MSA量测系統分析

按一下以編輯母片標題樣式,按一下以編輯母片,第二層,第三層,第四層,第五層,*,MSA量測系統分析,Measurement System Analysis,哪個製程,較,較好呢？,实际製程,变,变異,偏倚,稳,定,定,性,性,线,性,性,已,观,观,测,测,的,的,製,製,程,程,变,变,異,異,测,量,量,系,系,统,统,的,的,变,变,異,異,組,内,变,变,異,異,組,间,变,变,異,異,正,确,确,度,度,精,密,密,度,度,s,P,2,s,T,2,s,R&R,2,s,T,2,=,s,P,2,+,s,R&R,2,s,R&R,2=,s,AV,2+,s,EV,2,重,复,性,性,再,现,现,性,性,1),製,程,变,变,異,異,的,的,理,理,解,解,我,们,们,所,所,观,观,测,测,製,製,程,程,的,的,变,变,異,異,里,里,包,包,含,含,了,了,实,际,际,製,製,程,程,变,变,異,異,和,测,量,量,系,系,统,统,的,的,变,变,異,異,.假如,测,测量系,统,统的变,異,異比较,大,大时会,发,发生什,么,么样的,问,问题,?,测量系,统,统验证,测量是,为,为了表,示,示某个,物,物体的,特,特定的,性,性质而,对,对物体,赋,赋予数,值,值的方,法,法,。,操作方,法,法,步骤,Gage,和其它,装,装备,软件,测量者,等,等为了得,到,到测量,值,值而使,用,用的我,们,们统称,为,为测量,系,系统,(MeasurementSystem).,测量系,统,统的误,差,差,正确度(Accuracy),:,测量值,和,和真值,之,之间的,差,差异, 偏,倚,倚(,Bias),線,線性(Linearity),穩,穩定性(Stability),精密度,(Precision),:,用同样,的,的仪器,对,对同样,的,的部品,反,反复测,量,量时产,生,生的测,量,量值的,散,散布,重複,性,性(,Repeatability),再,再現生(Reproducibility),精度低,正确度,差,差,精度低,正确度,高,高,精度高,正确度,低,低,精度高,正确度,高,高,测量系,统,统的精,度,度及正,确,确度,测量系,统,统误差,什么是,正,正确度,(Accuracy) ?,什么是,稳,稳定性,(Stability)?,真值,正确度,量測系,統,統的,平均值,*,真值是,利,利用最,准,准确的,测,测量装,备,备测量,时,时,所得到,的,的值,.,实际值,(,真值,),和观察,平,平均之,间,间的,差异,.,最少2,次,次以上,在,在不同,时,时期对,同,同样的,部,部品,利用同,样,样的,Gage,测量,时,时所,得,得到,的,的,测量,平,平均,值,值之,间,间的,差,差异,.,儀器,設,設,备因,磨,磨损,气,温,温,湿,湿度,等,等环,境,境变,化,化,和时,间,间的,经,经过,而,而对,测,测量,结,结果,产,产生,影,影响.,稳定,性,性,Time1,Time2,时间,经,经过,正确,度,度偏,差,差大,正确,度,度偏,差,差小,LSL,USL,测定,值,值,真值,真值,测定,值,值,在,Gage,的规,定,定的,操,操作,范,范围,内,内比,较,较,正确,度,度后,进,进行,评,评价,.,即,在规,定,定的,操,操作,范,范围,内,内的,两,两个,极,极限,区,区间,最少,各,各研,讨,讨1,次,次正,确,确度,后,后得,到,到的,差,差值.,Gage,通常,是,是在,操,操作,范,范围,的,的下,限,限,(,或者,规,规格,值,值,),比上,限,限它,的,的正,确,确度,差.,什么,是,是线,性,性,(Linearity)?,对,Gage,的操,作,作范,围,围或,者,者,Spec,范围,的,的,正确,性,性.,什么,是,是重,复,复性,(Repeatability)?,重复,性,性,(Repeatability):,“,得到,具,具有,一,一贯,性,性的,结,结果,”,反复,测,测量,时,时的,变,变異,一名,测,测量,者,者对,同,同样,的,的部,品,品用,同样,的,的仪,器,器对,同,同样,的,的特,性,性在,比,比较,短,短的,时间,内,内反,复,复测,量,量时,所,所发,生,生的,测,测量,值,值的,变異,这是,因,因量,具,具設,备,备而,发,发生,的,的变,異,異,.,测量,者,者,A,测量,者,者,B,测量,者,者,C,再现,性,性,什么,是,是再,现,现性,(Reproducibility)?,对同,一,一个,部,部品,的,的同,样,样的,特,特性,利用,同,同样,的,的仪,器,器几,个,个人,测,测量,时产,生,生的,测,测量,者,者之,间,间的,测,测量,值,值,平均,之,之间,的,的差,异,异,这是,因,因评,价,价人,而,而发,生,生的,变,变異,.,什么,是,是精,密,密度,(Precision)?,Repeatability,重复,性,性,可能,导,导致,重,重复,性,性不,好,好的,原,原因,：,：,Equipment:,设备,测量,仪,仪器,需,需,要,要维,护,护。,需要,更,更严,格,格的,量,量具,。,。,部件,的,的夹,具,具需,要,要改,进,进。,People:,人员,环境,条,条件,(,照明,，,，噪,声,声,),身,体,体,条,条件,(,视力,),Reproducibility,再现,性,性,操作,者,者,B,的测,量,量均,值,值,操作,者,者,A,的测,量,量均,值,值,可能,导,导致,再,再现,性,性不,好,好的,原,原因,：,：,测量,程,程序,不,不清,楚,楚,操作,者,者使,用,用和,判,判读,量,量具,的,的能,力,力,没,没有,得,得到,适,适当,的,的培,训,训。,零件,尺,尺寸,、,、位,置,置、,观,观察,误,误差(易,读,读性,、,、视,差,差),系統,精,精密,度,度不,好,好的,原,原因,利用,Minitab,分析,测,测量,系,系统,正确,度,度,(Accuracy),的分,析,析,一名,评,评价,者,者反,复,复,10,次测,量,量了,同,同一,个,个部,品,品,:,得到,10,个测,量,量值,.,基准,值,值,: 0.8,部品的制,程,程变异是,0.7.,Ho :Bias,0,Ha :Bias 0,One-Sample T: x,Testofmu =0.8vsmu not =0.8,VariableNMeanStDevSEMean95.0% CITP,x100.75000.04710.0149(0.7163,0.7837)-3.350.008,Bias= 0.75, 0.8 =-0.05,%Bias =,| Bias |,Process Variation,X 100,| -0.05 |,0.70,X 100,=,= 7.1%,P-value=0.008，,所以可以,认,认为,正确度有,问,问题,.,Stat BasicStatistics 1-Samplet,Bias(,偏倚,),分析,Bias=,测量值的,平,平均,基准值,(,真值,),%Bias =,| Bias |,Process Variation,X 100 (,因製程变異发生的偏倚的百分比,),%Bias =,| Bias |,Tolerance,X 100 (,对允许公差的偏倚的百分比,),用某个量,具,具对同一,个,个产品测,量,量时所得,到,到的测量,值,值的平均,和,和基准值(真值),之,之间的差,异,异我们称,之,之为偏倚,(Bias),或是不正,确,确度,(Inaccuracy), Bias,越小时它,的,的正确度,会,会越高,.,ProcessVariation =6,Tolerance =USL- LSL,线性,(Linearity),比较良好,的,的情况,在测量范,围,围全领域,基,基准值和,测,测量平均,值,值一致/,没,没有偏倚,正,正确地测,量,量.,在测量范,围,围全领域,具,具有常数,倍,倍数的偏,倚,倚,. /,虽有偏倚,但,但是因为,大,大小一定,所,所以可以,容,容易调整,.,基准值,基准值,测,量,平,均,偏,倚,偏,倚,测,量,平,均,基准值,基准值,线性,(Linearity),的分析,线性不好,的,的情况,测量范围,全,全领域偏,倚,倚(正确,度,度)不一,定,定的情况,无法矫正,.,偏,倚,基准值,偏,倚,基准值,线性,(Linearity),和偏倚,(Bias),判定基准,线性,(Linearity),差时需要,考,考虑的事,项,项：,调查量具,测,测量范围,中,中上部或,下,下部的刻,度,度是否合,适,适,检验基准,值,值是否正,确,确,检验测量,位,位置是否,正,正确,检验测量,者,者是否正,确,确的使用,了,了仪器,检验量具,磨,磨损与否,检验量具,校,校准与否,调查量具,本,本身内部,设,设计问题,电子式的,话,话在测量,全,全范围进,行,行再校准,.,机械式的,话,话在测量,范,范围中以,经,经常使用,的,的范围为,中,中心进行,校,校准后不,允,允许在其,他,他范围使,用,用,.,利用,Minitab,分析线性,测量系统,的,的操作范,围,围内抽样,5,个部品进,行,行精密的,测,测试之后,计,计算,要反复,12,次,实行结果,结果解释,Minitab,使用方法,(Stat,QualityTools,GageLinearity Study),StdDevStudy Var%Study Var,Source(SD)(5.15*SD)(%SV),Total Gage R&R0.238941.23058.67,Repeatability0.238941.23058.67,Part-to-Part2.7457614.140799.62,Total Variation2.75613,14.1941,100.00,Linearity,是总製程,变,变異量的,13.167%,因此线性,是,是比较差,需要改善,.,Bias,是,0.4%,，,，,良好.,计算,GageLinearity,统计值,2,2,Bias(y)= 0.7367 -0.13167Master,Linearity =0.13167* 14.1941 =1.86889,%Linearity =,倾斜度,*,100= 13.167%,计算,GageBias,统计值,平均,Bias= -0.2667 /5 =-0.05333,%Bias =( |-0.05334|/ 14.1941 )* 100 =0.4%,线性的计,算,算方法,Linearity =|,倾斜度,| xProcessVariation,%Linearity =,Linearity,Process Variation,X 100,在量具的,测,测量范围,内,内评价测,量,量的一贯,性,性,在量,具,具的测量,范,范围内如,果,果,Bias,一定的话,可,可以说线,性,性较好,.,为了评价,线,线性必须,要,要计算,Bias.,*,ProcessVariation =6,= |,倾斜度,| x100,%Linearity,值如果接,近,近,0,的话可以,判,判定线性,比,比较好.,回归模型,: y= a+ bx,y :Bias,x :,基准值,b :,倾斜度,线性的计,算,算公式,指的是随,时,时间经过,时,时，对同,样,样部品的,测,测量结果,的,的变異程,度,度,.,随时间的,经,经过如果,测,测量结果,互,互不相同,的,的话,这时我们,可,可以认为,此,此测量系,统,统的稳定,性,性缺乏,.,分析稳定,性,性的方法,我,我们通常,用,用连续型,管,管制图,(X bar R,管制图,).,目前所有,的,的测量值,都,都,在管制界,限,限内,因,此,此,可以说此,仪,仪器是,比较稳定,的,的,在管制界,限,限外有测,量,量值或者,具,具有特定,的,的周期或,者,者倾向的,话,话不能说,此,此仪器是,稳,稳定的,.,稳定性,(Stability),分析,+,=,实际製程,变,变異,测量系统,变,变異,已观测到,的,的製程变,異,異,GageR&RStudy Method,X bar, R:,假设部,品,品和测,量,量者之,间,间没有,交,交互作,用,用之后,进,进行分,析,析,(,传统的,方,方法,),ANOVA:,部品和,测,测量者,之,之间存,在,在交互,作,作用的,情,情况,交互作,用,用没有,意,意义时,两,两种方,法,法的结,果,果都差,不,不多,但,但是交,互,互作用,有,有意义,时,时可用,ANOVAMethod.,Gage R&R-,精度,(Precision),分析,Gage R&ROverview,精密度,散布,散布,R&R Study,s,R&R,2=,s,E,V,2+,s,A,V,2,准备事项,短期方法,长期方法,(,通常,),测量者数,2,名,3,名,样本数量,5,个,10,个,测量次数,测量者别 各,1,次,测量者别各,2,次或者3次,赋予编号以及随机化,对各个样本赋予编号,每次测量都要随机排列.,确认测量位置及方法,把测量位置标识在样本,让所有的测量者都要熟悉,同样的测量方法.,选择评价方法,虽然迅速但是重复性和再现性被混合,可以区分重复性和再现性的误差,.,可以得到有关误差,原因的情报,.,为了做,GageR&R,而采集数据,的,的方法,步骤,1.,选定代表製,程,程长期变动,的,的,10,个樣本,2.,量测儀器的,校,校正,3.,让第一个作,业,业者对所有,樣,樣本任意顺,序,序各做一次,量,量测,(,BlindMeasurement),4.,让第二个作,业,业者按同样,地,地方法实施,(,所有作业者,相,相同,),5.,以同样的方,法,法按必要的,次,次数重复量,测,测,6.,得到的,DATA,输入,Minitab,并进行分析,GageR&R,步骤,樣本的选定,樣本一般为,10,个，能代表,製,製程的散布,。,。,假如樣本只,选,选定接近製,程,程平均的时,，,，量测能力,评,评价指标将,会,会比实际不,好,好。,假如樣本的,选,选定在比工,程,程散布宽范,围,围寬时，量,测,测能力评价,指,指标将会比,实,实际好。,樣本反映制,品,品的实际散,布,布,(製,程变異,),时才有意义,。,。,%,Contribution =, 100%,%GRR(=%Study Variation) =,100%,%Tolerance=, 100%,Number ofdistinct categories= Round , 1.41 ,(NDC識,別,別指數),識別指數,意味着量测,System,能区别的制,品,品散布。即,，,，区别製程散,布,布区间的数,。,。,例：識別指,數,數为,3,时,部品散布,(,p,),量测散布,(,MS,),GageR&R,评价指标,评价指标,2,MS,2,Total,MS,Total,5.15 ,MS,Tolerance,*,Tolerance= USL-LSL,NDC,分辨指数,表明测量系,统,统对一个特,定,定的产品的,可,可用性。,提供测量系,统,统在过程偏,差,差的范围内,可,可以精确测,量,量的区分数,。,。该数表明,了,了一个测量,过,过程检测产,品,品偏差,(,过程偏移和,改,改进,),能力的好坏,。,。,RedYellowGreen,5,10,NDC,分辨指数指南,一种NDC,分,分辨指数的,直,直观表示：,1 category,3 categories,6 categories,评价基准,%,StudyVar,或,%,Tolerance,为,10%,以上时，首,先,先区分评价,重,重复性和再,现,现性后，查,明,明各个受影,响,响的原因,，,，并采取措,施,施。,根据用途的,优,优先参照评,价,价指标,-,在制程判斷,合,合格與否很,重,重要時，,优先确认,%,Tolerance,- 製,程管制用或,製,製程显示用,时,时，,优先确认,%Study Var,GageR&R,评价指标,区分,%,Contribution,%GRR,(%,Study Variation ),或,%,Tolerance,NDC,辨别指數,良好, 1%, 10,费用,/,考虑重要性,110%,1030%,5,9,不可使用, 10%, 30%, QualityTools Gage R&R Study(Crossed,),计量型,GageR&R,Minitab,提供,ANOVA,法和,X barandR,两个分析方,法,法。,部品和量测,者,者之间有交,互,互作用时，,ANOVA,法可以把交,互,互作,用,用分离显,示,示，所以是,更,更正确的分,析,析方法。,计量型,GageR&R,Minitab,分析结果,Graph,解释,“,选定的樣本,是,是否如实反,映,映工程的散,布,布,?”,如果这个值,均,均匀,，,意味樣本没,能,能如实反映,工程的散布,。,。,“,作业者之间,是,是否有差异,？,？,”,作业者之间,最,最好没有差,异,异。,“,每名作业者,对,对樣本是否,做,做不同的量,测,测？”,每名作业者,对,对樣本的量,测,测值一致为,好,好。,计量型,GageR&R,Minitab,分析结果,Graph,解释,“,在全体散布,中,中,R&R,所占的比重,是,是否充分小,? ”,GageR&R,Repeat,Reprod.,的高度越接,近,近,0,越好。,“,作业者别重,复,复量测值是,否,否稳定,?”,注意,!,要是超过,R Chart,的界限，就,得,得调查其原,因,因，并重新量测,。,。,“,辨别相互不,同,同部品的能,力,力是否充分,?”,与,R Chart,相反，尽量,多,多超过管理,界,界限为好。(50%以,上,上的點),ANOVA,解释,良好的量测,System,为时，在,ANOVAtable,中应要部品,影,影响大,(,P,值,0.05).,在,这,这,里,里,作,作,业,业,者,者,*,部,品,品,有,有,影,影,响,响,，,，,不,不,能,能,说,说,量,量,测,测,System,是,良,良,好,好,。,。,SourceDFSSMSFP,部,品,品,90.2410270.0267807132.4320.00000,作,业,业,者,者,20.0006490.00032441.6040.22846,作,业,业,者,者,*,部,品,品,180.0036400.00020223.3700.00021,Repeatability600.0036000.0000600,Total890.248916,计,量,量,型,型,GageR&R,%,Contribution,SourceVarComp(ofVarComp),TotalGageR&R1.11E-043.64,Repeatability6.00E-051.96,Reproducibility5.15E-051.68,作,业,业,者,者,4.07,E-060.13,作,业,业,者,者,*,部,品,品,4.74,E-051.55,Part-To-Part2.95E-0396.36,TotalVariation3.06E-03100.00,StdDevStudyVar%StudyVar,Source(SD)(5.15*SD)(%SV),TotalGageR&R1.06E-020.05437619.07,Repeatability7.75E-030.03989213.99,Reproducibility7.18E-030.03695212.96,作,业,业,者,者,2.02,E-030.0103953.65,作,业,业,者,者,*,部,品,品,6.89,E-030.03545912.44,Part-To-Part5.43E-020.27986798.16,TotalVariation5.54E-020.285100100.00,NumberofDistinctCategories=7,评,价,价,指,指,标,标,的,的,计,计,算,算,计,量,量,型,型,GageR&R,%,Contribution=,=X100=3.64(%),2,MS,2,Total,0.000111,0.00306,%,StudyVar=,=X100=19.07(%),0.054376,0.285100,5.15 X ,MS,5.15 X ,Total,辨,别,别,范,范,周,周,为,为,7,，,，,小,于,于,基,基,准,准,值,值,10,，,但,但,大,大,于,于,基,基,准,准,值,值,4.,%,StudyVar,为,19.07%,，,，,大,于,于,基,基,准,准,值,值,10%,，,但,但,小,小,于,于,基,基,准,准,值,值,30%,。,%,Contribution,为,3.64%,，,，,因部品之间,差,差的变动为,96.36%.,还有，再现,性,性散布为,1.68%,，,，,比重复性散,布,布,1.96%,小，因此可,以,以说因重复,引,引起的变动,比,比作业者之,间,间的差异更,大,大。,评价,指,指标,解,解释,%,Contribution,SourceVarComp(ofVarComp),TotalGageR&R1.11E-043.64,Repeatability6.00E-051.96,Reproducibility5.15E-051.68,作业,者,者,4.07,E-060.13,作业,者,者,*,部品,4.74,E-051.55,Part-To-Part2.95E-0396.36,TotalVariation3.06E-03100.00,StdDevStudyVar%StudyVar,Source(SD)(5.15*SD)(%SV),TotalGageR&R1.06E-020.05437619.07,Repeatability7.75E-030.03989213.99,Reproducibility7.18E-030.03695212.96,作业,者,者,2.02,E-030.0103953.65,作业,者,者,*,部品,6.89,E-030.03545912.44,Part-To-Part5.43E-020.27986798.16,TotalVariation5.54E-020.285100100.00,NumberofDistinctCategories=7,计量,型,型,GageR&R,总的,来,来看,，,，考,虑,虑与,费,费用,所,所需,的,的精,密,密度,来,来决,定,定是,否,否允,许,许使,用,用量,测,测,System,，比再现,性,性应给重,复,复性的改,善,善大的比,重,重，来研,究,究量测,System,的改善方,案,案。,例,),计算,%,Tolerance,时,%Tolerance =,5.15 ,MS,Tolerance,5.15 ,MS,USL-LSL,%,Toleance,被计算的,例,例子,计量型,GageR&R,%,Tolerance =,=X100=68.61(%),0.34306,0.5,5.15 X ,MS,USL-LSL,ProcessTolerance,一个人反,复,复,3,次测试同,样,样的部件,的,的结果值,之,之间有很,大,大的差异,.,即,可判断出,重,重复性上,有,有问题,.,另外,大部分的,测,测量值都,靠,靠近平均,的,的附近,所以可以,判,判断出测,量,量系统的,区,区别上有,问,问题,.,对个别测,量,量值的图,表,表分析,图表分析,结,结果,Minitab,使用方法,(Stat,QualityTools,GageRunChart,结果的,解,解释,GageR&RRunChart,的使用,根据部品,Plot,每个测试,人,人员的测,量,量值,能了解到,同,同样部件,同样的人,反,反复测出,的,的值之间,的,的变动量,也就是反,复,复性,.,能了解到,几,几个人测,了,了同样部,件,件时测出,的,的值之间,的,的变动量,也就是再,现,现性,.,反复性上,有,有问题的,时,时候,再现性上,有,有问题的,时,时候,异常原因调查及采取措施,Gage R&R Study,实行,X bar -,R Chart,参照,管制,状态？,G,R&R,评价,产品的合格與否判定,重要,(%Tolerance),製程管制用,(%Study Var),满足,%R&R,基准,评价测量系统的NDC識別力,满足区别力基准,适合判定,&,运营,采取措施后再测定或者,删除数据,Gage Run Chart,制作,区分对重复性和再现性的,统计值后参照,研讨提高量具精度的方案,查明原因及,改善,No,No,No,DATA,采集,50%,以上要超,过,过,X bar,管制界限,.,NDC,5,GageR&R,整个,Process,GageR&R,Xbar- R,方法,ANOVA,GageR&R(Nested),GageR&R(Crossed),连续型,Data,离散型,Data,Nested:,不可以反,复,复测量的,Data(,例,:,破坏检查,),Crossed:,可以反复,测,测量的,Data,ANOVA,GageR&RStudy,的种类,不能反复,测,测量同样,一,一个部件,时,时就不能,把,把重复性,和,和再现性,区,区分进行,测,测量,所以评价,破,破坏检查,的,的方式进,行,行测量的,GageR&R,时,时，为了,能,能够反复,地,地进行测,试,试要准备,能,能看作为,同,同一个部,件,件的相近,的,的部品.,也就是说,能,能假设在,batch(Lot),内的产品,是,是都一样,时,时，可以,在,在一个,Batch(Lot),中抽出多,个,个部品进,行,行测试,.,3,名测试人,员,员对,5,个部品进,行,行,2,次反复测,试,试时,二元分配,法,法,(CrossedDesign):,各,batch,中可准备,6,个部品,枝分试验,法,法,(NestedDesign):,各,batch,中只能准,备,备,2,个部品,二元分配,法,法,枝分试验,法,法,不能进行,反,反复测试,时,时的,GageR&RStudy,Sample,不能进行,反,反复检查,时,时,(,例,破坏检查,),从,15,个,batch,中各取,2,个部品,并且假设,同,同,batch,内的,部品是一,样,样的,.,3,个人进行,了,了测试,.,用枝分试,验,验法分析,测,测试系统,.,Example,测试结果,GageR&RStudy -NestedANOVA,Nested ANOVATable,SourceDFSSMSFP,Operator20.01420.00708 0.003850.99615,Part(No)(Operator)1222.05521.83794 1.425490.25516,Repeatability1519.34001.28933,Total2941.4094,Gage R&R,%Contribution,SourceVarComp(of VarComp),TotalGage R&R1.2893382.46,Repeatability1.2893382.46,Reproducibility0.000000.00,Part-To-Part0.2743017.54,TotalVariation1.56364100.00,StdDevStudyVar%StudyVar,Source(SD)(5.15*SD)(%SV),TotalGage R&R1.135495.8477790.81,Repeatability1.135495.8477790.81,Reproducibility0.000000.000000.00,Part-To-Part0.523742.6972541.88,TotalVariation1.250456.43984100.00,NumberofDistinctCategories=1,分析了,的,的,Gage R&R,值超出,30%,并且,Number ofDistinct Categories,是,1,所以要求改,善,善测试系统,!,GageR&R,的贡献量比,部,部件变異,引起的贡献,量,量大很多,所以仪器,测试系统不,合,合适,对再现性的,贡,贡献量是,0的反面，,即,即重复性的,贡,贡献量是,GageR&R,的全部,所以找出影,响,响,重复性的因,素,素后进行改,善,善,.,Minitab,分析结果,图表分析结,果,果,Minitab,使用方法,(Stat,Quality Tools,GageR&R Study(Nested),结果的 解,释,释,4),5),3),1 :,因,GRR,的变異量大,所以要改善,测,测试系统的,不,不适合和重,复,复性,.,2 : 处,于,于管制状态,所以可判,断,断测量上有,一,一致性.,3 : 因,全,全部都在管,制,制的规格线,内,内,所以不适合,用,用在部品间,有,有无变異的,检,检查,.,4 :,同样的人对,同,同样的部件,进,进行测试时,存,存在大的差,异,异,所以重复性,上,上有问,题及需要改,善,善,.,5 :,测试人员测,出,出的值的平,均,均值比较接,近,近,所以再现性,良,良好,.,对分析出来,结,结果的对策,重复性误差,比,比较大时,-,因测量仪器,的,的变異比较,大,大,.,-,仪器保全不,足,足,-,使用不合适,的,的仪器,-,仪器的固定,夾,夾具或者位,置,置问题,再现性误差,大,大时,-,因人的变異,比,比较大,.,-,测量者对使,用,用和读,Gage,还不够熟悉,. -,需要对测量,者,者进行培训,- Gage,的刻度不够,准,准确,.,测量的误,差,差或者变,異,異的要素,- I,仪器,:,仪器之间,的,的差异,刻度频度,之,之间的差,异,异,- P,测量方法,:,读仪器的,方,方法之间,的,的差异,测量方法,的,的差异,- E,测量条件,:,湿度,温度,压力等作,业,业环境之,间,间的差异,- W,测量样本,:,样本之间,的,的变異,- P,测量者,:,测量者之,间,间的差异,实验室之,间,间的差异,作业班次,之,之间的差,异,异,属性数据,测,测量系统,分,分析AttributeMSA,Kappa属性测,量,量系统,属性/顺,序,序测量系,统,统使用了,接,接受/拒,绝,绝标准或,分,分级，例,如,如， 用,(1-5),确定是否,达,达到可以,接,接受的质,量,量水平,Kappa,技术可以,用,用来评估,这,这些属性,和,和顺序测,量,量系统,你真的拥,有,有太多的,属,属性数据,吗,吗,?,很多检验,过,过程能够,收,收集连续,数,数据，但,选,选择属性,数,数据以简,化,化检验员,的,的任务,例如，很,多,多功能测,验,验将连续,地,地评估一,项,项产品（,温,温度、承,载,载力，硬,度,度等等）,并,并以通过/失败记,录,录其结果,设法获取,连,连续数据,属性和顺,序,序测量,属性和顺,序,序测量经,常,常依靠主,观,观分类或,分,分级,例子包括,：,：,把部件特,征,征分级为,好,好或坏,在品尝之,后,后分级葡,萄,萄酒的香,味,味和口感,从1到5,给,给雇员的,表,表现分级,给体操打,分,分,在利用这,些,些测量系,统,统之前，,我,我们应该,评,评估它们,吗,吗？,不评估它,们,们的后果,是,是什么呢,？,？,测量系统,分,分析 ,属,属性数,据,据,什么方法,适,适于评估,属,属性测量,系,系统？,属性系统, 同等,处,处理所有,误,误分类的,Kappa,技术,顺序系统,考虑误,分,分类等级,的,的,Kappa,技术,例如，如,果,果我们从1到5判,断,断一油漆,产,产品的等,级,级，检验,员,员,A,把它评为1级，检,验,验员,B,评为5级,，,，比起检,验,验员,A,把它评为4级而检,验,验员,B,评为5级,来,来，具有,更,更大的误,分,分类,数据类型,常态:,包含不具,有,有排序基,础,础或可以,分,分别出量,的,的差别的,数,数字，例,如,如,例子:,一公司中:,A,部门、,B,部门、,C,部门,一车间中: 机,器,器1、机,器,器,2、,机器,3,运输的类,型,型:,船,船、火车,、,、飞机,顺序:,包含可以,分,分等级的,数,数字。但,是,是不能根,据,据该标度,推,推断出数,字,字之间差,别,别。,例子：,产品性能: 优秀,、,、很好、,好,好、一般,、,、差,品尝试验,：,： 味,淡,淡、辣、,很,很辣、辣,得,得难受,客户调查,：,： 强,烈,烈满意、,满,满意、不,满,满意、强,烈,烈不满意,Kappa技术,Kappa,适用于非,定,定量系统,，,，如,好或坏,通过/不,通,通过,区分声音(嘶嘶,声,声、叮当,声,声、重击,声,声,),區分色彩,亮,亮度,通过/失,败,败,Kappa技术,适用于属,性,性数据的,Kappa,同等处理,所,所有误分,类,类,要求单元,之,之间相互,独,独立，并,且,且檢驗员,或,或分级员,是,是独立作,出,出分级的,要求评估,类,类别是相,互,互排斥的,操作定义,（,（检查标,准,准）,存在着一,些,些质量特,点,点，或者,难,难以定义,或,或者定义,很,很耗费时,间,间,要一致地,评,评估分类,，,，几个单,元,元必须由,一,一个以上,的,的评估人,或,或判定人,作,作出分类,如果评估,员,员之间达,成,成足够的,一,一致，那,么,么就有可,能,能，尽管,不,不能保证,，,，分级是,正,正确的,如果评估,员,员不能达,成,成足够的,一,一致，那,么,么分级的,可,可用性就,很,很有限了,差劲的属,性,性测量系,统,统几乎总,是,是可以归,咎,咎于,差劲的操,作,作定义,留意事项,樣品应选,定,定代表,Process,的樣品。,任意选定,25,个樣品时,，,，以下能,成,成为向导,。,。,把平时检,查,查的作业,者,者选定为,作,作业者的,选,选定对象,，,，并成为,Blind Appraisal,.,计数型,GageR&R,很难区分良,/,不率的樣品,20%30%,不易区分良,/,不率的樣品,30%40%,比较容易区分良,/,不率的樣品,30%40%,很容易区分良,/,不率的樣品,0%20%,属性测量,系,系统中的,和,风险,风险/生,产,产者风险,合格产品,被,被拒绝,不必要的,报,报废/返,工,工的原因,被人为削,减,减的过程,性,性能,风险/消,费,费者风险,接受了不,合,合格产品,不满意的,客,客户,夸大的过,程,程性能,结果?,哪些是重,要,要的应关,心,心的问题,？,？,如果检验,员,员之间和,内,内部不能,达,达成很好,的,的一致，,会,会有什么,风,风险呢？,次品正在,流,流向下一,步,步操作或,客,客户吗？,优质品正,在,在被返工,或,或处理掉,吗,吗？,评,估,估,的,的,标,标,准,准,是,是,什,什,么,么,？,？,如,何,何,度,度,量,量,一,一,致,致,性,性,？,？,什,么,么,是,是Kappa?,Pobserved,判,定,定,员,员,一,一,致,致,同,同,意,意,的,的,单,单,元,元,的,的,比,比,率,率=,判,判,定,定,员,员,一,一,致,致,判,判,定,定,为,为,优,优,良,良,的,的,比,比,率,率+,判,判,定,定,员,员,一,一,致,致,判,判,定,定,为,为,次,次,劣,劣,的,的,比,比,率,率,Pchance,预,期,期,偶,偶,然,然,达,达,成,成,一,一,致,致,的,的,比,比,率,率=,（,（,判,判,定,定,员,员,A,判,定,定,为,为,优,优,良,良,的,的,比,比,率,率*,判,判,定,定,员,员,B,判,定,定,为,为,优,优,良,良,的,的,比,比,率,率,）,）+,（,（,判,判,定,定,员,员,A,判,定,定,为,为,次,次,劣,劣,的,的,比,比,率,率*,判,判,定,定,员,员,B,判,定,定,为,为,次,次,劣,劣,的,的,比,比,率,率,）,）,注,意,意,：,：,上,上,述,述,等,等,式,式,适,适,用,用,于,于,两,两,类,类,分,分,析,析,，,，,即,即,优,优,良,良,或,或,次,次,劣,劣,Kappa,要,达,达,成,成,完,完,全,全,一,一,致,致,，,，,Pobserved=1,且,K=1,一,般,般,说,说,来,来,，,，,如,如,果,果,Kappa,值,低,低,于,于0.7，,那,那,么,么,测,测,量,量,系,系,统,统,是,是,不,不,适,适,当,当,的,的,如,果,果,Kappa,值,为,为0.,9,或,更,更,高,高,，,，,那,那,么,么,测,测,量,量,系,系,统,统,是,是,优,优,秀,秀,的,的,Kappa,的,下,下,限,限,为,为,0,到-1,如,果,果,Pobserved=Pchance,那,么,么,K=0,因,而,而,Kappa,值,为,为,0,表,示,示,达,达,成,成,一,一,致,致,和,和,随,随,机,机,偶,偶,然,然,预,预,期,期,达,达,成,成,的,的,一,一,致,致,是,是,一,一,样,样,的,的,Kappa,量,测,测,能,能,力,力,评,评,价,价,指,指,标,标,上,面,面,的,的,判,判,断,断,基,基,准,准,根,根,据,据,Project,的目标,有,有可能,变,变更。,举个例,，,，不良,率,率,0.1%0.001%,改善课,题,题的情,况,况下检,出,出率必,须,须为,100%.,满足指,数,数,40%,60%,改善课,题,题时，,如,如果检,出,出率是,70%,以上就,可,可以被,选,选择。,基本上,，,，达不,到,到,100%,时，必,须,须调查,其,其原因,。,。,判断基准,(,良好,),判断基准,(,考虑,),判断基准,(,不足,),判断指标,90% ,7090%,70% ,计数型,Gage R&R,属性测,量,量系统,指,指导,在选择,研,研究的,部,部件时,，,，要考,虑,虑以下,几,几方面,因,因素：,如果你,只,只有两,个,个类别,，,，优良,和,和次劣,，,，你至,少,少应该,选,选择20个优,良,良品和20个,次,次劣品,最多可,选,选择50个,优,优良品,和,和50,个,个次劣,品,品,尽量保,持,持大约50%,的,的优良,品,品和50%的,次,次劣品,选择不,同,同程度,的,的优良,和,和次劣,属性测,量,量系统,指,指导,如果你,的,的类别,超,超过2,种,种，其,中,中一类,是,是优良,，,，其它,类,类别是,不,不同的,缺,缺陷方,式,式，那,么,么你至,少,少应该,选,选择大,约,约50%的优,良,良品和,每,每種缺,陷,陷方式,中,中的最,少,少为10%的,产,产品,你可以,把,把一些,缺,缺陷方,式,式合并,称,称为“,其,其它”,这些类,别,别应该,互,互相排,斥,斥，否,则,则它们,应,应该合,并,并起来,分级员,内,内部/,重,重复性,考,考虑,让每个,分,分级员,至,至少两,次,次判定,同,同一单,元,元,为每个,分,分级员,建,建立独,立,立的,Kappa,表，计,算,算他们,的,的,Kappa,值,如果某,个,个分级,员,员的,Kappa,测量值,很,很小，,那,那么该,分,分级员,自,自己没,有,有很好,地,地重复,判,判定,如果分,级,级员自,己,己没有,很,很好地,重,重复判,定,定，那,么,么他也,不,不能和,其,其它分,级,级员很,好,好的做,重,重复判,定,定，这,将,将掩盖,其,其它分,级,级员内,部,部重复,判,判定的,好,好坏,根据每,个,个分级,员,员的首,次,次判定,建,建立一,个,个,Kappa,表，计,算,算不同,分,分级员,之,之间的,Kappa,值,不同分,级,级员之,间,间的,Kappa,值将进,行,行两两,对,对比,(,A,和,B,B,和,C,A,和,C),Kappa,例,例子#1,Bill Blackbelt,正在努,力,力改进,一,一个具,有,有高退,货,货率的,油,油漆过,程,程,在工程,早,早期，,由,由于很,明,明显的,检,检验员,之,之间和,检,检验员,内,内部的,差,差别，,所,所以测,量,量系统,就,就是一,个,个关注,的,的问题,下一页,的,的数据,是,是在测,量,量系统,研,研究中,收,收集的,。,。,需要计,算,算每个,操,操作员,的,的,Kappa,和操作,员,员之间,的,的,Kappa,考虑下,列,列数据,分级员A的,交,交叉表,在每个,单,单元格,中,中填入,收,收集到,的,的信息,交叉表,第一格,代,代表分,级,级员,A,在第一,次,次,和第二,次,次测量,中,中判定,为,为优良,的,的,次数,交叉表,第二格,代,代表分,级,级员,A,在第一,次,次测量,中,中判定,一,一个单,元,元为次,劣,劣，在,第,第二次,测,测量中,判,判定为,优,优良的,次,次数,交叉表,第三格,代,代表分,级,级员,A,在第一,次,次测量,中,中判定,一,一个单,元,元为优,良,良，在,第,第二次,测,测量中,判,判定为,次,次劣的,次,次数,交叉表,第四格,代,代表分,级,级员,A,在第一,次,次测量,和,和第二,次,次测量,中,中判定,一,一个单,元,元为次,劣,劣的次,数,数,交叉表,边格的,数,数字代,表,表行和,列,列的总,和,和,交叉表-比例,分级员,A,比例,下表代,表,表上表,的,的数据,，,，其中,每,每个单,元,元格用,总,总数的,百,百分比,来,来表示,代表10/20,交叉表-比例,由行和,列,列的总,和,和计算,而,而得,对,Kappa,的定义,将,将有所,不,不同，,取,取决于,我,我们是,在,在定义,分,分级员,内,内部,Kappa，,还是在,定,定义分,级,级员之,间,间的,Kappa,记得怎,样,样计算,Kappa,吗?,P,observed,判定,员,员一,致,致同,意,意的,单,单元,的,的比,率,率=,判,判定,员,员,A/B,一致,判,判定,为,为优,良,良的,比,比率+判,定,定员,A/B,一致,判,判定,为,为次,劣,劣的,比,比率,P,chance,预期,偶,偶然,达,达成,一,一致,的,的比,率,率=,（,（判,定,定员,A,判定,为,为优,良,良的,比,比率*判,定,定员,B,判定,为,为优,良,良的,比,比率,）,）+,（,（判,定,定员,A,判定,为,为次,劣,劣的,比,比率*判,定,定员,B,判定,为,为次,劣,劣的,比,比率,）,）,P,observed,等于,上,上表,对,对角,线,线上,概,概率,的,的总,和,和：,P,observed,=(0.500+0.350)=0.850,P,chance,等于,每,每个,分,分类,概,概率,乘,乘积,的,的总,和,和：,P,chance,=(0.600*0.55)+(0.400*0.45)=0.51,那么,K,raterA,=(0.85-0.51)/(1-0.51)=0.693,计算,分,分级,员,员A,的,的Kappa,K,RaterB,=,数字,比例,计算,分,分级,员,员B,的,的Kappa,分级,员,员之,间,间的Kappa,我们,使,使用,相,相同,程,程序,估,估计,分,分级,员,员之,间,间的,Kappa,计算,中,中，,我,我们,将,将限,于,于我,们,们感,兴,兴趣,的,的一,对,对检,验,验员,的,的首,次,次判,定,定,如果,有,有检,验,验员,的,的重,复,复性,很,很差,（,（低,于,于85%,）,），,那,那么,在,在计,算,算检,验,验员,间,间分,级,级中,不,不用,到,到他/她,Kappa,分,分级,员,员A,对,对分,级,级员B,两个,分,分级,员,员都,判,判定,为,为优,良,良的,次,次数,(,使用,首,首次,测,测量),分级,员,员之,间,间的Kappa,分级,员,员,A,判定,一,一单,元,元为,优,优良,而,而分,级,级员,B,判定,为,为次,劣,劣的,次,次数,（,（使,用,用首,次,次测,量,量）,分级,员,员A,对,对分,级,级员B的Kappa,分级,员,员,A,判定,一,一单,元,元为,优,优良,而,而分,级,级员,B,判定,为,为次,劣,劣的,次,次数,（,（使,用,用首,次,次测,量,量）,分级,员,员之,间,间的Kappa,两个,分,分级,员,员都,判,判定,为,为次,劣,劣的,次,次数,(,使用,首,首次,测,测量,),分级,员,员之,间,间的Kappa,数,数字,计算,分,分级,员,员之,间,间的,Kappa:,下表,代,代表,上,上表,中,中的,数,数据,，,，其,中,中每,个,个单,元,元格,以,以总,数,数的,百,百分,比,比来,表,表示,对,Kappa,的定,义,义将,有,有所,不,不同,，,，取,决,决于,我,我们,是,是在,定,定义,分,分级,员,员内,部,部,Kappa，,还是,在,在定,义,义分,级,级员,之,之间,的,的,Kappa,记得,怎,怎样,计,计算Kappa吗?,P,observed,判定,员,员一,致,致同,意,意的,单,单元,的,的比,率,率=,判,判定,员,员一,致,致判,定,定为,优,优良,的,的比,率,率+,判,判定,员,员一,致,致判,定,定为,次,次劣,的,的比,率,率,P,chance,预期偶然,达,达成一致,的,的比率=,（,（判定员,A,判定为优,良,良的比率*判定员,B,判定为优,良,良的比率,）,）+（判,定,定员,A,判定为次,劣,劣的比率*判定员,B,判定为次,劣,劣的比率,）,）,P,obs