如何做MSA演示文稿

如何做MSA演示文稿目前一頁\總數一百一十四頁\編于三點課程內容為什么要實施MSA?什么是MSA?如何實施MSA?如何分析MSA?培訓目標:了解MSA5性分析,及應用5性分析確保量測系統(tǒng)能滿足測試過程中的要求.2目前二頁\總數一百一十四頁\編于三點第一章測量系統(tǒng)基礎第二章測量系統(tǒng)統(tǒng)計特性第三章測量系統(tǒng)變異性影響第四章測量系統(tǒng)分析3目前三頁\總數一百一十四頁\編于三點哪個製程較好呢？4目前四頁\總數一百一十四頁\編于三點第一章測量系統(tǒng)基礎5目前五頁\總數一百一十四頁\編于三點測量系統(tǒng)分析■為分析在各種測量和試驗設備系統(tǒng)測量結果存在的變差，應進行適當統(tǒng)計研究?！龃艘蟊仨氝m用于在控制計劃中提出的測量系統(tǒng)?！鏊玫姆治龇椒敖邮諟蕜t，應符合與顧客關于測量系統(tǒng)分析的參考手冊的要求.。■如果得到顧客批準，也可采用其它分析方法和接收準則。PPAP手冊中規(guī)定:■對新的或進的量具測量和試驗設備應參考MSA手冊進行變差

研究APQP手冊中規(guī)定:,■MSA分析計劃及分析報告為<產品/過程確認階段>的輸出之一.0.MSA分析的對象TS-16949標準7.6

監(jiān)視和測量設備的控制6目前六頁\總數一百一十四頁\編于三點1.測量系統(tǒng)分析的目的

■確定所使用的數據是否可靠:測量系統(tǒng)分析還可以：■評估新的測量儀器■將兩種不同的測量方法進行比較■對可能存在問題的測量方法進行評估■確定并解決測量系統(tǒng)誤差問題7目前七頁\總數一百一十四頁\編于三點■測量定義為賦值（或數）給具體事物以表示它們之間

關于特定性的關系。這個定義由美國標準局(NBS)Ｃ．cccEisenhart1963）首次提出。賦值過程定義為測量過ccc程，而賦予的值定義為測量值?！隽烤撸喝魏斡脕慝@得測量結果的裝置，經常用來特指

用在車間的裝置；包括通過/不通過裝置?！鰷y量系統(tǒng)：是用來對被測特性定量測量或定性評價的

儀器或量具、標準、操作、方法、夾具、

軟件、人員、環(huán)境和假設的集合；用來獲

得測量結果的整個過程。2.術語8目前八頁\總數一百一十四頁\編于三點3.量測過程：標準：零件：儀器：人/程序：環(huán)境SWIPE量測數值分析輸入輸出可接受可能可接受需改善量測系統(tǒng)如果測量的方式不對，那么好的結果可能被測為壞的結果，壞的結果也可能被測為好的結果，此時便不能得到真正的產品或過程特性。9目前九頁\總數一百一十四頁\編于三點4.測量數據的質量■數據質量最通用的統(tǒng)計特性:

▲準確度(Accuracy)X→μ或稱偏移(BIAS):

量測實際值與工件真值間之差異,是指數據相對基準（標準）值的位置。▲精密度(Precision)σ或稱變差(Variation):

利用同一量具，重復量測相同工件同一質量特性，所得數據 之變異性。是指數據的分布。位置(Location)寬度(Width)■數據的質量:取決于從處于穩(wěn)定條件下進行操作的測量系統(tǒng)中，多次測量的統(tǒng)計特性.10目前十頁\總數一百一十四頁\編于三點4.1低質量數據的原因和影響■低質量數據的普遍原因之一是變差太大■一組數據中的變差多是由于測量系統(tǒng)及其環(huán)境的相互作用造成的?！鋈绻嗷プ饔卯a生的變差過大，那么數據的質量會太低，從而造成測量數據無法利用。如：具有較大變差的測量系統(tǒng)可能不適合用于分析制造過程，因為測量系統(tǒng)的變差可能掩蓋制造過程的變差。11目前十一頁\總數一百一十四頁\編于三點5.測量過程■為了有效地控制任何過程變差，需要了解：

▲過程應該做什么?

▲什么能導致錯誤?

▲過程在做什么?

▲規(guī)范和工程要求規(guī)定過程應該做什么。?■過程失效模式及后果分析（PFMEA）是用來確定與

潛在過程失效相關的風險，并在這些失效出現前提

出糾正措施。PFMEA的結果轉移至控制計劃。■通過評價過程結果或參數，可以獲得過程正在做什

么的知識。這種活動，通常稱為檢驗，■確定或否認過程是以穩(wěn)定的方式操作并符合顧客

規(guī)定的目標。這種檢查行為本身就是過程。12目前十二頁\總數一百一十四頁\編于三點1)足夠的分辨率和靈敏度。2)是統(tǒng)計受控制的。3)產品控制，變異性小于公差。4)過程控制:▲顯示有效的分辨率.▲變異性小于制造過程變差.6.測量系統(tǒng)的統(tǒng)計特性13目前十三頁\總數一百一十四頁\編于三點部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.52B=2.006.1測量儀器-分辨率■分辨率(分辨力、可讀性、分辨率):

▲別名：最小的讀數的單位、測量分辨率、刻度限度

或探測度

▲為測量儀器能夠讀取的最小測量單位。測量分辨率描述了測量儀器分辨兩個部件的測量值之間的差異的能力▲由設計決定的固有特性▲測量或儀器輸出的最小

刻度單位▲總是以測量單位報告▲1：10經驗法則14目前十四頁\總數一百一十四頁\編于三點6.1測量系統(tǒng)的有效分辨率1.要求不低于過程變差或允許偏差（tolerance）的十分之一.2.零件之間的差異必須大于最小測量刻度;極差控制圖可顯示分辨率是否足夠看控制限內有多少個數據分級不同數據分級(ndc)的計算為:

ndc=(零件的標準偏差/總的量具偏差)*1.41.一般要求它大于4才可接受15目前十五頁\總數一百一十四頁\編于三點6.2敏感度（Sensitivity）■敏感度是指能產生一個可檢測到（有用的）輸出信號的最小輸入?！鏊菧y量系統(tǒng)對被測特性變化的回應?！雒舾卸扔闪烤咴O計（分辨力）、固有質量（OEM）、使用中保養(yǎng)，以及儀器操作條件和標準來確定?！鏊ǔ１槐硎緸橐粶y量單位。16目前十六頁\總數一百一十四頁\編于三點第二章測量系統(tǒng)統(tǒng)計特性17目前十七頁\總數一百一十四頁\編于三點數據變差的來源儀器(量具)工作件(零件)擴大量測系統(tǒng)變異變異性敏感性接觸幾何變形效應一致性單一性重復性再現性使用假設穩(wěn)健設計偏移線性穩(wěn)定性校準預防性維護維護創(chuàng)建公差發(fā)展的變異發(fā)展設計變異－夾持－位置－測量站－測量探測器相互關連的特性清潔適合的數據工作的定義彈性變形質量彈性特性支撐特性隱藏的幾何可追溯性校準熱擴散系數彈性特性人員/程序環(huán)境教育身體的限制程序目視標準工作規(guī)定工作態(tài)度經驗培訓經驗培訓理解技能人因工程照明壓力振動空氣污染幾何的兼容性陽光人工光陽光陽溫度人員空氣流程熱的系統(tǒng)平等化－系統(tǒng)構成要素周期標準與環(huán)境的關系標準18目前十八頁\總數一百一十四頁\編于三點測量系統(tǒng)的統(tǒng)計特性Bias偏倚(Bias)Repeatability重復性(precision精度)Reproducibility再現性Linearity線性Stability穩(wěn)定性19目前十九頁\總數一百一十四頁\編于三點基準值觀測平均值偏倚偏倚：是測量結果的觀測平均值與基準值的差值。真值的取得可以通過采用更高等級的測量設備進行多次測量，取其平均值。1.偏倚(Bias)20目前二十頁\總數一百一十四頁\編于三點儀器需要校準儀器、設備或夾緊裝置的磨損磨損或損壞的基準，基準出現誤差校準不當或調整基準的使用不當儀器質量差─設計或一致性不好線性誤差應用錯誤的量具不同的測量方法─設置、安裝、夾緊、技術測量錯誤的特性量具或零件的變形環(huán)境─溫度、濕度、振動、清潔的影響違背假定、在應用常量上出錯應用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、觀察錯誤1.1造成過份偏倚的可能原因21目前二十一頁\總數一百一十四頁\編于三點重復性指由同一個操作人員用同一種量具經多次測量同一個零件的同一特性時獲得的測量值變差（四同）2.重復性(Repeatability)

MasterValue22目前二十二頁\總數一百一十四頁\編于三點零件(樣品)內部：形狀、位置、表面加工、錐度、樣品一致性。儀器內部：修理、磨損、設備或夾緊裝置故障，質量差或維護不當?；鶞蕛炔浚嘿|量、級別、磨損方法內部：在設置、技術、零位調整、夾持、夾緊、點密度的變差評價人內部：技術、職位、缺乏經驗、操作技能或培訓、感覺、疲勞。環(huán)境內部：溫度、濕度、振動、亮度、清潔度的短期起伏變化。違背假定：穩(wěn)定、正確操作儀器設計或方法缺乏穩(wěn)健性，一致性不好應用錯誤的量具量具或零件變形，硬度不足應用：零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、觀察誤差(易讀性、視差)2.重復性不好的可能原因23目前二十三頁\總數一百一十四頁\編于三點由不同操作人員，采用相同的測量儀器，測量同一零件的同一特性時測量平均值的變差（三同一異）再現性3.再現性(Reproducibility)InspectorAMasterValueInspectorBInspectorCInspectorAInspectorBInspectorC24目前二十四頁\總數一百一十四頁\編于三點零件(樣品)之間：使用同樣的儀器、同樣的操作者和方法時，當測量零件的類型為A,B,C時的均值差。儀器之間：同樣的零件、操作者、和環(huán)境，使用儀器A,B,C等的均值差標準之間：測量過程中不同的設定標準的平均影響方法之間：改變點密度，手動與自動系統(tǒng)相比，零點調整、夾持或夾緊方法等導致的均值差3.1再現性不好的可能潛在原因25目前二十五頁\總數一百一十四頁\編于三點評價人(操作者)之間：評價人A,B,C等的訓練、技術、技能和經驗不同導致的均值差。對于產品及過程資格以及一臺手動測量儀器，推蕮進行此研究。環(huán)境之間：在第1,2,3等時間段內測量，由環(huán)境循環(huán)引起的均值差。這是對較高自動化系統(tǒng)在產品和過程資格中最常見的研究。違背研究中的假定儀器設計或方法缺乏穩(wěn)健性操作者訓練效果應用─零件尺寸、位置、觀察誤差(易讀性、視差)3.1再現性不好的可能潛在原因26目前二十六頁\總數一百一十四頁\編于三點基準值較小的偏倚基準值較大的偏倚量測平均值(低量程)量測平均值(高量程)基準值量測值無偏倚偏倚線性(變化的線性偏倚)在量具正常工作量程內的偏倚變化量多個獨立的偏倚誤差在量具工作量程內的關系是測量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差構成4.線性(Linearity)27目前二十七頁\總數一百一十四頁\編于三點儀器需要校準，需減少校準時間間隔；儀器、設備或夾緊裝置磨損；缺乏維護—通風、動力、液壓、腐蝕、清潔；基準磨損或已損壞；校準不當或調整基準使用不當；儀器質量差；—設計或一致性不好；儀器設計或方法缺乏穩(wěn)定 性；應用了錯誤的量具；不同的測量方法—設置、安裝、夾緊、技術；量具或零件隨零件尺寸變化、變形；環(huán)境影響—溫度、濕度、震動、清潔度；其它—零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、讀錯。4.1線性誤差的可能原因28目前二十八頁\總數一百一十四頁\編于三點穩(wěn)定性時間1時間2是測量系統(tǒng)在某持續(xù)時間內測量同一基準或零件的單一特性時獲得的測量值總變差。5.穩(wěn)定性(Stability)29目前二十九頁\總數一百一十四頁\編于三點儀器需要校準，需要減少校準時間間隔儀器、設備或夾緊裝置的磨損正常老化或退化缺乏維護─通風、動力、液壓、過濾器、腐蝕、銹蝕、清潔磨損或損壞的基準，基準出現誤差校準不當或調整基準的使用不當儀器質量差─設計或一致性不好儀器設計或方法缺乏穩(wěn)健性不同的測量方法─裝置、安裝、夾緊、技術量具或零件變形環(huán)境變化─溫度、濕度、振動、清潔度違背假定、在應用常量上出錯應用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、觀察錯誤5.1不穩(wěn)定的可能原因30目前三十頁\總數一百一十四頁\編于三點理想的測量系統(tǒng)在每次使用時，應只產生“正確”的測量結果。每次測量結果總應該與一個標準值相符。一個能產生理想測量結果的測量系統(tǒng)，應具有零變差、零偏倚和所測的任何產品錯誤分類為零概率的統(tǒng)計特性。6.理想的測量系統(tǒng)31目前三十一頁\總數一百一十四頁\編于三點足夠的分辨率和靈敏度。為了測量的目的，相對于過程變差或規(guī)范控制限，測量的增量應該很小。通常所有的十進制或10/1法則，表明儀器的分辨率應把公差(過程變差)分為十份或更多。這個規(guī)則是選擇量具期望的實際最低起點。測量系統(tǒng)應該是統(tǒng)計受控制的。這意味著在可重復條件下，測量系統(tǒng)的變差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。這可稱為統(tǒng)計穩(wěn)定性且最好由圖形法評價。7.測量系統(tǒng)應有的特性32目前三十二頁\總數一百一十四頁\編于三點對產品控制，測量系統(tǒng)的變異性與公差相比必須小于依據特性的公差評價測量系統(tǒng)。對于過程控制，測量系統(tǒng)的變異性應該顯示有效的分辨率并與過程變差相比要小。根據6σ變差和／或來自MSA研究的總變差評價測量系統(tǒng)。偏倚、重復性、再現性、線性可接受7.測量系統(tǒng)應有的特性33目前三十三頁\總數一百一十四頁\編于三點第三章測量系統(tǒng)變異性影響34目前三十四頁\總數一百一十四頁\編于三點長期過程變差短期抽樣產生的變差實際過程變差穩(wěn)定性線性重復性準確度量具變差操作員造成的變差測量誤差過程變差觀測值再現性過程變差1.測量系統(tǒng)變異性的影響“重復性”和“再現性”是測量誤差的主要來源35目前三十五頁\總數一百一十四頁\編于三點1.1測量系統(tǒng)變異性的影響■測量零件后:1)確定零件是否可接受（在公差內）或不可接受（在公差外）。2)零件進行規(guī)定的分類■產品控制原理:測量零件進行分類活動?！鲞^程控制原理:零件變差是由過程中的普通原因還是特殊原因造成的。

控制原理驅動興趣點產品控制零件是否在明確的目錄之內？過程控制過程是否穩(wěn)定和可接受？36目前三十六頁\總數一百一十四頁\編于三點LSLUSL2.對產品決策的影響■

I型錯誤:生產者風險誤發(fā)警報好零件有時會被判為“壞”的

■

II型錯誤:消費者風險或漏發(fā)警報壞零件有時會被判為“好”的LSLUSLI型錯誤:II型錯誤37目前三十七頁\總數一百一十四頁\編于三點BadisbadLSLUSLIIIIIIIIIBadisbadGoodisgoodConfusedareaConfusedarea2.對產品決策的影響■錯誤決定的潛在因素:測量系統(tǒng)誤差與公差交叉時■產品狀況判定:目標是最大限度地做出正確決定有二種選擇：▲改進生產區(qū)域：減少過程變差，沒有零件產生在II區(qū)?！倪M測量系統(tǒng)：減少測量系統(tǒng)誤差從而減小II區(qū)域的面積，■這樣就可以最小限度地降低做出錯誤決定的風險。38目前三十八頁\總數一百一十四頁\編于三點3.對過程決策的影響■對過程決策的影響如下:

1)普通原因報告為特殊原因2)特殊原因報告為普通原因■測量系統(tǒng)變異性可能影響過程的穩(wěn)定性、目標以

及變差的決定。39目前三十九頁\總數一百一十四頁\編于三點4.新過程的接受■新過程：如機加工、制造、沖壓、材料處理、熱新

過程的接受處理，或采購總成時，作為采購

活動的一部分，經常要完成一系列步驟?！龉烫帉υO備的研究以及隨后在顧客處對設備的研究?！鋈绻a用量具不具備資格卻被使用。如果不知道是

儀器問題，而在尋找制程問題，就會白費努力了。40目前四十頁\總數一百一十四頁\編于三點第四章測量系統(tǒng)分析41目前四十一頁\總數一百一十四頁\編于三點MSA分析方法的分類重復性分析再現性分析線性分析穩(wěn)定性分析偏倚分析位置分析變異分析穩(wěn)定性分析信號分析風險分析小樣法大樣法偏移分析穩(wěn)定性分析變異分析計量型計數型破壞型MSA●極差法●均值極差法（包括控制圖法）●ANOVE法（方差分析法）42目前四十二頁\總數一百一十四頁\編于三點1.穩(wěn)定性分析之執(zhí)行:1)獲取一樣本并確定其相對于可追溯標準的基準值。2）定期（天、周）測量標準樣本3~5次，樣本容量和頻率應該基于對測量系統(tǒng)的了解。3）將數據按時間順序畫在X&R或X&S控制圖上結果分析-作圖法4）建立控制限并用標準化控制圖分析評價失控或不穩(wěn)定狀態(tài)。結果分析-數據法43目前四十三頁\總數一百一十四頁\編于三點1.穩(wěn)定性分析之執(zhí)行:決定要分析的測量系統(tǒng)選取一標準樣本，取值參考值請現場測量人員連續(xù)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(wěn)定後續(xù)持續(xù)點圖，判圖保留記錄產品特性/控制計劃中所提及的過程特性針對樣本使用更高精密度等級的儀器進行精密測量十次，加以平均，做為參考值。計算每一組的平均值/R值。計算出平均值的平均值/R的平均值。1.計算控制界限:A)平均值圖：Xbarbar+-A2Rbar,XbarbarB)R值圖：D4Rbar,Rbar,D3Rbar2.劃出控制界限,將點子繪上3.先檢查R圖，以判定重復性是否穩(wěn)定。4.再看Xbar圖，以判定偏移是否穩(wěn)定。5.若控制圖穩(wěn)定，可以利用Xbarbar-標準值，進行偏差檢

定，看是否有偏差。6.若控制圖穩(wěn)定，利用Rbar/d2來了解儀器的重復性。44目前四十四頁\總數一百一十四頁\編于三點1.穩(wěn)定性分析之執(zhí)行:決定要分析的測量系統(tǒng)選取一標準樣本，取值參考值請現場測量人員連續(xù)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(wěn)定後續(xù)持續(xù)點圖，判圖保留記錄1.后續(xù)持續(xù)點圖、判圖2.異常的判定a)R圖失控，表明不穩(wěn)定的重復性，可能什么東西松動、阻塞、變化等。b)X-BAR失控，表明測量系統(tǒng)不再正確測量，可能磨損，可能需重新校準。45目前四十五頁\總數一百一十四頁\編于三點決定要分析的測量系統(tǒng)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，并判定是否合格，是否要加補正值保留記錄2.偏倚BIAS分析之執(zhí)行:46目前四十六頁\總數一百一十四頁\編于三點

X1=0.75mm X6=0.8mmX2=0.75mm X7=0.75mmX3=0.8mm X8=0.75mmX4=0.8mm X9=0.75mmX5=0.65 mm X10=0.7mm同一操作者對同一工件測量10次如果參考標準是0.80mm.過程變差為0.70mm=0.75Bias=0.75-0.8=-0.05%Bias=100[0.05/0.70]=7.1%表明7.1%的過程變差是偏倚BIAS2.偏倚BIAS實例1:47目前四十七頁\總數一百一十四頁\編于三點2.偏倚也可以與過程的容差相比較

▲判斷準確度的簡單標準為.小于過程變差或容差的1%,可認為是精確的.大于過程變差或容差的1%則需要研究和調整測量系統(tǒng),或者臨時用補償值來修正以后的測量值3.偏倚的研究還可以通過作圖的方式來進行,即作出直方圖,然后根據經驗判斷是否可以接受.4.偏倚的研究還可以通過計算置信區(qū)間來判斷是否可以接受測量平均值–參考值x(100)容差寬度2.偏倚BIAS實例:48目前四十八頁\總數一百一十四頁\編于三點2.偏倚BIAS實例:作圖分析49目前四十九頁\總數一百一十四頁\編于三點?

3.線性(Linearity)比較良好的情況在測量范圍全領域基準值和測量平均值一致/沒有偏倚正確地測量.在測量范圍全領域具有常數倍數的偏倚./雖有偏倚但是因為大小一定所以可以容易調整.基準值基準值測量平均偏倚偏倚測量平均基準值基準值50目前五十頁\總數一百一十四頁\編于三點

線性(Linearity)的分析①線性不好的情況

–測量范圍全領域偏倚(正確度)不一定的情況

無法矯正.偏倚基準值偏倚基準值51目前五十一頁\總數一百一十四頁\編于三點②線性(Linearity)和偏倚(Bias)判定基準③線性(Linearity)差時需要考慮的事項：調查量具測量范圍中上部或下部的刻度是否合適檢驗基準值是否正確檢驗測量位置是否正確檢驗測量者是否正確的使用了儀器檢驗量具磨損與否檢驗量具校準與否調查量具本身內部設計問題※電子式的話在測量全范圍進行再校準.※機械式的話在測量范圍中以經常使用的范圍為中心進行校準后不允許在其他范圍使用.52目前五十二頁\總數一百一十四頁\編于三點④利用Minitab分析線性測量系統(tǒng)的操作范圍內抽樣5個部品進行精密的測試之后計算,要反復12次53目前五十三頁\總數一百一十四頁\編于三點?實行結果?結果解釋?Minitab使用方法(StatQualityTools

GageLinearityStudy)

StdDevStudyVar%StudyVarSource(SD)(5.15*SD)(%SV)TotalGageR&R0.238941.23058.67Repeatability0.238941.23058.67Part-to-Part2.7457614.140799.62TotalVariation2.7561314.1941100.00Linearity是總製程變異量的13.167%,因此線性是比較差,需要改善.Bias是0.4%，良好.54目前五十四頁\總數一百一十四頁\編于三點?計算GageLinearity統(tǒng)計值22

Bias(y)=0.7367-0.13167MasterLinearity=0.13167*14.1941=1.86889%Linearity=傾斜度*100=13.167%?計算GageBias統(tǒng)計值

平均

Bias=-0.2667/5=-0.05333%Bias=(|-0.05334|/14.1941)*100=0.4%⑤線性的計算方法55目前五十五頁\總數一百一十四頁\編于三點▲Linearity=|傾斜度

|xProcessVariation▲%Linearity=LinearityProcessVariationX100在量具的測量范圍內評價測量的一貫性,在量具的測量范圍內如果Bias一定的話可以說線性較好.為了評價線性必須要計算Bias.*ProcessVariation=6σ=|傾斜度

|x100%Linearity值如果接近‘0’的話可以判定線性比較好.▲回歸模型

:y=a+bxy:Biasx:基準值b:傾斜度◎線性的計算公式56目前五十六頁\總數一百一十四頁\編于三點平均范圍==(2+1+1+2+1)/5=7/5=1.4量具誤差=5.15*/d=5.15/1.19*=4.33*=4.33*1.4=6.1%GageR&R=量具誤差GageError/允差Tolerance=6.1/20*100%=30.5%4.快速GR&R（極差法/短期模式）d常數表允差Tolerance=20=最大值-最小值RRRRR57目前五十七頁\總數一百一十四頁\編于三點5.計量型數據的均值-極差法1.選擇三個測量人（A,B,C）和10個測量樣品。測量人應有代表性，代表常從事此項測量工作的QC人員或生產線人員10個樣品應在過程中隨機抽取，可代表整個過程的變差，否則會嚴重影響研究結果。2.校準量具3.測量，讓三個測量人對10個樣品的某項特性進行測試，每個樣品每人測量三次，將數據填入表中。試驗時遵循以下原則：盲測原則1：對10個樣品編號，每個人測完第一輪后，由其他人對這10個樣品進行隨機的重新編號后再測，避免主觀偏向。盲測原則2：三個人之間都互相不知道其他人的測量結果。4.計算:58目前五十八頁\總數一百一十四頁\編于三點

示范：MSA搜集數據的規(guī)劃項次搜集點搜集要項評估人員搜集數量1噴嘴封口內徑大小33.00.5mm張三

李四王五10個2噴嘴封口外觀檢驗外觀檢驗(毛邊、刮傷、變形)志明小寶15個59目前五十九頁\總數一百一十四頁\編于三點零件人員12345678910A133.6533.0032.8532.8533.5533.0032.9532.8533.0033.60A233.6033.0032.8032.9533.4533.0032.9532.8033.0033.70B133.5533.0532.8032.8033.4033.0032.9532.7533.0033.55B233.5532.9532.7532.7533.4033.0532.9032.7032.9533.50C133.5033.0532.8032.8033.4033.0032.9532.8033.0533.85C233.5533.0032.8032.8033.5033.0532.9532.8033.0533.80搜集GRR的數據示范：量測系統(tǒng)分析﹣計量60目前六十頁\總數一百一十四頁\編于三點作業(yè)者/量測次數零件平均數123456789101.張三133.6533.0032.8532.8533.5533.0032.9532.8533.0033.602.233.6033.0032.8032.9533.4533.0032.9532.8033.0033.703.平均數33.6333.0032.8332.9033.5033.0032.9532.8333.0033.65

=33.134.全距0.050.000.050.100.100.000.000.050.000.10Ra=0.055.李四133.5533.0532.8032.8033.4033.0032.9532.7533.0033.556.233.5532.9532.7532.7533.4033.0532.9032.7032.9533.507.平均數33.5533.0032.7832.7833.4033.0332.9332.7332.9833.53

=33.078.全距0.000.100.050.05.000.050.050.050.050.05Rb=0.049.王五133.5033.0532.8032.8033.4033.0032.9532.8033.0533.8510.233.5533.0032.8032.8033.5033.0532.9532.8033.0533.8011.平均數33.5333.0332.8032.8033.4533.0332.9532.8033.0533.83

=33.1312.全距0.050.050.000.000.100.050.000.000.000.05Rc=0.0313.零件平均數33.5733.0132.8032.8333.4533.0232.9432.7833.0133.67Rp=0.8914.公式：[0.05+0.04+0.03]/[作業(yè)者人數]=

=0.04015.作業(yè)者人數=316.公式：[Max33.13–Min33.07]=diff

diff=0.0617.公式：[D4]=UCLR=0.043.27=UCLR=0.1318.公式：[D3]=LCLRLUCR=0示范：量具再現性及再生性數據表

xRRRx61目前六十一頁\總數一百一十四頁\編于三點公式：%AV=100[AV/TV]%AV=10.79%n=零件數

r=量測次數再現性──作業(yè)者．變異（AV）公式：AV=n=10 r=2AV=0.0304 公式：%EV=100[EV/TV]%EV=12.59%

重復性──設備變異（EV）公式：EV=R*K1EV=0.0355％制程變異量測單元分析量測次數K1230.88620.5908作業(yè)者人數23K20.70710.5231示范：量具重復性及再現性報告62目前六十二頁\總數一百一十四頁\編于三點全變異（TV）公式：TV=TV=0.2839

公式：%PV=100[PV/TV]

％PV=98.62%公式：ndc=1.41[PV/GRR]ndc=8.3978零件變異（PV）公式：PV=Rp*K3PV=0.2800公式：%R&R=100[GRR/TV]

%R&R=16.58%

重復性&再現性（GRR）公式：GRR=

GRR=0.04668

％制程變異量測單元分析0.70710.52310.44670.40300.37420.35340.33750.32490.31462345678910K3零件數示范：量具重復性及再現性報告63目前六十三頁\總數一百一十四頁\編于三點3.對每個樣品由三個人所測得的9個測試值求平均值，4.總平均值的均值Xp與極差的Ra2.計算A測的所有樣品的總平均值3.總平均值的均值Xa與極差的Ra1.計算A對每個樣品三次測試結果的均值/極差，64目前六十四頁\總數一百一十四頁\編于三點*AV計算中，如根號下出現負值，AV取值0

9.2819.2809.2729.2839.2799.2739.2809.2729.3809.28690.1110

極差均值

0.002

3

最大均值差0.0007

2.57

均值上限

9.2889極差上限0.0051

0

均值下限

9.2848極差下限0

1.02注:

零件均值

9.2819.2809.2729.2839.2799.2739.2809.2729.3809.28690.1110

極差均值

0.002

3

最大均值差0.0007

2.57

均值上限

9.2889極差上限0.0051

0

均值下限

9.2848極差下限0

1.02注:

零件均值

65目前六十五頁\總數一百一十四頁\編于三點

5.GageR&R判斷原則1.數值＜10%表示該量具系統(tǒng)可接受。2.10%≦數值≦30%表示該量具系統(tǒng)可接受或不接受，決定于該量具系統(tǒng)之重要性、修理所需之費用等因素。3.數值>30%表示該量具系統(tǒng)不能接受，須予以改進。判斷原則66目前六十六頁\總數一百一十四頁\編于三點短期與長期方法的比較短期模式用生產設備用生產操作員快速-只需幾個樣品(~5)無反復（replicates）估計總的變差(TotalGageR&R)不能區(qū)分AV和EV不能指導改進的方向可用于破壞性測試長期模式用生產設備用生產操作員較多樣品(>5)要求反復Replicates(~3)估計總的變差(TotalGageR&R)可以區(qū)分AV和EV為測量系統(tǒng)的改進提供指導67目前六十七頁\總數一百一十四頁\編于三點NO-GOGOOperator2Operator16.量測系統(tǒng)分析﹣計數值：68目前六十八頁\總數一百一十四頁\編于三點Go-NoGo數據模式人為因素主導，情況復雜對于以“是”和“不是”為計數基礎的定性數據，其GR&R考察的概念是與定量數據一樣的。但方法上完全不同.定性數據測量系統(tǒng)的能力取決于操作員判斷的有效性，即將“合格”判斷成合格，將“不合格”判斷成不合格的程度.量測系統(tǒng)分析﹣計數值：69目前六十九頁\總數一百一十四頁\編于三點有效性Effectiveness(E)-即判斷“合格”與“不合格”的準確性E=實際判斷正確的次數/可能判斷正確的機會次數.2.漏判的幾率Probabilityofmiss(P-miss)–將“不合格”判為合格的機會;

P(miss)=實際漏判的次數/漏判的總機會數.3.誤判的幾率Probabilityoffalsealarm(P-FA)-將“合格”判為不合格的機會.

P(falsealarm)=實際誤判次數/誤判的總機會數.4.偏倚Bias(B)-指漏判或誤判的偏向.B=P(falsealarm)/P(miss)B=1,無偏倚;

B>1,偏向誤判;B<1,偏向漏判以下為判斷所用的指標70目前七十頁\總數一百一十四頁\編于三點量測系統(tǒng)分析﹣(計數值)示范：外觀檢驗量測分析，兩個人，15個樣本，重復兩次，數據如下71目前七十一頁\總數一百一十四頁\編于三點

表示此量測系統(tǒng)是可靠的示范：量測系統(tǒng)分析﹣計數Appraiser#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI

小寶1515100.0(81.9,100.0)

志明151493.3(68.1,99.8)#Matched:Appraiseragreeswithhim/herselfacrosstrials.72目前七十二頁\總數一百一十四頁\編于三點屬性數據測量系統(tǒng)分析

AttributeMSA73目前七十三頁\總數一百一十四頁\編于三點Kappa屬性測量系統(tǒng)屬性/順序測量系統(tǒng)使用了接受/拒絕標準或分級，例如，用(1-5)確定是否達到可以接受的質量水平Kappa技術可以用來評估這些屬性和順序測量系統(tǒng)74目前七十四頁\總數一百一十四頁\編于三點你真的擁有太多的屬性數據嗎?很多檢驗過程能夠收集連續(xù)數據，但選擇屬性數據以簡化檢驗員的任務例如，很多功能測驗將連續(xù)地評估一項產品（溫度、承載力，硬度等等）并以通過/失敗記錄其結果設法獲取連續(xù)數據75目前七十五頁\總數一百一十四頁\編于三點屬性和順序測量屬性和順序測量經常依靠主觀分類或分級例子包括：把部件特征分級為好或壞在品嘗之后分級葡萄酒的香味和口感從1到5給雇員的表現分級給體操打分在利用這些測量系統(tǒng)之前，我們應該評估它們嗎？不評估它們的后果是什么呢？76目前七十六頁\總數一百一十四頁\編于三點測量系統(tǒng)分析–屬性數據什么方法適于評估屬性測量系統(tǒng)？屬性系統(tǒng)－同等處理所有誤分類的Kappa技術順序系統(tǒng)－考慮誤分類等級的Kappa技術例如，如果我們從1到5判斷一油漆產品的等級，檢驗員A把它評為1級，檢驗員B評為5級，比起檢驗員A把它評為4級而檢驗員B評為5級來，具有更大的誤分類77目前七十七頁\總數一百一十四頁\編于三點數據類型常態(tài):包含不具有排序基礎或可以分別出量的差別的數字，例如 例子:一公司中:A部門、B部門、C部門 一車間中:機器1、機器2、機器3 運輸的類型:船、火車、飛機順序:包含可以分等級的數字。但是不能根據該標度推斷出數字之間差別。

例子：產品性能:優(yōu)秀、很好、好、一般、差 品嘗試驗：味淡、辣、很辣、辣得難受 客戶調查：強烈滿意、滿意、不滿意、強烈不滿意78目前七十八頁\總數一百一十四頁\編于三點Kappa技術Kappa適用于非定量系統(tǒng)，如好或壞通過/不通過區(qū)分聲音(嘶嘶聲、叮當聲、重擊聲)區(qū)分色彩亮度通過/失敗79目前七十九頁\總數一百一十四頁\編于三點Kappa技術適用于屬性數據的Kappa同等處理所有誤分類要求單元之間相互獨立，并且檢驗員或分級員是獨立作出分級的要求評估類別是相互排斥的80目前八十頁\總數一百一十四頁\編于三點操作定義（檢查標準）存在著一些質量特點，或者難以定義或者定義很耗費時間要一致地評估分類，幾個單元必須由一個以上的評估人或判定人作出分類如果評估員之間達成足夠的一致，那么就有可能，盡管不能保證，分級是正確的如果評估員不能達成足夠的一致，那么分級的可用性就很有限了差勁的屬性測量系統(tǒng)幾乎總是可以歸咎于差勁的操作定義81目前八十一頁\總數一百一十四頁\編于三點

留意事項樣品應選定代表Process的樣品。任意選定25個樣品時，以下能成為向導。

把平時檢查的作業(yè)者選定為作業(yè)者的選定對象，并成為BlindAppraisal.計數型

GageR&R很難區(qū)分良/不率的樣品20%~30%不易區(qū)分良/不率的樣品30%~40%比較容易區(qū)分良/不率的樣品30%~40%很容易區(qū)分良/不率的樣品0%~20%82目前八十二頁\總數一百一十四頁\編于三點屬性測量系統(tǒng)中的α和β風險α風險/生產者風險合格產品被拒絕不必要的報廢/返工的原因被人為削減的過程性能β風險/消費者風險接受了不合格產品不滿意的客戶夸大的過程性能83目前八十三頁\總數一百一十四頁\編于三點結果?哪些是重要的應關心的問題？如果檢驗員之間和內部不能達成很好的一致，會有什么風險呢？次品正在流向下一步操作或客戶嗎？優(yōu)質品正在被返工或處理掉嗎？評估的標準是什么？如何度量一致性？84目前八十四頁\總數一百一十四頁\編于三點什么是Kappa?Pobserved

判定員一致同意的單元的比率=判定員一致判定為優(yōu)良的比率+判定員一致判定為次劣的比率Pchance預期偶然達成一致的比率=（判定員A判定為優(yōu)良的比率*判定員B判定為優(yōu)良的比率）+（判定員A判定為次劣的比率*判定員B判定為次劣的比率） 注意：上述等式適用于兩類分析，即優(yōu)良或次劣85目前八十五頁\總數一百一十四頁\編于三點Kappa要達成完全一致，Pobserved=1且K=1一般說來，如果Kappa值低于0.7，那么測量系統(tǒng)是不適當的如果Kappa值為0.9或更高，那么測量系統(tǒng)是優(yōu)秀的Kappa的下限為0到-1如果Pobserved=Pchance那么K=0因而Kappa值為0表示達成一致和隨機偶然預期達成的一致是一樣的86目前八十六頁\總數一百一十四頁\編于三點Kappa量測能力評價指標上面的判斷基準根據Project的目標有可能變更。舉個例，不良率0.1%→0.001%改善課題的情況下檢出率必須為

100%.滿足指數40%→60%改善課題時，如果檢出率是70%以上就可以被選擇?；旧希_不到100%時，必須調查其原因。判斷基準(良好)判斷基準(考慮)判斷基準(不足)判斷指標90%↑70~90%70%↓計數型

GageR&R87目前八十七頁\總數一百一十四頁\編于三點屬性測量系統(tǒng)指導在選擇研究的部件時，要考慮以下幾方面因素：如果你只有兩個類別，優(yōu)良和次劣，你至少應該選擇20個優(yōu)良品和20個次劣品最多可選擇50個優(yōu)良品和50個次劣品盡量保持大約50%的優(yōu)良品和50%的次劣品選擇不同程度的優(yōu)良和次劣88目前八十八頁\總數一百一十四頁\編于三點屬性測量系統(tǒng)指導如果你的類別超過2種，其中一類是優(yōu)良，其它類別是不同的缺陷方式，那么你至少應該選擇大約50%的優(yōu)良品和每種缺陷方式中的最少為10%的產品你可以把一些缺陷方式合并稱為“其它”這些類別應該互相排斥，否則它們應該合并起來89目前八十九頁\總數一百一十四頁\編于三點分級員內部/重復性考慮讓每個分級員至少兩次判定同一單元為每個分級員建立獨立的Kappa表，計算他們的Kappa值如果某個分級員的Kappa測量值很小，那么該分級員自己沒有很好地重復判定如果分級員自己沒有很好地重復判定，那么他也不能和其它分級員很好的做重復判定，這將掩蓋其它分級員內部重復判定的好壞根據每個分級員的首次判定建立一個Kappa表，計算不同分級員之間的Kappa值不同分級員之間的Kappa值將進行兩兩對比(A和B,B和C,A和C)90目前九十頁\總數一百一十四頁\編于三點Kappa例子#1BillBlackbelt正在努力改進一個具有高退貨率的油漆過程在工程早期，由于很明顯的檢驗員之間和檢驗員內部的差別，所以測量系統(tǒng)就是一個關注的問題下一頁的數據是在測量系統(tǒng)研究中收集的。需要計算每個操作員的Kappa和操作員之間的Kappa91目前九十一頁\總數一百一十四頁\編于三點考慮下列數據92目前九十二頁\總數一百一十四頁\編于三點分級員A的交叉表在每個單元格中填入收集到的信息93目前九十三頁\總數一百一十四頁\編于三點交叉表第一格代表分級員A在第一次和第二次測量中判定為優(yōu)良的次數94目前九十四頁\總數一百一十四頁\編于三點交叉表第二格代表分級員A在第一次測量中判定一個單元為次劣，在第二次測量中判定為優(yōu)良的次數95目前九十五頁\總數一百一十四頁\編于三點交叉表第三格代表分級員A在第一次測量中判定一個單元為優(yōu)良，在第二次測量中判定為次劣的次數96目前九十六頁\總數一百一十四頁\編于三點交叉表第四格代表分級員A在第一次測量和第二次測量中判定一個單元為次劣的次數97目前九十七頁\總數一百一十四頁\編于三點交叉表邊格的數字代表行和列的總和98目前九十八頁\總數一百一十四頁\編于三點交叉表-比例分級員A比例下表代表上表的數據，其中每個單元格用總數的百分比來表示代表10/2099目前九十九頁\總數一百一十四頁\編于三點交叉表-比例由行和列的總和計算而得100目前一百頁\總數一百一十四頁\編于三點對Kappa的定義將有所不同，取決于我們是在定義分級員內部Kappa，還是在定義分級員之間的Kappa記得怎樣計算Kappa嗎?

Pobserved判定員一致同意的單元的比率=判定員A/B一致判定為優(yōu)良的比率+判定員A/B一致判定為次劣的比率Pchance預期偶然達成一致的比率=（判定員A判定為優(yōu)良的比率*判定員B判定為優(yōu)良的比率）+（判定員A判定為次劣的比率*判定員B判定為次劣的比率）101目前一百零一頁\總數一百一十四頁\編于三點Pobserved等于上表對角線上概率的總和：

Pobserved=(0.500+0.350)=0.850Pchance

等于每個分類概率乘積的總和：

Pchance=(0.600*0.55)+(0.400*0..45)=0.51那么KraterA=(0.85-0.51)/(1-0.51)=0.693計算分級員A的Kappa102目前一百零二頁\總數一百一十四頁\編于三點KRaterB=數字比例計算分級員B的Kappa103目前一百零三頁\總數一百一十四頁\編于三點?利用Minitab的二元分類系數型GageR&R的StudyEx)為了分析以Go/No-GoGage判定合格/不合格的系數型測試系統(tǒng)選了15EA樣品(合格品8個,不合格品7個)之后由3名測試人員反復測了3次后得到了如下的Data.104目前一百零四頁\總數一百一十四頁\編于三點AttributeGageR&RStudyAttributeGageR&RStudyforMeasuremWithinAppraiserAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CIA151493.3(68.1,99.8)B151386.7(59.5,98.3)C151386.7(59.5,98.3)#Matched:Appraiseragreeswithhim/herselfacrosstrials.?測量一致性評價-評價每個測試人員反復測試出的值之間的測量一致性*各測試人員的反復測量的結果的一致性的比率反復測試每個樣品時一致的樣品數總樣品數×100<反復性>105目前一百零五頁\總數一百一十四頁\編于三點EachAppraiservsStandardAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CIA151493.3(68.1,99.8)B151280.0(51.9,95.7)C151280.0(51.9,95.7)#Matched:Appraiser'sassessmentacrosstrialsagreeswithstandard.AssessmentDisagreementAppraiser#NG/GPercent(%)#G/NGPercent(%)#MixedPercent(%)A0