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grr測量系統(tǒng)分析(編輯修改稿)

2026-03-20 02:01 本頁面

　

【文章內(nèi)容簡介】數(shù) 每個操作員測量每個樣本 3 次(都使用相同的儀器),11,進行測量研究,呆在現(xiàn)場進行研究。注意計劃外因素進行研究 – 指導方針每個操作員對所有的樣本進行一次隨機測量持續(xù)進行直到每個操作員對所有的樣本完成一次測量這是試驗 1 確保零件進行標記以便于數(shù)據(jù)采集但對操作員保持“隱蔽”（無法辨別）重復需要的試驗數(shù) 每個樣本應該由每個操作員測量3次使用表格收集信息分析結(jié)果如果還有的話，確定進一步措施,12,Minitab中的測量系統(tǒng)分析（MSA）實例,選取10個零件表征工藝過程中變異的預期范圍 3個操作員隨機測量10個零件，每個零件3次打開 Gage3.mtw 選擇 StatQuality ToolsGage Ramp。R Study (Crossed)…,13,Minitab中的Gage Ramp。R,在Part numbers（零件號）中輸入Part（零件） : Operators（操作員）中輸入Operator（操作員）: Measurement data（測量數(shù)據(jù)）中輸入Response（響應） : ANOVA（方差分析）和Xbar amp。 R分析主要的不同之處在于ANOVA 將通過零件間的交互作用對操作員進行評估 ANOVA 方法更保守,14,Minitab中的Gage Ramp。R : 選項,5.15 是study variation（研究變異）的默認值 z 值范圍計算99% 潛在的研究變異基于變異計算標準的偏移可以在所選零件的研究中看到規(guī)格界限是10.75 (USL) 和 8.75 (LSL) 點擊 Options… 在process tolerance（過程公差）對話框中輸入2.0 (10.75 – 8.75 = 2.0) 在historical sigma（歷史西格瑪值）對話框中輸入0.195 雙擊 OK,15,解釋:可接受性,如果工藝過程公差和歷史西格瑪值沒有用在Minitab中, 一個關(guān)鍵的設想是:選取的用于研究的樣本零件可以真實地展現(xiàn)實際工藝過程變異。這樣的話，測量系統(tǒng)的可接受性僅基于對研究中零件變異的比較。如果注意選取研究樣本零件，這將是一個有效的假設。 AIAG 規(guī)定 “評估測量系統(tǒng)是否可以分析工藝過程的一個標準要素是零件公差或測量系統(tǒng)變異所耗費的操作過程變異” 。記住指導方針是: 10 % 以下誤差 – 可接受的從10%到30% – 由于使用風險、測量儀器的成本、修理成本等考慮也尚能接受超過30 % – 認為不可接受 –應該努力全面改進測量系統(tǒng),16,Minitab Sixpack,17,Gage Ramp。R 間的聯(lián)系,當操作員的結(jié)果可重復以及操作員間的結(jié)果可再現(xiàn)時，可以認為測量過程一致。當操作員測量的變化相對于工藝過程的變化或公差范圍較小時，標準度量可以有效檢地測到零件之間的變異。測量所耗工藝過程變異的百分比 (% Ramp。R)決定了測量過程的一致性并能檢測出零件之間的變異。,異變的組成,百分比,重復性再現(xiàn)性零件間,影響方差分析工藝過程公差,18,Minitab Sixpack,注意看帶條紋的柱條 – 它們表示總體變異對于數(shù)據(jù)影響的%。Gage Ramp。R是測量系統(tǒng)的總體變異，分為重復性和再現(xiàn)性。零件之間變異

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