测量系统分析在MINITAB中的运用例.pptx
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1、 实例 一、计量型测量系统分析 二、计数型测量系统分析 三、计数型数据性能曲线(偏倚) 四、在线量具Gage R&R 五、如何针对Gage R&R运用保护带 六、量具校准和使用GR&R分析的三种方法极差法:短期方法,快速的近似值均值极差法:长期方法,将变差分解为重复性和再现性。ANOVA分析法:标准的统计技术,可将变差分为四类: 零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用,以及量具造成的重复误差。快速GR&R(极差法)极差法:极差法是一种改良的计量型量具的研究,它可迅速提供一个测量变差的近似值。只能提供测量系统的整体概况不能将变差分为重复性和再现性。它典型的好处就是快速检查验证GRR是否发生了变
2、化。 典型的极差法: 2个评价人 5个零件 两个评价人各将每个零件测量一次。 计算极差的和与平均极差。 通过将平均极差均值乘以1/d2*(d2可以查表找到m=2,g=5).平均极差 = = (2+1+1+2+1)/5 = 7/5 = 1.4GR&R = /d2 = 1.4 / 1.19 = 1.176% Gage R&R = GR&R / 过程标准差*100% = 1.176 / 3.33*100 % = 35.315%零件个数2个操作员3个操作员4个操作员11.411.912.2421.281.812.1531.231.772.1241.211.752.1151.191.742.161.18
3、1.732.0971.171.732.0981.171.722.0891.161.722.08101.161.722.08极差法-示例d常数表制造过程标准差 = 3.33R= 最大值-最小值R零件操作员1操作员2极差(R)14222341367145725981极差之和7平均极差1.4RRR结论的正确性80%极差法能够潜在的检测出测量系统为不可接受的概率: 样本容量为5 结论正确性80% 样本容量为10 结论正确性90%练习:3min零件号零件号操作员操作员A操作员操作员B极差极差(A,B)10.850.8020.750.7031.000.9540.450.5550.500.60过程标准差=0
4、.0777计算结果均值极差法: 是一种可同时对测量系统提供重复性和再现性的评估值的研究方法。 与极差法不同,它可以将测量系统的变差分成两个部分: 重复性 再现性 不能确定他们两者之间的交互作用。均值-极差法 均值-极差(X-R)法是确定测量系统的重复性和再现性的数学方法,主要步骤如下: 1 选择3个测量人(A,B,C)和10个测量样品(典型)。 测量人应有代表性,代表经常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员 10个样品应在过程中随机抽取,可代表整个过程的变差,否则会严重影响研究结果。 2 校准量具 3 测量,让三个测量人对10个样品的某项特性进行测量,每个样品每人测量 三次,将数据填入表中。
5、试验时要遵循以下原则: 盲测原则1:对10个样品编号,每个人测完第一轮后,由其他人对这10个样品进行随机的重新编号后再测,避免主观偏向。 盲测原则2:三个人之间都互相不知道其他人的测量结果。 4 结果分析aX极差aRbXbRcXcRXPR评价人/ 试验#零件平均值12345678910 A 10.29-0.561.340.47-0.80.020.59-0.312.26-1.36 20.41-0.681.170.5-0.92-0.110.75-0.201.99-1.25 30.64-0.581.270.64-0.84-0.210.66-0.172.01-1.31 均值 B 10.08-0.471
6、.190.01-0.56-0.20.47-0.631.80-1.68 20.25-1.220.941.03-1.200.220.550.082.12-1.62 30.07-0.681.340.2-1.280.060.83-0.342.19-1.50 均值 极差 C 10.04-1.380.880.14-1.46-0.290.02-0.461.77-1.49 2-0.11-1.131.090.20-1.07-0.670.01-0.561.45-1.77 3-0.15-0.960.670.11-1.45-0.490.21-0.491.87-2.16 均值 极差 零件均值 评价人/cbaRRRRR
7、XMinXMaxXDIFF4*DRUCLR *2次试验D4=3.27,3次试验D4=2.58。UCLR代表了单个极差的控制限。将那些超出控制限的点圈出,识别原因并纠正。使用与开始时相同的评价人及单位重复这些读数,或除去某些值并从保留的观察值重新获得平均值,重新计算极差。 R 在进行其他统计分析之前,应先使用图表工具对数据进行系统的筛选。从而找到变差明显特殊原因。结果分析-图示法极差图极差图-非层叠极差图-层叠 在包括平均极差和控制限的标准的极差图上画出了由每个评价人对每个零件测量的多个读数范围。从画在图中得出的数据分析可以得出很多有用的解释。如果所有的极差都受控,则所有评价人的工作状态是相同的
8、,可以认为每人重复测量的重复性是一致的。 如果一个评价人不受控,说明他的方法与其他人不同。如果所有评价人都不受控,则测量系统对评价人的技术很敏感,需要改善以获得有用的数据。 极差图可以帮助我们确定:与重复性相关的统计控制,测量过程中评价人之间对每个零件的一致性。 以上图形的评审显示评价人之间变异性是不同的,应分析并消除其影响。 均值图均值图-非层叠均值图-层叠 少于一半的点落在控制限外边: 测量系统缺乏足够的分辨率 样本不能代表期望的制造过程变差。多于一半的点落在控制限外边, 测量系统能够充分探测零件之间的变差 测量系统能够提供对过程分析和过程有用的信息。R=(RA+RB+RC)/3XDIFF
9、=MaxXA,XB,XC-MinXA,XB,XC重复性-设备变差 EV=RK1 再现性-测验人变差 AV= (XDIFF K2)2-(EV2/nr)过程变差 PV= RP K3R&R= (EV2+AV2)总变差 TV= (R&R2+PV2)%EV=EV/TV%AV=AV/TV%R&R=R&R/TV%PV=PV/TVP/T=R&R/Tolerancen=样品个数r=每个人对每个样品的试验次数rK1234.563.05K2233.652.70测试人数nK3789101.821.741.671.62K1=6/d*2*AV计算中,如根号下出现负值,AV取值0结果分析计算计算公式:TV或T:总变差(To
10、tal Variation) 制造系统变差与测量系统变差的合成,用标准差表示。若所选样本能代表实际的制造过程变差范围,其计算公式如下: 22PVGRRTV零件间变差(Part-to-part Variation) 零件间的差异是制造系统造成的,因此,如果所选样本能代表 实际的制造过程变差范围,PV就是制造系统变差的标准差。 PV= R P/ d2*= R PK3 PV的计算中必须消除测量系统的影响。它是通过如下的计算 来达到的:评价人A测量了1号零件3次,对其取平均,就消除 了量具的影响,评价人B、C同理取平均,再将三人的均值取 平均,就消除了人的影响测量系统的双性 GR&R的计算 如果总过程
11、变差由SPC控制图中已知,并且其值以6为基础, 则它可以取代量具研究总变差(TV)。由下列两个等式完成: 1) 2) 这两个值(TV和PV)可以替代前面的计算值。 00. 6过程变差TV22GRRTVPVANOVA分析法:标准的统计技术,可将变差分为四类:零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用,以及量具造成的重复误差。使用Mintab分析2011-1-17样品必须从实际生产检验过程中选择,并考虑尽可能代表实际生产中存在的所有产品变差(可根据生产特性在一天或几天内生产出的产品抽出);如果一个量具适用于多个规格产品的尺寸/特性测量,在做该量具的MSA分析时,应选择其中一个过程变差最小的规格产品作
12、为样品以避免过大的零件变差造成分析结果的不准确;给每个样品编号并加上标签,但要避免测试操作人员事先知道编号以确保按随机顺序测量;抽取数量是10个零,至少2个作业者(推荐3个),同一个零件至少测2次(推荐3次)2011-1-17数据的输入可直接输入变动的尾数2011-1-17仅应用于非破坏性测量分析2011-1-17对应双击可以得到作业者和零件间的交互作用,会至结果不一样2011-1-172011-1-17这是MINI-TAB默认的不用改过程公差在这里选填点确定得结果2011-1-17先确认每个图形是否正常再看结果数据2011-1-17Xbar图至少有一半的点落在控制线外,帮助识别不正常的测量分
13、辩率/稳定性用“嵌套”研究法无得到此图R图应受控,否则重复、分辩率和稳定性有问题如果只有一个作业者无法得到此图这个应该大这个应该小2011-1-172011-1-172011-1-172011-1-172011-1-17重复性和再现性的影响要这个方差,对底盘和安全件方差10%接收,特别情况经客户认可20%接收分级数应大于等5,否则意味着你的测量系统不能探测部分零件间的差异。改善:增加分辩率P值小于0.05表示量具能够区分零件间的差异(零件是显著的)P值小于0.05表示量具能够区分作业者(作业者影响是显著的)P值大于0.05表示零件和作业者之间交互不显著 零件内部(抽样样本):形状、位置、表面光
14、度、锥度、样本的一致性 仪器内部:维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好 标准内部:质量、等级 方法内部:作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密度的变差 评价人内部:技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳 环境内部:对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动 缺乏稳健的仪器设计或方法,一致性不好 量具误用 失真(量具或零件)、缺乏坚固性 应用零件数量、位置、观测误差(易读性、视差)造成重复性变差的可能原因:造成再现性误差的潜在原因 零件之间(抽样样本):使用相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零件类型时的平均差异。 仪器之间:在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值
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