MSA MINITAB 6图分析 详细
一、变异分量图(理想情况下)
贡献%<10%(方差分量/变异度),研究变异%<30%(量具变异/总变异),公差%(6*量具标准差/公差)<30%。
二、测量值样品图(理想情况下)
样本内部比较集中,说明测量的值变异较小。样本间波动大,说明样本选取覆盖了过程。
三、R图(理想情况下)
不能超出规格线,子组内变异较小,差异小。
四、测量值检验员(理想情况下)
箱形图看分布(直方图原理),差别小,均值近似在一条线上。
五、XBar图(理想情况下)
此处论坛疑问较多,实则与SPC处控制图无异,当我们选取样本时,最好要覆盖过程,10个数值,两三个在规格线外,两三个在规格线处,两三个在规格线内,即 MSA手册中的三个区。
I Bad parts will always be called bad(坏的就是坏的,怎么测都是坏的)
II Potential wrong decision can be made(可能好,可能坏)
III Good parts will always be called good(好的就是好的,怎么测都是好的)。
样本选取时为什么建议覆盖过程公差而不去覆盖过程变差,情况:当过程变差远远小于过程公差,此时若按过程变差选的话,所选的数据非常集中,一般情况下,测量系统分析的结果是分辨力不够。不合格。 10:1后(过程变差/10)<< 量具分辨力.
六、部件*操作员交互作用图(理想情况下)
表明员工与零件之间的关系怎样随着操作员的变化而变化,正常状况是每条线的形状一样。即没有交错。
欢迎补充
2017/7/27
4:15
贡献%<10%(方差分量/变异度),研究变异%<30%(量具变异/总变异),公差%(6*量具标准差/公差)<30%。
二、测量值样品图(理想情况下)
样本内部比较集中,说明测量的值变异较小。样本间波动大,说明样本选取覆盖了过程。
三、R图(理想情况下)
不能超出规格线,子组内变异较小,差异小。
四、测量值检验员(理想情况下)
箱形图看分布(直方图原理),差别小,均值近似在一条线上。
五、XBar图(理想情况下)
此处论坛疑问较多,实则与SPC处控制图无异,当我们选取样本时,最好要覆盖过程,10个数值,两三个在规格线外,两三个在规格线处,两三个在规格线内,即 MSA手册中的三个区。
I Bad parts will always be called bad(坏的就是坏的,怎么测都是坏的)
II Potential wrong decision can be made(可能好,可能坏)
III Good parts will always be called good(好的就是好的,怎么测都是好的)。
样本选取时为什么建议覆盖过程公差而不去覆盖过程变差,情况:当过程变差远远小于过程公差,此时若按过程变差选的话,所选的数据非常集中,一般情况下,测量系统分析的结果是分辨力不够。不合格。 10:1后(过程变差/10)<< 量具分辨力.
六、部件*操作员交互作用图(理想情况下)
表明员工与零件之间的关系怎样随着操作员的变化而变化,正常状况是每条线的形状一样。即没有交错。
欢迎补充
2017/7/27
4:15