评估Minitab测量过程研究EMP研究方法

如果你有完成的或者计划进行流程改进工作，那么您可能会问自己是否真的获得了足够精确的度量。在使用数据做出有关调整和资源分配的关键决策之前，您必须信任您的数据。测量系统分析（MSA）泛指估计和评估测量系统中的变化量。 一个类型是电磁脉冲研究（EMP），也称为惠勒方法。EMP代表评估测量过程。EMP研究评估了两种测量偏差来源:

· 可重复性:当同一操作员在相同的条件下，使用相同的量具多次测量同一部件时所观察到的变化。

· 再现性：当 不同的操作人员 在相同的条件下使用相同的量具多次测量同一部件时所观察到的变化。

根据重复性和再现性，EMP研究对测量系统进行了分类，从一级的最佳评级到四级的最差评级不等。实际上，这些等级解释了测量系统如何很好地检测过程平均值至少3个标准差的变化。如果测量系统可以检测到这样的变化，那么测量系统应该对其他过程改进活动有用。例如，许多控制图使用偏离总体平均值3个标准偏差以上的子组平均值作为特殊原因影响过程的信号。

例如，一个消费品制造商监控谷物包装盒的填充重量。制造商希望确保不同测量的差异足够小，以便他们可以使用其他过程改进分析。EMP研究的结果有助于确定测量系统是否可接受以及如何改进测量系统。

测量系统可以接受吗？

EMP统计数据为测量系统提供了分类。在这些结果中，分类是一级。团队可以确信测量系统足够好，可以用于其他过程改进活动。

测量系统如何改进？

EMP研究还包括您可以用来决定何时优先改进测量系统的信息。平均范围分析（ANOMR）和主效应分析（ANOME）显示了相对于过程变化而言再现性较低的地方。在这个ANOMR中，操作员B一致性低于其他两个操作员。提高操作员B的一致性将改善测量系统。

在本例ANOME中，不同的操作员倾向于测量比彼此更高或更低的值。使不同操作员的平均测量值更接近的改进将改进测量系统。

信任您的数据

要对数据采取行动，你需要相信数据是正确的。Minitab统计软件中的EMP研究使您能够了解您的测量系统是否可接受以及如何改进您的测量系统。当您评估测量的精度时，您可以相信接下来的一切都是由您可以信任的数据构建而成的。

免责声明：本文系网络转载或改编，未找到原创作者，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删