使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件

課程內(nèi)容安排一：MSA(測(cè)量系統(tǒng)分析)簡(jiǎn)介二：GR&R三：GR&R示例,使用Minitab作GR&R分析課程內(nèi)容安排一：MSA(測(cè)量系統(tǒng)分析)簡(jiǎn)介課程目標(biāo)到本課程結(jié)束時(shí)，學(xué)員應(yīng)能：知道為什么要做測(cè)量系統(tǒng)分析理解GR&R了解使用Minitab作GR&R.

課程目標(biāo)到本課程結(jié)束時(shí)，學(xué)員應(yīng)能：一：MSA介紹MeasurementSystemsAnalysis一：MSA介紹MeasurementSystemsAna測(cè)量系統(tǒng)分析的目的●測(cè)量系統(tǒng)分析的目的是確定所使用的數(shù)據(jù)是否可靠●測(cè)量系統(tǒng)分析還可以：評(píng)估新的測(cè)量?jī)x器將兩種不同的測(cè)量方法進(jìn)行比較對(duì)可能存在問題的測(cè)量方法進(jìn)行評(píng)估確定并解決測(cè)量系統(tǒng)誤差問題測(cè)量系統(tǒng)分析的目的是什么？測(cè)量系統(tǒng)分析的目的●測(cè)量系統(tǒng)分析的目的是確定所使用的數(shù)據(jù)是否1:測(cè)量系統(tǒng)●用來(lái)對(duì)被測(cè)量特性定量測(cè)量或定性評(píng)價(jià)的儀器或量具、標(biāo)準(zhǔn)、操作、方法、夾具、軟件、人員、環(huán)境及假設(shè)的集合；●用來(lái)獲得測(cè)量結(jié)果的整個(gè)過程。1:測(cè)量系統(tǒng)●用來(lái)對(duì)被測(cè)量特性定量測(cè)量或定性評(píng)價(jià)的儀器或量數(shù)據(jù)的類型計(jì)量型數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)如何評(píng)定數(shù)據(jù)的質(zhì)量測(cè)量結(jié)果與“真值”的差越小越好(bias)用多次測(cè)量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)進(jìn)行評(píng)定(variance)2:測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量數(shù)據(jù)的類型2:測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量計(jì)量型數(shù)據(jù)的質(zhì)量均值與真值（基準(zhǔn)值）之差方差的大小計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)產(chǎn)品特性產(chǎn)生錯(cuò)誤分級(jí)的概率低質(zhì)量數(shù)據(jù)最普遍的原因之一就是變差太大，變差一般都是由于測(cè)量系統(tǒng)及其環(huán)境相互作造成的。計(jì)量型數(shù)據(jù)的質(zhì)量低質(zhì)量數(shù)據(jù)最普遍的原因之一就是變差太大，變差●

用于判斷產(chǎn)品是否合格.3:測(cè)量結(jié)果-數(shù)據(jù)的用途●

用于分析生產(chǎn)過程。測(cè)量數(shù)據(jù)通常有那些用途？●

用于確定兩個(gè)或多個(gè)變量之間是否有顯著關(guān)系●用于判斷產(chǎn)品是否合格.3:測(cè)量結(jié)果-數(shù)據(jù)的用途●用于分●測(cè)量：給具體事務(wù)賦以數(shù)值，以表示它們之間關(guān)于特定特性的關(guān)系?！褓x值過程定義為測(cè)量過程，而賦予的值定義為測(cè)量值。測(cè)量結(jié)果由一個(gè)數(shù)字和一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)量單位構(gòu)成。測(cè)量結(jié)果是測(cè)量過程的輸出。應(yīng)將測(cè)量看成一個(gè)制造過程，它產(chǎn)生數(shù)據(jù)作為輸出。人設(shè)備材料方法環(huán)境測(cè)量過程數(shù)據(jù)輸入輸出4:測(cè)量過程●測(cè)量：給具體事務(wù)賦以數(shù)值，以表示它們之間關(guān)于特人測(cè)量數(shù)據(jù)SWIPE5:測(cè)量過程變差源S標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量過程中的變差源有那些？W工件(如,零件)I儀器P人/程序E環(huán)境SWIPE5:測(cè)量過程變差源S標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量過程根據(jù)變差的來(lái)源和特點(diǎn)，可分為:

●位置變差(準(zhǔn)確度)：偏倚，穩(wěn)定性和線性；

●寬度變差(精確度)：

重復(fù)性和再現(xiàn)性。6:測(cè)量系統(tǒng)變差類型根據(jù)變差的來(lái)源和特點(diǎn)，可分為:6:測(cè)量系統(tǒng)變差類型觀測(cè)平均值參考值

測(cè)量結(jié)果的平均值與參考值的差異

參考值是一個(gè)預(yù)先認(rèn)定的參考標(biāo)準(zhǔn).該標(biāo)準(zhǔn)可用更高一級(jí)測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量的平均值來(lái)確定(例如：高一級(jí)計(jì)量室)偏倚（BIAS）觀測(cè)平均值參考值測(cè)量結(jié)果的平均值與參考偏倚（BIAS）時(shí)間參考值在一段時(shí)間內(nèi)，測(cè)量結(jié)果的分布無(wú)論是均值還是標(biāo)準(zhǔn)偏差都保持不變和可預(yù)測(cè)的通過較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，用被監(jiān)視的量具對(duì)相同的標(biāo)準(zhǔn)或標(biāo)準(zhǔn)件的同一特性進(jìn)行測(cè)量的總變異來(lái)監(jiān)視可用時(shí)間走勢(shì)圖進(jìn)行分析穩(wěn)定性（Stability）時(shí)間參考值在一段時(shí)間內(nèi)，測(cè)量結(jié)果穩(wěn)定性（Stability）線性（Stability）線性:量具在正常工作量程內(nèi)偏倚值的變化量。測(cè)量?jī)x器的線性是指該裝置的整個(gè)工作范圍內(nèi)的準(zhǔn)確度尺寸N尺寸1線性（Stability）線性:量具在正常工作量程內(nèi)偏倚值的生產(chǎn)過程中的測(cè)量結(jié)果通常有兩個(gè)用途：

●

產(chǎn)品控制：判斷產(chǎn)品合格與否

●

過程控制：判斷生產(chǎn)過程是否穩(wěn)定

7:測(cè)量過程變差對(duì)決策的影響測(cè)量過程變差對(duì)決策的影響：

●

對(duì)產(chǎn)品決策的影響●

對(duì)過程決策的影響

生產(chǎn)過程中的測(cè)量結(jié)果通常有兩個(gè)用途：7:測(cè)量過程變對(duì)產(chǎn)品決策的影響下限上限上限下限或或第II型錯(cuò)誤：漏判，將不合格的判斷成合格的第I型錯(cuò)誤：誤判，將合格的判斷成不合格的對(duì)產(chǎn)品決策的影響下限上限上限下限或或第II型錯(cuò)誤：漏判，將不產(chǎn)品控制：判斷產(chǎn)品合格與否ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限對(duì)產(chǎn)品決策的影響I區(qū)：壞零件總是判為壞的，II區(qū)：可能做出潛在錯(cuò)誤的判斷，III區(qū)：好零件總是判為好的。產(chǎn)品控制：判斷產(chǎn)品合格與否ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上為了最大限度地做出正確的判斷，可以有兩個(gè)選擇：

●

改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)：減少測(cè)量系統(tǒng)變差從而減少Ⅱ區(qū)，所有零件將在Ⅲ區(qū)。

●

改進(jìn)過程：減少生產(chǎn)過程的變差，不生產(chǎn)在Ⅱ區(qū)的零件。為了最大限度地做出正確的判斷，可以有兩個(gè)選擇：ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限改進(jìn)測(cè)量測(cè)量系統(tǒng)的變差過大：

●將普通原因判為特殊原因●將特殊原因判為普通原因●過低估算過程能力指數(shù)測(cè)量系統(tǒng)的變差過大：70%60%50%40%10%30%測(cè)量系統(tǒng)變差對(duì)過程能力計(jì)算的影響70%60%50%40%10%30%測(cè)量系統(tǒng)變差對(duì)過程能力計(jì)測(cè)量?jī)x器分辨率可定義為測(cè)量?jī)x器能夠讀取的最小測(cè)量單位。（測(cè)量?jī)x器的分辨率必須小于或等于規(guī)范或過程誤差的十分之一）8：測(cè)量?jī)x器分辨力測(cè)量?jī)x器分辨率可定義為測(cè)量?jī)x器能夠讀取的最小測(cè)量單位。部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.25B=2.00因?yàn)樯厦婵潭鹊姆直媛时葍蓚€(gè)部件之間的差異要大，兩個(gè)部件將出現(xiàn)相同的測(cè)量結(jié)果。第二個(gè)刻度的分辨率比兩個(gè)部件之間的差異要小，部件將產(chǎn)生不同的測(cè)量結(jié)果。下面的部件A和部件B，它們的長(zhǎng)度非常相似。測(cè)量分辨率描述了測(cè)量?jī)x器分辨兩個(gè)部件的測(cè)量值之間的差異的能力。部件A部件B部件A部件BA=2.0A=2.25因?yàn)樯厦婵潭鹊臏y(cè)量系統(tǒng)的有效分辨率（discrimination）●要求不低于過程變差或允許偏差（tolerance）的十分之一●零件之間的差異必須大于最小測(cè)量刻度●不同數(shù)據(jù)分級(jí)(ndc)的計(jì)算：零件的標(biāo)準(zhǔn)偏差/總的量具偏差*1.41.一般要求它大于5才可接受測(cè)量系統(tǒng)的有效分辨率（discrimination）●要求直尺卡尺千分尺.28.279.2794.28.282.2822.28.282.2819.28.279.2791直尺.28.28.28.28●測(cè)量系統(tǒng)必須顯示足夠的靈敏性。●測(cè)量系統(tǒng)必須是穩(wěn)定的，這意味著在可重復(fù)條件下，測(cè)量系統(tǒng)的變差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。這可稱為統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定性且最好用圖形法評(píng)價(jià)?！窠y(tǒng)計(jì)特性（誤差）在預(yù)期的范圍內(nèi)一致，并足以滿足測(cè)量的目的（產(chǎn)品控制或過程控制）。在評(píng)價(jià)一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)時(shí)必須考慮三個(gè)基本問題:●測(cè)量系統(tǒng)必須顯示足夠的靈敏性。在評(píng)價(jià)一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)時(shí)必須二：GR&R二：GR&R過程變差剖析長(zhǎng)期過程變差短期抽樣產(chǎn)生的變差實(shí)際過程變差穩(wěn)定性線性重復(fù)性

準(zhǔn)確度量具變差操作員造成的變差測(cè)量誤差過程變差觀測(cè)值“重復(fù)性”和“再現(xiàn)性”是測(cè)量誤差的主要來(lái)源再現(xiàn)性過程變差過程變差剖析長(zhǎng)期過程變差短期抽樣產(chǎn)生的變差實(shí)際過程變差穩(wěn)定性在確定的測(cè)量條件下，來(lái)源于連續(xù)試驗(yàn)的普通原因隨機(jī)變差?；蛴梢粋€(gè)評(píng)價(jià)人多次使用同一個(gè)測(cè)量?jī)x器，測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)獲得的測(cè)量變差。重復(fù)性：●一個(gè)評(píng)價(jià)人使用同一測(cè)量?jī)x器，對(duì)同一零件的某一特性進(jìn)行多次測(cè)量下的變差●是在確定的和已知條件下，連續(xù)多次測(cè)量中的變差●通常被稱為EV-設(shè)備變差●量具(設(shè)備)能力和潛能●系統(tǒng)內(nèi)變差在確定的測(cè)量條件下，來(lái)源于連續(xù)試驗(yàn)的普通原因隨機(jī)變重復(fù)性指同一人使用同一測(cè)量工具對(duì)同一對(duì)象（產(chǎn)品）的同一特性進(jìn)行多次測(cè)量中產(chǎn)生的變差。MasterValueAB那個(gè)的重復(fù)性好？重復(fù)性指同一人使用同一測(cè)量工具對(duì)同一對(duì)象（產(chǎn)品）的同一特性●零件內(nèi)部（抽樣樣本）：形狀、位置、表面光度、錐度、樣本的一致性●儀器內(nèi)部：維修、磨損、設(shè)備或夾具的失效、質(zhì)量或保養(yǎng)不好●標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)部：質(zhì)量、等級(jí)●方法內(nèi)部：作業(yè)準(zhǔn)備、技巧、歸零、固定、夾持、點(diǎn)密度的變差●評(píng)價(jià)人內(nèi)部：技巧、位置、缺乏經(jīng)驗(yàn)、操作技能或培訓(xùn)、意識(shí)、疲勞造成重復(fù)性變差的可能原因：●零件內(nèi)部（抽樣樣本）：形狀、位置、表面光度、錐度、樣本的●環(huán)境內(nèi)部：對(duì)溫度、濕度、振動(dòng)、清潔的小幅度波動(dòng)●缺乏穩(wěn)健的儀器設(shè)計(jì)或方法，一致性不好●量具誤用●失真（量具或零件）、缺乏堅(jiān)固性●應(yīng)用—零件數(shù)量、位置、觀測(cè)誤差（易讀性、視差）●環(huán)境內(nèi)部：對(duì)溫度、濕度、振動(dòng)、清潔的小幅度波動(dòng)測(cè)量過程中由于正常條件改變所產(chǎn)生的測(cè)量均值的變差。或在一個(gè)穩(wěn)定環(huán)境下，應(yīng)用相同的測(cè)量?jī)x器和方法，相同零件不同人之間測(cè)量值均值的變差再現(xiàn)性：●不同評(píng)價(jià)人使用相同量具，測(cè)量一零件的某一特性的測(cè)量平均值的變差●對(duì)產(chǎn)品和過程評(píng)估時(shí)，變差可能是評(píng)價(jià)人、環(huán)境或方法●通常被稱為AV-評(píng)價(jià)人變差●系統(tǒng)之間(條件)的變差測(cè)量過程中由于正常條件改變所產(chǎn)生的測(cè)量均值的變差。InspectorAMasterValueInspectorBInspectorCInspectorAInspectorBInspectorC再現(xiàn)性指不同的人在對(duì)同種特性進(jìn)行測(cè)量時(shí)產(chǎn)生的變差A(yù)B那個(gè)的再現(xiàn)性好？InspectorAMasterValueInspect造成再現(xiàn)性誤差的潛在原因●零件之間（抽樣樣本）：使用相同的儀器、操作者和方法測(cè)量A、B、C零件類型時(shí)的平均差異。●儀器之間：在相同零件、操作者和環(huán)境下使用A、B、C儀器測(cè)量的平均值差異。注意：在這種情況下，再現(xiàn)性誤差通常還混有方法和/或操作者的誤差?！駱?biāo)準(zhǔn)之間：在測(cè)量過程中，不同的設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)的平均影響。造成再現(xiàn)性誤差的潛在原因●零件之間（抽樣樣本）：使用相同的●

方法之間：由于改變測(cè)量點(diǎn)密度、手動(dòng)或自動(dòng)系統(tǒng)、歸零、固定或夾緊方法等所造成的平均值差異?！?/p>

評(píng)價(jià)人（操作者）之間：評(píng)價(jià)人A、B、C之間由于培訓(xùn)、技巧、技能和經(jīng)驗(yàn)所造成的平均值差異。推薦在為產(chǎn)品和過程鑒定和使用手動(dòng)測(cè)量?jī)x器時(shí)使用這種研究方法。●方法之間：由于改變測(cè)量點(diǎn)密度、手動(dòng)或自動(dòng)系統(tǒng)、歸零、固定一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性的合成變差的估計(jì)。GR&R變差等于系統(tǒng)內(nèi)和系統(tǒng)間變差之和。GR&R一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性的合成變差的估GR&計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)的GR&R分析計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)的GR&R分析GR&R分析的三種方法極差法：短期方法，快速的近似值均值—極差法：長(zhǎng)期方法，將變差分解為重復(fù)性和再現(xiàn)性。ANOVA分析法：標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，可將變差分為四類：零件、評(píng)價(jià)人、零件與評(píng)價(jià)人之間的相互作用，以及量具造成的重復(fù)誤差。GR&R分析的三種方法極差法：短期方法，快速的近似值均值—極差法：

●是一種可同時(shí)對(duì)測(cè)量系統(tǒng)提供重復(fù)性和再現(xiàn)性的評(píng)估值的研究方法。

●與極差法不同，它可以將測(cè)量系統(tǒng)的變差分成兩個(gè)部分：重復(fù)性再現(xiàn)性

●不能確定他們兩者之間的交互作用。均值-極差法均值—極差法：均值-極差法均值-極差（X-R）法是確定測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性的數(shù)學(xué)方法，主要步驟如下：1選擇3個(gè)測(cè)量人（A,B,C）和10個(gè)測(cè)量樣品(典型)。

●測(cè)量人應(yīng)有代表性，代表經(jīng)常從事此項(xiàng)測(cè)量工作的QC人員或生產(chǎn)線人員

●10個(gè)樣品應(yīng)在過程中隨機(jī)抽取，可代表整個(gè)過程的變差，否則會(huì)嚴(yán)重影響研究結(jié)果。2校準(zhǔn)量具均值-極差（X-R）法是確定測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性3測(cè)量，讓三個(gè)測(cè)量人對(duì)10個(gè)樣品的某項(xiàng)特性進(jìn)行測(cè)量，每個(gè)樣品每人測(cè)量三次，將數(shù)據(jù)填入表中。試驗(yàn)時(shí)要遵循以下原則：

●盲測(cè)原則1：對(duì)10個(gè)樣品編號(hào)，每個(gè)人測(cè)完第一輪后，由其他人對(duì)這10個(gè)樣品進(jìn)行隨機(jī)的重新編號(hào)后再測(cè)，避免主觀偏向。

●盲測(cè)原則2：三個(gè)人之間都互相不知道其他人的測(cè)量結(jié)果。4結(jié)果分析判定準(zhǔn)則3測(cè)量，讓三個(gè)測(cè)量人對(duì)10個(gè)樣品的某項(xiàng)特性進(jìn)行測(cè)量，每個(gè)樣極差評(píng)價(jià)人/試驗(yàn)#零件平均值12345678910

A10.29-0.561.340.47-0.80.020.59-0.312.26-1.36

20.41-0.681.170.5-0.92-0.110.75-0.201.99-1.25

30.64-0.581.270.64-0.84-0.210.66-0.172.01-1.31

均值

B10.08-0.471.190.01-0.56-0.20.47-0.631.80-1.68

20.25-1.220.941.03-1.200.220.550.082.12-1.62

30.07-0.681.340.2-1.280.060.83-0.342.19-1.50

均值

極差

C10.04-1.380.880.14-1.46-0.290.02-0.461.77-1.49

2-0.11-1.131.090.20-1.07-0.670.01-0.561.45-1.77

3-0.15-0.960.670.11-1.45-0.490.21-0.491.87-2.16

均值

極差

零件均值

極差評(píng)價(jià)人/試驗(yàn)#零件平均值12345678910

A

*2次試驗(yàn)D4=3.27，3次試驗(yàn)D4=2.58。UCLR代表了單個(gè)極差的控制限。將那些超出控制限的點(diǎn)圈出，識(shí)別原因并糾正。使用與開始時(shí)相同的評(píng)價(jià)人及單位重復(fù)這些讀數(shù)，或除去某些值并從保留的觀察值重新獲得平均值，重新計(jì)算極差。

*2次試驗(yàn)D4=3.27，3次試驗(yàn)D4=2.58。UCL在進(jìn)行其他統(tǒng)計(jì)分析之前，應(yīng)先使用圖表工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的篩選。從而找到變差明顯特殊原因。結(jié)果分析-圖示法在進(jìn)行其他統(tǒng)計(jì)分析之前，應(yīng)先使用圖表工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)極差圖極差圖-非層疊極差圖-層疊極差圖極差圖-非層疊極差圖-層疊●在包括平均極差和控制限的標(biāo)準(zhǔn)的極差圖上畫出了由每個(gè)評(píng)價(jià)人對(duì)每個(gè)零件測(cè)量的多個(gè)讀數(shù)范圍。從畫在圖中得出的數(shù)據(jù)分析可以得出很多有用的解釋。如果所有的極差都受控，則所有評(píng)價(jià)人的工作狀態(tài)是相同的，可以認(rèn)為每人重復(fù)測(cè)量的重復(fù)性是一致的?！袢绻粋€(gè)評(píng)價(jià)人不受控，說明他的方法與其他人不同。如果所有評(píng)價(jià)人都不受控，則測(cè)量系統(tǒng)對(duì)評(píng)價(jià)人的技術(shù)很敏感，需要改善以獲得有用的數(shù)據(jù)。●極差圖可以幫助我們確定：與重復(fù)性相關(guān)的統(tǒng)計(jì)控制，測(cè)量過程中評(píng)價(jià)人之間對(duì)每個(gè)零件的一致性?！褚陨蠄D形的評(píng)審顯示評(píng)價(jià)人之間變異性是不同的，應(yīng)分析并消除其影響?！裨诎ㄆ骄鶚O差和控制限的標(biāo)準(zhǔn)的極差圖上畫出了由每個(gè)評(píng)從圖中我們可以獲取什么信息？從圖中我們可以獲取什么信息？均值圖均值圖-非層疊均值圖-層疊均值圖均值圖-非層疊均值圖-層疊少于一半的點(diǎn)落在控制限外邊：測(cè)量系統(tǒng)缺乏足夠的分辨率樣本不能代表期望的制造過程變差。多于一半的點(diǎn)落在控制限外邊，測(cè)量系統(tǒng)能夠充分探測(cè)零件之間的變差測(cè)量系統(tǒng)能夠提供對(duì)過程分析和過程有用的信息。少于一半的點(diǎn)落在控制限外邊：多于一半的點(diǎn)落在控制限外邊，AB那組數(shù)據(jù)可以接受？AB那組數(shù)據(jù)可以接受？R=(RA+RB+RC)/3XDIFF=Max{XA,XB,XC}-Min{XA,XB,XC}重復(fù)性--設(shè)備變差EV=RK1

再現(xiàn)性--測(cè)驗(yàn)人變差A(yù)V=(XDIFF

K2)2-(EV2/nr)過程變差PV=RPK3R&R=(EV2+AV2)總變差TV=(R&R2+PV2)%EV=EV/TV%AV=AV/TV%R&R=R&R/TV%PV=PV/TVP/T=R&R/Tolerancen=樣品個(gè)數(shù)r=每個(gè)人對(duì)每個(gè)樣品的試驗(yàn)次數(shù)rK1234.563.05K2233.652.70測(cè)試人數(shù)nK3789101.821.741.671.62K1=6/d*2*AV計(jì)算中，如根號(hào)下出現(xiàn)負(fù)值，AV取值0結(jié)果分析—計(jì)算計(jì)算公式：R=(RA+RB+RC)/3n=樣品個(gè)數(shù)rK124.56K2TV或T：總變差（TotalVariation）制造系統(tǒng)變差與測(cè)量系統(tǒng)變差的合成，用標(biāo)準(zhǔn)差表示。若所選樣本能代表實(shí)際的制造過程變差范圍，其計(jì)算公式如下：TV或T：總變差（TotalVariation）制造系零件間變差(Part-to-partVariation)。零件間的差異是制造系統(tǒng)造成的，因此，如果所選樣本能代表實(shí)際的制造過程變差范圍，PV就是制造系統(tǒng)變差的標(biāo)準(zhǔn)差。

PV=RP/d2*=RP×K3

PV的計(jì)算中必須消除測(cè)量系統(tǒng)的影響。它是通過如下的計(jì)算來(lái)達(dá)到的：評(píng)價(jià)人A測(cè)量了1號(hào)零件3次，對(duì)其取平均，就消除了量具的影響，評(píng)價(jià)人B、C同理取平均，再將三人的均值取平均，就消除了人的影響零件間變差(Part-to-partVariation)。測(cè)量系統(tǒng)的雙性GR&R的計(jì)算如果總過程變差由SPC控制圖中已知，并且其值以6為基礎(chǔ)，則它可以取代量具研究總變差（TV）。由下列兩個(gè)等式完成：1）2）

這兩個(gè)值（TV和PV）可以替代前面的計(jì)算值。測(cè)量系統(tǒng)的雙性GR&R的計(jì)算如果總過程變差由SPC控制圖中EV=EquipmentVariation(Repeatability)AV=AppraiserVariation(Reproducibility)R&R=Repeatability&ReproducibilityPV=PartVariationTV=TotalVariationofR&RandPVK1-Trial,K2-Operator,&K3-PartConstantsGR&R研究中的名詞EV=EquipmentVariation(Repea使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件%R&R

￡10% 10%–30% >30%

Results好可以接受，視被測(cè)量特性的重要程度和測(cè)量成本等因素而定。

測(cè)量系統(tǒng)需要改進(jìn)Ndc:≥5GageR&R判斷原則%R&R ResultsNdc:≥5GageR&R判GRR的分析法提供測(cè)量系統(tǒng)的信息：重復(fù)性比再現(xiàn)性大儀器需要維護(hù)量具剛度不夠夾緊和檢測(cè)點(diǎn)需改進(jìn)零件內(nèi)變差（圓度，錐度等）過大再現(xiàn)性比重復(fù)性大評(píng)價(jià)人培訓(xùn)不足刻度不清晰GRR的分析法提供測(cè)量系統(tǒng)的信息：重復(fù)性比再現(xiàn)性大Excel計(jì)算示例

123MSA\GR&R-Excel.xlsExcel計(jì)算示例123MSA\GR&R-ExceANOVA分析法：

標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，可將變差分為四類：

零件、評(píng)價(jià)人、零件與評(píng)價(jià)人之間的相互作用，以及量

具造成的重復(fù)誤差。使用Mintab分析,判定準(zhǔn)則P/T%GR&R%GR&R方差%N.D.C紅燈黃燈綠燈30%30%9%510%10%1%10ANOVA分析法：

標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，可將變差分為四類：

零使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件Mintab分析輸出頁(yè)面Mintab分析輸出頁(yè)面計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)分析ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)分析ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)屬于測(cè)量系統(tǒng)中的一類，其測(cè)量值是一種有限的分級(jí)數(shù)。與結(jié)果是連續(xù)值的計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)不同。最常見的是go/nogo量具，只可能有兩個(gè)結(jié)果。前面所描述的分析法不能用于評(píng)價(jià)這種系統(tǒng)。計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)分析福特特殊要求：計(jì)數(shù)型量具研究應(yīng)該使用50個(gè)零件,3個(gè)人,進(jìn)行3次測(cè)量。抽樣要包括對(duì)被測(cè)量和預(yù)期制造變異范圍的每個(gè)準(zhǔn)則：在規(guī)范內(nèi)的零件；超出規(guī)范的零件計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)屬于測(cè)量系統(tǒng)中的一類，其測(cè)量值是一種有限的假設(shè)檢驗(yàn)分析—交叉表法交叉表法用來(lái)分析測(cè)量人測(cè)量一致性下面是一個(gè)交叉表試驗(yàn)，由A，B，C三個(gè)人分別重復(fù)測(cè)量50個(gè)樣品三次，結(jié)果如下：●風(fēng)險(xiǎn)分析法假設(shè)檢驗(yàn)分析信號(hào)探測(cè)法●解析法計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)分析的方法假設(shè)檢驗(yàn)分析—交叉表法交叉表法用來(lái)分析測(cè)量人測(cè)量一致性●風(fēng)計(jì)數(shù)型研究數(shù)據(jù)表

計(jì)數(shù)型研究數(shù)據(jù)表（1）指定為可接受判斷，（0）為不可接受判斷。表中的基準(zhǔn)判斷和計(jì)量基準(zhǔn)值不預(yù)告確定。表的“代碼”列還用“-”、“+”、“X”顯示了零件是否在第III，II，I區(qū)域（1）指定為可接受判斷，（0）為不可接受判斷。表中的基準(zhǔn)判斷假設(shè)檢驗(yàn)分析—交叉表法P0和pe的計(jì)算P(A0)=50/150，P(B0)=47/150P(A1)=100/150，P(B1)=103/150P(A0B0)=(50×47)÷(150×150)=0.104P(A0B1)=(50×103)÷(150×150)=0.229P(A1B0)=(100×47)÷(150×150)=0.209P(A1B1)=(100×103)÷(150×150)=0.458期望值的計(jì)算A0B0的期望值=0.104×150=15.7A0B1的期望值=0.229×150=34.3A1B0的期望值=0.209×150=31.3A1B1的期望值=0.458×150=68.7Kappa統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算p0=(44＋97)/150=0.94，pe=0.104＋0.458=0.562AB的Kappa=(p0－pe)/(1－pe)=(0.94－0.562)/(1－0.562)=0.86假設(shè)檢驗(yàn)分析—交叉表法P0和pe的計(jì)算期望值的計(jì)算示列：示列：Kappa統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算結(jié)果如下：ABCKappa0.880.920.77評(píng)價(jià)人之間評(píng)價(jià)人與參考值Kappa統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算結(jié)果如下：ABCKappa0.880.Kappa值的參考評(píng)價(jià)準(zhǔn)則:Kappa值結(jié)論-1～0完全隨機(jī)一致,不可接受＜0.6部分隨機(jī)一致,部分一致,不可接受≥0.6臨界狀態(tài),可接受,需大力改進(jìn)≥0.7良好,需要改進(jìn)≥0.9非常好,需維持Kappa值的參考評(píng)價(jià)準(zhǔn)則:Kappa值結(jié)論-1～0完小樣法Minitab演示小樣法Minitab演示使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件三：GR&R示例,使用Minitable作GR&R分析三：GR&R示例,使用Minitable作GR&R分析使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件“菜單”>Data>Stack（堆棧）>columns“菜單”>Data>Stack（堆棧）>columns在左邊的框中用”select”選者輸入C11在左邊的框中用”select”選者輸入C11“菜單”>Stat

>QualityTool>GageStudy>GageStudy(Crossed)“菜單”>Stat>QualityTool>Gage從左邊框中選者相應(yīng)的列.(C11,C12,C13)從左邊框中選者相應(yīng)的列.(C11,C12,C13)5.15/65.15/6使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件較好需要幫助問答：“變差在那里？”較好需要幫助問答：“變差在那里？”使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件NestedgageR&RNestedgageR&RNestedgageR&RNestedgageR&R使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件課程內(nèi)容安排一：MSA(測(cè)量系統(tǒng)分析)簡(jiǎn)介二：GR&R三：GR&R示例,使用Minitab作GR&R分析課程內(nèi)容安排一：MSA(測(cè)量系統(tǒng)分析)簡(jiǎn)介課程目標(biāo)到本課程結(jié)束時(shí)，學(xué)員應(yīng)能：知道為什么要做測(cè)量系統(tǒng)分析理解GR&R了解使用Minitab作GR&R.

課程目標(biāo)到本課程結(jié)束時(shí)，學(xué)員應(yīng)能：一：MSA介紹MeasurementSystemsAnalysis一：MSA介紹MeasurementSystemsAna測(cè)量系統(tǒng)分析的目的●測(cè)量系統(tǒng)分析的目的是確定所使用的數(shù)據(jù)是否可靠●測(cè)量系統(tǒng)分析還可以：評(píng)估新的測(cè)量?jī)x器將兩種不同的測(cè)量方法進(jìn)行比較對(duì)可能存在問題的測(cè)量方法進(jìn)行評(píng)估確定并解決測(cè)量系統(tǒng)誤差問題測(cè)量系統(tǒng)分析的目的是什么？測(cè)量系統(tǒng)分析的目的●測(cè)量系統(tǒng)分析的目的是確定所使用的數(shù)據(jù)是否1:測(cè)量系統(tǒng)●用來(lái)對(duì)被測(cè)量特性定量測(cè)量或定性評(píng)價(jià)的儀器或量具、標(biāo)準(zhǔn)、操作、方法、夾具、軟件、人員、環(huán)境及假設(shè)的集合；●用來(lái)獲得測(cè)量結(jié)果的整個(gè)過程。1:測(cè)量系統(tǒng)●用來(lái)對(duì)被測(cè)量特性定量測(cè)量或定性評(píng)價(jià)的儀器或量數(shù)據(jù)的類型計(jì)量型數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)如何評(píng)定數(shù)據(jù)的質(zhì)量測(cè)量結(jié)果與“真值”的差越小越好(bias)用多次測(cè)量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)進(jìn)行評(píng)定(variance)2:測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量數(shù)據(jù)的類型2:測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量計(jì)量型數(shù)據(jù)的質(zhì)量均值與真值（基準(zhǔn)值）之差方差的大小計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)產(chǎn)品特性產(chǎn)生錯(cuò)誤分級(jí)的概率低質(zhì)量數(shù)據(jù)最普遍的原因之一就是變差太大，變差一般都是由于測(cè)量系統(tǒng)及其環(huán)境相互作造成的。計(jì)量型數(shù)據(jù)的質(zhì)量低質(zhì)量數(shù)據(jù)最普遍的原因之一就是變差太大，變差●

用于判斷產(chǎn)品是否合格.3:測(cè)量結(jié)果-數(shù)據(jù)的用途●

用于分析生產(chǎn)過程。測(cè)量數(shù)據(jù)通常有那些用途？●

用于確定兩個(gè)或多個(gè)變量之間是否有顯著關(guān)系●用于判斷產(chǎn)品是否合格.3:測(cè)量結(jié)果-數(shù)據(jù)的用途●用于分●測(cè)量：給具體事務(wù)賦以數(shù)值，以表示它們之間關(guān)于特定特性的關(guān)系?！褓x值過程定義為測(cè)量過程，而賦予的值定義為測(cè)量值。測(cè)量結(jié)果由一個(gè)數(shù)字和一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)量單位構(gòu)成。測(cè)量結(jié)果是測(cè)量過程的輸出。應(yīng)將測(cè)量看成一個(gè)制造過程，它產(chǎn)生數(shù)據(jù)作為輸出。人設(shè)備材料方法環(huán)境測(cè)量過程數(shù)據(jù)輸入輸出4:測(cè)量過程●測(cè)量：給具體事務(wù)賦以數(shù)值，以表示它們之間關(guān)于特人測(cè)量數(shù)據(jù)SWIPE5:測(cè)量過程變差源S標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量過程中的變差源有那些？W工件(如,零件)I儀器P人/程序E環(huán)境SWIPE5:測(cè)量過程變差源S標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量過程根據(jù)變差的來(lái)源和特點(diǎn)，可分為:

●位置變差(準(zhǔn)確度)：偏倚，穩(wěn)定性和線性；

●寬度變差(精確度)：

重復(fù)性和再現(xiàn)性。6:測(cè)量系統(tǒng)變差類型根據(jù)變差的來(lái)源和特點(diǎn)，可分為:6:測(cè)量系統(tǒng)變差類型觀測(cè)平均值參考值

測(cè)量結(jié)果的平均值與參考值的差異

參考值是一個(gè)預(yù)先認(rèn)定的參考標(biāo)準(zhǔn).該標(biāo)準(zhǔn)可用更高一級(jí)測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量的平均值來(lái)確定(例如：高一級(jí)計(jì)量室)偏倚（BIAS）觀測(cè)平均值參考值測(cè)量結(jié)果的平均值與參考偏倚（BIAS）時(shí)間參考值在一段時(shí)間內(nèi)，測(cè)量結(jié)果的分布無(wú)論是均值還是標(biāo)準(zhǔn)偏差都保持不變和可預(yù)測(cè)的通過較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，用被監(jiān)視的量具對(duì)相同的標(biāo)準(zhǔn)或標(biāo)準(zhǔn)件的同一特性進(jìn)行測(cè)量的總變異來(lái)監(jiān)視可用時(shí)間走勢(shì)圖進(jìn)行分析穩(wěn)定性（Stability）時(shí)間參考值在一段時(shí)間內(nèi)，測(cè)量結(jié)果穩(wěn)定性（Stability）線性（Stability）線性:量具在正常工作量程內(nèi)偏倚值的變化量。測(cè)量?jī)x器的線性是指該裝置的整個(gè)工作范圍內(nèi)的準(zhǔn)確度尺寸N尺寸1線性（Stability）線性:量具在正常工作量程內(nèi)偏倚值的生產(chǎn)過程中的測(cè)量結(jié)果通常有兩個(gè)用途：

●

產(chǎn)品控制：判斷產(chǎn)品合格與否

●

過程控制：判斷生產(chǎn)過程是否穩(wěn)定

7:測(cè)量過程變差對(duì)決策的影響測(cè)量過程變差對(duì)決策的影響：

●

對(duì)產(chǎn)品決策的影響●

對(duì)過程決策的影響

生產(chǎn)過程中的測(cè)量結(jié)果通常有兩個(gè)用途：7:測(cè)量過程變對(duì)產(chǎn)品決策的影響下限上限上限下限或或第II型錯(cuò)誤：漏判，將不合格的判斷成合格的第I型錯(cuò)誤：誤判，將合格的判斷成不合格的對(duì)產(chǎn)品決策的影響下限上限上限下限或或第II型錯(cuò)誤：漏判，將不產(chǎn)品控制：判斷產(chǎn)品合格與否ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限對(duì)產(chǎn)品決策的影響I區(qū)：壞零件總是判為壞的，II區(qū)：可能做出潛在錯(cuò)誤的判斷，III區(qū)：好零件總是判為好的。產(chǎn)品控制：判斷產(chǎn)品合格與否ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上為了最大限度地做出正確的判斷，可以有兩個(gè)選擇：

●

改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)：減少測(cè)量系統(tǒng)變差從而減少Ⅱ區(qū)，所有零件將在Ⅲ區(qū)。

●

改進(jìn)過程：減少生產(chǎn)過程的變差，不生產(chǎn)在Ⅱ區(qū)的零件。為了最大限度地做出正確的判斷，可以有兩個(gè)選擇：ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限ⅡⅡⅠⅠⅢ公差下限公差上限改進(jìn)測(cè)量測(cè)量系統(tǒng)的變差過大：

●將普通原因判為特殊原因●將特殊原因判為普通原因●過低估算過程能力指數(shù)測(cè)量系統(tǒng)的變差過大：70%60%50%40%10%30%測(cè)量系統(tǒng)變差對(duì)過程能力計(jì)算的影響70%60%50%40%10%30%測(cè)量系統(tǒng)變差對(duì)過程能力計(jì)測(cè)量?jī)x器分辨率可定義為測(cè)量?jī)x器能夠讀取的最小測(cè)量單位。（測(cè)量?jī)x器的分辨率必須小于或等于規(guī)范或過程誤差的十分之一）8：測(cè)量?jī)x器分辨力測(cè)量?jī)x器分辨率可定義為測(cè)量?jī)x器能夠讀取的最小測(cè)量單位。部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.25B=2.00因?yàn)樯厦婵潭鹊姆直媛时葍蓚€(gè)部件之間的差異要大，兩個(gè)部件將出現(xiàn)相同的測(cè)量結(jié)果。第二個(gè)刻度的分辨率比兩個(gè)部件之間的差異要小，部件將產(chǎn)生不同的測(cè)量結(jié)果。下面的部件A和部件B，它們的長(zhǎng)度非常相似。測(cè)量分辨率描述了測(cè)量?jī)x器分辨兩個(gè)部件的測(cè)量值之間的差異的能力。部件A部件B部件A部件BA=2.0A=2.25因?yàn)樯厦婵潭鹊臏y(cè)量系統(tǒng)的有效分辨率（discrimination）●要求不低于過程變差或允許偏差（tolerance）的十分之一●零件之間的差異必須大于最小測(cè)量刻度●不同數(shù)據(jù)分級(jí)(ndc)的計(jì)算：零件的標(biāo)準(zhǔn)偏差/總的量具偏差*1.41.一般要求它大于5才可接受測(cè)量系統(tǒng)的有效分辨率（discrimination）●要求直尺卡尺千分尺.28.279.2794.28.282.2822.28.282.2819.28.279.2791直尺.28.28.28.28●測(cè)量系統(tǒng)必須顯示足夠的靈敏性?！駵y(cè)量系統(tǒng)必須是穩(wěn)定的，這意味著在可重復(fù)條件下，測(cè)量系統(tǒng)的變差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。這可稱為統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定性且最好用圖形法評(píng)價(jià)?！窠y(tǒng)計(jì)特性（誤差）在預(yù)期的范圍內(nèi)一致，并足以滿足測(cè)量的目的（產(chǎn)品控制或過程控制）。在評(píng)價(jià)一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)時(shí)必須考慮三個(gè)基本問題:●測(cè)量系統(tǒng)必須顯示足夠的靈敏性。在評(píng)價(jià)一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)時(shí)必須二：GR&R二：GR&R過程變差剖析長(zhǎng)期過程變差短期抽樣產(chǎn)生的變差實(shí)際過程變差穩(wěn)定性線性重復(fù)性

準(zhǔn)確度量具變差操作員造成的變差測(cè)量誤差過程變差觀測(cè)值“重復(fù)性”和“再現(xiàn)性”是測(cè)量誤差的主要來(lái)源再現(xiàn)性過程變差過程變差剖析長(zhǎng)期過程變差短期抽樣產(chǎn)生的變差實(shí)際過程變差穩(wěn)定性在確定的測(cè)量條件下，來(lái)源于連續(xù)試驗(yàn)的普通原因隨機(jī)變差。或由一個(gè)評(píng)價(jià)人多次使用同一個(gè)測(cè)量?jī)x器，測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)獲得的測(cè)量變差。重復(fù)性：●一個(gè)評(píng)價(jià)人使用同一測(cè)量?jī)x器，對(duì)同一零件的某一特性進(jìn)行多次測(cè)量下的變差●是在確定的和已知條件下，連續(xù)多次測(cè)量中的變差●通常被稱為EV-設(shè)備變差●量具(設(shè)備)能力和潛能●系統(tǒng)內(nèi)變差在確定的測(cè)量條件下，來(lái)源于連續(xù)試驗(yàn)的普通原因隨機(jī)變重復(fù)性指同一人使用同一測(cè)量工具對(duì)同一對(duì)象（產(chǎn)品）的同一特性進(jìn)行多次測(cè)量中產(chǎn)生的變差。MasterValueAB那個(gè)的重復(fù)性好？重復(fù)性指同一人使用同一測(cè)量工具對(duì)同一對(duì)象（產(chǎn)品）的同一特性●零件內(nèi)部（抽樣樣本）：形狀、位置、表面光度、錐度、樣本的一致性●儀器內(nèi)部：維修、磨損、設(shè)備或夾具的失效、質(zhì)量或保養(yǎng)不好●標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)部：質(zhì)量、等級(jí)●方法內(nèi)部：作業(yè)準(zhǔn)備、技巧、歸零、固定、夾持、點(diǎn)密度的變差●評(píng)價(jià)人內(nèi)部：技巧、位置、缺乏經(jīng)驗(yàn)、操作技能或培訓(xùn)、意識(shí)、疲勞造成重復(fù)性變差的可能原因：●零件內(nèi)部（抽樣樣本）：形狀、位置、表面光度、錐度、樣本的●環(huán)境內(nèi)部：對(duì)溫度、濕度、振動(dòng)、清潔的小幅度波動(dòng)●缺乏穩(wěn)健的儀器設(shè)計(jì)或方法，一致性不好●量具誤用●失真（量具或零件）、缺乏堅(jiān)固性●應(yīng)用—零件數(shù)量、位置、觀測(cè)誤差（易讀性、視差）●環(huán)境內(nèi)部：對(duì)溫度、濕度、振動(dòng)、清潔的小幅度波動(dòng)測(cè)量過程中由于正常條件改變所產(chǎn)生的測(cè)量均值的變差?；蛟谝粋€(gè)穩(wěn)定環(huán)境下，應(yīng)用相同的測(cè)量?jī)x器和方法，相同零件不同人之間測(cè)量值均值的變差再現(xiàn)性：●不同評(píng)價(jià)人使用相同量具，測(cè)量一零件的某一特性的測(cè)量平均值的變差●對(duì)產(chǎn)品和過程評(píng)估時(shí)，變差可能是評(píng)價(jià)人、環(huán)境或方法●通常被稱為AV-評(píng)價(jià)人變差●系統(tǒng)之間(條件)的變差測(cè)量過程中由于正常條件改變所產(chǎn)生的測(cè)量均值的變差。InspectorAMasterValueInspectorBInspectorCInspectorAInspectorBInspectorC再現(xiàn)性指不同的人在對(duì)同種特性進(jìn)行測(cè)量時(shí)產(chǎn)生的變差A(yù)B那個(gè)的再現(xiàn)性好？InspectorAMasterValueInspect造成再現(xiàn)性誤差的潛在原因●零件之間（抽樣樣本）：使用相同的儀器、操作者和方法測(cè)量A、B、C零件類型時(shí)的平均差異。●儀器之間：在相同零件、操作者和環(huán)境下使用A、B、C儀器測(cè)量的平均值差異。注意：在這種情況下，再現(xiàn)性誤差通常還混有方法和/或操作者的誤差?！駱?biāo)準(zhǔn)之間：在測(cè)量過程中，不同的設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)的平均影響。造成再現(xiàn)性誤差的潛在原因●零件之間（抽樣樣本）：使用相同的●

方法之間：由于改變測(cè)量點(diǎn)密度、手動(dòng)或自動(dòng)系統(tǒng)、歸零、固定或夾緊方法等所造成的平均值差異?！?/p>

評(píng)價(jià)人（操作者）之間：評(píng)價(jià)人A、B、C之間由于培訓(xùn)、技巧、技能和經(jīng)驗(yàn)所造成的平均值差異。推薦在為產(chǎn)品和過程鑒定和使用手動(dòng)測(cè)量?jī)x器時(shí)使用這種研究方法?！穹椒ㄖg：由于改變測(cè)量點(diǎn)密度、手動(dòng)或自動(dòng)系統(tǒng)、歸零、固定一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性的合成變差的估計(jì)。GR&R變差等于系統(tǒng)內(nèi)和系統(tǒng)間變差之和。GR&R一個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性的合成變差的估GR&計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)的GR&R分析計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)的GR&R分析GR&R分析的三種方法極差法：短期方法，快速的近似值均值—極差法：長(zhǎng)期方法，將變差分解為重復(fù)性和再現(xiàn)性。ANOVA分析法：標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，可將變差分為四類：零件、評(píng)價(jià)人、零件與評(píng)價(jià)人之間的相互作用，以及量具造成的重復(fù)誤差。GR&R分析的三種方法極差法：短期方法，快速的近似值均值—極差法：

●是一種可同時(shí)對(duì)測(cè)量系統(tǒng)提供重復(fù)性和再現(xiàn)性的評(píng)估值的研究方法。

●與極差法不同，它可以將測(cè)量系統(tǒng)的變差分成兩個(gè)部分：重復(fù)性再現(xiàn)性

●不能確定他們兩者之間的交互作用。均值-極差法均值—極差法：均值-極差法均值-極差（X-R）法是確定測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性的數(shù)學(xué)方法，主要步驟如下：1選擇3個(gè)測(cè)量人（A,B,C）和10個(gè)測(cè)量樣品(典型)。

●測(cè)量人應(yīng)有代表性，代表經(jīng)常從事此項(xiàng)測(cè)量工作的QC人員或生產(chǎn)線人員

●10個(gè)樣品應(yīng)在過程中隨機(jī)抽取，可代表整個(gè)過程的變差，否則會(huì)嚴(yán)重影響研究結(jié)果。2校準(zhǔn)量具均值-極差（X-R）法是確定測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性和再現(xiàn)性3測(cè)量，讓三個(gè)測(cè)量人對(duì)10個(gè)樣品的某項(xiàng)特性進(jìn)行測(cè)量，每個(gè)樣品每人測(cè)量三次，將數(shù)據(jù)填入表中。試驗(yàn)時(shí)要遵循以下原則：

●盲測(cè)原則1：對(duì)10個(gè)樣品編號(hào)，每個(gè)人測(cè)完第一輪后，由其他人對(duì)這10個(gè)樣品進(jìn)行隨機(jī)的重新編號(hào)后再測(cè)，避免主觀偏向。

●盲測(cè)原則2：三個(gè)人之間都互相不知道其他人的測(cè)量結(jié)果。4結(jié)果分析判定準(zhǔn)則3測(cè)量，讓三個(gè)測(cè)量人對(duì)10個(gè)樣品的某項(xiàng)特性進(jìn)行測(cè)量，每個(gè)樣極差評(píng)價(jià)人/試驗(yàn)#零件平均值12345678910

A10.29-0.561.340.47-0.80.020.59-0.312.26-1.36

20.41-0.681.170.5-0.92-0.110.75-0.201.99-1.25

30.64-0.581.270.64-0.84-0.210.66-0.172.01-1.31

均值

B10.08-0.471.190.01-0.56-0.20.47-0.631.80-1.68

20.25-1.220.941.03-1.200.220.550.082.12-1.62

30.07-0.681.340.2-1.280.060.83-0.342.19-1.50

均值

極差

C10.04-1.380.880.14-1.46-0.290.02-0.461.77-1.49

2-0.11-1.131.090.20-1.07-0.670.01-0.561.45-1.77

3-0.15-0.960.670.11-1.45-0.490.21-0.491.87-2.16

均值

極差

零件均值

極差評(píng)價(jià)人/試驗(yàn)#零件平均值12345678910

A

*2次試驗(yàn)D4=3.27，3次試驗(yàn)D4=2.58。UCLR代表了單個(gè)極差的控制限。將那些超出控制限的點(diǎn)圈出，識(shí)別原因并糾正。使用與開始時(shí)相同的評(píng)價(jià)人及單位重復(fù)這些讀數(shù)，或除去某些值并從保留的觀察值重新獲得平均值，重新計(jì)算極差。

*2次試驗(yàn)D4=3.27，3次試驗(yàn)D4=2.58。UCL在進(jìn)行其他統(tǒng)計(jì)分析之前，應(yīng)先使用圖表工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的篩選。從而找到變差明顯特殊原因。結(jié)果分析-圖示法在進(jìn)行其他統(tǒng)計(jì)分析之前，應(yīng)先使用圖表工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)極差圖極差圖-非層疊極差圖-層疊極差圖極差圖-非層疊極差圖-層疊●在包括平均極差和控制限的標(biāo)準(zhǔn)的極差圖上畫出了由每個(gè)評(píng)價(jià)人對(duì)每個(gè)零件測(cè)量的多個(gè)讀數(shù)范圍。從畫在圖中得出的數(shù)據(jù)分析可以得出很多有用的解釋。如果所有的極差都受控，則所有評(píng)價(jià)人的工作狀態(tài)是相同的，可以認(rèn)為每人重復(fù)測(cè)量的重復(fù)性是一致的?！袢绻粋€(gè)評(píng)價(jià)人不受控，說明他的方法與其他人不同。如果所有評(píng)價(jià)人都不受控，則測(cè)量系統(tǒng)對(duì)評(píng)價(jià)人的技術(shù)很敏感，需要改善以獲得有用的數(shù)據(jù)?！駱O差圖可以幫助我們確定：與重復(fù)性相關(guān)的統(tǒng)計(jì)控制，測(cè)量過程中評(píng)價(jià)人之間對(duì)每個(gè)零件的一致性?！褚陨蠄D形的評(píng)審顯示評(píng)價(jià)人之間變異性是不同的，應(yīng)分析并消除其影響?！裨诎ㄆ骄鶚O差和控制限的標(biāo)準(zhǔn)的極差圖上畫出了由每個(gè)評(píng)從圖中我們可以獲取什么信息？從圖中我們可以獲取什么信息？均值圖均值圖-非層疊均值圖-層疊均值圖均值圖-非層疊均值圖-層疊少于一半的點(diǎn)落在控制限外邊：測(cè)量系統(tǒng)缺乏足夠的分辨率樣本不能代表期望的制造過程變差。多于一半的點(diǎn)落在控制限外邊，測(cè)量系統(tǒng)能夠充分探測(cè)零件之間的變差測(cè)量系統(tǒng)能夠提供對(duì)過程分析和過程有用的信息。少于一半的點(diǎn)落在控制限外邊：多于一半的點(diǎn)落在控制限外邊，AB那組數(shù)據(jù)可以接受？AB那組數(shù)據(jù)可以接受？R=(RA+RB+RC)/3XDIFF=Max{XA,XB,XC}-Min{XA,XB,XC}重復(fù)性--設(shè)備變差EV=RK1

再現(xiàn)性--測(cè)驗(yàn)人變差A(yù)V=(XDIFF

K2)2-(EV2/nr)過程變差PV=RPK3R&R=(EV2+AV2)總變差TV=(R&R2+PV2)%EV=EV/TV%AV=AV/TV%R&R=R&R/TV%PV=PV/TVP/T=R&R/Tolerancen=樣品個(gè)數(shù)r=每個(gè)人對(duì)每個(gè)樣品的試驗(yàn)次數(shù)rK1234.563.05K2233.652.70測(cè)試人數(shù)nK3789101.821.741.671.62K1=6/d*2*AV計(jì)算中，如根號(hào)下出現(xiàn)負(fù)值，AV取值0結(jié)果分析—計(jì)算計(jì)算公式：R=(RA+RB+RC)/3n=樣品個(gè)數(shù)rK124.56K2TV或T：總變差（TotalVariation）制造系統(tǒng)變差與測(cè)量系統(tǒng)變差的合成，用標(biāo)準(zhǔn)差表示。若所選樣本能代表實(shí)際的制造過程變差范圍，其計(jì)算公式如下：TV或T：總變差（TotalVariation）制造系零件間變差(Part-to-partVariation)。零件間的差異是制造系統(tǒng)造成的，因此，如果所選樣本能代表實(shí)際的制造過程變差范圍，PV就是制造系統(tǒng)變差的標(biāo)準(zhǔn)差。

PV=RP/d2*=RP×K3

PV的計(jì)算中必須消除測(cè)量系統(tǒng)的影響。它是通過如下的計(jì)算來(lái)達(dá)到的：評(píng)價(jià)人A測(cè)量了1號(hào)零件3次，對(duì)其取平均，就消除了量具的影響，評(píng)價(jià)人B、C同理取平均，再將三人的均值取平均，就消除了人的影響零件間變差(Part-to-partVariation)。測(cè)量系統(tǒng)的雙性GR&R的計(jì)算如果總過程變差由SPC控制圖中已知，并且其值以6為基礎(chǔ)，則它可以取代量具研究總變差（TV）。由下列兩個(gè)等式完成：1）2）

這兩個(gè)值（TV和PV）可以替代前面的計(jì)算值。測(cè)量系統(tǒng)的雙性GR&R的計(jì)算如果總過程變差由SPC控制圖中EV=EquipmentVariation(Repeatability)AV=AppraiserVariation(Reproducibility)R&R=Repeatability&ReproducibilityPV=PartVariationTV=TotalVariationofR&RandPVK1-Trial,K2-Operator,&K3-PartConstantsGR&R研究中的名詞EV=EquipmentVariation(Repea使用Minitab作MSA測(cè)量系統(tǒng)分析課件%R&R

￡10% 10%–30% >30%

Results好可以接受，視被測(cè)量特性的重要程度和測(cè)量成本等因素而定。

測(cè)量系統(tǒng)需要改進(jìn)Ndc:≥5GageR&R判斷原則%R&R ResultsNdc:≥5GageR&R判GRR的分析法提供測(cè)量系統(tǒng)的信息：重復(fù)性比再現(xiàn)性大儀器需要維護(hù)量具剛度不夠夾緊和檢測(cè)點(diǎn)需改進(jìn)零件內(nèi)變差（圓度，錐度等）過大再現(xiàn)性比重復(fù)性大評(píng)價(jià)人培訓(xùn)不足刻度不清晰GRR的分析法提供測(cè)量系統(tǒng)的信息：重復(fù)性比再現(xiàn)性大Excel計(jì)算示例

123MSA\GR&R-Excel.xlsExcel計(jì)算示例123MSA\GR&R-ExceANOVA分析法：

標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，可將變差分為四類：

零件、評(píng)價(jià)人、零件與評(píng)價(jià)人之間的相互作用，以及量

具造成的重復(fù)誤差。使用Mintab分析,判定準(zhǔn)則