【正文】 系統(tǒng)本身的變異并從變異扣除流程 “ Repeatability ” （重復(fù)性）及 “ Reproducibility ”（再 現(xiàn)性）是測量誤差的主要的來源需獲得的資訊? 測量誤差的程度有多 嚴(yán)重 ？? 測量誤差的 來源 何在？? 經(jīng)過長時間使用，工具是否仍維持 穩(wěn)定 ？? 該工具是否 勝任 這個分析？? 如何 改善 測量系統(tǒng)？ 測量系統(tǒng)的評價 （適合性）（適合性） ：： P/T值值 →→ 測量精確度測量精確度 /產(chǎn)品公差產(chǎn)品公差* 注意：注意： 99%的測量系的測量系統(tǒng)變異，統(tǒng)變異， P/T= 公差公差 σ 100%●● 判斷標(biāo)準(zhǔn)判斷標(biāo)準(zhǔn)：：●● 最佳情形：最佳情形： ≤10%●● 可接受情形：可接受情形： ≤30%：測量變異指標(biāo)： %R＆＆ R值值 →→ 測量變異量測量變異量 /流程總變異量流程總變異量%R＆＆ R= σσ 測量測量σσ 總變量總變量 100%●● 判斷標(biāo)準(zhǔn)：判斷標(biāo)準(zhǔn)：●● 最佳情形：最佳情形： ≤10%●● 可接受情形：可接受情形： ≤30%P/T=20%P/T=50%P/T=100%%R ＆＆ R=20%%R ＆＆ R=100%%R ＆＆ R=50%測量系統(tǒng)變異（測量系統(tǒng)變異（ ⅠⅠ ））產(chǎn)品公差產(chǎn)品公差LSL USL觀察所得流程變異（總觀察所得流程變異（總））一一、二二、三三、一、一、 ①① 測量此流程的系統(tǒng)選擇較恰當(dāng)，測量此流程的系統(tǒng)選擇較恰當(dāng)， P/T=20%＜＜ 30% 。 ② 測量系統(tǒng)本身差異也可忽略，測量系統(tǒng)本身差異也可忽略， %RR =20%＜＜ 30% 。 ③ 該流程總變異量等于產(chǎn)品公差，說明能滿足產(chǎn)品的設(shè)計公差要求．該流程總變異量等于產(chǎn)品公差，說明能滿足產(chǎn)品的設(shè)計公差要求．二、二、 ①① 選用的測量系統(tǒng)不合適，選用的測量系統(tǒng)不合適， P/T=50%＞＞ 30% 。 ② 測量系統(tǒng)本身變異過大測量系統(tǒng)本身變異過大 ,無法忽略，無法忽略， %RR=50%＞＞ 30% 。 ③ 因此因此 ,觀察所得流程總變量不準(zhǔn)確觀察所得流程總變量不準(zhǔn)確 ,能否滿足產(chǎn)品公差要求能否滿足產(chǎn)品公差要求 ,不可知不可知 . ④ 建議建議 :改變測量系統(tǒng)；重新校正測量系統(tǒng)；重新測量流程變異改變測量系統(tǒng)；重新校正測量系統(tǒng)；重新測量流程變異 .三、三、 ①① 選用的測量系統(tǒng)完全不合適，選用的測量系統(tǒng)完全不合適， P/T=100%＞＞ 30% 。 ② 測量系統(tǒng)變異大得已經(jīng)蓋流程變異的真實體現(xiàn)，測量系統(tǒng)變異大得已經(jīng)蓋流程變異的真實體現(xiàn)， %RR=100%＞＞ 30%。 ③ 觀察所得流程變異值已無意義觀察所得流程變異值已無意義 . ④ 建議建議 :改變測量系統(tǒng)；重新校正測量系統(tǒng)；重新測量流程變異改變測量系統(tǒng)；重新校正測量系統(tǒng)；重新測量流程變異 . 測量系統(tǒng)變異（測量系統(tǒng)變異（ ⅠⅠ ）） 說明說明P/T=50%P/T=100%P/T=200%%R＆＆ R=25%%R＆＆ R=100%%R＆＆ R=50%測量系統(tǒng)變異（測量系統(tǒng)變異（ ⅡⅡ ））產(chǎn)品公差產(chǎn)品公差LSL USL觀察所得流程變異（總）觀察所得流程變異（總）一一、二二、三三、測量系統(tǒng)變異（測量系統(tǒng)變異（ ⅡⅡ ）說明）說明一、一、 ①① 該測量系統(tǒng)不合適，無法正確分辨產(chǎn)品規(guī)格，該測量系統(tǒng)不合適，無法正確分辨產(chǎn)品規(guī)格， P/T=50%＞＞ 30% 。 ② 該測量系統(tǒng)變異尚可接受，并忽略，該測量系統(tǒng)變異尚可接受，并忽略， %RR=25%＜＜ 30%。 ③ 該流程總變異過大，但此測量值并不可信該流程總變異過大，但此測量值并不可信 . ④ 建議：改用合適的測量系統(tǒng)；重新測量流程變異。建議：改用合適的測量系統(tǒng)；重新測量流程變異。二、二、 ①① 選用的測量系統(tǒng)完全不合適，選用的測量系統(tǒng)完全不合適， P/T=100%＞＞ 30% 。 ② 該測量系統(tǒng)的變異過大該測量系統(tǒng)的變異過大 ,無法忽略，無法忽略， %RR=50%＞＞ 30%。 ③ 該流程測量值不可信該流程測量值不可信 . ④ 建議建議 :改用合適的測量系統(tǒng)；重新校正后；重新進(jìn)行流程測量。改用合適的測量系統(tǒng)；重新校正后；重新進(jìn)行流程測量。三、三、 ①① 選用的測量系統(tǒng)完全不合適，選用的測量系統(tǒng)完全不合適， P/T=200%＞＞ 30% 。 ② 該測量系統(tǒng)的變異過大該測量系統(tǒng)的變異過大 ,無法忽略，無法忽略， %RR=100%＞＞ 30%。 ③ 該流程測量值不可信該流程測量值不可信 . ④ 建議建議 :改用合適的測量系統(tǒng)；重新校正后；重新進(jìn)行流程測量。改用合適的測量系統(tǒng)；重新校正后；重新進(jìn)行流程測量。P/T=10%P/T=20%P/T=50%%R＆＆ R=20%%R＆＆ R=100%%R＆＆ R=40%測量系統(tǒng)變異（測量系統(tǒng)變異（ ⅢⅢ ））產(chǎn)品公差產(chǎn)品公差LSL USL觀察所得流程變異（總）觀察所得流程變異（總）一一、二二、三三、測量系統(tǒng)變異（測量系統(tǒng)變異（ ⅢⅢ ）說明）說明一、一、 ①① 該測量系統(tǒng)非常合適，可正確體現(xiàn)產(chǎn)品公差，該測量系統(tǒng)非常合適，可正確體現(xiàn)產(chǎn)品公差， P/T=10%＜＜ 30%。 ② 該測量系統(tǒng)的變異較小，可忽略，該測量系統(tǒng)的變異較小，可忽略， %RR=20%＜＜ 30%。 ③ 該流程總變異小于產(chǎn)品公差要求該流程總變異小于產(chǎn)品公差要求 ,產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性好產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性好 。 ④ 建議：調(diào)整產(chǎn)品公差或者放寬流程控制，以降低成本。建議：調(diào)整產(chǎn)品公差或者放寬流程控制，以降低成本。二、二、 ①① 選用的測量系統(tǒng)合適，選用的測量系統(tǒng)合適， P/T=20%＜＜ 30% 。 ② 但該測量系統(tǒng)的變異較大但該測量系統(tǒng)的變異較大 ,不能忽略，不能忽略， %RR=40%＞＞ 30%。 ③ 觀察所得流程總變異量不準(zhǔn)確觀察所得流程總變異量不準(zhǔn)確 . ④ 建議建議 :重新校正測量系統(tǒng)后，再次測量流程。重新校正測量系統(tǒng)后，再次測量流程。三、三、 ①① 選用的測量系統(tǒng)不合適，選用的測量系統(tǒng)不合適， P/T=50%＞＞ 30%。 ② 該測量系統(tǒng)的變異大得覆蓋總流程變異，該測量系統(tǒng)的變異大得覆蓋總流程變異， %RR=100%＞＞ 30% 。 ③ 觀察所得流程變異值無意義觀察所得流程變異值無意義 . ④ 建議建議 :改用合適的測量系統(tǒng)；重新校正后；重新進(jìn)行流程測量改用合適的測量系統(tǒng)；重新校正后；重新進(jìn)行流程測量。Minitab 練習(xí)流程能力及測量誤差? 假設(shè)有一個 標(biāo)準(zhǔn)差是 5 ，平均數(shù) 70單位 流程? 同時有有個測量系統(tǒng)，其測量誤差與流程誤差相同： 5 Sigma? 使用 Minitab 模擬測量誤差對流程能力的影響練習(xí)題（續(xù)）? 使用下列程序來建立符合上述條件的資料： Minitab Calc Random Data NormalItem Generate Store in column[s] Mean Standard deviation100 Process 建立一組隨機的常態(tài)分配練習(xí)題（續(xù)）Generate Store in column[s]Mean Standard deviationItem Store result in variable Expression Functions100 Measurement C1 ProcessC2 MeasurementObserved Process+ MeasurementAll functionsAbsolute valueAntilogArcsineArccosineCosineCurrent timeDate (from Text)Minitab Calc Random Data Normal模擬結(jié)果實際 流程變異 ：無 測量誤差觀察所得 流程變異 ：含 測量誤差05101530 40 50 60 70 80 90 100 110LSL USL05101530 40 50 60 70 80 90 100 110LSL USLFrequencyFrequencyObservedProcessAttribute(離散型 ) MSA 分析兩種常見資料形態(tài)ATTRIBUTE 不連續(xù)的，計數(shù)資料如： 1 ， 2 ， 3 ， 4 等 …好 / 壞機器 1 ， 2 ， 3 …VARIABLES 連續(xù)性的，計量資料如： 重量 = 磅厚度 = 寸Attribute MSAs? 通常為 23 名員工? Attribute測量系統(tǒng)通常不像計量儀器那樣重視準(zhǔn)確性? 幾個樣本供以計數(shù)或分類? 每一樣本，由每位人員測量 23次? 或包含預(yù)先同意的標(biāo)準(zhǔn)或?qū)＜乙庖妶?zhí)行 Attribute MSA 步驟? 步驟 1：以隨機排序方式，要求第一位測量人員計數(shù)不良，或? 步驟 3：繼續(xù)進(jìn)行直到所有測量者都檢視過同樣的樣本（這是 Trial 1） 同一人的一致必性 ( Repeatability) 同組人的一致性 ( Reproducibility) Agreement level pared to chance alone (Kappa)依 Good/ Bad? 步驟 2：要求第二位人員依隨機排序方式執(zhí)行相同事件分類? 重復(fù)步驟 13 以取得足夠的 Trials? 用提供的表格來做 MSA 的統(tǒng)計分析? 分析結(jié)果并決定接續(xù)步驟Attribute MSA 中使用標(biāo)準(zhǔn)或?qū)＜乙庖姡涸撊绾芜M(jìn)行? 預(yù)先選擇多樣物件 包含可以接受，不可接受，及界于兩者之間的物件? 依序號記錄個別結(jié)果? 每件被紡列序號，并分別由每個檢驗者評估? 這些結(jié)果將于專家的 “ 正確 ” 結(jié)果相比較，來評估其準(zhǔn)確度? 為評估精確度（ Precision ）， 每位檢驗者對相同物件的評估結(jié)果將 與其他檢驗者的結(jié)果相互比較Attribute MSA ：范例? 本范例取自一制造方向盤上喇叭按墊 的美國家公司發(fā)現(xiàn)了不良品及良品? 在一個次工廠巡 視中，工廠經(jīng)理在表明 “接受 ”及 “退回 ”的箱子中分別? 為免除檢驗者分類錯誤的情形，工廠經(jīng)理著手進(jìn)行一項關(guān)于檢驗一致? 由 4位檢驗員及一位專家 /品管經(jīng)理負(fù)責(zé)紀(jì)錄 （ 1）接受或退回的決定及（ 2 ）退回的理由性的研究? 預(yù)先選擇 50個物件 – 包含可接受、不可接受、及界與兩者之間Attribute MSA ：范慣例檢驗員A B C D退回數(shù) 8 8 8 8接受數(shù) 42 42 42 42 所有檢驗員各退回 8個物件！ 此檢驗是否有問題？檢驗員之間的一致性問題 ?針對結(jié)果作進(jìn)一步的分析顯示出問題確切存在 （右表為其中 20筆資料）? 在 50 個樣本，只有一個成品被所有 檢驗員 一致 “退回 ”? 有 29 個成品被所有檢驗員一致 “接受 ”? 不一致性比率 =20/50 = 40%Unit A B C D1 R R R A2 A A R A3 A A A A4 A A A A5 A A A A6 A A A A7 A A A A8 A A A A9 A A A A10 A R R R11 R A R R12 A A A A13 R A A R14 A R A A15 A A A A16 A A A A17 A A A A18 A A A A19 A A A A20 A A A A與專家意見的一致性問題？檢驗員專家結(jié)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%Unit A B C D1 R R R A2 A A R A3 A A A A4 A A A A5 A A A A6 A A A A7 A A A A8 A A A A9 A A A A10 A R R R11 R A R R12 A A A A13 R A A R14 A R A A15 A A A A16 A A A A17 A A A A18 A A A A19 A A A A20 A A A A整體正確率 =150/200=75%使用圖形工具進(jìn)行分析的第一步? 使用 Gage Run Chart 之目的在于視覺化 Operator, Sample,及 Trial ? 提示 : 若使用將 Master value, 將此值當(dāng)另一 Ope