量系統(tǒng)引測量系統(tǒng)引起的誤差起的誤差觀察值觀察值總誤差總誤差部件差異引起的部件差異引起的誤差誤差 2總值總值 = 2產(chǎn)品產(chǎn)品 + 2測量測量測量系統(tǒng)誤差的來源測量系統(tǒng)誤差的來源總誤差總誤差被測量對象誤差被測量對象誤差測量系統(tǒng)誤差測量系統(tǒng)誤差測量儀器誤差測量儀器誤差測量人員誤差測量人員誤差準確性準確性線性線性穩(wěn)定性穩(wěn)定性重復(fù)性重復(fù)性測量人員誤差測量人員誤差測量人員和被測量人員和被測量對象交互測量對象交互誤差誤差散布源總過程變差過程變差測量系統(tǒng)變差LSLLSLUSLUSL測量系統(tǒng)分析的目的：確認總誤差，測量系統(tǒng)中的測量系統(tǒng)分析的目的：確認總誤差，測量系統(tǒng)中的測量人員誤差和測量儀器的

36、大小，并對測量系統(tǒng)的測量人員誤差和測量儀器的大小，并對測量系統(tǒng)的適用性作出判斷。適用性作出判斷。 2總值總值 = 2產(chǎn)品產(chǎn)品 + 2測量測量測量系統(tǒng)的作用測量系統(tǒng)的作用 測量系統(tǒng)分析（GageR&R分析）分析）是用來分析測量系統(tǒng)的方法，目的是確定測量某種東西時出現(xiàn)的波動(誤差)的大小和類型。 測量系統(tǒng)分析（GageR&R分析）分析）將提供以下與您的數(shù)據(jù)有關(guān)的信息： 測量誤差是否很小，相對產(chǎn)品規(guī)范或過程誤差來說是否可以接受。 如果測量誤差不可接受，從何處著手來改進測量系統(tǒng) 使您能夠?qū)?shù)據(jù)的“質(zhì)量”充滿信心 測量儀器是否具有足夠的分辨率測量系統(tǒng)分析方法測量系統(tǒng)分析方法根據(jù)測量對象的

37、性質(zhì)，測量系統(tǒng)分析有兩種形式：1.Attributes計數(shù)值計數(shù)值/定性值（離散數(shù)據(jù)定性值（離散數(shù)據(jù)） 數(shù)據(jù)不能以連續(xù)的標尺描述 通過/不通過，好/壞采用計數(shù)型測量系統(tǒng)分析采用計數(shù)型測量系統(tǒng)分析2.Variables計量值計量值/定量值（連續(xù)數(shù)據(jù)）定量值（連續(xù)數(shù)據(jù)） 數(shù)據(jù)可以用連續(xù)的標尺來描述采用計量型測量系統(tǒng)分析采用計量型測量系統(tǒng)分析注意：1、一看到數(shù)據(jù)，就要確認測量數(shù)據(jù)類型2、計數(shù)值和計量值必須用不同的方法處理方差分析法 可以識別部品、人員、測量儀器的誤差可以識別人員和部品交互作用影響2. 平均值和極差分析法：可以識別部品、人員、測量儀器的誤差不可以識別人員和部品交互作用影響3. 部品內(nèi)偏

38、差分析方法可以用于特殊形狀部品(如圓形)的測量系統(tǒng)分析可以識別測量人員、測量儀器、被測部品的誤差此法計算繁瑣4. 簡略法可以識別測量系統(tǒng)總誤差無法區(qū)分測量人員誤差和測量儀器誤差5. 即時法可以確定自動測量系統(tǒng)的重復(fù)性誤差不提供人員影響數(shù)據(jù)測量系統(tǒng)分析方法測量系統(tǒng)分析方法 確認測量數(shù)據(jù)類型 確定誤差來源 選擇樣本 收集數(shù)據(jù) 分析數(shù)據(jù)測量系統(tǒng)分析步驟測量系統(tǒng)分析步驟1、確認測量數(shù)據(jù)類別、確認測量數(shù)據(jù)類別 根據(jù)數(shù)據(jù)性質(zhì)，可 其分為： 計數(shù)型數(shù)據(jù) 計量型數(shù)據(jù)2、確定誤差來源、確定誤差來源對于自動測定系統(tǒng)，誤差來源為：部品本身誤差和測量儀器誤差。對于普通測定系統(tǒng)，誤差來源為：測量 人員、測量儀器和部品。

39、對于目視檢查，誤差來源為：檢查人員和部品。3、選擇樣本、選擇樣本 計量型數(shù)據(jù)的樣本選擇 在選擇計量型樣本時，需使所選樣本代表整個過程范圍。 計數(shù)型數(shù)據(jù)的樣本選擇 在選擇計數(shù)型樣本時，需同時選擇部分規(guī)格內(nèi)和規(guī)格外的樣本，并 選擇部分接近界限的樣本4、收集數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)即對選定的樣本進行測量的選擇在測量前確認以下事項：在測量前確認以下事項： 確認測量儀器經(jīng)過校準，以保證其準確性和線性在規(guī)定范圍。確保使用足夠的分辨率的儀器進行測量。如被測量對象的規(guī)格 范圍為0.01mm,則需選用分辨率為的測量儀器進行測量測量時注意事項：測量時注意事項： 每個測量人員以附機順序測量各樣本，以保證在測量時不相互

40、參照他人或自己以前的測量結(jié)果。記錄所有原始測量數(shù)據(jù)5、對測量數(shù)據(jù)進行分析、對測量數(shù)據(jù)進行分析完成測量后，最后一步是對測量數(shù)據(jù)進行分析處理，后續(xù)將對不同 的測量系統(tǒng)分析方法作以下介紹。測量系統(tǒng)分析步驟測量系統(tǒng)分析步驟測量系統(tǒng)的波動測量系統(tǒng)的波動測量系統(tǒng)的波動主要是由于量具和檢驗員的變化引起的。為了考察量具和檢驗員的波動程度，常常要選用一些零件或產(chǎn)品讓檢驗員使用量具去測量。因此零件同本身的變異對測量結(jié)果也有影響，幫還要考察零件間波動；如果測量系統(tǒng)的波動來源主要是零件間的變異，則測量系統(tǒng)狀況良好。反之，測量系統(tǒng)的波動主要是由于量具和檢驗員的變異引起的，則測量系統(tǒng)狀況不良；Gauge R&R主

41、要分析各種波動在測量系統(tǒng)總波動中的百分比，從而判別測量系統(tǒng)的狀況。一、準確度和精密度一、準確度和精密度測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語caabda、精密度高、準確性低b、精密度高、準確性高c、精密度低、準確性高d、精密度低、準確性差 哪種方法更準確？ 哪種方法更精密？ 你傾向哪種方法？為什么？ 系統(tǒng)可測量的小數(shù)部分的位數(shù)，測量的增量至少要達到產(chǎn)品或過程規(guī)格寬度的十分之一二、分辨率二、分辨率（Resolution）應(yīng)該使用哪一把尺測量具有上述分布的過程？測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語差的分辨率差的分辨率好的分辨率好的分辨率三、線性度三、線性度（Linearity）測量儀器準確度

42、或精密度在儀器量程內(nèi)的變異。四、相關(guān)性四、相關(guān)性（Correlation）對兩變量之間的線性關(guān)系的測量測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測測量量值值被測對象真值被測對象真值線性好線性好線性差線性差五、重復(fù)性五、重復(fù)性（Repeatability）由同一個測量系統(tǒng)，多次重復(fù)測量同一零件的同一特性時，所獲得的測量值的變異稱為量具的重復(fù)性，或稱為測量系統(tǒng)的重復(fù)性，簡稱為重復(fù)性；一個好的測量系統(tǒng)應(yīng)具有很好的重復(fù)性，也就是它的重復(fù)測量值的變異是很小的；重復(fù)性第一次測量第二次測量測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語重復(fù)性：測量裝置的固有變異對同樣的變量在相似條件重復(fù)測量時的變異 同一檢驗員、同一

43、設(shè)置、同一量具、相同的環(huán)境條件、短期用重復(fù)測量的分布的平均標準差來估計五、重復(fù)性五、重復(fù)性（Repeatability）測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語 真值真值平均值平均值好的重復(fù)好的重復(fù)性性平均值平均值差的重復(fù)差的重復(fù)性性 2總總 = 2產(chǎn)品產(chǎn)品 + 2重復(fù)性重復(fù)性+ 2再現(xiàn)性再現(xiàn)性由不同測量系統(tǒng)測量同一零件的同一特性所得重復(fù)測量的均值的變異，稱為量具的再現(xiàn)性，或稱為測量系統(tǒng)的再現(xiàn)性，簡稱再現(xiàn)性。六、再現(xiàn)性六、再現(xiàn)性再現(xiàn)性測量系統(tǒng)B測量系統(tǒng)B測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語 2總總 = 2產(chǎn)品產(chǎn)品 + 2重復(fù)性重復(fù)性+ 2再現(xiàn)性再現(xiàn)性不同條件下同一測量時的變異 不同的操作人

44、員、不同的設(shè)置、不同的量具、不同的環(huán)境條件、長期測量變異用不同測量條件下的測量平均值的標準差來估計六、再現(xiàn)性六、再現(xiàn)性測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語真值真值好的再現(xiàn)性好的再現(xiàn)性作業(yè)者作業(yè)者1差的再現(xiàn)性差的再現(xiàn)性作業(yè)者作業(yè)者2作業(yè)者作業(yè)者3作業(yè)者作業(yè)者1 作業(yè)者作業(yè)者2作業(yè)者作業(yè)者3七、穩(wěn)定性七、穩(wěn)定性（Stability）測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語q穩(wěn)定性：隨著時間而產(chǎn)生變異的程度 q 測量的分布保持不變，均值和標準差皆可預(yù)測q 無漂移、突變、周期性循環(huán)等q 用趨勢圖評價q 通過定期校準和重復(fù)性與再現(xiàn)性分析加以控制精密度-公差比例表示測量誤差所占公差的百分比5.15 m

45、eas代表99%的測量最佳狀況：10% 勉強可接受：30%包含重復(fù)性和再現(xiàn)性公差=規(guī)格上限規(guī)格下限八、八、P/T比例比例公差MSTP*15. 5/一般用百分比表示一般用百分比表示應(yīng)用P/T比例是對測量系統(tǒng)精密度最常用的估計它評估測量系統(tǒng)針對相關(guān)產(chǎn)品規(guī)格的測量效果適當?shù)腜/T比例極大依賴于過程能力5.15 標準誤差包含了正態(tài)分布的99%。5.15 +2.575-2.57599%測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語%P/TV表示由于測量系統(tǒng)的誤差占所有變異的百分比%P/TV：最佳狀況：10% 可接受：30%九、九、%P/TV一般以百分比表示一般以百分比表示100&%TotalMSRRP

46、/TV%P/TV是6Sigma分析的最好測量估計測量系統(tǒng)對整體過程變異的表現(xiàn)%P/TV是實施過程改善分析的最好估計。所挑選的樣本必須涵蓋整個過程范圍。應(yīng)用測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語十、十、明顯分類數(shù)明顯分類數(shù) 差別類數(shù)目決策 / 值 2對制定過程控制決策沒有價值2 3只用于二元決策 (“Go/No Go”) 5足夠的分辨率。對于制定過程控制決策來說，可以接受明顯分類數(shù)（差別類數(shù)目）：明顯分類數(shù)（差別類數(shù)目）：指的指的是是測量系統(tǒng)可以識別出的過程數(shù)據(jù)中的非重疊組的數(shù)目。取整數(shù))41. 1(MSPartn測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語測量系統(tǒng)分析基本術(shù)語GageRR評價標準評價標準(計量型計量

47、型)% R R數(shù)值判斷%RR10%測量系統(tǒng)可接受測量系統(tǒng)可接受10%10可以接受的水準1030%1030%59不接受30%30%15樣本選擇選擇1：如果過程變異未知，樣本應(yīng)包含正常過程/產(chǎn)品變異的全部范圍（以獲得TV）選擇2：如果過程變異已知，樣本應(yīng)在規(guī)格范圍內(nèi)平均分布測量目的：確定成品檢驗測量系統(tǒng)的 重復(fù)性、再現(xiàn)性是否符合要求數(shù)據(jù)類型：離散型(0表示合格,1表示 不合格)測量對象：庫存電腦板測量對象：庫存電腦板KD23B-BA-ZKD23B-BA-Z樣本數(shù)：40測量工具：目測(結(jié)合工裝操作)測量者：成品檢驗員3人測量方法： 1.對已選定的已知合格/不合格部品； 2.3名檢驗員隨機作2次檢驗并

48、判定；判定基準判定基準: :按規(guī)格書上要求按規(guī)格書上要求數(shù)據(jù)收集：王久華成品檢驗測量系統(tǒng)分析成品檢驗測量系統(tǒng)分析 真實值 第1次 第2次 第1次第2次 第1次 第2次1000000021000100300000004000000051111111600000007111111181111111911111111011101011111111111201111111311111111410000001500000001611111111700000001811111111911111112011111112100000002200101002300000002400010002511101112

49、61111111270000000280000000290000000301111111310000100320000000331111111340000000350000000361111111371111111380000000390000000401111111樣本檢測員1檢測員2檢測員3結(jié)果表明：結(jié)果表明：1.1.該測量系統(tǒng)重復(fù)性為該測量系統(tǒng)重復(fù)性為85%85%， 2.2.該測量系統(tǒng)再現(xiàn)性為該測量系統(tǒng)再現(xiàn)性為80%80%。 根據(jù)測量系統(tǒng)信賴性判定標準：根據(jù)測量系統(tǒng)信賴性判定標準：80%80%結(jié)論：該測量系統(tǒng)可信賴。結(jié)論：該測量系統(tǒng)可信賴。成品檢驗測量系統(tǒng)分析成品檢驗測量系統(tǒng)分析Appr

50、aiserPercent3211009590858075706595.0%?CIPercentAppraiserPercent3211009590858075706595.0%?CIPercentDate of study: Reported by:Name of product:Misc:Assessm ent Agreem entWithin AppraisersAppraiser vs StandardAttribute Agreement Analysis for Attribute Agreement Analysis for 檢測結(jié)果檢測結(jié)果 Within Appraisers W

51、ithin Appraisers Appraiser #?Inspected #?Matched Percent 95 % CI1 40 39 97.50 (86.84, 99.94)2 40 34 85.00 (70.16, 94.29)3 40 39 97.50 (86.84, 99.94)# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.Each Appraiser vs Standard Each Appraiser vs Standard Appraiser #?Inspected #?Matched Percent

52、 95 % CI1 40 36 90.00 (76.34, 97.21)2 40 32 80.00 (64.35, 90.95)3 40 36 90.00 (76.34, 97.21)# Matched: Appraisers assessment across trials agrees with the known standard.Between Appraisers Between Appraisers #?Inspected #?Matched Percent 95 % CI 40 34 85.00 (70.16, 94.29)# Matched: All appraisers as

53、sessments agree with each other.All Appraisers vs Standard All Appraisers vs Standard #?Inspected #?Matched Percent 95 % CI 40 32 80.00 (64.35, 90.95)# Matched: All appraisers assessments agree with the known standard. 計量型測量系統(tǒng)計量型測量系統(tǒng)連續(xù)數(shù)據(jù)連續(xù)數(shù)據(jù)GageR&R連續(xù)數(shù)據(jù)連續(xù)數(shù)據(jù)GageR&R實例實例 讓我們用 Minitab 來分析一些數(shù)據(jù) 我們將

54、使用 Minitab 的測量儀器 R&R 研究功能 連續(xù)數(shù)據(jù)連續(xù)數(shù)據(jù)GageR&R實例實例Minitab 輸出 Minitab 產(chǎn)生解析的和圖表的分析信息 解析結(jié)果 ANOVA 表格 散布構(gòu)成 百分比占有率表 圖表結(jié)果 X-Bar / R 圖 散布構(gòu)成 操作者*部品交互作用圖 操作者別和部品別圖 讓我們先看解析結(jié)果，然后再看圖表結(jié)果 連續(xù)數(shù)據(jù)連續(xù)數(shù)據(jù)GageR&R實例實例Source %占有率占有率 %研究散布研究散布 %公差公差 總測量儀器總測量儀器 10.67 32.66 68.61 重復(fù)性重復(fù)性 3.10 17.62 37.02 再現(xiàn)性再現(xiàn)性 7.56 27.50

55、 57.77 操作者操作者 2.19 14.81 31.11 操作者操作者*樣本樣本 5.37 23.17 48.68 部品部品-部品部品 89.33 94.52 198.56 總散布總散布 100.00 100.00 210.08 明顯的分類數(shù)明顯的分類數(shù) = 4測量儀器測量儀器 R&R 報表報表 %P/TV(與總誤差比與總誤差比)必須小于必須小于30 %P/T(與公差比）與公差比）必須小于必須小于30明顯的分類數(shù)，必須大于5P P e e r r c c e e n n t tPart-to-PartReprodRepeatGage R&R100500% Contribut

56、ion% Study Var% ToleranceS S a a m m p p l l e e R R a a n n g g e e5.02.50.0_R=1.867UCL=4.805LCL=0李四王二張三S S a a m m p p l l e e M M e e a a n n504030_X=43.01UCL=44.92李四王二張三LCL=41.10零零件件編編號號10987654321504030操操作作者者張三王二李四504030零零件件編編號號A A v v e e r r a a g g e e10 9 8 7 6 5 4 3 2 1504030操作者李四王二張三Gage

57、name:拉力計Date of study: 2005/8/22Reported by: AATolerance:Misc:C Co om mp po on ne en nt ts s o of f V Va ar ri ia at ti io on nR R C Ch ha ar rt t b by y 操操作作者者X Xb ba ar r C Ch ha ar rt t b by y 操操作作者者測測量量值值 b by y 零零件件編編號號測測量量值值 b by y 操操作作者者 操操作作者者 * * 零零件件編編號號 I In nt te er ra ac ct ti io on nG

58、Ga ag ge e R R& &R R ( (A AN NO OV VA A) ) f fo or r 測測量量值值圖表輸出形狀盡量重合,大于50%紅線以外形狀盡量重合,點大部紅線以內(nèi),分級大于5越平越好右標相對越高越好.越窄越好.越重合越好. 圖表解讀Xbar / R 圖Misc:Tolerance:Reported by:Date of study:Gage name:01.11.00.90.80.70.60.50.40.3321Xbar Chart by OperatorSample MeanX=0.80753.0SL=0.8796-3.0SL=0.735400.150

59、.100.050.00321R Chart by OperatorSample RangeR=0.038333.0SL=0.1252-3.0SL=0.00E+00Gage R&R (ANOVA) for Measurement 極差（極差（Range）圖可以幫助確定不合適的分辨率）圖可以幫助確定不合適的分辨率 我們要求在控制限內(nèi)有最少我們要求在控制限內(nèi)有最少5個可能的數(shù)值個可能的數(shù)值 我們想看到在我們想看到在Xbar圖中散圖中散布布在在控制限控制限的外面的外面 這顯示的是部品這顯示的是部品-部品的散部品的散布布 如果沒有超限點如果沒有超限點,你很可能沒你很可能沒能獲得生產(chǎn)中覆蓋正常范圍

60、能獲得生產(chǎn)中覆蓋正常范圍的樣本的樣本圖表解讀 X-bar Chart by 測量者 測量者對同一部品進行重復(fù)測量時測量值的平均 如果每個操作者的平均值不同，再現(xiàn)性是可疑的 我們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 這預(yù)示著更多的部品-部品散布，正是我們所要求的 我們想看到圖上多數(shù)點落在控制限外部 X-bar有多點超出規(guī)格，則說明偏差來自部品本身，否則來自測量系統(tǒng)。 圖表解讀 R chart by 測量者 測量者對同一部品進行測量時最大值與最小值差異R值 可疑的不適當?shù)姆直媛?，如果?R-圖在控制限內(nèi)有少于5個的明顯水平 5 或更多的R水平，但多于1/4的值為0 如果R-圖顯示非受控情況，重復(fù)性可疑 如果一個操作者的范圍非受控，而其他操作者受控，那么方法可疑 如果所有的操作者的范圍都非受控，那么系統(tǒng)對操作者方法敏感 M