MSA测量系统分析 MSA的目的•了解测量系统是否有足够的能力来侦测出产品或制程参数的变更 MSA分析的对像•只要控制计划当中所提出的测量系统就必须进行分析–包含产品特性–包含过程特性 MSA分析方法的分类MSA计量型计数型破坏型 计量型MSA计量型位置分析离散分析稳定性分析偏倚分析线性分析重复性分析再现性分析稳定性分析 计数型MSA计量型风险分析法信号分析法数据解析法 破坏性MSA计量型偏倚分析变异分析稳定性分析法 偏移(Bias)真值观测平均值偏倚偏倚偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值真值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定之 重复性(Repeatability)重复性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 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均值的变差再现性 稳定性(Stability)稳定性时间1时间2稳定性(或飘移)，是测量系统在某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总变差 线性(Linearity)量程基准值观测平均值基准值线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值 线性(Linearity)观测平均值基准值无偏倚有偏倚 Case study(你喜欢什么类型仪器)基准值观测平均值基准值观测平均值基准值观测平均值 稳定性分析的做法n自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自：n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性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 稳定性分析的做法n选取一标准样品n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性n取出对产品特性或过程特性有代表性的样本。
n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 稳定性分析的做法n请现场测量人员连续测量25组数据，每次测量2~5次n记录下这些数据n一般而言初期的25组数据最好在短的时间内收集，利用这些数据来了解仪器的稳定状况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 稳定性分析的做法n将数据输入到minitab中n计算每一组的平均值n计算每一组的R值n计算出平均值的平均值n计算出R的平均值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 稳定性分析的做法n计算控制界限n平均值图：Xbarbar+-A2Rbar, XbarbarnR值图：D4Rbar, Rbar, D3Rbarn划出控制界限n将点子绘上n先检查R图，是否连续25点都在控制界限内，以判定重复性是否稳定。
n再看Xbar图，是否连绩25点都在控制界限内，以判定偏移是否稳定n可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检定，看是否有偏差n可以利用Rbar/d2来了解仪器的重复性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 稳定性分析的做法n后续持续点图、判图n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n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n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n异常的判定n点：一点超出控制界限n线：连续七点上升，连续七点下降，连绩七点在同一侧n面：非随机性分析，在+-1sigma的范围内应覆盖68%的概率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 稳定性分析的做法n保留记录n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。
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 范例10/1610/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/2248.248.148.348.048.148.148.348.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.648.448.348.948.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.4 结果判定•可以利用Xbar-MASTER来评估其偏差程度。
•可以利用Rbar/d2来评估其EV，例用EV/TV可以了解其相应的EV% 示例•Master的值为48•产品的公差为48+-2•所以偏差为影响百分比为(48.48-48)/4，当然也可以进行相应的统计t检定看是否有显著差异•利用Rbar/d2来估计其标准差，也可以评估其相应的EV% Minitab的做法收集数据将数据输入minitab中制作控制图判图数据解析判定仪器的适用性 偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄 偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n自控制计划中去寻找需要分析的测量系统，主要的考虑来自：n控制计划中所提及的产品特性n控制计划中所提及的过程特性 偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n自生产现场抽取样本：n一般是取在制程中间的产品。
n拿取此产品到更高精密的测量设备，测量十次，加以平均，取得参考值 偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n现场人员测量：n现场人员：指的是实际在现场工作的人员，由于他们来进行测量，才能真正了解公司测量的偏差是多少n重复测量十五次，取记录其值 偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到minitab表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n将数据输入到minitab中：nexcel：我们利用来计划平均值，标准差，以及平均值的标准差n平均值使用的语法：averagen标准差的语法为：stdev 偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n计算t值，并加以判定nt值的计算法：利用(平均值-标准值)／平均值的标准差ntα=是指用来判定是否有明显偏差的基准，其和自由度有关，一般典型的α=0.05n如果t> tα就代表有明显的偏移。
n如果t< tα就代表没有明显的偏移n在minitab中可直接看p值 偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n结果判定n如果t< tα就代表没有明显的偏移此是可以接受的n如果t> tα就代表有明显的偏移n此时就要再看其所受的影响n我们利用偏差／公差，或偏差／过程变化范围来了解其受影响的比例，如果比例比较高时那么就可能仪器要停用或者修理 偏倚分析的做法決定要分析的測量系統抽取樣本，取值參考值請現場測量人員測量15次輸入數據到EXCEL表格中計算t值，並判定是否合格，是否要加補正值保留記錄n保留记录n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 偏差练习基准值=6.0偏倚15.8-0.225.7-0.335.9-0.145.9-0.156.00.066.10.176.00.086.10.196.40.4106.30.3116.00.0126.10.1136.20.2145.6-0.4156.00.0 数据解析结果n(m)均值标准偏差σr均值的标准偏差σb测量值156.00670.225140.05814 将数据输入minitabSelect: Stat >Basic Statistics > 1 Sample t 设定检定对像及检定值输入基准值 绘图选检定直方图可以选择不同的图型来形象表示 置信区间选0.95选择置信区间选择假设和被择假设 结果输出•One-Sample T: 偏差•Test of mu = 0 vs mu not = 0•Variable N Mean StDev SE Mean•偏差 15 0.0067 0.2120 0.0547•Variable 95.0% CI T P•偏差 ( -0.1107, 0.1241) 0.12 0.905•t Histogram of 偏差 图形输出 线性的研究指南－线性的研究指南－1 1选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存n 取至少5个样本，样本测量值要覆盖测量仪器一定的量程范围。
n 确定每个样本的基准值Ø 测量样本大于等于10次，取均值作为“基准值” 线性的研究指南－线性的研究指南－2 2选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存n 随机化选择样本让评价人测量n 由现场实际操作该仪器的人员测量样本n对每个样本测量10次以上 线性的研究指南－线性的研究指南－3 3选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存n 计算每次测量的样本的偏倚n 计算每种样本测量的偏倚均值 线性的研究指南－线性的研究指南－4 4选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存n 对计算出的偏倚均值和基准值建立线性关系： ， 是基准值， 是偏倚平均值 n 利用最小二乘法计算出斜率a和截距b ，以及在置信水平为α下的置信带n 由于计算很复杂（见MSA第三版79页），推荐使用软件进行拟合，EXCEL或MINITAB 线性的研究指南－线性的研究指南－5 5选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存n 画出“bias＝0”的直线n 若“bias＝0”的直线完全在拟合线置信带以内，则线性可接受；否则，线性不可接受 线性的研究指南－线性的研究指南－6 6选取至少5个样本测量样本10次以上计算偏倚和偏倚均值绘制线性图画出“偏倚＝0”并判定记录保存n 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。
例题例题t一名工厂主管希望对过程采用新测量系统作为PPAP的一部份，需要评价测量系统的线性基于已证明的过程变差，在测量系统操作量程内选择了五个零件每个零件经过全尺寸检测测量以确定其基准值然后由领班分别测量每个零件12次研究中零件是被随机选择的 例题例题pmrpmrpmrpmrpmr122.7245.1365.8487.65109.1122.5243.9365.7487.75109.3122.4244.2365.9487.85109.5122.5245.0365.9487.75109.3122.7243.8366.0487.85109.4122.3243.9366.1487.85109.5122.5243.9366.0487.85109.5122.5243.9366.1487.75109.5122.4243.9366.4487.85109.6122.4244.0366.3487.55109.2122.6244.1366.0487.65109.3122.4243.8366.1487.75109.4 例题解答例题解答零件基准值123452.004.006.008.0010.0010.71.1-0.2-0.4-0.920.5-0.1-0.3-0.3-0.730.40.2-0.1-0.2-0.540.51-0.1-0.3-0.750.7-0.20.0-0.2-0.660.3-0.10.1-0.2-0.570.5-0.10.0-0.2-0.580.5-0.10.1-0.3-0.590.4-0.10.4-0.2-0.4100.40.00.3-0.5-0.8110.60.10.0-0.4-0.7120.4-0.20.1-0.3-0.6偏倚均值0.4916670.1250.025-0.29167-0.61667 MINITABMINITAB软件操作软件操作n从Stat－Quality Tools－Gage Study－Gage Linearity and Bias Study进入 结果输出 结论结论n从图形可以明显看出：测量系统存性问题。
“偏倚＝0”的线与置信带交叉，但不包含在内n主管需要对线性问题查找原因n如果偏倚在测量范围内不能调整为0，只要测量系统稳定性OK，进行软件调零后仍可用于产品和过程的控制，但不能用于对产品和过程进行分析 R&R分析的做法決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到minitab中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄 R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n决定要分析的测量系统n由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器n一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器n测量风险愈高的仪器要愈优先分析 R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n选择十个可以代表制程变化的产品，一般此项产品的变化，最好能够覆盖产品的变化范围比较好。
n选择可以代表实际现测量人员的操作测量人员n每一个测量人员针对每一个产品重复测量2~3 次n测量风险愈高的仪器要愈优先分析 R&R分析n请现场人员对十个产品重复测量2~3次n在测量时，要使用盲测的原则，侦测出人员平常测量时的无意识错误，才能真正估计出在正式测量时的误差決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄 R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n将各项的测量数据输入到excel的档案当中n输入数据时要注意有效读数，只取到最小读数，如果要估读，只能估读一半 R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n计算出R&R的结果n一般利用此项的excel表格可以得可以下的结果：nAV:人员的变异nEV:仪器的变异nPV：产品的变异nTV：总变异nR&R%：重复性和再现性所占的比例。
R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n判定：nR&R%<10%，良好，可以接受n10%30%，不可以接受 R&R分析決定要分析的測量系統選取十個可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對十個產品連續重複測量2~3次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的R&R表格中計算出R&R的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄n保留记录n各项的R&R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 R&R练习Select: Stat >Quality Tools >Gage Study >Gage R&R Study (Crossed) 输入各项参数 得到结果•Gage R&R•%Contribution•Source VarComp (of VarComp)•Total Gage R&R 0.004437 10.67•Repeatability 0.001292 3.10•Reproducibility 0.003146 7.56•Operator 0.000912 2.19•Operator*Part 0.002234 5.37•Part-To-Part 0.037164 89.33•Total Variation 0.041602 100.00•StdDev Study Var %Study Var•Source (SD) (5.15*SD) (%SV)•Total Gage R&R 0.066615 0.34306 32.66•Repeatability 0.035940 0.18509 17.62•Reproducibility 0.056088 0.28885 27.50•Operator 0.030200 0.15553 14.81•Operator*Part 0.047263 0.24340 23.17•Part-To-Part 0.192781 0.99282 94.52•Total Variation 0.203965 1.05042 100.00•Number of Distinct Categories = 4•Gage R&R for Response 图形结果 Phase 3计数型MSA 假设检验法－假设检验法－1 1选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存n 选取20～50个样本，样本数可根据实际情况而定n 此样本要包括合格、不合格的产品，临界附近的产品n 研究人员对每一样本取得基准值，并正确判断是否合格n 2～3名现场的测量人员 假设检验法－假设检验法－2 2选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存n 每个人重复测量2～3次，根据规格作出是否合格的判定 假设检验法－假设检验法－3 3选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存n 将测量人员的判定结果记录在表格中n 记“1”为合格；记“0”为不合格 假设检验法－假设检验法－4 4选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存n 利用交叉表方法来确定评价人之间和评价人与基准值之间的一致性n 计算每个评价人作出判定的有效性 假设检验法－假设检验法－5 5选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存n 一致性Økappa值大于0.75，一致性好ØKappa值小于0.4，则一致性差n 有效性Ø个人的重复性正确百分比>90%。
Ø个人和标准值相比较的正确百分比>90%Ø全部测量人员一致的百分比>90%Ø全部测量人员和标准一致的百分比>90%Ø万一小于此百分比，则代表此测量系统尚不可以被接受，应做 调整 假设检验法－假设检验法－6 6选取样本和测量人员重复判断样本2～3次将数据记录在表格计算一致性和有效性判定记录保存n 风险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 案例案例n某生产过程受控，但性能指数Pp=Ppk=0.5，该过程会产生较多不合格产品因此，需要一个可接受的计数型测量系统将不合格产品从生产流中挑选出来与计量型量具不同的是，该量具不能指出产品的好坏，只能指出产品可接受或拒绝LSLUSL0.500.600.40LSLUSL0.500.600.40 案例案例n这个测量系统与公差相比的%GRR＝25%，公差为0.01但尚未小组证明，需要进行测量系统研究n样本的选择：随机地从过程中抽取50个零件样本，要覆盖过程变差注：样本要包括合格、不合格的产品，临界附近的产品） 案例案例n选择三名评价人，每个人对每个产品评价了三次，记录在计数型研究数据表中 一致性分析－列联表（评价人之间）一致性分析－列联表（评价人之间）B总计01A0.0 计算期望的计算4415.7634.35050.01.0 计算期望的计算331.39768.7100100.0总计计算期望的计算4747.0103103.0150150.0A与B的列联表 列联表（评价人之间）列联表（评价人之间）C总计01B0.0 计算期望的计算4216.0531.04747.01.0 计算期望的计算935.09468.0103103.0总计计算期望的计算5151.09999.0150150.0B与C的列联表 列联表（评价人之间）列联表（评价人之间）C总计01A0.0 计算期望的计算4317.07335050.01.0 计算期望的计算834.09266.0100100.0总计计算期望的计算5151.09999.0150150.0A与C的列联表 一致性分析－一致性分析－KappaKappanKappa是一个评价人之间一致性的测量值nKappa的计算：设p0＝列联表正对角线单元中观测值的总和 pe＝列联表正对角线单元中期望值的总和Kappa＝（p0－pe）/（1－pe）nKappa的判定（通常的建议法则）–Kappa大于0.75表示好的一致性–Kappa小于0.4则表示一致性差，需要改进 KappaKappa－评价人之间－评价人之间n计算评价人之间的Kappa值kappaABCA0.860.78B0.860.79C0.780.79 列联表（评价人与基准值）列联表（评价人与基准值）基准总计01A0.0 计算期望的计算4515.0534.05050.01.0 计算期望的计算333.09768.0100100.0总计计算期望的计算4848.0102102.0150150.0A与基准判断列联表 列联表（评价人与基准值）列联表（评价人与基准值）基准总计01B0.0 计算期望的计算4515.0232.04747.01.0 计算期望的计算333.010070.0103103.0总计计算期望的计算4848.0102102.0150150.0B与基准判断列联表 列联表（评价人与基准值）列联表（评价人与基准值）基准总计01A0.0 计算期望的计算4216.3934.75151.01.0 计算期望的计算631.79367.39999.0总计计算期望的计算4848.0102102.0150150.0C与基准判断列联表 KappaKappa－评价人与基准值－评价人与基准值n评价人与基准值之间的一致性ABCkappa0.880.920.77 有效性有效性n有效性的计算有效性＝正确判断的数量/判断机会的总数n案例的计算结果如下来源%评价人%SCORE VS ATTRIBUTE评价人A评价人B评价人C评价人A评价人B评价人C总受检数505050505050符合的424540424540不符合的8510851095% UCI93%97%90%93%97%90%计算得分84%90%80%84%90%80%95% LCI71%78%66%71%78%66% 有效性有效性n测量系统的有效性计算结果SYSTEM % EFFECTIVE SCORESYSTEM % EFFECTIVE SCORE vs REFERENCETOTAL INSPECTED5050#IN AGREEMENT393995% UCI64%64%计算得分78%78%95% LCI89%89% MINITABMINITAB软件的操作软件的操作n利用MINITAB软件，我们同样可以进行测量系统的有效性和一致性的分析，从Stat－Quality tools－Attribute Agreement Analysis入口。
MINITABMINITAB软件操作软件操作n软件分析的结果如下Attribute Agreement Analysis for 评价结果评价结果 Within Appraisers Assessment AgreementAppraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CIA 50 42 84.00 (70.89, 92.83)B 50 45 90.00 (78.19, 96.67)C 50 40 80.00 (66.28, 89.97)# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.Fleiss' Kappa StatisticsAppraiser Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)A 0 0.760000 0.0816497 9.3081 0.0000 1 0.760000 0.0816497 9.3081 0.0000B 0 0.845073 0.0816497 10.3500 0.0000 1 0.845073 0.0816497 10.3500 0.0000C 0 0.702911 0.0816497 8.6089 0.0000 1 0.702911 0.0816497 8.6089 0.0000 MINITABMINITAB软件操作软件操作Each Appraiser vs Standard Assessment AgreementAppraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CIA 50 42 84.00 (70.89, 92.83)B 50 45 90.00 (78.19, 96.67)C 50 40 80.00 (66.28, 89.97)# Matched: Appraiser's assessment across trials agrees with the known standard.Assessment DisagreementAppraiser # 1 / 0 Percent # 0 / 1 Percent # Mixed PercentA 0 0.00 0 0.00 8 16.00B 0 0.00 0 0.00 5 10.00C 0 0.00 0 0.00 10 20.00# 1 / 0: Assessments across trials = 1 / standard = 0.# 0 / 1: Assessments across trials = 0 / standard = 1.# Mixed: Assessments across trials are not identical.Fleiss' Kappa StatisticsAppraiser Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)A 0 0.880236 0.0816497 10.7806 0.0000 1 0.880236 0.0816497 10.7806 0.0000B 0 0.922612 0.0816497 11.2996 0.0000 1 0.922612 0.0816497 11.2996 0.0000C 0 0.774703 0.0816497 9.4881 0.0000 1 0.774703 0.0816497 9.4881 0.0000 MINITABMINITAB软件操作软件操作Between Appraisers Assessment Agreement# Inspected # Matched Percent 95 % CI 50 39 78.00 (64.04, 88.47)# Matched: All appraisers' assessments agree with each other.Fleiss' Kappa StatisticsResponse Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)0 0.793606 0.0235702 33.6698 0.00001 0.793606 0.0235702 33.6698 0.0000All Appraisers vs Standard Assessment Agreement# Inspected # Matched Percent 95 % CI 50 39 78.00 (64.04, 88.47)# Matched: All appraisers' assessments agree with the known standard.Fleiss' Kappa StatisticsResponse Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)0 0.859184 0.0471405 18.2260 0.00001 0.859184 0.0471405 18.2260 0.0000 有效性的评价有效性的评价n以下表格提供了对测量系统评价的指南判断测断系统有效性漏发警报的比例误发警报的比例评价人可接受≥90%≤2%≤5%评价人可接受的边缘─可能需改进≥80%≤5%≤10%评价人不可接受─需改进<80%>5%>10% 有效性的评价有效性的评价n根据案例数据得到三个评价人的信息有效性漏发警报的比例误发警报的比例结论A84%2%3.33%边缘B90%2%1.33%可接受C80%4%6%不可接受Ç 评价人A处于可接受的边缘，可能需要改进Ç 评价人B可接受Ç 评价人C不可接受，需要改进，建议重新进行培训，甚至弃用 数据解析法数据解析法n研究计数型测量系统的重复性和偏倚n数据解析法中零件的选择至关重要–选择8个零件，其基准值已知–每个零件用量具测量m＝20次，并记录下接受的数量（a）–8个零件必须满足，最小值的零件a＝0，最大值的零件a＝20，另外6个，1≤a≤19–最大和最小值的两个零件应该代表过程的范围 数据解析法－数据解析法－1 1选取样本和测量人员重复测量样本20次绘制正态概率纸计算偏倚和重复性判定记录保存n 选取8左右样本，样本必须满足要求n 样本的选择很重要，如果确实很难取到，可以按照要求去刻意制作n 挑选现场实际测量的一个人 数据解析法－数据解析法－2 2选取样本和测量人员重复测量样本20次绘制正态概率纸计算偏倚和重复性判定记录保存n 每个样本重复测量m＝20次，判定接受的次数记为an 用下列等式计算每个零件接受概率 数据解析法－数据解析法－3 3选取样本和测量人员重复测量样本20次绘制正态概率纸计算偏倚和重复性判定记录保存n 将基准值绘制在正态概率纸上n 横坐标为参考值n 纵坐标为n 绘制可以借助MINITAB软件 数据解析法－数据解析法－4 4选取样本和测量人员重复测量样本20次绘制正态概率纸计算偏倚和重复性判定记录保存n 根据绘制的正态概率纸上的图形计算偏倚和重复性 数据解析法－数据解析法－5 5选取样本和测量人员重复测量样本20次绘制正态概率纸计算偏差和重复性判定记录保存n 偏倚的判定n 重复性的判定ØR&R%<10%，良好，可以接受。
Ø10%30%，不可以接受 数据解析法－数据解析法－6 6选取样本和测量人员重复测量样本20次绘制正态概率纸计算偏差和重复性判定记录保存n 数据解析法的记录要保存下来，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 案例案例n计数型量具用于测量公差为±0.010的一个尺寸，现研究这个测量系统的偏倚和重复性XtaPa-0.01600.025-0.01510.075-0.01430.175-0.01350.275-0.01280.425-0.011160.775-0.0105180.875-0.010200.975-0.008201.000 MINITABMINITAB软件操作软件操作n根据上述数据绘制在正态概率纸上利用MINITAB，从Stat－Basic Statistics－Normality test进入，输入数据在percent line中的at y values输入50 偏倚和重复性计算偏倚和重复性计算n由MINITAB输出结果得n偏倚和重复性计算 MINITABMINITAB软件操作软件操作n利用MINITAB，从Stat－Quality tools－Gage Study－Attribute Gage Study进入，输入数据。
Phase 4破坏性MSA 破坏性MSA的分析•此项分析有其先天性的限制，所以我们必须有以下的前提–我们有一些的标准样品，这些样品不会随时间而变化–另外这些标准样品其本身的平均值和变异我们已事先知道–所以在此前提下我们才能进行破坏型MSA的分析 破坏性MSA的分析方法決定要分析的測量系統選取已知條件的製程樣本以及挑選現場實際測量人員1人請測量人員對樣品進行測量計算其平均值和標准差進行偏差計算，以及變異數分離進行判定，和採取相應措施保留記錄 破坏性MSA的分析方法n决定要分析的测量系统n由控制计划当中挑选，需要进行分析的仪器n一般典型包含了产品特性测量仪器以及过程特性测量仪器n测量风险愈高的仪器要愈优先分析n一般针对的对像为破坏性测量的测量系统決定要分析的測量系統選取已知條件的製程樣本以及挑選現場實際測量人員1人請測量人員對樣品進行測量計算其平均值和標准差進行偏差計算，以及變異數分離進行判定，和採取相應措施保留記錄 破坏性MSA的分析方法n选取已知条件的标准样本以及挑选现场实际测量人员一人n已知条件的标准样本，即已经知道该样本的平均值和标准差n一般是采用外购的标准样本，请厂商提供相应的数值。
n现场人员：实际执行操作的人员決定要分析的測量系統選取已知條件的標准樣本以及挑選現場實際測量人員1人請測量人員對樣品進行測量計算其平均值和標准差進行偏差計算，以及變異數分離進行判定，和採取相應措施保留記錄 破坏性MSA的分析方法n请测量人员对样品进行测量n最好能够测三十个左右的样本n记录其测量值決定要分析的測量系統選取已知條件的標准樣本以及挑選現場實際測量人員1人請測量人員對樣品進行測量計算其平均值和標准差進行偏差計算，以及變異數分離進行判定，和採取相應措施保留記錄 破坏性MSA的分析方法n计算样本的平均值和标准差n将三十个的样本数据进行计算取得其平均值和标准差決定要分析的測量系統選取已知條件的標准樣本以及挑選現場實際測量人員1人請測量人員對樣品進行測量計算其平均值和標准差進行偏差計算，以及變異數分離進行判定，和採取相應措施保留記錄 破坏性MSA的分析方法n进行偏差计算，以及变异数分离n偏差=平均值─参考值n变异数分析的方法如下：決定要分析的測量系統選取已知條件的標准樣本以及挑選現場實際測量人員1人請測量人員對樣品進行測量計算其平均值和標准差進行偏差計算，以及變異數分離進行判定，和採取相應措施保留記錄 破坏性MSA的分析方法n进行判定，和采取措施n重复性判定：n<10%，良好，可以接受。
n10%~30%，可能可能接受，可能不可以接受，依据测量特性的重要性，以及目前制程的cpk能力来决定n>30%，不可以接受n偏差部份：n如果t检定是显著影响的，那么就可能要加补正值来调整決定要分析的測量系統選取二十個左右可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對二十個產品連續重複測量2次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的風險分析法表格中計算出風析分析的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄 破坏性MSA的分析方法n保留记录n各项的破坏性MSA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決定要分析的測量系統選取二十個左右可以代表製程的樣本以及挑選現場實際測量人員2~3人請現場人員對二十個產品連續重複測量2次，記得盲測的要求輸入數據到EXCEL的風險分析法表格中計算出風析分析的結果進行判定，和採取相應措施保留記錄 范例•今有一台硬度计，其配予了一片的标准片，但由于硬度计是破坏性试验，所以被测过的地方是不能再测的•在购买标准硬度片时，厂商提供的数据如下：–标准值：75–标准差：1•今测试了三十次标准样本的数据如下： 范例75.674.376.377.777.678.373.275.777.474.675.173.873.674.775.073.275.375.576.275.575.675.577.775.975.875.378.677.179.175.1平均值：75.8标准差：1.54 范例 。