测量系统分析(日本).pptx

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1、1测量系统评价GageR&R2GR&R连续GR&R在连续数据（作为连续的量测量，长度、质量、时间等数据）中使用。属性GR&R在属性数据（OK/NG、良/否、A/B/C等数据）中使用。GR&R（Gage(量具）Repeatability（重复性）andReproducibility（再现性）)在六西格玛活动中，数据非常重要。万一测量方法或判断方法靠不住的话，结果也会很容易没有说服力。为了避免这种感觉情况发生，验证测量系统是否没有问题就十分必要了。验证测量系统的一种方法就是使用GR&R。GR＆R大体分为以下2种。3收集数据时，要确认测量系统可靠性是否有问题如果有问题，需要针对问题制

2、定对策。要对适用于现有过程的测量系统进行评价，弄清楚是否有改善的必要。（测量系统如果有问题不解决，测量系统本身就有可能成为COPQ的发生源）。引入新的测量系统时，需要对其可靠性进行评价。对于现行的判断基准（检验标准），要根据客户的要求进行修改变更。为什么要验证测量系统4为什么要研究测量系统通过研究测量系统，可以了解由于测量误差引起的过程数据的偏差比例相关的信息。测量系统的研究，对于2台或两台以上测量装置的相互比较，或者2人以上的操作员互相比较来说，都是很好的工具。MSA，在工厂判断是否要引入新测量装置时，作为评价标准的一部分得到应用。是对不充分的以及有疑问的测量系统进行评价的基

3、础。要观测的过程或产品的偏差过程或产品的实际偏差长期偏差短期偏差测量的偏差操作员的原因测量装置(量具)的原因5基本定义属性数据ー用来记录及分析的非常重要的性质数据属性测量系统ー针对特定的界限值（通常、视觉性），比较各零件，如果满足界限值就可以接收，以此为目的的测量系统。变量数据ー针对特定的特性的定量化的规格以及能进行比较的有数位性意义的定量数据。变量测量系统ー对各零部件进行数据性测量，并对和重要特性相关的数据进行评价的测量系统(重量计、卡钳、千分尺、温度计、电压计等)。反复性ー一个测量仪由一个操作员反复测量几次时，得到的测量数据的偏差。再现性ー使用相同的测量装置，由不同的人员进

4、行评价的测量的平均值的偏差。这不仅包含检验人员，还包含不同测量装置的一致性。变量R&Rー(量具研究、或者GageR&R)对测量系统的误差引起的测量值群中偏差所占比例进行确定并进行研究。测量误差ー包括所有测量偏差的原因产生的影响，是观测值和真值产生偏差的原因。6每个人对于一件事物会有不同的观点、感受，对事物的判断就会有偏差，这些判断结果有不少都是和产品、业务成本以及客户服务密切相关的。这时，属性数据的测量系统能够充分发挥其功能在很大程度上成为了关键点。●属性数据合格/不合格、OK/NG、Yes/No、白/黒、有偿/免费、采用/不采用、认可/不认可、继续/中止等形式输出的可以进行数

5、量的定性数据。。属性GR&R1.属性GR&R验证目视检查中的属性数据及测量系统的正确性。针对属性数据实施的检查或者检验标准的验证。决定检验员是否以同一标准进行检验。把检验员能力数据化，据此保证检验员能够反复进行正确的检验判定。鉴别检验员在什么程度上符合“检验标准、检查样本”。找出检验员需要进行培训的领域、检验指导要点不足的领域、检验标准不明确的领域。属性GR&R的目的7从黄色到橘色的范围内，产品颜色不一有偏差，对于这些颜色是否在合格范围内的判断，会影响到产品成本、顾客满意度，因此颜色的合格与否的判断，就属于属性属性R&R的对象。橘色领域：不合格黄色领域：合格用属性R&R对以下的

6、比例进行评价１.对同一件样品反复评价能得出相同结果的比例（不同检验人员评价）２．对同一件样品反复进行同样的判定，符合检验标准的比例（同上）３．相关检验人员全员对同一件样本进行判定，得出同样结果的比例４．相关检验人员对同一件样品进行同样的判定，符合检验标准的比例通过评价结果找出改善点并进行相应对策基准合格与否界限……产品的颜色在界限线附近产生偏差因此，用属性R&Rで验证不仅仅是颜色的问题，定性判断的过程几乎都属于属性GR&R的对象。1.属性GR&R合格与否判定困难判断人员以自己的感觉判断会产生偏差？判断人员不同结果也会不同？8Step1:属性的定义（例：合格/不合格）及判断标准

7、明确化。Step2:样本的准备。标准数量30。Step3:选择检验员２～３人以上。Step4:建立Minitab或者属性R&R的空白表格[工具：属性R&R.xls]Step5:各个检验员独立并且随机对样本的属性值（例：合格/不合格）进行判断，并把结果输入Minitab或者属性R&R空白表格中。Step6:各检验员进行两次尝试。Step7:分析结果并组织成文本。Step8:必要的地方实施对策。Step9:为了验证对策是否有效，再次用属性GR&R对结果进行验证。属性GR&R使用步骤属性GR&R步