GRR测量系统分析.pptx
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1、1。前言:在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证,一是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;二是确保使用了合适的数据分析方法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。 测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,也称为测量系统
2、的R 注意计划外因素 进行研究 指导方针 每个操作员对所有的样本进行一次随机测量 持续进行直到每个操作员对所有的样本完成一次测量 这是试验 1 确保零件进行标记以便于数据采集但对操作员保持“隐蔽”(无法辨别) 重复需要的试验数 每个样本应该由每个操作员测量3次 使用表格收集信息 分析结果 如果还有的话,确定进一步措施,12,Minitab中的测量系统分析(MSA)实例,选取10个零件表征工艺过程中变异的预期范围 3个操作员随机测量10个零件,每个零件3次 打开 Gage3.mtw 选择 StatQuality ToolsGage R&R Study (Crossed),13,Minitab中的
3、Gage R&R,在Part numbers(零件号)中输入Part(零件) : Operators(操作员)中输入Operator(操作员): Measurement data(测量数据)中输入Response(响应) : ANOVA(方差分析)和X-bar & R分析主要的不同之处在于ANOVA 将通过零件间的交互作用对操作员进行评估 ANOVA 方法更保守,14,Minitab中的Gage R&R : 选项,5.15 是study variation(研究变异)的默认值 z 值范围计算99% 潜在的研究变异 基于变异计算标准的偏移可以在所选零件的研究中看到 规格界限是10.75 (USL
4、) 和 8.75 (LSL) 点击 Options 在process tolerance(过程公差)对话框中输入2.0 (10.75 8.75 = 2.0) 在historical sigma(历史西格玛值)对话框中输入0.195 双击 OK,15,解释:可接受性,如果工艺过程公差和历史西格玛值没有用在Minitab中, 一个关键的设想是:选取的用于研究的样本零件可以真实地展现实际工艺过程变异。这样的话,测量系统的可接受性仅基于对研究中零件变异的比较。如果注意选取研究样本零件,这将是一个有效的假设。 AIAG 规定 “评估测量系统是否可以分析工艺过程的一个标准要素是零件公差或测量系统变异所耗费
5、的操作过程变异” 。记住指导方针是: 10 % 以下误差 可接受的 从10%到30% 由于使用风险、测量仪器的成本、修理成本等考虑也尚能接受 超过30 % 认为不可接受 应该努力全面改进测量系统,16,Minitab Sixpack,17,Gage R&R 间的联系,当操作员的结果可重复以及操作员间的结果可再现时,可以认为测量过程一致。 当操作员测量的变化相对于工艺过程的变化或公差范围较小时,标准度量可以有效检地测到零件之间的变异。 测量所耗工艺过程变异的百分比 (% R&R)决定了测量过程的一致性并能检测出零件之间的变异。,异 变 的 组 成,百分比,重复性 再现性 零件间,影响 方差分析
6、工艺过程 公差,18,Minitab Sixpack,注意看带条纹的柱条 它们表示总体变异对于数据影响的%。Gage R&R是测量系统的总体变异,分为重复性和再现性。零件之间变异的柱条表示工艺过程变异的估计。 还记得我们要进行测量的原因吗?,工艺过程变异的估计直到输入Historical Sigma,在检验员之间或检验员与检验员之间,标准度量内 或一个检验员,总体Gage R&R,异 变 的 组 成,影响 方差分析 工艺过程 公差,百分比,重复性 再现性 零件间,19,重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下。任何超出极限的点都需要进行研究。,重复性: 图表视图,重复性由特别的极差图进
7、行检测,表中画出了每个操作员测量每个零件的差异。如果被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL, 则视度量标准和操作员为可重复的。,样本范围,操作员的极差图,20,再现性: 图表视图,在Minitab一段(在随后的幻灯片中讨论)中的表格分析是分析确定再现性的最好方式。图表中可以看出各个操作员测量相同样本的操作员模式是否有明显不同。,测量变异,总工艺过程变异,分辨率,样本均值,操作员的Xbar图,21,MSA分析: 有效系统,期望得到的图点均超出UCL和LCL的限制,因为该限制是由标准度量的变异所确定的。这些图点应该显示出标准度量变异应该远小于零件间的变异。 如果所选样本不能代表工艺过程的总体
8、变异,则标准度量 (重复性)变异可能大于局部变异并且使确切的范畴计算成为无效。 如果操作员模式没有可比性,则操作员和零件间存在明显的关联 (这将在另一张幻灯片中讨论),操作员的Xbar图,样本均值,22,X Bar图(期望值),MSA分析: 测量误差,23,Minitab Sixpack,极差图是否在控制范围之内? X-bar 图和极差图上的限制从何而来? 我们要不要控制极差图和X-bar图?,在我们的测量系统中控制范围代表什么?,操作员的Xbar图,操作员的极差图,样本范围,样本范围,24,Minitab Sixpack,本图显示所有操作员共同绘制10个零件的数据,显示了原始数据并强调突出了
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