PFMEA探测度评价准则（D）

MeasurementSystemsAnalysis测量系统分析Lyn2015/1/8MSA区分两种数据类型Attributes–离散型、计数型数据范例：好/坏1,2,3,4等机器1,2,3...Variables–连续型、计量型数据范例：重量=10.2公斤厚度=17.15公分周期=5秒MSAforContinuousData连续型数据测量系统分析MSA的目的•了解变异来源•测量的特性可用下列来表示：–准确性(accuracy)–精确性(precision)•准确性可依下列特性评估：–偏移(bias)–稳定性(stability)–线性(linearity)•精确性可依下列特性评估：–重复性(repeatability)–再现性(reproducibility)重复性Repeatability：同一人员，使用相同测量仪器，能重复相同测量结果的能力。再现性Reproducibility：不同人员，使用相同测量仪器，所能得到彼此相同结果的能力。精确性相关名词：定义我们将藉由测量系统分析(GageR&RStudy)来研究这些这是我们SixSigma活动的焦点所在准确性与精确性我们有两种测量橡胶样品硬度的方法。方法一昂贵且花费时间方法二便宜且快速该“正确”数值为5.0何种方法较准确？何种方法较精确？你较偏好何种方法？为什么？若你必须采用方法二，你会怎么做？GageRepeatability&Reproducibility•指标–P/T(PrecisiontoToleranceratio)–%R&R精确度与公差比:PrecisiontoToleranceRatioToleranceTPMS*6/低于10%良好超过30%危险10到30%警告%GageR&R(%GR&R)100&%TotalMSRGR低于10%良好超过30%危险10到30%警告连续型测量系统分析：实验方法•研究方法：–实验设计•变数：–操作员数；如3位操作员–样本数；如10件样本•重复/试验数：–每项测量执行两次Minitab范例•操作员数为何？•样本数或零件数为何？•试验数或再现次数为何？•总共执行多少次测量？(Tolerance=0.5)档案：Gageaiag.mtwMinitab范例贡献度指标我们该作何决定？Part-to-PartReprodRepeatGageR&R2001000Percent%Contribution%StudyVar%Tolerance0.100.050.00SampleRange_R=0.0383UCL=0.1252LCL=01231.000.750.50SampleMean__X=0.8075UCL=0.8796LCL=0.7354123109876543211.000.750.50Part3211.000.750.50Operator109876543211.000.750.50PartAverage123OperatorGagename:Dateofstudy:Reportedby:Tolerance:Misc:ComponentsofVariationRChartbyOperatorXbarChartbyOperatorResponsebyPartResponsebyOperatorOperator*PartInteractionGageR&R(ANOVA)forResponseMinitab范例：各图表变异的组成RChartXbarChart按样本分析按操作员分析操作员与样本间的交互作用MSAforDiscreteData离散型数据测量系统分析离散型MSA：实验方法•研究方法：实验设计•变数：–操作员，如：3位操作员、检测员、测试员–样本，如：30个样本•重复/试验数：–测量两次离散型MSA：范例•结果为G/NG•数据显示有：–2位检验员–10个样本–2次试验开启档案：GoNoGoGage.mpj分析：GageRunChart分析：GageRunChartMisc:Tolerance:Reportedby:Dateofstudy:Gagename:2.01.51.054321PartCodedresult122.01.51.0109876PartCodedresultRunchartofCodedresultbyPart,Operator分析：AttributeAgreementAnalysis重复性：检验员(Appraiser)本身图形化输出：检验员本身2110090807060AppraiserPercentWithinAppraiserAssessmentAgreementDateofstudy:Reportedby:Nameofproduct:Misc:[,]95.0%CIPercent复制性：不同检验员间离散型MSA:另一个范例•检验员使用合格/不合格的标准判定•数据显示有：–2位检验员–9个样本–2次试验–专家或大师的结果开启档案：AttributeMSA.mpj分析：AttributeAgreementAnalysis检验员本身不同检验员间各检验员和专家比较所有检验员和专家比较图形化输出•用来评估各检验员在各次试验间的一致性•如Kappa=1，为完全一致•如Kappa=0，一致的情况只是碰巧发生•一致性越强，Kappa值越高Kappa统计分析Kappa统计分析:使用Minitab重复性：检验员本身复制性：不同检验员间各检验员和专家比较所有检验员和专家比较Thanks!