__MSA教材最新版

1、測(cè)量系統(tǒng)分析Measurement System Analysis 1課程內(nèi)容為什么要實(shí)施MSA?什么是MSA?如何實(shí)施MSA?如何分析MSA?培訓(xùn)目標(biāo):了解MSA5性分析,及應(yīng)用5性分析確保量測(cè)系統(tǒng)能滿足測(cè)試過(guò)程中的要求.2第一章 測(cè)量系統(tǒng)基礎(chǔ)第二章 測(cè)量系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)特性第三章 測(cè)量系統(tǒng)變異性影響第四章 測(cè)量系統(tǒng)分析3哪個(gè)製程較好呢？4第一章測(cè)量系統(tǒng)基礎(chǔ)57.6.1測(cè)量系統(tǒng)分析為分析在各種測(cè)量和試驗(yàn)設(shè)備系統(tǒng)測(cè)量結(jié)果存在的變差，應(yīng) 進(jìn)行適當(dāng)統(tǒng)計(jì)研究。此要求必須適用于在控制計(jì)劃中提出的測(cè)量系統(tǒng)。所用的分析方法及接收準(zhǔn)則，應(yīng)符合與顧客關(guān)于測(cè)量系統(tǒng)分 析的參考手冊(cè)的要求.。如果得到顧客批準(zhǔn)，也可采用其它

2、分析方法和接收準(zhǔn)則。 PPAP手冊(cè)中規(guī)定:對(duì)新的或進(jìn)的量具測(cè)量和試驗(yàn)設(shè)備應(yīng)參考MSA手冊(cè)進(jìn)行變差 研究APQP手冊(cè)中規(guī)定:, MSA分析計(jì)劃及分析報(bào)告為的輸出之一.0.MSA分析的對(duì)象TS-16949 標(biāo)準(zhǔn)7.6 監(jiān)視和測(cè)量設(shè)備的控制61.測(cè)量系統(tǒng)分析的目的 確定所使用的數(shù)據(jù)是否可靠: 測(cè)量系統(tǒng)分析還可以：評(píng)估新的測(cè)量?jī)x器將兩種不同的測(cè)量方法進(jìn)行比較對(duì)可能存在問(wèn)題的測(cè)量方法進(jìn)行評(píng)估確定并解決測(cè)量系統(tǒng)誤差問(wèn)題7 測(cè)量定義為賦值（或數(shù)）給具體事物以表示它們之間 關(guān)于特定性的關(guān)系。這個(gè)定義由美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)局(NBS) cccEisenhart1963）首次提出。賦值過(guò)程定義為測(cè)量過(guò)ccc程，而賦予的值定義

3、為測(cè)量值。 量具：任何用來(lái)獲得測(cè)量結(jié)果的裝置，經(jīng)常用來(lái)特指 用在車間的裝置；包括通過(guò)/不通過(guò)裝置。 測(cè)量系統(tǒng)：是用來(lái)對(duì)被測(cè)特性定量測(cè)量或定性評(píng)價(jià)的 儀器或量具、標(biāo)準(zhǔn)、操作、方法、夾具、 軟件、人員、環(huán)境和假設(shè)的集合；用來(lái)獲 得測(cè)量結(jié)果的整個(gè)過(guò)程。2.術(shù)語(yǔ)83.量測(cè)過(guò)程：標(biāo)準(zhǔn)：零件：儀器：人/程序：環(huán)境S W IPE量測(cè)數(shù)值分析輸入輸出可接受可能可接受需改善量 測(cè) 系 統(tǒng)如果測(cè)量的方式不對(duì)，那么好的結(jié)果可能被測(cè)為壞的結(jié)果，壞的結(jié)果也可能被測(cè)為好的結(jié)果，此時(shí)便不能得到真正的產(chǎn)品或過(guò)程特性。94.測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量數(shù)據(jù)質(zhì)量最通用的統(tǒng)計(jì)特性: 準(zhǔn)確度 ( Accuracy ) X或稱偏移(BIAS): 量

4、測(cè)實(shí)際值與工件真值間之差異,是指數(shù)據(jù)相對(duì)基準(zhǔn)（標(biāo)準(zhǔn)） 值的位置。 精密度 ( Precision ) 或稱變差(Variation): 利用同一量具，重復(fù)量測(cè)相同工件同一質(zhì)量特性，所得數(shù)據(jù)之變異性。是指數(shù)據(jù)的分布。位置(Location )寬度 (Width )數(shù)據(jù)的質(zhì)量:取決于從處于穩(wěn)定條件下進(jìn)行操作的測(cè) 量系統(tǒng)中，多次測(cè)量的統(tǒng)計(jì)特性.104.1低質(zhì)量數(shù)據(jù)的原因和影響低質(zhì)量數(shù)據(jù)的普遍原因之一是變差太大一組數(shù)據(jù)中的變差多是由于測(cè)量系統(tǒng)及其環(huán)境的相 互作用造成的。如果相互作用產(chǎn)生的變差過(guò)大，那么數(shù)據(jù)的質(zhì)量會(huì) 太低，從而造成測(cè)量數(shù)據(jù)無(wú)法利用。如：具有較大 變差的測(cè)量系統(tǒng)可能不適合用于分析制造過(guò)程，

5、因 為測(cè)量系統(tǒng)的變差可能掩蓋制造過(guò)程的變差。115.測(cè)量過(guò)程為了有效地控制任何過(guò)程變差，需要了解： 過(guò)程應(yīng)該做什么? 什么能導(dǎo)致錯(cuò)誤? 過(guò)程在做什么? 規(guī)范和工程要求規(guī)定過(guò)程應(yīng)該做什么。?過(guò)程失效模式及后果分析（PFMEA）是用來(lái)確定與 潛在過(guò)程失效相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，并在這些失效出現(xiàn)前提 出糾正措施。PFMEA的結(jié)果轉(zhuǎn)移至控制計(jì)劃。通過(guò)評(píng)價(jià)過(guò)程結(jié)果或參數(shù)，可以獲得過(guò)程正在做什 么的知識(shí)。這種活動(dòng)，通常稱為檢驗(yàn)，確定或否認(rèn)過(guò)程是以穩(wěn)定的方式操作并符合顧客 規(guī)定的目標(biāo)。這種檢查行為本身就是過(guò)程。121)足夠的分辨率和靈敏度。2)是統(tǒng)計(jì)受控制的。3)產(chǎn)品控制，變異性小于 公差。4)過(guò)程控制:顯示有效的分辨

6、率.變異性小于制造過(guò)程變差.6.測(cè)量系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)特性13部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.52B=2.006.1測(cè)量?jī)x器-分辨率分辨率(分辨力、可讀性、分辨率): 別名：最小的讀數(shù)的單位、測(cè)量分辨率、刻度限度 或探測(cè)度 為測(cè)量?jī)x器能夠讀取的最小測(cè)量單位。測(cè)量分辨率描述了測(cè)量?jī)x器分辨兩個(gè)部件的測(cè)量值之間的差異的能力由設(shè)計(jì)決定的固有特性測(cè)量或儀器輸出的最小 刻度單位總是以測(cè)量單位報(bào)告1：10經(jīng)驗(yàn)法則146.1測(cè)量系統(tǒng)的有效分辨率1.要求不低于過(guò)程變差或允許偏差（tolerance）的十分 之一.2.零件之間的差異必須大于最小測(cè)量刻度;極差控制圖可 顯示分辨率是否足夠看控制限內(nèi)有多少

7、個(gè)數(shù)據(jù)分級(jí) 不同數(shù)據(jù)分級(jí)(ndc)的計(jì)算為: ndc=(零件的標(biāo)準(zhǔn)偏差/ 總的量具偏差)* 1.41. 一般要求它大于4才可接受156.2敏感度（Sensitivity）敏感度是指能產(chǎn)生一個(gè)可檢測(cè)到（有用的）輸出信 號(hào)的最小輸入。它是測(cè)量系統(tǒng)對(duì)被測(cè)特性變化的回應(yīng)。敏感度由量具設(shè)計(jì)（分辨力）、固有質(zhì)量（OEM）、 使用中保養(yǎng)，以及儀器操作條件和標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定。它通常被表示為一測(cè)量單位。16第二章測(cè)量系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)特性17數(shù)據(jù)變差的來(lái)源儀器(量具)工作件(零件)擴(kuò)大量測(cè)系統(tǒng)變異變異性敏感性接觸幾何變形效應(yīng)一致性單一性重復(fù)性再現(xiàn)性使用假設(shè)穩(wěn)健設(shè)計(jì)偏移線性穩(wěn)定性校準(zhǔn)預(yù)防性維護(hù)維護(hù)創(chuàng)建公差發(fā)展的變異發(fā)展設(shè)計(jì)變異夾

8、持位置測(cè)量站測(cè)量探測(cè)器相互關(guān)連的特性清潔適合的數(shù)據(jù)工作的定義彈性變形質(zhì)量彈性特性支撐特性隱藏的幾何可追溯性校準(zhǔn)熱擴(kuò)散系數(shù)彈性特性人員/程序環(huán)境教育身體的限制程序目視標(biāo)準(zhǔn)工作規(guī)定工作態(tài)度經(jīng)驗(yàn)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)培訓(xùn)理解技能人因工程照明壓力振動(dòng)空氣污染幾何的兼容性陽(yáng)光人工光陽(yáng)光陽(yáng)溫度人員空氣流程熱的系統(tǒng)平等化系統(tǒng)構(gòu)成要素周期標(biāo)準(zhǔn)與環(huán)境的關(guān)系標(biāo) 準(zhǔn)18測(cè)量系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)特性Bias偏倚(Bias)Repeatability重復(fù)性(precision精度)Reproducibility再現(xiàn)性Linearity線性Stability穩(wěn)定性19基準(zhǔn)值觀測(cè)平均值偏倚偏倚：是測(cè)量結(jié)果的觀測(cè)平均值與基準(zhǔn)值的差值。真值的取得可以

9、通過(guò)采用更高等級(jí)的測(cè)量設(shè)備進(jìn)行多次測(cè)量，取其平均值。1.偏倚(Bias)20儀器需要校準(zhǔn)儀器、設(shè)備或夾緊裝置的磨損磨損或損壞的基準(zhǔn)，基準(zhǔn)出現(xiàn)誤差校準(zhǔn)不當(dāng)或調(diào)整基準(zhǔn)的使用不當(dāng)儀器質(zhì)量差設(shè)計(jì)或一致性不好線性誤差應(yīng)用錯(cuò)誤的量具不同的測(cè)量方法設(shè)置、安裝、夾緊、技術(shù)測(cè)量錯(cuò)誤的特性量具或零件的變形環(huán)境溫度、濕度、振動(dòng)、清潔的影響違背假定、在應(yīng)用常量上出錯(cuò)應(yīng)用零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、觀察錯(cuò)誤1.1造成過(guò)份偏倚的可能原因21重復(fù)性指由同一個(gè)操作人員用同一種量具經(jīng)多次測(cè)量同一個(gè)零件的同一特性時(shí)獲得的測(cè)量值變差（四同）2.重復(fù)性(Repeatability)Master Value22零件(樣品)內(nèi)部：

10、形狀、位置、表面加工、錐度、樣品一致性。儀器內(nèi)部：修理、磨損、設(shè)備或夾緊裝置故障，質(zhì)量差或維護(hù)不當(dāng)?；鶞?zhǔn)內(nèi)部：質(zhì)量、級(jí)別、磨損方法內(nèi)部：在設(shè)置、技術(shù)、零位調(diào)整、夾持、夾緊、點(diǎn)密度的變差評(píng)價(jià)人內(nèi)部：技術(shù)、職位、缺乏經(jīng)驗(yàn)、操作技能或培訓(xùn)、感覺、疲勞。環(huán)境內(nèi)部：溫度、濕度、振動(dòng)、亮度、清潔度的短期起伏變化。違背假定：穩(wěn)定、正確操作儀器設(shè)計(jì)或方法缺乏穩(wěn)健性，一致性不好應(yīng)用錯(cuò)誤的量具量具或零件變形，硬度不足應(yīng)用：零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、觀察誤差(易讀性、視差)2.重復(fù)性不好的可能原因23由不同操作人員，采用相同的測(cè)量?jī)x器，測(cè)量同一零件的同一特性時(shí)測(cè)量平均值的變差（三同一異）再現(xiàn)性3.再現(xiàn)性(R

11、eproducibility)Inspector AMaster ValueInspector BInspector CInspector AInspector BInspector C24零件(樣品)之間：使用同樣的儀器、同樣的操作者和方法時(shí)，當(dāng)測(cè)量零件的類型為A,B,C時(shí)的均值差。儀器之間：同樣的零件、操作者、和環(huán)境，使用儀器A,B,C等的均值差標(biāo)準(zhǔn)之間：測(cè)量過(guò)程中不同的設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)的平均影響方法之間：改變點(diǎn)密度，手動(dòng)與自動(dòng)系統(tǒng)相比，零點(diǎn)調(diào)整、夾持或夾緊方法等導(dǎo)致的均值差3.1再現(xiàn)性不好的可能潛在原因25評(píng)價(jià)人(操作者)之間：評(píng)價(jià)人A,B,C等的訓(xùn)練、技術(shù)、技能和經(jīng)驗(yàn)不同導(dǎo)致的均值差。對(duì)于產(chǎn)品

12、及過(guò)程資格以及一臺(tái)手動(dòng)測(cè)量?jī)x器，推蕮進(jìn)行此研究。環(huán)境之間：在第1,2,3等時(shí)間段內(nèi)測(cè)量，由環(huán)境循環(huán)引起的均值差。這是對(duì)較高自動(dòng)化系統(tǒng)在產(chǎn)品和過(guò)程資格中最常見的研究。違背研究中的假定儀器設(shè)計(jì)或方法缺乏穩(wěn)健性操作者訓(xùn)練效果應(yīng)用零件尺寸、位置、觀察誤差(易讀性、視差)3.1再現(xiàn)性不好的可能潛在原因26基準(zhǔn)值較小的偏倚基準(zhǔn)值較大的偏倚量測(cè)平均值(低量程)量測(cè)平均值(高量程)基準(zhǔn)值量測(cè)值無(wú)偏倚偏倚線性(變化的線性偏倚)在量具正常工作量程內(nèi)的偏倚變化量多個(gè)獨(dú)立的偏倚誤差在量具工作量程內(nèi)的關(guān)系是測(cè)量系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差構(gòu)成4.線性(Linearity)27儀器需要校準(zhǔn)，需減少校準(zhǔn)時(shí)間間隔；儀器、設(shè)備或夾緊裝置磨損

13、；缺乏維護(hù)通風(fēng)、動(dòng)力、液壓、腐蝕、清潔；基準(zhǔn)磨損或已損壞；校準(zhǔn)不當(dāng)或調(diào)整基準(zhǔn)使用不當(dāng)；儀器質(zhì)量差；設(shè)計(jì)或一致性不好；儀器設(shè)計(jì)或方法缺乏穩(wěn)定性；應(yīng)用了錯(cuò)誤的量具；不同的測(cè)量方法設(shè)置、安裝、夾緊、技術(shù)；量具或零件隨零件尺寸變化、變形；環(huán)境影響溫度、濕度、震動(dòng)、清潔度；其它零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、讀錯(cuò)。4.1線性誤差的可能原因28穩(wěn)定性時(shí)間1時(shí)間2是測(cè)量系統(tǒng)在某持續(xù)時(shí)間內(nèi)測(cè)量同一基準(zhǔn)或零件的單一特性時(shí)獲得的測(cè)量值總變差。5.穩(wěn)定性(Stability)29儀器需要校準(zhǔn)，需要減少校準(zhǔn)時(shí)間間隔儀器、設(shè)備或夾緊裝置的磨損正常老化或退化缺乏維護(hù)通風(fēng)、動(dòng)力、液壓、過(guò)濾器、腐蝕、銹蝕、清潔磨損或損壞的

14、基準(zhǔn)，基準(zhǔn)出現(xiàn)誤差校準(zhǔn)不當(dāng)或調(diào)整基準(zhǔn)的使用不當(dāng)儀器質(zhì)量差設(shè)計(jì)或一致性不好儀器設(shè)計(jì)或方法缺乏穩(wěn)健性不同的測(cè)量方法裝置、安裝、夾緊、技術(shù)量具或零件變形環(huán)境變化溫度、濕度、振動(dòng)、清潔度違背假定、在應(yīng)用常量上出錯(cuò)應(yīng)用零件尺寸、位置、操作者技能、疲勞、觀察錯(cuò)誤5.1不穩(wěn)定的可能原因30理想的測(cè)量系統(tǒng)在每次使用時(shí)，應(yīng)只產(chǎn)生“正確”的測(cè)量結(jié)果。每次測(cè)量結(jié)果總應(yīng)該與一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值相符。一個(gè)能產(chǎn)生理想測(cè)量結(jié)果的測(cè)量系統(tǒng)，應(yīng)具有零變差、零偏倚和所測(cè)的任何產(chǎn)品錯(cuò)誤分類為零概率的統(tǒng)計(jì)特性。6.理想的測(cè)量系統(tǒng)31足夠的分辨率和靈敏度。為了測(cè)量的目的，相對(duì)于過(guò)程變差或規(guī)范控制限，測(cè)量的增量應(yīng)該很小。通常所有的十進(jìn)制或10/1

15、法則，表明儀器的分辨率應(yīng)把公差(過(guò)程變差)分為十份或更多。這個(gè)規(guī)則是選擇量具期望的實(shí)際最低起點(diǎn)。測(cè)量系統(tǒng)應(yīng)該是統(tǒng)計(jì)受控制的。這意味著在可重復(fù)條件下，測(cè)量系統(tǒng)的變差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。這可稱為統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定性且最好由圖形法評(píng)價(jià)。7.測(cè)量系統(tǒng)應(yīng)有的特性32對(duì)產(chǎn)品控制，測(cè)量系統(tǒng)的變異性與公差相比必須小于依據(jù)特性的公差評(píng)價(jià)測(cè)量系統(tǒng)。對(duì)于過(guò)程控制，測(cè)量系統(tǒng)的變異性應(yīng)該顯示有效的分辨率并與過(guò)程變差相比要小。根據(jù)6變差和或來(lái)自MSA研究的總變差評(píng)價(jià)測(cè)量系統(tǒng)。偏倚、重復(fù)性、再現(xiàn)性、線性可接受7.測(cè)量系統(tǒng)應(yīng)有的特性33第三章測(cè)量系統(tǒng)變異性影響34長(zhǎng)期過(guò)程變差短期抽樣產(chǎn)生的變差實(shí)際過(guò)程變差穩(wěn)定性線性重

16、復(fù)性 準(zhǔn)確度 量具變差操作員造成的變差測(cè)量誤差過(guò)程變差觀測(cè)值再現(xiàn)性過(guò)程變差1.測(cè)量系統(tǒng)變異性的影響“重復(fù)性” 和 “再現(xiàn)性” 是測(cè)量誤差的主要來(lái)源351.1測(cè)量系統(tǒng)變異性的影響測(cè)量零件后: 1)確定零件是否可接受（在公差內(nèi)）或不可接受 （在公差外）。 2)零件進(jìn)行規(guī)定的分類產(chǎn)品控制原理:測(cè)量零件進(jìn)行分類活動(dòng)。過(guò)程控制原理:零件變差是由過(guò)程中的普通原因還 是特殊原因造成的。 控制原理驅(qū)動(dòng)興趣點(diǎn)產(chǎn)品控制零件是否在明確的目錄之內(nèi)？過(guò)程控制過(guò)程是否穩(wěn)定和可接受？36LSLUSL2.對(duì)產(chǎn)品決策的影響 I型錯(cuò)誤: 生產(chǎn)者風(fēng)險(xiǎn)誤發(fā)警報(bào) 好零件有時(shí)會(huì)被判為“壞”的 II型錯(cuò)誤:消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)或漏發(fā)警報(bào)壞零件有時(shí)會(huì)

17、被判為“好”的LSLUSLI型錯(cuò)誤:II型錯(cuò)誤37Bad is badLSLUSLIIIIIIIIIBad is badGood is goodConfused areaConfused area2.對(duì)產(chǎn)品決策的影響錯(cuò)誤決定的潛在因素:測(cè)量系統(tǒng)誤差與公差交叉時(shí)產(chǎn)品狀況判定:目標(biāo)是最大限度地做出正確決定有二種選擇： 改進(jìn)生產(chǎn)區(qū)域：減少過(guò)程變差，沒有零件產(chǎn)生在II區(qū)。 改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)：減少測(cè)量系統(tǒng)誤差從而減小II區(qū)域的面積， 這樣就可以最小限度地降低做出錯(cuò)誤決定的風(fēng)險(xiǎn)。383.對(duì)過(guò)程決策的影響對(duì)過(guò)程決策的影響如下: 1)普通原因報(bào)告為特殊原因 2)特殊原因報(bào)告為普通原因測(cè)量系統(tǒng)變異性可能影響過(guò)程的穩(wěn)

18、定性、目標(biāo)以 及變差的決定。394.新過(guò)程的接受新過(guò)程：如機(jī)加工、制造、沖壓、材料處理、熱新 過(guò)程的接受處理，或采購(gòu)總成時(shí)，作為采購(gòu)活動(dòng)的一部分，經(jīng)常要完成一系列步驟。供應(yīng)商處對(duì)設(shè)備的研究以及隨后在顧客處對(duì)設(shè)備的 研究。如果生產(chǎn)用量具不具備資格卻被使用。如果不知道是 儀器問(wèn)題，而在尋找制程問(wèn)題，就會(huì)白費(fèi)努力了。40第四章測(cè)量系統(tǒng)分析41MSA分析方法的分類重復(fù)性分析再現(xiàn)性分析線性分析穩(wěn)定性分析偏倚分析位置分析變異分析穩(wěn)定性分析信號(hào)分析風(fēng)險(xiǎn)分析小樣法大樣法偏移分析穩(wěn)定性分析變異分析計(jì)量型計(jì)數(shù)型破壞型MSA極差法均值極差法（包括控制圖法）ANOVE法（方差分析法）421.穩(wěn)定性分析之執(zhí)行:1) 獲

19、取一樣本并確定其相對(duì)于可追溯標(biāo)準(zhǔn)的基準(zhǔn)值。2）定期（天、周）測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)樣本35次，樣本容量和 頻率應(yīng)該基于對(duì)測(cè)量系統(tǒng)的了解。3）將數(shù)據(jù)按時(shí)間順序畫在X&R或X&S控制圖上 結(jié)果分析-作圖法4）建立控制限并用標(biāo)準(zhǔn)化控制圖分析評(píng)價(jià)失控或不 穩(wěn)定狀態(tài)。 結(jié)果分析-數(shù)據(jù)法431.穩(wěn)定性分析之執(zhí)行:決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員連續(xù)測(cè)量25組數(shù)據(jù)每次測(cè)量25次輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中計(jì)算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定後續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖，判圖保留記錄產(chǎn)品特性/控制計(jì)劃中所提及的過(guò)程特性針對(duì)樣本使用更高精密度等級(jí)的儀器進(jìn)行精密測(cè)量十次，加以平均，做為參考值。計(jì)算每一組的平

20、均值/R值。計(jì)算出平均值的平均值/R的平均值。1.計(jì)算控制界限: A)平均值圖：Xbarbar+-A2Rbar, Xbarbar B)R值圖：D4Rbar, Rbar, D3Rbar2.劃出控制界限,將點(diǎn)子繪上3.先檢查R圖，以判定重復(fù)性是否穩(wěn)定。4.再看Xbar圖，以判定偏移是否穩(wěn)定。5.若控制圖穩(wěn)定，可以利用Xbarbar-標(biāo)準(zhǔn)值，進(jìn)行偏差檢 定，看是否有偏差。6. 若控制圖穩(wěn)定，利用Rbar/d2來(lái)了解儀器的重復(fù)性。441.穩(wěn)定性分析之執(zhí)行:決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員連續(xù)測(cè)量25組數(shù)據(jù)每次測(cè)量25次輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中計(jì)算控制界限，並

21、用圖判定是否穩(wěn)定後續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖，判圖保留記錄 1.后續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖、判圖2.異常的判定a)R圖失控，表明不穩(wěn)定的重復(fù)性，可能什么東西松動(dòng)、阻塞、變化等。b)X-BAR失控，表明測(cè)量系統(tǒng)不再正確測(cè)量，可能磨損，可能需重新校準(zhǔn)。45決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取樣本，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量15次輸入數(shù)據(jù)到EXCEL表格中計(jì)算t值，并判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄2.偏倚BIAS分析之執(zhí)行:46X1=0.75mmX6=0.8mmX2=0.75mmX7=0.75mmX3=0.8mmX8=0.75mmX4=0.8mmX9=0.75mmX5=0.65mmX10=0.7mm同一操作者對(duì)同一工件測(cè)量10次如果

22、參考標(biāo)準(zhǔn)是 0.80mm. 過(guò)程變差為0.70mm = 0.75Bias = 0.75-0.8= -0.05% Bias=1000.05/0.70=7.1%表明 7.1% 的過(guò)程變差是偏倚 BIAS2.偏倚BIAS 實(shí)例1:472.偏倚也可以與過(guò)程的容差相比較 判斷準(zhǔn)確度的簡(jiǎn)單標(biāo)準(zhǔn)為.小于過(guò)程變差或容差的 1%, 可認(rèn)為是精確的.大于過(guò)程變差或容差的 1% 則需要研究和調(diào)整測(cè)量系統(tǒng), 或者臨時(shí)用補(bǔ)償值來(lái)修正以后的測(cè)量值3.偏倚的研究還可以通過(guò)作圖的方式來(lái)進(jìn)行, 即作出直方圖, 然后根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷是否可以接受.4.偏倚的研究還可以通過(guò)計(jì)算置信區(qū)間來(lái)判斷是否可以接受測(cè)量平均值 參考值x (100)容

23、差寬度2.偏倚BIAS 實(shí)例:482.偏倚BIAS 實(shí)例:作圖分析49 3.線性(Linearity)比較良好的情況在測(cè)量范圍全領(lǐng)域基準(zhǔn)值和測(cè)量平均值一致/沒有偏倚正確地測(cè)量.在測(cè)量范圍全領(lǐng)域具有常數(shù)倍數(shù)的偏倚. / 雖有偏倚但是因?yàn)榇笮∫欢ㄋ钥梢匀菀渍{(diào)整.基準(zhǔn)值基準(zhǔn)值測(cè)量平均偏倚偏倚測(cè)量平均基準(zhǔn)值基準(zhǔn)值50 線性(Linearity)的分析 線性不好的情況 測(cè)量范圍全領(lǐng)域偏倚(正確度)不一定的情況 無(wú)法矯正.偏倚基準(zhǔn)值偏倚基準(zhǔn)值51 線性(Linearity)和偏倚(Bias)判定基準(zhǔn) 線性(Linearity)差時(shí)需要考慮的事項(xiàng)：調(diào)查量具測(cè)量范圍中上部或下部的刻度是否合適檢驗(yàn)基準(zhǔn)值是否正

24、確檢驗(yàn)測(cè)量位置是否正確檢驗(yàn)測(cè)量者是否正確的使用了儀器檢驗(yàn)量具磨損與否檢驗(yàn)量具校準(zhǔn)與否調(diào)查量具本身內(nèi)部設(shè)計(jì)問(wèn)題 電子式的話在測(cè)量全范圍進(jìn)行再校準(zhǔn). 機(jī)械式的話在測(cè)量范圍中以經(jīng)常使用的范圍為中心進(jìn)行校準(zhǔn)后不允許在其他范圍使用.52 利用Minitab分析線性測(cè)量系統(tǒng)的操作范圍內(nèi)抽樣5個(gè)部品進(jìn)行精密的測(cè)試之后計(jì)算,要反復(fù)12次53 實(shí)行結(jié)果 結(jié)果解釋 Minitab使用方法(Stat Quality Tools Gage Linearity Study) StdDev Study Var %Study VarSource (SD) (5.15*SD) (%SV) Total Gage R&R 0.2

25、3894 1.2305 8.67 Repeatability 0.23894 1.2305 8.67 Part-to-Part 2.74576 14.1407 99.62 Total Variation 2.75613 14.1941 100.00Linearity是總製程變異量的13.167%,因此線性是比較差,需要改善.Bias是0.4%，良好.54 計(jì)算Gage Linearity統(tǒng)計(jì)值22 Bias(y) = 0.7367 - 0.13167 Master Linearity = 0.13167 * 14.1941 = 1.86889 %Linearity = 傾斜度 *100 = 1

26、3.167% 計(jì)算Gage Bias統(tǒng)計(jì)值 平均 Bias = -0.2667 / 5 =-0.05333 %Bias = ( |-0.05334| / 14.1941 ) * 100 = 0.4% 線性的計(jì)算方法55 Linearity = | 傾斜度 | x Process Variation %Linearity =LinearityProcess VariationX 100在量具的測(cè)量范圍內(nèi)評(píng)價(jià)測(cè)量的一貫性,在量具的測(cè)量范圍內(nèi)如果Bias一定的話可以說(shuō)線性較好.為了評(píng)價(jià)線性必須要計(jì)算Bias.* Process Variation = 6= | 傾斜度 | x 100%Lineari

27、ty值如果接近0的話可以判定線性比較好. 回歸模型 : y = a + bxy : Biasx : 基準(zhǔn)值b : 傾斜度 線性的計(jì)算公式56平均范圍 = = (2+1+1+2+1)/5 = 7/5 = 1.4量具誤差 = 5.15 * /d =5.15 / 1.19 * = 4.33 * = 4.33 * 1.4 = 6.1% Gage R&R = 量具誤差Gage Error / 允差Tolerance = 6.1 / 20 * 100 % = 30.5%4.快速GR&R（極差法/短期模式）d常數(shù)表允差Tolerance = 20= 最大值-最小值RRRRR575.計(jì)量型數(shù)據(jù)的 均值-極差法

28、1.選擇三個(gè)測(cè)量人（A, B,C）和10個(gè)測(cè)量樣品。 測(cè)量人應(yīng)有代表性，代表常從事此項(xiàng)測(cè)量工作的QC人員或生產(chǎn)線人員 10個(gè)樣品應(yīng)在過(guò)程中隨機(jī)抽取，可代表整個(gè)過(guò)程的變差，否則會(huì)嚴(yán)重 影響研究結(jié)果。2.校準(zhǔn)量具3.測(cè)量，讓三個(gè)測(cè)量人對(duì)10個(gè)樣品的某項(xiàng)特性進(jìn)行測(cè)試，每個(gè)樣品每人測(cè) 量三次，將數(shù)據(jù)填入表中。試驗(yàn)時(shí)遵循以下原則： 盲測(cè)原則1：對(duì)10個(gè)樣品編號(hào)，每個(gè)人測(cè)完第一輪后，由其他人對(duì)這10個(gè)樣品進(jìn)行隨機(jī)的重新編號(hào)后再測(cè)，避免主觀偏向。 盲測(cè)原則2：三個(gè)人之間都互相不知道其他人的測(cè)量結(jié)果。4.計(jì)算:58示范：MSA搜集數(shù)據(jù)的規(guī)劃 項(xiàng)次搜集點(diǎn)搜集要項(xiàng)評(píng)估人員搜集數(shù)量1噴嘴封口內(nèi)徑大小33.0 0.5

29、mm張三 李四王五10個(gè)2噴嘴封口外觀檢驗(yàn)外觀檢驗(yàn)(毛邊、刮傷、變形)志明小寶15個(gè)59零件人員12345678910A133.6533.0032.8532.8533.5533.0032.9532.8533.0033.60A233.6033.0032.8032.9533.4533.0032.9532.8033.0033.70B133.5533.0532.8032.8033.4033.0032.9532.7533.0033.55B233.5532.9532.7532.7533.4033.0532.9032.7032.9533.50C133.5033.0532.8032.8033.4033.003

30、2.9532.8033.0533.85C233.5533.0032.8032.8033.5033.0532.9532.8033.0533.80搜集GRR的數(shù)據(jù)示范：量測(cè)系統(tǒng)分析 計(jì)量 60示范：量具再現(xiàn)性及再生性數(shù)據(jù)表xRRRx61公式：%AV = 100 AV/TV %AV = 10.79% n = 零件數(shù) r = 量測(cè)次數(shù) 再現(xiàn)性作業(yè)者變異（AV）公式：AV = n = 10 r = 2 AV = 0.0304公式：%EV = 100 EV/TV %EV = 12.59% 重復(fù)性設(shè)備變異（EV）公式：EV =R* K1 EV =0.0355 制程變異量測(cè)單元分析量測(cè)次數(shù)K1230.8862

31、0.5908作業(yè)者人數(shù)23K20.70710.5231示范：量具重復(fù)性及再現(xiàn)性報(bào)告62 全變異（TV） 公式：TV = TV= 0.2839 公式：%PV=100PV/TV PV =98.62%公式：ndc=1.41PV/GRR ndc=8.3978 零件變異（PV） 公式：PV=Rp*K3 PV= 0.2800 公式：%R&R=100GRR/TV %R&R = 16.58% 重復(fù)性&再現(xiàn)性（GRR） 公式：GRR= GRR= 0.04668 制程變異量測(cè)單元分析 0.70710.52310.44670.40300.37420.35340.33750.32490.31462345678910K

32、3零件數(shù)示范：量具重復(fù)性及再現(xiàn)性報(bào)告63 3.對(duì)每個(gè)樣品由三個(gè)人所測(cè)得 的9個(gè)測(cè)試值求平均值，4.總平均值的均值Xp與極差的Ra2.計(jì)算A測(cè)的所有樣品的總平均值3.總平均值的均值Xa與極差的Ra1.計(jì)算A對(duì)每個(gè)樣品三次 測(cè)試結(jié)果的均值/極差，64*AV計(jì)算中，如根號(hào)下出現(xiàn)負(fù)值，AV取值0零件均值零件均值655.Gage R&R 判斷原則1.數(shù)值10%表示該量具系統(tǒng)可接受。2.10% 數(shù)值 30%表示該量具系統(tǒng)可接受或不接受，決定于該量具系統(tǒng)之重要性、修理所需之費(fèi)用等因素。3.數(shù)值 30%表示該量具系統(tǒng)不能接受，須予以改進(jìn)。判斷原則66短期與長(zhǎng)期方法的比較短期模式用生產(chǎn)設(shè)備 用生產(chǎn)操作員快速 -

33、 只需幾個(gè)樣品(5)無(wú)反復(fù)（replicates）估計(jì)總的變差(Total Gage R&R)不能區(qū)分 AV 和EV不能指導(dǎo)改進(jìn)的方向可用于破壞性測(cè)試長(zhǎng)期模式用生產(chǎn)設(shè)備 用生產(chǎn)操作員較多樣品 (5)要求反復(fù) Replicates (3)估計(jì)總的變差 (Total Gage R&R)可以區(qū)分 AV 和EV為測(cè)量系統(tǒng)的改進(jìn)提供指導(dǎo)67NO-GOGOOperator 2Operator 16.量測(cè)系統(tǒng)分析計(jì)數(shù)值：68 Go-No Go 數(shù)據(jù)模式 人為因素主導(dǎo)，情況復(fù)雜 對(duì)于以“是”和“不是”為計(jì)數(shù)基礎(chǔ)的定性數(shù)據(jù)，其 GR&R考察的概念是與定量數(shù)據(jù)一樣的。但方法上完全不同.定性數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)的能力取決于

34、操作員判斷的有效性，即將“合格”判斷成合格，將“不合格”判斷成不合格的程度.量測(cè)系統(tǒng)分析計(jì)數(shù)值：69有效性 Effectiveness(E) - 即判斷“合格”與“不合格” 的準(zhǔn)確性 E= 實(shí)際判斷正確的次數(shù)/可能判斷正確的機(jī)會(huì)次數(shù).2.漏判的幾率 Probability of miss(P-miss) 將“不合格” 判為合格的機(jī)會(huì); P(miss)=實(shí)際漏判的次數(shù) / 漏判的總機(jī)會(huì)數(shù).3.誤判的幾率 Probability of false alarm(P-FA) - 將“合 格”判為不合格的機(jī)會(huì). P(false alarm)=實(shí)際誤判次數(shù) / 誤判的總機(jī)會(huì)數(shù).4.偏倚 Bias(B) -

35、 指漏判或誤判的偏向. B=P(false alarm) / P(miss) B=1, 無(wú)偏倚; B1, 偏向誤判; B1, 偏向漏判以下為判斷所用的指標(biāo)70量測(cè)系統(tǒng)分析(計(jì)數(shù)值)示范：外觀檢驗(yàn)量測(cè)分析，兩個(gè)人，15個(gè)樣本，重復(fù)兩次，數(shù)據(jù)如下71表示此量測(cè)系統(tǒng)是可靠的示范：量測(cè)系統(tǒng)分析計(jì)數(shù) Appraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 小寶 15 15 100.0 ( 81.9, 100.0)志明 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8)# Matched: Appraiser agrees with him/herself

36、across trials.72屬性數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析Attribute MSA73Kappa屬性測(cè)量系統(tǒng)屬性/順序測(cè)量系統(tǒng)使用了接受/拒絕標(biāo)準(zhǔn)或分級(jí)，例如， 用(1-5) 確定是否達(dá)到可以接受的質(zhì)量水平Kappa技術(shù)可以用來(lái)評(píng)估這些屬性和順序測(cè)量系統(tǒng)74 你真的擁有太多的屬性數(shù)據(jù)嗎?很多檢驗(yàn)過(guò)程能夠收集連續(xù)數(shù)據(jù)，但選擇屬性數(shù)據(jù)以簡(jiǎn)化檢驗(yàn)員的任務(wù)例如，很多功能測(cè)驗(yàn)將連續(xù)地評(píng)估一項(xiàng)產(chǎn)品（溫度、承載力，硬度等等）并以通過(guò)/失敗記錄其結(jié)果設(shè)法獲取連續(xù)數(shù)據(jù)75屬性和順序測(cè)量屬性和順序測(cè)量經(jīng)常依靠主觀分類或分級(jí)例子包括：把部件特征分級(jí)為好或壞在品嘗之后分級(jí)葡萄酒的香味和口感從1到5給雇員的表現(xiàn)分級(jí)給體操打

37、分在利用這些測(cè)量系統(tǒng)之前，我們應(yīng)該評(píng)估它們嗎？不評(píng)估它們的后果是什么呢？76 測(cè)量系統(tǒng)分析 屬性數(shù)據(jù)什么方法適于評(píng)估屬性測(cè)量系統(tǒng)？屬性系統(tǒng) 同等處理所有誤分類的Kappa技術(shù)順序系統(tǒng) 考慮誤分類等級(jí)的Kappa技術(shù)例如，如果我們從1到5判斷一油漆產(chǎn)品的等級(jí)，檢驗(yàn)員A把它評(píng)為1級(jí)，檢驗(yàn)員B評(píng)為5級(jí)，比起檢驗(yàn)員A把它評(píng)為4級(jí)而檢驗(yàn)員B評(píng)為5級(jí)來(lái)，具有更大的誤分類77數(shù)據(jù)類型常態(tài): 包含不具有排序基礎(chǔ)或可以分別出量的差別的數(shù)字，例如 例子: 一公司中: A部門、B部門、 C部門一車間中: 機(jī)器1、機(jī)器2、機(jī)器3運(yùn)輸?shù)念愋? 船、火車、飛機(jī)順序: 包含可以分等級(jí)的數(shù)字。但是不能根據(jù)該標(biāo)度推斷出數(shù)字之間

38、差別。例子：產(chǎn)品性能: 優(yōu)秀、很好、好、一般、差品嘗試驗(yàn)： 味淡、辣、很辣、辣得難受客戶調(diào)查： 強(qiáng)烈滿意、滿意、不滿意、強(qiáng)烈不滿意78Kappa技術(shù)Kappa適用于非定量系統(tǒng)，如好或壞通過(guò)/不通過(guò)區(qū)分聲音 (嘶嘶聲、叮當(dāng)聲、重?fù)袈?區(qū)分色彩亮度通過(guò)/失敗79Kappa技術(shù)適用于屬性數(shù)據(jù)的Kappa同等處理所有誤分類要求單元之間相互獨(dú)立，并且檢驗(yàn)員或分級(jí)員是獨(dú)立作出分級(jí)的要求評(píng)估類別是相互排斥的80操作定義（檢查標(biāo)準(zhǔn)）存在著一些質(zhì)量特點(diǎn)，或者難以定義或者定義很耗費(fèi)時(shí)間要一致地評(píng)估分類，幾個(gè)單元必須由一個(gè)以上的評(píng)估人或判定人作出分類如果評(píng)估員之間達(dá)成足夠的一致，那么就有可能，盡管不能保證，分級(jí)是正

39、確的如果評(píng)估員不能達(dá)成足夠的一致，那么分級(jí)的可用性就很有限了差勁的屬性測(cè)量系統(tǒng)幾乎總是可以歸咎于差勁的操作定義81 留意事項(xiàng)樣品應(yīng)選定代表Process的樣品。任意選定25個(gè)樣品時(shí)，以下能成為向?qū)?。把平時(shí)檢查的作業(yè)者選定為作業(yè)者的選定對(duì)象，并成為Blind Appraisal.計(jì)數(shù)型 Gage R&R很難區(qū)分良/不率的樣品20%30%不易區(qū)分良/不率的樣品30%40%比較容易區(qū)分良/不率的樣品30%40%很容易區(qū)分良/不率的樣品0%20%82 屬性測(cè)量系統(tǒng)中的和風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)/生產(chǎn)者風(fēng)險(xiǎn) 合格產(chǎn)品被拒絕不必要的報(bào)廢/返工的原因被人為削減的過(guò)程性能風(fēng)險(xiǎn)/消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn) 接受了不合格產(chǎn)品不滿意的客戶夸大的過(guò)

40、程性能83結(jié)果?哪些是重要的應(yīng)關(guān)心的問(wèn)題？如果檢驗(yàn)員之間和內(nèi)部不能達(dá)成很好的一致，會(huì)有什么風(fēng)險(xiǎn)呢？次品正在流向下一步操作或客戶嗎？?jī)?yōu)質(zhì)品正在被返工或處理掉嗎？評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)是什么？ 如何度量一致性？84什么是 Kappa? P observed 判定員一致同意的單元的比率=判定員一致判定為優(yōu)良的比率+判定員一致判定為次劣的比率P chance預(yù)期偶然達(dá)成一致的比率=（判定員A判定為優(yōu)良的比率*判定員B判定為優(yōu)良的比率）+（判定員A判定為次劣的比率*判定員B判定為次劣的比率）注意： 上述等式適用于兩類分析，即優(yōu)良或次劣85Kappa要達(dá)成完全一致， P observed = 1 且 K=1一般說(shuō)來(lái)，

41、如果Kappa值低于0.7，那么測(cè)量系統(tǒng)是不適當(dāng)?shù)娜绻鸎appa值為0.9或更高，那么測(cè)量系統(tǒng)是優(yōu)秀的Kappa的下限為0到 -1如果 P observed = P chance 那么 K=0 因而Kappa值為 0表示達(dá)成一致和隨機(jī)偶然預(yù)期達(dá)成的一致是一樣的86Kappa量測(cè)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)上面的判斷基準(zhǔn)根據(jù)Project的目標(biāo)有可能變更。舉個(gè)例，不良率0.1%0.001% 改善課題的情況下檢出率必須為 100%.滿足指數(shù)40% 60% 改善課題時(shí)，如果檢出率是70%以上就可以被選擇?；旧希_(dá)不到100%時(shí)，必須調(diào)查其原因。計(jì)數(shù)型 Gage R&R87屬性測(cè)量系統(tǒng)指導(dǎo)在選擇研究的部件時(shí)，要考慮

42、以下幾方面因素：如果你只有兩個(gè)類別，優(yōu)良和次劣，你至少應(yīng)該選擇20個(gè)優(yōu)良品和20個(gè)次劣品最多可選擇 50個(gè)優(yōu)良品和50個(gè)次劣品 盡量保持大約50%的優(yōu)良品和50%的次劣品選擇不同程度的優(yōu)良和次劣88屬性測(cè)量系統(tǒng)指導(dǎo)如果你的類別超過(guò)2種，其中一類是優(yōu)良，其它類別是不同的缺陷方式，那么你至少應(yīng)該選擇大約50%的優(yōu)良品和每種缺陷方式中的最少為10%的產(chǎn)品你可以把一些缺陷方式合并稱為“其它”這些類別應(yīng)該互相排斥，否則它們應(yīng)該合并起來(lái)89分級(jí)員內(nèi)部/重復(fù)性考慮讓每個(gè)分級(jí)員至少兩次判定同一單元為每個(gè)分級(jí)員建立獨(dú)立的Kappa表，計(jì)算他們的Kappa值如果某個(gè)分級(jí)員的Kappa測(cè)量值很小，那么該分級(jí)員自己沒

43、有很好地重復(fù)判定如果分級(jí)員自己沒有很好地重復(fù)判定，那么他也不能和其它分級(jí)員很好的做重復(fù)判定，這將掩蓋其它分級(jí)員內(nèi)部重復(fù)判定的好壞根據(jù)每個(gè)分級(jí)員的首次判定建立一個(gè)Kappa表，計(jì)算不同分級(jí)員之間的Kappa值不同分級(jí)員之間的Kappa值將進(jìn)行兩兩對(duì)比 (A和 B, B和C, A和C)90Kappa 例子#1Bill Blackbelt正在努力改進(jìn)一個(gè)具有高退貨率的油漆過(guò)程在工程早期，由于很明顯的檢驗(yàn)員之間和檢驗(yàn)員內(nèi)部的差別，所以測(cè)量系統(tǒng)就是一個(gè)關(guān)注的問(wèn)題下一頁(yè)的數(shù)據(jù)是在測(cè)量系統(tǒng)研究中收集的。需要計(jì)算每個(gè)操作員的Kappa和操作員之間的 Kappa91考慮下列數(shù)據(jù)92分級(jí)員A的 交叉表在每個(gè)單元格

44、中填入收集到的信息93交叉表第一格代表分級(jí)員A在第一次和第二次測(cè)量中判定為優(yōu)良的次數(shù)94交叉表第二格代表分級(jí)員A在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為次劣，在第二次測(cè)量中判定為優(yōu)良的次數(shù)95交叉表第三格代表分級(jí)員A在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為優(yōu)良，在第二次測(cè)量中判定為次劣的次數(shù)96交叉表第四格代表分級(jí)員A在第一次測(cè)量和第二次測(cè)量中判定一個(gè)單元為次劣的次數(shù)97交叉表邊格的數(shù)字代表行和列的總和98交叉表-比例分級(jí)員A比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個(gè)單元格用總數(shù)的百分比來(lái)表示代表10/2099交叉表-比例由行和列的總和計(jì)算而得100對(duì)Kappa的定義將有所不同，取決于我們是在定義分級(jí)員內(nèi)部Kappa，還是在定

45、義分級(jí)員之間的Kappa記得怎樣計(jì)算Kappa嗎? Pobserved判定員一致同意的單元的比率=判定員A/B一致判定為優(yōu)良的比率+判定員A/B一致判定為次劣的比率 Pchance預(yù)期偶然達(dá)成一致的比率=（判定員A判定為優(yōu)良的比率*判定員B判定為優(yōu)良的比率）+（判定員A判定為次劣的比率*判定員B判定為次劣的比率）101Pobserved 等于上表對(duì)角線上概率的總和： P observed =(0.500 + 0.350) = 0.850Pchance 等于每個(gè)分類概率乘積的總和： Pchance =(0.600*0.55) + (0.400*0.45) = 0.51那么 Krater A=(0

46、.85 - 0.51)/(1 - 0.51)=0.693計(jì)算分級(jí)員A的Kappa102K Rater B =數(shù)字比例計(jì)算分級(jí)員B的Kappa103 利用Minitab的 二元分類 系數(shù)型 Gage R&R的 StudyEx) 為了分析以Go/No-Go Gage判定合格/不合格的系數(shù)型測(cè)試系統(tǒng) 選了15 EA 樣品 (合格品 8個(gè),不合格品7個(gè))之后由3名測(cè)試人員反復(fù)測(cè)了3次后得到了如下的Data. 104Attribute Gage R&R StudyAttribute Gage R&R Study for MeasuremWithin AppraiserAssessment Agreeme

47、ntAppraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI A 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8)B 15 13 86.7 ( 59.5, 98.3)C 15 13 86.7 ( 59.5, 98.3)# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials. 測(cè)量一致性 評(píng)價(jià)-評(píng)價(jià)每個(gè)測(cè)試人員反復(fù)測(cè)試出的值之間的測(cè)量一致性* 各測(cè)試人員的反復(fù)測(cè)量的結(jié)果的一致性的比率 反復(fù)測(cè)試每個(gè)樣品時(shí)一致的樣品數(shù)總樣品數(shù)100105Each Appraiser vs StandardA

48、ssessment AgreementAppraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI A 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8)B 15 12 80.0 ( 51.9, 95.7)C 15 12 80.0 ( 51.9, 95.7)# Matched: Appraisers assessment across trials agrees with standard.Assessment Disagreement Appraiser # NG/G Percent (%) # G/NG Percent (%) # Mixed Percent (%) A 0 0.0 0 0.0 1 6.7 B 1 6.7 0 0.0 2 13.3 C 0 0.0 1 6.7 2 13.3 # NG/G: Assessments across trials = NG / standard = G.# G/NG: Assessments across trials = G / standard = NG.# Mixed: Assessments across trials are not identical. 測(cè)量準(zhǔn)確性(Accuracy