【文章內容簡介】 X5= X10=同一操作者對同一工件測量10次如果參考標準是 . 過程變差為 = Bias = = % Bias=100[]=%表明 % 的過程變差是偏倚 BIAS BIAS 實例 1:47 ▲判斷準確度的簡單標準為 .– 小于過程變差或容差的 1%, 可認為是精確的 .– 大于過程變差或容差的 1% 則需要研究和調整測量系統(tǒng) , 或者臨時用補償值來修正以后的測量值 , 即作出直方圖 , 然后根據經驗判斷是否可以接受 .接受測量平均值 – 參考值 x (100)容差寬度 BIAS 實例 :48 BIAS 實例 :作圖分析49? (Linearity)比較良好的情況在測量范圍全領域基準值和測量平均值一致 /沒有偏倚正確地測量 .在測量范圍全領域具有常數(shù)倍數(shù)的偏倚 . / 雖有偏倚但是因為大小一定所以可以容易調整 .基準值 基準值測量平均偏倚偏倚測量平均基準值 基準值50 線性 (Linearity)的分析① 線性不好的情況 – 測量范圍全領域偏倚 (正確度 )不一定的情況 ? 無法矯正 .偏倚基準值偏倚基準值51② 線性 (Linearity)和偏倚 (Bias)判定基準③ 線性 (Linearity)差時需要考慮的事項 ：?調查量具測量范圍中上部或下部的刻度是否合適?檢驗基準值是否正確?檢驗測量位置是否正確?檢驗測量者是否正確的使用了儀器?檢驗量具磨損與否?檢驗量具校準與否?調查量具本身內部設計問題※ 電子式的話在測量全范圍進行再校準 .※ 機械式的話在測量范圍中以經常使用的范圍為中心進行校準后不允許在其他范圍使用 .52④ 利用 Minitab分析線性測量系統(tǒng)的操作范圍內抽樣 5個部品進行精密的測試之后計算 ,要反復 12次53? 實行結果? 結果解釋? Minitab使用方法 (Stat ? Quality Tools ? Gage Linearity Study) StdDev Study Var %Study VarSource (SD) (*SD) (%SV) Total Gage RR Repeatability ParttoPart Total Variation %,因此線性是比較差 ,需要改善 .Bias是 %， 良好 .54? 計算 Gage Linearity統(tǒng)計值2 2? Bias(y) = Master ? Linearity = * = ? %Linearity = 傾斜度 *100 = % ? 計算 Gage Bias統(tǒng)計值? 平均 Bias = / 5 = ? %Bias = ( || / ) * 100 = % ⑤ 線性的計算方法55▲ Linearity = | 傾斜度 | x Process Variation▲ %Linearity = LinearityProcess Variation X 100在量具的測量范圍內評價測量的一貫性 ,在量具的測量范圍內如果 Bias一定的話可以說線性較好 .為了評價線性必須要計算 Bias.* Process Variation = 6σ= | 傾斜度 | x 100%Linearity值如果接近 ‘0’的話可以判定線性比較好 .▲ 回歸模型 : y = a + bx y : Biasx : 基準值b : 傾斜度◎ 線性的計算公式56平均范圍 = = (2+1+1+2+1)/5 = 7/5 = 量具誤差 = * /d = / * = * = * = % Gage RR = 量具誤差 Gage Error / 允差 Tolerance = / 20 * 100 % = % GRR（極差法 /短期模式）d常數(shù)表允差 Tolerance = 20= 最大值 最小值RR RRR57 均值 極差法（ A, B,C）和 10個測量樣品。? 測量人應有代表性，代表常從事此項測量工作的 QC人員或生產線人員? 10個樣品應在過程中隨機抽取，可代表整個過程的變差，否則會嚴重 影響研究結果。， 讓三個測量人對 10個樣品的某項特性進行測試，每個樣品每人測 量三次，將數(shù)據填入表中。試驗時遵循以下原則：? 盲測原則 1：對 10個樣品編號，每個人測完第一輪后，由其他人對這 10個樣品進行隨機的重新編號后再測，避免主觀偏向。? 盲測原則 2： 三個人之間都互相不知道其他人的測量結果。 :58 示范： MSA搜集數(shù)據的規(guī)劃 59搜集 GRR的數(shù)據示范：量測系統(tǒng)分析 ﹣ 計量 60示范： 量具再現(xiàn)性及再生性數(shù)據表 xRRRx61公式： %AV = 100 [AV/TV] %AV = % n = 零件數(shù) r = 量測次數(shù) 再現(xiàn)性 ── 作業(yè)者．變異（ AV）公式： AV = n = 10 r = 2 AV = 公式： %EV = 100 [EV/TV] %EV = % 重復性 ── 設備變異（ EV）公式： EV =R* K1 EV = ％制程變異量　測　單　元　分　析量測次數(shù) K123作業(yè)者人數(shù) 2 3K2 示范： 量具重復性及再現(xiàn)性報告62 全變異（ TV） 公式： TV = TV= 公式： %PV=100[PV/TV] ％ PV =%公式： ndc=[PV/GRR ] ndc= 零件變異（ PV） 公式： PV=Rp*K3 PV= 公式： %RR=100[GRR/TV] 　 %RR = % 重復性 再現(xiàn)性（ GRR） 公式： GRR=　　　 GRR= ％制程變異量　測　單　元　分　析 2345678910K3零件數(shù)示范： 量具重復性及再現(xiàn)性報告63 的 9個測試值求平均值， Xp與極差的 Ra A測的所有樣品的總平均值 Xa與極差的 Ra A對每個樣品三次 測試結果的均值 /極差，64*AV計算中，如根號下出現(xiàn)負值， AV取值 0 65 RR 判斷原則＜ 10% 表示該量具系統(tǒng)可接受。%≦ 數(shù)值 ≦ 30% 表示該量具系統(tǒng)可接受或不接受，決定于該量具系統(tǒng)之重要性、修理所需之費用等因素。 30% 表示該量具系統(tǒng)不能接受，須予以改進。判斷原則66短期與長期方法的比較短期模式n用生產設備 n用生產操作員n快速 只需幾個樣品 (~5)n無反復（ replicates）n估計總的變差 (Total Gage RR)n不能區(qū)分 AV 和 EVn不能指導改進的方向n可用于破壞性測試長期模式n用生產設備 n用生產操作員n較多樣品 (5)n要求反復 Replicates (~3)n估計總的變差 (Total Gage RR)n可以區(qū)分 AV 和 EVn為測量系統(tǒng)的改進提供指導67NOGO GOOperator 2Operator 1 ﹣ 計數(shù)值：68n GoNo Go 數(shù)據模式n 人為因素主導，情況復雜n 對于以 “ 是 ” 和 “ 不是 ” 為計數(shù)基礎的定性數(shù)據，其 GRR考察的概念是與定量數(shù)據一樣的。但方法上完全不同 .n定性數(shù)據測量系統(tǒng)的能力取決于操作員判斷的有效性，即將 “ 合格 ” 判斷成合格，將 “ 不合格 ”判斷成不合格的程度 .量測系統(tǒng)分析 ﹣ 計數(shù)值：691. 有效