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步驟 1:  收集代表長期過程變異整個範圍的 10 個樣本,找出最常使用該儀器的作業員。  步驟 2:  校正量具或檢驗最後校正日期是否有效。  步驟 3:  備妥 R&R 研究的 Minitab 數據收集表。 表頭 :  零件 ID 、作業員、試驗號次、量測值  步驟 4:  請第一位作業員以隨機次序量測所有的樣本一次。 隨意抽樣,使作業員無法辨認其量測過的每個樣本以減少人爲偏差。  步驟 5:  請第二位作業員以隨機次序量測所有的樣本一次,並繼續進行,直到所有的作業員 量測所有的樣本一次。  步驟 6:  根據所需的試驗數次重複步驟 4 和 5  。  步驟 7:  將數據和公差資訊輸入 Minitab.  Stat > Quality Tools > Gage R&R Study  步驟 8:  根據下一頁的指導方針,透過分析量測系統的品質分析結果,決定下一步要採取的行動。 量具能力研究方法 —— 計量式 Gage R&R
計量式 Gage R&R  表格
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點擊“ OK” 就行了 .
計量式  Gage R&R  分析报告
Two-Way ANOVA Table With Interaction Source  DF  SS  MS  F  P  PartID  9  0.468373  0.0520415  89.6480  0.00000 OperName  2  0.013476  0.0067379  11.6069  0.00058 OperName*PartID  18  0.010449  0.0005805  2.4703  0.01380 Repeatability  30  0.007050  0.0002350  Total  59  0.499348  Gage R&R   %Contribution Source  VarComp  (of VarComp)  Total Gage R&R  7.16E-04  7.70  Repeatability  2.35E-04  2.53  Reproducibility  4.81E-04  5.17  OperName  3.08E-04  3.31  OperName*PartID  1.73E-04  1.86  Part-To-Part  8.58E-03  92.30  Total Variation  9.29E-03  100.00  StdDev  Study Var  %Study Var Source  (SD)  (5.15*SD)  (%SV)  Total Gage R&R  2.68E-02  0.137769  27.75  Repeatability  1.53E-02  0.078948  15.90  Reproducibility  2.19E-02  0.112904  22.74  OperName  1.75E-02  0.090363  18.20  OperName*PartID  1.31E-02  0.067690  13.63  Part-To-Part  9.26E-02  0.476948  96.07  Total Variation  9.64E-02  0.496446  100.00  須小于 9%. 須小于 30%.
如何處理量具能力不足 :   ? 如果主要的變異源是再現性 ( 設備 ) ,那需要更換、修理、或者調整設備。  ? 如果諮詢設備經銷商或者對行業情報進行研究後,發現使用的量具技術已達到當前工藝水準,並且量具工作符合規範,那仍然需要修正量具。對這個問題的一個臨時解決方案是用信號平均 ( 見下一頁 ) 。  ? 如果占主導地位的變異源是作業員造成的 ( 再生性 ) ,那必須透過訓練和定義標準作業程序來解決這個問題。應當觀察不同作業人員之間的差別,以便發現是訓練、技巧,還是程序方面的問題。  ? 對規格進行分析,它們合理嗎 ?  ? 如果量具能力是邊際能力 ( 高達研究變異的 30%)  ,並且過程以很高的能力 (Ppk 大於 2) 在運轉,那量具沒有問題,可以繼續使用。
? 根據顧客要求評價檢驗和 手 藝是否適當。  ? 了解所有班次、機器等的檢驗員是否用同樣的檢驗標準區分 “ 好 ” 與 “ 不好 ”  ? 對檢驗員的能力進行認證,以便使他們都能正確的重複進行檢驗  ? 了解檢驗員符合 “ 已知標準 ” 要求的程度,這些要求包括:  – 作業員接受實際上有缺點的産品的頻率  – 作業員拒絕實際上可接受産品的頻率  ? 發現哪些部分 :  – 需要訓練  – 沒有作業程序  – 未制定標準  計數值  Attribute Gage R&R  的目的
步驟 1—— 從過程中至少選擇 30  個零件。  – 這些零件中 50%  應當有缺點  – 這些零件的 50%  應當沒有缺點  – 如果可能,選擇好與不好邊界線附近的樣本  步驟 2—— 鑑定合格的檢驗員。  步驟 3—— 讓每個檢驗員獨立地按隨機次序檢驗這些零件,並決定它們是否合格。  步驟 4—— 將數據登錄於運算表,以便報告計數量測系統的效力。  步驟 5—— 記錄結果。如有必要,採取適當行動將檢驗過程修正。  步驟 6—— 重新進行研究,驗證修正案後的檢驗過程是否正確。  註 : 用 30  個個體的樣本即可對檢驗員的效率和能力作出估計,其不確定性可在合理的情況,一般來說不需要較大的樣本,因爲過大的樣本明顯會降低檢驗過程的效率。  方法 —— Attribute  Gage  R&R
Attribute Gage R&R  表格
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計數式 Gage R&R  分析报告
Within Appraiser Appraiser # Inspected # Matched Percent (%)  95.0% CI  1  30  29  96.7 ( 82.8,  99.9) 2  30  28  93.3 ( 77.9,  99.2) 3  30  24  80.0 ( 61.4,  92.3) Each Appraiser vs Standard Appraiser # Inspected # Matched Percent (%)  95.0% CI  1  30  27  90.0 ( 73.5,  97.9) 2  30  27  90.0 ( 73.5,  97.9) 3  30  23  76.7 ( 57.7,  90.1) Assessment Disagreement  Appraiser # Pass/Fail Percent (%) # Fail/Pass Percent (%)  # Mixed Percent (%)  1  1  12.5  1  4.5  1  3.3  2  1  12.5  0  0.0  2  6.7  3  1  12.5  0  0.0  6  20.0  Between Appraisers # Inspected # Matched Percent (%)  95.0% CI  30  21  70.0 ( 50.6,  85.3) All Appraisers vs Standard # Inspected # Matched Percent (%)  95.0% CI  30  20  66.7 ( 47.2,  82.7) 須大于 85%.

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  • 1. 步驟 1: 收集代表長期過程變異整個範圍的 10 個樣本,找出最常使用該儀器的作業員。 步驟 2: 校正量具或檢驗最後校正日期是否有效。 步驟 3: 備妥 R&R 研究的 Minitab 數據收集表。 表頭 : 零件 ID 、作業員、試驗號次、量測值 步驟 4: 請第一位作業員以隨機次序量測所有的樣本一次。 隨意抽樣,使作業員無法辨認其量測過的每個樣本以減少人爲偏差。 步驟 5: 請第二位作業員以隨機次序量測所有的樣本一次,並繼續進行,直到所有的作業員 量測所有的樣本一次。 步驟 6: 根據所需的試驗數次重複步驟 4 和 5 。 步驟 7: 將數據和公差資訊輸入 Minitab. Stat > Quality Tools > Gage R&R Study 步驟 8: 根據下一頁的指導方針,透過分析量測系統的品質分析結果,決定下一步要採取的行動。 量具能力研究方法 —— 計量式 Gage R&R
  • 3. ?
  • 5. 計量式 Gage R&R 分析报告
  • 6. Two-Way ANOVA Table With Interaction Source DF SS MS F P PartID 9 0.468373 0.0520415 89.6480 0.00000 OperName 2 0.013476 0.0067379 11.6069 0.00058 OperName*PartID 18 0.010449 0.0005805 2.4703 0.01380 Repeatability 30 0.007050 0.0002350 Total 59 0.499348 Gage R&R %Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 7.16E-04 7.70 Repeatability 2.35E-04 2.53 Reproducibility 4.81E-04 5.17 OperName 3.08E-04 3.31 OperName*PartID 1.73E-04 1.86 Part-To-Part 8.58E-03 92.30 Total Variation 9.29E-03 100.00 StdDev Study Var %Study Var Source (SD) (5.15*SD) (%SV) Total Gage R&R 2.68E-02 0.137769 27.75 Repeatability 1.53E-02 0.078948 15.90 Reproducibility 2.19E-02 0.112904 22.74 OperName 1.75E-02 0.090363 18.20 OperName*PartID 1.31E-02 0.067690 13.63 Part-To-Part 9.26E-02 0.476948 96.07 Total Variation 9.64E-02 0.496446 100.00 須小于 9%. 須小于 30%.
  • 7. 如何處理量具能力不足 : ? 如果主要的變異源是再現性 ( 設備 ) ,那需要更換、修理、或者調整設備。 ? 如果諮詢設備經銷商或者對行業情報進行研究後,發現使用的量具技術已達到當前工藝水準,並且量具工作符合規範,那仍然需要修正量具。對這個問題的一個臨時解決方案是用信號平均 ( 見下一頁 ) 。 ? 如果占主導地位的變異源是作業員造成的 ( 再生性 ) ,那必須透過訓練和定義標準作業程序來解決這個問題。應當觀察不同作業人員之間的差別,以便發現是訓練、技巧,還是程序方面的問題。 ? 對規格進行分析,它們合理嗎 ? ? 如果量具能力是邊際能力 ( 高達研究變異的 30%) ,並且過程以很高的能力 (Ppk 大於 2) 在運轉,那量具沒有問題,可以繼續使用。
  • 8. ? 根據顧客要求評價檢驗和 手 藝是否適當。 ? 了解所有班次、機器等的檢驗員是否用同樣的檢驗標準區分 “ 好 ” 與 “ 不好 ” ? 對檢驗員的能力進行認證,以便使他們都能正確的重複進行檢驗 ? 了解檢驗員符合 “ 已知標準 ” 要求的程度,這些要求包括: – 作業員接受實際上有缺點的産品的頻率 – 作業員拒絕實際上可接受産品的頻率 ? 發現哪些部分 : – 需要訓練 – 沒有作業程序 – 未制定標準 計數值 Attribute Gage R&R 的目的
  • 9. 步驟 1—— 從過程中至少選擇 30 個零件。 – 這些零件中 50% 應當有缺點 – 這些零件的 50% 應當沒有缺點 – 如果可能,選擇好與不好邊界線附近的樣本 步驟 2—— 鑑定合格的檢驗員。 步驟 3—— 讓每個檢驗員獨立地按隨機次序檢驗這些零件,並決定它們是否合格。 步驟 4—— 將數據登錄於運算表,以便報告計數量測系統的效力。 步驟 5—— 記錄結果。如有必要,採取適當行動將檢驗過程修正。 步驟 6—— 重新進行研究,驗證修正案後的檢驗過程是否正確。 註 : 用 30 個個體的樣本即可對檢驗員的效率和能力作出估計,其不確定性可在合理的情況,一般來說不需要較大的樣本,因爲過大的樣本明顯會降低檢驗過程的效率。 方法 —— Attribute Gage R&R
  • 11. ?
  • 13. 計數式 Gage R&R 分析报告
  • 14. Within Appraiser Appraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 1 30 29 96.7 ( 82.8, 99.9) 2 30 28 93.3 ( 77.9, 99.2) 3 30 24 80.0 ( 61.4, 92.3) Each Appraiser vs Standard Appraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 1 30 27 90.0 ( 73.5, 97.9) 2 30 27 90.0 ( 73.5, 97.9) 3 30 23 76.7 ( 57.7, 90.1) Assessment Disagreement Appraiser # Pass/Fail Percent (%) # Fail/Pass Percent (%) # Mixed Percent (%) 1 1 12.5 1 4.5 1 3.3 2 1 12.5 0 0.0 2 6.7 3 1 12.5 0 0.0 6 20.0 Between Appraisers # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 30 21 70.0 ( 50.6, 85.3) All Appraisers vs Standard # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 30 20 66.7 ( 47.2, 82.7) 須大于 85%.