Minitab MSA交叉量具R&R研究教程

本文由“精益套路“公众号原创

交叉量具 R&R 研究 概述

在研究中，每个操作员测量每个部件时，可使用 交叉量具 R&R 研究 评估测量系统中的变异。要进行此研究，您必须具有包含随机因子的平衡设计。

例如，一名工程师选择了 10 个表示过程变异预期极差的部件。对于此研究，3 名操作员将按随机顺序测量 10 个部件，每个部件测 3 次。

在何处可找到此分析

要执行交叉量具 R&R 研究，请选择统计 > 质量工具 > 量具研究 > 量具 R&R 研究（交叉）。

什么情况下使用备择分析

• 要在具有嵌套数据的情况下分析测量系统，请使用 嵌套量具 R&R 研究。
• 要在具有其他因子或非平衡设计的情况下分析测量系统，请使用 扩展量具 R&R 研究。

交叉量具 R&R 研究 的数据注意事项

要确保结果有效，请在收集数据、执行分析和解释结果时注意以下准则。

• 操作员应以随机顺序测量部件
• 要确保数据收集顺序不影响结果，每个操作员应随机测量仿行内的所有部件。所有操作员测量所有部件一次后，对所有仿行重复此过程。
• 要进行充分研究，操作员应至少测量 10 个部件
• 可以从大量历史数据或研究中的部件估计过程变异。如果拥有过程变异历史估计值，通常需要 10 个部件即可。
• 如果没有历史估计值，应考虑使用 10 个以上的部件。尽管需要大量部件才能获得非常精确的过程变异估计值，但使用 15 至 35 个部件获得的估计值比使用 10 个部件要好得多。
• 请选择表示过程变异的实际或预期极差的部件。
• 从整个过程范围选择部件可以增加对部件间变异进行良好估计的可能性。例如，不要测量连续部件、来自单个班次或单个生产线的部件或来自一批拒绝品的部件。
• 操作员和部件因子必须是交叉的
• 当一个因子的每个水平与另一个因子的每个水平组合发生时，这两个因子就是交叉的。
• 例如，如果操作员和部件因子是交叉的，则每个操作员必须对每个部件进行评估。
• 有关交叉因子的详细信息，请转到量具 R&R 研究的因子类型。
• 操作员和部件因子必须随机
• 当某因子具有许多个可能的水平时，该因子为随机因子，但是在数据中仅包含这些水平的随机样本。
• 例如，当为研究选择的部件旨在表示生产过程中的所有可能部件时，部件是随机因子。
• 例如，当有多个进行测量的员工，但您会随机选择其中几个操作员用于此次研究时，操作员是随机因子。
• 有关随机因子的详细信息，请转到量具 R&R 研究的因子类型。
• 操作员必须至少对每个部件测量两次
• 测量变异细分为两个分量：再现性和重复性。再现性就是当不同人员测量同一部件时所发生的变异。重复性则是当同一人员重复测量同一部件时所发生的变异。如果使用至少 10 个部件和至少 3 个操作员，应让每个操作员以随机顺序测量每个部件两次，这样才能获得足够的重复性估计值。
• 要进行充分研究，应至少具有 3 个操作员
• 为了获得最佳效果，研究应包含 3 至 5 个操作员。在研究中，操作员的人数不应少于 3 个，除非使用测量系统的实际操作员人数不到 3 个。如果怀疑操作员之间存在较大差异，则应考虑使用多于 3 至 5 个操作员。如果识别出操作员之间的差异后，如某个操作员的准确度低于其他操作员，则可通过培训提高一致性。
• 在选择操作员进行研究时，应确保他们能代表使用测量系统的所有操作员。如果只使用最好（或最差）的操作员进行研究，结果将会出现偏倚，不能提供检操作员差异的准确估计。确保准确度的最佳方法是随机选择操作员进行研究。

交叉量具 R&R 研究示例

某工程师选择了 10 个代表过程变异预期极差的部件。三名操作员按照随机顺序测量 10 个部件，每个部件测量三次。

此工程师执行交叉量具 R&R 研究来评估因测量系统导致的测量值的变异性。

1. 打开样本数据 量具数据.MTW.
2. 选择统计 > 质量工具 > 量具研究 > 量具 R&R 研究（交叉）。
3. 在部件号中，输入部件。
4. 在操作员中，输入操作员。
5. 在测量数据中，输入测量。
6. 在分析方法下，选择方差分析 。
7. 单击选项按钮。在过程公差下，选择规格上限 - 规格下限并输入 8。
8. 单击每个对话框中的确定。

解释结果

双因子方差分析表包含了关于部件的项、操作员以及操作员和部件的交互作用。如果交互作用的 p 值 ≥ 0.05，Minitab 将忽略来自全模型的交互作用，因为该交互作用不是显著性的。在该示例中，p 值为 0.974，因此 Minitab 将再生成一个双因子方差分布表，该表从最终模型中省略交互作用。

使用方差分量 (VarComp) 可以将每个测量误差源的变异与整体变异进行比较。在这些结果中，量具 R&R 表中的贡献 % 列显示部件间的变异为 92.24%。此值远大于总体量具 R&R 的贡献百分比（即 7.76%）。因此，许多变异是因部件间的差异所致。

使用“研究变异 %”将测量系统变异和总体变异进行比较。总体量具 R&R 等于研究变异的 27.86%。根据应用场合，总体量具 R&R 的贡献 % 可能是可接受的。有关更多信息，请转到我的测量系统是否可以接受？。

对于此数据，可区分类别数为 4。按照 AIAG 的要求，您需要至少 5 个可区分类别才能得到满足要求的测量系统。有关更多信息，请转到可区分类别数的使用。

这些图形还提供有关测量系统的如下信息：

• 在变异分量图中，部件间的贡献百分比大于总体量具 R&R 的贡献百分比。因此，许多变异是因部件间的差异所致。
• “R 控制图（按操作员）”显示操作员 B 的部件测量值很不稳定。
• 在“Xbar 控制图（按操作员）”中，大部分点位于控制限外部。因此，许多变异是因部件间的差异所致。
• “按部件”图显示部件之间的差异很大。
• 在“按操作员”图中，操作员之间的差值小于部件之间的差值，但非常显著（p 值 = 0.00）。操作员 C 的测量值稍低于其他操作员的测量值。
• 在“操作员*部件交互作用”图中，线之间接近平行，在表中找到的操作员*部件交互作用的 p 值为 0.974。这些结果指示每个部件和操作员之间不存在显著的交互作用。

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