07_MSE-GB

评估测量系统6s绿带训练-基础篇HoneywellInternationalInc.9-2学习目标•了解测量所用的术语。•说明了解测量系统的重要性。•当使用测量系统检查一致性或估计过程是否有所改善时，首先评估测量系统的水平与特性。•了解测量系统评估(MeasurementSystemEvaluation，简称MSE)和／或GageR&R，以评估测量系统。•熟悉了解如何评估量测系统与如何解释结果。如果你无法量测，你就无法去作改善！Taguchi改善控制分析测量9-3应用范例•不连续制造─测量浆液浓度之浓度计是否能检测出过程的变异。•连续制造─气体流量计显示产品超出规定范围，但是所有的KPIV(关键输入变数)均是稳定的。•管理─每个经理对人事考核的标准是否一致。•设计─Instron式之拉力机是否比Callaway拉力机更准确。9-4变异来源产品变异/(实际变异)总变异测量变异短期变异操作员量具造成之变异重复性校验稳定度　线型　产品变异实际变异测量变异总变异(变异造成之变异长期变异观察变异)9-5测量误差的影响平均值变异性mmmtotalproductmeas.system=+测量系统的偏差测量系統变异AccuracyPrecisions2total=s2product+s2meassystem导致测量变异的原因为何？9-6想想为什么要测量：测量变异如何影响这些决策？验证产品／过程是否符合规格有助于持续改善的活动如果不知道测量变异的大小，该如何处理?ProductMeasurementProductMeasurement测量变异会让流程的结果看起来较实际结果糟。为何要担心测量的变异性？9-70.01.02.03.04.05.06.00.50.60.70.80.91.01.11.21.31.41.51.61.71.81.92.0ObservedCp**ActualCp0%10%20%30%40%50%60%70%%measerror测量误差%对过程能力的影响必须确认测量变异，以了解目前执行的事项是否正确70%？60%？50%？40%？30%？20？10%？9-8如何得知测量的误差？ProductMeasurementPart1Part2Part3M1M2M3M1M2M3M1M2M3从这张图表中我们可以得知产品与测量变异格局。您要如何得知测量变异的其他来源？sM2=sOperator2+sIntrument2+sSetUp2+sTemp2+...如果要对系统进行研究，了解测量误差与产品变异的格局是极重要的9-9建立测量研究•校正量规／配备仪器，或确认该仪器已经完成校正•通常有多位操作员•通常会测量10个零件。“随机”选取待测样本–选择足够的抽样数，依照以下公式规则(抽样数)X(操作员数)15–如果不实际或不可能，请选择试实验次数：•ifSxO4,trials=6•ifSxO5,trials=5•ifSxO8,trials=4•ifSxO15,trials=3•每位操作员会对每个单元进行2到3次的测量•标识零件，以利数据收集•操作员应不知所测量的样本顺序号码或资料可用这些指导纲要来建立研究。接下来，必须决定该如何进行研究。9-10•需在场观测此研究•研究时，请随机取放零件，以避免操作员偏差•第一次评估特定测量流程时，请先按平日的方法执行─但请记录观测结果！•应如何进行测量？其顺序是否重要？为什么？•请考虑可能会影响此流程的干扰因素进行测量研究Part1Part2Part3M1M2M3M1M2M3M1M2M3Operator1Part1Part2Part3M1M2M3M1M2M3M1M2M3Operator1需确定研究所进行的流程测量变异为符合实际的估计！9-11进行研究─建议程序许多范例中，因为不确定干扰对测量系统的影响，因此建议您使用下列程序：•第一位操作员以随机顺序测量所有样本一次•第二位操作员以随机顺序测量所有样本一次•继续此步骤，直到所有操作员都测量完样本一次(此为测试1)•重复步骤2到4，直到完成所需的测试次数•利用表格收集数据•分析结果•决定后续行动(如果有的话)9-12练习一个地区经理最近接触了测量系统评估技术。在其负责的地区出现若干品质问题，但在提出进行改进计划前，地区经理想了解其测量系统。有三种重要的流程，任何工厂的操作员都可能用到每一种流程。地区经理在每个区域指派小组，负责调查在其区域中，关键产品特性测量系统的可用性。•在提供的量规与零件上实行测量研究•包含5个零件、3位操作员与3次重复的测量(由每位操作员对每个零件进行测量)•让一位人员将数据记录在下页中。•小组的其他成员应观测测量流程，并记录所见到的事件。•完成研究后，请将观测结果记录在资料收集表上，并加以讨论。9-13ExerciseDataCollectionFormOperator:Date:SampleMeasurement12312345Operator:Date:SampleMeasurement12312345Operator:Date:SampleMeasurement12312345Observations:9-14分析方法•有许多方法可分析测量评估结果，我们将使用其中两种方法：–控制图(图形)•易于向非技术人员(操作员、经理、MBB…)说明•容易建立(记得NEM吗？)–GageR&R统计(分析)•确定测量变异来源的量•某些产业／SBU会要求提供资料Minitab同时提供此两种分析技术9-15分析技术Tolerance:9利用一个简单范例來观察分析技术：Operator1Part1Part2Part9Part8Part7Part6Part5Part4Part3Part10Trial1Trial2Trial1Trial27069.570726666.567.569.567677170.57272.5676769.5747068Operator2Part1Part2Part9Part8Part7Part6Part5Part4Part3Part1075.171.175.779.765.768.77270.179.569.277.471.878.881.265.86972.770.380.2699-16建立控制图Operator1Part1Part2Part9Part8Part7Part6Part5Part4Part3Part10Trial1Trial27069.570726666.567.569.567677170.57272.5676769.5747068Range:Average:1120.510.524.53170.5707172.2566.566.7568.571.7568.567.5•控制图制图步骤：–计算每位操作员与零件(图上的操作员1)之合理样组极差(R)与平均值(Xbar)–计算所有小组的平均极差(Rbar)与总平均(Xdoublebar)–计算极差的控制界限并绘制数据–计算极差图的控制界限并绘制数据–计算Xbar图的控制界限并绘制数据•如果Xbar图在控制下，代表什么意思？那如果超出控制呢？–提示：请記得Xbar图的管制界限为：Xdoublebar+(常数xRbar)9-17利用Minitab输入并分析的数据•请开启Minitab档案：Luftigrr.mtw.，其中包含范例的数据。•若要分析数据：–请选择Stat功能表–请选择QualityTools子功能表–请选择GageR&R研究–确定已勾选ANOVA方框(注意：Minitab的Xbar与R选项有时会导致错误的变异计算结果)–确认下列各项会出选在哪一行中：•零件编号(C8-Part)•操作员(C6-Op)•量测(C5-Meas)–管制图与其他图形分析会显示在自动出现之视窗中–GageR&R分析会显示在指令(session)作业视窗中9-18Misc:Tolerance:Reportedby:Dateofstudy:Gagename:08075706521XbarChartbyOperatorSampleMeanX=71.243.0SL=73.71-3.0SL=68.76054321021RChartbyOperatorSampleRangeR=1.3153.0SL=4.296-3.0SL=0.0001098765432180757065PartIDOperatorOperator*PartInteractionAverage122180757065OperIDByOperator1098765432180757065PartIDByPart%TotalVar%StudyVarPart-to-PartReprodRepeatGageR&R1009080706050403020100ComponentsofVariationPercentGageR&R(ANOVA)forResponseMinitabGraphicalAnalysis9-19SourceVarCompStdDev5.15*SigmaTotalGageR&R15.5093.9381820.2816Repeatability1.5141.230356.3363Reproducibility13.9953.7410619.2664Operator6.4892.5473513.1188Oper*Part7.5072.7398014.1100Part-To-Part6.4512.5399613.0808TotalVariation21.9614.6862224.1340Source%Contribution%StudyVar%ToleranceTotalGageR&R70.6284.04225.35Repeatability6.8926.2570.40Reproducibility63.7379.83214.07Operator29.5554.36145.76Oper*Part34.1858.47156.78Part-To-Part29.3854.20145.34TotalVariation100.00100.00268.16NumberofDistinctCategories=1MinitabGageR&RStatistics既然已知如何取得图表与数字，应如何解释其意义？9-20测量系统的质量•准确度•线性／相关性•判断力•重复性或T-检定─重测•稳定性•再现性•偏差•操作员间的不一致性每个不同元件的测量误差都会造成特定值的变异而导致决策错误。9-21准确度(Accuracy)•仪器准确度是所测的测量平均值与真值间的差异。真值是一个被认可、可追溯的参考标准(如NIST)。真值(参考标准)平均值9-22准确度─控制图分析•如欲评估准确度，必须在研究中使用标准样品，而非现场取得产品零件准确度─请注意Xbar上，平均值与零点间的差异─造成差异的原因为何？稳定性─请注意Xbar与R图中超出控制的点。此测量系统呈不稳定。漂移─请注意Xbar图中朝向终点的向上趋势。该段时间中，导致此偏移的原因为何？此图中，全部皆为准确度的问题。若需其他稳定性／校正的范例，请参阅附录第64-66页0.0Subgroup/TimeMeansXUCL(xbar)LCL(xbar)RangesRUCL(r)LCL=0????9-23准确度•比较总平均与一个被认可、可追溯的参考标准(如NIST)之标准值，可得出准确度。•一般而言，计量学负责测量设备的准确度，这也是校正的目的。•准确度与公差相比的百分比，•准确度允收规则。–过程变异或公差1%即够准确。–公差1%要求改正措施，可能包含与仪器使用(SOP)、校正、耗损或维护相关的研究。利用特定偏移值可减轻准确度的问题(偏移值应以平均差为基础)。•典型的测量研究不会处理准确度的问题，除非该研究是特地针对此问题而设立(使用标准件而非零件)。•利用标准进行测量时，准确度的稳定性不足(Xbar或R图中，超出控制线。)平均值-真值x(100)公差9-24线性(Linearity)•评价测量仪器测