六西格玛测量系统分析

杨劲松杨劲松杨劲松杨劲松 2003 2003 2003 2003、3 3 3 3、12121212目目 录录 测量系统的评价（测量系统的评价（MSA）测量系统的概念测量系统的概念离散型数据评价离散型数据评价连续型数据评价连续型数据评价破坏性实验评价破坏性实验评价项目叙述Process Map流程图C&E Matrix 因果矩阵初步的 FMEAMSA 测量系统分析流程能力研究Multi-Vari Studies 多变量分析测量MEASURE 分析ANALYZE改善IMPROVE控制 CONTROLDOE 试验设计(或其他改善方法)控制计划交接训练最终流程 能力研究项目责权移交最终项目报告项目追踪项目追踪MSA（测量系统）的概念（测量系统）的概念测量系统的评估测量系统的评估测量系统必须证明具有充分的敏感度：必须具有充分的辨别力；必须敏感的、有效的探测产品或流程的变化测量系统必须稳定：测量系统的变化应尽量排除特殊原因的干扰测量系统的误差在预期范围内要一致，并且对于所测量的目标（产品或流程）而言是充分的测量系统的构成要素测量系统的构成要素 测量工具：-硬件-软件 使用这些工具的所有步骤：-选择测量员-设定并执行各步骤-离线计算及资料登录-校准频率及技术测量系统的误差测量系统的误差:偏差、重复性、再现性、稳定性、和线性偏差、重复性、再现性、稳定性、和线性测量系统变化的类型测量系统变化的类型1.接受测量仪器的标准2.将仪器相互比较3.将怀疑为不良的量具的评价作为基础4.修理测量仪器前后要比较5.计算流程变化的必需成分和产品流程的可接受程度6.开发量具性能曲线（GPC）的必要信息，其可以表明7.接受部分真值的可能性测量&测试仪器参考标准转换标准校正标准转换标准工作标准检查标准主值主值不同标准间的关系不同标准间的关系术术 语语 Discrimination(鉴别力)与“Accuracy（精确性）”相关用词-True Value（真正值）-Bias（偏差）-Linearity（线性相等）与“Precision（变异性）”相关用词-Repeatability（重复性）-Reproducibility（重现性）Stability（稳定性）-Linearity（线性相等）直 尺 卡 尺 千 分 尺.28.279.2794.28.282.2822.28.282.2819.28.279.2791鉴别力鉴别力 分辨率是：检测特性的微小的变化的能力分辨率是：检测特性的微小的变化的能力.当仪器不能辨别工件偏差或确定单个零件特性数值偏差时，分辨率当仪器不能辨别工件偏差或确定单个零件特性数值偏差时，分辨率不可以接受不可以接受.不能够检测工艺偏差和特殊原因造成的偏差不能够检测工艺偏差和特殊原因造成的偏差.Discrimination鉴别力鉴别力系统所能量测出的小数位数。测量渐进单位应为产品规格或流程变异计量单位的10分之1鉴别力不足12345鉴别力良好12345测量的鉴别力测量的鉴别力0.1350.1400.145510152025UCL=0.1444Mean=0.1397LCL=0.135000.000.010.02UCL=0.01717R=0.00812LCL=0-Xbar/R 表辨别力=.001MWCC6sigma控制和分析活动中流程分布的不同类型数目的影响控制和分析活动中流程分布的不同类型数目的影响种类的数目可以用于控制，只有当：控制分析1）当流程变化与规格比较时，其值小2）在预期流程变化范围内，损失功效是扁平的3）变化的主源引起平1）对于评估流程参数和指数是不能接受的2）只表示流程是否正在产生一致或不一致部分1）基于流程分布，可以使用半变量控制技术2）可以产生非敏感变量控制图1）可以使用变量控制图1）一般来讲，由于它只提供粗略的估计，所以对估计流程参数和指数来说，是不能接受的1）可推荐均变化1数据类2-4数据类5或更多数据类Accuracy(精确性）精确性）Accuracy 测量值的平均数是否偏移 True Value?True Value(真正值）-理论上正确的数值-NIST 国家标 准 偏差 -所有测量平均值与 True Value 的离差 -Amount tool 持续的远离 中心点 -系统性误差或 offset标准标准 数数 值值(参参 考考 标标 准准)平平 均均 值值 测量精确性测量精确性精确性是指：标准值和实际测量值之间的差异。标准值是指：制作测量工具的标准抽样或国家公认机关使用的标准品测量值标准值精确性称之为偏移（Bias）Bias(偏差）偏差）Average of measurement are different by a fixed amount测量平均值会有一固定的差异Bias effects 包括：操守作者偏差-不同的操作者即使测量同一物件，平均值也会造成可察觉的不同 仪器偏差-不同的仪器即使侧量同一物件，平均值也会造成可以察觉的不同Master Value仪器二平均数仪器一偏差量仪器二偏差量仪器一平均数Precision（变异性）（变异性）名词：Random Error,Spread,Test/Retest error 测量系统中的总变异 MS rpt rpd 测量重复值的自然变异 重复性与再现性=2+22 测量系统固有的变异性 在绝对不变的情形下，对相同变量重复测量所产生的变异-相同操作者-相同设定-相同零件-相同环境条件-短期 由重复值的 Pooled standard deviation 估计所得 Repeatability总是比系统的总变异要小重复性变异重复性变异Master Value平均数由相同人员使用相同仪器对相同零件、相同特性进行连续测量所得的误差test retest error。也可称为。被用来估计短期变异良好的 Repeatability不良的 Repeatability平均数重复性变异重复性变异 在不同状况下进行测量所得之变异 从不同测量状况所得测量值平均数的标准差估计所得-不同操作者-不同设定-不同测试零件-不同环境条件状态-长期再现性变异再现性变异检验员检验员 A A检验员检验员B B检验员检验员C C 检验员检验员 A A检验员检验员 B B检验员检验员 C C由不同人员操作相同或不同的仪器，测量同一特性所得的测量平均值的差异Master Value良好 Repeatability不良Repeatability操作员1操作员2操作员3操作员1操作员2操作员3再现性变异再现性变异测量的线性测量的线性线性是指：在测量范围内发生的正确度的差异测量值真实值测量值LSLUSL精确度偏差大精确度偏差小仪器仪器 2 2仪器仪器 1 1精精 确确 性性 直 线 性 没 有 成 为 问 题 仪 表 2精精 确确 性性 直 线 性 成 为 问 题 仪 表 1测测 量量 单单 元元 .1 .01 .001 .0001测测 量量 单单 元元.1 .01 .001 .0001Linearity（线性相等）线性相等）仪器测量能力范围内，Accuracy 或 Precision值的差异测量工具 1：Linearity 于此是个问题测量工具 2：Linearity 于此是问题AccuracyAccuracyMeasurement UnitsMeasurement Units 00Stability（稳定性）稳定性）描述为 no drift,sudden shifts,cyclic trends,etc.使用趋势图（Trend Chart）来评估 定义为测量值的平均数及标准差，即使经过长时间后亦 能维持相同并可预测校校 验验 数数 值值 (参参 考考 标标 准准)时时 间间 1 1时时 间间 2 2测量稳定性测量稳定性稳定性是指：对同一部品间隔一段时间测量所得平均的差异Time 2Time 1测量系统的磨损，气温，温度等对测量结果的影响经过长时间对Accuracy 或Precision 变化的评估Master Value稳定性良好时间点 1时间点 2时间点 3Master Value稳定性不良时间点 1时间 点 2时间 点 3Stability（稳定性）稳定性）Stability（稳（稳 定性）范例定性）范例Calibration StabilityCalibration Stability1/8/978508608708808909009109209309409507307407507607707807908008108204/17/966/26/969/18/9612/11/962/21/974/3/966/19/968/21/9610/30/96Date/TimeDate/TimeDCM Standard DCM Standard 测量程序测量程序 理想的测试系统需要每次产生真正的测量结果 测量系统的品质是以统计特质来描述其特征 测量程序应该包含：-设计与验证-持续的能力评估-控制-修正与再验证 特质-必须在统计统计控制中-相对于产品规格，其变异性必须要小-Discrimination 的单位应该精细至产品规格或流程变异的十分之一-相对于流程变异，其变异性必须要小测量系统的基本模式测量系统的基本模式测量系统能力 未修复偏差或线性 重复性和再现性（%R&R）2=2+2测量系统性能 测量系统能力 稳定性 连贯性 2=2+22+流程测量思路流程测量思路1.1.1.1.实际流程能力实际流程能力实际流程能力实际流程能力设计流程能力设计流程能力设计流程能力设计流程能力流程总变异量流程总变异量流程总变异量流程总变异量实际产品变异量实际产品变异量实际产品变异量实际产品变异量测量系统变异量测量系统变异量测量系统变异量测量系统变异量再现性再现性再现性再现性重复性重复性重复性重复性2.“2.“2.“2.“流程总变异量流程总变异量流程总变异量流程总变异量”的基本模的基本模的基本模的基本模式：式：式：式：2 2=2 2+2 2 =2 2+2 2+2 2测量测量测量测量总变量总变量总变量总变量产品产品产品产品再现再现再现再现重复重复重复重复产品产品产品产品流程变异的总和流程变异的总和产品变异（真正的变异）测量变异总变异（观察所得变异）变异的基本模式变异的基本模式总体变异 产品变异 测量系统变异2=2+2测量变异 重复性 再现性2=2+2测量变异的来源测量变异的来源工具工作方法Mechanical instabilityWearElectrical instabilityAlgorithm instabilityEase of Data EntryOperator TrainingCalibration FrequencyMaintenance StandardSufficient Work TimeStandard ProceduresOperator TechniqueHumidityCleanliness VibrationLine Voltage VariationTemperature Fluctuation测量变异环境因素流程变异的可能来源流程变异的可能来源Observed Process VariationActual Process VariationMeasurement VariationLong-term Process VariationShort-term Process VariationVariation w/i sampleVariation due to 量?工具Variation due to operators RepeatabilityCalibrationStabilityLinearity要描述真正的流程变异，必须确认测量系统本身的变异并从变异扣除流程“Repeatability”（重复性）及“Reproducibility”（再 现性）是测量误差的主要的来源需获得的资讯需获得的资讯 测量误差的程度有多严重？测量误差的来源何在？经过长时间使用，工具是否仍维持稳定？该工具是否胜任这个分析？如何改善测量系统？测量系统的评价测量系统的评价1.1.1.1.测量能力指标测量能力指标测量能力指标测量能力指标（适合性）（适合性）（适合性）（适合性）：P/TP/TP/TP/T值值值值测量精确度测量精确度测量精确度测量精确度/产品公差产品公差产品公差产品公差*注意：注意：5.155.155.155.15标准差代表标准差代表99%99%99%99%的测量系的测量系统变异，统变异，5.155.155.155.15标准差为工业标准标准差为工业标准P/T=P/T=P/T=P/T=公差公差公差公差5.155.15100100100100%判断标准：判断标准：判断标准：判断标准：最佳情形：最佳情形：最佳情形：最佳情形：10%10%10%10%可接受情形：可接受情形：可接受情形：可接受情形：30%30%30%30%2.2.2.2.测量变异指标：测量变异指标：测量变异指标：测量变异指标：%R%R%R%RR R R R值值值值测量变异量测量变异量测量变异量测量变异量/流程总变异量流程总变异量流程总变异量流程总变异量%R%R%R%RR=R=R=R=测量测量测量测量总变量总变量总变量总变量100100100100%判断标准：判断标准：判断标准：判断标准：最佳情形：最佳情形：最佳情形：最佳情形：10%10%10%10%可接受情形：可接受情形：可接受情形：可接受情形：30%30%30%30%P/T=20%P/T=20%P/T=50%P/T=50%P/T=100%P/T=100%R%RR=20%R=20%R%RR=100%R=100%R%RR=50%R=50%测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（）产品公差产品公差产品公差产品公差LSLLSLUSLUSL观察所得流程变异（总）观察所得流程变异（总）观察所得流程变异（总）观察所得流程变异（总）一、一、一、一、二、二、二、二、三、三、三、三、一、一、一、一、测量此流程的系统选择较恰当，测量此流程的系统选择较恰当，测量此流程的系统选择较恰当，测量此流程的系统选择较恰当，P/T=20%P/T=20%P/T=20%P/T=20%30%;30%;30%;30%;测量系统本身差异也可忽略，测量系统本身差异也可忽略，测量系统本身差异也可忽略，测量系统本身差异也可忽略，%R&R=20%R&R=20%R&R=20%R&R=20%30%;30%;30%;30%;该流程总变异量等于产品公差，说明能满足产品的设计公差要求该流程总变异量等于产品公差，说明能满足产品的设计公差要求该流程总变异量等于产品公差，说明能满足产品的设计公差要求该流程总变异量等于产品公差，说明能满足产品的设计公差要求二、二、二、二、选用的测量系统不合适，选用的测量系统不合适，选用的测量系统不合适，选用的测量系统不合适，P/T=50%P/T=50%P/T=50%P/T=50%30%;30%;30%;30%;测量系统本身变异过大测量系统本身变异过大测量系统本身变异过大测量系统本身变异过大,无法忽略，无法忽略，无法忽略，无法忽略，%R&R=50%R&R=50%R&R=50%R&R=50%30%;30%;30%;30%;因此因此因此因此,观察所得流程总变量不准确观察所得流程总变量不准确观察所得流程总变量不准确观察所得流程总变量不准确,能否满足产品公差要求能否满足产品公差要求能否满足产品公差要求能否满足产品公差要求,不可知不可知不可知不可知.建议建议建议建议:改变测量系统；重新校正测量系统；重新测量流程变异改变测量系统；重新校正测量系统；重新测量流程变异改变测量系统；重新校正测量系统；重新测量流程变异改变测量系统；重新校正测量系统；重新测量流程变异.三、三、三、三、选用的测量系统完全不合适，选用的测量系统完全不合适，选用的测量系统完全不合适，选用的测量系统完全不合适，P/T=100%P/T=100%P/T=100%P/T=100%30%;30%;30%;30%;测量系统变异大得已经盖流程变异的真实体现，测量系统变异大得已经盖流程变异的真实体现，测量系统变异大得已经盖流程变异的真实体现，测量系统变异大得已经盖流程变异的真实体现，%R&R=100%R&R=100%R&R=100%R&R=100%30%;30%;30%;30%;观察所得流程变异值已无意义观察所得流程变异值已无意义观察所得流程变异值已无意义观察所得流程变异值已无意义.建议建议建议建议:改变测量系统；重新校正测量系统；重新测量流程变异改变测量系统；重新校正测量系统；重新测量流程变异改变测量系统；重新校正测量系统；重新测量流程变异改变测量系统；重新校正测量系统；重新测量流程变异.测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（）说明说明说明说明P/T=50%P/T=50%P/T=50%P/T=50%P/T=100%P/T=100%P/T=100%P/T=100%P/T=200%P/T=200%P/T=200%P/T=200%R%R%R%RR=25%R=25%R=25%R=25%R%R%R%RR=100%R=100%R=100%R=100%R%R%R%RR=50%R=50%R=50%R=50%测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（）产品公差产品公差产品公差产品公差LSLLSLUSLUSL观察所得流程变异（总）观察所得流程变异（总）观察所得流程变异（总）观察所得流程变异（总）一、一、一、一、二、二、二、二、三、三、三、三、测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（）说明）说明）说明）说明一、一、一、一、该测量系统不合适，无法正确分辨产品规格，该测量系统不合适，无法正确分辨产品规格，该测量系统不合适，无法正确分辨产品规格，该测量系统不合适，无法正确分辨产品规格，P/T=50%P/T=50%P/T=50%P/T=50%30%;30%;30%;30%;该测量系统变异尚可接受，并忽略，该测量系统变异尚可接受，并忽略，该测量系统变异尚可接受，并忽略，该测量系统变异尚可接受，并忽略，%R&R=25%R&R=25%R&R=25%R&R=25%30%;30%;30%;30%;该流程总变异过大，但此测量值并不可信该流程总变异过大，但此测量值并不可信该流程总变异过大，但此测量值并不可信该流程总变异过大，但此测量值并不可信.建议：改用合适的测量系统；重新测量流程变异。建议：改用合适的测量系统；重新测量流程变异。建议：改用合适的测量系统；重新测量流程变异。建议：改用合适的测量系统；重新测量流程变异。二、二、二、二、选用的测量系统完全不合适，选用的测量系统完全不合适，选用的测量系统完全不合适，选用的测量系统完全不合适，P/T=100%P/T=100%P/T=100%P/T=100%30%;30%;30%;30%;该测量系统的变异过大该测量系统的变异过大该测量系统的变异过大该测量系统的变异过大,无法忽略，无法忽略，无法忽略，无法忽略，%R&R=50%R&R=50%R&R=50%R&R=50%30%;30%;30%;30%;该流程测量值不可信该流程测量值不可信该流程测量值不可信该流程测量值不可信.建议建议建议建议:改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。三、三、三、三、选用的测量系统完全不合适，选用的测量系统完全不合适，选用的测量系统完全不合适，选用的测量系统完全不合适，P/T=200%P/T=200%P/T=200%P/T=200%30%;30%;30%;30%;该测量系统的变异过大该测量系统的变异过大该测量系统的变异过大该测量系统的变异过大,无法忽略，无法忽略，无法忽略，无法忽略，%R&R=100%R&R=100%R&R=100%R&R=100%30%;30%;30%;30%;该流程测量值不可信该流程测量值不可信该流程测量值不可信该流程测量值不可信.建议建议建议建议:改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。P/T=10%P/T=10%P/T=10%P/T=10%P/T=20%P/T=20%P/T=20%P/T=20%P/T=50%P/T=50%P/T=50%P/T=50%R%R%R%RR=20%R=20%R=20%R=20%R%R%R%RR=100%R=100%R=100%R=100%R%R%R%RR=40%R=40%R=40%R=40%测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（）产品公差产品公差产品公差产品公差LSLLSLUSLUSL观察所得流程变异（总）观察所得流程变异（总）观察所得流程变异（总）观察所得流程变异（总）一、一、一、一、二、二、二、二、三、三、三、三、测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（测量系统变异（）说明）说明）说明）说明一、一、一、一、该测量系统非常合适，可正确体现产品公差，该测量系统非常合适，可正确体现产品公差，该测量系统非常合适，可正确体现产品公差，该测量系统非常合适，可正确体现产品公差，P/T=10%P/T=10%P/T=10%P/T=10%30%;30%;30%;30%;该测量系统的变异较小，可忽略，该测量系统的变异较小，可忽略，该测量系统的变异较小，可忽略，该测量系统的变异较小，可忽略，%R&R=20%R&R=20%R&R=20%R&R=20%30%;30%;30%;30%;该流程总变异小于产品公差要求该流程总变异小于产品公差要求该流程总变异小于产品公差要求该流程总变异小于产品公差要求,产品质量稳定性好产品质量稳定性好产品质量稳定性好产品质量稳定性好;建议：调整产品公差或者放宽流程控制，以降低成本。建议：调整产品公差或者放宽流程控制，以降低成本。建议：调整产品公差或者放宽流程控制，以降低成本。建议：调整产品公差或者放宽流程控制，以降低成本。二、二、二、二、选用的测量系统合适，选用的测量系统合适，选用的测量系统合适，选用的测量系统合适，P/T=20%P/T=20%P/T=20%P/T=20%30%30%30%30%。但该测量系统的变异较大但该测量系统的变异较大但该测量系统的变异较大但该测量系统的变异较大,不能忽略，不能忽略，不能忽略，不能忽略，%R&R=40%R&R=40%R&R=40%R&R=40%30%;30%;30%;30%;观察所得流程总变异量不准确观察所得流程总变异量不准确观察所得流程总变异量不准确观察所得流程总变异量不准确.建议建议建议建议:重新校正测量系统后，再次测量流程。重新校正测量系统后，再次测量流程。重新校正测量系统后，再次测量流程。重新校正测量系统后，再次测量流程。三、三、三、三、选用的测量系统不合适，选用的测量系统不合适，选用的测量系统不合适，选用的测量系统不合适，P/T=50%P/T=50%P/T=50%P/T=50%30%;30%;30%;30%;该测量系统的变异大得覆盖总流程变异，该测量系统的变异大得覆盖总流程变异，该测量系统的变异大得覆盖总流程变异，该测量系统的变异大得覆盖总流程变异，%R&R=100%R&R=100%R&R=100%R&R=100%30%30%30%30%。观察所得流程变异值无意义观察所得流程变异值无意义观察所得流程变异值无意义观察所得流程变异值无意义.建议建议建议建议:改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。改用合适的测量系统；重新校正后；重新进行流程测量。Minitab 练习练习流程能力及测量误差流程能力及测量误差 假设有一个标准差是 5，平均数70单位流程 同时有有个测量系统，其测量误差与流程误差相同：5 Sigma 使用 Minitab 模拟测量误差对流程能力的影响练习题（续）练习题（续）使用下列程序来建立符合上述条件的资料：Minitab CalcRandom Data NormalItemGenerateStore in columnsMeanStandard deviation100Process70.05.0建立一组随机的常态分配练习题（续）练习题（续）GenerateStore in columnsMeanStandard deviationItemStore result in variable ExpressionFunctions100Measurement0.05.0C1 ProcessC2 MeasurementObservedProcess+MeasurementAll functionsAbsolute valueAntilogArcsineArccosineCosineCurrent timeDate(from Text)Minitab CalcRandom Data Normal模拟结果模拟结果实际流程变异：无测量误差观察所得流程变异：含测量误差05101530405060708090100110LSLUSL05101530405060708090100110LSLUSLFrequencyFrequencyObservedProcessAttribute(离散型离散型)MSA 分析分析两种常见资料形态两种常见资料形态ATTRIBUTE -不连续的，计数资料如：1，2，3，4 等好/坏机器 1，2，3 VARIABLES -连续性的，计量资料如：重量=10.2 磅厚度=11.211口寸Attribute MSAs 通常为2-3 名员工 Attribute测量系统通常不像计量仪器那样重视准确性 几个样本供以计数或分类 每一样本，由每位人员测量2-3次 或包含预先同意的标准或专家意见执行执行 Attribute MSA 步骤步骤 步骤1：以随机排序方式，要求第一位测量人员计数不良，或 步骤3：继续进行直到所有测量者都检视过同样的样本（这是Trial 1）-同一人的一致必性(Repeatability)-同组人的一致性(Reproducibility)-Agreement level compared to chance alone(Kappa)依 Good/Bad 步骤2：要求第二位人员依随机排序方式执行相同事件分类 重复步骤1-3 以取得足够的 Trials 用提供的表格来做 MSA 的统计分析 分析结果并决定接续步骤Attribute MSA 中使用标准或专家意见：中使用标准或专家意见：该如何进行该如何进行 预先选择多样物件-包含可以接受，不可接受，及界于两者之间的物件 依序号记录个别结果 每件被纺列序号，并分别由每个检验者评估 这些结果将于专家的“正确”结果相比较，来评估其准确度 为评估精确度（Precision），每位检验者对相同物件的评估结果将 与其他检验者的结果相互比较Attribute MSA：范例：范例 本范例取自一制造方向盘上喇叭按垫 的美国家公司发现了不良品及良品 在一个次工厂巡 视中，工厂经理在表明“接受”及“退回”的箱子中分别 为免除检验者分类错误的情形，工厂经理着手进行一项关于检验一致 由4位检验员及一位专家/品管经理负责纪录（1）接受或退回的决定及（2）退回的理由性的研究 预先选择50个物件 包含可接受、不可接受、及界与两者之间Attribute MSA：范惯例：范惯例检验员A B C D退回数 8 8 8 8接受数 42 42 42 42-所有检验员各退回8个物件！-此检验是否有问题？检验员之间的一致性问题检验员之间的一致性问题?针对结果作进一步的分析显示出问题确切存在（右表为其中20笔资料）在 50 个样本，只有一个成品被所有 检验员 一致“退回”有 29 个成品被所有检验员一致“接受”不一致性比率=20/50=40%UnitABCD1RRRA2AARA3AAAA4AAAA5AAAA6AAAA7AAAA8AAAA9AAAA10ARRR11RARR12AAAA13RAAR14ARAA15AAAA16AAAA17AAAA18AAAA19AAAA20AAAA与专家意见的一致性问题？与专家意见的一致性问题？检验员专家结果Vs.%接受的不良品%退回的良品A 9/13=69%4/37 =11%B 9/13=69%4/37 =11%C 9/13=69%4/37 =11%D 8/13=62%3/37 =8%UnitABCD1RRRA2AARA3AAAA4AAAA5AAAA6AAAA7AAAA8AAAA9AAAA10ARRR11RARR12AAAA13RAAR14ARAA15AAAA16AAAA17AAAA18AAAA19AAAA20AAAA整体正确率=150/200=75%使用图形工具进行分析的第一步使用图形工具进行分析的第一步 使用 Gage Run Chart 之目的在于视觉化 Operator,Sample,及 Trial 提示:若使用将 Master value,将此值当另一 Operator,加入Minitab 的之间的交互关系工作表中Minitab StatQuality ToolsGage Run Chart ItemPart numbersOperatorsMeasurement dataTrial numbersHistorical muGage InfoOptionsC1 TrialC2 OperatorC3 MeasurementPartOperatorMeasurementTrial 0510678910 051012345 Runchart of Response by Part,OperatorGage name:Date of study:Reported by:Tolerance Misc:1 2 3PartPartResponseResponseGage Run Chart 上图显示不同 Operator 不同 Trial 的样本平均值。寻找异常点 我们希望不同操作员得到相同的值！使用使用 Agreement Calculations进行分析的第二步进行分析的第二步Attribute MSA Defectives.xls Known PopulationTester1Tester2Sample#MasterTry#1Try#2Vs.MstrTry#1Try#2Vs.Mstr1PassPassPassPassFailN2PassPassFailNPassPass3PassPassFailNPassPass4PassPassPassPassPass5PassFailFailNFailFailN6FailFailFailPassFailN7FailFailFailFailFail8PassPassPassPassPass9PassPassPassPassPass使用使用 MSA.xlsTesters1Testers12Testers23Testers3NUM OF TESTERS:NUM OF TESTERS:330DATE:NAMEPROCESS:CHARACTERISTIC:TEST CONDITIONS:你可以于这些栏位中输入实际参与分析的人员姓名最多输入三位这些是必须栏位在“NUM OF TESTERS”栏位中输入参与分析者的数目在“NUM OF TESTERS”栏位中输入受间的物件数于这些栏位登录此MSA分析的相关资讯使用使用 MSA.xlsKnown PopulationSample#Master1Pass2Pass3Pass4Pass5Pass6Fail7FailTester1Try#1Try#2PassPassPassFailPassFailPassPassFailFailFailFailFailFailMasterTry#1Try#1AAAAAABBBAAACCCBBABBBCCCDBDAAA于该栏位输入标准值或专家对每一样本的评断于该栏位记录参与者的答案注意每一样本单位最多进行2次测试这个范例显示参与者的评分或对不良种类的编码用MSA.Xls 在 这型的分析包括 Pass/Fail测量阐述阐述 MSA.Xls 计分的意义计分的意义%APPRAISER SCORE(1)%SCORE VS.ATTRIBUTE(2)83%83%40%73%MSA.xls 中的%APPRAISER SCORE 代表分析的人员的一致性格。亦即是参与人员的 Repeatability%SCORE VS.Attribute代表与专家答案比较后的正确性%APPRAISER SCORE(1)%SCORE VS.ATTRIBUTE(2)83%83%87%60%40%23%73%40%参与人员个别的分属表 现在三个栏位中 该分数代表参与者对样 本的Reproducibility。其数值代表所有参与者 给予相同答案的频率 该分数代表所有参与 者与专家答案比较后 的正确性使用使用 Kappa Calculations进行分析第三步骤进行分析第三步骤Kappa Techniques 当一测量系统采用非实体测量来分类物件时使用 Kappa techniques对所的错误或差异给予同样的处理 使用于：-测量对象必须彼此互相独立-评估者独立地检验及分类-分类项目必须互斥且详尽Kappa TechniquesKappa(K)被定义为排除巧合一致后，检验者之间的一致性比例PPobservedchance其中：K=P-1observedPchance=评估者对物件分类的一致性比例=因巧造成一致性的比例问题在于：我们获得相同答案的机会会比巧合大多少？Kappa TechniquesKappa ValueSuggested Interpretation-1 to 0.0Agreement expected by chance=/0.60Marginal Significant effort required=/0.70Good Improvement Warranted=/0.90Excellent若 Kappa value 为+1 代表完美的一致性通用原则：若 K GOOD for“drip”MARGINAL for“Too thick”;and UNACCEPTABLY Low for the remaining categories 阐述结果 欲改善此测量系统，需要改善改变不良的分类定义、对评估者的再训练，或双管齐下Kappa Techniques Roadmap我们将在第二周的课程中再探讨Kappa的计算！选择评估者选择零件测量零件收集资料计算Kappa拟定决策练习题练习题#1 糖果检测糖果检测目的：评估 M&M 检测系统工具:3名操作员一包 M&M 巧克力MSA.xls 档案程序:评估 MSA系统报告任何建议与改善测量系统测量系统 改善方法改善方法 感官敏锐度增强器(改善作业人员感官敏锐度之装置)遮罩/样版(阻绝不重要资讯)确认清单 产品重新设计 自动化 工作区域再规划 Visual Aids离散型数据的连续型化离散型数据的连续型化离散型数据的连续型化离散型数据的连续型化（离散型数据可细分成连续型变化趋势的数据离散型数据可细分成连续型变化趋势的数据 ）例：例：例：例：由个等级（由个等级（OKOKNGNG）7 10 7 10 个等级个等级说明：说明：红色编号红色编号代表细分的等级区域；代表细分的等级区域；此方法可用于项目实验，实际工作如用时，此方法可用于项目实验，实际工作如用时，需适当的演变。需适当的演变。100 100 个样品个样品50 50 个个 NGNG50 50 个个 OKOK1010个个#25 25 个个#25 25 个个#25 25 个个#25 25 个个#1515个个#1010个个#1515个个#1010个个#1515个个#1010个个#1515个个#6666项目攻关项目攻关项目攻关项目攻关马达定子线伤不良率低减马达定子线伤不良率低减50%50%现行测量系统评价现行测量系统评价一、实验方法：一、实验方法：1.评价对象评价对象:原生产线操作者、检查者和检查设备原生产线操作者、检查者和检查设备2.样品数量：样品数量：20台（台（OK品：品：10台、台、NG品：品：10台）台）3.检查方法检查方法:在对方不知情况下，对编号样品进行在对方不知情况下，对编号样品进行 定子线伤的目视检测定子线伤的目视检测 和电气检测和电气检测,记记 录检查结果并与正确答案对比。录检查结果并与正确答案对比。4.评价工具：评价工具：MSAANOVAAttribute Gage R&R Study（离散型数据分析）（离散型数据分析）二、实验结果二、实验结果（三线）：（三线）：现行测量系统评价现行测量系统评价二、实验结果二、实验结果（三线）：（三线）：现行测量系统评价现行测量系统评价Within AppraiseAssessment AgreementAppraiser#Inspected#Matched Percent(%)95.0%CI 范秀雄 20 20 100.0(86.1,100.0)冯淑明-Q 20 16 80.0(56.3,94.3)赖赞庭 20 19 95.0(75.1,99.9)李小燕 20 20 100.0(86.1,100.0)罗小巧 20 18 90.0(68.3,98.8)王文碧 20 14 70.0(45.7,88.1)杨房贵 20 19 95.0(75.1,99.9)郑俊锐 20 17 85.0(62.1,96.8)钟胜强 20 15 75.0(50.9,91.3)朱?Q 20 18 90.0(68.3,98.8)#Matched:Appraiser agrees with him/herself across trials.二、实验结果二、实验结果（三线）：（三线）：现行测量系统评价现行测量系统评价Each Appraiser vs StandardAssessment AgreementAppraiser#Inspected#Matched Percent(%)95.0%CI 范秀雄 20 18 90.0(68.3,98.8)冯淑明-Q 20 16 80.0(56.3,94.3)赖赞庭 20 15 75.0(50.9,91.3)李小燕 20 18 90.0(68.3,98.8)罗小巧 20 13 65.0(40.8,84.6)王文碧 20 10 50.0(27.2,72.8)杨房贵 20 15 75.0(50.9,91.3)郑俊锐 20 12 60.0(36.1,80.9)钟胜强 20 12 60.0(36.1,80.9)朱国楚-Q 20 18 90.0(68.3,98.8)#Matched:Appraisers assessment across trials agrees with standard.二、实验结果二、实验结果（三线）：（三线）：现行测量系统评价现行测量系统评价All Appraisers vs StandardAssessment Agreement#Inspected#Matched Percent(%)95.0%CI 20 5 25.0(8.7,49.1)#Matched:All appraisers assessments agree with standard.二、实验结果二、实验结果（三线（三线WIT检测）：检测）：现行测量系统评价现行测量系统评价二、实验结果二、实验结果（三线（三线WIT检测）：检测）：现行测量系统评价现行测量系统评价Within AppraiserAssessment AgreementAppraiser#Inspected#Matched Percent(%)95.0%CI WIT 20 20 100.0(86.1,100.0)#Matched:Appraiser agrees with him/herself across trials.二、实验结果二、实验结果（三线（三线WIT检测）：检测）：现行测量系统评价现行测量系统评价Each Appraiser vs StandardAssessment AgreementAppraiser#Inspected#Matched Percent(%)95.0%CI WIT 20 20 100.0(86.1,100.0)#Matched:Appraisers assessment across trials agrees with standard.二、实验结果二、实验结果（三线真空（三线真空WIT）：）：现行测量系统评价现行测量系统评价二、实验结果二、实验结果（三线真空（三线真空WIT）：）：现行测量系统评价现行测量系统评价Within AppraiserAssessment AgreementAppraiser#Inspected#Matched Percent(%)95.0%CI 真空WIT 20 20 100.0(86.1,100.0)#Matched:Appraiser agrees with him/herself across trials.二、实验结果二、实验结果（三线真空（三线真空WIT）：）：现行测量系统评价现行测量系统评价Each Appraiser vs StandardAssessment AgreementAppraiser#Inspected#Matched Percent(%)95.0%CI 真空WIT 20 20 100.0(86.1,100.0)#Matched:Appraisers assessment across trials agrees with standard.现行测量系统评价现行测量系统评价三、实验结论：三、实验结论：1.人员目视检查能力：人员目视检查能力：2.(合格要求合格要求:生产人员-80%以上,QC人员-90%以上,设备-95%以上 )再现性：再现性：一线一线:QC50%不合格不合格,制造制造-75%不合格不合格 三线三线:QC-50%不合格不合格,制造制造-75%不合不合格格 重复性：重复性：一线一线:QC-100%合格合格,制造制造-25%不合格不合格 三线三线:QC-50%不合格不合格,制造制造-25%不合格不合格2.设备的检查能力：设备的检查能力：一线一线:WIT检测检测100%合格合格,真空真空WIT95%合格合格(重复性重复性=再现性再现性)三线三线:WIT检测检测=真空真空WIT=100%(重复性重复性=再现性再现性)现行测量系统评价现行测量系统评价四、下步计划：四、下步计划：1.组织相关人员进行培训组织相关人员进行培训-时间时间:2周。周。2.现场人员目视检测能力的再次实验现场人员目视检测能力的再次实验(2周后周后),能力合格着上岗。能力合格着上岗。3.真空真空WIT 机机 进行校正进行校正,确保测量准确性。确保测量准确性。4检测设备上追加检测设备上追加电流表电流表，便于跟踪线伤与，便于跟踪线伤与 泄漏电流的关系。泄漏电流的关系。Variables(连续型连续型)MSA 分析分析两种常见资料形态两种常见资料形态ATTRIBUTE -不连续的，计数资料如：1，2，3，4 等好/坏机器 1，2，3 VARIABLES -连续性的，计量资料如：重量=10.2 磅厚度=11.211口寸简单测量分析之三个统计特性简单测量分析之三个统计特性 简单测量分析 我们希望得到的结果是：-另两名操作员各测量10个样本-操作员的测量结果变异很小-两操作员结果应有强烈关联性-每位操作员之结果的平均值应为相近简单测量分析之三个统计特性简单测量分析之三个统计特性 使用 Minitab 开启档案：WEAR-MEASURE.输出：刹车皮的磨损性.两名操作员各测量10个样本一次SampleObs1Obs2113.214.028.28.8310.911.2414.314.2510.711.866.66.479.59.8810.811.398.89.31013.313.6简单测量分析简单测量分析-续续使用 Calculator功能建立Delta变量栏位，它是Observer 1 与 Observer 2读数之差值ItemStore result in variable ExpressionFunctionsC1 SampleC2 Obs1C3 Obs2DeltaObs1-Obs2All functionsAbsolute valueAntilogArcsineArccosineCosineCurrent timeDate(from Text)Minitab CalcCalculator 简单测量分析简单测量分析-续续 使用Descriptive Statistics 计算 Delta 之标准差 其代表什么?Repeatability 或 Reproducibility?Variable N Mean Median StDev Delta 10 -0.410 -0.400 0.387 该标准差称之为 测量之标准误差简单测量分析简单测量分析-续续 Variable N Mean Median StDev Delta 10 -0.410 -0.400 0.387 使用上列的标准差，何者为测量散布的良好估计值？Precision=6*Precision=6*0.387Precision=2.32假设 Tolerance(upper spec lower spec)为5，Precision Tolerance 之间的比率为何？简单测量分析简单测量分析-续续 Variable N Mean Median StDev Delta 10 -0.410 -0.400 0.387此比率称为 Precision to Tolerance(P/T)Ration 在这个例子中的 P/T Ration 是P/T=PrecisionTolerance=2.325=46%这可被解读为“46%的规格Tolerance 被测量误差成占用”Correlation(相关性相关性)两变量之间线性关系的测量，例如两组不同的测量方法或两间不同的实验室 Offset No Offset 无相关性 方法 1方法 1方法 1方法 2方法 2方法 2简单测量分析简单测量分析-续续 使用 Minitabs 中的 correlation 功能计算两观察者之间的相关性 Correlation of Obs1 and Obs2=0.98Minitab StatCalculator ItemVariablesDisplay p-valuesStore matrix disply nothingC1 SampleC2 Obs1C3 Obs2Obs1 Obs2简单测量分析简单测量分析-续续 借用描绘 Observer 1 及 Observer 2 资料我们可用图形检-Simple Plot-Fitted Line Plot 我们先试 Fitted Line Plot 视其关联性 有两种方法可以采用Minitab StatRegressionItemResponseYPredictor XType of Regression ModelOptioosStorageC1 SampleC2 Obs1C3 Obs2Obs1 Obs2LinearQuadraticCubicFitted Line PlotCorrelation 与测量与测量Y=1.08E-02+0.961881XR-Sq=0.977Regression Plot 678910111213141567891011121314Obs2Correlation 练习题练习题 Department of Health(DOH)要求你定期提供废水深度报告 你及 DOH 用不同的测量系统测量样本的深度 DOH 指你测量结果是错误的，但你认为是正确的 若你不符合 DOHs 的标准，你将面临每月$的罚款Corre