ＭＳＡ测量系统分析培训课程内容
第一章通用测量系统指南
1、概述
2、术语
3、测量系统的统计特性
第二章分析/评定测量系统的方法
●偏倚
●重复性
●再现性
●稳定性
●零件间变差
●线性
第三章测量系统研究程序
1.计量型测量系统研究指南
2.计数型测量系统研究指南
附件案例练习（附应用表单）
第一章通用测量系统指南
一、概述
1、QS-9000与MSA
QS-9000第一部分4.11.4：
为分析在各种测量和试验设备系统测量结果中表现的变差，必须进行适当的统计研究。此要求必须用于在控制计划中提及的测量系统。所有的分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册相一致（如：偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性研究）。如经顾客批准，也可采用其它分析方法及接受准则。
2、MSA目的：
选择各种方法来评定测量系统的质量
．．．．．．．．．。
被检产品特性数据／测量结果
输入输出
受控：量具、仪器、检测人员、程序、软件
活动：测量、分析、校正
3、适用范围：
用于对每一零件能重复读数的测量系统。
二、术语
測量
以确定量值為目的的一組操作.
–那些用預設的標准比較實物有多少單位的過程.
–測量結果由一個數位和一個標準的測量單位構成。
–測量結果是測量過程的輸出。
测量和测量过程：
1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系；
2)赋值过程定义为测量过程；
3)赋予的值定义为测量值；
4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。
量具
任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包括用来测量合格／不合格的装置。
測量數據的品質
測量數據的品質與在穩定的作業狀況下，由一個測量系統獲得的多個測量值的統計特性有關。
–參考值（Reference Value）—一個作為比較參考的被認同的值
–如果某一特性的測量值[接近]它的標準值，則稱此一數據的品質為[高]。
–如果某一特性的測量值[遠離]它的標準值，則稱此一數據品質為[低]。
测量系统
用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。
测量变差
●多次测量结果变异程度；
●常用σm表示；
●也可用测量过程过程变差R&R表示。
测量系统质量特性
●测量成本；
●测量的容易程度；
●最重要的是测量系统的统计特性。
盲测法
在实际测量环境下，操作者事先不知正在对该测量系统进行评定的条件下，获得测量结果。
霍桑效应：是指1924年11月到1932年8月间，在西部电车的霍桑工厂完成的一系列工业试验的结果。
在该试验中，研究人员系统地变更了五个装配工的工作条件，并监测结果。
●由于条件的改善，产量上升，然而当工作条件下降时，产量继续增长。
●产生该结果的原因只是工人已产生了更积极的工作态度，而不是改变了工作条件的结果。
常用统计特性
●重复性（针对同一人，反映量具本身情况）
●再现性（针对不同人，反映测量方法情况）
●稳定性
●线性（针对不同尺寸的研究）
注：对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性（相对于顾客的要求）。
三、测量系统对其统计特性的基本要求：
●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；
●测量系统的变异必须比制造过程的变异小；
●变异应小于公差带；
●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者（十分之一）；
●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过程变差和公差带中的较小者。
四、测量系统的评定
测量系统的评定通常分为两个阶段，称为第一阶段和第二阶段
第一阶段：明白该测量过程并确定该测量系统是否满足我们的需要。主要有二个目的：
?确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。
?发现哪种环境因素对测量系统有显着的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。
第二阶段
?目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。
?常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式。
评价测量系统的三个问题
●有足够的分辨力；（根据产品特性的需要）
●一定时间内统计上保持一致（稳定性）；
●在预期范围（被测项目）内一致可用于过程分析或过程控制。（线性）
评价测量系统的试验
●确定该测量系统是否具有满足要求的统计特性；
●发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响；
●验证统计特性持续满足要求（R&R）。
程序文件要求
●示例；
●选择待测项目和环境规范；
●规定收集、记录、分析数据的详细说明；
●关键术语和概念可操作的定义、相关标准说明、明确授权。
包括：a. 评定，b. 评定机构的职责，c. 对评定结果的处理方式及责任
第二章分析/评定测量系统的方法一、测量系统分析实施流程图
二、测量系统变差的类型：
偏倚：
●定义：
是测量结果的观测平均值与基准值的差值。
又称为“准确度”。
注：基准值可通过更高级别的测量设备进行多次测量取平均值。
●确定方法：
1)在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量；
2)让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少10次；
3)计算读数的平均值。
●偏倚原因：
1)基准的误差；
2)磨损的零件；
3)制造的仪器尺寸不对；
4)仪器测量非代表性的特性；
5)仪器没有正确校准；
6)评价人员使用仪器不正确。
●定义：
是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同
一特性时获得的测量值变差。
测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致的。
●确定方法：
1)采用极差图；
2)如果极差图受控，则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的；
3)重复性标准偏差或仪器变差距(σe)的估计为R／d2*；
4)仪器变差或重复性将为5.15R／d2*或4.65 R；
注（假定为两次重复测量，评价人数乘以零件数量大于15）
5)此时代表正态分布测量结果的99％。
●极差图失控：
1)调查识别为失控不一致性原因加以纠正；
2)例外：当测量系统分辨率不足时。
●定义：
是由不同的评价人，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。
●确定方法：
1)确定每一评价人所有平均值；
2)从评价人最大平均值减去最小的得到极差(R0)来估计；
3)再现性的标准偏差(σ0)估计为R0／d2*；
4)再现性为5.15R0／d2*或3.65 R0；
5)代表正态分布测量结果的99%。
●定义：
是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。
●确定方法：
选取一个样品, 并建立可追溯标准之真值或基准值, 若无样本则可从生产线中取一个落在中心值域的零件, 当成标准值, 且应针对预期测试值的最低值，最高值及中程数的标准各取得样本或标准件, 并对每个样本或标准件单独测量并绘制控制图.(所以可能是须做三张控制图来管制仪器之高、中、低各端，但一般而言，只需做中间值那个就可以了)
定期(时、天、周)对标准件或样本测量3～5次. 注意, 决定样本量及频度的考虑因素应包括要求多长时间重新校正或修理次数, 测量系统使用的频度与操作环境(条件)等.
将测量(数据)值标记在X-R CHART 或X–S CHART上.
计算管制界限, 确定每个曲线的控制限并按标准图判断失控或不稳定状态。
计算标准差, 并与测量过程偏差相比较, 以评估测量系统的重复性是否适于应用.不可以发生此项之标准大于过程标准差之现象，如果有发生此现象，代表测量之变异大于制程变异，此项仪器是不可接受的。
●稳定性之判定：
稳定性之判定一般之方式和控制图之判定方式是一致的，
(一)不可以有点子超出控制界限，
(二)不可以有连续三点中有二点在A区或A区以外之位置，
(三)不可以有连续五点中有四点在B区或B区以外之位置，
(三)不可有连续八点在控制图之同一侧，
(四)不可以有连续七点持续上升或下降之情形；如果有以上之情形，代表仪器已不稳定，须做维修或调整，维修
及调整完后须再做校正以及稳定性之分析。
零件间变差：
●定义：
――零件间固有的差异；
――不包含测量的变差。
●确定方法：
使用均值控制图：
1)子组平均值反映出零件间的差异；
2)零件平均值的控制限值以重复性误差为基础，而不是零件间的变差；
3)没有一个子组平均值在这些限值之外，则零件间变差隐蔽在重复性中，测量变差支配着过程变差，如果这
些零件用来代表过程变差，则此测量系统用于分析过程是不可接受的；
4)如果越多的平均值落在限值之外，该测量越有用。
（注：非受控，50％以上为好；即：R图受控，X图大部分点在界外）
●测量系统标准差：σm= (σe2+σ02)
●零件之间标准偏差的确定：
――可由测量系统研究的数据或由独立的过程能力研究决定。
1)确定每一零件平均值；
2)找出样品平均值极差(R P)；
3)零件间标准偏差(σP)估计为R P／d2*；
4)零件间变差PV为5.15R P／d2*或3.65 R P；代表正态分布的99％测量结果。
5)总过程变差标准偏差：σt= (σp2+σm2) ；
则零件间标准偏差：σP＝(σt2-σm2) ；
6)与测量系统重复性及再现性相关的容差的百分比R&R为5.15*[σm／容差] 100；产品尺寸的数：[σp/
σm]*1.41或1.41(PV/R&R)确定。
PV=5.15σp TV=5.15σT
线
性：
●定义：
是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
注：
●在量程范围内，偏倚不是基准值的线性函数。
●不具备线性的测量系统不是合格的，需要校正。
●确定方法：
1)在测量仪器的工作范围内选择一些零件；
2)被选零件的偏倚由基准值与测量观察平均值之间的差值确定；
3)最佳拟合偏倚平均值与基准值的直线的斜率乘以零件的过程变差是代表量具线性的指数；
4)将线性乘以100然后除以过程变差得到“%线性”。
●非线性原因：
1)在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准；
2)最小或最大值校准量具的误差；
3)磨损的仪器；
4)仪器固有的设计特性。
量测平均值有偏倚
无偏倚
真实值
第四章 测量系统研究程序
1. 准备工作：
1） 先计划将要使用的方法；
2） 确定评价人的数量、样品数量及重复读数：
● 关键尺寸需要更多的零件和／或试验； ●
大或重的零件可规定较少样品和较多试验；
3） 从日常操作该仪器的人中挑选评价人； 4） 样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围；
5） 仪器的分辨力应允许至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一； 6） 确保测量方法（即评价人和仪器）在按照规定的测量步骤测量特征尺寸。
2. 测量顺序： 1） 测量应按照随机顺序；
2） 评价人不应知道正在检查零件的编号；
3）
研究人应知道正在检查零件的编号，并相应记下数据；
即：评价人A ，零件1，第一次试验； 评价人B ，零件2，第二次试验等； 4） 读数就取至最小刻度的一半；
5） 研究工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行；
6） 每一位评价人应采用相同的方法（包括所有步骤）来获得读数。
3. 计量型测量系统研究指南： A. 确定稳定性用指南：
1） 获得一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值； 2） 定期（天、周）测量基准样品3~5次； 3）
或控制图中标绘数据；
4）确定每个曲线的控制限并按标准曲线图判断失控或不稳定状态；
5）计算测量结果的标准偏差并与测量过程偏差相比较，确定测量系统稳定性是否适于应用。
B.确定偏倚用指南：
独立样本法：
1）获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值；
2）让一位评价人以通常的方法测量该零件10次；
3）计算这10次读数的平均值；
4）通过该平均值减去基准值来计算偏倚：
偏倚＝观测平均值－基准值
过程变差＝6δ极差
偏倚
偏倚％＝
过程变差
C.确定重复性和再现性用指南：
常用方法：极差法、均值和极差法．方差分析法等。
极差法：
极差法是一种改进的计量型量具研究方法，可迅速提供一个测量变异的近似值。
使用两名评价人和五个零件进行分析：
例：
零件评价人A 评价人B 极差（A－B）
1 0.85 0.80 0.05
2 0.75 0.70 0.05
3 1.00 0.95 0.05
4 0.4
5 0.55 0.10
5 0.50 0.60 0.10
平均极差（R）＝∑Ri/5=0.35/5=0.07
GR&R=5.15( R)/d2*=5.15(0.07)/1.19=0.303
过程变差＝0.40
%GR&G=100[GR&G/过程变差]＝100[0.303/0.40]=75.5%
均值和极差法：
均值和极差法是一种提供测量系统重复性和再现性估计的数学方法。
重复性比再现性大的原因：
?仪器需要维护；
?量具应重新设计来提高刚度；
?夹紧和检验点需要改进；
?存在过大的零件变差。
再现性比重复性大的原因：
?评价人需要更好的培训如何使用量具仪器和读数；
?量具刻度盘上的刻度不清楚；
?需要某种夹具帮助评价人提高使用量具的一致性。
研究程序：
I.取等得包含10个零件的一个样本，代表过程变差的实际或预期范围；
II.指定评价人A、B和C，并按1至10给零件编号（评价人不能看到数字）；
III.如果校准是正常程序中的一部分，则对量具进行校准；
IV.让评价人A随机测量10个零件，由观测人记录结果填入第1行，让评价人B和C随机测量这10个零件，由观测人记录结果填入第6、11行，三人测量时应互相不看对方的数据；
V.使用不同的随机顺序重复上述操作过程；
VI.数值计算：
VII.从第1、2、3行的最大值减去它们中的最小值；把结果记入第5行。在第6、7和8行，
11、12和13行重复这一步骤，并将结果记录在第10和15行；
VIII.把填入第5、10和15行的数据变为正数；
IX.将第5行的数据相加并除以零件数量，得到第一个评价人的测量平均极差Ra。同样对第10和15行的数据进行处理得到Rb和Rc；
X.将第5、10和15行的数据（Ra、Rb、Rc）转记到第17行，将它们相加并除以评价人数，将结果记为R（所有极差的平均值）；
XI.将R（平均值）记入第19和20行并与D3和D4相乘得到控制下限和上限。注意：如果进行2次试验则，D3为零，D4为3.27。单个极差的上限值（UCL R）填入第19行。小
于7次测量的控制下限极差值（LCL R）等于0；
XII.使用原来的评价人和零件重复读取任何极差大于计算的UCL R的读数，或剔除那些值并重新计算平均值；
XIII.将行（第1、2、3、6、7、8、11、12和13行）中的值相加。把每行的和除以零件数并将结果填入表中最右边标有“平均值“的列内；
XIV.将第1、2第3行的平均值相加除以试验次数。结果填入第4行的Xa格内。对第6，7和8；第11，12和13行重复这个过程，将结果分别填入第9和14行的Xb，Xc格内；
XV.将第4、9和14行的平均值中最大和最小值填入第18行中适当的空格处，确定它们的差值，填入第18行X Diff处的空格内；
XVI.将每个零件每次测量值相加并除以总的测量次数，填入第16行零件平均值的栏中；
XVII.从最大的零件平均值减去最小的零件平均值，将结果填入第16行标有Rp的空格内；
XVIII.将R，Xdiff 和Rp的计算值转填入报告表格的栏中；
XIX.在表格左边标有“测量系统分析”的栏下进行计算；
XX.在表格右边标有“总变差％”的栏下进行计算；
XXI.检查结果确认没有产生错误。
量具重复性和再现性（R&R）的可接受准则是：
?低于10％的误差――测量系统可接受；
?10％至30％的误差――根据应用的重要性，量具成本，维修的费用等可能是可接受的；
?大于30％的误差――测量系统需要改进。
4.计数型测量系统研究指南：
何谓计数型量具
?就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限值则接受该零件否则拒收。
?计数型量具不能象计量型量具指示一个零件多幺好或多幺坏，它只能指示该零件被接受还是拒收。
?僅將物品/制程的特性与指定限制值比較, 而結果僅有接受或拒收兩种.
?例如: 一般的外觀檢查
對色
金屬探測儀
針規
小样法之做法
?先选取二十个零件来进行。
?选取二位评价人以一种能防止评价人偏倚的方式两次测量所有零件。
?在选取二十个零件时，必须有一些零件稍许高或低于规范限值。
?所有的测量结果(每个零件测四次)一致则接受该量具，否则应改进或重新评价该量具，如果不能改进该量具，则不能被接受并且应找到一个可接受之替代测量系统。
大样法
?对于某计数型量具，用量具特性曲线(GPC)的概念来进行量具研究，GPC是用于评价量具的重复性和偏倚。
?这种量具研究可用于单限值和双限值量具。
?对于双限值量具，假定误差是线性一致的，只需检查一个限值。
大样法之做法
?一般地，计数型量具研究包括获得多个被选零件的基准值。这些零件经过多次(m)评价，连同接受总次数(a)，逐个零件地记录，从这些结果就能估计重复性和偏倚。
第一步骤
?选取零件。最根本的是已知研究中所用零件的基准值。应尽可能按实际情况等间隔选取八个零件，其最大和最小值应代表该过程范围
?八个零件必须用量具测量m=20，并记录接受的次数(a) 。
第二步骤
?对于整个研究，最小的零件必须a=0，最大的零件a=20，记录接受的次数(a)。其余1≤a≤19 。
?如果不满足这些准则，必须用量具测量更多的已知其基准值的零件(X)。直到满足上述条件。
?如果最小值零件的a≠0，那幺选取越来越小的零件所评价直至a=0
?如果，最大值零件的a≠20,那幺选取越来越大的零件并评价直至a=20。
?如果六个零件不满足1≤a≤19，在全范围内的选取点选取额外零件，这些点可选在量具研究已测量的零件测量中间点。
Measurement System Analysis
附件：
案例练习
（附应用表单）
ＭＳＡ测量系统分析培训课程内容 第一章通用测量系统指南 1、概述 2、术语 3、测量系统的统计特性 第二章分析/评定测量系统的方法 ●偏倚 ●重复性 ●再现性 ●稳定性 ●零件间变差 ●线性 第三章测量系统研究程序 1.计量型测量系统研究指南 2.计数型测量系统研究指南 附件案例练习（附应用表单）
第一章通用测量系统指南 一、概述 1、QS-9000与MSA QS-9000第一部分4.11.4： 为分析在各种测量和试验设备系统测量结果中表现的变差，必须进行适当的统计研究。此要求必须用于在控制计划中提及的测量系统。所有的分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册相一致（如：偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性研究）。如经顾客批准，也可采用其它分析方法及接受准则。 2、MSA目的： 选择各种方法来评定测量系统的质量 ．．．．．．．．．。 被检产品特性数据／测量结果 输入输出 受控：量具、仪器、检测人员、程序、软件 活动：测量、分析、校正 3、适用范围： 用于对每一零件能重复读数的测量系统。 二、术语 測量 以确定量值為目的的一組操作. –那些用預設的標准比較實物有多少單位的過程. –測量結果由一個數位和一個標準的測量單位構成。 –測量結果是測量過程的輸出。
测量和测量过程： 1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系； 2)赋值过程定义为测量过程； 3)赋予的值定义为测量值； 4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。 量具 任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包括用来测量合格／不合格的装置。 測量數據的品質 測量數據的品質與在穩定的作業狀況下，由一個測量系統獲得的多個測量值的統計特性有關。 –參考值（Reference Value）—一個作為比較參考的被認同的值 –如果某一特性的測量值[接近]它的標準值，則稱此一數據的品質為[高]。 –如果某一特性的測量值[遠離]它的標準值，則稱此一數據品質為[低]。 测量系统 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。 测量变差 ●多次测量结果变异程度； ●常用σm表示； ●也可用测量过程过程变差R&R表示。
第一章通用测量系统指南 MSA目的： 选择各种方法来评定测量系统的质量 ．．．．．．．．．。 受控：量具、仪器、检测人员、程序、软件 活动：测量、分析、校正 适用范围： 用于对每一零件能重复读数的测量系统。 测量和测量过程： 1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系； 2)赋值过程定义为测量过程； 3)赋予的值定义为测量值； 4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。 量具： 任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包括用来测量合格／不合格的装置。 测量系统： 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。 测量变差： ●多次测量结果变异程度； ●常用σm表示；
●也可用测量过程过程变差R&R表示。 注： a.测量过程（数据）服从正态分布； b.R&R=5.15σm 测量系统质量特性： ●测量成本； ●测量的容易程度； ●最重要的是测量系统的统计特性。 常用统计特性： ●重复性（针对同一人，反映量具本身情况） ●再现性（针对不同人，反映测量方法情况） ●稳定性 ●线性（针对不同尺寸的研究） 注：对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性（相对于顾客的要求）。 测量系统对其统计特性的基本要求： ●测量系统必须处于统计控制中； ●测量系统的变异必须比制造过程的变异小； ●变异应小于公差带； ●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者（十分之一）； ●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过程 变差和公差带中的较小者。 评价测量系统的三个问题： ●有足够的分辨力；（根据产品特性的需要） ●一定时间内统计上保持一致（稳定性）； ●在预期范围（被测项目）内一致可用于过程分析或过程控制。（线性） 评价测量系统的试验： ●确定该测量系统是否具有满足要求的统计特性； ●发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响； ●验证统计特性持续满足要求（R&R）。
{六西格玛管理}SiSigma 讲义
公司的总裁直接领导一个"6-sigma"负责人，该"6-sigma"负责人是由公司的副总裁担任。在"6-sigma"负责人之下，是"6-sigma"黑带委员会（包括MBB黑带师、研发总监、技术总监）、"6-sigma"财务委员会、研发系统1#、研发系统2#、研发系统3#和两个黑带项目团队。 该公司"6-sigma"的推进步骤如下：由管理高层确定"6-sigma"的开展计划和管理结构，选定KPI，然后进行管理高层的培训和"6-sigma"BB培训。在培训过程中，BB黑带项目也要同时选定和实施，最后是项目的审核。 选定的KPI是：（1）研发周期缩短2个月；（2）生产过渡期合格率由65%提高到80%；（3）减少客户报怨和维修率80%；（4）预计财务回报：通过降低研发周期可创造3.5亿美元（US ＄350KK）；通过提高合格率可创造2亿美元（US＄200KK）；通过降低维修成本可节约4亿美元（US＄400KK）。 改进策略是：通过减少设计更改的次数来降低研发周期；通过控制360项输出指标来提高生产过渡期的合格率。 "6-sigma"运作中建立了一个新的产品研发策略程序，其中加入了"6-sigma"的改善策略，采用了QFD和DOE等"6-sigma"工具，找到并很好控制了研发和生产过程中的关键因素。这些因素的优化值由RSM确定。 实施"6-sigma"后，KPI的结果如下：研发周期降低了9个星期（目标是2个月）因而创造了3.1亿美元（US＄310KK）（目标是3.5亿美元(US＄350KK)）；生产过渡期合格率提高到85%（目标是80%），因而创造2.4亿美元(US＄240KK)(目标是2亿美元(US＄200KK))；减少客户报怨67%（目标是80%），因而节省2.8亿美元(US＄280KK)(目标是4亿美元(US ＄400KK)。 实例2
六西格玛绿带培训笔记FMEA： 失效模式：流程输入失效的方式，没被检查出造成的阻碍 阻碍：对客户的阻碍 缘故：导致失效的缘故 风险优先系数：RPN=严峻度*发生频率*侦测度 Y的阻碍缘故操纵 1=容易侦测到10=专门不容易侦测到 多变量分析（Multi-Vari study） 收集数据的方法是“不阻碍流程的”，在自然状态下分析流程Analyze 被动观看------多变量分析 Improve 主动调整------DOE 确定目标 确定要研究的Y和X（KPOV,KPIV） KPIV可控，Noise不可控 测量正确输出输入 不可控噪音变量：三种典型噪音变异来源 位置性：地点对地点，人对人 周期性：批量对批量 时刻性：时刻对时刻 确定每个变量的测量系统 选择数据抽样的方法 总体抽样：简单随机抽样，分层抽样，集群抽样 流程抽样（与时刻有关）：系统抽样，子群抽样 确定数据收集、格式及记录的程序：数据收集打算 流程运行的程序和设定描述 组成培训小组
清晰划分责任 确定数据分析的方法 运行流程和记录数据 数据分析：按照数据类型确定图形及统计分析工具（书2-24） 主效应图：统计-----方差分析-----主效应图（多个X对Y的阻碍）看均值差异 多变异图 交互作用图：两条线平行，表明无交互作用 12．结论 13. 报告结果提出建议 应用统计学分类： 描述性统计学：样本分析 推论性统计学：样本对总体进行估量 参数估量：点估量 区间估量（置信区间） 假设检验 中心极限定理： 均值标准差小于单值标准差(笔记) 置信区间：（笔记，书4-5） CI=统计量±K*（标准偏差） 统计-----差不多统计量----------1t单样本 Z值，t值 假设检验（5-18） 5%以下为小概率事件
ie五大手册——讲义msa MSA目的： 选择各种方法来评定测量系统的质量。 被检产品特性 输入 受控：量具、仪器、检测人员、程序、软件 活动：测量、分析、校正 适用范畴： 用于对每一零件能重复读数的测量系统。 测量和测量过程： 赋值给具体事物以表示它们之间关于专门特性的关系； 赋值过程定义为测量过程； 给予的值定义为测量值； 测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。 量具： 任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包括用来测量合格／不合格的装置。 测量系统：
用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。 测量变差： 多次测量结果变异程度； 常用σm表示； 也可用测量过程过程变差R&R表示。 注： a.测量过程（数据）服从正态分布； b.R&R=5.15σm 测量系统质量特性： 测量成本； 测量的容易程度； 最重要的是测量系统的统计特性。 常用统计特性： ●重复性（针对同一人，反映量具本身情形） ●再现性（针对不同人，反映测量方法情形） ●稳固性 ●线性（针对不同尺寸的研究） 注：对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性（有关于顾客的要求）。 测量系统对其统计特性的差不多要求： 测量系统必须处于统计操纵中； 测量系统的变异必须比制造过程的变异小；
变异应小于公差带； 测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者（十分之一）； 测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过程变差和公差带中的较小者。 评判测量系统的三个咨询题： 有足够的辨论力；（按照产品特性的需要） 一定时刻内统计上保持一致（稳固性）； 在预期范畴（被测项目）内一致可用于过程分析或过程操纵。（线性） 评判测量系统的试验： 确定该测量系统是否具有满足要求的统计特性； 发觉哪种环境因素对测量系统有明显的阻碍； 验证统计特性连续满足要求（R&R）。 程序文件要求： 示例； 选择待测项目和环境规范； 规定收集、记录、分析数据的详细讲明； 关键术语和概念可操作的定义、有关标准讲明、明确授权。 包括：a. 评定，b. 评定机构的职责，c. 对评定结果的处理方式及责任
美的家用空调海外事业部六西格玛绿带知识要点 1)了解六西格玛发展的历程； 2)理解六西格玛对组织的价值，六西格玛的理念、目标和定义； 3)理解在六西格玛推进过程中领导的角色（例如资源、组织架构）； 4)理解黑带、黑带大师、绿带、倡导者、执行领导者和过程所有者 等的角色和责任； 5)理解描述项目选择过程，包括知道何时使用六西格玛改进方法 （DMAIC）； 6)懂得如何识别客户之声、收集和分析顾客数据、确定关键顾客需 求； 7)掌握团队领导技巧包括创建团队、选择团队成员、推进团队、激 励团队、评估团队； 8)识别过程输入变量和过程输出变量，通过因果图、关系矩阵等将 其关系文件化； 9)理解FMEA相关术语、目的、标准标度（RPN）的使用；能够在 过程、产品、或服务中应用它； 10)理解中央极限定理，并且理解其在置信区间、控制图等统计推断 应用中的意义； 11)识别、定义、分类并比较连续数据（计量值）与离散数据（计数 值） 12)定义、计算并解释离散和集中趋势的量度，构建并解释频率分布 和累积频率分布；
13)通过构建、应用、解释图形和图表来诠释事物之间的关系，例如： 箱型图、Run图、散布图等；通过构建、应用、解释诸如直方图、正态概率点图来解释分布状态； 14)掌握并应用概率分布：正态分布、卡方（χ2）分布、t 分布、F分 布； 15)应用可重复性、再现性、测量相关性、偏移、线性、百分比符合、 精确度/容差（P/T）、精确度/总变异（P/TV）计算、分析和解释测量系统的能力； 16)识别、描述、应用设计并实施过程能力研究的要素，包括识别特 性、识别规格/容差、拟定抽样方案、验证稳定性和正态性；17)区分自然过程界限和规范界限的，计算过程绩效度量指标，如缺 陷率； 18)定义、选择、计算Cp、Cpk并评价过程能力； 19)针对技术及控制问题，解释长期能力和短期能力之间的关系； 20)计算西格玛水平并且理解它与Cpk、Ppk、PPM的关系； 21)使用多变量研究，解释位置型、周期型和暂时型变量； 22)应用并解释回归统计量的假设检验；使用回归模型进行估计和预 测；分析估计值的不确定性； 23)计算和解释相关系数和它的置信区间；应用并解释相关系数的假 设检验；理解相关性和因果关系之间的区别； 24)理解和应用标准误差、置信区间； 25)利用均值、方差和比例的假设检验，并解释其结果；
对6σ的认识 第一课：对6σ的认识 Lesson 1: the realization for 6 SIGMA 对6σ的认识： · PPM=0.001 （短期） PPM=3.4 （长期，即考虑1.5σ的偏移） ·过程能力指数C P=2 · 6σ中包括多种处理问题的方法 · 6σ方法重视统计的证实作用 ·应用6σ方法的成功案例是证明6σ效果的最有力证据· 6σ是一种哲学，是方法，也是战略 6σ中所用的DMAIC业绩改进模型 Define — Measure — Analyze — Improve — Control 确定—测量—分析—改进—控制1．确定改进活动的目标。高层次的目标可以是组织的战略目标，如高的投资回报率或市场份额。在作业层目标可以是增加某个制造部门的产出。在项目这一级，目标可以是降低缺陷率和增加产出。 2．测量现有体系。制定合理的、可靠的衡量标准，以监督过程的进展。首先要确定目前的水准线。
3．分析体系以确定应用哪些方法来消除当前业绩与目标业绩之间的差距。应用统计工具来指导分析。 4．改进体系。寻找新方法要具有创造性，以把事情做得更好、更快、更节约成本。应用项目管理或其他策划和管理工具来应用这些新方法。应用统计方法来确认这些改进。5．控制新体系。通过修订激励机制、方针、目标等使改进后的体系制度化。可以应用ISO 9000之类的体系来保证文件化体系的正确性。
第二课：6SIGMA管理的基本原则 Lesson 2: Economics of Quality--(Basic Principle of Six Sigma) 质量经济性(Economics of Quality) --6SIGMA管理的基本原则(--Basic Principle of Six Sigma) 摘要： 本文通过对质量经济性原理的研究，阐述了质量与经济的关系，以及如何通过提高顾客满意度和降低经营资源成本来实现质量经济性管理。论述了6SIGMA管理与质量经济管理的关系，并结合推行6SIGMA管理理论和方法的运用，描述了6SIGMA管理是致力于把质量和财务业绩联系起来的新概念，提出质量经济是6SIGMA管理的基本原则的观点。在解决复杂问题时，如果无法确定多种因素以及因素间的因果关系，是很困难的。确定并解释这些关系将有助于问题的解决。最早的因果图是日本的石川馨于1943年应用的，因此因果图也称为石川图，有时也因为其图形象鱼刺的缘故被称为鱼刺图。 Abstract: On the research of economics of quality, this article explains the relationship between quality and economy and introduces how to relize the economics of quality through
六西格玛绿带手册1.第一章六西格玛管理概述 1.1.六西格玛管理的发展 1.1.1.1986年起源于摩托罗拉 ?四点计划 ?全球竞争力 ?参与式管理 ?质量改进 ?摩托罗拉培训与教育中心 1.1. 2.解决两大问题 ?通过快熟的业务改进项目达到短期的财务目标 ?在关键人才和核心流程方面为未来的发展积蓄能力 1.1.3.六西格玛方法的领导力原则 ?整合 ?调动 ?加速 ?控制 1.1.4.20世纪90年代联合信号和通用公司成功实施 1.1.5.美国质量大师 ?休哈特 ?创立统计过程控制理论 ?1924年5月16日提出世界上第一张控制图 ?1931年出版《制成品质量的经济控制》 ?理论 ?变异是不可避免的 ?单一的观测几乎不能构成客观决策的依据 ?引起变异的原因 ?偶然原因 ?系统原因 ?PDCA循环 ?戴明 ?给日本民众讲解SQC统计质量控制 ?1951年日本设立戴明奖
?戴明本奖 ?奖励在统计质量管理理论研究和应用研究方面，或统计质量管 理的理论普及方面做出突出贡献的个人 ?由戴明本将委员会推荐产生 ?戴明实施奖 ?奖励在开展统计质量管理方面取得显著成绩的企业 ?由企业提出申请，经实施奖委员会审查通过后授予?朱兰 ?1928年出版《生产问题的统计方法应用》 ?1937年将帕累托图原理概念化并应用与质量改进 ?1945年作为独立的咨询师开展工作 ?1951年出版《朱兰质量手册》 ?质量三部曲 ?质量策划 ?质量控制 ?质量改进 ?费根堡姆 ?TQC--全面质量管理 ?克劳斯比 1.1.6.瑞典质量大师 ?桑德霍姆 1.1.7.日本质量大师 ?石川馨 ?因《质量控制》获得戴明奖 ?出版《质量控制指南》 ?因果图发明者 ?质量管理小组的奠基人之一 ?全面质量管理就是全公司范围的质量管理 ?田口玄一 ?数理统计应用方面的著名学者 ?田口方法的创始人 ?线外质量控制 ?线内质量控制 ?计量管理技术 ?实验设计技术 ?戴明本奖获得者 ?新产品开大过程中三阶段设计思想 ?系统设计 ?系统地考虑问题
测量系统分析MSA 1．测量系统的概述 a) 测量系统：用来对被测特性赋值的评价人、量具（设备）、零件、程序、 环境、操作的组合。 如何判定一种系统是测量系统？ 为什么要做测量系统分析？ b)测量数据的用途： ※分析研究 ※确定变量间是否存在某种显著关系 计量型数据 计数型数据 数据的统计特征值 ?平均值:xbar ?中位数（中程数）:M M d ?极差(全距):R ?标准偏/误差(标准差):MSE、SE、SD、S c) 测量数据的质量：用偏倚、方差表示 ※管理测量系统主要是监视和控制变差 ※大部分变差是不希望的，但如果测量系统不能探测到数据的变化，则不能接受。
正态分布平均值μ的特性（σ=1） 正态分布标准差σ的特性 d) 测量系统所需的统计特性（对测量系统进行分析的前提条件） ·测量系统处于统计控制之中 ·测量系统的变差小于过变差，小于容差 ·测量系统最大变差小于过程变差，容差二者中的较小者 ·测量精度=过程变差、容差二者中较小者的10% ※一个具有零偏倚、零方差的测量系统，不一定适合于要求低概率的错误分类的数据测量
※理想的统计特性:零偏倚、零方差、零概率的错误分类 e)测量系统评定（分析）的通用指南 f)MSA程序，而MSA的选用流程见4.1.3. 注：II阶段试验的周期取决于单个测量系统的统计特性、对该设备的影响和使用该设备生产的顾客 2.评定测量系统的程序
2.1引言 2.1.1基本概念 测量系统应具良好的准确性、精确性，分别用偏倚、波动来表征： a）偏倚（常被称“准确度”）：x bar-真实值（基准值）（更高级别的设备如:计量实验室或全尺寸检验设备多次测量结果的平均值）； b）波动：用σm或过程波动PV（99%测量结果所占区间的长度5.15σm）； c）观察到的波动：过程波动、测量系统波动, 具体见图4-1.2 d）评价测量系统的指标：分辨力、稳定性、偏倚、GR&R、线性。 e) 测量系统变差的类型（前三者代表位置（准确度），后二者代表宽度或 范围（精确度）） 稳定性 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，如图4-4所示。 偏倚：见前述, 如图4-1.6所示 线性 在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值，如图4-5所示。 重复性 尽可能相同条件下，由一个评价人，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变差，如图4-2所示。 再现性 各种可能变化的条件下(改变测量人员、测量方法、测量中工装、 被测件的放置位置、测量地点、测量时间),同一被测对象测量结果
六西格玛绿带培训笔记 FMEA ： 失效模式：流程输入失效的方式，没被检查出造成的阻碍 阻碍：对客户的阻碍 缘故：导致失效的缘故 风险优先系数： RPN=严峻度 * 发生频率 * 侦测度 Y 的阻碍缘故操纵 1=容易侦测到10=专门不容易侦测到 多变量分析（ Multi-Vari study） 收集数据的方法是“不阻碍流程的” ，在自然状态下分析流程 Analyze Improve 被动观看 ------多变量分析主动调整 ------DOE 确定目标 确定要研究的 Y 和 X（KPOV,KPIV ） KPIV 可控， Noise 不可控 测量正确输出输入 不可控噪音变量：三种典型噪音变异来源 位置性：地点对地点，人对人 周期性：批量对批量 时刻性：时刻对时刻 确定每个变量的测量系统 选择数据抽样的方法 总体抽样：简单随机抽样，分层抽样，集群抽样流程抽样（与时刻有关）：系统抽样，子群抽样确定数据收集、格式及记录的程序：数据收集打算流程运行的程序和设定描述组成培训小组
清晰划分责任 确定数据分析的方法 运行流程和记录数据 数据分析：按照数据类型确定图形及统计分析工具（书2-24） 主效应图：统计 -----方差分析 ----- 主效应图（多个 X 对 Y 的阻碍）看均值差异 多变异图 交互作用图：两条线平行，表明无交互作用 12．结论 13.报告结果提出建议 应用统计学分类： 描述性统计学：样本分析 推论性统计学：样本对总体进行估量 参数估量：点估量 区间估量（置信区间） 假设检验 中心极限定理： 均值标准差小于单值标准差(笔记 ) 置信区间：（笔记，书 4-5） CI= 统计量± K* （标准偏差） 统计 ----- 差不多统计量 ----------1t单样本 Z值， t 值 假设检验（ 5-18） 5%以下为小概率事件
工业工程五大手册清华大学之四-讲义M S A
第一章通用测量系统指南 MSA目的： 选择各种方法来评定测量系统的质量 ．．．．．．．．．。 适用范围： 用于对每一零件能重复读数的测量系统。 测量和测量过程： 1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系； 2)赋值过程定义为测量过程； 3)赋予的值定义为测量值； 4)测量过程看成一个制造过程，它产生数字（数据）作为输出。 量具： 任何用来获得测量结果的装置；经常用来特指在车间的装置；包括用来测量合格／不合格的装置。 测量系统： 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、以及操作人员的集合；用来获得测量结果的整个过程。 测量变差： ●多次测量结果变异程度； ●常用σm表示； ●也可用测量过程过程变差R&R表示。 注：
a.测量过程（数据）服从正态分布； b.R&R=5.15σ m 测量系统质量特性： ●测量成本； ●测量的容易程度； ●最重要的是测量系统的统计特性。常用统计特性： ●重复性（针对同一人，反映量具本身情况） ●再现性（针对不同人，反映测量方法情况） ●稳定性 ●线性（针对不同尺寸的研究） 注：对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性（相对于顾客的要求）。测量系统对其统计特性的基本要求： ●测量系统必须处于统计控制中； ●测量系统的变异必须比制造过程的变异小； ●变异应小于公差带； ●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者（十分之一）； ●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时，其最大的变差应小于过 程变差和公差带中的较小者。 评价测量系统的三个问题： ●有足够的分辨力；（根据产品特性的需要） ●一定时间内统计上保持一致（稳定性）； ●在预期范围（被测项目）内一致可用于过程分析或过程控制。（线性）评价测量系统的试验： ●确定该测量系统是否具有满足要求的统计特性； ●发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响； ●验证统计特性持续满足要求（R&R）。 程序文件要求： ●示例； ●选择待测项目和环境规范；
顾客的声音(Voice of Customer, VOC) 客户之声音是用描绘客户的需要、及其对产品及服务的理解:?想望(Want)?需要(Needs) ?要求(Requirements)?期望 (Expectations) 2 https://www.doczj.com/doc/4e5226974.html,.hk Tel: (852)2581 2287 ? Copyright 2004Six Sigma Institute. All rights reserved ? Copyright 2006 Six Sigma Institute. All rights reserved
要清楚知道客户的需要? 服务与安全(Service & safety) (Corporate responsibility)3 https://www.doczj.com/doc/4e5226974.html,.hk Tel: (852)2581 2287 ? Copyright 2004Six Sigma Institute. All rights reserved ? Copyright 2006 Six Sigma Institute. All rights reserved
好处： 1. 容易收集数据 2.容易进行数据分析。例如把不易捉摸的客户满意度，转变为非连续性数据的好处与缺点 . 容易进行数据分析。例如把不易捉摸的客户满意度，转变为容易捉摸的标准（优、良、常、差、劣等级） 3. 容易确定σ表现指数的水平（σ指数值让你能知道在满足客户要求的规格范围内，可容许存在的坏货数目。）缺点： 1. 不能太精确。如客户满意度为「优等」的程度是各有不同要5 https://www.doczj.com/doc/4e5226974.html,.hk Tel: (852)2581 2287 ? Copyright 2004Six Sigma Institute. All rights reserved ? Copyright 2006 Six Sigma Institute. All rights reserved 收集更多数据才可达至需要的精确度。如若坏货率为0.01%，可能要检查一万个或以上的样品，方可找到一个不良品。2. 比较容易错过一些重要数据——如客户对产品的总结为“良”，但却缺乏他对产品的详细评论。 CTQ树 目的：把测量连系至重要的结果 应用：在收集数据中使用，从而确定所收集的数据对收集数据中使从确定所收集数据项目具有建设性的作用 步骤： ● 以SIPOC（Supplier –Input –Process –Output –Customer）图象方法，认清楚对客户具重要性的输出 ●确立该输出的某项特性为CTQ类别6 https://www.doczj.com/doc/4e5226974.html,.hk Tel: (852)2581 2287 ? Copyright 2004Six Sigma Institute. All rights reserved ? Copyright 2006 Six Sigma Institute. All rights reserved 确立该输出的某项特性为C Q类别 ●以头脑风暴法（Brainstorming）确立特定数据跟CTQ特质具连系性质 ●在最终图表上进行一实际检测● 决定那种数据是真正需要收集