计数型及计量型分析

Pg1计数型及计量型分析JOESPH2011-10-16Pg2课程目录量测系统分析MSA基本术语计量型数据分析方法计数型数据分析方法MSA目的量测系统准确性精确度量测一致性KAPPA技术应用案例分析步骤简易分析方法ANOVA法分析结果判读Pg3总变异=量测变异（人与设备）+产品（制程）变异因此，量测变异太大时，会影响我们对真实制程变异的判断：MSA目的：1、检查量测系统变异/偏差之大小（数据可靠性）2、分析决定此变异/偏差的因素（量具适用性）MSA：MeasurementSystemAnalysisPg4测量系统：是用来对被测量特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；即用来获得测量结果的整个过程。量具（Gauge）：泛指各种量测设备，含生产及检验设备.基础术语Pg5准确性Accuracy精确度Precision量测系统基本要求+（Accuracy）误差类别量测系统基础术语Pg6偏倚（Bais）：测量的观测平均值和基准值之间的差异稳定性(Stability)：量测值偏倚不会随时间而变化或异常值线性(Linearity)：在设备的预期操作(测量)范围内偏倚的不同被称为线性。线性可以被认为是关于偏倚大小的变化。值1值2基础术语真值(参考值)观测平均值偏差稳定性Time2Time1Pg7重复性(Repeatability)：由同一操作者用使用同一个量具，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量变异（即量测仪器所产生的变异）再现性(Reproducibility)：由不同的操作者使用同一个量具，测量一个零件的同一特性时产生的测量平均值的变异（即量测员所产生的变异）GR&R：是重复性和再现性合成变差的一个估计。换句话说，GRR等于系统内部和系统之间的方应的总和。σ2GRR=σ2再现性+σ2重复性基准值GR&R基础术语好的重复性不好重复性参考值平均值平均值CBACBA好的再现性不好的再现性参考值Pg8请给出以下图示答案Pg9MSA第三版快速指南一个“好”的量测系统应该具备哪些特点？准—偏倚小；线性好；稳—稳定性好；重复性好---重复测量结果一致；再现性---不同人测量结果一致好；Pg10数据类型MSA方法基本计量型（连续数据）均值和极差，方差分析（ANOVA），偏倚，线性，控制图基本计数型（离散数据）信号探测，假设试验分析两元数据一致性KAPPA技术（只有两个选择）多元数据一致性（具有两个以上选择）不可重复数据控制图、方差分析（ANOVA）多重系统、量具或试验台控制图，方差分析（ANOVA），回归分析MSA第三版快速指南Pg11案例:MR测量仪量测系统分析取10个样本,请3个测量者分别测量3次/PCS;测得MR数据如下。请问：该量测系统可靠否？解答：1.测得数据整理;(openworksheet:MSA-MR(计量型数据C))2.GageR&R分析;MINITAB:Stat-Qualitytools-GageStudy-GageR&R(crossed)3.MINITAB分析结果判读;计量型（连续数据）Pg12计量型（连续数据）步骤一:数据整理NOTE:1）样本应涵盖范围尽量广。（公差上下限及中心值甚至不良品样本）2）同一测试员不要连续测量同一样本。（样本编号、间隔、无序）3）数据整理时切记:样本&测试者&测值一定要一一对应。Pg13计量型（连续数据）步骤二:MINITAB操作可重复测量计量型数据GageR&R99%置信度规格公差①②③Pg14计量型（连续数据）步骤二:结果判读GageR&RStudy-ANOVAMethodTwo-WayANOVATableWithInteractionSourceDFSSMSFP样本912390.91376.77183.9940.000测试员218.99.431.2610.307样本*测试员18134.77.481.2200.275Repeatability60368.06.13Total8912912.5GageR&RStudyVar%StudyVar%ToleranceSourceStdDev(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)TotalGageR&R2.558213.174720.3021.96Repeatability2.538613.074020.1521.79Reproducibility0.31561.62552.502.71测试员0.31561.62552.502.71Part-To-Part12.339363.547497.92105.91TotalVariation12.601764.8988100.00108.16NumberofDistinctCategories=6变异显著性≦0.05(5%)表示变异显著%StudyVar各项变异占总变异的百分比≦30%合格%Tolerance各项变异占规格公差的百分比≦30%合格测量仪器的分辩率;要求≧4Pg15计量型（连续数据）步骤二:结果判读PercentPart-to-PartReprodRepeatGageR&R100500%Contribution%?Study?Var%ToleranceSampleRange1050_R=3.4UCL=8.75LCL=0ABCSampleMean0-20-40__X=-16.83UCL=-13.35LCL=-20.31ABC样本109876543210-20-40测试员CBA0-20-40样本Average109876543210-20-40测试员ABCGagename:Dateofstudy:Reportedby:Tolerance:Misc:ComponentsofVariationRChartby测试员XbarChartby测试员MRby样本MRby测试员测试员*样本InteractionGageR&R(ANOVA)forMRPg16Pg17%Tolerance：比较测量误差相对规格公差大小，用以判断该量测系统可否用来测量产品合格性。（%GR&R）%StudyVar：用来比较测量误差与过程误差大小，用以判断该量测系统可否用于过程控制的指标。Pg18Pg19Pg20X均值图：控制线从测量误差计算出来（测量误差越小，控制线越窄）；大多数点在控制线之外---表示满意操作员能够区别不同部件。极差图：所有点都应该在控制线内---表示测量试验中没有非常规值；使用此图可了解操作员是否比其它人更具重复性。厚度图：操作员测量所有部件的平均值---操作员2读数较操作员1/3来的低；每个操作员读取数据的波动幅度。测量系统：TotalGageR&R:%StdVar/%ToleranceRepeatability/ReproducibilityPart-to-part:所测量部件之变异。图形判读Pg21厚度图：所测量部件之数据波动---上图中部件10数据波动比其它部件大交互作用图：不同操作员对每个部件所读取的数据之间相吻合程度。---对于部件2/6/7，测值基本一致；---Operator2测值普遍较小；---但Operator2对于部件6测值较Operator1要高（交互作用）Pg22σGage=?σrepe=?σrepo=?GR&R%ofTolerance=GR&R%ofStudyVariation=系统对于判断产品合格否可接受否？对于过程控制来说，该量测系统可接受否？该量测系统有足够分辨率吗？操作员对于量测系统误差有显著影响吗？设备对于量测系统误差有显著影响吗？练习题1、WU测值（CA100）2、BCSIZE（SIZE量测系统）3、MR（Rotation测量仪）Pg23练习题NOTE：GageR&R分析前先确保：量具分辨率；操作程序；量具准确性：偏倚---仪器校验/比对稳定性---比对线性---比对分析01634520163452差的鉴别能力好的鉴别能力Pg24基本计数型（离散数据）分析方法离散数据GageR&R目标估计总量一致性估计不一致的不同类型确定一致性可否接受寻找改进的机会离散数据GageR&R指标一致性总百分比---量化测量系统误差；可重复性一致性百分比---量化操作员个人误差；可再现性一致性百分比---量化操作员之间误差；Pg25chancechanceobservedPPPK1Pobserved判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员一致判定为次劣的比率Pchance预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比率*判定员B判定为优良的比率）+（判定员A判定为次劣的比率*判定员B判定为次劣的比率）要达成完全一致，Pobserved=1且K=1一般说来，如果Kappa值低于0.7，那么测量系统是不适当的如果Kappa值为0.9或更高，那么测量系统是优秀的Kappa技术Pobserved---判断一致性比率;Pchance---偶然达成一致比率;Pg26BillBlackbelt正在努力改进一个具有高退货率的油漆过程在工程早期，由于很明显的检验员之间和检验员内部的差别，所以测量系统就是一个关注的问题下一页的数据是在测量系统研究中收集的。需要计算每个操作员的Kappa和操作员之间的KappaKappa例子#1Pg27考虑下列数据FirstMea.SecondMea.FirstMea.SecondMea.FirstMea.SecondMea.PartAABBCC1GoodGoodGoodGoodGoodGood2BadBadGoodBadBadBad3GoodGoodGoodGoodGoodGood4GoodBadGoodGoodGoodGood5BadBadBadBadBadBad6GoodGoodGoodGoodGoodGood7BadBadBadBadBadBad8GoodGoodBadGoodGoodBad9GoodGoodGoodGoodGoodGood10BadBadBadBadBadBad11GoodGoodGoodGoodGoodGood12GoodGoodGoodBadGoodGood13BadBadBadBadBadBad14GoodGoodBadGoodGoodGood15GoodGoodGoodGoodGoodGood16BadGoodGoodGoodGoodGood17BadBadBadGoodBadGood18GoodGoodGoodGoodGoodGood19BadBadBadBadBadBad20BadGoodGoodBadBadBadKappa例子#1Pg28分级员A的应急表GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasure在每个单元格中填入收集到的信息Kappa例子#1Pg29GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasure应急表第一格代表分级员A在第一次和第二次测量中判定为优良的次数Kappa例子#1Pg30应急表第二格代表分级员A在第一次测量中判定一个单元为次劣，在第二次测量中判定为优良的次数GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasureKappa例子#1Pg31第三格代表分级员A在第一次测量中判定一个单元为优良，在第二次测量中判定为次劣的次数GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasureKappa例子#1Pg32第四格代表分级员A在第一次测量和第二次测量中判定一个单元为次劣的次数GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRaterASecondMeasureKappa例子#1Pg33GoodBadGood10212Bad178119RaterAFirstMeasureRate