【正文】 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(jù)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(jù)，其 GRR考察的概念是與定量數(shù)據(jù)一樣的。但方法上完全不同 .n定性數(shù)據(jù)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. 有效性 Effectiveness(E) 即判斷 “ 合格 ” 與 “ 不合格 ”2. 的準確性 E= 實際判斷正確的次數(shù) /可能判斷正確的機會次數(shù) . Probability of miss(Pmiss) – 將 “ 不合格 ” 判為合格的機會 。 P(miss)=實際漏判的次數(shù) / 漏判的總機會數(shù) . Probability of false alarm(PFA) 將 “ 合 格 ” 判為不合格的機會 . P(false alarm)=實際誤判次數(shù) / 誤判的總機會數(shù) . Bias(B) 指漏判或誤判的偏向 . B=P(false alarm) / P(miss) B=1, 無偏倚 。 B1, 偏向誤判 。 B1, 偏向漏判以下為判斷所用的指標70量測系統(tǒng)分析 ﹣( 計數(shù)值 )示范：外觀檢驗量測分析，兩個人， 15個樣本，重復兩次，數(shù)據(jù)如下71 表示此量測系統(tǒng)是可靠的示范：量測系統(tǒng)分析 ﹣ 計數(shù) Appraiser Inspected Matched Percent (%) % CI 小寶 15 15 ( , )志明 15 14 ( , ) Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.72屬性數(shù)據(jù)測量系統(tǒng)分析Attribute MSA73Kappa屬性測量系統(tǒng)u屬性 /順序測量系統(tǒng)使用了接受 /拒絕標準或分級，例如， 用 (15) 確定是否達到可以接受的質(zhì)量水平uKappa技術可以用來評估這些屬性和順序測量系統(tǒng)74 你真的擁有太多的屬性數(shù)據(jù)嗎 ?u很多檢驗過程能夠收集連續(xù)數(shù)據(jù)，但選擇屬性數(shù)據(jù)以簡化檢驗員的任務u例如，很多功能測驗將連續(xù)地評估一項產(chǎn)品（溫度、承載力，硬度等等）并以通過 /失敗記錄其結果u設法獲取連續(xù)數(shù)據(jù)75屬性和順序測量u屬性和順序測量經(jīng)常依靠主觀分類或分級u例子包括：u把部件特征分級為好或壞u在品嘗之后分級葡萄酒的香味和口感u從 1到 5給雇員的表現(xiàn)分級u給體操打分u在利用這些測量系統(tǒng)之前，我們應該評估它們嗎？u不評估它們的后果是什么呢？76 測量系統(tǒng)分析 – 屬性數(shù)據(jù)u什么方法適于評估屬性測量系統(tǒng)？u屬性系統(tǒng) － 同等處理所有誤分類的 Kappa技術u順序系統(tǒng) －考慮誤分類等級的 Kappa技術u例如，如果我們從 1到 5判斷一油漆產(chǎn)品的等級，檢驗員 A把它評為 1級，檢驗員 B評為 5級，比起檢驗員A把它評為 4級而檢驗員 B評為 5級來，具有更大的誤分類77數(shù)據(jù)類型u常態(tài) : 包含不具有排序基礎或可以分別出量的差別的數(shù)字，例如 u 例子 : 一公司中 : A部門、 B部門、 C部門u 一車間中 : 機器 機器 機器 3u 運輸?shù)念愋?: 船、火車、飛機u順序 : 包含可以分等級的數(shù)字。但是不能根據(jù)該標度推斷出數(shù)字之間差別。u 例子： 產(chǎn)品性能 : 優(yōu)秀、很好、好、一般、差u 品嘗試驗： 味淡、辣、很辣、辣得難受u 客戶調(diào)查： 強烈滿意、滿意、不滿意、強烈不滿意78Kappa技術uKappa適用于非定量系統(tǒng)，如u好或壞u通過 /不通過u區(qū)分聲音 (嘶嘶聲、叮當聲、重擊聲 )u區(qū)分色彩亮度u通過 /失敗79Kappa技術u適用于屬性數(shù)據(jù)的 Kappau同等處理所有誤分類u要求單元之間相互獨立，并且檢驗員或分級員是獨立作出分級的u要求評估類別是相互排斥的80操作定義（檢查標準）u存在著一些質(zhì)量特點，或者難以定義或者定義很耗費時間u要一致地評估分類，幾個單元必須由一個以上的評估人或判定人作出分類u如果評估員之間達成足夠的一致，那么就有可能，盡管不能保證，分級是正確的u如果評估員不能達成足夠的一致，那么分級的可用性就很有限了差勁的屬性測量系統(tǒng)幾乎總是可以歸咎于差勁的操作定義81? 留意事項(1) 樣品應選定代表 Process的樣品?！?任意選定 25個樣品時，以下能成為向?qū)А?1) 把平時檢查的作業(yè)者選定為作業(yè)者的選定對象，并成為 Blind Appraisal.計數(shù)型 Gage RR很難區(qū)分良 /不率的樣品 20%~30%不易區(qū)分良 /不率的樣品 30%~40%比較容易區(qū)分良 /不率的樣品 30%~40%很容易區(qū)分良 /不率的樣品 0%~20%82 屬性測量系統(tǒng)中的 α和 β風險uα風險 /生產(chǎn)者風險u 合格產(chǎn)品被拒絕u不必要的報廢 /返工的原因u被人為削減的過程性能uβ風險 /消費者風險 u接受了不合格產(chǎn)品u不滿意的客戶u夸大的過程性能83結果 ?u哪些是重要的應關心的問題？u如果檢驗員之間和內(nèi)部不能達成很好的一致，會有什么風險呢？u次品正在流向下一步操作或客戶嗎？u優(yōu)質(zhì)品正在被返工或處理掉嗎？u評估的標準是什么？u 如何度量一致性？84什么是 Kappa? u P observedu 判定員一致同意的單元的比率 =判定員一致判定為優(yōu)良的比率 +判定員一致判定為次劣的比率u P chanceu預期偶然達成一致的比率 =（判定員 A判定為優(yōu)良的比率*判定員 B判定為優(yōu)良的比率） +（判定員 A判定為次劣的比率 *判定員 B判定為次劣的比率）u 注意： 上述等式適用于兩類分析，即優(yōu)良或次劣85Kappau要達成完全一致， P observed = 1 且 K=1u一般說來，如果 Kappa值低于 ，那么測量系統(tǒng)是不適當?shù)膗如果 Kappa值為 ，那么測量系統(tǒng)是優(yōu)秀的uKappa的下限為 0到 1u如果 P observed = P chance 那么 K=0 u因而 Kappa值為 0表示達成一致和隨機偶然預期達成的一致是一樣的86? Kappa量測能力評價指標l上面的判斷基準根據(jù) Project的目標有可能變更。 舉個例，不良率 %→% 改善課題的情況下檢出率必須為 100%. 滿足指數(shù) 40% → 60% 改善課題時，如果檢出率是 70%以上就可以被選擇。l基本上，達不到 100%時，必須調(diào)查其原因。判斷基準(良好 )判斷基準(考慮 )判斷基準(不足 )判斷指標 90% ↑ 70~90% 70% ↓計數(shù)型 Gage RR87屬性測量系統(tǒng)指導u在選擇研究的部件時，要考慮以下幾方面因素：u如果你只有兩個類別，優(yōu)良和次劣，你至少應該選擇20個優(yōu)良品和 20個次劣品u最多可選擇 50個優(yōu)良品和 50個次劣品 u盡量保持大約 50%的優(yōu)良品和 50%的次劣品u選擇不同程度的優(yōu)良和次劣88屬性測量系統(tǒng)指導u如果你的類別超過 2種，其中一類是優(yōu)良，其它類別是不同的缺陷方式，那么你至少應該選擇大約 50%的優(yōu)良品和每種缺陷方式中的最少為 10%的產(chǎn)品u你可以把一些缺陷方式合并稱為 “其它 ”u這些類別應該互相排斥，否則它們應該合并起來89分級員內(nèi)部 /重復性考慮u讓每個分級員至少兩次判定同一單元u為每個分級員建立獨立的 Kappa表，計算他們的 Kappa值u如果某個分級員的 Kappa測量值很小，那么該分級員自己沒有很好地重復判定u如果分級員自己沒有很好地重復判定，那么他也不能和其它分級員很好的做重復判定，這將掩蓋其它分級員內(nèi)部重復判定的好壞u根據(jù)每個分級員的首次判定建立一個 Kappa表，計算不同分級員之間的 Kappa值u不同分級員之間的 Kappa值將進行兩兩對比 (A和 B, B和 C, A和 C)90Kappa 例子 1uBill Blackbelt正在努力改進一個具有高退貨率的油漆過程u在工程早期，由于很明顯的檢驗員之間和檢驗員內(nèi)部的差別，所以測量系統(tǒng)就是一個關注的問題u下一頁的數(shù)據(jù)是在測量系統(tǒng)研究中收集的。u需要計算每個操作員的 Kappa和操作員之間的 Kappa91考慮下列數(shù)據(jù)92分級員 A的 交叉表在每個單元格中填入收集到的信息93交叉表第一格代表分級員 A在第一次和第二次測量中判定為優(yōu)良的次數(shù)