GRR原理及计算

123456789101. A 10.4990.4960.4940.4960.4960.4990.4950.4950.4940.4950.4962. 20.4990.4950.4950.4950.4950.4990.4960.4950.4950.4950.4963. 30.5000.4940.4950.4960.4950.5000.4950.4950.4950.4950.4964. 平均值0.4990.4950.4950.4960.4950.4990.4950.4950.4950.495Xa=0.4965. 极差0.0010.0020.0010.0010.0010.0010.0010.0000.0010.000Ra=0.0016. B 10.5000.4960.4950.4970.4960.5000.4960.4970.4960.4960.4977. 20.5000.4960.4960.4950.4960.5000.4960.4960.4960.4960.4978. 30.5000.4960.4960.4960.4960.5000.4960.4960.4960.4960.4979. 平均值0.500.500.500.500.500.500.500.500.500.50Xb=0.49710. 极差0.0000.0000.0010.0020.0000.0000.0000.0010.0000.000Rb=0.00011. C 10.5000.4960.4960.4990.4960.5000.4960.4960.4960.4960.49712. 20.5000.4960.4960.4980.4960.4990.4960.4960.4960.4960.49713. 30.5000.4960.4960.4980.4960.4990.4960.4960.4960.500.49714. 平均值0.500.500.500.500.500.500.500.500.500.50Xc=0.49715. 极差0.0000.0000.0000.0010.0000.0010.0000.0000.0000.000Rc=0.000X=0.497Rp=0.005R=0.001Xdiff=0.001UCLR=0.001LCLR=0.000 UCLR代表单个R的限值，圈出那些超限值的值，查明原因并纠正； 让相同的评价人采用使用相同的量具用原来的方法重新读值，或者剔除这些超限值， 并由其余的数字重新平均和计算R以及控制限值。18.MaxX-MinX=Xdiff19.R×D4=UCLR20. R×D3=LCLR注：*D4＝3.27(二次试验)；*D4＝2.58(三次试验)；*D3＝0(不大于七次试验)。17.(Ra+Rb+Rc)/评价人数量=R0.4970.4960.5000.49616.零件平均值(Xp)0.5000.4960.4950.4960.4960.496计量型测量系统研究记录（均值极差法） 表1评价人/试验次数零件平均值评价人/m=3310实验次数/r=零件数/n=

MRP计算原理

MRP计算原理：

根据主生产计划(MPS)、库存计划、物料清单(BOM)，制定物料需求计划(MRP) 主要公式：毛需求量=独立需求量+相关需求量

计划库存量=上期库存量+本期订单产出量+本期预计入库量-毛需求量

净需求量=本期毛需求量-上期库存量-本期预计入库量+安全库存量

净需求量=毛需求量+已分配量- 计划收到量-现有库存量

作个转换或许就很容易理解了：

净需求量=毛需求量-[(现有库存量-已分配量)+计划收到量]

毛需求量：总共需要的需求量

[(现有库存量-已分配量)+计划收到量]：目前可满足的需求量 净需求量：还需要满足的需求量

MRP计算是对所有零件进行“供给”和“需求”的平衡计算。计算的顺序按照零件的低阶码由小到大顺序平衡计算。其中不能平衡掉的零件“需求”需求量，是 MRP的计算结果。MRP的计算结果分“外购件”和“自制件”两类，分别对应于零件的外购、自制两类属性。其中，“外购件”的采购时间是需求时间提前一个 供应商的交货周期；“自制件”的生产时间有两种情况：

1. 如果该项对应的需求为独立需求，则开工时间按照其需求时间提前一个其BOM的生产工期时间。

2. 如果该项对应的需求隶属某成品，则其开工时间按照隶属成品的工艺路线计算提前时间。

MRP的计算分以下几个步骤：

1. 展开需求成品的BOM，获得单位成品的物料需求。需求成品主要源于MPS计算结果、生产任务、未分解任务的工令单。

2. 展开需求成品的工艺路线，获得单位成品的作业需求。 3. 展开需求成品的资源需求，获得单位成品的资源需求。 4. 需求成品需求数量和时间于步骤1展开的BOM交叉乘积，获得展开后实际的物料需求、作业需求和资源需求。

grr指标 -回复

GRR指标，全称为“Gauge Repeatability and Reproducibility”，是一种用于评估测量系统稳定性和可再现性的方法。在制造和质量控制领域，测量是非常重要的，因为无论是生产过程中的参数还是最终产品的尺寸，都需要通过测量来确认其准确性和一致性。GRR指标可以帮助我们判断测量系统的可靠性，以便可以更好地进行质量控制。

首先，我们需要了解GRR指标的基本原理和计算方法。GRR指标的计算基于方差分析（ANOVA）方法，利用测量数据来分解系统错误的来源。这些错误可以分为三类：零件变异（Part-to-Part Variation）、重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。零件变异是由于测量对象本身的原因导致的误差，而重复性和再现性则是由于测量系统本身的稳定性和操作员之间的差异引起的误差。

为了计算GRR指标，我们需要收集一组测量数据，并且至少要有两个不同的测量系统和多个操作员进行测量。然后，我们可以使用ANOVA方法来计算各个误差来源的方差，并进一步分析各个因素的贡献度。通过这种方法，我们可以得到GRR指标的各个分量，包括总方差、零件变异方差、重复性方差和再现性方差。

在具体的计算过程中，我们可以使用计算机软件来帮助我们进行数据处理和分析。常用的软件包括Minitab、Excel等。首先，我们需要输入收集到的测量数据，并按照不同的处理系统和操作员进行分类。然后，我们可以利用软件进行ANOVA分析，得到各个方差分量的计算结果。最后，我们可以根据这些结果计算GRR指标的值，并进行结果的解读和分析。

对于GRR指标的解读，一般来说，一个低GRR值表示测量系统的稳定性和可靠性较高，可以产生准确和一致的测量结果。相反，一个高GRR值则表示测量系统的稳定性和可靠性较差，可能导致较大的测量误差。通常，GRR值小于10被认为是可接受的范围，而如果超过10则需要进一步调查和改进测量系统。

1st PageGage R & R ChartProduct Name:Dim Spec:33.1+0.80Operater No.:3%EV:12.58%AppraiserDate:Dimension #:Upper Limit:Experi No.: r2%AV:10.78%Maker：Part Name:Lower Limit:Sample No.: n10%GR&R:16.56%Results:12345678910A133.653332.8532.8533.553332.9532.853333.6233.63332.832.9533.453332.9532.83333.7333.62533.00032.82532.90033.50033.00032.95032.82533.00033.65033.12750.0500.050.10.1000.0500.10.045B133.5533.0532.832.833.43332.9532.753333.55233.5532.9532.7532.7533.433.0532.932.732.9533.5333.55033.00032.77532.77533.40033.02532.92532.72532.97533.52533.067500.10.050.0500.050.050.050.050.050.045C133.533.0532.832.833.43332.9532.833.0533.85233.553332.832.833.533.0532.9532.833.0533.8333.52533.02532.80032.80033.45033.02532.95032.80033.05033.82533.12500.050.05000.10.050000.050.0333.10670.88330.04000.04000.06000.1308Go to D4 TableAverage of Experi #Range = Max-Min33.016732.941732.783332.8250Average of Experi #Range = Max-Min