1、1衡量系統(tǒng)分析Measurement System Analysis2內(nèi)容衡量系統(tǒng)統(tǒng)研究的的應(yīng)用衡量系統(tǒng)統(tǒng)誤差的的組成可變計(jì)量量R&R-ANOVA方法屬性計(jì)量量R&R(Repeat& Reproducibility)3六西格瑪瑪進(jìn)程圖圖衡量量系統(tǒng)分分析優(yōu)化衡量分析突破性策策略特征分析析在建立過過程基線線時(shí)驗(yàn)證證衡量系統(tǒng)統(tǒng)對(duì)于Y的合適性性在進(jìn)行DOE和驗(yàn)證解解決方案案時(shí)驗(yàn)證證衡量系統(tǒng)統(tǒng)的合適適性在控制X時(shí)驗(yàn)證衡量系統(tǒng)統(tǒng)的合適適性改進(jìn)控制在驗(yàn)證原原因時(shí)驗(yàn)驗(yàn)證衡量系統(tǒng)統(tǒng)的合適適性4衡量系統(tǒng)統(tǒng)實(shí)例 調(diào)整座椅椅位置所需的力力度?調(diào)整力度度此過程偏偏差中有有多少是是由于衡衡量設(shè)備備和衡量量方法造造成的？5

2、為接受新的衡量設(shè)備備提供標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)在不同的衡量設(shè)備備之間進(jìn)進(jìn)行比較較作為對(duì)可能有缺缺陷的計(jì)量器器進(jìn)行評(píng)評(píng)估的依依據(jù)在修復(fù)和更更新前后對(duì)衡衡量設(shè)備備進(jìn)行比比較為進(jìn)行實(shí)實(shí)際過程程偏差和和生產(chǎn)過過程可接接受性的的計(jì)算提提供所需需的組成成部分衡量系統(tǒng)統(tǒng)研究的的應(yīng)用6衡量偏差差的要點(diǎn)點(diǎn)沒有完美美的衡量量系統(tǒng)所有的衡衡量系統(tǒng)統(tǒng)都有偏偏差衡量系統(tǒng)統(tǒng)中計(jì)量量系統(tǒng)誤誤差是以以下因素素的總和和：準(zhǔn)確度(偏倚)Accuracy(Bias)可重復(fù)性性Repeatability可復(fù)制性性Reproducibility穩(wěn)定性StabilityGR&R研究是對(duì)對(duì)一個(gè)衡衡量系統(tǒng)統(tǒng)的可重復(fù)性性和可復(fù)制性性進(jìn)行量化化的方法法進(jìn)行GR

3、&R研究是為為了評(píng)估估計(jì)量器器對(duì)于一一個(gè)明確確對(duì)象的的適用性性準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性都由刻度度表示7準(zhǔn)確度（偏倚）的定義義所觀察到到的衡量量平均值值與被衡衡量物體體實(shí)際平平均值之之差。觀察平均值實(shí)際平均值精確度8可重復(fù)性性的定義義同一操作員用同一計(jì)量器對(duì)一件樣品的相相同特征征進(jìn)行多次衡量時(shí)得得到的衡衡量偏差差。 可重復(fù)性性 9可復(fù)制性性的定義義不同操作員用同一計(jì)量器對(duì)一件樣品的相相同特征征進(jìn)行多次衡量時(shí)得得到的衡衡量平均均值的偏偏差。操作員A操作員B操作員C可復(fù)制性性10穩(wěn)定性的的定義在不同時(shí)間間對(duì)相同樣樣品進(jìn)行行衡量所所獲得的的至少兩組組衡量數(shù)據(jù)據(jù)平均值值的偏差差。時(shí)間1時(shí)間2 穩(wěn)定性11計(jì)量系統(tǒng)統(tǒng)

4、誤差的的定義計(jì)量系統(tǒng)統(tǒng)誤差是準(zhǔn)確度度、可重重復(fù)性、可復(fù)制性性以及穩(wěn)穩(wěn)定性的的偏差之之和準(zhǔn)確度+可重復(fù)性性+可復(fù)制性性+穩(wěn)定性的的偏差之之和12可變計(jì)量量R&R至少要有有兩名操操作員（進(jìn)行衡衡量的人人員）參參與。兩名或三三名操作作員是比較典典型的人人數(shù)。至少要衡衡量十個(gè)件。 同一一類型產(chǎn)產(chǎn)品至少少要有10個(gè)部部件才能能表示完完整的制制造偏差差情況。每位操作作員要衡衡量每個(gè)個(gè)部件兩到三次次。 部件件的衡量量順序應(yīng)應(yīng)是隨機(jī)機(jī)的。要進(jìn)行一一次可變變計(jì)量R&R的研究注意在對(duì)同一個(gè)部件進(jìn)行重復(fù)衡量時(shí)，操作員并不知道他之前的操作員所作的衡量情況， 這一點(diǎn)非常重要。13兩種方法法：可變變計(jì)量器器R&R對(duì)于產(chǎn)生

5、生偏差數(shù)據(jù)的衡衡量系統(tǒng)統(tǒng)，minitab提供了兩兩個(gè)評(píng)估估計(jì)量R&R的方法。1.ANOVA法2.X&R法若衡量零零部件，ANOVA法比X &R法更加精精確，因因?yàn)锳VOVA法考慮到到操作員員與零部部件的相相互作用用。14分解綜合合偏差部件之間間的偏差差Part to Part衡量系統(tǒng)統(tǒng)偏差計(jì)量器可重復(fù)性性導(dǎo)致的偏偏差操作員可復(fù)制性性導(dǎo)致的偏偏差部件對(duì)操操作員的作用我們希望望哪一個(gè)個(gè)偏差部分分大一點(diǎn)點(diǎn)？綜合偏差差操作員15可變計(jì)量量R&R研究的實(shí)實(shí)例零部件操作員靈敏度1110.65 2110.60 3211.004211.005310.856310.807410.858410.959510.55

6、10510.4511611.0012611.0013710.9514710.9515810.8516810.8017911.0018911.00191010.60201010.70零部件操作員靈敏度41130.5042130.5543231.0544231.0045330.8046330.8047430.8048430.8040530.5050530.5051631.0052631.0553730.9554730.9555830.8056830.8057931.0558931.05591030.85601030.80三個(gè)操作作員，每每人對(duì)十十個(gè)部件件操作兩兩次。零部件操作員靈敏度21120.5

7、522120.5523221.0524220.9525320.8026320.7527420.4028420.4029521.0030521.0531620.9532621.0533720.9534720.9035820.7536820.7037921.0038920.95391020.55401030.5016Minitab輸出-AVOVA方法要適當(dāng)?shù)氐貐^(qū)別：AIAG推薦4個(gè)個(gè)不同的的目錄大多數(shù)偏偏差是由由于零部部件之間間的差別別引起的的偏差中只只有一小小部分是是由衡量量系統(tǒng)誤誤差引起起的相互作用是很重要的，所以AVOVA方法比X&R方法更精確17圖表輸出出-ANOVA方法18比較R&R和允

8、許誤誤差如果將全全部允許許誤差范范圍輸入入minitab（在該情況況下：USL-LSL=1.5），則會(huì)計(jì)算算和顯示示計(jì)量器器的誤差差比率USL-LSL=22.87(32.66 1.5)方差貢獻(xiàn)率標(biāo)準(zhǔn)差StdDev (SD)研究偏差%StudyVar研究偏差(%)%StudyVar允許誤差(%)%Tolerance來源RemarkVar Comp %Contribution (of VarComp)=sqrt(var comp)=6*SD(% StdDev)=SV/Toler全部計(jì)量R&R=R+R0.00443710.67% 0.06661 0.39966 32.66%26.64%可重復(fù)性Rep

9、eat0.0012923.11% 0.03594 0.21567 17.62%14.38%可復(fù)制性Reproducibility0.0031467.56% 0.05609 0.33654 27.50%22.44%操作員Operator0.0009122.19% 0.03020 0.18120 14.81%12.08%操作員*部件Operator*Part0.0022345.37% 0.04727 0.28359 23.17%18.91%部件Part to Part0.03716489.33% 0.19278 1.15668 94.52%77.11%綜合偏差0.041601100.00% 0.2

10、0396 1.22378 100%81.59%19如何計(jì)算算數(shù)值考慮“全全部計(jì)量量R&R”行：=6* 0.066615 =0.39966=6*標(biāo)準(zhǔn)差研究偏差差066615.0004437.0總計(jì)量R&R偏差組成成標(biāo)準(zhǔn)差=39966.0R&R計(jì)量100研究偏差差%=研究偏差差總研究偏偏差= 26.64%1.50.39966R&R計(jì)量100允許誤差差%=研究偏差差允許誤差差范圍= 32.66%1.22378方差貢獻(xiàn)率標(biāo)準(zhǔn)差StdDev (SD)研究偏差%StudyVar研究偏差(%)%StudyVar允許誤差(%)%Tolerance來源RemarkVar Comp %Contribution (

11、of VarComp)=sqrt(var comp)=6*SD(% StdDev)=SV/Toler全部計(jì)量R&R=R+R0.00443710.67% 0.06661 0.39966 32.66%26.64%綜合偏差0.041601100.00% 0.20396 1.22378 100%81.59%20數(shù)字的含含義計(jì)量R&R全部允許誤差計(jì)量R&R全部研究偏差由R&R引起的偏偏差占全部允允許誤差差的22.87%。由R&R引起的偏偏差占全部研研究偏差差的32.66%。21minitab圖像輸出出偏差差的組成成貢獻(xiàn)率研究偏差差 允許誤差差 部件之間間可再現(xiàn)性性可重復(fù)性性計(jì)量 R&R100500偏差的

12、組組成百分比若輸入允允許誤差差范圍，該圖表表表示允允許誤差差的百分分比。22接受準(zhǔn)則則注意接受準(zhǔn)則應(yīng)同時(shí)符合“研究偏差%（R&R）”和 “允許誤差%”。R&R 值（%）可接受性0% - 10%優(yōu)秀的計(jì)量器10% - 30%仍可接受（根據(jù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)） 30%不可接受23注意！方差貢獻(xiàn)獻(xiàn)率（%）%ContributionRatio of Variances方差比率率RatioofVariances標(biāo)準(zhǔn)差比比率RatioofstandardDeviations接受準(zhǔn)則則不適用用于貢獻(xiàn)獻(xiàn)率。研究偏差差（%）studyvariation允許誤差差（%）Tolerance24交易過程程的GAGE R&R以

13、項(xiàng)目管管理為例例：在項(xiàng)目期期間計(jì)劃要達(dá)達(dá)到一個(gè)個(gè)詳細(xì)階階段目標(biāo)標(biāo)所需的的時(shí)間。記錄實(shí)際際達(dá)到該該階段目目標(biāo)所花花費(fèi)的時(shí)時(shí)間。計(jì)算計(jì)劃劃時(shí)間和和實(shí)際使使用時(shí)間間的差值值。數(shù)數(shù)據(jù)表示示的是“落后的周周數(shù)”。25Gage R&R數(shù)據(jù)（落后周數(shù)數(shù)）注意項(xiàng)目目經(jīng)理和和采購(gòu)員員在衡量量同一事事件上的的差異！數(shù)據(jù)是“落后后周數(shù)”以用于于選擇供供應(yīng)商。項(xiàng)目項(xiàng)目經(jīng)理采購(gòu)員10-37219136124406850-246234572319806696986101486260150100500-5021操作員的Xbar圖樣品平均值10 9 8 7 6 5 4 3 2 1100500項(xiàng)目操作員操作員*項(xiàng)目的相互作用平

14、均1 2 貢獻(xiàn)率（%）研究偏差（%） 部件對(duì)部件可復(fù)制性可重復(fù)性Gage R&R100500偏差組成百分比落后周數(shù)數(shù)的計(jì)量量R&R(ANOVA)minitab輸出27Gage R&R結(jié)果88.52%的的觀察偏偏差是由由于項(xiàng)目目經(jīng)理和和采購(gòu)員員評(píng)估同同一事件件的差異異所引起起的。11.48%的觀察偏偏差是由由于項(xiàng)目目之間的的差異所所引起的的。計(jì)量R&R來源方方差貢貢獻(xiàn)獻(xiàn)率（%）全部計(jì)量量R&R1948.088.52可重復(fù)性性0.00.00可復(fù)制性性1947.988.52部件252.711.48全部偏差差2200.6100.00當(dāng)前的衡衡量系統(tǒng)統(tǒng)是否合合適？28為何在衡衡量中會(huì)會(huì)出現(xiàn)不不一致要改進(jìn)

15、衡衡量系統(tǒng)統(tǒng)，我們們首先要要了解引引起不一一致的原原因在本案例例中當(dāng)被問到到：“選選擇最后后供應(yīng)商商的日期期是哪一一天？” 項(xiàng)目目經(jīng)理和和采購(gòu)員員的理解解不一致致。項(xiàng)目經(jīng)理理認(rèn)為是我們何時(shí)時(shí)開始和和供應(yīng)商商一起工工作。而采購(gòu)員則認(rèn)為是是何時(shí)發(fā)發(fā)出采購(gòu)定單單。另外，對(duì)對(duì)于“最最后供應(yīng)應(yīng)商”所所指的的對(duì)象也也會(huì)有不不同的理理解。是是指100%的供應(yīng)應(yīng)商呢還還是90%的？ 或者者只是主主要部件件的供應(yīng)應(yīng)商？29改進(jìn)衡量量系統(tǒng)為了消除除理解上上的模糊糊不清，小組規(guī)規(guī)定以“選擇最后后供應(yīng)商商日期”為定義義。這個(gè)日期期是：采采購(gòu)部將將選料的的書面通通知寄給給最后供供應(yīng)商以以提供以以下部件件的日期期。電子機(jī)

16、械塑膠材料料30練習(xí):可變計(jì)量量R&R分成三人人小組。每組有一一件衡量量設(shè)備和和10件件物品進(jìn)進(jìn)行衡量量。三個(gè)操作作員都要要對(duì)每件件物品衡衡量?jī)纱未巍４_保保在衡量量部件時(shí)時(shí)采取隨隨機(jī)的衡衡量順序序，而且且每一次次衡量都都是獨(dú)立立的。衡衡量完畢畢后把衡衡量結(jié)果果記錄在在數(shù)據(jù)單單上。把數(shù)據(jù)輸輸入minitab并用ANOVA方法進(jìn)行行分析。此衡量系系統(tǒng)是否否合適？31屬性計(jì)量量R&R在獲得屬屬性數(shù)據(jù)據(jù)時(shí)，較較好的可重復(fù)性性和可復(fù)制性性也同樣重重要。比如，操操作員A認(rèn)為一個(gè)個(gè)部件有有表面瑕瑕疵而操操作員B對(duì)于認(rèn)為為該部件件無(wú)瑕疵疵，那么么該衡量量系統(tǒng)就就是有問問題的。同樣，如如果操作作員A自己在對(duì)對(duì)同

17、一產(chǎn)產(chǎn)品部件件的重復(fù)復(fù)衡量中中得到不不同的結(jié)結(jié)論，那那么該衡衡量系統(tǒng)統(tǒng)也是不不合適的的。32屬性衡量量系統(tǒng)屬性衡量量系統(tǒng)將將每一個(gè)個(gè)部件與與標(biāo)準(zhǔn)作比較， 并接接受符合合標(biāo)準(zhǔn)的的部件。屏幕效率率是屬性衡衡量系統(tǒng)統(tǒng)正確辨辨別優(yōu)差差的能力力。33進(jìn)行屬性性計(jì)量R&R的方法1.從從過程中中選擇至少30個(gè)部件件。 這些些部件應(yīng)應(yīng)能完整整地表示示出過程程偏差的的全部范范圍（優(yōu)優(yōu)秀部件件，缺陷陷部件，邊緣部部件）。2.由專家對(duì)對(duì)每一個(gè)個(gè)部件進(jìn)進(jìn)行評(píng)估估，將其其分為“好”或或者“不不好”兩兩類。3.每個(gè)操作作員應(yīng)獨(dú)立并隨隨機(jī)將部件評(píng)評(píng)定為“好”或或“不好好”。4.把數(shù)據(jù)輸輸入屬性性計(jì)量電電子數(shù)數(shù)據(jù)表來來量化衡

18、衡量系統(tǒng)統(tǒng)的有效效性。34樣本操作者1操作者2操作者3樣本序號(hào)真值已知第1次第2次第1次第2次第1次第2次1gggggngng2gggggngng3ngngngnggngng4ngngngngngngng5ngngnggngngng6ggggggg123435解釋結(jié)果果自評(píng)一致% Appraiser Score表示個(gè)人衡量的一致性操作者對(duì)同一樣件重復(fù)測(cè)量時(shí)其結(jié)果應(yīng)當(dāng)一致（重復(fù)性）自評(píng)與專家一致% Score VS. Attribute表示操作員的評(píng)價(jià)和專家評(píng)價(jià)的一致性操作者不但對(duì)同一樣件重復(fù)測(cè)量時(shí)應(yīng)一致，而且其結(jié)果應(yīng)符合該樣件的真實(shí)結(jié)果（已知）自評(píng)與互評(píng)一致%Screen % Effectiv

19、e Score 表示操作員之間的一致性所有操作者對(duì)同一樣件重復(fù)測(cè)量時(shí)其結(jié)果應(yīng)一致（再現(xiàn)性）互評(píng)與專家一致%Screen % Effective Score Vs. Attribute表示操作員的評(píng)價(jià)和專家評(píng)價(jià)的一致性以及操作員之間的一致性（完整衡量）36屬性計(jì)量量R&R實(shí)例評(píng)分報(bào)告告屬性日期：1G姓名：2NG產(chǎn)品：SBU:檢驗(yàn)狀態(tài)態(tài)：已知總體體操作員#1操作員#2樣本#屬性Try#1Try#2Try#1Try#2是/否是/否同意同意屏幕有效效得分%vs屏幕有效效得分相相對(duì)屬性性%(3) -85.00%(4) -85.00%1GGGGGYY2GGGGGYY3GGGGGYY4GGGGGYY5GGG