6 Sigma_定义衡量阶段_衡量系统分析 MSA

1衡量系统分析MeasurementSystemAnalysis2内容衡量系统研究的应用衡量系统误差的组成可变计量R&R-ANOVA方法属性计量R&R(Repeat&Reproducibility)3六西格玛进程图—衡量系统分析优化衡量分析突破性策略特征分析在建立过程基线时验证衡量系统对于Y的合适性在进行DOE和验证解决方案时验证衡量系统的合适性在控制X时验证衡量系统的合适性改进控制在验证原因时验证衡量系统的合适性4衡量系统实例调整座椅位置所需的力度??调整力度此过程偏差中有多少是由于衡量设备和衡量方法造成的？5•为接受新的衡量设备提供标准•在不同的衡量设备之间进行比较•作为对可能有缺陷的计量器进行评估的依据•在修复和更新前后对衡量设备进行比较•为进行实际过程偏差和生产过程可接受性的计算提供所需的组成部分衡量系统研究的应用6衡量偏差的要点•没有完美的衡量系统•所有的衡量系统都有偏差•衡量系统中计量系统误差是以下因素的总和：–准确度(偏倚)Accuracy(Bias)–可重复性Repeatability–可复制性Reproducibility–稳定性Stability•GR&R研究是对一个衡量系统的可重复性和可复制性进行量化的方法•进行GR&R研究是为了评估计量器对于一个明确对象的适用性•准确度和稳定性都由刻度表示7准确度（偏倚）的定义所观察到的衡量平均值与被衡量物体实际平均值之差。观察平均值实际平均值精确度8可重复性的定义同一操作员用同一计量器对一件样品的相同特征进行多次衡量时得到的衡量偏差。可重复性9可复制性的定义不同操作员用同一计量器对一件样品的相同特征进行多次衡量时得到的衡量平均值的偏差。操作员A操作员B操作员C可复制性10稳定性的定义在不同时间对相同样品进行衡量所获得的至少两组衡量数据平均值的偏差。时间1时间2稳定性11计量系统误差的定义计量系统误差是准确度、可重复性、可复制性以及稳定性的偏差之和准确度+可重复性+可复制性+稳定性的偏差之和12可变计量R&R至少要有两名操作员（进行衡量的人员）参与。两名或三名操作员是比较典型的人数。至少要衡量十个件。同一类型产品至少要有10个部件才能表示完整的制造偏差情况。每位操作员要衡量每个部件两到三次。部件的衡量顺序应是随机的。要进行一次可变计量R&R的研究在对同一个部件进行重复衡量时，操作员并不知道他之前的操作员所作的衡量情况，这一点非常重要。13两种方法：可变计量器R&R对于产生偏差数据的衡量系统，minitab提供了两个评估计量R&R的方法。1.ANOVA法2.X&R法若衡量零部件，ANOVA法比X&R法更加精确，因为AVOVA法考虑到操作员与零部件的相互作用。14分解综合偏差部件之间的偏差ParttoPart衡量系统偏差计量器可重复性导致的偏差操作员可复制性导致的偏差部件对操作员的作用我们希望哪一个偏差部分大一点？综合偏差操作员15可变计量R&R研究的实例零部件操作员灵敏度1110.652110.603211.004211.005310.856310.807410.858410.959510.5510510.4511611.0012611.0013710.9514710.9515810.8516810.8017911.0018911.00191010.60201010.70零部件操作员灵敏度41130.5042130.5543231.0544231.0045330.8046330.8047430.8048430.8040530.5050530.5051631.0052631.0553730.9554730.9555830.8056830.8057931.0558931.05591030.85601030.80三个操作员，每人对十个部件操作两次。零部件操作员灵敏度21120.5522120.5523221.0524220.9525320.8026320.7527420.4028420.4029521.0030521.0531620.9532621.0533720.9534720.9035820.7536820.7037921.0038920.95391020.55401030.5016Minitab输出-AVOVA方法要适当地区别：AIAG推荐4个不同的目录大多数偏差是由于零部件之间的差别引起的偏差中只有一小部分是由衡量系统误差引起的相互作用是很重要的，所以AVOVA方法比X&R方法更精确17图表输出-ANOVA方法Part-to-PartReprodRepeatGageR&R100500Percent%Contribution%StudyVar0.100.050.00SampleRange_R=0.0383UCL=0.1252LCL=01231.000.750.50SampleMean__X=0.8075UCL=0.8796LCL=0.7354123109876543211.000.750.50Part3211.000.750.50Operator109876543211.000.750.50PartAverage123OperatorGagename:Dateofstudy:Reportedby:Tolerance:Misc:ComponentsofVariationRChartbyOperatorXbarChartbyOperatorResponsebyPartResponsebyOperatorOperator*PartInteractionGageR&R(ANOVA)forResponse18比较R&R和允许误差如果将全部允许误差范围输入minitab（在该情况下：USL-LSL=1.5），则会计算和显示计量器的误差比率USL-LSL=22.87(32.66÷1.5)方差贡献率标准差StdDev(SD)研究偏差%StudyVar研究偏差(%)%StudyVar允许误差(%)%Tolerance来源RemarkVarComp%Contribution(ofVarComp)=sqrt(varcomp)=6*SD(%StdDev)=SV/Toler全部计量R&R=R+R0.00443710.67%0.066610.3996632.66%26.64%可重复性Repeat0.0012923.11%0.035940.2156717.62%14.38%可复制性Reproducibility0.0031467.56%0.056090.3365427.50%22.44%操作员Operator0.0009122.19%0.030200.1812014.81%12.08%操作员*部件Operator*Part0.0022345.37%0.047270.2835923.17%18.91%部件ParttoPart0.03716489.33%0.192781.1566894.52%77.11%综合偏差0.041601100.00%0.203961.22378100%81.59%19如何计算数值•考虑“全部计量R&R”行：=6*0.066615=0.39966=6*标准差研究偏差066615.0004437.0总计量R&R偏差组成标准差===39966.0R&R计量100研究偏差%=´=研究偏差总研究偏差=26.64%1.50.39966R&R计量100允许误差%=´=研究偏差允许误差范围=32.66%1.22378方差贡献率标准差StdDev(SD)研究偏差%StudyVar研究偏差(%)%StudyVar允许误差(%)%Tolerance来源RemarkVarComp%Contribution(ofVarComp)=sqrt(varcomp)=6*SD(%StdDev)=SV/Toler全部计量R&R=R+R0.00443710.67%0.066610.3996632.66%26.64%综合偏差0.041601100.00%0.203961.22378100%81.59%20数字的含义计量R&R全部允许误差计量R&R全部研究偏差由R&R引起的偏差占全部允许误差的22.87%。由R&R引起的偏差占全部研究偏差的32.66%。21minitab图像输出—偏差的组成贡献率研究偏差允许误差部件之间可再现性可重复性计量R&R100500偏差的组成百分比若输入允许误差范围，该图表表示允许误差的百分比。22接受准则接受准则应同时符合“研究偏差%（R&R）”和“允许误差%”。R&R值（%）可接受性0%-10%优秀的计量器10%-30%仍可接受（根据应用的标准）30%不可接受23注意！方差贡献率（%）%ContributionRatioofVariances方差比率RatioofVariances标准差比率RatioofstandardDeviations接受准则不适用于贡献率。研究偏差（%）studyvariation允许误差（%）Tolerance24交易过程的GAGER&R以项目管理为例：•在项目期间……–计划要达到一个详细阶段目标所需的时间。–记录实际达到该阶段目标所花费的时间。–计算计划时间和实际使用时间的差值。数据表示的是“落后的周数”。25GageR&R数据（落后周数）注意项目经理和采购员在衡量同一事件上的差异！数据是“落后周数”以用于选择供应商。项目项目经理采购员10-37219136124406850-246234572319806696986101486260150100500-5021操作员的Xbar图样品平均值10987654321100500项目操作员操作员*项目的相互作用平均12贡献率（%）研究偏差（%）部件对部件可复制性可重复性GageR&R100500偏差组成百分比落后周数的计量R&R(ANOVA)minitab®输出27GageR&R结果•88.52%的观察偏差是由于项目经理和采购员评估同一事件的差异所引起的。•11.48%的观察偏差是由于项目之间的差异所引起的。计量R&R来源方差贡献率（%）全部计量R&R1948.088.52可重复性0.00.00可复制性1947.988.52部件252.711.48全部偏差2200.6100.00当前的衡量系统是否合适？28为何在衡量中会出现不一致要改进衡量系统，我们首先要了解引起不一致的原因在本案例中•当被问到：“选择最后供应商的日期是哪一天？”项目经理和采购员的理解不一致。•项目经理认为是我们何时开始和供应商一起工作。•而采购员则认为是何时发出采购定单。•另外，对于“最后供应商”所指的对象也会有不同的理解。是指100%的供应商呢还是90%的？或者只是主要部件的供应商？29改进衡量系统为了消除理解上的模糊不清，小组规定以“选择最后供应商日期”为定义。这个日期是：采购部将选料的书面通知寄给最后供应商以提供以下部件的日期。电子机械塑胶材料30练习:可变计量R&R1.分成三人小组。2.每组有一件衡量设备和10件物品进行衡量。3.三个操作员都要对每件物品衡量两次。确保在衡量部件时采取随机的衡量顺序，而且每一次衡量都是独立的。衡量完毕后把衡量结果记录在数据单上。4.把数据输入minitab并用ANOVA方法进行分析。5.此衡量系统是否合适？31属性计量R&R•在获得属性数据时，较好的可重复性和可复制性也同样重要。–比如，操作员A认为一个部件有表面瑕疵而操作员B对于认为该部件无瑕疵，那么该衡量系统就是有问题的。–同样，如果操作员A自己在对同一产品部件的重复衡量中得到不同的结论，那么该衡量系统也是不合适的。32属性衡量系统•属性衡量系统将每一个部件与标准作比较，并接受符合标准的部件。•屏幕效率是属性衡量系统正确辨别优差的能力。33进行属性计量R&R的方法1.从过程中选择至少30个部件。这些部件应能完整地表示出过程偏差的全部范围（优秀部件，缺陷部件，边缘部件）。2.由专家对每一个部件进行评估，将其分为“好”或者“不好”两类。3.每个操作员应独立并随机将部件评定为“好”或“不好”。4.把数据输入属性计量电子数据表来量化衡