【正文】 分析數(shù)據(jù) 零件 評價人 A 評價人 B 極差 (AB) 1 2 3 4 5 109 計算 %)(100amp。52??????????? ?RRdRRGRRRi過程變差假定為110 D線性分析指南 ? 一 、 選擇 g=5個零件 ， 由于過程變差 ，這些零件測量值覆蓋量具的操作范圍 。 ? 三 、 通常用這個儀器的操作者中的一個測量每個零件 m=10次 。 111 線性分析指南 ? 四、計算每次測量的零件偏倚及零件偏倚均值。 ? 六、用下面等式計算和劃出最佳擬合線和置信帶。 ? 為使測量系統(tǒng)線性可被接受， ” 偏倚 =0” 線必須完全在擬合線置信帶以內(nèi)。 ? H0： a=0, 斜率 =0 ? 不推翻原假設(shè)，如果 2/1,22)(???????????????gmjtxxsat? 如果以上的假設(shè)是成立的，則測量系統(tǒng)所有的基準(zhǔn)值有相同的偏倚。 115 線性分析指南 ? H0： b=0, 截距 (偏倚 )=0 ? 不推翻原假設(shè)，如果 2/1,222)(1????????????????gmitsxxxgmbt116 示例 ? 一名工廠主管希望對過程采用新測量系統(tǒng)?；谝炎C明的過程變差，在測量系統(tǒng)操作量程內(nèi)選擇了五個零件。然后由領(lǐng)班分別測量每個零件12次。 117 示例 p m r p m r p m r p m r p m r 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 1 2 2 4 3 6 4 8 5 10 118 示例 零件基準(zhǔn)值 1 2 3 4 5 1 2 3 4 1 5 6 7 8 9 10 11 12 偏倚均值 119 示例 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 2 4 1 6 8 10 2 4 6 0 8 10 2 4 6 8 10 2 4 6 0 8 10 2 4 6 8 10 2 4 6 8 10 2 4 0 6 8 10 2 4 6 0 8 10 2 4 6 8 10 120 示例 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 01R EF ER EN C EBIASS = 0 . 2 3 9 5 4 0 R S q = 7 1 . 4 % R S q ( a d j ) = 7 0 . 9 %B I A S = 0 . 7 3 6 6 6 7 0 . 1 3 1 6 6 7 R E F E R E N C E9 5 % C IR e g r e ssi o nR e g r e ssi o n P l o t121 示例 ? Regression Analysis: BIAS versus REFERENCE ? The regression equation is ? BIAS = REFERENCE ? S = RSq = % RSq(adj) = % ? Analysis of Variance ? Source DF SS MS F P ? Regression 1 ? Error 58 ? Total 59 122 示例 ? 圖形分析顯示特殊原因可能影響測量系統(tǒng)。 ? 即使不考慮基準(zhǔn)值數(shù)據(jù) 4，作圖分析也清楚的顯示出測量系統(tǒng)有線性問題。即使模型可以接受， ” 偏倚 =0” 線與置信交叉而不是被包含其中。然而，為確保所有書面文文件都已作標(biāo)記，主管還是計算了在此斜率和截距情況下的 t統(tǒng)計量。 ? 因為 tat58,， 從作圖分析獲得的結(jié)果由數(shù)據(jù)分析得到增強(qiáng) ─ 測量系統(tǒng)存在線性問題。引起線性問題可能的原因也可以在前面中找到。 ? 如果偏倚在測量范圍內(nèi)不能被調(diào)整到 0，只要測量系統(tǒng)保持穩(wěn)定，仍可用于產(chǎn)品／過程控制，但不能進(jìn)行分析，直到測量系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定。 ? 最常見的是 G/NG的量具，只可能有兩種結(jié)果。這些要用計數(shù)型方法進(jìn)行分析。在這種情況下，做出錯誤或不一致判斷的風(fēng)險可以用以下方法評價。只有當(dāng)顧客同意的情況下才能使用。 ? 計數(shù)型測量系統(tǒng)變差源應(yīng)該通過人的因素和人機(jī)工程學(xué)研究的結(jié)果最小化。因為該過程生產(chǎn)不合格產(chǎn)品，需要一個遏制措施把不可接受的產(chǎn)品從生產(chǎn)流中挑選出來 。如果零件滿足限定值就接受這個零件，反之拒絕零件。這個計數(shù)型量具不能指出一個零件有多好或多壞，只能指出零件可接受或拒絕 (如 2個分級 ) LSL USL X X 129 案例 ? 小組使用的特定量具具有與公差相比的 %GRR為 25%。小組決定隨機(jī)地從過程中抽取 50個零件樣本，以獲得覆蓋過程范圍的零件，使用三名評價人，每位評價人對每個零件評價三次。下表中的基準(zhǔn)判斷和計量基準(zhǔn)值不預(yù)先確定。 130 假設(shè)檢驗分析 ─ 交叉表方法 B 總計 0 1 A 計算 期望的計算 44 6 50 計算 期望的計算 3 97 100 總計 計算 期望的計算 47 103 150 A與 B的交叉表 131 假設(shè)檢驗分析 ─ 交叉表方法 C 總計 0 1 B 計算 期望的計算 42 5 47 計算 期望的計算 9 94 103 總計 計算 期望的計算 51 99 150 B與 C的交叉表 132 假設(shè)檢驗分析 ─ 交叉表方法 C 總計 0 1 A 計算 期望的計算 43 7 33 50 計算 期望的計算 8 92 100 總計 計算 期望的計算 51 99 150 A與 C的交叉表 133 案例 ─ kappa ? 設(shè)計這些表的目的是確定評價人之間意見一致的程度。 1表示完全一致。 Kappa只用于兩個變量具有相同的分級值和相同的分級數(shù)的情況。 ? 設(shè) p0=對角線單元中 計算 值的總和 /被測機(jī)會總數(shù) ? pe=對角線單元中期望值的總和 /被測機(jī)會總數(shù) ? 則 kappa=(p0pe)/(1pe) 134 案例 ─ kappa ? Kappa是測量而不是檢驗。一個通用的法則是 kappa大于；小于 ，計算結(jié)果如下： kappa A B C A B C 135 案例 ─ kappa結(jié)果說明 ? 分析指出所有這個分析表明所有的評價人之間表現(xiàn)出的一致性好。但是分析并未告訴我們測量系統(tǒng)區(qū)分不好的與好的零件的能力。用這些新的信息，另一組交叉表表格被開發(fā)出來，用以評價人與基準(zhǔn)判斷比較。然后，過程小組計算了測量系統(tǒng)的有效性。 ? H0:兩個評價人都相同的有效性相同。這一點(diǎn)驗證了 kappa的結(jié)論。 141 判定表 判斷 測斷系統(tǒng) 有效性 漏發(fā)警報的比例 誤發(fā)警報的比例 評價人可接受 ≥90% ≤2% ≤5% 評價人可接受的邊緣 ─ 可能需改進(jìn) ≥80% ≤5% ≤10% 評價人不可接受 ─ 需改進(jìn) ＜ 80% ＞ 5% ＞ 10% 142 結(jié)果判定 ? 盡管這些結(jié)論和原先的判斷有些矛盾，原先的判斷是 ” 評價人之間沒有統(tǒng)計的差異 ” 。 有效性 漏發(fā)警報的比例 誤發(fā)警報的比例 結(jié)論 A 84% 5% 8% 邊緣 B 90% 2% 4% 可接受 C 80% 9% 15% 不可接受 143 注意事項 ? 對可接受的風(fēng)險沒有基于理論的判斷準(zhǔn)測。最終的決定準(zhǔn)則應(yīng)該取決于對保持后續(xù)過程和最終顧客的影響 (如風(fēng)險 )。 ? 上面的分析數(shù)據(jù)不是獨(dú)立的。對于這個新的狀況，可以確定所有的評價人都可接受，因為沒有判斷誤差。 ? 讓 di=從被所有評價接受的最后一個零件到被所有評價人拒絕的第一個零件 (對每個規(guī)范 )之間的距離。 ? 在本例中 ? dSLS== ? dUSL== ? d=(+)/2= ? %GRR=24% ? 實際 %GRR=25%， 所以，這個估計值會得出對測量系統(tǒng)一致