MSA教程第五版.ppt

1 MSA 介绍 MSA 和 质量管理体系的关系 测量系统的统计特性 分辨率 测量系统的量化 进行量具的重复性和再现性分析(GR&R) 属性测量 比较方法- 控制图和方差分析 MSA 技术总结 附件内容提要2MSA 讲座的目的使参加培训的人员：理解MSA 在控制和改进过程中的重要性具备开展测量体系分析所需要的统计方法的实用知识3测量体系分析简介4 测量体系是我们给某一产品或服务特性给定数值的过程 评估这一体系的首要步骤是理解这一过程并确定其是否符合我们的要求什么是测量体系5测量体系的范例 如果要测量一个柱孔的内径，那么测量体系应包括：被测量的零件人员测量仪器仪器使用方法进行测量的环境条件 作为测量活动的结果，我们产生一个数值，以此表示内径6什么是测量体系分析 测量体系分析(MSA)MSA用于分析测量体系对量测值的影响强调仪器和人的影响 我们对测量体系作测试，以确定量测数值的统计特性，并与可接受的标准相比较7三个基本问题评估测量体系，以确定：是否具备足够的分辨率?是否具备时间变化的统计稳定性？是否在期望极差内具备统计特性的一致性，并为过程分析和过程控制所接受？8优胜者的方法 与过程变差相关联，使测量体系分析对三个基本问题的确定变得更有意义。 针对日益强调持续改进的全球化市场，仅仅用相对于公差的百分比来表达测量误差是不够的。9测量体系变差测量过程的构成因子及其相互作用，产生了测量结果或数值的变差。测量值变差环境方法仪器(机器)材料人员10测量体系分析的数据利用 用测量体系所收集的数据用于：控制过程估计影响过程产出的变量及其相互关系 利用数据分析，增进对测量体系中因果关系的了解 把注意力放在测量体系上，以求获得重复性和再现性11环境影响测量数据 温度变化引起热涨冷缩，使同一零件的同一特性产生不同的读数 光线不足妨碍正确读值 刺眼的光导致读值不正确12测量仪器影响测量结果 测量仪器的递增刻度必须小于规范值 测量仪器的种类，如尺，卡尺13材料和人员影响测量结果 材料： 人员：14测量值并不总是精确的 测量体系的变差影响每个测量值和根据这些测量数据所作的判定 测量系统的误差可分为五类：偏倚、重复性、再现性、稳定性和线性 必须在采纳一个测量系统前知道其测量变差15MSA 应用 建立新量具的适用性和可接受性标准 把一个量具和另一个量具作比较 评估可疑的量具 量具维修前后的特性比较 计算测量系统变差 建立制造过程可接受性标准 管理和改进测量过程16MSA 和 质量管理体系的关系17MSA 和 质量管理体系的关系目的使学员理解测量系统统计特性的重要性和其对符合质量管理要求的意义18检验和测试供应商实验室要求 1对测量系统和实验室的要求 要有书面规定的范围、政策、程序和工作指导书 文件控制、批准的供应商、APQP、产品标识和过程控制 测试的可追溯性、测试状态的目视标识 不合格品程序、纠正和预防措施、严格问题解决方法19检验和测试供应商实验室要求 2检验、测量和测试仪器的清单所有IMT 仪器必须有独一无二的标识(编号)，并用适当的标记、标签、标识物或其它经批准的识别记录，以标明其校准状态给定检验、测量和测试仪器的维护和校准周期20检验和测试供应商实验室要求 3对测试和校准活动作专业判定的人员必须具备相关经验并经过培训记录对环境的控制和监控以证明相关技术活动在恰当的条件下进行限定权限对测量系统中所用的硬件和软件的维护和使用21检验、测量和测试仪器的控制 通用要求所有检验、测量和测试设备，包括硬件和软件，都应确定其测量不确定性，并使其在可接受的范围内22检验、测量和测试仪器的控制 控制程序 确定准确度和精确度对使用校准失效量具检验并接受的产品必须重复检验校准和测试时的“环境条件”必须加以评估，以评定其对测量系统的影响搬运、保护和储存对测试用的硬件和软件作保护，以防止过度调整23检验、测量和测试仪器的控制 检验、测量和测试仪器记录必须包括员工自备量具量具在检查时，必须记录其条件和实际读数当有怀疑的产品装运后必须通知客户确认测量系统分析的方法被客户所批准。注意：绝大多数人把注意：绝大多数人把MSAMSA理解为单纯的理解为单纯的GR&RGR&R。本讲座将证明这种错误观念与事实差之千里。本讲座将证明这种错误观念与事实差之千里24检验、测量和测试仪器的控制 测量系统分析 对客户批准的控制计划中所确定的每一种检验、测量和测试系统作统计分析供应商应当把统计分析的范围从量具种类延伸到产品族分析方法和接受标准应符合客户批准的标准或MSA手册的要求25检验、测量和测试仪器的控制 优胜者的检验、测量和测试设备控制方法优胜者的检验、测量和测试设备控制方法最大限度地减少量具种类最大限度地减少量具数量根据产品族添置量具根据MSA手册的要求，按产品族进行统计分析只采用符合MSA要求的量具不允许个人量具用6过程分布计算MSA结果，而不是规范或公差值26实施汽车质量体系的要求 标识所有检验、测量和测试设备，及其校准状态 确定其准确度和精确度 进行测量设备的变差分析 (MSA) 当量具被发现处于非校准状态时，对其以前测量的结果作确认 量具的搬运、保护和存放 对量具作安全保护，防止 校准记录应包括个人量具 采用所有MSA手册中的标准27总 结 汽车行业质量管理体系对MSA的要求详见ISOTS-16949(2002版)之7.6.1条款。 MSAMSA需考虑线性、偏倚、稳定性、重复性、再现性五需考虑线性、偏倚、稳定性、重复性、再现性五个方面。个方面。 MSAMSA的应用必须考虑范围、频率、时机、方法和接受的应用必须考虑范围、频率、时机、方法和接受准则的规定。准则的规定。 至少应对每种量具作属性类和变量类的研究至少应对每种量具作属性类和变量类的研究。28测量系统的统计特性29MSA的应用MSAMSA测量系统的统计特性测量系统的统计特性测量系统的比较工具测量系统的比较工具分辨率分辨率测量系统的量化测量系统的量化开展开展GRRGRR属性测量属性测量30理想的测量系统 每次都能获得正确的测量值，每个测量值都与标准件一致 统计特性： “零” “零”偏倚 “零”概率误判被测量产品31测量系统数据 测量系统的质量由其测量值的统计特性所决定；应当：很小的偏倚和变差测量值接近标准件R&R小于10% 确定所需数据、如何使用测量系统、它的统计特性和测量方法 值得花费时间和成本以确定测量系统的统计特性是否满足要求32测量系统必须处于统计稳定状态，也就是说，测量系统的变差不受特殊原因支配1.1. 一般说来，当没有数值(点)落在特殊原因区域内时，测量系统便处于统计控制状态2.2. 如果没有如SPC手册中描述的数据 趋势或漂移时，我们也可认为是统 计控制状态统计控制 共同原因区域共同原因区域特殊原因区域特殊原因区域特殊原因区域特殊原因区域33数学表达过程控制中所收集的数据包含二种不同的，相对独立的变差来源：制造过程变差 (MPV)测量系统变差 (MSV)总变差 (TV) = MPV + MSV34测量系统的变差必须小于制造过程变差MSV MPVMSV 或 45)如果不呈线性关系，应当采用其它工具分析测量系统的可接受性78非线性的原因 量具的作业范围的开端和末端未经恰当的校准 用于最小和最大量程的标准件有误 量具磨损 量具的设计特性79练习三：线性1.1. 计算第1、2组数据的偏倚和线性2.2. 以标准值为X轴，以偏倚值为Y轴，将11点作图3.3. 分析图形和运算，以确定可接受性80练习三：线性81重复性同一评鉴人员用同一测量仪器测量多次测量同一零件的同一特性所获得的测量变差82重复性范例量具 A量具 B量具 C量具 A的均值量具 B的均值量具 C的均值83再现性不同评鉴人员用同一测量仪器测量同一零件的同一特性所获得的测量平均值的变差84再现性范例 至 为A和 B 的再现性 至 为A和 C 的再现性 至 为B和 C 的再现性评鉴人 A评鉴人 B评鉴人 C评鉴人A 的均值评鉴人B 的均值评鉴人C 的均值85开展量具的重复性和再现性(GR&R)分析86MSA的应用MSAMSA测量系统的统计特性测量系统的统计特性测量系统的比较工具测量系统的比较工具分辨率分辨率测量系统的资格测量系统的资格开展开展GRRGRR属性测量属性测量87GR&R 目的目的理解用AIAG计算方法所作的GR&R 注意注意:重复性和再现性用于衡量测量系统变差的宽度或开展度偏倚、稳定性和线性用于对测量系统变差作定位88R&R 重复性同一评鉴人员用同一测量仪器测量多次测量同一零件的同一特性所获得的测量变差 再现性 - 不同评鉴人员用同一测量仪器测量同一零件的同一特性所获得的测量平均值的变差89量具R&R分析量具R&R工作指南1.1. 在测量系统使用者中选出2-3个评鉴人2.2. 抽取10个零件，以此代表实际或期望的过程变差极 差3.3. 把零件从1至10编号，但号码不为被评鉴人所见4.4. 如果测量程序文件中有规定，则对量具作校准90量具R&R分析量具R&R工作指南(续)5.5. 由评鉴员A随机地对10个零件作测量，由一个观察员 记录测量结果6.6. 由其他评鉴员重复第5步，隐藏其他评鉴员所获得的读数7.7. 重复第5和第6步，用不同的随机组合测量8.8. 对每个评鉴员的读数计算均值和极差91量具R&R分析量具R&R工作指南(续)9.9. 用所附GR&R报告表，记录零件均值和极差均值10.10. 计算表示设备变差的重复性11.11. 计算表示评鉴人员变差的再现性12.12. 计算GR&R并转换成百分比13.13. 计算零件变差并转换为百分比14.14. 计算总变差92R&R的应用当重复性比再现性大时：量具需要维护重新设计量具以更为严格改进量具的夹紧或定位零件内部变差太大93R&R的应用当再现性比重复性大时：评鉴人员需要更好的量具使用培训需要更好的操作定义量具的刻度可读性太差需要辅助装置，以求量具使用的一致性94练习四：GR&R的计算和报告1.1. 计算记录表中数据的结果2.2. 分析数据以确定量具的可接受性3.3. 用X和R图对结果作进一步图析4.4. 用GR&R数据完成GR&R报告95R&R数据记录表REPEATABILITY AND REPRODUCIBILITY DATA SHEET123456789101112XOperatorK-15871K-15972K-14562Sample#1ST 2ND 3RD RANGE1ST 2ND 3RD RANGE1ST 2ND 3RD RANGE1450.60451.60450.901.00445.80446.70447.80452.60454.30454.60450.542440.30440.20441.501.30443.50445.20443.20446.90447.80445.70443.813464.50465.20463.501.70465.80469.50468.70458.90459.70460.10463.994442.90440.60442.502.30445.60446.50442.50442.90442.80445.90443.585412.40416.05411.504.55421.30421.35418.05409.35411.20410.00414.586406.45405.40401.754.70411.50410.30409.75419.90421.05418.45411.627406.95404.60405.602.35419.15415.65415.30415.90416.85415.85412.878425.40422.10420.504.90420.90420.35420.80421.00418.65421.60421.269422.15422.30420.002.30416.90418.25416.35430.65426.95427.55422.3410442.35440.30440.052.30441.55437.10441.20440.20440.50438.90440.24TOTALS4324.83RaRbRcSUM aSUM bSUM cXaXbXcRa# TRIALD4UCL r =R D4MAX XRb23.267=MIN XRc32.575=X diffSUMRxx96R&R报告REPEATABILITY AND REPRODUCIBILITY REPORT NBREquipment Description : Date:Mar.398Characteristics : Performed by :Specification :300-700 inchFrom data sheet : R=Rp=X diff =Reason for R&R study:New Gage Qualification Evaluate Gage performanceRoutine Evaluate R&R of gage OtherMeasurement Unit Analysis % Process AnalysisRepeatability - Equipment Variation (EV)TRIALSK1EV =R* K124.65% EV =100 EV / TV =33.05=% Reproducibility - Appraiser Variation (AV)AV =%AV =100 AV / TV =%=OperatorsK223.65 * n=number of partsr=number of trials32.70Repeatability & Reproducibility (R & R) R & R =PARTK3% R & R =100 R&R / TV =52.08=%Part Vaiation (PV)61.93% PV=100 PV / TV PV=Rp* K371.82=%=81.74Total Variation (TV)91.67TV=101.62=Conclusion:SatisfactoryMarginalUnacceptableRepeat TrailRepeatabilityReproducibilityR & RRecommendation:22EVAV+222(*)(/)XdiffKEVnrRRPV&2297练习五：GR&R1.1. 选择一个测量系统，5-10个零件进行GR&R分析2.2. 每个小组选择2个评鉴员，一个记录员和一个督导员3.3. 分析结果必须能表明测量系统对分辨过程和用于过程控制的有效性98属性的测量99MSA的应用MSAMSA测量系统的统计特性测量系统的统计特性测量系统的比较工具测量系统的比较工具分辨率分辨率测量系统的量化测量系统的量化开展开展GRRGRR属性测量属性测量100属性的测量属性类量具：将每个零件与设定的容限作比较，当符合容限时零件被接受用于接收或拒收一组标准件不能告知零件好、坏的程度，仅有接收/或拒收(通过/不通过)之分101属性量具的工作指南1.1. 选择20个零件2.2. 包括几个处于规范容限上限或下降边缘的零件3.3. 选出二个在日常工作中使用这种量具的评鉴员4.4. 每个评鉴员对每个零件随机地测量二次102属性量具决策原则 如果所有测量一致 - 接受量具 如果所有测量不一致 - 改进系统(单个不一致) 如果量具不能改进，系统不能接收 - 寻求其它测量系统103属性量具分析范例二个评鉴员用属性量具对20个零件作了测试，结果如下：Assessor AAssessor BParts1st2nd1st2nd1234567891011121314151617181920GGGGGNGNGGGGGGNGGGNGGGGGNGGGGGNGNGGGGGGGGGNGGGGGGGGGGNGNGGNGGGGGGGNGGGGGGGGGGNGNGGNGGGGGGGNGGGGNG零件1，9，13和20测量系统结果不一致，系统需要改进104练习六：属性量具1.1.选择二个评鉴员，一个记录员和一个督导员2.2.用一个属性量具评估20个零件；从正常允许的过程极差内抽取零件，加以编号3.3.随机评估每个零件4.4.作一次性盲人试验，督导员控制5.5.每个评鉴员对每个零件取二次读数，二个读数读取于不同时间，有一定间隔105测量系统的比较工具 - 控制图和方差分析106MSA的应用MSAMSA测量系统的统计特性测量系统的统计特性测量系统的比较工具测量系统的比较工具分辨率分辨率测量系统的量化测量系统的量化开展开展GRRGRR属性测量属性测量107比较工具 目的了解如何用控制图和方差分析评估测量系统 范围用SPC技术、图析、GR&R数据和方差分析等方法分析变差108用控制图作目视分析当GR&R太大或碰到不能解释的问题时，用控制图发现问题109极差图的计算重复性的极差控制图根据SPC手册，极差图的控制限为UCL = DUCL = D4 4 x R x RLCL = DLCL = D3 3 x R x RD3 和 D4 为控制图常数估计值在范例中，平均数和极差都是根据4个数值计算，所以，小组中有4个观测值R R = 0.024= 0.024UCLUCL= D4 x R = 2.282 x 0.024 = D4 x R = 2.282 x 0.024 = 0.055= 0.055LCL LCL = D3 x R = 0 x 0.024 = D3 x R = 0 x 0.024 = 0= 0* 注：这里的控制限常数是指测量过程，而不是制造过程110极差图范例2个评鉴人，4次测试，5个零件零件UCL = 0.055R = 0.024LCL = 01234512345评鉴人A评鉴人 B111极差图结论 二个评鉴人的所有观测极差值都在控制限内，即二个评鉴人之间无差异 如果其中一个评鉴人有观测极差落在控制限外，结论为二个人的方法有别 如果所有评鉴人(本例为二人)都有些点落在控制限外，结论是测量系统对评鉴人的技术敏感，需要改进以获得有用的数据112均值图计算 再现性的均值控制图根据SPC手册，均值图(X图)的控制限为 UCL = X + AUCL = X + A2 2R R LCL = X - A LCL = X - A2 2R R A2 是从控制图常数表中得到的估计值* A A2 2 = 0.729 = 0.729范例的计算： X = 3.1715X = 3.1715 R = 0.024 R = 0.024UCL = 3.1715 + (0.729 x 0.024)UCL = 3.1715 + (0.729 x 0.024)= 3.189= 3.189LCL = 3.1715 - (0.729 x 0.024)LCL = 3.1715 - (0.729 x 0.024) = 3.154= 3.154*适用于控制状态和正态分布；对非正态分布的数据应计算标准差 sigma113均值图范例二个评鉴人，4次试测，5个零件零件3.101234512345评鉴人 A评鉴人 B3.11LCL= 3.15.43.15X=3.1715UCL= 3.1893.20114均值图结论 在本分析中10个点中的4个点落在控制限外 由于不到半数，结论是测量系统不足以探测零件与零件之间的变差115练习七：均值和极差图1.1. 用练习四GR&R中的数据，作均值和极差图2.2. 把图与练习四中的计算结果作比较116方差分析的说明摘自MSA手册，1995：第69页与均值极差法相比，ANOVA技术的优点如下： 有处理任何实验装置的能力 可以更精确地估计方差 从实验数据中获得更多信息（如零件与评价人之间的交互作用影响）。缺点是数据计算更复杂，操作者需要掌握一定程度的统计学知识来解释结果。 方差分析（ANOVA）是一种标准统计技术，可用于分析测量误差或其他测量系统研究中数据变异的来源。在方差分析中，方差可以被分解成4部分：零件、评价人、零件与评价人之间的交互作用和由于量具造成的重复误差。117如何使用方差分析 产品不能再度利用，如破坏性试验拉力测试抗拉强度测试化学成分分析 产品由评估仪器而改变 需要变差来源的知识: 仪器评鉴人员测量单位(零件)交互作用 评估系统稳定性118GR&R GR&R 的方差分析法的方差分析法分析编号: 1 分析日期:_ 量具编号: _量具描述:_ 量具类别: 3 评估: Special Study 分析描述: 3 个评鉴员; 10 个零件; 3 次试测 方差来源方差来源 估计方差估计方差 总变差总变差% % 贡献贡献% % 重复性 (EV) 7.828 9.14 0.8再现性 (AV) 8.5757 10.01 1.0量具 R&R (R&R) 11.611 13.56 1.8零件与零件 (PV) 84.843 99.08 98.2总方差 (TV) 85.634注: % 重复性的总变差 = (EV/TV) x 100 % 重复性的贡献份额 = (EV/TV)2 x 100R&R的贡献份额为1.8%, 仪器的贡献份额为0.8%ANOVA范例119MSA技术总结120测量系统分析典型的准备工作包括：分析的操作定义评鉴员和样件数量重复读数或试测次数尺寸的关键性零件构造作业员在作业时使用测量仪器样件能代表完整的作业极差测量仪器的分辨率必须能够读出特性的过程变差121分析方法 假定每个读数都具有统计独立性 所有测量都随机 一次盲人试测以降低评鉴人的偏倚 读出最小递增单位的一半 每个评鉴人必须用相同的程序 分析由对分析可靠性作出承诺的人督导122GR&R 接受标准根据估计的系统R&R值，接受标准为:%R&R10%, 接收10%R&R30%, 系统需要改进123MSA 总结偏倚偏倚分辨率分辨率准确度准确度选择测量系统的基本要求(可通过极差图作目视分析)通过测定偏倚值衡量通过对GR&R估计的重复性衡量通过观测均值减去基准值衡量精确度精确度124MSA 总结控制图，方差分控制图，方差分析析稳定性稳定性线性线性当测量系统间歇使用或较长时间不用后作分析至少应该在作业范围内作2-3次偏倚分析对相同样件作重复测量的行业测量系统用于分析异常或过大的变差GR&RGR&R125MSA 的定义 MSAMSA - 测量系统分析，用于分析测量系统对数量化测量值的影响 变差变差 - 由人、材料、方法、仪器和环境所致 分辨率分辨率 - 测量系统探测被测值最小变化的能力 准确度准确度 - 测量值对照已知标准的绝对正确程度126MSA 定义 精确度精确度 - 测量系统再现性和复制读数的能力 偏倚偏倚 - 测量均值与基准值之差(的绝对值) 稳定性稳定性 - 无特殊原因变差(漂移)的统计控制状态，是测量系统在某一扩展的时间内，测量同一标准件或零件的单一特性所获得的测量值总变差127MSA 定义 线性线性 - 在量具作业范围(量程)内偏倚值的差 GR&RGR&R - 量具重复性和再现性 = (仪器 +人员)变差重复性重复性 - 同一评鉴人员用同一测量仪器测量多次测量同一零件的同一特性所获得的测量变差再现性再现性 - 不同评鉴人员用同一测量仪器测量同一零件的同一特性所获得的测量平均值的变差128MSA 定义 总变差总变差 = 制造过程变差 + 测量系统变差 控制图控制图 - 把系统或过程数据即时图示，以帮助分析变差，并在出现非控制状态时对特殊原因作出反应129MSA 定义 ANOVAANOVA - 用数学方法，如复杂运算、统计表、平方和、控制图和图析比较法，分析数据中存在的变差130附录131控制图常数132XRF R&R 数据 #SP-B-001Humidity: 45 RHTemperrature: 25REPEATABILITY AND REPRODUCIBILITY DATA SHEET123456789101112XOperatorK-15871K-15972K-14562Sample#1ST 2ND 3RD RANGE1ST 2ND 3RD RANGE1ST 2ND 3RD RANGE1450.60451.60450.901.00445.80446.70447.802.00452.60454.30454.602.00450.542440.30440.20441.501.30443.50445.20443.202.00446.90447.80445.702.10443.813464.50465.20463.501.70465.80469.50468.703.70458.90459.70460.101.20463.994442.90440.60442.502.30445.60446.50442.504.00442.90442.80445.903.10443.585412.40416.05411.504.55421.30421.35418.053.30409.35411.20410.001.85414.586406.45405.40401.754.70411.50410.30409.751.75419.90421.05418.452.60411.627406.95404.60405.602.35419.15415.65415.303.85415.90416.85415.851.00412.878425.40422.10420.504.90420.90420.35420.800.55421.00418.65421.602.95421.269422.15422.30420.002.30416.90418.25416.351.90430.65426.95427.553.70422.3410442.35440.30440.052.30441.55437.10441.204.45440.20440.50438.901.60440.24TOTALS4314.004308.354297.8027.404332.004330.904323.6527.504338.304339.804338.6522.104324.832.7402.7502.210RaRbRcSUM a12920.150SUM b12986.550SUM c13016.750Xa430.672Xb432.885Xc433.892Ra2.740# TRIALD4UCL r =R D4MAX X433.892Rb2.75023.267=2.5672.575MIN X430.672Rc2.21032.575=6.622X diff3.220SUM7.700R2.567xx133XRF GR&R 报告REPEATABILITY AND REPRODUCIBILITY REPORT NBR:Equipment Description : Date:Mar.398Characteristics : Performed by : Specification :300-700 inchFrom data sheet : R=2.567Rp=52.37X diff =3.220Reason for R&R study:New Gage Qualification Evaluate Gage performanceXRoutine Evaluate R&R of gage OtherMeasurement Unit Analysis % Process AnalysisRepeatability - Equipment Variation (EV)TRIALSK1EV =R* K124.65% EV =100 EV / TV =7.82833.05=9.14% Reproducibility - Appraiser Variation (AV)AV =%AV =100 AV / TV =10.01 %=8.57571OperatorsK223.65 * n=number of partsr=number of trials32.70Repeatability & Reproducibility (R & R) R & R =PARTK3% R & R =100 R&R / TV =11.61152.08=13.56 %Part Vaiation (PV)61.93% PV=100 PV / TV PV=Rp* K371.82=99.08 %=84.84381.74Total Variation (TV)91.67TV=101.62=85.634Conclusion:SatisfactoryMarginalUnacceptableRepeat TrailRepeatabilityXReproducibilityXR & RXRecommendation:22EVAV+222(*)(/)XdiffKEVnrRRPV&22134Ball Shear Test R&R 数据#SP-B-001NBR : AS-007Date :May 07.98Package : Machine :DAGETest name : BST(G/W:1.0 MIL)REPEATABILITY AND REPRODUCIBILITY DATA SHEET123456789101112XOPERATORK-13125K-16293K-16538SAMPLE #1ST TRIAL 2ND TRIAL 3RD TRIALRANGE1ST TRIAL 2ND TRIAL 3RD TRIALRANGE1ST TRIAL 2ND TRIAL 3RD TRIALRANGE150.149.950.80.952.051.053.02.048.746.847.91.950.02252.651.852.91.162.260.259.62.649.847.548.62.353.91352.252.554.11.960.659.158.42.248.648.947.71.253.57449.848.749.21.150.953.052.02.150.850.050.00.850.49553.451.551.91.944.943.844.01.149.649.551.21.748.87649.847.547.02.849.846.348.03.548.648.648.30.348.21751.252.951.71.747.048.248.91.948.749.250.11.449.77841.843.942.12.140.942.540.52.042.543.541.52.042.14967.570.168.02.669.769.068.71.069.568.769.10.868.921053.251.451.81.853.453.452.01.450.151.250.11.151.84TOTALS521.6520.2519.517.9531.4526.5525.119.8506.9503.9504.513.5517.741.7901.9831.350RaRbRcSUM a1561.300SUM b1583.030SUM c1515.300Xa52.043Xb52.768Xc50.510Ra1.790# TRIALD4UCL r =R D4MAX X52.768Rb1.98323.267=1.7082.575MIN X50.510Rc1.35032.575=4.406X diff2.258SUM5.123R1.708xx135BST GR&R 报告 #SP-B-001REPEATABILITY AND REPRODUCIBILITY REPORT7-02-97 NBR : AS-007Equipment Description : DAGE Date : MAR 07.98Characteristics : BST(G/W:1.0MIL) Performed by :Specification : ABOVE 30 GRFrom data sheet : R=1.71Rp=26.79X diff =2.258Reason for R&R study:New Gage Qualification Evaluate Gage performanceXRoutine Evaluate R&R of gage OtherMeasurement Unit Analysis % Process AnalysisRepeatability - Equipment Variation (EV)TRIALSK1EV =R* K124.65% EV =100 EV / TV =5.2133.05=11.81% Reproducibility - Appraiser Variation (AV)AV =%AV =100 AV / TV =13.65%=6.02OperatorsK223.65 * n=number of partsr=number of trials32.70Repeatability & Reproducibility (R & R) R & R =PARTK3% R & R =100 R&R / TV =7.9652.08=18.05%Part Vaiation (PV)61.93% PV=100 PV / TV PV=Rp* K371.82=98.36%=43.481.74Total Variation (TV)91.67TV=101.62=44.12Conclusion:SatisfactoryMarginalUnacceptableRepeat TrailRepeatabilityXReproducibilityXR & RXRecommendation:22EVAV+222(*)(/)XdiffKEVnrRRPV&2222EVAV+136BST 偏倚和线性#SP-B-001Test Name:BST7-02-97 BIAS & LINEARITYMachine : DAGEDate: May.798 1. Bias (Independent Sample Method)50.1051.9052.6051.20 Bias= Observed Average-Master Measurement52.2053.00=-3.0949.8049.7053.4053.2042.50 % Bias=100 Bias / Process Variation51.7154.80=7.27% 2. Linearity =Parts1234=-0.1422Master value55.7954.7054.5054.80158.2059.9048.7046.80259.6060.2049.8047.50=4.414T358.4059.1048.6048.90R455.0054.1050.8050.00I548.2043.8049.6049.50A648.0046.3048.6046.70=0.21L748.9048.2048.7049.20S847.7045.6049.2050.10947.6045.6069.5068.701052.0053.4050.1051.20 Linerarity= SlopexProcess Variation Part Avg.52.360 51.620 51.360 50.860=6.0414Bias-3.430 -3.080 -3.140 -3.940 % Linearity=100 Linearity / Process Variation =14.22% Goodness of Fit ( )=0.211234678910masobsaxyxy(n)byaxR2yyn22xxn22ab5R2yxyxyn2xxn22()137Ball Pull Test R&R 数据#SP-B-001NBR : AP-003Date : May 07.98Package : SO-20LDMachine : DAGETest name : BPT(G/W:1.0 MIL)REPEATABILITY AND REPRODUCIBILIT