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1、用 MINITAB 软件进行测量系统分析质量部 陈志明摘要 数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系 统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。关键词 数据分析 MINITAB软件 测量系统分析（MSA）一 测量系统分析概述测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、 夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用 时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。而事实上，理
2、想的测量系几乎是不存在的：用一把校准 好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就 有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然 是不恰当的。测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量 系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。通常，我们 用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是：1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值；2
3、）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别；3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意 义上的统计稳定性是有区别的；4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值 （数据）的偏差。5）再现性：指由不同的评价人，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偏 差。通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的 准确性可以通过对设备的校准等比如参照IS09000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测 量系统进行维护、监控。也就是说，通过对
4、测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准 后可以解决其准确性问题，工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性，就 是通常所说的“GR&R研究”。二 测量系统分析流程及方法测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测 量结果性质（记数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量 过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量 热计平衡室）的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（1）。测量系统分析步骤：1.
5、 验证“量具（gage）”的校准；2. 选择工件和测量者执行测量；3. 用MINITAB软件进行数据评估；4. 分析数据，解释结果，得出结论；5. 检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态 的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的 10 件工 件进行测量，选择23 名熟练操作工在不知情的情况下对各工件进行23 次重复测量，得到一组用于评估 测量系统的数据。将所得数据按要求输入 MINITAB 软件，执行相关统计分
6、析命令后，即可得到数据的统计特性，根据 相应的评判规则既可判断测量系统的能力是否满足要求，既而根据分析结果有针对性的作出长期量具保持 /改进计划。如前所述，关于精确性的数据的统计特性包括测量系统的重复性、再现性等,MINITAB提供不同的分 析方法以计算出测量系统的重复性、再现性、被测工件之间的偏差、过程总偏差以及各因素对过程偏差的 百分比和对被测特性公差的比例，以考察测量系统相对于过程偏差及规范公差的测量能力，同时MINITAB 还计算出测量系统的区别分类数(Number of Distinct Categories)，以考察测量系统的有效解析度。三 用 MINITAB 轻松实现测量系统分析
7、1.制定测量方案，取得测量数据本文选择空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究中的窗机 KC=35/F1(US30M0)性能测试数据为例进行研究，本次试验由R和H两位试验员对10件该机型产品分别进行两 次性能测试，其制冷量(W)测得数据如下：样机 编号试验员：R试验员：H第一次第二次第一次第二次13431343234393436235453534352435213349634773479347043393338534073405535513544354435616354135183533353473541352835543535835183504352635109355835
8、3735493563103530353435163510表 1：性能测试数据表KC-35/F1(US30M0)的制冷量规范值为 3500175W。2.用MINITAB进行分析MINITAB 是美国 MINITAB 公司为专业质量管理人员开发的一款基于 6sigma 管理原则的数据统计分 析软件，可帮助进行统计计算、假设检验、方差分析、试验设计、统计过程控制(工序能力分析、控制图)、 测量系统分析、可靠性和寿命试验分析等质量分析和改进活动，并能进行排列图、因果效应图、直方图、 盒状图等图形绘制。只需输入原始数据，执行相应命令，即可获得计算分析结果。下面将简单介绍用 MINITAB 进行测量系统分
9、析的方法。1) 在 MINITAB 的电子表格内输入表1 中数据；2) 执行 MSA 分析命令：选择 statquality toolsgage studygage r&r study (crossed)；MINITAB提供了针对各种情形下的精确性分析方法:MINITAB提供五种进行测量系统精确性分析的方法,)Gage Run Chart,2) Gage R&R (Crossed) , 3) Gage R&R (Nested), 4) Attribute Gage Study (Analytic Method)， 5) Attribute Agreement Analysis。其中: 1) G
10、age Run Chart 提供各测量数据的链图，帮助你分析不同的操作者和工件之间测量结果的差异；2) Gage R&R (Crossed)用于分析当每一被测工件都可以被多个操作者重复重复测量时的GR&R分析；3) Gage R&R (Nested) 用于分析当每一被测工件不可以被多个操作者重复重复测量(即进行破坏性测量)时的 GR&R 分析；上述三种选择均针对计量型(连续型)数据而言。4) Attribute Gage Study (Analytic Method)则是针对计数型(逻辑型)数据的分析。5) Attribute Agreement Analysis 它的功用在于将测试值与规范值
11、相比较，在逻辑判定(也可以称为二进制特性描述)的 情况下对测量结果进行判定。本文选择的2)Gage R&R (Crossed)中，MINITAB提供了两种分析方法，X BAR and R法和ANOVA法，可以在在 进行实际分析时选择两者中的一个。其中前者将总体偏差分解为工件与工件之间( part-to-part)的偏差，重复性 (repeatability)及再现性(reproducibility)三种，而后者则进一步将再现性(reproducibility)分化为操作者偏差及操作 者与被测工件之间的交互偏差，由上，我们建议一般采用ANOVA法进行计量型数据的非破坏性的测试的测量系统 分析，不
12、推荐使用X BAR and R方法。3)命令设置：在对话框中设置如下，选择ANOVA方法：Gage R&R Study (Crossed)12 3 4 5 c c c c C样机輪号 试验欢數测试值Ps. r t n.umh&rg;Dp&3. tors；Mbs. EiUTRDiR n t data;C2t ions.S&lM&t ho(j dT Analysis:0HTwo-1fay ANOYA Tatfl e With Interact ionSource样机蝙号试验人员样机编号*试验人员Repeatabi I i tyTotalDF9192D39gg 972D591 3721594 1DD
13、181MSF1D8DD.6 70.83759. D D. 0592 152.51.912479.7P D. DDD D.S13 D.1D91）2）3）4）Va rCofflp 116JD 79P11 36. 37 D. DO 弘” 37 2662. D2 2778P12KCont r i but i on(of VarComp)2.87L 31 D. DD1” 3195.821DD. DDSourceTotal Gage R&R Repeatabi I i ty Reproduc i b i I i ty 试验人员 试验人员，样机编号Part-To-Part 四结果分析VariaUOn1评判准
14、则量具的重复性和再现性的可接受准W：Dev （SD） 低于io%的误差：测量系统可接受;爲踽 10%至30%的误差:根据应用的重要性，量具成本，维修的费用等可能是可接受的; 大于30%的误差：测量系统需要改进；309 区别分类数不小于5,测量系统可接受,。Study Var(5.15* SO)55.49045,984SiStudy Var (KSV) 20.44 16.94JiTo I erance(SV/Toler)7.936.573k D59265.71 3271P 44611P 4497.891DD. DD4r 4437.9638.782图形及结果分析A图（偏差组成图）表明：考察的过程大部分偏差来自于工件与工件之间，来自测量系统的偏差很小； B图（重复性极差控制图）表明：两名试验员对各样机的测试结果都在极差控制限内，说明他们进行 试验的方式是一致的；C 图（零件评价人均值图）表明：只有4 点在控制限内，有90%的测量结果在控制界限之外，说明测 量系统能够足以并能够检测到各样机代表的过程的偏差，且没有明显发现试验员与试验员之间的差异；
