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文檔簡介
1、1。前言:在日常生產中,我們經常根據獲得的過程加工部件的測量數(shù)據去分析過程的狀態(tài)、過程的能力和監(jiān)控過程的變化;那么,怎么確保分析的結果是正確的呢?我們必須從兩方面來保證,一是確保測量數(shù)據的準確性/質量,使用測量系統(tǒng)分析(MSA)方法對獲得測量數(shù)據的測量系統(tǒng)進行評估;二是確保使用了合適的數(shù)據分析方法,如使用SPC工具、試驗設計、方差分析、回歸分析等。 測量系統(tǒng)的誤差由穩(wěn)定條件下運行的測量系統(tǒng)多次測量數(shù)據的統(tǒng)計特性:偏倚和方差來表征。偏倚指測量數(shù)據相對于標準值的位置,包括測量系統(tǒng)的偏倚(Bias)、線性(Linearity)和穩(wěn)定性(Stability);而方差指測量數(shù)據的分散程度,也稱為測量系統(tǒng)
2、的R 注意計劃外因素 進行研究 指導方針 每個操作員對所有的樣本進行一次隨機測量 持續(xù)進行直到每個操作員對所有的樣本完成一次測量 這是試驗 1 確保零件進行標記以便于數(shù)據采集但對操作員保持“隱蔽”(無法辨別) 重復需要的試驗數(shù) 每個樣本應該由每個操作員測量3次 使用表格收集信息 分析結果 如果還有的話,確定進一步措施,Minitab中的測量系統(tǒng)分析(MSA)實例,選取10個零件表征工藝過程中變異的預期范圍 3個操作員隨機測量10個零件,每個零件3次 打開 Gage3.mtw 選擇 StatQuality ToolsGage R&R Study (Crossed),Minitab中的Gage R
3、&R,在Part numbers(零件號)中輸入Part(零件) : Operators(操作員)中輸入Operator(操作員): Measurement data(測量數(shù)據)中輸入Response(響應) : ANOVA(方差分析)和X-bar & R分析主要的不同之處在于ANOVA 將通過零件間的交互作用對操作員進行評估 ANOVA 方法更保守,Minitab中的Gage R&R : 選項,5.15 是study variation(研究變異)的默認值 z 值范圍計算99% 潛在的研究變異 基于變異計算標準的偏移可以在所選零件的研究中看到 規(guī)格界限是10.75 (USL) 和 8.75
4、(LSL) 點擊 Options 在process tolerance(過程公差)對話框中輸入2.0 (10.75 8.75 = 2.0) 在historical sigma(歷史西格瑪值)對話框中輸入0.195 雙擊 OK,解釋:可接受性,如果工藝過程公差和歷史西格瑪值沒有用在Minitab中, 一個關鍵的設想是:選取的用于研究的樣本零件可以真實地展現(xiàn)實際工藝過程變異。這樣的話,測量系統(tǒng)的可接受性僅基于對研究中零件變異的比較。如果注意選取研究樣本零件,這將是一個有效的假設。 AIAG 規(guī)定 “評估測量系統(tǒng)是否可以分析工藝過程的一個標準要素是零件公差或測量系統(tǒng)變異所耗費的操作過程變異” 。記住
5、指導方針是: 10 % 以下誤差 可接受的 從10%到30% 由于使用風險、測量儀器的成本、修理成本等考慮也尚能接受 超過30 % 認為不可接受 應該努力全面改進測量系統(tǒng),Minitab Sixpack,Gage R&R 間的聯(lián)系,當操作員的結果可重復以及操作員間的結果可再現(xiàn)時,可以認為測量過程一致。 當操作員測量的變化相對于工藝過程的變化或公差范圍較小時,標準度量可以有效檢地測到零件之間的變異。 測量所耗工藝過程變異的百分比 (% R&R)決定了測量過程的一致性并能檢測出零件之間的變異。,異 變 的 組 成,百分比,重復性 再現(xiàn)性 零件間,影響 方差分析 工藝過程 公差,Minitab Si
6、xpack,注意看帶條紋的柱條 它們表示總體變異對于數(shù)據影響的%。Gage R&R是測量系統(tǒng)的總體變異,分為重復性和再現(xiàn)性。零件之間變異的柱條表示工藝過程變異的估計。 還記得我們要進行測量的原因嗎?,工藝過程變異的估計直到輸入Historical Sigma,在檢驗員之間或檢驗員與檢驗員之間,標準度量內 或一個檢驗員,總體Gage R&R,異 變 的 組 成,影響 方差分析 工藝過程 公差,百分比,重復性 再現(xiàn)性 零件間,重復性表明在極差圖中實際所有極差點在控制極限以下。任何超出極限的點都需要進行研究。,重復性: 圖表視圖,重復性由特別的極差圖進行檢測,表中畫出了每個操作員測量每個零件的差異。
7、如果被測零件的最大值和最小值間的差異未超過UCL, 則視度量標準和操作員為可重復的。,樣本范圍,操作員的極差圖,再現(xiàn)性: 圖表視圖,在Minitab一段(在隨后的幻燈片中討論)中的表格分析是分析確定再現(xiàn)性的最好方式。圖表中可以看出各個操作員測量相同樣本的操作員模式是否有明顯不同。,測量變異,總工藝過程變異,分辨率,樣本均值,操作員的Xbar圖,MSA分析: 有效系統(tǒng),期望得到的圖點均超出UCL和LCL的限制,因為該限制是由標準度量的變異所確定的。這些圖點應該顯示出標準度量變異應該遠小于零件間的變異。 如果所選樣本不能代表工藝過程的總體變異,則標準度量 (重復性)變異可能大于局部變異并且使確切的
8、范疇計算成為無效。 如果操作員模式沒有可比性,則操作員和零件間存在明顯的關聯(lián) (這將在另一張幻燈片中討論),操作員的Xbar圖,樣本均值,X Bar圖(期望值),MSA分析: 測量誤差,Minitab Sixpack,極差圖是否在控制范圍之內? X-bar 圖和極差圖上的限制從何而來? 我們要不要控制極差圖和X-bar圖?,在我們的測量系統(tǒng)中控制范圍代表什么?,操作員的Xbar圖,操作員的極差圖,樣本范圍,樣本范圍,Minitab Sixpack,本圖顯示所有操作員共同繪制10個零件的數(shù)據,顯示了原始數(shù)據并強調突出了測量的平均值。,與上圖相似,但零件是按操作員而不是按數(shù)據進行排列,此圖可以幫助
9、識別操作員的測量結果。,此圖顯示每個操作員對所有10個零件的數(shù)據。這是顯示零件與操作員之間關系的最好方式。,通過零件,通過操作員,零件,操作員,零件,平均,操作員,操作員*零件 關系,通過零件: 變異分析,圖中顯示所有操作員共同繪制10個零件的數(shù)據。此圖應該顯示工藝過程中最小尺寸到最大尺寸的同一個零件的圖點。如果是工藝過程中生產的零件,則它們有的同時在公差范圍內和有的則公差范圍外。如果一個零件顯示出較大的分散性,則它不適宜作為測試品,因為在該零件可能體現(xiàn)不出其特性。,超界零件,零件,通過操作員: 變化分析,此圖顯示了操作員繪制的10個零件數(shù)據。紅線連接了操作員所繪制全部10個零件的平均值,紅線
10、應該是水平狀態(tài)的。任何明顯的傾斜表示操作員與其他操作員相比,在測量零件時有或大或小的偏移。,超界操作員,操作員,操作員與零件的關系,操作員影響: 如果平均值連線出現(xiàn)明顯的分離,則在進行測量的操作員和被測量的零件之間存在一定關系。這不是好現(xiàn)象,需要進行研究。,零件,均值,操作員與零件 的關系,操作員,Minitab Sixpack,圖形輸出的問題,變異的組成,超界零件,超界操作員,操作員的極差圖,操作員*零件 關系,操作員,零件,均值,操作員,零件,百分比,樣本范圍,樣本均值,%影響 %方差分析 %工藝過程 %公差,操作員的Xbar圖,Gage R&R: 數(shù)字輸出,以下表中是用Mintab算出變
11、異研究的百分比, 它是每個變源占計算可能的總變異比例. 5.15 * SD表示總變化統(tǒng)計值 99%是如何計算的,而且除非輸入了Historical Sigma 值,否則一律假設其等于真實工藝變化的99%。,為了進行工藝過程改進,這些值應當小于 30%,Gage R&R: 數(shù)字輸出,%用于根據已知的%進行的測量分析,來對測量系統(tǒng)有效性進行分級。如果工藝過程進行順利,則%公差很重要。%總數(shù)按照數(shù)學累加也許會超過100%。 區(qū)分指數(shù)值表示, 在研究變異中, 測量系統(tǒng)能可靠地識別不重疊測量組的數(shù)目。我們希望這個數(shù)目是5或者更高。4是臨界值。小于4意味著測量系統(tǒng)只能使用計數(shù)型數(shù)據。,讓我們再做一次,選取
12、3個零件表示預期工藝過程變異的范圍。 3個操作員以隨機順序測量3個零件各3次。 打開練習 Gage2.mtw 無可用的工藝過程歷史并且未制定公差。 此數(shù)據組用于舉例說明Gage R&R和標準度量運行圖。,測量系統(tǒng)如何表示?,變異的組成,通過零件,通過操作員,操作員的極差圖,均值,操作員,零件,百分比,樣本范圍,樣本均值,均值406.2,%影響 %方差分析,操作員*零件 關系,操作員,零件,來源,總體Gage R&R 重復性 再現(xiàn)性 銷售再現(xiàn)性 零件之間 總體變異,操作員的Xbar圖,執(zhí)行測量研究,如何對以下一些工藝過程建立測量研究? 報價 雇員績效檢查 評估關于工傷的嚴重性 雇傭程序 舉例: 報價程序 過程的簡要描述:客戶為了修理設備給出工單。一個分析員查看工單并為完成工單進行估價,然后對客戶進行報價。 在該情況下相關的測量誤差是什么?,執(zhí)行MSA,比爾相信報價過程中的變異是客戶滿意度的重要影響因素 比爾收到客戶反饋,其價格變化源于惡性競爭 用一周的時間為客戶任務報價,在一周后遞交近乎相同的作業(yè)并看到35%的價格變化是不正常的。 幫助比爾決定如何估計報價過程中的誤差量,尤其是與重復性和再現(xiàn)性相關的 比爾決定設置10份假客戶定價需求并讓3名不同的內部店員在隨后的2周內各報價3次。 由于公司提供產品的多樣性,比爾選擇銷售經理計算的定價需求$24,000 部門終
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