浅析使用GAGE_RR对测量系统分析实现质量改进..doc

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浅析使用GAGE_RR对测量系统分析实现质量改进.

浅析使用GAGE RR对测量系统分析实现质量改进 摘要 由于质量人员通常需要准确和精确的数据通过分析以解决质量问题,使测量成为生产控制和质量改进的首要措施。Gage RR (量具的重复性和再现性)是用来确定工具、设备、或操作工是否存在不符合项的一个过程。通过Gage RR (量具的重复性和再现性)的结果可确定出引起该测量误差的原因。在对Gage RR (量具的重复性和再现性)的结果进行分析后,可使测量系统变得更加准确及精确。 本论文的目的旨在分析如何通过Minitab软件对Gage RR (量具的重复性和再现性)进行分析从而对测量系统进行分析以实现质量改进。 关键词:MSA(测量系统分析) ,Gage RR (量具的重复性和再现性) ,Minitab软件 目录 摘要 1 1.引言 2 2. Gage RR (量具的重复性和再现性)的术语和理论方法 2 2.1术语 2 2.2 理论方法 3 3. 使用 Gage RR (量具的重复性和再现性)对测量系统进行分析 4 3.1 测量数据 5 3.2使用Minitab进行结果分析 7 4. 结论 8 1.引言 随着制造业的飞速发展,与国际间的合作、交流日益频繁,竞争也愈加激烈,客户对质量的需要也随之变得更加严格。制造行业不得不积极的进行质量改进以提高客户满意度。为了提高客户满意度,大多数制造行业都关注于对产品质量的改进。质量中涉及到五个“M”,其系人(man)、机械(machine)、材料(materials)、方法(methods)、及测量(measurement)。在生产加工中,大家认识到测量在产品质量改进中的重要作用,但一般我们不容易理解通常测量是如何引起质量变化的。测量系统分析(MSA)又被称为测量系统评估(MSE),Gage RR (量具的重复性和再现性)是其中的一种研究形式,其用以评估测量系统,通过数据分析以改进产品的质量。 由于质量人员通常需要准确和精确的数据通过分析以解决质量问题,使测量成为生产控制和质量改进的首要措施。质量专家kames Harrington曾经说过: Measurement is the first step that leads to control and eventually to improvement. If you can’t measure something, you can’t understand it. If you can’t understand it, you can’t control it. If you can’t control it, you can’t improve it.( 测量是达到控制和最终实现改进的首个步骤。如果你不对其进行测量,你就不能理解它,也不能对其进行控制,如果你不能进行控制,你就无法改进它。) Gage RR (量具的重复性和再现性) 系测量系统分析(MSA)的一种方法,是在进行测量数据分析之前的重要步骤。用来确定工具、设备、或操作工是否存在不符合项的一个过程。通过Gage RR (量具的重复性和再现性)的结果可确定出引起该测量误差的原因。在对Gage RR (量具的重复性和再现性)的结果进行分析后,可使测量系统变得更加准确及精确。 2. Gage RR (量具的重复性和再现性)的术语和理论方法 2.1术语 在对Gauge RR进行介绍之前,需先理解下列术语: 简称:重复性(EV)(equipment variance)设备偏差(再现性AV)(appriser variance)人員偏差产品偏差(PV)(products variance)GRR(Gauge Repeatability and Reproducibility ):系量具重复性与再现性分析GRR 是用来检定检测产品的人员是否具备识别产品特性的能力,正常的产品是否会误判,不正常的产品是否会漏判,也就是检定“检测系统是否正常”的一个工具。 是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具,更是持续质量改进的良好工具软件。方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA),又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验方差分析 两个评定员(即测量零件的检验员) 一个测量工具或量具 在每个零件上,由每个评定员至少测2次。 一个Gage RR 计算工具,如Minitab。 除了上述之外,还需了解Gage RR 系统的可接受性,即:可接受准则: % RR10%—测量系统可以被接受 % RR30%-根据应用的重要性、量具成本、维修的费用等确定是否是可接受的;% RR30% - 测量系统需要改进(由人和

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