minitab 线性分析结果怎么看 测量仪器需做哪些分析?

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minitab 线性分析结果怎么看

测量仪器需做哪些分析?

测量仪器需做哪些分析?

测量系统分析(MSA)  在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证,一是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;二是确保使用了合适的数据分析方法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。  测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,也称为测量系统的RampR,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。  一般来说,测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。测量系统的重复性和再现性由GageRampR研究来确定。  分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统,否则,不管我们采用什么样的分析方法,最终都可能导致错误的分析结果。在ISO10012-2和QS9000中,都对测量系统的质量保证作出了相应的要求,要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。  测量系统特性类别有F、S级别,另外其评价方法有小样法、双性、线性等.  分析工具  在进行MSA分析时, 推荐使用Minitab软件来分析变异源并计算Gage RampR和P/T。并且根据测量部件的特性,可以对交叉型和嵌套型部件分别做测量系统分析。  另外,Minitab软件在分析量具的线性和偏倚研究以及量具的分辨率上也提供很完善的功能,用户可以从图形准确且直观的看出量具的信息。  MSA的基本内容  数据是通过测量获得的,对测量定义是:测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。这个定义由C.Eisenhart首次给出。赋值过程定义为测量过程,而赋予的值定义为测量值。  从测量的定义可以看出,除了具体事物外,参于测量过程还应有量具、使用量具的合格操作者和规定的操作程序,以及一些必要的设备和软件,再把它们组合起来完成赋值的功能,获得测量数据。这样的测量过程可以看作为一个数据制造过程,它产生的数据就是该过程的输出。这样的测量过程又称为测量系统。它的完整叙述是:用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、夹具、软件、人员、环境和假设的集合,用来获得测量结果的整个过程称为测量过程或测量系统。  众所周知,在影响产品质量特征值变异的六个基本质量因素(人、机器、材料、操作方法、测量和环境)中,测量是其中之一。与其它五种基本质量因素所不同的是,测量因素对工序质量特征值的影响独立于五种基本质量因素综合作用的工序加工过程,这就使得单独对测量系统的研究成为可能。而正确的测量,永远是质量改进的第一步。如果没有科学的测量系统评价方法,缺少对测量系统的有效控制,质量改进就失去了基本的前提。为此,进行测量系统分析就成了企业实现连续质量改进的必经之路。  近年来,测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作,企业界和学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。测量系统分析也已成为美国三大汽车公司质量体系QS9000的要素之一,是6σ质量计划的一项重要内容。目前,以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为:确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control),简称DMAIC。  从统计质量管理的角度来看,测量系统分析实质上属于变异分析的范畴,即分析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小,以确保工序过程的主要变异源于工序过程本身,而非测量系统,并且测量系统能力可以满足工序要求。测量系统分析,针对的是整个测量系统的稳定性和准确性,它需要分析测量系统的位置变差、宽度变差。在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性。在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。  测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。测量后能够给出具体的测量数值的为计量型测量系统;只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。“计量型”测量系统分析通常包括偏倚(Bias)、稳定性(Stability)、线性(Linearity)、以及重复性和再现性(RepeatabilityampReproducibility,简称RampR)。在测量系统分析的实际运作中可同时进行,亦可选项进行,根据具体使用情况确定。  “计数型”测量系统分析通常利用假设检验分析法来进行判定。  MSA之统计特性  1.测量系统必须处于统计控制中,这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性。  2.测量系统的变差必须比制造过程的变差小。  3.变差应小于公差带。  4.测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者,一般来说,测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一。  5.测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。若真的如此,则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。  MSA的指标  1.量具重复性:指同一个评价人,采用同一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值(数据)的变差。  2.量具再现性:指由不同的评价人,采用相同的测量仪器,测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。  3.稳定性:指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。  4.偏倚:指同一操作人员使用相同量具,测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差,即测量结果的观测平均值与基准值的差值,也就是我们通常所称的“准确度”。  5.线性:指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。  MSA时机  1).新生产之产品PV有不同时  2).新仪器,EV有不同时  3).新操作人员,AV有不同时  4).易损耗之仪器必须注意其分析频率。  RampR之分析  决定研究主要变差形态的对象。  使用

有方差为零的情况吗?方差为零说明什么?

方差为0,说明一组数据中每个数都是一样的(1,1,1,1,1,1,1,1,……,1),那么数据的波动就最小,也就是没有波动了啊,因为平均数是1,每个数据也都是1,用数据减去平均数,再乘方,就是0的平方,一堆0加起来,再除以数据的个数,0除以任何数都得0,方差就是0了...~