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1、MSA 量测系统分析量测系统分析2021/3/251授课：XXX目录目录一、一、上期課程回顧上期課程回顧二、量测系统的统计特性二、量测系统的统计特性三、變異類型與五性三、變異類型與五性四、四、MSA問題分析問題分析2021/3/252授课：XXX一、上期課程回顧一、上期課程回顧一、一、什麽是什麽是MSA二、為什麽做二、為什麽做MSA三、何時做三、何時做MSA四、四、MSA分類分類五、五、MSA做法做法2021/3/253授课：XXX二、量测系统的统计特性二、量测系统的统计特性1.量测系统均须在量测系统均须在统计管制下统计管制下而其所产生之而其所产生之变异变异应根源于共应根源于共同原因，而非特殊
2、原因。同原因，而非特殊原因。2.量测系统之量测系统之变异变异须相对须相对小于小于生产生产制程之变异制程之变异。3.量测系统之量测系统之变异变异须相对须相对小于规格界限小于规格界限。4.量测系统之量测系统之最小刻度最小刻度须相对小于制程变异或规格界限之较须相对小于制程变异或规格界限之较小者。小者。2021/3/254授课：XXX 分辨力不足分辨力不足分辨力良好分辨力良好分辨力分辨力 (Discrimination)分辨力分辨力：(1)量规仪器上的最小刻度值，也称分辨率量规仪器上的最小刻度值，也称分辨率(Resolution)。(2)通用的通用的比例规则：比例规则：1/10比例法则。比例法则。20
3、21/3/255授课：XXX不适当的分辨力，导致过度的去尾忽略不适当的分辨力，导致过度的去尾忽略使用使用 0.001”精度的量具精度的量具 Avg. R140143137134135137.8 9138143143145145143.0 7139133147148149143.2 15143141137138140139.8 6142142144135136140.0 9( X 10-3) Avg. R141414131413.8 1141414141514.2 1141315151514.4 2141414141414.0 0141414141414.0 0使用使用 0.01”精度的量具精度
4、的量具( X 10-2)分辨力分辨力 (Discrimination)2021/3/256授课：XXXSource: Wheeler & Chambers, p. 214216分辨力分辨力 (Discrimination)2021/3/257授课：XXX三、变异的类型與五性三、变异的类型與五性位置变异位置变异 (Location Variation)准确度准确度 (Accuracy)：指一个：指一个或多个量测结果的平均数与参或多个量测结果的平均数与参考值之间一致的接考值之间一致的接近程度。近程度。宽度变异宽度变异 (Width Variation)精精密度密度 (Precision)：量测系统
5、：量测系统整个作业量测范围整个作业量测范围内（尺寸、范内（尺寸、范围和时间）围和时间） 的的分辨力、敏感度和分辨力、敏感度和重复性的最终影响。重复性的最终影响。位置位置(Location )宽度宽度 (Width )2021/3/258授课：XXX量测系统变异对数据分布状况的影响表现在：量测系统变异对数据分布状况的影响表现在：分布中心的分布中心的位移（位置）位移（位置） 分辨力分辨力分辨力分辨力( ( ( (Discrimination)Discrimination)Discrimination)Discrimination) 偏倚偏倚偏倚偏倚( ( ( (Bias)Bias)Bias)Bia
6、s) 线性线性线性线性( ( ( (Linearity)Linearity)Linearity)Linearity) 稳定性稳定性稳定性稳定性( ( ( (Stability)Stability)Stability)Stability)宽度或散布度宽度或散布度 重复性重复性重复性重复性( ( ( (Repeatability)Repeatability)Repeatability)Repeatability)( ( ( (Equipment Variation,Equipment Variation,Equipment Variation,Equipment Variation, EV) EV
7、) EV) EV) 再现性再现性再现性再现性( ( ( (Reproducibility)Reproducibility)Reproducibility)Reproducibility)( ( ( (Appraiser Variation, AV)Appraiser Variation, AV)Appraiser Variation, AV)Appraiser Variation, AV)三、变异的类型與五性三、变异的类型與五性2021/3/259授课：XXX四、四、MSA計算方法及問題分析計算方法及問題分析- (计量值计量值)2021/3/2510授课：XXX1.穩定性穩定性稳定性指量测系统
8、的稳定性指量测系统的偏倚量随时间保持恒定偏倚量随时间保持恒定的能力。的能力。如果不同时间如果不同时间偏倚量的波动较小偏倚量的波动较小，并在控制内，则认为，并在控制内，则认为量测系统是稳定的。量测系统是稳定的。在量测系统稳定的前提下，我们希望偏倚量稳定在较小的水平上。在量测系统稳定的前提下，我们希望偏倚量稳定在较小的水平上。在量测系统稳定的前提下，我们希望偏倚量稳定在较小的水平上。在量测系统稳定的前提下，我们希望偏倚量稳定在较小的水平上。时间时间基准值基准值2021/3/2511授课：XXXMSA做法做法-穩定性穩定性获取获取一个一个在量测系统范围内在量测系统范围内在量测系统范围内在量测系统范围
9、内样件。样件。 以一定的周期基础（天、周）测量样件以一定的周期基础（天、周）测量样件35次，测量次，测量20组组数据（至少数据（至少15组）。抽样组）。抽样数量和频率应该取决于对测量系统的认识。可能考虑的因素包括：重新校准或维修数量和频率应该取决于对测量系统的认识。可能考虑的因素包括：重新校准或维修的频率如何、测量系统的频率，以及操作条件的重要性等。的频率如何、测量系统的频率，以及操作条件的重要性等。应在不同的时间下应在不同的时间下取得多次读值，以代表测量系统的实际使用情况，这将考虑了在取得多次读值，以代表测量系统的实际使用情况，这将考虑了在一天之中因为一天之中因为热机、白夜班、周遭、或其它因
10、素热机、白夜班、周遭、或其它因素可能发生的变化。可能发生的变化。 建立控制限，使用控制图分析法来评价是否有不受控或不稳定情况。建立控制限，使用控制图分析法来评价是否有不受控或不稳定情况。 圖上所有圖上所有X值及值及R值均在管制上下限內值均在管制上下限內則可接受。則可接受。稳定性（或漂移）：是测量系统在某一阶段时间内，稳定性（或漂移）：是测量系统在某一阶段时间内，测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量总变测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量总变差。换句话说，差。换句话说，稳定性就是偏倚随时间的变化稳定性就是偏倚随时间的变化。2021/3/2512授课：XXX 量测系统范围内选取一样本作为标
11、准件，定期（每周、每月等）量测系统范围内选取一样本作为标准件，定期（每周、每月等）由相同人员进行量测，每次量测由相同人员进行量测，每次量测35次并记录数据做次并记录数据做Xbar-R或或Xbar-S管制图，通过判图以了解该量测系统是否稳定。管制图，通过判图以了解该量测系统是否稳定。1.穩定性穩定性2021/3/2513授课：XXX1.穩定性問題分析穩定性問題分析造成不稳定性的可能因素：造成不稳定性的可能因素： 仪器需要校准，缩短校准周期 仪器、设备或夹具的磨损 正常老化或损坏 维护保养不好空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁 基准的磨损或损坏，基准的误差基准的磨损或损坏，基准的误差 不适
12、当的校准或使用基准设定 仪器质量不好设计或符合性 仪器缺少稳健的设计或方法（熱機時量測）仪器缺少稳健的设计或方法（熱機時量測） 不同的测量方法作业标准、载入、夹紧、技巧 （量具或零件）变形（量具或零件）变形 环境变化环境变化温度、湿度、振动、清洁温度、湿度、振动、清洁 错误的假设，应用的常数不对 应用零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观察错误（易读性、视差） 2021/3/2514授课：XXX偏倚是量测系统偏倚是量测系统测量平均值与參考值测量平均值与參考值的差异的差异. 參考值是參考值是由公认的更为精密的用于校准的标准仪器量测所得由公认的更为精密的用于校准的标准仪器量测所得. 2.偏倚偏倚20
13、21/3/2515授课：XXXMSA做法做法-偏倚偏倚获取获取一个一个在量测系统范围内在量测系统范围内在量测系统范围内在量测系统范围内样件，并建立于可追溯到一相关标准的样件，并建立于可追溯到一相关标准的参考值参考值（實驗室（實驗室得到或更高精密度儀器測量）。得到或更高精密度儀器測量）。如果不能取得参考值，如果不能取得参考值，由合格人員测量该零件由合格人員测量该零件n10次次，并计算这，并计算这n个数据的均值。个数据的均值。把均值作为把均值作为“参考值参考值”。 將樣件重複量測將樣件重複量測將樣件重複量測將樣件重複量測2020次，填入表格中。次，填入表格中。次，填入表格中。次，填入表格中。根據計
14、算出的置信區間判定結果。根據計算出的置信區間判定結果。根據計算出的置信區間判定結果。根據計算出的置信區間判定結果。若不合格則進行改進后重複上述過程。若不合格則進行改進后重複上述過程。若不合格則進行改進后重複上述過程。若不合格則進行改進后重複上述過程。偏倚：对同样零件的同样特性，偏倚：对同样零件的同样特性，真值（基准值）真值（基准值）和观测到的测量平均值和观测到的测量平均值的差值。的差值。2021/3/2516授课：XXX偏倚偏倚分析分析2021/3/2517授课：XXX偏倚偏倚問題分析問題分析造成过大偏倚的可能原因有：造成过大偏倚的可能原因有： 仪器需要校准 仪器、设备或夹具磨损 不适当的校准
15、或使用基准设定 仪器质量不良设计或符合性 基准的磨损或损坏，基准偏差基准的磨损或损坏，基准偏差 应用错误的量具 不同的测量方法作业准备、载入、夹紧、技巧 测量的特性不对 变形（量具或零件）变形（量具或零件） 环境环境温度、湿度、振动、清洁温度、湿度、振动、清洁 错误的假设，应用的常数不对 操作者技能操作者技能、疲劳、观察误差（易读性、视差） 2021/3/2518授课：XXX3.线性线性线性是测量仪器在线性是测量仪器在全部量程内全部量程内各个点与真实值的偏倚之间的差各个点与真实值的偏倚之间的差异异. v好的量测系统应该好的量测系统应该在量程的任何一处偏倚都很小在量程的任何一处偏倚都很小v一般来
16、说，量程低的地方偏倚小，量程高的地方偏倚大一般来说，量程低的地方偏倚小，量程高的地方偏倚大v线性就是要求线性就是要求这些偏倚与真值呈线性关系这些偏倚与真值呈线性关系v一般用一般用散点图或线性回归模型散点图或线性回归模型来衡量来衡量回归方程式回归方程式 Y = a + bXY = a + bXv回归方程式的回归方程式的斜率小斜率小v偏倚接近偏倚接近0，即，即Y=0包含在回归直线的信赖区间包含在回归直线的信赖区间内内怎样才是好的线性？怎样才是好的线性？怎样才是好的线性？怎样才是好的线性？2021/3/2519授课：XXXMSA做法做法-線性線性由于存在过程变差，选择由于存在过程变差，选择g 5个零
17、件个零件，使这测量值涵盖量具的整个工作量程，使这测量值涵盖量具的整个工作量程.对每个零件进行检验测量对每个零件进行检验测量,以确定其参考值以确定其参考值,并确定并确定涵盖了这量具的工作量程涵盖了这量具的工作量程 让经常使用该量具的操作者测量每个零件让经常使用该量具的操作者测量每个零件m 10次次。 随机地选择零件随机地选择零件,从而减少评价人对测量中偏倚的从而减少评价人对测量中偏倚的“记忆记忆”。 线性：在设备的预期操作（测量）范围内线性：在设备的预期操作（测量）范围内偏倚的不同被称为线性。线性可以被认为偏倚的不同被称为线性。线性可以被认为是是偏倚隨大小的变化。偏倚隨大小的变化。2021/3/
18、2520授课：XXX线性分析线性分析判定準則：看下圖中偏倚0線是否完全在拟合线置信带以内，是則该测量系统线性可被接受；否則測量系統不可接受，需分析原因。2021/3/2521授课：XXX线性分析线性分析2021/3/2522授课：XXX線性問題分析線性問題分析造成过大偏倚的可能原因有：造成过大偏倚的可能原因有： 仪器需要校准，缩短校准周期 仪器、设备或夹具的磨损 基准的磨损或损坏，基准的误差最小/最大 不适当的校准（没有涵盖操作范围）或使用基准设定 仪器质量不好设计或符合性 维修保养不好维修保养不好空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁 缺乏稳健的
19、仪器设计或方法 应用了错误的量具 不同的测量方法不同的测量方法作业准备、载入、夹紧、技巧作业准备、载入、夹紧、技巧 随着测量尺寸不同，（量具或零件）变形量不同随着测量尺寸不同，（量具或零件）变形量不同 环境变化温度、湿度、振动、清洁 操作者技能、疲劳、观察误差（易读性、视差）操作者技能、疲劳、观察误差（易读性、视差） 2021/3/2523授课：XXX1.计算零件每次量测的偏倚，以及平均数。计算零件每次量测的偏倚，以及平均数。偏倚偏倚i,j=Xi,j（参考值）（参考值）2.在线性图上划出相对参考值的每个偏倚及偏倚平均在线性图上划出相对参考值的每个偏倚及偏倚平均数。数。3.计算并划出最适当的线及
20、该线的自信度区间。计算并划出最适当的线及该线的自信度区间。偏倚偏倚i,jm偏倚偏倚i3.线性分析：线性分析：(图示法图示法)2021/3/2524授课：XXXyi=aXi+b式中式中Xi=参考值，参考值，yi偏倚平均数，偏倚平均数，而而对一个已知对一个已知X0，x自信度区间为：自信度区间为：式中式中斜率斜率(Slope)中心中心3.线性分析：线性分析：(图示法图示法)2021/3/2525授课：XXX上限：上限：b+aX0下限：下限：b+aX04.计算计算 重复性是否可以接受重复性是否可以接受 S%EV=100EV/TV=100 /TVTV计算可以根据制程变异计算计算可以根据制程变异计算(较好
21、较好)，或以规格公差除以或以规格公差除以6%EV太大则量测系统的变异无法接受。太大则量测系统的变异无法接受。3.线性分析：线性分析：(图示法图示法)2021/3/2526授课：XXX5.划出划出偏倚偏倚=0的线，并对图进行审查，以观察是否存在的线，并对图进行审查，以观察是否存在特殊原因，以及线性是否可接受。特殊原因，以及线性是否可接受。6.如果如果偏倚偏倚0的整个直线都位于自信度区间以内，的整个直线都位于自信度区间以内， 则则称该量测系统的线性是可接受。称该量测系统的线性是可接受。3.线性分析：线性分析：(图示法图示法)2021/3/2527授课：XXX7.若图标法表示线性是可接受的，则以下假
22、设应该为真若图标法表示线性是可接受的，则以下假设应该为真H0：a=0 斜率斜率=0如果下式成立，则不能被否定如果下式成立，则不能被否定3.线性分析：线性分析：(图示法图示法)2021/3/2528授课：XXX8.若以上假设为真，则量测系统对所有参考值具有相同若以上假设为真，则量测系统对所有参考值具有相同的偏倚。这个偏倚必为的偏倚。这个偏倚必为0，该线性才可被接受。，该线性才可被接受。H0：b=0 中心（偏倚）中心（偏倚）0如果下式成立，则不能被否定如果下式成立，则不能被否定3.线性分析：线性分析：(图示法图示法)2021/3/2529授课：XXX重复性重复性由由同一个操作员同一个操作员使用使用
23、相同的仪器相同的仪器对对同一个样品同一个样品的同一个特性，多次测量所的同一个特性，多次测量所得到的测量值之间的变异。得到的测量值之间的变异。是量测是量测仪器仪器固有波动所引起的变异。固有波动所引起的变异。Equipment Variation ，EV 2021/3/2530授课：XXX再现性再现性由由不同的操作员不同的操作员使用使用相同的仪器相同的仪器对对同一个样品同一个样品的同一个特性，的同一个特性，多次测量所得到的测量平均值之间的变异多次测量所得到的测量平均值之间的变异.是是量测员之间量测员之间波动所引起的变异。波动所引起的变异。Appraiser Variation, AV2021/3/
24、2531授课：XXX请对号入座请对号入座时间时间基准值基准值偏倚偏倚綫性綫性重復性重復性穩定性穩定性再現性再現性分辨力分辨力2021/3/2532授课：XXXMSA做法做法- Gage R&R获取一个获取一个能代表过程变差实际或预期范围的样本能代表过程变差实际或预期范围的样本，零件数，零件数n5个个零件的样本零件的样本(一般一般10個個）從日常操作該儀器的人中選取評價人，给评价人编号为從日常操作該儀器的人中選取評價人，给评价人编号为A，B，C等。并将零件从等。并将零件从1到到n进行编号，进行编号，但零件编号但零件编号不要让评价人看到不要让评价人看到。让评价人让评价人A以随机顺序测量以随机顺序测
25、量n个零件，将测量结果输入。个零件，将测量结果输入。让评价人让评价人B和和C依次测量这些一样的依次测量这些一样的n个零件，不要让他们知道别人的读值；然后记录結果。个零件，不要让他们知道别人的读值；然后记录結果。 用用不同的随机测量顺序不同的随机测量顺序重复以上循环。重复以上循环。当测量大型零件或不可能同时获得数个零件时，或评价人处于不同的班次，可以使用一个替代当测量大型零件或不可能同时获得数个零件时，或评价人处于不同的班次，可以使用一个替代方法。（方法。（隨機，儘量減少隨機，儘量減少“記憶記憶”）結果判定：結果判定： 极差法 均值极差法 方差分析法 Gage R&RGage R&R是结合重复性
26、（是结合重复性（是结合重复性（是结合重复性（EVEV）和再现性（和再现性（和再现性（和再现性（AVAV）变异的估计值，公式变异的估计值，公式变异的估计值，公式变异的估计值，公式= =+ +EVEVAVAV2021/3/2533授课：XXXn使用量具使用量具：遊遊標卡尺標卡尺n研究特性：研究特性：PCB寬度寬度n特性特性规格规格：26.150.15mmn现场现场人员人员：3人人（A、B、C）n样本选取：样本选取：10PCSn测量次数：测量次数：3次次/PCS*人人例题：研究对象例题：研究对象-IQC的的PCB尺寸量測系統尺寸量測系統G R&R分析实例分析实例2021/3/2534授课：XXX数据
27、收集如下：数据收集如下：数据收集如下：数据收集如下：G R&R分析实例分析实例樣品號12345678910A126.17026.18026.18026.17026.16026.18026.06026.28026.05026.250A226.17026.19026.17026.17026.16026.18026.05026.26026.07026.250A326.16026.18026.18026.16026.17026.17026.04026.28026.05026.250B126.15026.18026.17026.16026.15026.15026.05026.26026.05026.25
28、0B226.15026.18026.18026.15026.15026.15026.05026.26026.05026.250B326.16026.18026.18026.16026.16026.16026.06026.25026.05026.260C126.15026.18026.18026.16026.15026.16026.05026.26026.05026.260C226.16026.18026.18026.15026.16026.16026.06026.25026.05026.260C326.16026.19026.18026.15026.15026.16026.06026.2602
29、6.05026.2602021/3/2535授课：XXX方差分析法考虑显著的方差分析法考虑显著的方差分析法考虑显著的方差分析法考虑显著的操作员操作员操作员操作员/ / / /部件交互作用，部件交互作用，部件交互作用，部件交互作用，而而而而 X bar R X bar R X bar R X bar R 法却不考慮法却不考慮法却不考慮法却不考慮标准差倍数标准差倍数标准差倍数标准差倍数设为设为设为设为6 6 6 6，是以常态分布曲线是以常态分布曲线是以常态分布曲线是以常态分布曲线下下下下 99.73% 99.73% 99.73% 99.73% 的机率为基础的机率为基础的机率为基础的机率为基础Min
30、itab Minitab Minitab Minitab 统计统计统计统计 质量工具质量工具质量工具质量工具 量具研究量具研究量具研究量具研究 量具量具量具量具R&RR&RR&RR&R研究研究研究研究 ( ( ( (交叉交叉交叉交叉) ) ) )输入产品的规格界限输入产品的规格界限输入产品的规格界限输入产品的规格界限G R&R分析实例分析实例選擇方差分析才會有選擇方差分析才會有選擇方差分析才會有選擇方差分析才會有2021/3/2536授课：XXXG R&R分析实例分析实例 研究变异 %研究变来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV)合计量具 R&R 0.0064377 0.0386
31、26 9.70 重复性 0.0051191 0.030715 7.72 再现性 0.0039036 0.023422 5.88部件间 0.0660377 0.396226 99.53合计变异 0.0663508 0.398105 100.00可区分的类别数 = 14 研究变异 %研究变来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV)合计量具 R&R 0.0080966 0.048580 11.63 重复性 0.0058689 0.035214 8.43 再现性 0.0055777 0.033466 8.01 人員 0.0035253 0.021152 5.06 人員*樣品 0.00432
32、24 0.025934 6.21部件间 0.0691753 0.415052 99.32合计变异 0.0696476 0.417885 100.00可区分的类别数 = 12量具量具 R&R R&R 研究研究 - XBar/R - XBar/R 法法 量具量具 R&R R&R 研究研究 方差分析方差分析法法 = =+ +EVEVAVAV= =+ +EVEVAVAV 10% 10% 10% 10% 量测系统可接受量测系统可接受量测系统可接受量测系统可接受分辨率指数应该分辨率指数应该分辨率指数应该分辨率指数应该 5 5 5 5 10% 10% 10% 10% 量测系统可接受量测系统可接受量测系统可接
33、受量测系统可接受2021/3/2537授课：XXX 研究变异 %研究变 %公差来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler)合计量具 R&R 0.0064377 0.038626 9.70 12.88 重复性 0.0051191 0.030715 7.72 10.24 再现性 0.0039036 0.023422 5.88 7.81部件间 0.0660377 0.396226 99.53 132.08合计变异 0.0663508 0.398105 100.00 132.70可区分的类别数 = 14G R&R分析实例分析实例% % %研究变异研究变异研究变异研究变异
34、 = = = = = X 100= X 100= X 100= X 100% % %= = = = 9.7(%)9.7(%)9.7(%)9.7(%)表示表示表示表示各项变异标准差占各项变异标准差占各项变异标准差占各项变异标准差占总变异标准差总变异标准差总变异标准差总变异标准差的百分比的百分比的百分比的百分比6 6 6 6 * * * *R&RR&RR&RR&R6 6 6 6*TotalTotalTotalTotal0. 0. 0. 0.0386260386260386260386260.3981050.3981050.3981050.398105注意：注意：% %研究变异研究变异= =量测系统
35、变异量测系统变异/ /（量测系统变异（量测系统变异+ +制程变异）制程变异）制程变异通过样本选取来体现。制程变异通过样本选取来体现。若若% %StudyVar10%StudyVar10%，需要分析是否因为需要分析是否因为样本选取未覆盖规格造成样本选取未覆盖规格造成% % %ToleranceToleranceToleranceTolerance = = = = = = = = X 100X 100X 100X 100% % %= = = = 12.88(%)12.88(%)12.88(%)12.88(%)表示表示表示表示各项变异占各项变异占各项变异占各项变异占规格公差规格公差规格公差规格公差的
36、百分比的百分比的百分比的百分比6 6 6 6 * * * * R&RR&RR&RR&RUSL-LSLUSL-LSLUSL-LSLUSL-LSL0.30.30.30.30. 0. 0. 0.038626038626038626038626特性规格：特性规格：特性规格：特性规格：2 2 2 26.00mm6.00mm6.00mm6.00mm 26.30mm26.30mm26.30mm26.30mm2021/3/2538授课：XXX设备的固有设备的固有设备的固有设备的固有波动波动波动波动- -重复性重复性重复性重复性仪器变异仪器变异仪器变异仪器变异是否够小是否够小是否够小是否够小观察交观察交观察交观
37、察交互作用互作用互作用互作用比较人比较人比较人比较人员变异员变异员变异员变异比较样比较样比较样比较样本变异本变异本变异本变异%R&R%R&R%R&R%R&R图形化图形化图形化图形化G R&R分析实例分析实例2021/3/2539授课：XXX通过图形定性通过图形定性描述各种变异描述各种变异占总变异的占总变异的%量测系统的总变异中的重复量测系统的总变异中的重复量测系统的总变异中的重复量测系统的总变异中的重复性性性性+ +再现性再现性再现性再现性量具的组内变异或每个操作员的组内变异量具的组内变异或每个操作员的组内变异量具的组内变异或每个操作员的组内变异量具的组内变异或每个操作员的组内变异操作员之间或
38、操作操作员之间或操作操作员之间或操作操作员之间或操作员对产品的变异员对产品的变异员对产品的变异员对产品的变异= =+ +EVEVAVAV还记得公式吗？还记得公式吗？还记得公式吗？还记得公式吗？G R&R分析实例分析实例2021/3/2540授课：XXXee极极极极差差差差控控控控制制制制图图图图，单单单单个个个个点点点点表表表表示示示示同同同同一一一一操操操操作作作作员员员员对对对对同同同同一一一一产产产产品品品品测测测测量量量量3 3次次次次，所所所所获获获获得得得得量测值量测值量测值量测值的的的的极差极差极差极差-即即即即重复性重复性重复性重复性。ee点子在控制界限内，说明仪器的固有波动在
39、控制内。点子在控制界限内，说明仪器的固有波动在控制内。点子在控制界限内，说明仪器的固有波动在控制内。点子在控制界限内，说明仪器的固有波动在控制内。ee任何超出管制界限的点都需要调查。任何超出管制界限的点都需要调查。任何超出管制界限的点都需要调查。任何超出管制界限的点都需要调查。G R&R分析实例分析实例2021/3/2541授课：XXXuu两组数据趋势可以判定：两组数据趋势可以判定：每个操作员测试同一个产品时是否有显著的差异每个操作员测试同一个产品时是否有显著的差异。uu大大多多数数的的点点位位于于管管制制界界限限以以外外，因因为为管管制制界界限限是是由由量量具具的的变变异异所所定定，而而这这
40、些些点点代代表表产产品品之之间间和和量量测测系系统统的的总总变变异异, ,所所以以此此图图意意味味着着量量具具的的变变异异远远小小于于产产品品测测试试值值的的总变异总变异。uu如如果果选选用用的的样样本本不不能能覆覆盖盖过过程程的的总总变变异异, , 量量具具的的变变异异将将会会大大于于产产品品的的变变异异，则则该该量测系统能力不足量测系统能力不足. . uu如果不同操作员在图中的如果不同操作员在图中的推移形式不一致推移形式不一致，则，则一定存在显著的操作员对产品的交一定存在显著的操作员对产品的交互作用。互作用。G R&R分析实例分析实例2021/3/2542授课：XXXG R&R分析实例分析
41、实例2021/3/2543授课：XXX这个图显示了全部操作员测试这个图显示了全部操作员测试这个图显示了全部操作员测试这个图显示了全部操作员测试10101010个产品个产品个产品个产品的测量值。按样本区分测量值且标示了的测量值。按样本区分测量值且标示了的测量值。按样本区分测量值且标示了的测量值。按样本区分测量值且标示了这些测量值的平均值。这些测量值的平均值。这些测量值的平均值。这些测量值的平均值。样品的变异样品的变异样品的变异样品的变异与上图类似，只是按操作员区分测量值，与上图类似，只是按操作员区分测量值，与上图类似，只是按操作员区分测量值，与上图类似，只是按操作员区分测量值，并标示平均值。此图
42、并标示平均值。此图并标示平均值。此图并标示平均值。此图用以协助鉴别操作用以协助鉴别操作用以协助鉴别操作用以协助鉴别操作员的问题员的问题员的问题员的问题（倾向性）（倾向性）（倾向性）（倾向性）操作员的变异操作员的变异操作员的变异操作员的变异此图显示每个操作员对所有产品多次量此图显示每个操作员对所有产品多次量此图显示每个操作员对所有产品多次量此图显示每个操作员对所有产品多次量测的平均值。测的平均值。测的平均值。测的平均值。用于发现操作员与产品的用于发现操作员与产品的用于发现操作员与产品的用于发现操作员与产品的交互作用交互作用交互作用交互作用。操作员与样品交互作用操作员与样品交互作用操作员与样品交互
43、作用操作员与样品交互作用G R&R分析实例分析实例2021/3/2544授课：XXX數據數據1 R&R%=9.70% ndc=14數據數據2 R&R%=55.88% ndc=2數據數據3 R&R%= 29.51% ndc=4數據數據3 R&R%= 0.51% ndc=231G R&R分析实例分析实例2021/3/2545授课：XXXG R&R分析实例分析实例數據數據1 R&R%=9.70% ndc=14數據數據2 R&R%=55.88% ndc=2數據數據3 R&R%= 29.51% ndc=4數據數據3 R&R%= 0.51% ndc=2312021/3/2546授课：XXX數據數據1 R&
44、R%=9.70% ndc=14數據數據2 R&R%=55.88% ndc=2數據數據3 R&R%= 29.51% ndc=4數據數據3 R&R%= 0.51% ndc=231G R&R分析实例分析实例2021/3/2547授课：XXX看圖講故事看圖講故事2021/3/2548授课：XXX量具重复性与再现性之比较量具重复性与再现性之比较1.重复性再现性。重复性再现性。(1)量测仪器需加以保养。量测仪器需加以保养。(2)产品之变异出现异常。产品之变异出现异常。(3)量具之夹紧或定位（量具之夹紧或定位（OFFSET）不一致。）不一致。2.再现性重复性。再现性重复性。(1)量具之校正未落实。量具之校正
45、未落实。(2)作业者对量具使用不熟。作业者对量具使用不熟。(3)可能需要辅助仪器协助作业者使用量具。可能需要辅助仪器协助作业者使用量具。2021/3/2549授课：XXX四、四、MSA計算方法及問題分析計算方法及問題分析- (计數值计數值)2021/3/2550授课：XXXAttribute Gage R&R用用50個樣品，挑選三個人，每人判定三次個樣品，挑選三個人，每人判定三次至少应该选择至少应该选择20个良品和个良品和20个次品个次品（儘量各（儘量各50%，至少至少50個樣品個樣品）选择不同程度的良品和不良品（选择不同程度的良品和不良品（包含到規格限附近樣品包含到規格限附近樣品）當有當有多
46、種不良現象時多種不良現象時，每种缺陷方式，每种缺陷方式最少为樣品總量最少为樣品總量10%的产品的产品2021/3/2551授课：XXX有效性的判定准则有效性的判定准则:有效性：有效性：Effectiveness失误率：失误率：Miss Rate误警率：误警率：False Alarm RateAttribute Gage R&R2021/3/2552授课：XXXKappa 分析分析n判定判定：哪位表現最好哪位表現最好?范例：范例：Attribute Gage R&R结论结论Kappa有效性有效性(%)失误率失误率(%)误警率误警率(%)A0.92904.22.9B0.89886.33.9C0.7
47、98210.48.82021/3/2553授课：XXX范例：范例：Attribute Gage R&R实验例说明实验例说明:评价小组对计数值量测系统进行研究，選取目檢人員评价小组对计数值量测系统进行研究，選取目檢人員三人，使用三人，使用go-nogo治具進行考試，用治具進行考試，用Kappa表分析表分析得出結果如下圖：得出結果如下圖：2021/3/2554授课：XXX基准基准:1为好的为好的(可接受的可接受的)，0为不好的为不好的(不可接受的不可接受的)范例：范例：Attribute Gage R&R2021/3/2555授课：XXX范例：范例：Attribute Gage R&R2021/3
48、/2556授课：XXX范例：范例：Attribute Gage R&R2021/3/2557授课：XXXPo = 观察的一致性次数观察的一致性次数Pe = 期望的一致性期望的一致性次数次数N = 观察的次数观察的次数(如一个评价者观察如一个评价者观察50个样品各个样品各3次，则次，则N为为150)Kappa不考虑评估者之间的不一致性有多大，只不考虑评估者之间的不一致性有多大，只考虑评估者之间是不是一致考虑评估者之间是不是一致范例：范例：Attribute Gage R&R2021/3/2558授课：XXXA的的Kappa(46+99)(15.68+68.68) 150(15.68+68.68) 145 84.36 15084.36= 60.6465.64= 0.92Po=46+99=145(46,99为实际观察的个数为实际观察的个数)Pe=15.68+68.68=84.36 48150X 49=15.68102150X 101=68.68范例：范例：Attribute Gage R&R2021/3/2559授课：XXXA的有效性（的有效性（%）范例：范例：Attribute Gage R&R2021/3/2560授课：XXX课程结束课程结束谢谢 谢谢 !Q & A2021/3/2561授课：XXXThank you!2021/3/2562
