msa測量系統分析(ppt168頁)-資料下載頁

　　

【正文】 計算式141第三步計算零件間的變異? 每次的值都是同一零件測三次，所以只是偵測出儀器變異 (Re)。? 二個測量者之間的差異代表了人員之間的差異 (Ro)? 每個產品間的差距代表了產品的差異 (Rp)。142計算式143零件 a 零件 b 零件 c 零件 d 零件 e操作者 A平均 操作者 B平均 再平均 計算表144計算式145相應的圖形1462 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 151 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 15 組數樣本d2147子組內樣本數 A2 D3 D42 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 8 9 10 11 12 13 14 15 控制圖系數表148何謂計數型量具? 計數型測量系統屬于測量系統中的一類，其測量值是一種有限的分級數，與結果是連續值的測量系統不同。? 最常見的是 G/NG的量具，只可能有兩種結果。其它計數型測量系統，例如可視標準，結果可形成 5~7個不同的分級。這些要用計數型方法進行分析。? 因為任何測量系統都存在可量化的風險，由于最大的風險來自于分區的邊界，最適常的分析是用量具性能曲線將測量系統變差量化149風險分析法? 有于有些時候無法得到足夠的計量基準值的零件。在這種情況下，做出錯誤或不一致判斷的風險可以用以下方法評價。– 假設檢驗分析– 信號探測理論? 由于這些方法不能量化測量系統變異性。只有當顧客同意的情況下才能使用。選擇和應用這些技術應以良好的統計實踐和對潛在的可影響產品和測量過程變差源的了解，以及一個不正確的判斷對保持過程或最終顧客的影響為基礎。? 計數型測量系統變差源應該通過人的因素和人機工程學研究的結果最小化。150案例? 生產過程處于統計受控并且性能指數 Pp=Ppk=不可接受的。因為該過程生產不合格產品，需要一個遏制措施把不可接受的產品從生產流中挑選出來。 LSL USL 151案例? 為了遏制行動，項目小組選擇了一個計數型量具，把每個零件同一個特性的限定值進行比較。如果零件滿足限定值就接受這個零件，反之拒絕零件。? 多數這種類型的量具以一套標準零件為基礎進行設定接收與拒絕。這個計數型量具不能指出一個零件有多好或多壞，只能指出零件可接受或拒絕 (如 2個分級 )LSL USL 152案例? 小組使用的特定量具具有與公差相比的 %GRR為 25%。由于其尚未被小組證據，需要研究測量系統。小組決定隨機地從過程中抽取 50個零件樣本，以獲得覆蓋過程范圍的零件，使用三名評價人，每位評價人對每個零件評價三次。? (1)指定為可接受判斷， (0)為不可接受判斷。下表中的基準判斷和計量基準值不預先確定。表的 ” 代碼 ” 列還用 ””,”+”,” X” 顯示是否在第 III，II， I區域。153假設檢驗分析 ─ 交叉表方法B 總計0 1A 計算期望的計算44650 計算期望的計算397100總計 計算期望的計算47103150A與 B的交叉表154假設檢驗分析 ─ 交叉表方法C 總計0 1B 計算期望的計算42547 計算期望的計算994103總計 計算期望的計算5199150B與 C的交叉表155假設檢驗分析 ─ 交叉表方法C 總計0 1A 計算期望的計算4373350 計算期望的計算892100總計 計算期望的計算5199150A與 C的交叉表156案例 ─kappa? 設計這些表的目的是確定評價人之間意見一致的程度。為了確定評價一致的水平，小組用科恩的 kappa來測量兩個評價人對同一目標評價值的一致程度。 1表示完全一致。 0表示一致程度不比偶然的要好。 Kappa只用于兩個變量具有相同的分級值和相同的分級數的情況。? Kappa是一個評價人之間一致性的測量值，檢驗是否沿對角線格子中的計 (接收比率一樣的零件 )與那些僅是偶然的期望不同。– 設 p0=對角線單元中觀測值的總和– pe=對角線單元中期望值的總和– 則 kappa=(p0pe)/(1pe)157案例 ─kappa? Kappa是測量而不是檢驗。其大小用一個漸進的標準誤差構成的 t統計量決定。一個通用的法則是 kappa大于 好的一致性；小于 ，計算結果如下：kappa A B CA B C 158案例 ─ kappa結果說明? 分析指出所有這個分析表明所有的評價人之間表現出的一致性好。? 在此分析中有必要評價人之間是否存在差異。但是分析并未告訴我們測量系統區分不好的與好的零件的能力。在分析中，小組用計量型測量系統評價了零件，用結果確定基準判斷。用這些新的信息，另一組交叉表表格被開發出來，用以評價人與基準判斷比較。159假設檢驗分析 ─ 交叉表方法基準 總計0 1A 計算期望的計算45550 計算期望的計算397100總計 計算期望的計算48102150A與基準判斷交叉表160假設檢驗分析 ─ 交叉表方法基準 總計0 1B 計算期望的計算45247 計算期望的計算3100103總計 計算期望的計算48102150B與基準判斷交叉表161假設檢驗分析 ─ 交叉表方法基準 總計0 1A 計算期望的計算42951 計算期望的計算69399總計 計算期望的計算48102150C與基準判斷交叉表162假設檢驗分析 ─ kappa? 這些值可以被解釋為每個評價人與基準有好的一致。然后，過程小組計算了測量系統的有效性。– 有效性 =正確判斷的數量／判斷的機會總數A B Ckappa 163有效性分析結果來源 %評價人 %SCORE VS ATTRIBUTE評價人 A 評價人 B 評價人 C 評價人 A 評價人 B 評價人 C總受檢數 50 50 50 50 50 50符合的 42 45 40 42 45 40FALSE NEGATIVE(APPRAISER BIASED TOWARD REJECTION) 0 0 0FALSE POSITIVE(APPRAISER BIASED TOWARD ACCEPTANCE) 0 0 0MIXED 8 5 1095% UCI 93% 97% 90% 93% 97% 90%計算得分 84% 90% 80% 84% 90% 80%95% LCI 71% 78% 66% 71% 78% 66%164有效性分析結果SYSTEM % EFFECTIVE SCORE SYSTEM % EFFECTIVE SCORE vs REFERENCETOTAL INSPECTED50 50IN AGREEMENT39 3995% UCI 64% 64%計算得分 78% 78%95% LCI 89% 89%165注意? 評價人自己在所有試驗上都一致。? 評價人在所有試驗上都與基準一致。? 所有評價人自己保持一致，兩兩間一致。? 所有評價人自己和兩兩間一致并且與基準一致。? UCI和 LCI分別是上、下置信區間邊界線。166案例? 每對評價人間多重假設檢驗可用等于零的假設進行。– H0:兩個評價人都相同的有效性相同。– 經計算，對每個評價人的計算評價結果都落在另一個評價人的置信區間內，小組判斷不放棄零假。這一點驗證了 kappa的結論。– 為了進一步分析，一名組員列出了下面的數據表，數據人提供了對每評價人結果的指南。167判定表判斷測斷系統有效性 漏發警報的比例 誤發警報的比例評價人可接受 ?90% ?2% ?5%評價人可接受的邊緣 ─可能需改進?80% ?5% ?10%評價人不可接受 ─需改進80% 5% 10%168結果判定? 盡管這些結論和原先的判斷有些矛盾，原先的判斷是 ” 評價人之間沒有統計的差異 ” 。但小組還是決定采用這些給論，因為他們厭煩了所有這些分析，至少這個結論是有道理的。有效性 漏發警報的比例 誤發警報的比例 結論A 84% 5% 8% 邊緣B 90% 2% 4% 可接受C 80% 9% 15% 不可接受169謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAIT