【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 準(zhǔn)值并確認(rèn)了包括量具的操作范圍。 3）通常用這個(gè)儀器的操作者中的一人測(cè)量每個(gè)零件 m≥10 次。 隨機(jī)的選擇零件以使評(píng)價(jià)人對(duì)測(cè)量偏倚的“記憶”最小化 。 2023年 3月 2日星期四 45 ? 結(jié)果分析－作圖法 4 計(jì)算每次測(cè)量的零件偏移及零件偏移均值 5 在線性圖上劃出相對(duì)于參考值的每個(gè)偏移和偏移平均值 mxmijiiijiji?????1... )(偏移偏移基準(zhǔn)值偏移６應(yīng)用以下公式，計(jì)算并畫出最適合的線及該線 的置信度區(qū)間；該線公式是 baxy ii ?? 這里， 是基準(zhǔn)值， 是偏移均值 ,并且 ix iy2023年 3月 2日星期四 46 2int)(1)1(2022???????????? ? ?? ?? ? ?gmyxaybysXerceptxaybxgmxyxgmxyaiiii水平置信帶是：，對(duì)與給定的）截距（斜率?公式 : 2023年 3月 2日星期四 47 ? 確定線性 作圖法 零件 1 2 3 4 5基準(zhǔn)值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 線性研究數(shù)據(jù)線性 Linearity 2023年 3月 2日星期四 48 確定線性 作圖法 零件 1 2 3 4 5基準(zhǔn)值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 偏倚均值 線性研究中間結(jié)果 偏倚數(shù)據(jù)線性 Linearity 2023年 3月 2日星期四 49 ? 確定線性 作圖法 偏倚 =0偏倚均值 回歸線95% 置信區(qū)2 3 4 5 6 7 8 9 10偏倚 基準(zhǔn)值線性研究的作圖分析分析 : 特殊原因影響測(cè)量系統(tǒng) 基準(zhǔn)值 =4處數(shù)據(jù)顯示雙峰 線性 Linearity 2023年 3月 2日星期四 50 7 劃出“偏移 =0”線，評(píng)審該圖指出特殊原因和線性的可接受性。 為使測(cè)量系統(tǒng)線性可被接受，“偏移 =0”線必須完全在擬合線置信帶以內(nèi)。 1102 12108642023年 3月 2日星期四 51 ? 結(jié)果分析 數(shù)據(jù) 如果作圖分析顯示測(cè)量系統(tǒng)線性可接受，則下面的假設(shè)就成立： H0： a=0 斜率（ Slope） =0 不推翻原假設(shè)，如果（ do not reject if） 21,22)(???????????????gmjtxxsat 2023年 3月 2日星期四 52 確定重復(fù)性和再現(xiàn)性的指南 ? 分析方法有： ? 極差法； ? 均值 極差法； ? 方差分析 ANOVA。 2023年 3月 2日星期四 53 極差法 ? 迅速提供測(cè)量變異性的近似值 ? 只提供測(cè)量系統(tǒng)的總體情況，不將變異性分解成重復(fù)性及再現(xiàn)性 ? 樣品數(shù)量為 5時(shí)， 80%機(jī)會(huì)探測(cè)到不可接受的測(cè)量系統(tǒng)；樣品數(shù)量為 10時(shí)，有 90%的機(jī)會(huì)。 2023年 3月 2日星期四 54 ? 通常有 2個(gè)測(cè)評(píng)人測(cè)量 5個(gè)樣品各一次 樣件 測(cè)評(píng)人 A 測(cè)評(píng)人 B 差 值 （ AB） 1 2 3 4 5 2023年 3月 2日星期四 55 ? 平均值極差 (R)=(R1+ …+R 5)/5=? GRR=R/d2=R/=? 過程標(biāo)準(zhǔn)方差 = 能接受的（事先確定的） ? % GRR=100* GRR/過程標(biāo)準(zhǔn)方差 =% ? 結(jié)論 :測(cè)量系統(tǒng)需要改進(jìn) 2023年 3月 2日星期四 56 均值 極差法； ? 均值極差法 (XbarR)是一種可提供測(cè)量系統(tǒng)重復(fù)性和再現(xiàn)性兩個(gè)特性作估計(jì)評(píng)價(jià)的方法。與極差法不同，這種方法可以將測(cè)量系統(tǒng)的變差分成兩個(gè)部分 — 重復(fù)性和再現(xiàn)性，而不是他們的交互作用 。 2023年 3月 2日星期四 57 均值 極差法； 進(jìn)行研究 ? 盡管評(píng)價(jià)人數(shù)量、試驗(yàn)次數(shù)和零件數(shù)是可變的，但我們下面的討論反映了研究中條件的優(yōu)化。參考表 12GRR數(shù)據(jù)表。詳細(xì)的程序是： ? 獲得一個(gè)樣本零件數(shù) n大于 5，應(yīng)代表實(shí)際的或期望的過程變差范圍； (圖例 24， P99例如 ,n=10) ? 選擇評(píng)價(jià)人為 A， B， C等。零件的號(hào)碼從 1到 n， 評(píng)價(jià)人不能看到零件編號(hào)。 （盲測(cè)） 2023年 3月 2日星期四 58 如果是正常測(cè)量系統(tǒng)的一部分，應(yīng)校準(zhǔn)量具。讓評(píng)價(jià)人 A以隨機(jī)的順序測(cè)量 n個(gè)零件，將測(cè)量結(jié)果輸入第一行（如使用 MINITAB應(yīng)輸入“數(shù)據(jù)”欄）。 讓評(píng)價(jià)人 B和 C測(cè)量同樣的 n個(gè)零件，而且他們之間不能看到彼此的結(jié)果，輸入數(shù)據(jù)到第 6行和 11行。 用不同的隨機(jī)測(cè)量順序重復(fù)該循環(huán)。輸入數(shù)據(jù)到第 2， 7，12行，在適當(dāng)?shù)牧杏涗洈?shù)據(jù)，如果需要試驗(yàn) 3次，重復(fù)循環(huán)并輸入數(shù)據(jù)到 3， 8， 13行。 當(dāng)零件數(shù)量很大或同時(shí)多個(gè)零件不可同時(shí)獲得時(shí)，測(cè)量步驟 4， 5可能改變?nèi)缦率切枰模? 讓評(píng)價(jià)人 A測(cè)量第一個(gè)零件并在第 1行記錄讀數(shù)。 讓評(píng)價(jià)人 B測(cè)量第一個(gè)零件并在第 6行記錄讀數(shù)。 讓評(píng)價(jià)人 C測(cè)量第一個(gè)零件并在第 11行記錄讀數(shù)。 2023年 3月 2日星期四 59 √讓評(píng)價(jià)人 A重復(fù)測(cè)量第一個(gè)零件并記錄讀數(shù)于第 2行， 讓評(píng)價(jià)人 B重復(fù)測(cè)量第一個(gè)零件并記錄讀數(shù)于第 7行， 讓評(píng)價(jià)人 C重復(fù)測(cè)量第一個(gè)零件并記錄讀數(shù)于第 12行， 如果試驗(yàn)需要進(jìn)行 3次，重復(fù)這個(gè)循環(huán)將數(shù)據(jù)記錄在 第 3， 8， 13行。 ? 如果評(píng)價(jià)人屬于不同的班次，可以使用一個(gè)替代方法，讓評(píng)價(jià)人 A測(cè)量所有的 10個(gè)零件輸入數(shù)據(jù)于第 1行，然后評(píng)價(jià)人 A以不同的順序讀數(shù)，記錄結(jié)果于第 2， 3行，讓評(píng)價(jià)人 B， C同樣做。 ? 依公式計(jì)算并作成控制圖或直接用表計(jì)算即可。 2023年 3月 2日星期四 60 測(cè)評(píng)人 系列 樣件 (零件 ) 平均值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A 1 0。 194 2 0。 166 3 0。 211 平均值 0。 447 0。 607 1。 260 0。 537 0。 853 0。 100 0。 667 0。 227 2。 087 1。 307 0。 190 極差 0。 35 0。 12 0。 17 0。 17 0。 12 0。 23 0。 16 0。 14 0。 27 0。 11 0。 184 B 1 0。 08 0。 47 1。 19 0。 01 0。 56 0。 20 0。 47 0。 63 1。 80 1。 68 0。 001 2 0。 25 1。 22 0。 94 1。 03 1。 20 0。 22 0。 55 0。 08 2。 12 1。 62 0。 115 3 0。 07 0。 68 1。 34 0。 20 1。 28 0。 06 0。 83 0。 34 2。 19 1。 50 0。 089 平均值 0。 133 0。 790 1。 157 0。 413 1。 013 0。 027 0。 617 0。 297