全套六西格玛培训资料-测量4.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,PPT,文档演模板,Office,PPT,31 十月 2025,全套六西格玛培训资料-测量4,Measure,Define,Analyze,Improve,Control,方法论,Measure 概要,Project Y,基础统计,测定System分析,Six Sigma 测度,工程能力分析,Process Map,&特性要因图,FDM,测定System分析,学习目标,1.理解与测定System评价相关的用语,2.理解测定System评价基准及方法,评价指标,评价步骤,标本选定,利用Minitab的分析,MSA 概要,测定,为了显示某物体的特性，给物体赋与数值。-Eisenhart,C.(1963),测定System,被赋与的数值叫测定值(Measurement Value)，为得到测定值的设备叫仪器或 Gage，并步骤、仪器及其它设备、Software、测定者等为得到测定值而使用的全部叫测定System.,测定System分析,MSA(Measurement System Analysis),为了确保DATA的信赖性，评价或检定测定System.,为了确认改善对象Process当前能力的DATA收集前，,先确认DATA是否可信。,测定System误差或变动的类型,位置(Location)或平均,-偏离(Bias),-直线性(Linearity),-稳定性(Stability),宽度或散布,-再现性(Repeatability),-反复性(Reproducibility),测定System误差,意味着观测测定平均和基准值间的偏差。,偏离又叫正确性。,基准值,Reference value,观测平均,Observed Average,偏离,偏离(Bais),测定System误差,真值,测定值的平均值,仪器的全体测定可能范围内的倾斜差异。,真值 1,观测值1,倾斜小,倾斜大,真值 2,测定的下限范围,测定的上限范围,真值,观测值,倾斜,无倾斜,观测值2,直线性,测定System误差,起点 1起点 2,稳定性,把同样的特性在不同的起点用同样的Gage测定的结果平均值差异。,测定System误差,稳定性,同样人使用同样部品、同样特性、同样机器反复测定得到的测定值之间散布。,基准值,平均,平均,好的反复性,不好的反复性,基准值,测定System误差,反复性,测定同一特性时，互相不同的人使用同样机器得到的测定值,之间的平均差。,好的再现性,不好的再现性,再现性,测定System误差,评价者 A,评价者B,评价者 C,评价者 C,评价者 A,评价者 B,基准值,A,B,C,基准值,A,B,C,测定System误差,不倾斜但不精密,精密但倾斜,既不精密又倾斜,既不倾斜又很精密,测定误差的评价,正确性,精密度,散布,平均,散布,倾斜,校正分析,(Calibration Study),R&R Study,测定,System,评价,观测值(测定值)的变动要素,+,=,真值,(实际工程的变动),误差,(测定变动),测定值,(被观测的变动),Gage R&R Study,在测定过程中得到的测定值里一般包含着实际工程的变动和根据,测定System的变动。,被观测的变动(,2,total,)=工程的变动,(,2,p,)+测定变动,(,2,MS,),测定变动再区分为反复性和再现性。,测定变动,(,2,MS,)=反复性,(,2,Repeatability,)+再现性,(,2,Reproducibility,),反复性和再现性两种变动的合。即，测定System的变动叫 Gage R&R.,对测定System变动的分析也可以认为是精密度的分析，称为,Gage R&R study,.,观测值(测定值)的变动要素,Gage R&R Study,被观测的变动(,2,total,),实际工程的变动,(,2,p,),测定System变动,(,2,MS,),再现性,(,2,Reproducibility,),反复性,(,2,Repeatability,),一般事项,一般对2 3名作业者(平时检查的作业者)实施,一般用10个部品为对象测定,一般2 3回反复测定,步骤,1.选定代表工程长期变动的10个标本,2.测定器的校正,3.让第一个作业者对所有标本任意顺序各做一次测定,(Blind Measurement),4.让第二个作业者按同样地方法实施 (所有作业者相同),5.以同样的方法按必要的次数反复测定,6.得到的DATA输入Minitab并进行分析,Gage R&R 步骤,%Contribution=100%,%Study Variation=100%,%Tolerance=100%,Number of distinct categories=Round 1.41,(范畴区别),区别范畴意味着测定System能区别的制品散布。即，区别工程散布区间的数。,区别范畴为3时 例,部品散布(,p,),测定散布(,MS,),Gage R&R 评价指标,评价指标,2,MS,2,Total,MS,Total,5.15 ,MS,Tolerance,*Tolerance=USL-LSL,评价基准,%Study Var 或%Tolerance为10%以上时，首先区分评价反复性和再现性后，查明各个受影响的原因，并采取措施。,根据用途的优先参照评价指标,-在制品管理的测面，在制品符合判定更重要时,优先确认,%Tolerance,-工程管理用或工程显示用时,优先确认,%Study Var,Gage R&R 评价指标,区分,%Contribution,%Study Variation,或%Tolerance,辨别范周,良好,1%,10,费用/考虑重要性,110%,1030%,49,不可使用,10%,30%,Quality Tools Gage R&R Study(Crossed),计量型 Gage R&R,Minitab提供 ANOVA法和 Xbar and R两个分析方法。,部品和测定者之间有交互作用时，ANOVA法可以把交互作 用分离显示，所以是更正确的分析方法。,计量型 Gage R&R,Minitab 分析结果 Graph 解释,“选定的标本是否如实反映工程的散布?”,如果这个值均匀，意味标本没能如实反映,工程的散布。,“作业者之间是否有差异？”,作业者之间最好没有差异。,“每名作业者对标本是否做不同的测定？”,每名作业者对标本的测定值一致为好。,计量型 Gage R&R,Minitab 分析结果 Graph 解释,“在全体散布中 R&R 所占的比重是否充分小?”,Gage R&R,Repeat,Reprod.的高度越接近,0 越好。,“作业者别反复测定值是否稳定?”,注目!,要是超过R Chart的界限，就得调查其原因，并重新测定。,“辨别相互不同部品的能力是否充分?”,与R Chart相反，尽量多超过管理界限为好。,ANOVA 解释,良好的测定System为时，在ANOVA table中应要部品影响大,(P值,0.05)，作业者及作业者与部品的交互作用不影响,(P值 005).,在这里作业者*部品有影响，不能说测定System是良好。,Source DF SS MS F P,部品,9 0.241027 0.0267807 132.432 0.00000,作业者,2 0.000649 0.0003244 1.604 0.22846,作业者,*,部品,18 0.003640 0.0002022 3.370 0.00021,Repeatability 60 0.003600 0.0000600,Total 89 0.248916,计量型,Gage,R&R,%Contribution,Source VarComp (of VarComp),Total Gage RR 1.11E-04 3.64,Repeatability 6.00E-05 1.96,Reproducibility 5.15E-05 1.68,作业者 4.07E-06 0.13,作业者*部品 4.74E-05 1.55,Part-To-Part 2.95E-03 96.36,Total Variation 3.06E-03 100.00,StdDev Study Var%Study Var,Source (SD)(5.15*SD)(%SV),Total Gage R&R 1.06E-02 0.054376 19.07,Repeatability 7.75E-03 0.039892 1399,Reproducibility 7.18E-03 0.036952 12.96,作业者 2.02E-03 0.010395 3.65,作业者*部品 6.89E-03 0.035459 12.44,Part-To-Part 5.43E-02 0.279867 98.16,Total Variation 5.54E-02 0.285100 100.00,Number of Distinct Categories=7,评价指标的计算,计量型 Gage R&R,%Contribution=,=X 100 =3.64(%),2,MS,2,Total,0.000111,0.00306,%Study Var=,=X 100 =19.07(%),0.054376,0.285100,5.15 X,MS,5.15 X,Total,辨别范周为,7，,小于基准值,10,，但大于基准值,4.,%Study Var,为,19.07%，,大于基准值,10%,，但小于基准值,30%,。,%Contribution为 3.64%，因部品之间差的变动为96.36%.还有，再现性散布为 1.68%，比反复性散布1.96%小，因此可以说因反复引起的变动比作业者之间的差异更大。,评价指标解释,%Contribution,Source VarComp (of VarComp),Total Gage R&R 1.11E04 3.64,Repeatability 6.00E-05 1.96,Reproducibility 5.15E-05 1.68,作业者,4.07E-06 0.13,作业者,*,部品,4.74E-05 1.55,Part-To-Part 2.95E-03 96.36,Total Variation 3.06E-03 100.00,StdDev Study Var%Study Var,Source (SD)(5.15*SD)(%SV),Total Gage R&R 1.06E-02 0.054376 19.07,Repeatability 7.75E-03 0.039892 13.99,Reproducibility 7.18E-03 0.036952 12.96,作业者,2.02E-03 0.010395 3.65,作业者,*,部品,6.89E-03 0.035459 12.44,Part-To-Part 5.43E-02 0.279867 98.16,Total Variation 5.54E-02 0.285100 100.00,Number of Distinct Categories=7,计量型,Gage,R&R,总的来看，考虑与费用所需的精密度来决定是否允许使用测定System，比再现性应给反复性的改善大的比重，来研究测定System的改善方案。,例)计算%Tolerance时,%Tolerance=,5.15 ,MS,Tolerance,5.15 ,MS,USL-LSL,%Toleance,被计算的例,计量型,Gage,R&R,%Tolerance=,=X 100 =19.07(%),0.34306,0.5,5.15 X,MS,USL-LSL,Process Tolerance,测定System分析实习,实习时间,:1小时,目的,1)计量型 Gage R&R Data收集方法理解,2)Minitab 分析方法理解,3)测定System的变动理解,准备物,1)部品:,螺丝,10个,(分几个组进行时，每个组使用不同种类的螺丝),2)仪器:Digital Vernier Callipers,主要内容,1)CTQ:,螺丝的,长度,2)输出物:Gage R&R 结果,5.基本要领及步骤,1)给各个螺丝赋与编号(110),2)在Minitab输入Data，并作成Sheet,Make patterned data Menu 利用,3)测定方法,3名测定者把每个部品反复测定2回后，把Data输入到Sheet,1 第一个测定者把每个部品按Random各做一次测定,2 第二个、第三个测定者也用相同的方法测定。,3 上面的 1,2项反复（2回）。,4)Minitab data 分析,5)组别分析结果发表,计量型,Gage R&R,计数型,Gage R&R,检定把各标本的适合、不适合是否按作业者别,一贯性地进行评价,一般事项,一般对,2 3,名作业者实施,一般选,2025,个试料为对象测定,一般,2 3,回反复测定,留意事项,试料应选定代表Process的试料。,任意选定,25,个试料时，以下能成为向导。,把平时检查的作业者选定为作业者的选定对象，并成为,Blind Appraisal.,计数型,Gage R&R,很难区分良,/,不率的试料,20%30%,不易区分良,/,不率的试料,30%40%,比较容易区分良,/,不率的试料,30%40%,很容易区分良,/,不率的试料,0%20%,测定能力评价指标,上面的判断基准根据Project的目标有可能变更。,举个例，不良率,0.1%0.001%,改善课题的情况下检出率必须为,100%.,满足指数,40%60%,改善课题时，如果检输率是,70%,以上就可以被选择。,基本达不到,100%,时，必须调查其原因。,判断基准,(,良好,),判断基准,(,考虑,),判断基准,(,不足,),判断指标,90%,7090%,70%,计数型,Gage R&R,