msa測量系統(tǒng)分析(ppt116頁)-免費閱讀

　　

【正文】 (2) 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% 84 屬性測量系統(tǒng)中的 α和 β風險 ?α風險 /生產者風險 ? 合格產品被拒絕 ?不必要的報廢 /返工的原因 ?被人為削減的過程性能 ?β風險 /消費者風險 ?接受了不合格產品 ?不滿意的客戶 ?夸大的過程性能 85 結果 ? ?哪些是重要的應關心的問題？ ?如果檢驗員之間和內部不能達成很好的一致，會有什么風險呢？ ?次品正在流向下一步操作或客戶嗎？ ?優(yōu)質品正在被返工或處理掉嗎？ ?評估的標準是什么？ ? 如何度量一致性？ 86 什么是 Kappa? ? P observed ? 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 ? P chance ?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） ? 注意： 上述等式適用于兩類分析，即優(yōu)良或次劣 c ha nc ec ha nc eobs e r v e dPPPK???187 Kappa ?要達成完全一致， P observed = 1 且 K=1 ?一般說來，如果 Kappa值低于 ，那么測量系統(tǒng)是不適當的 ?如果 Kappa值為 ，那么測量系統(tǒng)是優(yōu)秀的 ?Kappa的下限為 0到 1 ?如果 P observed = P chance 那么 K=0 ?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 c ha nc ec ha nc eobs e r v e dPPPK???188 ? Kappa量測能力評價指標 ?上面的判斷基準根據 Project的目標有可能變更。 判斷原則 68 短期與長期方法的比較 短期模式 ?用生產設備 ?用生產操作員 ?快速 只需幾個樣品 (~5) ?無反復（ replicates） ?估計總的變差 (Total Gage RR) ?不能區(qū)分 AV 和 EV ?不能指導改進的方向 ?可用于破壞性測試 長期模式 ?用生產設備 ?用生產操作員 ?較多樣品 (5) ?要求反復 Replicates (~3) ?估計總的變差 (Total Gage RR) ?可以區(qū)分 AV 和 EV ?為測量系統(tǒng)的改進提供指導 69 NOGO GO Operator 2 Operator 1 ﹣ 計數值： 70 ? GoNo Go 數據模式 ? 人為因素主導，情況復雜 ? 對于以 “ 是 ” 和 “ 不是 ” 為計數基礎的定性數據 ，其 GRR考察的概念是與定量數據一樣的 。 ?????? ???? S))XΣ ( X i)X(Xgm1(t_ 1 / 2220/22 , 1gm ? ??????????? S))XΣ ( X i)X(Xgm1(t 1 / 2220/22 , 1gm ?55 ? 實行結果 ? 結果解釋 ? Minitab使用方法 (Stat ? Quality Tools ? Gage Linearity Study) StdDev Study Var %Study Var Source (SD) (*SD) (%SV) Total Gage RR Repeatability ParttoPart Total Variation Linearity是總製程變異量的 %,因此線性是比較差 ,需要改善 . Bias是 %， 良好 . R e f e r e n c e V a l u eBias1 086421 . 00 . 50 . 0 0 . 5 1 . 00R e g r e s s io n9 5 % C ID a t aA v g B ia sPercentB i a sL i n e a r i t y1 050G a g e L i n e a r i t yS l o p e 0 . 1 3 1 6 7 0 . 0 1 0 9 3 0 . 0 0 0P r e d i c t o r C o e f S E C o e f PC o n s t a n t 0 . 7 3 6 6 7 0 . 0 7 2 5 2 0 . 0 0 0S 0 . 2 3 9 5 4 R S q 7 1 . 4 %L i n e a r i t y 1 . 8 6 8 8 9 % L i n e a r i t y 1 3 . 2G a g e B i a s2 0 . 4 9 1 6 6 7 3 . 5 0 . 0 0 04 0 . 1 2 5 0 0 0 0 . 9 0 . 2 9 36 0 . 0 2 5 0 0 0R e f e r e n c e0 . 2 0 . 6 8 88 0 . 2 9 1 6 6 7 2 . 1 0 . 0 0 01 0 0 . 6 1 6 6 6 7 4 . 3 0 . 0 0 0B i a s % B i a s PA v e r a g e 0 . 0 5 3 3 3 3 0 . 4 0 . 0 4 0G a g e n a m e :D a t e o f s t u d y : R e p o r t e d b y :T o l e r a n c e :M i s c :P e r c e n t o f P r o c e s s V a r i a t i o nG a g e L i n e a r i t y a n d B i a s S t u d y f o r 秖 代56 ? 計算 Gage Linearity統(tǒng)計值 部品 基準值 (x i) 偏倚 (y i) x i y i x i y i1 2 0 . 4 9 1 7 4 0 . 2 4 1 8 0 . 9 8 3 42 4 0 . 1 2 5 16 0 . 0 1 5 6 0 . 5 0 0 03 6 0 . 0 2 5 36 0 . 0 0 0 6 0 . 1 5 0 04 8 0 . 2 9 1 7 64 0 . 0 8 5 0 2 . 3 3 3 65 10 0 . 6 1 6 7 100 0 . 3 8 0 3 6 . 1 6 7 0合計 30 0 . 2 6 6 7 220 0 . 7 2 3 3 5 6 . 8 6 7 2平均 6 0 . 0 5 3 3 42 2 ? Bias(y) = Master ? Linearity = * = ? %Linearity = 傾斜度 *100 = % ? 計算 Gage Bias統(tǒng)計值 ? 平均 Bias = / 5 = ? %Bias = ( || / ) * 100 = % ⑤ 線性的計算方法 R e f e r e n c e V a l u eBias1 086421 . 00 . 50 . 0 0 . 5 1 . 00R e g r e s s io n9 5 % C ID a t aA v g B ia sG a g e n a m e :D a t e o f s t u d y : R e p o r t e d b y :T o l e r a n c e :M i s c :G a g e L i n e a r i t y a n d B i a s S t u d y f o r 秖 代57 ▲ Linearity = | 傾斜度 | x Process Variation ▲ %Linearity = Linearity Process Variation X 100 在量具的測量范圍內評價測量的一貫性 ,在量具的測量范圍內如果 Bias一定的話可以說線性較好 . 為了評價線性必須要計算 Bias. * Process Variation = 6σ = | 傾斜度 | x 100 %Linearity值如果接近 ‘0’的話可以判定線性比較好 . ▲ 回歸模型 : y = a + bx y : Bias x : 基準值 b : 傾斜度 ◎ 線性的計算公式 58 零件 操作員 1 操作員 2 范圍 (R)1 4 2 22 3 4 13 6 7 14 5 7 25 9 8 1范圍之和 7平均范圍 平均范圍 = = (2+1+1+2+1)/5 = 7/5 = 量具誤差 = * /d = / * = * = * = % Gage RR = 量具誤差 Gage Error / 允差 Tolerance = / 20 * 100 % = % 零件個數2個操作員3個操作員4個操作員1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 GRR（極差法 /短期模式） d常數表 允差 Tolerance = 20 = 最大值 最小值 R R R R R 59 均值 極差法 （ A, B,C）和 10個測量樣品。 : A)平均值圖： Xbarbar+A2Rbar, Xbarbar B)R值圖： D4Rbar, Rbar, D3Rbar ,將點子繪上 R圖，以判定重復性是否穩(wěn)定。 ■ 如果生產用量具不具備資格卻被使用。 偏倚、重復性、再現性、線性可接受 34 第三章 測量系統(tǒng)變異性影響 35 長期 過程變差 短期 抽樣產生的變差 實際過程變差 穩(wěn)定性 線性 重復性 準確度 量具變差 操作員造成的變差 測量誤差 過程變差觀測值 再現性 過程變差 “ 重復性 ” 和 “ 再現性 ” 是測量誤差的主要來源 36 ■ 測量零件后 : 1)確定零件是否可接受（在公差內）或不可接受 （在公差外）。通常所有的十進制或 10/1法則，表明儀器的分辨率應把公差 (過程變差 )分為十份或更多。這是對較高自動化系統(tǒng)在產品和過程資格中最常見的研究。 (Bias) 21 ? 儀器需要校準 ? 儀器、設備或夾緊裝置的磨損 ? 磨損或損壞的基準，基準出現誤差 ? 校準不當或調整基準的使用不當 ? 儀器質量差 ─設計或一致性不好 ? 線性誤差 ? 應用錯誤的量具 ? 不同的測量方法 ─設置、安裝、夾緊、技術 ? 測量錯誤的特性 ? 量具或零件的變形 ? 環(huán)境 ─溫度、濕度、振動、清潔的影響 ? 違背假定、在應用常量上出錯 ? 應用 ─零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、觀察錯誤 22 重復性 指由 同一個 操作人員用 同一 種量具經多次測量 同一 個零件的 同一特性時獲得的測量值變差 （四同） (Repeatability) Master Value 23 ? 零件 (樣品 )內部：形狀、位置、表面加工、錐度、樣品一致性。 4)過程控制 : ▲ 顯示有效的分辨率 . ▲ 變異性小于制造過程變差 . 14 部件 A 部件 B 部件 A 部件 B A= B= A= B= 分辨率 ■ 分辨率 (分辨力、可讀性、分辨率 ): ▲ 別名：最小的讀數的單位、測量分辨率、刻度限度 或探測度 ▲ 為測量儀器能夠讀取的最小測量單位。 ? ■ 過程失效模式及后果分析（ PFMEA）是用來確定與 潛在過程失效相關的風險，