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我们得到的是正确的数据吗？ 获得的数据能反映真实情况吗？ 测量误差有多大？ 当流程改善发生时，我们能检测到吗？ 测量系统误差的来源是什么？ 测量系统是否能正确反应数据的波动？ 测量系统始终稳定吗？ 测量系统是否具备检测的能力？ 测量系统有多大的不确定性？ 怎样改善测量系统？ 测量误差给流程能力带来的影响 测量误差越大,给大家理解真正的流程能力带来更大的影响. 计量型数据的 Gage RR %RR = 20% %RR = 50% 观察到的工程散布 %RR = 100% 产品公差 LSL USL 测量系统散布 P/T = 20% P/T = 50% P/T = 100% 产品公差和工程散布一致时 计量型数据的 Gage RR 测量系统散布 %RR = 25% %RR = 50% 观察到的工程散布 %RR = 100% 产品公差 LSL USL P/T = 50% P/T = 100% P/T = 200% 产品公差是工程散布的 ?时 计量型数据的 Gage RR %RR = 20% %RR = 40% %RR = 100% P/T = 10% P/T = 20% P/T = 50% 产品公差 LSL USL 观察到的工程散布 测量系统散布 产品公差是工程散布的 2倍时 计量型数据的 Gage RR 测量能力评价指标 测量系统分散 - 测量系统的总体性精密度 - 测量系统可否使用的判断基准 - 方差分量% Contribution 测量系统散布与产品/工程变动的比较 - 研究变异% Study variation (% R R) - 可区分的类别数Number of Distinct Categories 测量系统散布和公差的比较 - 公差%Tolerance (P/T比) 计量型数据的 Gage RR 测量能力评价指标 TOTAL % Contribution = × 100% % Study variation = × 100% (% RR) 5.15 × % Tolerance = × 100% (P/T比) Number of Distinct Categories = Round( × 1.41) (区分测量系统的区间数) s 2 Total s 2 MS s Total s MS Tolerance s MS s MS s Part 判断基准 4 30% 10% 不合适的水准 4~9 10~30% 1~ 10% 可用的水准 10 10% 1% 理想水准 Number of Distinct Categories % RR, P/T比 % Contribution 区分 计量型数据的 Gage RR 计数型 Gage RR 对于输出为计数值的测量系统，主要评价其重复性和再现性，以保证数据的一致性。分析时一般考虑四种情况： 合格 合格 合格 合格 合格 合格 合格 6 不合格 不合格 不合格 合格 不合格 不合格 不合格 5 不合格 不合格 不合格 不合格 不合格 不合格 不合格 4 不合格 不合格 合格 不合格 不合格 不合格 不合格 3 不合格 不合格 合格 合格 合格 合格 合格 2 不合格 不合格 合格 合格 合格 合格 合格 1 第二次 第一次 第二次 第一次 第二次 第一次 标准 样本序号 操作者3 操作者2 操作者1 样本 （1）操作者对同一样件重复测量时结果应该一致（重复性）； （2）操作者不但对同一样件测量结果一致，还应与标准一致； （3）所有操作者的检验结果应该一致（再现性）； （4）所有操作者的检验结果不但要一致，而且要与标准一致。 对上述的几个指标都可以计算其比率，一般在90%以上认为测量系统有效，而小于80%则需要采取措施以改进。 ① ③ ④ ② 计数型 Gage RR 解决问题路径 (分辨率) 存在规格上下限吗? 掌握最小刻度单位 No Yes 选定产品的信赖区间 最小刻度单位是否 小于产品规格或 散布范围的十分之一? 有分辨率 评价完了 无分辨率 提出解决方案 改进 Yes No * 福友企管 — 中国管理咨询行业十大标志性品牌 * 福友企业管理顾问有限公司 FORYOU CONSULTANT CO., LTD. R Measurement Process Outputs Process Inpu