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R chart为与测量误差相关的chart, X bar chart的管理界限线由R bar/d2 所决定. 理想状况时, Xbar R CHART为什么模样? - X Bar R Chart 利用Minitab的计量型Gage RR 特定测量者的测量习惯, 特性产品, 测量时出现的问题是什么? 利用Minitab的计量型Gage RR 阶段 4 : Minitab 分析 : Gage Run Chart Stat Quality Tools Gage Run Chart 对测量者和制品间的再现性和反复性进行图表化. 中央线显示制品的平均. 分散的主要原因为反复性(设备)的话, 需要对设备交换、修理、或校正. 分散的主要原因为测量者(再现性)的话,进行标准流程的训练,和在使用或者测量顺序中找出问题点。为了了解哪一制品发生的问题,对测量者之间的差异点也有必要观察. 规格分析完了后, 妥当与否再确认. 设备性能不强(公差的30%左右) ,流程却产生了较高的性能的话,多数时设备的性能对业务不会构成妨害,可以持续使用. 通过设备供给者的讨论或者公司文献的参考等知道当前使用中的设备技术最尖端、具有与规格相符的性能的话，按现在状态使用的方法，并使用信号平均法 (signal averaging). 利用Minitab的计量型Gage RR 阶段 5 : 后续措施实施 信号平均化(signal averaging) 方法 注意事项 : 想减少测量设备错误的话,就利用样品的标准 错误平方根 信号平均技法(signal averaging technique) : n = 同一产品下,反复测量的次数. the measurement = “n”测量值的平均 例: 测量 4次的反复测量值的平均. 50%的测量设备错误可减少一半 (25%). 为了此方法, 必须运用短期接近法, 并要调整相应测量设备 平均分布 个别分布 % Contribution % Contribution = X 100% 整个数据的分散中测量系统的分散所占据的比率(相对比较) 测量系统的分散越小越好(产品变动量要大) 样品选择时,范围较小或较大的情况下,由于分散的相对比较缘故,会造成测量 系统能力错误性的判定. % Study variation % Study variation (% Repeatability and Reproducibility) Gage RR 评价指标 total MS total MS TV P σ σ σ σ * 15 . 5 * 15 . 5 / 2 2 = = σ2MS σ2Total 计量型 Gage RR 评价指标计算 整个测量数据的标准偏差中测量系统标准偏差的比率. 5.15表示占据整体分散的99%的概率. 与% Contribution的平方根一样. Number of distinct categories Round (SN Ratio× 1.41) 了解测量系统具有的识别能力 % Tolerance % Tolerance (Precision-to-Tolerance Ratio) 产品分散(σp ) 测量分散(σMS ) ※ SN Ratio = 计量型 Gage RR 评价指标计算 整体许可范围(公差)对比测量系统的99% 变动范围 使用哪种判定标准? 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 Observed Cp Actual Cp P/TV=0.3 D.C.=4 D.R.=4 %Contri=.1 此基准间的 差异较小 计量型Gage RR 评价指标 对于CP的%Study (P/TV)的影响 计量型Gage RR 评价指标 计量型Gage RR 实习例题 利用挑出的横跨1970 ~ 2000年的硬币10个, 实行测量设备能力的调查。 3名测量者分别对10个硬币一个一个分3次测量.(参考下边).使用提供的设备测量硬币的直径.测量值马上输入到Minitab 数据清单后进行分析.评价指标以 % Study Variation和 %Tolerance 为准. 阶段: 1) 创建90个观测者的Minitab 数据输入清单: 3 测量者 * 3 次 * 10 产品 = 90 观测值 提示: Calc Make Patterned Data Simple Set of Numbers 2) Gage RR进行后,将观测值输入至Minitab. 3) 利用