【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 12行及13行。(5) 若無法取得大樣本數(shù)或同時(shí)取得零件時(shí)，可改用下列方式:(a) ，并將量測(cè)值記入第1行，記入第11行。(b) 重復(fù)(a)項(xiàng)方式，但分別記入第12行及13行。(6)若作業(yè)者班次不同(如日、夜班)，或許可用下列替代方法:(a)，記入第1行，再重復(fù)隨機(jī)量測(cè)這10個(gè)零件，分別記入第3行。(b)再由作業(yè)者B、C以同樣(a)項(xiàng)的方式記入8行及1113行。(A)全距圖－將每位作業(yè)者對(duì)每一零件所測(cè)得的多個(gè)讀值全距標(biāo)注于全距圖，有助于確定：l 有關(guān)再現(xiàn)性的統(tǒng)計(jì)管制。l 在每位作業(yè)者之間對(duì)每一零件的量測(cè)程序是否一致性。UCLR5－4－3－2－1－0A B C1A B C2A B C3A B C4A B C5全距操作者零 件1 2 3 4 5A1 2 3 4 5B1 2 3 4 5CUCLR5－4－3－2－1－0全距零 件操作者(B)誤差圖－將每個(gè)作業(yè)者對(duì)每一零件量測(cè)兩次的值，按零件編號(hào)將值標(biāo)注，可協(xié)助分析個(gè)別的差異。誤差＝觀測(cè)值－真值或參考值201001020201001020誤差＝觀測(cè)值－參考值誤差誤差零件1零件2零件3零件4零件5零件6零件7零件8零件9零件10AAAAAAAAAAAAAAAAAAAABBBBBBBBBBBBBBBBBBBBCCCCCCCCCCCCCCCCCCCC圖例中顯示:(1) 作業(yè)者B第2次量測(cè)系統(tǒng)性的高于第1次量測(cè)。(2) 作業(yè)者B的平均值偏高。(3) 設(shè)有任何一個(gè)作業(yè)者能取得零件10的特性。(C)平均值與推移圖－將每位作業(yè)者對(duì)每一零件所測(cè)得的平均值繪制推移圖，并標(biāo)注管制界限有助于確定：l 作業(yè)者之間的一致性－推移圖l 量測(cè)系統(tǒng)的可用性－管制圖平均值零件1 2 3 4 5 6 7 8 9 105－4－3－2－1－0評(píng)價(jià)者A評(píng)價(jià)者B評(píng)價(jià)者C平均值零件1 2 3 4 5 6 7 8 9 105－4－3－2－1－0評(píng)價(jià)者A評(píng)價(jià)者B評(píng)價(jià)者C(D)個(gè)別值圖－將每位作業(yè)者對(duì)每一零件量測(cè)所得之所有值，按要件編號(hào)及作業(yè)者別，分別標(biāo)注有助確定:l 再生性。l 作業(yè)者間的一致性。l 非讀出正確值。l 零件與作業(yè)者間的相互作用。1 2 3 4 5A1 2 3 4 5B1 2 3 4 5C0零 件作 業(yè) 者 ＝第一次讀值 ＝第二次讀值正?；?作 業(yè) 者零 件A B C1A B C2A B C3A B C4A B C5 ＝第一次讀值 ＝第二次讀值正常化值 (E)腮須圖－將每作業(yè)者對(duì)每一零件量測(cè)多次，并將每零件之最大、最小及平均值標(biāo)注，有助于確定:l 作業(yè)者間的一致性。l 非讀出正確值。l 零件與作業(yè)者的相互作用。作 業(yè) 者零 件A B C1A B C2A B C3A B C4A B C5最高讀值 平均值最低讀值正常化值(F)零件平均X－Y圖－將每位作業(yè)者對(duì)每一零件量測(cè)多次所得之平均值，以真值或參考值為基礎(chǔ)標(biāo)注，有助于確定:l 線性。l 作業(yè)者間線性的一致性。參考值量測(cè)平均值A(chǔ)BC─ ─ ─ ─ ─＝評(píng)價(jià)者A＝評(píng)價(jià)者B＝評(píng)價(jià)者C(G)X－Y比較圖－將每位作業(yè)者對(duì)每一零件量測(cè)多次所得之平均值，以其它作業(yè)者為基礎(chǔ)標(biāo)注，有助于確定作業(yè)者間線性的一致性。 － － － － －平均操作者A平均操作者B － － － － －平均操作者C平均操作者A － － － － －平均操作者C平均操作者B(H)分布圖－將每零件讓每位作業(yè)者量測(cè)多次的個(gè)別值標(biāo)注，有助于確定：l 作業(yè)者間的一致性。l 非讀出正確值。l 零件與作業(yè)間的相互作用。A B C1A B C2A B C3A B C4A B C5讀值評(píng)價(jià)者零 件G R＆R的計(jì)算及研究如表1及表2，說明如下:(1) 將第3行之最大值減最小值之全距記于第5行，同樣地，第8行之全距記于第10行，第1113行之全距記于第15行(表1)。(2) 將第5行加總后除以零件數(shù)，則得第一位作業(yè)者的平均全距，同法，由第15行求得、(表1)。(3) 將第、轉(zhuǎn)記入第17行，并加總后除以作業(yè)者人數(shù)即得全距平均(表1)。(4) 將轉(zhuǎn)記入第120行，并乘以及求其管制界限(、)(表1)。(5) 若有全距值超過管制界限者，則可依原方法請(qǐng)同一作業(yè)者將同一零件再量測(cè)一次，或刪除其值，再重新計(jì)算及管制界限。(6) 將1113各行分別加總并除以零件數(shù)，即得平均值(表1)。(7) 將3行之平均值加總除以量測(cè)次數(shù)，即得作業(yè)者A之平均值，記入第4行，同法8及1113行得出之值記入第9及14行的及(表1)。(8) 將第14行的最大及最小值記入第18行，并計(jì)算其差(表1)。(9) 將每個(gè)零件之所有量測(cè)值加總并除以量測(cè)值總數(shù)得出各零件之平均值，記入第16行。并將各零件平均值加總除以零件數(shù)或?qū)?、加總除以作業(yè)者數(shù)，則得總平均(表1)。(10) 將零件平均值之最大值減最小值，得零件平均值全距(表1)。(11) 將、轉(zhuǎn)記于表2之表頭。(12) 計(jì)算表2左半邊之”量測(cè)分析”各欄。(13) 計(jì)算表2右半邊之”﹪總變異”各欄。(14) 檢查上述13項(xiàng)作業(yè)是否有錯(cuò)誤。(15) 研究﹪R＆R是否可接受，其可否接受之一般指引為:l ﹪R＆R＜10﹪，則量測(cè)系統(tǒng)OK。l 10﹪≦﹪R＆R≦30﹪，則量測(cè)系統(tǒng)可能被接受，但須視其應(yīng)用的重要性、量測(cè)費(fèi)用或修理費(fèi)而定。l ﹪R＆R＞30﹪，則量測(cè)系統(tǒng)須加以改進(jìn)。l ndc ≧ 5，則量測(cè)系統(tǒng)鑒別力足夠，反之則不足。（ndc, the number of distinct categories區(qū)別分類數(shù)）＆R數(shù)據(jù)收集表評(píng)價(jià)者╱測(cè)量次數(shù)零件平均值12345678910 12. 23. 34. 平均值＝5. 全距＝ 17. 28. 39. 平均值＝10. 全距＝ 112. 213. 314. 平均值＝15. 全距＝16. 零件平均值＝＝0. 0017. ([＝]＋[＝]＋[＝]) / [評(píng)價(jià)者人數(shù)＝3] ＝＝18. [最大值 ＝]－[最小值 ＝] ＝DIFF19. * [＝] [D4＝] ＝UCLR＝2次測(cè)量時(shí)D4＝；3次測(cè)量時(shí)D4＝。UCLR代表個(gè)別R值的限值。圈出那些超出這限值的點(diǎn)，查明原因并采取矯正措施；讓相同的評(píng)價(jià)者使用相同的量具并用原來的方法重新讀值，或剔除這些數(shù)值并由其余的數(shù)值重新平均和計(jì)算，以及控制限值。注：＆R報(bào)告表量具再生性與再現(xiàn)性報(bào)告表零件編號(hào)和名稱：特性：規(guī)格：操作表： ＝量具名稱：量具編號(hào)：量具型式：DIFF＝日期：操作者：＝測(cè)量單元分析總變異％(TV)再現(xiàn)性－設(shè)備變異(EV)EV＝K1試驗(yàn)次數(shù)K123＝＝％EV ＝100[EV / TV]＝100[]＝%再生性－評(píng)價(jià)者變異(AV)AV＝＝＝評(píng)價(jià)者數(shù)量23K2n＝零件數(shù) r＝測(cè)量次數(shù)％AV ＝100[AV / TV]＝100[]＝%再生性及再現(xiàn)性(GRR)GRR＝＝零件數(shù)量K323＝％GRR＝100[GRR / TV]＝100[]＝%零件變異(PV)PV＝RP K3＝4％PV ＝100[PV / TV]＝100[]＝%56總變異(TV)TV＝＝＝7ndc ＝(PV/GRR)＝()＝～58910對(duì)本表中所使用的理論和常數(shù)的資料，請(qǐng)參考MSA參考手冊(cè)，第三版(ANOVA)法本法可將量測(cè)系統(tǒng)之變異區(qū)分為4種，即零件、件業(yè)者、零件與作業(yè)者的交互作用及量具等變異。但因本法之計(jì)算甚為繁復(fù)，故應(yīng)藉由計(jì)算機(jī)來運(yùn)算，且須有訓(xùn)練有素的來解釋其結(jié)果。本法之?dāng)?shù)據(jù)來源須以隨機(jī)性取得，否則將導(dǎo)致成為偏斜率值的來源。隨機(jī)化主要目的是保證取得零件(n)、件業(yè)者及量測(cè)次數(shù)(r)之間的平衡?？捎孟率龇椒ㄟM(jìn)行：(1) 在紙條上寫明A1…..An，B1….Bn，C1…..，…，K1….Kn。A~K代表第1~第K個(gè)作業(yè)者；1~n表第1~第n個(gè)零件。(2) 將所有紙條放入不透明之袋中。(3) 每次抽1張，并依紙條中寫明的作業(yè)者及零件編號(hào)進(jìn)行量測(cè)。(4) 。(5) 一旦紙條被抽出后，不放入袋中，直至所有紙都被由出量測(cè)為止。(6) 再將所有紙條放入袋中，重復(fù)上述方式再次量測(cè)，直至所預(yù)先設(shè)定的量測(cè)次數(shù)r次為止。，可運(yùn)用下公式計(jì)算各種變異原因之量化:來源DFSSMSEMSF作業(yè)者K1零 件n1作業(yè)者零件(n1)(k1)量 具nk(r1)全部nkr1TSS(ANOVA)表DF－來源的自由度SS(平方和)－來源平均數(shù)的離差MS(平均數(shù)平方)－ SS/DFEMS(平均數(shù)平方期望值)－用以判定每一個(gè)MS的變異數(shù)項(xiàng)目之線形組合。F(交互作用)－僅計(jì)算零件與作業(yè)者之交互作用。由交互作用之平均數(shù)平方／量具平均數(shù)平方(即)每一個(gè)變異數(shù)來源之變異數(shù)項(xiàng)目估計(jì)如下：來 源估 計(jì) 變 異 數(shù)量 具交互作用作業(yè)者零 件若零件與作業(yè)者交互作變異極為明顯時(shí)，一種被稱為”非加法性模式”可找出各變異項(xiàng)目的估計(jì)值。如下：交互作用R＆R=PV=若零件與作業(yè)者交互作用并不明顯時(shí)，一種稱為”加法性模式”可用以找出各變異項(xiàng)目的估計(jì)值。但首先須將量具誤差平方的總和()加上零件與作業(yè)者交互作用的平方總和()，即為公共平方和()，然后再將兩者之自由度相加，得nkrnk+1，再將除以nkrnk+1，則得。其計(jì)算公式為:之后再計(jì)算各變異項(xiàng)目之估計(jì)值，如下：R＆R