【正文】 ? S = RSq = % RSq(adj) = %? Analysis of Variance? Source DF SS MS F P? Regression 1 ? Residual Error 58 ? Total 59 ? Unusual Observations? Obs m bias Fit SE Fit Residual St Resid? 13 ? 16 ? R denotes an observation with a large standardized residual211判定? 圖形分析顯示特殊原因可能影響測(cè)量系統(tǒng)。然后由領(lǐng)班分別測(cè)量每個(gè)零件 12次?；谝炎C明的過程變差，在測(cè)量系統(tǒng)操作量程內(nèi)選擇了五個(gè)零件。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的 4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本 12次輸入數(shù)據(jù)到 EXCEL表格中計(jì)算截距 t值，斜率 t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄206線性示例? 一名工廠主管希望對(duì)過程采用新測(cè)量系統(tǒng)。n如果斜率是明顯的，那么先看其斜率百分比，以決定是否要對(duì)斜率進(jìn)行處理?；騽t可以直接看 p值，如果 p斜率問題?；騽t可以直接看 p值，如果 p截距問題。n我們直接看各項(xiàng)的 t檢定結(jié)果，以及看 p值。n利用 minitab的資料分析工具中的回歸工具進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算。n記錄下測(cè)量數(shù)據(jù)。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的 4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本 12次輸入數(shù)據(jù)到 minitab表格中計(jì)算截距 t值，斜率 t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄201線性分析n請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本 12次n測(cè)量人員應(yīng)當(dāng)是能夠代表實(shí)際測(cè)量的人員。n最好能覆蓋最大值和最小值。n線性一般是在制程變異范圍比較寬，只做單點(diǎn)的偏差分析，可能擔(dān)心不足時(shí)使用。n一般典型包含了產(chǎn)品特性測(cè)量?jī)x器以及過程特性測(cè)量?jī)x器。189偏倚分析的做法決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量 15次輸入數(shù)據(jù)到 EXCEL表格中計(jì)算 t值，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄n保留記錄n各項(xiàng)的線性分析的記錄要保存下來，可以和 PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測(cè)量?jī)x器其測(cè)量能力是足夠的。n此時(shí)就要再看其所受的影響。此是可以接受的。n如果 t tα就代表沒有明顯的偏移。n平均值使用的語法： averagen標(biāo)準(zhǔn)差的語法為： stdev187偏倚分析的做法決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量 15次輸入數(shù)據(jù)到 EXCEL表格中計(jì)算 t值，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄n計(jì)算 t值，并加以判定nt值的計(jì)算法：利用 (平均值 標(biāo)準(zhǔn)值)／平均值的標(biāo)準(zhǔn)差。n重復(fù)測(cè)量十五次，取記錄其值。n拿取此產(chǎn)品到更高精密的測(cè)量設(shè)備，測(cè)量十次，加以平均，取得參考值。180示例? Master的值為 48? 產(chǎn)品的公差為 48+2? 所以偏差為影響百分比為 ()/4，當(dāng)然也可以進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì) t檢定看是否有顯著差異? 利用 Rbar/d2來估計(jì)其標(biāo)準(zhǔn)差，也可以評(píng)估其相應(yīng)的 EV%。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員連續(xù)測(cè)量25組數(shù)據(jù)每次測(cè)量 2~5次輸入數(shù)據(jù)到 EXCEL， XbarR表格中計(jì)算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定後續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖，判圖保留記錄177范例10/16 10/22 10/28 11/12 11/18 11/19 1/15 6/19 10/12 11/20 12/9 1/12 2/13 3/20 4/11 5/20 6/19 6/28 7/6 07/21 8/9 8/22 9/7 9/11 10/9 178179結(jié)果判定? 可以利用 XbarMASTER來評(píng)估其偏差程度。n面：非隨機(jī)性分析，在 +1sigma的范圍內(nèi)應(yīng)覆蓋 68%的概率。n此時(shí)由于樣本、儀品、人都是固定的，所以如果繪出來的圖形有異常，一般就代表儀器有問題，要進(jìn)行相應(yīng)的處理。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員連續(xù)測(cè)量25組數(shù)據(jù)每次測(cè)量 2~5次輸入數(shù)據(jù)到 EXCEL， XbarR表格中計(jì)算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定後續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖，判圖保留記錄175穩(wěn)定性分析的做法n后續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖、判圖n如果前面的控制圖是穩(wěn)定的，那么就可以將此控制界限做為控制用控制界限。n可以利用 Xbarbar標(biāo)準(zhǔn)值，進(jìn)行偏差檢定，看是否有偏差。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員連續(xù)測(cè)量25組數(shù)據(jù)每次測(cè)量 2~5次輸入數(shù)據(jù)到 EXCEL， XbarR表格中計(jì)算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定後續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖，判圖保留記錄174穩(wěn)定性分析的做法n計(jì)算控制界限n平均值圖： Xbarbar+A2Rbar, XbarbarnR值圖： D4Rbar, Rbar, D3Rbarn劃出控制界限n將點(diǎn)子繪上n先檢查 R圖，是否連續(xù) 25點(diǎn)都在控制界限內(nèi)，以判定重復(fù)性是否穩(wěn)定。n計(jì)算每一組的平均值n計(jì)算每一組的 R值。n記錄下這些數(shù)據(jù)。n針對(duì)本樣本使用更高精密度等級(jí)的儀器進(jìn)行精密測(cè)量十次，加以平均，做為參考值。再現(xiàn)性166穩(wěn)定性 (Stability)穩(wěn)定性時(shí)間 1時(shí)間 2穩(wěn)定性 (或飄移 )，是測(cè)量系統(tǒng)在某持續(xù)時(shí)間內(nèi)測(cè)量同一基準(zhǔn)或零件的單一特性時(shí)獲得的測(cè)量值總變差。164重復(fù)性 (Repeatability)重復(fù)性重復(fù)性是由一個(gè)評(píng)價(jià)人，采用一種測(cè)量?jī)x器，多次測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)獲得的測(cè)量值變差。– 包含產(chǎn)品特性– 包含過程特性159MSA分析方法的分類MSA計(jì)量型 計(jì)數(shù)型 破壞型160計(jì)量型 MSA計(jì)量型位置分析離散分析穩(wěn)定性分析偏倚分析線性分析重復(fù)性分析再現(xiàn)性分析穩(wěn)定性分析161計(jì)數(shù)型 MSA計(jì)量型風(fēng)險(xiǎn)分析法信號(hào)分析法數(shù)據(jù)解析法162破壞性 MSA計(jì)量型偏倚分析變異分析穩(wěn)定性分析法163偏移 (Bias)真值觀測(cè)平均值偏倚偏倚：是測(cè)量結(jié)果的觀測(cè)平均值與基準(zhǔn)值的差值。145示例? 數(shù)據(jù)在 excel檔案中?Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Poisson)146填好各項(xiàng)的參數(shù)147結(jié)果及輸出148基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)149描述性統(tǒng)計(jì)? Select: Stat Basic Statistics Display descriptive statistics150描述性統(tǒng)計(jì)? 輸出 結(jié)果151平均值檢定（ Z/t）?Select: Stat Basic Statistics 2 Sample t152比率檢定（ 1P/2P）153比率檢定（ 1P/2P）輸出結(jié)果154標(biāo)準(zhǔn)差的檢定（ F）155標(biāo)準(zhǔn)差的檢定（ F）156MSA測(cè)量系統(tǒng)分析157MSA的目的? 了解測(cè)量系統(tǒng)是否有足夠的能力來偵測(cè)出產(chǎn)品或制程參數(shù)的變更。? 上規(guī)格： 103? 下規(guī)格： 97? 規(guī)格中心： 100118輸入相關(guān)參數(shù) Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Weibull)119填入選項(xiàng)要求韋氏分布的參數(shù)估計(jì)120結(jié)果圖形121正態(tài)分布適用性的判定? 可以使用–Statbasic statisticnormality test? 但數(shù)據(jù)要放到同一個(gè) column中，所以必須針對(duì)前面的數(shù)據(jù)進(jìn)行一下處理122數(shù)據(jù)調(diào)整進(jìn)行數(shù)據(jù)的堆積123填寫選項(xiàng)輸入變量輸入作為參考的概率記號(hào)124結(jié)果輸出125結(jié)果輸出 (加標(biāo) )126計(jì)量型制程能力分析總結(jié)? 一般的正態(tài)分布使用–Capability Analysis (Normal)? 如果是正態(tài)分布且其組內(nèi)和組間差異較大時(shí)可用–Capability Analysis (Between/Within)? 當(dāng)非正態(tài)分布時(shí)則可以使用–Capability Analysis (Weibull)127Capability Sixpack (Normal)? 復(fù)合了以下的六個(gè)圖形–Xbar–R– 原始數(shù)據(jù)分布 （ plot）– 直方圖– 正態(tài)分布檢定–CPK, PPK128練習(xí)? 請(qǐng)以前面的數(shù)據(jù)來進(jìn)行相應(yīng)的 Capability Sixpack (Normal)練習(xí)? Select: Stat Quality Tools Capabilty Sixpack(Normal)129輸入各項(xiàng)參數(shù)輸入規(guī)格130選定判異準(zhǔn)則選擇判異準(zhǔn)則131選擇標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方法默認(rèn)值是復(fù)合標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式132考慮可選擇項(xiàng)如果希望計(jì)算 Cpm,則輸入目標(biāo)值133結(jié)果輸出134Capability Sixpack (Between/Within)? 復(fù)合了以下的六個(gè)圖形–Xbar–R– 原始數(shù)據(jù)分布– 直方圖– 正態(tài)分布檢定–CPK, PPK135同前練習(xí)及結(jié)果136Capability Sixpack (Weibull)? 復(fù)合了以下的六個(gè)圖形–Xbar–R– 原始數(shù)據(jù)分布– 直方圖– 正態(tài)分布檢定–CPK, PPK137結(jié)果輸出138二項(xiàng)分布制程能力分析? 二項(xiàng)分布只適合用在– 好，不好– 過，不過– 好，壞? 不可以用在–0,1,2,3等二項(xiàng)以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。因?yàn)槿绻瞥滩皇钦龖B(tài)分布硬用正態(tài)分布來分析時(shí)，容易產(chǎn)生誤差，所以此時(shí)可以使用韋氏分布來進(jìn)行分析，會(huì)更貼近真實(shí)現(xiàn)像。?各項(xiàng)的數(shù)據(jù)要按時(shí)間順序做好相應(yīng)的整理104STEP3決定 Y特性決定 Y特性收集 Y特性數(shù)據(jù)輸入 MINITAB數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析結(jié)果說明?將數(shù)據(jù)輸入 MINTAB中，或則在 EXCEL中都可以。?目標(biāo)值是在中心，或則不在中心?測(cè)量系統(tǒng)的分析要先做好。?Y要先能量化，盡量以定量數(shù)據(jù)為主。100Capability Analysis (Weibull)