MINITAB-R14-使用手册(GRR)

５２6.量测系统分析(GageR&R)SPC是对任何场所依计划收集的数据数据进行简单的统计分析，以分析制程是否稳定，而据以采取对策。然而绝大部份的数据都需经由量测系统而得，若量测系统中的设备及人员的误差很大，则直接影响制程观测数据的误差，以误差大的制程观测数据作为制程问题对策的依据，其付出的代价是很难衡量的。业界除了对仪器设备进行有效的管理之外，对于制程管制系统中使用的量测系统进行研究是很重要的。计量值由仪器设备直接或经由人员检验读取量测结果；计数值由仪器设备自动判定或由人员目视判定OK/NG或GO/NOGO，两者皆受仪器设备本身或检验人员的影响。仪器设备系统分析(MSA)以简单的实验及统计分析就能衡量仪器系统的变异，并分离仪器设备及检验人员的变异，以此为仪器设备系统管理的依据。StatQualityGageStudy6.1计量值量测系统分析(GageR&RStudy)再现性(Repeatability)：同一人员使用同一仪器设备，重复量测同一样品的同一特性，所得数据的变异。仪器设备本身的变异，或称EquipmentVariation，一般以标准偏差表示σRepeatability或σEV。再生性(Reproducibility)：不同人员使用同一仪器设备，重复量测同一样品的同一特性，所得数据的变异。不同人员之间的差异，或称AppraisersVariation，一般以标准偏差表示σReproducibility或５３σAV。非破坏性GageR&RStudy(Crossed)可经由实验的方法来估计再现性(Repeatability)及再生性(Reproducibility)的变异数或标准偏差，一般在产业界流通的方法如下：(1)计划内容1.组成项目小组。2.选定平常使用该仪器设备的检验员，人数m=2~3人，当仪器设备的能力未知时m=3人，当仪器设备以前的能力曾合格者时m=2人。3.决定重复次数n=2~3次，当仪器设备的能力未知时n=3次，当仪器设备以前的能力曾合格时n=2次。4.选取实验样品，个数k=5~10个，当仪器设备的能力未知时k=10个，当仪器设备以前的能力曾合格时k=5个。5.仪器设备的最小刻度读数：至少为公差范围的十分之一，如公差范围为0.01㎜，最小刻度读数至少为0.001㎜。(2)计划实施1.识别组成的检验人员，若样品的量测位置有两个以上，则在每个样品上标记同一量测位置。2.将每个样品加以编号以识别之。3.开始量测之前先将仪器设备校正之。4.由第一位检验员以随机的次序量测各样品一次并登录至量测系统%GRR记录表，如表。再由第二位检验员以同样的方式进行并登录至记录表，同样由第三位检验员登录至记录表。5.重复前一检验直到重复次数完成，检验进行中检验员不要相互参考量测结果，也不得参考前一次的结果。6.将数据登录于适当的计算机软件，业界流通许多Excel档案，可以直接输入就可计算出%GRR的结果，分析功能最完整的要属MINITAB。(3)范例５４仪器设备：样品：日期：P2108FACELIFT2001/1/18SNA-15727特性值：长度L(1)规格：执行者：55.45±0.28mmA：Hao-JanB：Yang-Zhuo,JingC：Cui-Ying样品数：k=10检验员数：m=3重复数：n=2检验员ABC样品121212155.5055.4955.6055.6155.5055.50255.5755.5755.5455.5455.5455.54355.5855.5955.5455.5755.5355.56455.6255.6155.6255.6155.6955.68555.5755.5755.7055.6355.6755.67655.4455.4155.4055.4655.4055.48755.6155.6355.6755.6655.6855.67855.3855.4055.4355.4155.4155.39955.5855.5655.5855.5255.5855.601055.6755.5955.7055.7055.6655.68ityproducibilypeatabilitRRRe2Re2&2，ityproducibilypeatabilitRRRe2Re2&以变异的估计法分成：Xbar-R分析法Source变异源StDev(ˆ)TotalGageR&R(量测系统)2Re2Re&ˆˆˆityproducibilypeatabilitRRRepeatability仪器设备2Re/ˆdRypeatabilitReproducibility检验人员*2Re/ˆdDIFFXityproducibilPart-to-Part零件*2/ˆdRPPartsTotalVariation总变异22&ˆˆˆPartsRRTotal５５变异数分析法(ANOVA)Source变异源Variance2ˆTotalGageR&R量测系统2Re2Re&ˆˆˆityproducibilypeatabilitRRRepeatability仪器设备EVypeatabilitMS2ReˆReproducibility检验人员222ReˆˆˆOPPOPityproducibilOperators检验员间knMSMSOPPAVOP/)(ˆ2检验员与零件交互影响nMSMSEVOPPOPP/)(ˆ2Part-to-Part零件mnMSMSOPPPParts/)(ˆ2TotalVariation总变异22&2ˆˆˆPartsRRTotal以%GRR的计算法分成：变异数分量(VarianceComponent)%GRR=%1002&2TOTALRRSource变异源Variance2ˆ%100ˆˆ22TOTALTotalGageR&R量测系统22&ˆˆˆAVEVRR%100ˆˆ&%22&TotalRRRGRRepeatability仪器设备222Re)/(ˆdRypeatabilit%100ˆˆ%22ReTotalypeatabilitEVReproducibility检验人员2*22Re)/(ˆdDIFFXityproducibil%100ˆˆ%22ReTotalityproducibilAVPart-to-Part零件2*22)/(ˆdRPParts%100ˆˆ%22TotalPartsPVTotalVariation总变异22&2ˆˆˆPartsRRTotal100%５６标准偏差(StandardDeviation)%GRR=%10015.515.5&TOTALRRSource变异源StDevˆ%100ˆˆ15.5TotalTotalGageR&R量测系统22&ˆˆˆAVEVRR%100ˆˆ15.5&%&TotalRRRGRRepeatability仪器设备EVypeatabilitMSReˆ%100ˆˆ15.5%TotalEVEVReproducibility检验人员knMSMSEVAVityproducibil/)(ˆRe%100ˆˆ15.5%TotalEVAVPart-to-Part零件mnMSMSEVPVParts/)(ˆ%100ˆˆ15.5%TotalPVPVTtalVariation总变异22&ˆˆˆPVRRTotal(4)执行MINITABGageR&RStudy(Crossed程序StatQualityToolsGageStudyGageR&RStudy(Crossed)５７(5)将范例的数据如下表的方式输入MINITAB的工作表(7-GRR-CPK范例(2005-7-16)NORMALLENGTH-1工作表)ANOVA分析法零件號操作員量測數據５８输出结果PercentPart-to-PartReprodRepeatGageR&R100500%Contribution%?Study?VarSampleRange0.080.040.00_R=0.022UCL=0.07188LCL=0Cui-YingHao-JanYang-Zhuo,JingSampleMean55.6555.5555.45__X=55.5643UCL=55.6057LCL=55.5230Cui-YingHao-JanYang-Zhuo,JingPART1098765432155.6555.5555.45OPERATORYang-Zhuo,JingHao-JanCui-Ying55.6555.5555.45PARTAverage1098765432155.6555.5555.45OPERATORCui-YingHao-JanYang-Zhuo,JingGagename:Dateofstudy:Reportedby:Tolerance:Misc:ComponentsofVariationRChartbyOPERATORXbarChartbyOPERATORLENGTH-1byPARTLENGTH-1byOPERATOROPERATOR*PARTInteractionGageR&R(ANOVA)forLENGTH-1变异数分量(VarianceComponent)%GRR=%1002&2TOTALRRGageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.001478315.92Repeatability0.000525.6Reproducibility0.000958310.32OPERATOR0.00011751.27OPERATOR*PART0.00084089.05Part-To-Part0.007809784.08TotalVariation0.0092881100５９标准偏差(StandardDeviation)%GRR=%10015.515.5&TOTALRRStudyVar%StudyVar%GRRSourceStdDev(SD)(6*SD)(%SV)TotalGageR&R0.03844910.23069539.9Repeatability0.02280350.13682123.66Reproducibility0.0309570.18574232.12OPERATOR0.01083970.06503811.25OPERATOR*PART0.02899710.17398330.09Part-To-Part0.08837260.53023691.7TotalVariation0.09637460.578247100Xbar-R分析法输出结果PercentPart-to-PartReprodRepeatGageR&R100500%Contribution%?Study?VarSampleRange0.080.040.00_R=0.022UCL=0.07188LCL=0Cui-YingHao-JanYang-Zhuo,JingSampleMean55.6555.5555.45__X=55.5643UCL=55.6057LCL=55.5230Cui-YingHao-JanYang-Zhuo,JingPART1098765432155.6555.5555.45OPERATORYang-Zhuo,JingHao-JanCui-Ying55.6555.5555.45PARTAverage1098765432155.6555.5555.45OPERATORCui-YingHao-JanYang-Zhuo,JingGagename:Dateofstudy:Reportedby:Tolerance:Misc:ComponentsofVariationRChartbyOPERA