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测量系统分析 Minitab-MSA

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MINITAB使用方法MSA

MINITAB使用方法MSA

MINITAB使用方法MSAMINITAB是一款用于统计分析和数据可视化的软件工具，可用于各种统计分析和实验设计。

在质量管理中，特别是测量系统分析（MSA），MINITAB可以帮助分析人员评估测量系统的准确性、稳定性和重复性。

以下是使用MINITAB进行MSA的一般步骤。

1.收集数据：首先，要收集一组测量数据，这些数据代表实际生产环境中的测量结果。

确保数据具有代表性，并包含典型的测量范围。

2.打开MINITAB：启动MINITAB软件，并创建一个新的工作表。

3. 数据导入：将测量数据导入MINITAB。

可以选择使用“Worksheet”菜单上的“Import Data”选项，然后从文件中导入数据。

5.数据分析：使用MINITAB的统计工具进行数据分析。

以下是进行MSA分析的一些重要步骤。

a. 平均值和方差分析：使用MINITAB的“Stat”菜单，选择“Basic Statistics”选项，然后选择“Descriptive Statistics”来计算平均值和方差。

c.方差成分图：MINITAB提供绘制方差成分图的工具，通过显示各个因素的贡献，对测量系统的变异性进行可视化。

d. 标准化指数：使用MINITAB的统计功能来计算测量系统的标准化指数，例如Gage R&R指数。

标准化指数是判断测量系统的稳定性和重复性的一种指标。

6.结果解释和报告：根据分析结果，对测量系统进行评估。

根据需要生成分析报告，包括图形、表格和统计指标。

MINITAB提供了丰富的报告和图形生成工具。

以上是使用MINITAB进行MSA分析的一般步骤。

MINITAB提供了广泛的工具和功能，可用于更高级的MSA分析和其他统计分析任务。

使用MINITAB，用户可以更轻松地收集、分析和解释数据，并在质量管理中做出更准确的决策。

MSA测量系统误差分析Minitab实例

MSA测量系统误差分析Minitab实例
测量系统分析
稳定性分析
稳定性分析
计量 型测量系统
位置变差分析 宽度变差分析
1
偏倚分析 线性分析 重复性分析 再现性分析
测量系统分析-稳定性
稳定性 基准值
时间2
时间1
2
统计稳定性（稳定性、 飘移）：
测量系统在持续时间 内，测量同一基准或零件 的单一特性时获得的测量 值的总变差。
它反映测量值的分布 规律是否随时间发生变化。
测量样件
随机抽取基准值不同的五个零件（包 括量具的全程）。
用全尺寸检验测量每个零件以确定其 准值并确认了包括量具的操作范围。
通常用这个仪器的操作者中的一人测 量每个零件m≥10次。
计算、作图
判断
17
测量系统的线性与偏倚分析
选取标准样本
确定基准值 测量样件
把5个样件送到一个比待分析的测量系统 更高级别的测量系统上，对每一个样件分 别进行多次测量（≥10），分别取其平均 值，得到5个基准值。
统计稳定性分析指南
选取标准样本 多次测量样本 制作控制图 解释控制图
应选择一个落在过程产品测 量值中程数的产品作为研究的标 准样本。具备预期测量的最低值、 最高值和中程数的标准样本是比 较理想的。建议对上述每个标准 样本分别进行测量和作出控制图。
9
统计稳定性分析指南
选取标准样本 多次测量样本
制作控制图 解释控制图
5.01 5.02
5.00 5.02
5.01 5.02
5.01 5.02
5.00 5.02
5.01 5.03
5.04 5.02
5.03 5.03
5.01 5.01
平均值 5.00 5.02 5.02 5.00 5.00 5.01 5.01 5.01 5.00 5.01 5.01 5.02 5.02 5.02 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.01 5.03 5.03 5.01 极差 0.02 0.01 0.01 0.01 0.00 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.03 0.02 0.02 0.01 0.02 0.03 0.02 0.01 0.01

MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文

MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
数值应该在控 制限内
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内 －>良好
大部分点落在管理界限外 －>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动 －>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析： 离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育； 检查者3需要追加训练； (反复性)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >

Minitab在MSA中运用

Minitab在MSA中运用

Minitab在MSA中的应用导言测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）是确保测量结果的准确性和可靠性的关键过程。

在质量管理和过程改进中，MSA是至关重要的工具，可帮助组织评估其测量系统的性能并做出相应的调整。

Minitab是一种功能强大的统计软件，被广泛应用于数据分析和质量管理领域。

在MSA中，Minitab提供了一系列强大的功能和方法，用于分析和评估测量系统的性能。

Minitab中的基本概念在开始介绍Minitab在MSA中的具体应用之前，我们首先了解一些Minitab中的基本概念。

数据输入Minitab提供了多种数据输入方式，包括手动输入、复制粘贴和导入外部文件等。

用户可以根据实际情况选择最适合的数据输入方式。

工作表Minitab使用工作表的概念来组织和管理数据。

用户可以在一个工作表中输入多个变量的数据，每列表示一个变量，每行表示一个观测值。

数据清洗和准备Minitab提供了一系列数据清洗和准备工具，用于处理缺失数据、异常值和重复数据等。

这些工具可以帮助用户在进行MSA之前，将数据整理成可分析的形式。

统计分析和图表展示Minitab提供了丰富的统计分析和图表展示功能，用于探索数据的特性和关系。

用户可以通过Minitab生成直方图、散点图、箱线图等各种图表，同时还可以计算均值、方差、标准差等统计指标。

Minitab在MSA中的运用Gage R&R分析Gage R&R（Repeatability and Reproducibility）分析是MSA的核心内容之一，用于评估测量系统的可重复性和可再现性。

Minitab提供了一种简单且全面的方法来执行Gage R&R分析。

首先，用户需要将测量数据输入Minitab的工作表中，并确保每列代表一个变量，每行代表一个观测值。

然后，通过导航栏中的。

MINITAB测量系统分析MSA

MINITAB测量系统分析MSA

交叉式数据分析-均值极差法

打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGEAIAG.MTW 从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Crossed)

交叉式数据分析-均值极差法
包含测量对象名称或编号的列
包含操作者名称或编号的数据列
包含测量值的列
选择均值极差法
交叉式数据分析-均值极差法
过程公差处输入8
交叉式数据分析-均值极差法


结果分析:
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件. VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比
测量重复性和再现性研究

Gage R&R Study可对交叉式数据 (crossed)和嵌套式数据(nested)进行精确 性分析.
在Minitab如何组织这两种数据的?
数据组织方式的差异
交叉式数据 嵌套式数据
相同
不同
交叉式数据分析




交叉式数据分析分为均值极差法(Xbar-R)和方 差法(ANOVA)分析 均值极差法不考虑操作者与测量对象之间的交 互作用 均值极差法将总测量变差分为三类:部件-部件, 重复性和再现性 方差法将总测量变差分为四类:部件-部件,重复 性,操作者,操作者-部件交互作用

测量系统分析 Minitab-MSA

测量系统分析 Minitab-MSA
5
2、为什么要进行测量系统分析
要点： • 对控制计划中列入的测量系统要进行测量系
统分析。 • 测量分析方法及接受准则应与测量系统分析
参考手册一致。 • 经顾客批准，可以采用其它方法及接受准则。 • PPAP手册中规定：对新的或改进的量具、测
量和试验设备应参考MSA手册进行变差研究。 • APQP手册中，MSA为“产品/过程确认”阶段
2
3
Precision to Tolerance Ratio---P/T
Precision to Total Variation Ratio---P/TV
%Contribution
Minitab
显示:－> %Tolerance
%Study Var %Contribution
%Tolerance 5.15 MS 100%
• 测量：赋值给具体事物以表示它们对于特定 特性之间的关系。
• 测量过程：赋值过程定义为测量过程。 • 测量系统：是对测量单元进行量化或对被测
特性进行评估，其所使用的仪器、量具、标 准、操作、方法、夹具、人员、软件及环境 的集合，用来获得测量结果的整个过程。 • 测量系统分为计量型测量系统与计数型测量 系统
22
Gage R&R 评价指标
评价指标
1. %Contribution =
σ2MS σ2Total
× 100%
2. %Study Variation =
σMS σTotal
× 100%
3. %Tolerance = 5.15 × σMS Tolerance
× 100% *( Tolerance = USL-LSL）
from that of the process

minitab之MSA篇

minitab之MSA篇

計算控制界限，並用圖判定是否穩定
後續持續點圖，判圖
保留記錄
稳定性分析的做法
決定要分析的測量系統 選取一標准樣本，取值參考值
請現場測量人員連續測量 25組數據每次測量2~5次
輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中
計算控制界限，並用圖判定是否穩定
选取一标准样品 控制计划中所提及的产品特性 控制计划中所提及的过程特性 取出对产品特性或过程特性有代表 性的样本。 针对本样本使用更高精密度等级的 仪器进行精密测量十次，加以平均， 做为参考值。
稳定性分析的做法
決定要分析的測量系統 選取一標准樣本，取值參考值
請現場測量人員連續測量 25組數據每次測量2~5次
保留记录 各项的线性分析的记录要保存下来， 可以和PPAP档案存放在一起，以有 效证明公司的测量仪器其测量能力是 足够的。
輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中
計算控制界限，並用圖判定是否穩定
重复性(Repeatability)
重复性是由一个评价人，采用 一种测量仪器，多次测量同一 零件的同一特性时获得的测量 值变差。
重复性
再现性(Reproducibility)
再现性是由不同的评价人，采 用相同的测量仪器，测量同一 零件的同一特性时测量平ity)
保留記錄
稳定性分析的做法
決定要分析的測量系統 選取一標准樣本，取值參考值
請現場測量人員連續測量 25組數據每次測量2~5次
輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中
計算控制界限，並用圖判定是否穩定
後續持續點圖，判圖
保留記錄
后续持续点图、判图 如果前面的控制图是稳定的，那么就可以 将此控制界限做为控制用控制界限。 我们后续就固定时间，使用同样的样本、 同样的测量仪器，同样的测量人员。 此时由于样本、仪品、人都是固定的，所 以如果绘出来的图形有异常，一般就代表仪 器有问题，要进行相应的处理。 异常的判定 点：一点超出控制界限 线：连续七点上升，连续七点下降，连绩 七点在同一侧。 面：非随机性分析，在+-1sigma的范围 内应覆盖68%的概率。

MINITAB_测量系统分析汇总

MINITAB_测量系统分析汇总



交叉式数据分析-方差法

打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGEAIAG.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Crossed)

交叉式数据分析-方差法
包含测量对象名称或编号的列
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Linearity and Bias Study
包含测量值的列
嵌套式数据分析


结果分析:
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件. VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比


嵌套式数据分析

打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGENEST.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Nested)

嵌套式数据分析
包含测量对象名称或编号的列
包含操作者名称或编号的数据列
包含操作者名称或编号的数据列
包含测量值的列
选择均值极差法
交叉式数据分析-均值极差法

MINITAB使用方法MSA资料

MINITAB使用方法MSA资料

MINITAB使用方法MSA资料MINITAB是一款流行的统计分析软件，常用于数据分析和质量控制。

其中，MSA（测量系统分析）是MINITAB的重要功能之一，用于评估测量系统的准确性、精度和稳定性。

以下是使用MINITAB进行MSA分析的基本步骤和操作指南。

1.数据准备在进行任何分析之前，首先需要准备好所需的数据。

通常，MSA分析需要测量值和重复测量的数据。

确保数据的可靠性和准确性非常重要。

2.导入数据在MINITAB中，打开一个新的工作表，并将数据导入其中。

可以通过以下途径导入数据：直接输入数据，从文本文件中导入，从其他软件（如Excel）中复制粘贴数据。

3.创建测量系统分析工作表在MINITAB的菜单栏中，选择「Stat」-「Quality Tools」-「Measurement Systems Analysis」-「Gage Study（Crossed Design）」来创建测量系统分析工作表。

4.定义变量在弹出的对话框中，选择要分析的测量变量和因子，并定义各个变量的类型。

对于连续型变量，选择「Continuous Data」；对于离散型变量，选择「Attribute」。

根据实际情况，可能还需要定义其他属性，如测量上限、下限、精度等。

5.输入数据在测量系统分析工作表中，输入数据。

确保按照所定义的变量类型正确输入数据。

6.运行分析点击工具栏上的「OK」按钮，开始运行测量系统分析。

MINITAB将根据提供的数据，进行分析并生成结果。

7.分析结果解读8.结果解释和改进根据分析结果，评估测量系统的性能，并提出可能的改进措施。

根据分析结果的可行性，决定是否需要更换测量方法、设备或校准过程。

9.保存和导出结果在完成分析后，可以选择将结果保存为MINITAB项目文件（.MTB）或导出为其他常用格式，如Excel文件或PDF文档。

总结：MINITAB是一款强大的统计分析软件，可用于执行多种数据分析任务，包括MSA（测量系统分析）。

基于Minitab的MSA分析

基于Minitab的MSA分析

基于Minitab进行测量系统分析1.测量系统分析的研究1.1.基本概念数据是测量的结果，“测量”是指确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。

所谓测量系统分析，是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源, 及其对测量结果的影响，最后给出本测量系统是否合乎使用要求的明确判断。

测量系统必须具有良好的准确性(accuracy)和精确性(precision), 通常由偏倚(bias)和波动(variation)等统计指标来表征。

偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值(真值)之差, 其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。

波动表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度,常用测量结果的标准差σ或过程波动VP表示。

波动也可称为变异。

1.2.测量系统波动的主要来源过程波动的主要来源以及测量系统分析的主要内容如下所示。

图1.测量系统波动来源1.3.重复性&再现性重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下, 对同一测量对象进行多次重复测量所得结果的一致性。

此时测量值的波动称为重复性, 记为VE。

重复性误差的产生只能是由测量仪器本身的固有波动引起的。

再现性(reproducibility)也称为复现性或重现性,是指在各种可能变化的测量条件下, 同一被测对象的测量结果之间的一致性, 记为V A。

最普遍出现的重要的再现性是操作人员的变化对测量系统一致性的影响，特别是由不同的人员使用同样的测量仪器对同一测量对象测量时的波动要小。

1.4.测量系统分析的依据通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣, 并用它们控制测量系统的偏倚和波动, 以使测量获得数据准确可靠。

一般说来, 测量系统的分辨力应达到(即在数值上不大于)过程总波动的(6倍的过程标准差)的1 /10, 或容差(USL-LSL)的1 /10。

在评价测量系统性能时，通常采用如下标准：P/TV或P/T≤10%，测量系统系统波动很小；10%＜P/TV或P/T≤20%，测量系统波动较小；20%＜P/TV或P/T≤30%，测量系统可接受；P/TV或P/T＞30%，测量系统波动较大，必须改进；可区分类别数反映测量系统的分辨力，应≥5。

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e tc.
Le ngth
堆积数据：把所有被测对象放在1 列，所有测量者放在第2列，测量 结果放在第3列。
这意味着如果有: 10个被测对象 3个测量者 2次重复测量
3
人 设备 材料 方法 程序
输入
1、什么是测量系统
测量过程
数据
输出
4
2、为什么要进行测量系统分析
2.1、TS16949标准 要素7.6.1 • 为分析各种测量和试验设备系统测量结果 的变差，必须进行适当的统计研究。此要 求应用于控制计划中提及的测量系统 • 所有的分析方法及接受准则必须与顾客关 于测量系统分析参考手册一致。如经顾客 批准，也可采用其它分析方法及接受准则
4. Number of distinct categories = Round { 样品散布(σp) × 1.41 }
(分辩指标)
测定散布(σMS)
分辩指示意味着测量系统能区别的样品散布。即， 区别工程散布区间的 数。
• 分辩率为3时 例
23
连续数据测量系统分析
测量系统的能力--－3个重要指数
1
挑选
18
4、测量系统研究的准备
• 样品的选择 • - 能否获得代表生产过程的样品, 样品必须是选自于过程 • 并且代表整个的生产的范围 • 编号 • - 必须对一个零件编号以便于识别 • 分辨力 • - 仪器的分辨力至少直接读取特性的预期过程变的十分之
一, 例如,如果特性的变为0.001, 仪器应能读取0.0001 的变化 确保测量方法 • 确保测量方法 • - 遵守规定的测量程序 • (测量应按照随机顺序,以确保整个研究过程中产生的任何漂 移或变化将随机分布)
Actual Process Variation
Measurement Process Variation
Long-term Process n
Short-term Process Variation
Variation within sample
Variation due to gage
宽度或散布
- 再现性(Repeatability) - 重复性(Reproducibility)
9
测量系统误差
偏离(Bais)
意味着观测测量平均和基准值间的偏差。 偏离又叫正确性。
基准值 Reference value
偏离
观测平均 Observed Average
测定值的 平均值
真值
10
测量系统误差
from that of the process
17
Stability
Linearity
4、测量系统研究的准备
• 先计划将要使用的方法 • - 通过使用工程决策; 目视观察或量具研究
确定 (考虑再现性会否影响) • 条件 • - 评价人的数量,样品数量及重复读数次数; 尺
寸的关键性、 零件结构 • 评价人的选择 • - 评价人的选择应从日常操作该仪器的人中
同样人使用同样部品、同样特性、同样机器反复测定得到的测量值之间 散布。
基准值
基准值
平均
好的重复性
13
平均
不好的重复性
测量系统误差
再现性
测量同一特性时，互相不同的人使用同样机器得到的测量值
之间的平均差。
评价者 A 评价者B 评价者 C
评价者 B
评价者 A
评价者 C
基准值
基准值
AB C 好的再现性
• 测量：赋值给具体事物以表示它们对于特定 特性之间的关系。
• 测量过程：赋值过程定义为测量过程。 • 测量系统：是对测量单元进行量化或对被测
特性进行评估，其所使用的仪器、量具、标 准、操作、方法、夹具、人员、软件及环境 的集合，用来获得测量结果的整个过程。 • 测量系统分为计量型测量系统与计数型测量 系统
A
B
C
不好的再现性
14
测量系统误差
既不精密又不正确
正确但不精密
精密但不正确
既正确又很精密
15
测量系统评价
测量误差的评价
平均
正确性
倾斜
total
produc t
MS
校正分析 (Calibration Study)
散布
精密度
散布
R&R Study
2 total
5
2、为什么要进行测量系统分析
要点： • 对控制计划中列入的测量系统要进行测量系
统分析。 • 测量分析方法及接受准则应与测量系统分析
参考手册一致。 • 经顾客批准，可以采用其它方法及接受准则。 • PPAP手册中规定：对新的或改进的量具、测
量和试验设备应参考MSA手册进行变差研究。 • APQP手册中，MSA为“产品/过程确认”阶段
Phase I: Process Measurement
Phase II: Process Analysis
Phase III: Process Improvement
Phase IV: Process Control
8
测量系统误差
测量系统误差或变动的类型
位置(Location)或平均
- 偏离(Bias) - 直线性(Linearity) - 稳定性(Stability)
－贡献百分比
量具相对于过程 24 偏差的测量能力
Gage R&R 评价指标
评价基准
区分
良好 费用/考虑重要性
不可使用
%Contribution
< 1% 1~10% > 10%
% Study Variation 或 %Tolerance < 10% 10~30%
> 30%
分辨率
> 10 5~9 <4
输出之一。 • SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
6
2、为什么要进行测量系统分析 2.2客观需要
变差
变差
輸入
輸入/輸出
輸出
制程
测量过程
所得結果
製程變差
+
測量變差
有多大? 有什么影响 ?
若我们要知道制程输出是否达到要求及在控制之内, 所用的测 量系统必须具备足够能力去量度制程的变差, 原因是测量过程 本身亦存在一定的变差, 所以我们必须对所选用的测量系统/仪 器先作一些统计分析,才可决定这测量统/仪器是否适用.
2
3
Precision to Tolerance Ratio---P/T
Precision to Total Variation Ratio---P/TV
%Contribution
Minitab
显示:－> %Tolerance
%Study Var %Contribution
%Tolerance 5.15 MS 100%
线性
仪器的全体测量可能范围内的倾斜差异。 观测值
倾斜 无倾斜
真值
真值 1
观测值1
倾斜小
••••••
真值 2
倾斜大
观测值2
测定的下限范围
11
测定的上限范围
测量系统误差
稳定性
把同样的特性在不同的时间点用同样的Gage测量的结果平均值差异 。
稳定性
时间点 1 时间点 2
12
测量系统误差
重复性
观测值(测量值)的变动要素
被观测的变动(2total )
实际工程的变动 ( 2p )
测量系统变动(2MS )
再现性( 2Reproducibility ) 重复性( 2Repeatability )
21
Gage R&R 步骤
一般事项
– 一般对2 ~ 3名作业者(平时检查的作业者)实施 – 一般用10个部品为对象测定 – 一般2 ~ 3回反复测定
19
Gage R&R Study
观测值(测量值)的波动要素
+
=
真值 (实际工程的波动)
误差 (测量波动)
测定值 (被观测的波动)
在测定过程中得到的测量值里一般包含着实际工程的变动和根据 测量系统的变动。
被观测的变动( 2total ) = 工程的变动 ( 2p ) + 测量变动 ( 2MS ) 测量波动再区分为重复性和再现性。
2 product
2 MS
16
Possible Sources of Variation
Parts (Example)
Inputs
Process
Outputs
Inputs
Measurement Process
Outputs
• Observations • Measurements • Data
Observed Process Variation
步骤
1. 选定代表工程长期变动的10个标本 2. 测定器的校正 3. 让第一个作业者对所有标本任意顺序各做一次测定
(Blind Measurement) 4. 让第二个作业者按同样地方法实施
(所有作业者相同) 5. 以同样的方法按必要的次数反复测定 6. 得到的DATA输入Minitab并进行分析
25
计量型 Gage R&R
标本的选定
标本一般为10个，能 代表工程的散布。
假如标本只选定接近工程平均的时，测量能力 评价指标将会比实际差。
标本反映部品的实际散布(工程变 动)时才有意义。
假如标本的选定在比工程散布宽范围内时， 测定能力评价指标将会比实际好。
26
关于容差百分比的解释
%Tolerance 5.15 MS 100%
7
The Measurement Process should be managed as a true PROCESS