minitab培訓(xùn)資料課件

Minitab培訓(xùn)認(rèn)識(shí)MinitabMINITAB=Mini+Tabulator=小型+計(jì)算機(jī)介紹

于1972年，美國(guó)賓夕法尼亞州立大學(xué)用來(lái)作統(tǒng)計(jì)分析、教育用而開發(fā)，目前已出版

Window用版本

R15，并且已在工學(xué)、社會(huì)學(xué)等所有領(lǐng)域被廣泛使用。特別是與Six-sigma關(guān)聯(lián)，在GE、AlliedSignal等公司已作為基本的程序而使用。

優(yōu)點(diǎn)

以菜單的方式構(gòu)成，所以無(wú)需學(xué)習(xí)高難的命令文，只需擁有基本的統(tǒng)計(jì)知識(shí)便可使用。圖表支持良好，特別是對(duì)于目前企業(yè)推行6sigma有很大的幫助。備注:最新版本的Minitab軟件的試用版可從下載認(rèn)識(shí)Minitab主菜單工具欄SessionWindow:分析結(jié)果輸出窗口DataWindow:輸入數(shù)據(jù)的窗口每一列的名字可以寫在最前面的列每一列的數(shù)據(jù)性質(zhì)是一致的認(rèn)識(shí)Minitab每次只能激活一個(gè)窗口按Ctrl+Tab可以在不同的窗口間切換按Alt+Tab可以在Minitab與其它的應(yīng)用程序中切換認(rèn)識(shí)Minitab行代碼列代碼日期/時(shí)間型文本型數(shù)值型列名稱Minitab的使用Minitab的功能數(shù)據(jù)分析功能基本統(tǒng)計(jì)回歸分析方差分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)分析控制圖質(zhì)量工具可靠度分析多變量分析時(shí)間序列列聯(lián)表非參數(shù)估計(jì)EDA概率與樣本容量Minitab的功能圖形分析直方圖散布圖時(shí)間序列圖條形圖箱圖矩陣圖輪廓圖三維圖點(diǎn)圖餅圖邊際圖概率圖莖葉圖特征圖Minitab界面和基本操作介紹工具欄的介紹打開文件保存文件打印窗口剪切復(fù)制粘貼恢復(fù)插入單元格插入行插入列移動(dòng)列剪切單元格最后一次對(duì)話框程序窗口上一次記憶刷下一次記憶刷數(shù)據(jù)窗口管理圖形撤銷幫助關(guān)閉圖形數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換（ChangeDataType）Select:Manip>ChangeDataType>TexttoNumeric需要轉(zhuǎn)換的列轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)存放列，可以是原來(lái)的數(shù)據(jù)列數(shù)據(jù)的堆積（Stack&Unstack）Select:Manip>Stack/Unstack>Stack輸入需要堆積的列，如果由前后順序，按前后順序進(jìn)行輸入輸入堆積后存放列的位置注解可以用來(lái)區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的來(lái)源原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置欄（TransposeColumns）輸入需要轉(zhuǎn)置的列輸入新工作表的位置可以輸入注解列Select:Manip>TransposeColumns連接（Concatenate）Select:Manip>Concatenate輸入需要連接的數(shù)據(jù)列輸入新數(shù)據(jù)列的位置原始數(shù)據(jù)編碼（Code）Select:Manip>code原始數(shù)據(jù)編碼規(guī)則被編碼的變量QC7手法常用的圖形如下特性要因圖控制圖柏拉圖散布圖直方圖時(shí)間序列圖特性要因圖決定Y頭腦風(fēng)暴找出可能的X將X依5M+1E方式列表將表輸出MINITAB中輸出結(jié)果圖形練習(xí)人機(jī)料法環(huán)測(cè)不夠熟練設(shè)備沒(méi)有保養(yǎng)原料沒(méi)有檢查沒(méi)有設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)化方法溫度太高儀器偏差太大培訓(xùn)不夠設(shè)備不常清掃原料含水太高抽樣方式不合理濕度太高儀器R&R太高監(jiān)督不夠沒(méi)有進(jìn)行首模驗(yàn)收填好各項(xiàng)需要的參數(shù)結(jié)果輸出輸入數(shù)據(jù)Select:Stat>Qualitytools>ParetoChart填好各項(xiàng)參數(shù)可以對(duì)柏拉圖進(jìn)行命名輸入缺陷列輸入頻數(shù)列其他項(xiàng)所占的比率結(jié)果輸出散布圖決定你所關(guān)心的Y決定和Y有可能的X收集Y和X的數(shù)據(jù)輸入MINITAB繪出圖形判定Y和X之間的關(guān)系練習(xí)YX65800668106582066830678406785068860688706789068900輸入數(shù)據(jù)Select:Gragh>Plot輸入?yún)?shù)可以選擇不同的輸出表現(xiàn)形式輸出圖形可以用直接方式判定，有正相關(guān)的傾向。更詳細(xì)的說(shuō)明可以參見(jiàn)回歸分析直方圖決定你所關(guān)心的Y或X收集Y或X的數(shù)據(jù)輸入MINITAB表MINITAB繪出直方圖進(jìn)行判定練習(xí)請(qǐng)打開EXCEL檔案的計(jì)量型部份Select:Gragh>Histogram填入?yún)?shù)可以同時(shí)為幾個(gè)變量作直方圖結(jié)果輸出請(qǐng)依照QC7的方法來(lái)進(jìn)行圖形分析和判定更深入的分析可以參見(jiàn)制程能力分析部份。時(shí)間序列圖決定你所關(guān)心的Y或X收集Y或X的數(shù)據(jù)輸入MINITAB表MINITAB繪出時(shí)間序列圖進(jìn)行判定練習(xí)時(shí)間銷售量2003/11502003/21262003/31352003/41652003/51902003/61702003/71752003/81802003/9176輸入數(shù)據(jù)Select:Gragh>TimeSeriesPlot填入?yún)?shù)時(shí)間刻度設(shè)置結(jié)果輸出依此狀況來(lái)判定未定的銷售趨勢(shì)。Minitab的SPC使用Minitab可提供的圖形計(jì)量型Xbar-RXbar-sI-MRI-MR-sZ-MR計(jì)數(shù)型PNpCUXbar-R做法決定要研究或控制的Y或X特性收集數(shù)據(jù)輸入minitab中用minitab繪圖及分析判定及采取措施Xbar-R練習(xí)打開下列檔案Select:Stat>ControlChart>Xbar-R輸入?yún)?shù)根據(jù)不同的輸入方式選擇不同的分析方法如果是控制用控制圖則需要在這里填入數(shù)據(jù)決定測(cè)試要求可以在這里選擇判異準(zhǔn)則決定標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法一般選擇Rbar的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方式圖形輸出判圖請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖Xbar-s做法決定要研究或控制的Y或X特性收集數(shù)據(jù)輸入minitab中用minitab繪圖及分析判定及采取措施Xbar-s練習(xí)打開下列檔案Select:Stat>ControlChart>Xbar-s輸入?yún)?shù)解釋與Xbar-R圖相同圖形輸出判圖請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖I-MR圖做法決定要研究或控制的Y或X特性收集數(shù)據(jù)輸入minitab中用minitab繪圖及分析判定及采取措施I-MR練習(xí)打開下列檔案，用其來(lái)進(jìn)行I-MR圖練習(xí)Select:Stat>ControlChart>I-MR輸入?yún)?shù)輸入變量如果是控制用控制圖請(qǐng)輸入數(shù)據(jù)圖形輸出判圖請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖I-MR-R圖做法決定要研究或控制的Y或X特性收集數(shù)據(jù)輸入minitab中用minitab繪圖及分析判定及采取措施I-MR-R練習(xí)打開下列檔案，用其來(lái)進(jìn)行I-MR-R圖練習(xí)Select:Stat>ControlChart>I-MR-R輸入?yún)?shù)輸入變量和樣本數(shù)如果是控制用控制圖只需要輸入歷史平均值圖形輸出判圖請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖Z-MR圖做法決定要研究或控制的Y或X特性收集數(shù)據(jù)輸入minitab中用minitab繪圖及分析判定及采取措施Z-MR練習(xí)打開下列檔案，用其來(lái)進(jìn)行Z-MR圖練習(xí)Select:Stat>ControlChart>Z-MR輸入?yún)?shù)輸入變量輸入自變量決定估計(jì)選擇是否是計(jì)算的均值還是歷史均值選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法圖形輸出p圖做法決定要研究或控制的Y特性收集數(shù)據(jù)輸入minitab中用minitab繪圖及分析判定及采取措施p練習(xí)P圖只能適用在二項(xiàng)分布的質(zhì)量特性性。在做p圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到1/p~5/p，如此之下的圖才比較具有意義。輸入數(shù)據(jù)請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔Select:Stat>ControlChart>P輸入?yún)?shù)輸入變量輸入樣本數(shù)如果是控制用控制圖則在這里輸入數(shù)據(jù)決定判異準(zhǔn)則選擇判異準(zhǔn)則計(jì)數(shù)型的判異準(zhǔn)則與計(jì)量型的不太一樣決定估計(jì)方式樣本量不同的時(shí)候可以有不同的主力方式圖形輸出np圖做法決定要研究或控制的Y特性收集數(shù)據(jù)輸入minitab中用minitab繪圖及分析判定及采取措施np練習(xí)np圖只能適用在二項(xiàng)分布的質(zhì)量特性性。在做np圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到1/p~5/p，如此之下的圖才比較具有意義。輸入數(shù)據(jù)請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔Select:Stat>ControlChart>NP圖形輸出c圖做法決定要研究或控制的Y特性收集數(shù)據(jù)輸入minitab中用minitab繪圖及分析判定及采取措施C圖練習(xí)c圖只能適用在卜氏分布的質(zhì)量特性上。在做c圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到取樣時(shí)至少包含一個(gè)缺陷以上，如此之下的圖才比較具有意義。另外就是基本上c圖的樣本要一定才可以。如果樣本數(shù)不一樣，則應(yīng)當(dāng)使用u圖。輸入數(shù)據(jù)請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔Select:Stat>ControlChart>C輸入?yún)?shù)輸入變量決定判異準(zhǔn)則判異準(zhǔn)則同P圖一樣圖形輸出u圖做法決定要研究或控制的Y特性收集數(shù)據(jù)輸入minitab中用minitab繪圖及分析判定及采取措施u圖練習(xí)u圖只能適用在卜氏分布的質(zhì)量特性上。在做u圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到取樣時(shí)至少包含一個(gè)缺陷以上，如此之下的圖才比較具有意義。輸入數(shù)據(jù)請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔Select:Stat>ControlChart>C輸入?yún)?shù)輸入變量輸入樣本量圖形輸出MINITAB之制程能力分析制程能力之分類計(jì)量型(基于正態(tài)分布)計(jì)數(shù)型(基于二項(xiàng)分布)計(jì)數(shù)型(基于卜氏項(xiàng)分布)MINITAB能力分析的選項(xiàng)(計(jì)量型)CapabilityAnalysis(Normal)CapabilityAnalysis(Between/Within)CapabilityAnalysis(Weibull)CapabilitySixpack(Normal)CapabilitySixpack(Between/Within)CapabilitySixpack(Weibull)CapabilityAnalysis(Normal)該命令會(huì)劃出帶理論正態(tài)曲線的直方圖，這可直觀評(píng)估數(shù)據(jù)的正態(tài)性。輸出報(bào)告中還包含過(guò)程能力統(tǒng)計(jì)表，包括子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計(jì)。CapabilityAnalysis(Between/Within)該命令會(huì)劃出帶理論正態(tài)曲線的直方圖，可以直觀評(píng)估數(shù)據(jù)的正態(tài)性。該命令適用于子組間存在較大變差的場(chǎng)合。輸出報(bào)告中還包含過(guò)程能力統(tǒng)計(jì)表，包括子組間／子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計(jì)。CapabilityAnalysis(Weibull)該命會(huì)會(huì)劃出帶韋伯曲線的直方圖，這可直觀評(píng)估數(shù)據(jù)是否服從韋伯分布。輸出報(bào)告中還包含總體過(guò)程總能力統(tǒng)計(jì)制程能力分析做法決定Y特性收集Y特性數(shù)據(jù)輸入MINITAB數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明STEP1決定Y特性決定Y特性收集Y特性數(shù)據(jù)輸入MINITAB數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明Y特性一般是指客戶所關(guān)心所重視的特性。Y要先能量化，盡量以定量數(shù)據(jù)為主。Y要事先了解其規(guī)格界限，是單邊規(guī)格，還是雙邊規(guī)格。目標(biāo)值是在中心，或則不在中心測(cè)量系統(tǒng)的分析要先做好。STEP2決定Y特性決定Y特性收集Y特性數(shù)據(jù)輸入MINITAB數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明在收集Y特性時(shí)要注意層別和分組。各項(xiàng)的數(shù)據(jù)要按時(shí)間順序做好相應(yīng)的整理STEP3決定Y特性決定Y特性收集Y特性數(shù)據(jù)輸入MINITAB數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明將數(shù)據(jù)輸入MINTAB中，或則在EXCEL中都可以。STEP4決定Y特性決定Y特性收集Y特性數(shù)據(jù)輸入MINITAB數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明利用MINITAB>STAT>QUALITYTOOL>CAPABILITYANALYSIS(NORMAL)STEP5決定Y特性決定Y特性收集Y特性數(shù)據(jù)輸入MINITAB數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明利用MINITAB的各項(xiàng)圖形來(lái)進(jìn)行結(jié)果說(shuō)明練習(xí)樣本X1X2X3X4X5199.7098.72100.24101.28101.20299.32100.97100.8799.2498.21399.8999.83101.4899.56100.90499.1599.7199.1799.3098.80599.66100.80101.06101.16100.45697.7498.8299.2498.6498.737101.18100.2499.6299.3399.918101.54100.96100.62100.67100.499101.49100.6799.36100.38102.101097.1698.2697.59100.0999.78輸入數(shù)據(jù)注意輸入方式Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis(Normal)輸入選項(xiàng)輸入上下規(guī)格界限根據(jù)不同的數(shù)據(jù)輸入方式選擇分析方法選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法一般選擇復(fù)合的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方式選項(xiàng)的輸入選擇是否作正態(tài)型轉(zhuǎn)換如果需要計(jì)算Cpm則需要輸入目標(biāo)值過(guò)程能力表現(xiàn)形式的選擇以Cpk,Ppk結(jié)果的輸出平均值樣本數(shù)樣本數(shù)值超過(guò)分析規(guī)格界限的分布率模擬曲線落在控制線以外的分布率Cpm是指樣本數(shù)值相對(duì)于對(duì)于目標(biāo)值的一個(gè)能力值，也就是樣本是否靠近目標(biāo)值的概率標(biāo)準(zhǔn)差S以Zbench方式輸出Z能力是指（Usl-Lsl）/2σ＝3Cpk結(jié)果說(shuō)明請(qǐng)學(xué)員按此圖形來(lái)說(shuō)明該制程狀況CapabilityAnalysis(Between/Within)CapabilityAnalysis(Weibull)此項(xiàng)的分析是用在當(dāng)制程不是呈現(xiàn)正態(tài)分布時(shí)所使用。因?yàn)槿绻瞥滩皇钦龖B(tài)分布硬用正態(tài)分布來(lái)分析時(shí)，容易產(chǎn)生誤差，所以此時(shí)可以使用韋氏分布來(lái)進(jìn)行分析，會(huì)更貼近真實(shí)現(xiàn)像。練習(xí)請(qǐng)使用同前之?dāng)?shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析。上規(guī)格：103下規(guī)格：97規(guī)格中心：100輸入相關(guān)參數(shù)Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis(Weibull)填入選項(xiàng)要求韋氏分布的參數(shù)估計(jì)結(jié)果圖形正態(tài)分布適用性的判定可以使用Stat>basicstatistic>normalitytest但數(shù)據(jù)要放到同一個(gè)column中，所以必須針對(duì)前面的數(shù)據(jù)進(jìn)行一下處理數(shù)據(jù)調(diào)整進(jìn)行數(shù)據(jù)的堆積填寫選項(xiàng)輸入變量輸入作為參考的概率記號(hào)結(jié)果輸出P-value＞0.05，接收為正態(tài)分布結(jié)果輸出(加標(biāo)0.5概率)計(jì)量型制程能力分析總結(jié)一般的正態(tài)分布使用CapabilityAnalysis(Normal)如果是正態(tài)分布且其組內(nèi)和組間差異較大時(shí)可用CapabilityAnalysis(Between/Within)當(dāng)非正態(tài)分布時(shí)則可以使用CapabilityAnalysis(Weibull)CapabilitySixpack(Normal)復(fù)合了以下的六個(gè)圖形XbarR原始數(shù)據(jù)分布（plot）直方圖正態(tài)分布檢定CPK,PPK練習(xí)請(qǐng)以前面的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行相應(yīng)的CapabilitySixpack(Normal)練習(xí)Select:Stat>QualityTools>CapabiltySixpack(Normal)輸入各項(xiàng)參數(shù)輸入規(guī)格選定判異準(zhǔn)則選擇判異準(zhǔn)則選擇標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方法默認(rèn)值是復(fù)合標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式考慮可選擇項(xiàng)如果希望計(jì)算Cpm,則輸入目標(biāo)值結(jié)果輸出CapabilitySixpack(Between/Within)復(fù)合了以下的六個(gè)圖形XbarR原始數(shù)據(jù)分布直方圖正態(tài)分布檢定CPK,PPK同前練習(xí)及結(jié)果CapabilitySixpack(Weibull)復(fù)合了以下的六個(gè)圖形XbarR原始數(shù)據(jù)分布直方圖正態(tài)分布檢定CPK,PPK結(jié)果輸出形狀參數(shù)二項(xiàng)分布制程能力分析二項(xiàng)分布只適合用在好，不好過(guò)，不過(guò)好，壞不可以用在0,1,2,3等二項(xiàng)以上的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。示例數(shù)據(jù)在excel檔案中Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis(Binomial)填好各項(xiàng)的參數(shù)輸入樣本數(shù)輸入歷史的不良率選好控制圖的判異準(zhǔn)則填入選擇項(xiàng)可以選擇輸入圖形的表現(xiàn)形式結(jié)果及輸出累計(jì)不良率不良的比例（希望它是隨機(jī)分布）該線與PChart中的Pbar是相同的卜氏分布制程能力分析卜分布只適合用在計(jì)數(shù)型，有二個(gè)以上的選擇時(shí)例如可以用在外觀檢驗(yàn)，但非關(guān)鍵項(xiàng)部份0,1,2,3等二項(xiàng)以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。示例數(shù)據(jù)在excel檔案中Select:Stat>QualityTools>CapabiltyAnalysis(Poisson)填好各項(xiàng)的參數(shù)結(jié)果及輸出基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)Select:Stat>BasicStatistics>Displaydescriptivestatistics描述性統(tǒng)計(jì)輸出結(jié)果中位數(shù)四分之三位數(shù)四分之一位數(shù)樣本數(shù)真實(shí)的平均值95％置信區(qū)間平均值檢定（Z/t）Select:Stat>BasicStatistics>2SampletT=（Xbar-μ）/(S/N1/2)Z=（Xbar-μ）/(σ/N1/2)，要求σ已知1T為單母體的均值檢定2T為雙母體的均值檢定EXP差異不顯著DF為自由度9＋9比率檢定（1P/2P）1P為單母體的比率檢定2P為雙母體的比率檢定比率檢定（1P/2P）輸出結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)差的檢定（F）F檢定為雙母體的方差檢定Χ2為單母體的方差檢定標(biāo)準(zhǔn)差的檢定（F）MSA

測(cè)量系統(tǒng)分析穩(wěn)定性分析的做法自控制計(jì)劃中去尋找需要分析的測(cè)量系統(tǒng)，主要的考慮來(lái)自：控制計(jì)劃中所提及的產(chǎn)品特性控制計(jì)劃中所提及的過(guò)程特性決定要分析的測(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2~5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，判圖保留記錄穩(wěn)定性分析的做法選取一標(biāo)準(zhǔn)樣品控制計(jì)劃中所提及的產(chǎn)品特性控制計(jì)劃中所提及的過(guò)程特性取出對(duì)產(chǎn)品特性或過(guò)程特性有代表性的樣本。針對(duì)本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。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2~5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，判圖保留記錄穩(wěn)定性分析的做法請(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2~5次。

（樣本量盡量保持一致，如果不一樣，在選項(xiàng)內(nèi)選擇pooled）記錄下這些數(shù)據(jù)。一般而言初期的25組數(shù)據(jù)最好在短的時(shí)間內(nèi)收集，利用這些數(shù)據(jù)來(lái)了解儀器的穩(wěn)定狀況決定要分析的測(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2~5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，判圖保留記錄穩(wěn)定性分析的做法將數(shù)據(jù)輸入到minitab中。計(jì)算每一組的平均值計(jì)算每一組的R值。計(jì)算出平均值的平均值計(jì)算出R的平均值。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2~5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，判圖保留記錄穩(wěn)定性分析的做法計(jì)算控制界限平均值圖：Xbarbar+-A2Rbar,XbarbarR值圖：D4Rbar,Rbar,D3Rbar劃出控制界限將點(diǎn)子繪上先檢查R圖，是否連續(xù)25點(diǎn)都在控制界限內(nèi)，以判定重復(fù)性是否穩(wěn)定。再看Xbar圖，是否連績(jī)25點(diǎn)都在控制界限內(nèi)，以判定偏移是否穩(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?？梢岳肦bar/d2來(lái)了解儀器的重復(fù)性。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2~5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，判圖保留記錄穩(wěn)定性分析的做法后續(xù)持續(xù)點(diǎn)圖、判圖如果前面的控制圖是穩(wěn)定的，那么就可以將此控制界限做為控制用控制界限。我們后續(xù)就固定時(shí)間，使用同樣的樣本、同樣的測(cè)量?jī)x器，同樣的測(cè)量人員。此時(shí)由于樣本、儀品、人都是固定的，所以如果繪出來(lái)的圖形有異常，一般就代表儀器有問(wèn)題，要進(jìn)行相應(yīng)的處理。異常的判定點(diǎn)：一點(diǎn)超出控制界限線：連續(xù)七點(diǎn)上升，連續(xù)七點(diǎn)下降，連績(jī)七點(diǎn)在同一側(cè)。面：非隨機(jī)性分析，在+-1sigma的范圍內(nèi)應(yīng)覆蓋68%的概率。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2~5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，判圖保留記錄穩(wěn)定性分析的做法保留記錄各項(xiàng)的線性分析的記錄要保存下來(lái)，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測(cè)量?jī)x器其測(cè)量能力是足夠的。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2~5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，判圖保留記錄范例10/1610/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/248.048.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.648.448.348.948.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.4結(jié)果判定可以利用Xbar-MASTER來(lái)評(píng)估其偏差程度?？梢岳肦bar/d2來(lái)評(píng)估其EV，例用EV/TV可以了解其相應(yīng)的EV%。示例Master的值為48產(chǎn)品的公差為48+-2所以偏差為影響百分比為(48.48-48)/4，當(dāng)然也可以進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)t檢定看是否有顯著差異利用Rbar/d2來(lái)估計(jì)其標(biāo)準(zhǔn)差，也可以評(píng)估其相應(yīng)的EV%。Minitab的做法收集數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)輸入minitab中制作控制圖判圖數(shù)據(jù)解析判定儀器的適用性偏倚分析的做法決定要分析的測(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minitab表格中計(jì)算t值，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄偏倚分析的做法決定要分析的測(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minitab中計(jì)算t值，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄自控制計(jì)劃中去尋找需要分析的測(cè)量系統(tǒng)，主要的考慮來(lái)自：控制計(jì)劃中所提及的產(chǎn)品特性控制計(jì)劃中所提及的過(guò)程特性偏倚分析的做法決定要分析的測(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minitab中計(jì)算t值，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄自生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)抽取樣本：一般是取在制程中間的產(chǎn)品。拿取此產(chǎn)品到更高精密的測(cè)量設(shè)備，測(cè)量十次，加以平均，取得參考值。偏倚分析的做法決定要分析的測(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minitab表格中計(jì)算t值，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄現(xiàn)場(chǎng)人員測(cè)量：現(xiàn)場(chǎng)人員：指的是實(shí)際在現(xiàn)場(chǎng)工作的人員，由于他們來(lái)進(jìn)行測(cè)量，才能真正了解公司測(cè)量的偏差是多少。重復(fù)測(cè)量十五次，取記錄其值。偏倚分析的做法決定要分析的測(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minitab表格中計(jì)算t值，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄將數(shù)據(jù)輸入到minitab中：excel：我們利用來(lái)計(jì)劃平均值，標(biāo)準(zhǔn)差，以及平均值的標(biāo)準(zhǔn)差。平均值使用的語(yǔ)法：average標(biāo)準(zhǔn)差的語(yǔ)法為：stdev偏倚分析的做法決定要分析的測(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，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄計(jì)算t值，并加以判定t值的計(jì)算法：利用(平均值-標(biāo)準(zhǔn)值)／平均值的標(biāo)準(zhǔn)差。tα=是指用來(lái)判定是否有明顯偏差的基準(zhǔn)，其和自由度有關(guān)，一般典型的α=0.05如果t>tα就代表有明顯的偏移。如果t<tα就代表沒(méi)有明顯的偏移。在minitab中可直接看p值偏倚分析的做法決定要分析的測(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，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄結(jié)果判定如果t<tα就代表沒(méi)有明顯的偏移。此是可以接受的。如果t>tα就代表有明顯的偏移。此時(shí)就要再看其所受的影響。我們利用偏差／公差，或偏差／過(guò)程變化范圍來(lái)了解其受影響的比例，如果比例比較高時(shí)那么就可能儀器要停用或者修理。偏倚分析的做法決定要分析的測(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，並判定是否合格，是否要加補(bǔ)正值保留記錄保留記錄各項(xiàng)的線性分析的記錄要保存下來(lái)，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測(cè)量?jī)x器其測(cè)量能力是足夠的。穩(wěn)定的偏移是可接受的，不穩(wěn)定的偏移是不可接受的偏差練習(xí)基準(zhǔn)值=6.0偏倚15.8-0.225.7-0.335.9-0.145.9-0.156.00.00.00.4106.30.3116.00.0126.10.1136.20.2145.6-0.4156.00.0數(shù)據(jù)解析結(jié)果n(m)均值標(biāo)準(zhǔn)偏差σr均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差σb測(cè)量值156.00670.225140.05814將數(shù)據(jù)輸入minitabSelect:Stat>BasicStatistics>1Samplet設(shè)定檢定對(duì)像及檢定值輸入基準(zhǔn)值繪圖選檢定直方圖可以選擇不同的圖型來(lái)形象表示置信區(qū)間選0.95選擇置信區(qū)間選擇假設(shè)和被擇假設(shè)結(jié)果輸出One-SampleT:偏差Testofmu=0vsmunot=0VariableNMeanStDevSEMean偏差150.00670.21200.0547Variable95.0%CITP偏差(-0.1107,0.1241)0.120.905tHistogramof偏差圖形輸出線性分析的做法決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量12次輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中計(jì)算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄線性分析決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)由控制計(jì)劃當(dāng)中挑選，需要進(jìn)行分析的儀器。一般典型包含了產(chǎn)品特性測(cè)量?jī)x器以及過(guò)程特性測(cè)量?jī)x器。測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。線性一般是在制程變異范圍比較寬，只做單點(diǎn)的偏差分析，可能擔(dān)心不足時(shí)使用。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本12次輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中計(jì)算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄線性分析抽取代表制程變異范圍的樣品，4~5個(gè)此時(shí)一般由現(xiàn)場(chǎng)當(dāng)中取出。最好能覆蓋最大值和最小值。針對(duì)取出的樣品進(jìn)行精測(cè)利用更高等級(jí)的測(cè)量設(shè)備進(jìn)行測(cè)量十次，將十次的值進(jìn)行平均，將此平均值做為參考值。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本12次輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中計(jì)算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄線性分析請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本12次測(cè)量人員應(yīng)當(dāng)是能夠代表實(shí)際測(cè)量的人員。同一樣品請(qǐng)測(cè)量人員重復(fù)測(cè)量12次。記錄下測(cè)量數(shù)據(jù)。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本12次輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中計(jì)算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄線性分析輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中輸入已經(jīng)得到的測(cè)量數(shù)據(jù)。利用minitab的資料分析工具中的回歸工具進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本12次輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中計(jì)算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄線性分析計(jì)算截距t值，斜率t值利用minitab的回歸分析進(jìn)行分析。我們直接看各項(xiàng)的t檢定結(jié)果，以及看p值。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本12次輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中計(jì)算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄線性分析是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整檢查截距的t值是否大于tα，如果是大于tα，則代表有明顯的截距問(wèn)題?；騽t可以直接看p值，如果p<0.05也就是代表有明顯的截距問(wèn)題。檢查斜率的t值是否大于tα，如果是大于tα，則代表有明顯的斜率問(wèn)題。或則可以直接看p值，如果p<0.05也就是代表有明顯的斜率問(wèn)題。如果截距是明顯的，那么先看其截距百分比，以決定其是否要加補(bǔ)正值。如果斜率是明顯的，那么先看其斜率百分比，以決定是否要對(duì)斜率進(jìn)行處理。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本12次輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中計(jì)算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄線性分析保留記錄各項(xiàng)的線性分析的記錄要保存下來(lái)，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測(cè)量?jī)x器其測(cè)量能力是足夠的。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)抽取代表制程的4~5樣本每個(gè)樣品精測(cè)，取值參考值請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量人員測(cè)量每一樣本12次輸入數(shù)據(jù)到EXCEL表格中計(jì)算截距t值，斜率t值是否合格，是否要加補(bǔ)正值或調(diào)整保留記錄線性示例一名工廠主管希望對(duì)過(guò)程采用新測(cè)量系統(tǒng)。作為PPAP的一部份，需要評(píng)價(jià)測(cè)量系統(tǒng)的線性?；谝炎C明的過(guò)程變差，在測(cè)量系統(tǒng)操作量程內(nèi)選擇了五個(gè)零件。每個(gè)零件經(jīng)過(guò)全尺寸檢測(cè)測(cè)量以確定其基準(zhǔn)值。然后由領(lǐng)班分別測(cè)量每個(gè)零件12次。研究中零件是被隨機(jī)選擇的。示例pmrpmrpmrpmrpmr122.7245.1365.8487.65109.1122.5243.9365.7487.75109.3122.4244.2365.9487.85109.5122.5245.0365.9487.75109.3122.7243.8366.0487.85109.4122.3243.9366.1487.85109.5122.5243.9366.0487.85109.5122.5243.9366.1487.75109.5122.4243.9366.4487.85109.6122.4244.0366.3487.55109.2122.6244.1366.0487.65109.3122.4243.8366.1487.75109.4輸入數(shù)據(jù)Select:Stat>Regression>Regression輸入?yún)?shù)輸入變量輸入自變量結(jié)果輸出RegressionAnalysis:biasversusmTheregressionequationisbias=0.737-0.132mPredictorCoefSECoefTPConstant0.736670.0725210.160.000m-0.131670.01093-12.040.000S=0.2395R-Sq=71.4%R-Sq(adj)=70.9%AnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPRegression18.32138.3213145.020.000ResidualError583.32800.0574Total5911.6493UnusualObservationsObsmbiasFitSEFitResidualStResid134.01.10000.21000.03790.89003.76R164.01.00000.21000.03790.79003.34RRdenotesanobservationwithalargestandardizedresidualS:殘差；R-SQ:擬合度表明這兩個(gè)點(diǎn)有異常，希望重新測(cè)量回歸分析，F(xiàn)越大，回歸越有效，P＜0.05,無(wú)法拒絕回歸判定圖形分析顯示特殊原因可能影響測(cè)量系統(tǒng)?；鶞?zhǔn)值4數(shù)據(jù)顯示可能是雙峰。即使不考慮基準(zhǔn)值數(shù)據(jù)4，作圖分析也清楚的顯示出測(cè)量系統(tǒng)有線性問(wèn)題。R2值指出線性模型對(duì)于數(shù)據(jù)是不適合的模型。即使模型可以接受，”偏倚=0”線與置信交叉而不是被包含其中。此時(shí)，主管應(yīng)該開始分析和解決測(cè)量系統(tǒng)的問(wèn)題，因?yàn)閿?shù)據(jù)分析不會(huì)提供任何其它的有價(jià)值的線索。然而，為確保所有書面文文件都已作標(biāo)記，主管還是計(jì)算了在此斜率和截距情況下的t統(tǒng)計(jì)量。ta=-12.043tb=10.158判定采用默認(rèn)值α=0.05，t表自由度(gm-2)=58和0.975的比率，主管得出關(guān)鍵值t58,0.975=2.00172。因?yàn)閠a>t58,0.975，從作圖分析獲得的結(jié)果由數(shù)據(jù)分析得到增強(qiáng)─測(cè)量系統(tǒng)存在線性問(wèn)題。在此種情況下，因?yàn)橛芯€性問(wèn)題，tb與t58,0.975的關(guān)系如何無(wú)關(guān)緊要。引起線性問(wèn)題可能的原因也可以在前面中找到。如果測(cè)量存在線性問(wèn)題，需要通過(guò)調(diào)整軟件、硬件或兩項(xiàng)同時(shí)進(jìn)行來(lái)再校準(zhǔn)以達(dá)到0偏倚。如果偏倚在測(cè)量范圍內(nèi)不能被調(diào)整到0，只要測(cè)量系統(tǒng)保持穩(wěn)定，仍可用于產(chǎn)品／過(guò)程控制，但不能進(jìn)行分析，直到測(cè)量系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定。R&R分析的做法決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取十個(gè)可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2~3次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到minitab中計(jì)算出R&R的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄R&R分析決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取十個(gè)可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2~3次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中計(jì)算出R&R的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)由控制計(jì)劃當(dāng)中挑選，需要進(jìn)行分析的儀器。一般典型包含了產(chǎn)品特性測(cè)量?jī)x器以及過(guò)程特性測(cè)量?jī)x器。測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。R&R分析決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取十個(gè)可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2~3次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中計(jì)算出R&R的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄選擇十個(gè)可以代表制程變化的產(chǎn)品，一般此項(xiàng)產(chǎn)品的變化，最好能夠覆蓋產(chǎn)品的變化范圍比較好。選擇可以代表實(shí)際現(xiàn)測(cè)量人員的操作測(cè)量人員。。每一個(gè)測(cè)量人員針對(duì)每一個(gè)產(chǎn)品重復(fù)測(cè)量2~3次。測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。R&R分析請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品重復(fù)測(cè)量2~3次。在測(cè)量時(shí)，要使用盲測(cè)的原則，偵測(cè)出人員平常測(cè)量時(shí)的無(wú)意識(shí)錯(cuò)誤，才能真正估計(jì)出在正式測(cè)量時(shí)的誤差。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取十個(gè)可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2~3次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中計(jì)算出R&R的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄R&R分析決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取十個(gè)可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2~3次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中計(jì)算出R&R的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄將各項(xiàng)的測(cè)量數(shù)據(jù)輸入到excel的檔案當(dāng)中。輸入數(shù)據(jù)時(shí)要注意有效讀數(shù)，只取到最小讀數(shù)，如果要估讀，只能估讀一半。R&R分析決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取十個(gè)可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2~3次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中計(jì)算出R&R的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄計(jì)算出R&R的結(jié)果一般利用此項(xiàng)的excel表格可以得可以下的結(jié)果：AV:人員的變異EV:儀器的變異PV：產(chǎn)品的變異TV：總變異R&R%：重復(fù)性和再現(xiàn)性所占的比例。R&R分析決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取十個(gè)可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2~3次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中計(jì)算出R&R的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄判定：R&R%<10%，良好，可以接受。10%<R&R%<30%，可能可能接受，可能不可以接受，依據(jù)測(cè)量特性的重要性，以及目前制程的cpk能力來(lái)決定。R&R>30%，不可以接受。R&R分析決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取十個(gè)可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2~3次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中計(jì)算出R&R的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄保留記錄各項(xiàng)的R&R的記錄要保存下來(lái)，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測(cè)量?jī)x器其測(cè)量能力是足夠的。R&R練習(xí)Select:Stat>QualityTools>GageR&R(Crossed)輸入各項(xiàng)參數(shù)得到結(jié)果GageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.00443710.67Repeatability0.0012923.10Reproducibility0.0031467.56Operator0.0009122.19Operator*Part0.0022345.37Part-To-Part0.03716489.33TotalVariation0.041602100.00StdDevStudyVar%StudyVarSource(SD)(5.15*SD)(%SV)TotalGageR&R0.0666150.3430632.66Repeatability0.0359400.1850917.62Reproducibility0.0560880.2888527.50Operator0.0302000.1555314.81Operator*Part0.0472630.2434023.17Part-To-Part0.1927810.9928294.52TotalVariation0.2039651.05042100.00NumberofDistinctCategories=4GageR&RforResponse重復(fù)性再現(xiàn)性σp平方GRR平方＝重復(fù)性（σe)的平方＋再現(xiàn)性（σA）的平方σT的平方＝（σe）的平方＋再現(xiàn)性（σA）的平方＋σp平方圖形結(jié)果每個(gè)方差占的貢獻(xiàn)度同一產(chǎn)品每?jī)蓚€(gè)數(shù)值的差值不同產(chǎn)品測(cè)量值的差異Phase3

計(jì)數(shù)型MSA計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取二十個(gè)左右可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)二十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到minitab中計(jì)算出風(fēng)析分析的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)由控制計(jì)劃當(dāng)中挑選，需要進(jìn)行分析的儀器。一般典型包含了產(chǎn)品特性測(cè)量?jī)x器以及過(guò)程特性測(cè)量?jī)x器。測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。一般比較典型的是外觀檢驗(yàn)部份。只判定好或不好，通或不通的儀器。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取二十個(gè)左右可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)二十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到minitab中計(jì)算出風(fēng)析分析的結(jié)果進(jìn)行判定，和採(cǎi)取相應(yīng)措施保留記錄計(jì)數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)分析法的做法選擇二十個(gè)左右可以代表制程的樣品此樣品必須包含合格和不合格的產(chǎn)品，臨界附近的產(chǎn)品最好要有?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人以實(shí)際在現(xiàn)場(chǎng)工作人員為主。決定要分析的測(cè)量系統(tǒng)選取二十個(gè)左右可以代表製程的樣本以及挑選現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際測(cè)量人員2~3人請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)二十個(gè)產(chǎn)品連續(xù)重複測(cè)量2次，記得盲測(cè)的要求輸入數(shù)據(jù)到minitab中計(jì)算出風(fēng)析分析的結(jié)果進(jìn)行判定，和