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Minitab中的R&R图如何分析

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1#
发表于 2011-7-31 00:37:00 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
如下图,如何进行R&R分析,他说明了什么,请指教,谢谢。





9#
发表于 2011-7-31 00:39:36 | 只看该作者
量具是可以接受的嗎??NDC已經很明確顯示為1,還可以說量具是可以接受的嗎?
另外,Gage R&R 的貢獻度已高達60%(依 AIAG 的要求,必須要小於1%,大於9%是絕對不行的);而這 Gage R&R 的問題是完全來自於 Repaetibility 的問題,要去探討儀器設備的問題,甚至有可能是操作定義不夠清楚所造成的。
8#
发表于 2011-7-31 00:39:22 | 只看该作者
·从第一张图来看,数据真实性较低,因为一般的测量系统重复性/再现性/量具M都会比较低,证明仪器的使用还属于正常范围,而部件间的差别要求比较大,这样的会同时也证明了量具的可靠性。
7#
发表于 2011-7-31 00:39:00 | 只看该作者
MY GOD。这么复杂啊!!!!!
6#
发表于 2011-7-31 00:38:44 | 只看该作者
次数 测量值 部件 操作员
1 26.86 1 A
2 26.86 1 B
3 26.86 1 C
4 26.94 2 A
5 26.92 2 B
6 26.92 2 C
7 26.90 3 A
8 26.92 3 B
9 26.92 3 C
10 26.80 4 A
11 26.80 4 B
12 26.80 4 C
13 26.96 5 A
14 26.96 5 B
15 26.96 5 C
16 27.00 6 A
17 27.00 6 B
18 27.00 6 C
19 26.86 7 A
20 26.86 7 B
21 26.84 7 C
22 26.80 8 A
23 26.80 8 B
24 26.80 8 C
25 26.92 9 A
26 26.92 9 B
27 26.92 9 C
28 27.00 10 A
29 27.00 10 B
30 27.00 10 C
31 26.86 1 A
32 26.86 1 B
33 26.86 1 C
34 26.92 2 A
35 26.94 2 B
36 26.92 2 C
37 26.92 3 A
38 26.92 3 B
39 26.90 3 C
40 26.80 4 A
41 26.80 4 B
42 26.80 4 C
43 26.94 5 A
44 26.94 5 B
45 26.94 5 C
46 27.00 6 A
47 27.00 6 B
48 27.00 6 C
49 26.86 7 A
50 26.84 7 B
51 26.86 7 C
52 26.80 8 A
53 26.80 8 B
54 26.80 8 C
55 26.94 9 A
56 26.90 9 B
57 26.92 9 C
58 27.00 10 A
59 27.00 10 B
60 27.00 10 C




量具 R&R 研究工作表

部件: 10 操作员: 3
仿行: 2 总试验数: 60


量具 R&R 研究 - 方差分析法

测量值 的量具 R&R

量具名称: 游标卡尺
研究日期:
报表人: DEREK
公差: 0.02
其他:


包含交互作用的双因子方差分析表

来源 自由度 SS MS F P
部件 9 0.285073 0.0316748 806.811 0.000
操作员 2 0.000093 0.0000467 1.189 0.327
部件 * 操作员 18 0.000707 0.0000393 0.535 0.917
重复性 30 0.002200 0.0000733
合计 59 0.288073


删除交互作用项选定的 Alpha = 0.25


不包含交互作用的双因子方差分析表

来源 自由度 SS MS F P
部件 9 0.285073 0.0316748 523.070 0.000
操作员 2 0.000093 0.0000467 0.771 0.468
重复性 48 0.002907 0.0000606
合计 59 0.288073


量具 R&R

方差分量
来源 方差分量 贡献率
合计量具 R&R 0.0000606 1.14
重复性 0.0000606 1.14
再现性 0.0000000 0.00
操作员 0.0000000 0.00
部件间 0.0052690 98.86
合计变异 0.0053296 100.00


过程公差 = 0.2


研究变异 %研究变 %公差
来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler)
合计量具 R&R 0.0077817 0.046690 10.66 23.35
重复性 0.0077817 0.046690 10.66 23.35
再现性 0.0000000 0.000000 0.00 0.00
操作员 0.0000000 0.000000 0.00 0.00
部件间 0.0725882 0.435529 99.43 217.76
合计变异 0.0730041 0.438025 100.00 219.01


可区分的类别数 = 13


测量值 的量具 R&R


量具 R&R 研究 - XBar/R 法

测量值 的量具 R&R

量具名称: 游标卡尺
研究日期:
报表人: DEREK
公差: 0.02
其他:


方差分量
来源 方差分量 贡献率
合计量具 R&R 0.0000426 1.07
重复性 0.0000423 1.06
再现性 0.0000004 0.01
部件间 0.0039555 98.93
合计变异 0.0039982 100.00


研究变异 %研究变
来源 标准差(SD) (3 * SD) 异 (%SV)
合计量具 R&R 0.0065283 0.019585 10.32
重复性 0.0065012 0.019504 10.28
再现性 0.0005948 0.001784 0.94
部件间 0.0628931 0.188679 99.47
合计变异 0.0632310 0.189693 100.00


可区分的类别数 = 13



测量值 的量具 R&R

图片见附件





5#
发表于 2011-7-31 00:38:04 | 只看该作者
先通过数据来说明,也就是信息窗口的内容
%Contribution
Source Variance (of Variance)
测量系统引起的偏差全部是由于重复性造成的,你的再现性引起的偏差为0,我怀疑数据是你自己编的,操作者之间的测量值没有差别
再看下面
StdDev Study Var %Study Var
Source (SD) (5.15*SD) (%SV)
其中的%study Var 也就是P/TV=77%,太大一般小于10%测量系统很好在10%和30%之间测量系统在要求不高的时候也是可以的,而这个数据测量系统完全不可用,打个比方就跟用直尺去测一张纸的厚度一样
最后Number of distinct categories = 1
一般要求分组数大于等于5说明该测量系统有足够的分辨能力,这里等于1,严重的分辨能力不足

下面再看这几个图形
排列顺序定为
1 2
3 4
5 6
第一个是方差贡献图,在这个图里面一般看到Part-to-part引起的方差大会好,证明在你的测量系统中零件引起的变差大,而测量工具和人引起的变化小,这样才是一个好的现象
而你的途中gage RR的比例大,说明不好
第二个根据你的信息窗口数据,我估计是123应该是零件,对应1上面的点为三个操作者对这个零件的测量值,通过这个图可以看出来操作者对于那个零件的测量差别较大,从你的途中可以看出来操作者对于23两个零件的测量偏差较大,可从此分析原因
第三个图,是一个极差图,也就是重复测量一个零件时最大值与最小值的差绘制的一个图形。明白了的话你就会知道这个极差越小越好,证明你的重复性很好
第四个图,A B C是操作者,这个主要是比较操作者之间的差异,三个点的连线越成直线越好,点的分布月相似越好,证明操作的之间的差别小
第五个图,在这个途中千万不要受控制图的影响,这个图中点超出上下限为好,这样的话说明零件的差异远远大于测量系统引起的差异,所以说看你的情况不是很好
第六个图,是每个人对每个零件测量情况的一个对比,根据这个图可以看出来几个人对零件的测量情况,肯定是越重合越好,证明测量系统变差小

存在的问题
1.在做测量系统分析的时候零件的数量最好在十个左右,零件的尺寸要尽量涵盖你平时的测量范围,取得太集中的话,好的测量系统也会被检查出来是不合格
2.分析的话,主要以数据为主,结合图形来看,但图形绝不能忽视,图形起一个直观的作用,但有时并不明显
3.还有就是上面有个说法错了,看完图形发现的,就是再现性为0,说明测量者测量值相等。这个只能说明测量者测量的平均值很接近

希望对你有帮助,也希望大家指正
4#
发表于 2011-7-31 00:37:49 | 只看该作者
也来学习一下,等大虾来分析
3#
 楼主| 发表于 2011-7-31 00:37:35 | 只看该作者
刚才温习了下资料,差不多弄懂了,似乎这个G R&R结果是可能可以接受的,只是这个层别数不够。但还是不明白贡献率有什么作用,比如REPEAT的贡献率最高,是不是说明设备的变差最大,改进的方向是设备?如果零件的贡献率最高,那则么办?
另外,资料里又跑出的一个BREAKPOINT的数据,不知道有什么用????也没有规格什么的!!!!
2#
 楼主| 发表于 2011-7-31 00:37:22 | 只看该作者
厄,还漏了一些数据



%Contribution
Source Variance (of Variance)

Total Gage R&R 1.77E-03 59.29
Repeatability 1.77E-03 59.29
Reproducibility 0.00E+00 0.00
Part-to-Part 1.21E-03 40.71
Total Variation 2.98E-03 100.00


StdDev Study Var %Study Var
Source (SD) (5.15*SD) (%SV)

Total Gage R&R 4.21E-02 0.216579 77.00
Repeatability 4.21E-02 0.216579 77.00
Reproducibility 0.00E+00 0.000000 0.00
Part-to-Part 3.48E-02 0.179456 63.80
Total Variation 5.46E-02 0.281267 100.00


Number of distinct categories = 1
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