msa測(cè)量系統(tǒng)分析概念-文庫(kù)吧
2025-02-02 11:56 本頁(yè)面
【正文】 品恰當(dāng)?shù)卮砹朔稚⒊潭仁呛苡幸饬x的 .)( )( Ratio SNMSpss測(cè)定系統(tǒng)偏差部分偏差=4.*恰當(dāng)?shù)臏y(cè)定系統(tǒng)可以進(jìn)行區(qū)別的范圍的個(gè)數(shù) 不同種類的個(gè)數(shù) SN = ratio5. 來(lái)源 % 貢獻(xiàn)度 % 研究變量 % 公差 Gage RR總計(jì) 可重復(fù)性 重制度 操作員 操作員 *PartID 部分 到 部分 變動(dòng)總計(jì) 清晰的分類數(shù)量 = 4minitab 執(zhí)行結(jié)果測(cè)定錯(cuò)誤的影響? 假如 P/T 比率很大， Cpk 值就會(huì)比真實(shí)值小 .? 假如 P/T 比率很大 , 概率分類錯(cuò)誤發(fā)生概率就變大 . ? 假如 P/T 比率小，利用管理圖來(lái)檢測(cè)工序的特別情況的時(shí)間就變長(zhǎng) .? 如果差別是復(fù)雜的，樣品大小能被減少的P/T 圖的影響%RR 的影響測(cè)定能力評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)% 貢獻(xiàn)度 %RR或 P/T 種類好 1% 10% ＞ 10考慮費(fèi)用重要性 10% 10 ~ 30% 4 ~ 9不能使用 ＞ 10% 30% 4測(cè)定錯(cuò)誤的修正與評(píng)價(jià)精確度精密度 散布平均值散布偏差 測(cè)定學(xué)習(xí) 糾正階段 方法與流程RR 學(xué)習(xí) 改善測(cè)定工具 改善測(cè)定方法 標(biāo)準(zhǔn)化4. 測(cè)定體系評(píng)價(jià)事前確認(rèn)事項(xiàng) 是否選擇了正確的測(cè)定系統(tǒng)？選定測(cè)定系統(tǒng)與重要的輸入輸出變量相關(guān)？ 要求測(cè)定系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)特征是令人滿意嗎 ? 測(cè)定體系評(píng)價(jià) : 實(shí)習(xí)階段 1? 核對(duì) M 階段理解和要求的一 致性? 目的– 確認(rèn)測(cè)定系統(tǒng)是否有統(tǒng)計(jì)特征– 找出環(huán)境因素是否影響測(cè)定系統(tǒng) ? 階段 2? 正規(guī)測(cè)定系統(tǒng)的持續(xù)維護(hù)? 通常 Gage RR 是第二階段的一部分? 二階段通常是下面的部分– 一般的修正項(xiàng)目– 維護(hù)方案但可獨(dú)立操作測(cè)定體系評(píng)價(jià)的決定? 評(píng)價(jià)流程決定的考慮內(nèi)容 與標(biāo)準(zhǔn)保持追蹤或聯(lián)系 盲目測(cè)量– 評(píng)價(jià)費(fèi)用和時(shí)間– 術(shù)語(yǔ)定義和統(tǒng)一– 與其它測(cè)定體系比較– 階段 2 運(yùn)轉(zhuǎn)頻率? 測(cè)定系統(tǒng)評(píng)價(jià)步驟完全用文件 證明? 在文件中包含的項(xiàng)目– 事例– 選擇部分的方法– 評(píng)價(jià)環(huán)境– 收集 data,記錄分析的方法– 重要技術(shù)的定義和概念 – 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定工具的保持、維護(hù)和 使用測(cè)量體系的評(píng)估檢查明細(xì)? 精密度 ,準(zhǔn)確度 , 公差 , P/T 比率 , % R/R, 趨勢(shì)圖的傾向是什么 ?? 變動(dòng)的原因是什么 , 測(cè)量誤差是多少 ?? 改善測(cè)量體系的必需事項(xiàng)是什么 ?? 是否向相關(guān)人員通報(bào)結(jié)果 ?? 誰(shuí)管理測(cè)量體系，誰(shuí)解決難題 ?? 來(lái)自系統(tǒng)的結(jié)果是一致的嗎 ?? 是否有測(cè)量體系的控制計(jì)劃 ?? 檢驗(yàn)與測(cè)量過(guò)程是否有文件證明？? 準(zhǔn)備好的詳細(xì)的程序圖 ?? 是詳細(xì)的測(cè)量體系和有定義的建立嗎 ?? 測(cè)量員是被訓(xùn)練過(guò)的或是經(jīng)過(guò)鑒定的 ?? 測(cè)量?jī)x器在固有周期是被校正過(guò)的？? 什么時(shí)候需要 , 顧客會(huì)與供應(yīng)商進(jìn)行聯(lián)系 ?5. 計(jì)算型數(shù)據(jù)的 Gage RR? 內(nèi)容 2 ~ 3 人員參與 通常測(cè)定 10 部分– 一般地反復(fù)測(cè)量 2 ~ 3 次 ? 流程(1)選擇 10 個(gè)樣品代表工序的長(zhǎng)期偏差– (2) 測(cè)定工具的校正(3) 隨機(jī)讓第一個(gè)人對(duì)所有樣品做一次測(cè)量（盲目測(cè)量 )(4). 讓第二個(gè)人像上面第一個(gè)人一樣測(cè)量（所有人員相同）(4) 用相同的方法反復(fù)做幾次(5) 將結(jié)果數(shù)據(jù)插入 minitab 進(jìn)行分析 .樣品的選擇? 樣品一般為 10 個(gè)，能代表工序散布 .? 如果樣品選擇接近工程平均值時(shí)，測(cè)定評(píng)價(jià)指標(biāo)會(huì)比實(shí)際差 . ? 若選擇比工程散布大的范圍抽取樣品，測(cè)定評(píng)價(jià)能力指標(biāo)顯示為比實(shí)際好 . 人員選定和盲目測(cè)定? 操作人員選擇– 利用測(cè)定評(píng)價(jià)工具，人員需收集或檢查數(shù)據(jù)一定次數(shù) .– 檢查是否執(zhí)行，評(píng)價(jià)沒(méi)有通告? 盲目測(cè)定– 為避免操作人員不受前次測(cè)量數(shù)據(jù)的影響（他本人或其它人的測(cè)量）必須不讓他知道測(cè)量的樣品是什么 .– Hawthorne影響的預(yù)防數(shù)據(jù)表準(zhǔn)備parts工人 1 工人 2工人 3measure12 3 1 2 3 1 2 312345678910 minitab 分析例 )我們做 minitab 數(shù)據(jù)表 , 3 個(gè)作業(yè)者， 10個(gè)樣品， 3 次測(cè)量? Stat Quality Tools Gage RR Study(Crossed…)Minitab提供了 ANOVA 法和 Xbar 分析工具 ANOVA 是較高級(jí)的 .C1 SAMPLEC2 MEASURERC3 VALUESAMPLE MEASURER VALUESAMPLEMEASURERVALUE輸入 minitab 數(shù)據(jù)表MinitabCalcMake Patterned Data例 )我們做 minitab 數(shù)據(jù)表 , 3 個(gè)作業(yè)者， 10個(gè)樣品， 3 次測(cè)量minitab graph (1)分析它意味著 , “如果數(shù)據(jù)不統(tǒng)一樣品就不能代表一個(gè)工程的散布？ ”代表 “ 選擇樣本可以很好地代表一個(gè)工程的散布 ?” minitab 圖 (2)的分析coinMisc:Tolerance:Reported by:Date of study:Gage name:0321Xbar Chart by operatorSample MeanX===0321R Chart by operatorSample RangeR===+0010 9 8 7 6 5 4 3 2 1
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