救命啊! 这样的系统稳定性分析如何做?
各位大虾,目前我遇到一个MSA稳定性分析的问题不知如何解决,请各位给点建议.
先谢过!
问题: 要对一个量测系统做稳定性分析,按照MSA里面的做法是: 用标准件,每周/每月做3-5次量测,收集25组数据,做出Xbar-R管制图,做管制图分析
困难:
没有标准件可以使用,目前机台点检用的所谓"标准件"是自己制作的,它的性能参数不是稳定的,就是说用它来做系统分析,其自身也在发生变异,和MSA的稳定性分析不相符合,分析中不能忽略其自身的变异.
那么对于此种情形如何做?
目前我个人的想法是:
如果控制图稳定的话,认为此系统稳定
因为每日的量测推移含括了不同作业人员,不同作业环境,机台,"标准件"多个方面的变异,如果均在4%之内,那么应可以认为稳定
以上2点是我个人的看法,请各位指点,
谢谢! 请高手给我分析一下
補充:
設備是光學量測的設備,量測顯示器光源輝度
目前的Sample是廠內自己製作的LCM模組
就是這個Sample,因為光學參數很容易變異，不像機械件穩定
先谢过!
问题: 要对一个量测系统做稳定性分析,按照MSA里面的做法是: 用标准件,每周/每月做3-5次量测,收集25组数据,做出Xbar-R管制图,做管制图分析
困难:
没有标准件可以使用,目前机台点检用的所谓"标准件"是自己制作的,它的性能参数不是稳定的,就是说用它来做系统分析,其自身也在发生变异,和MSA的稳定性分析不相符合,分析中不能忽略其自身的变异.
那么对于此种情形如何做?
目前我个人的想法是:
- 利用每日"标准件"点检的结果做单值移动极差图,分析稳定性
如果控制图稳定的话,认为此系统稳定
- 另外厂商告知:量测系统某一重要设备自身有4%的变异
因为每日的量测推移含括了不同作业人员,不同作业环境,机台,"标准件"多个方面的变异,如果均在4%之内,那么应可以认为稳定
以上2点是我个人的看法,请各位指点,
谢谢! 请高手给我分析一下
補充:
設備是光學量測的設備,量測顯示器光源輝度
目前的Sample是廠內自己製作的LCM模組
就是這個Sample,因為光學參數很容易變異，不像機械件穩定
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14 个回复
alfawei (威望:22) (江苏 南京) 机械制造 其它 - 质量相关吹牛打屁
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To Louqian & Oliven
感谢2位的回复，我目前还在继续分析中。
- 我现在想利用这些点检的Data来计算一下CPK，之前对data做了一下正态检验，结果可看到有弧度存在，P-Value也很小，只有0.002左右，显然非正态。
对data进行Box-Cox 转换，效果还是不明显对于minitab中是否还是可以用Capabilit Analysis ？
当然实际作业呈现正态或者近似正态的不多，个人认为还是近似计算CPK的
计算得到 PPK=6.73
GRR分析如下:
Gage R&R Study - ANOVA Method
Two-Way ANOVA Table With Interaction
Source DF SS MS F P
Part 9 1990.72 221.191 711.645 0.00000
Person 2 0.41 0.206 0.662 0.52793
Person*Part 18 5.59 0.311 1.744 0.05602
Repeatability 60 10.69 0.178
Total 89 2007.42
Gage R&R
%Contribution
Source VarComp (of VarComp)
Total Gage R&R 0.222 0.90
Repeatability 0.178 0.72
Reproducibility 0.044 0.18
Person 0.000 0.00
Person*Part 0.044 0.18
Part-To-Part 24.542 99.10
Total Variation 24.765 100.00
StdDev Study Var %Study Var
Source (SD) (5.15*SD) (%SV)
Total Gage R&R 0.47161 2.4288 9.48
Repeatability 0.42216 2.1741 8.48
Reproducibility 0.21024 1.0827 4.22
Person 0.00000 0.0000 0.00
Person*Part 0.21024 1.0827 4.22
Part-To-Part 4.95401 25.5132 99.55
Total Variation 4.97641 25.6285 100.00
Number of Distinct Categories = 15
目前看到的GRR中在ANOVA表中MS=0.178 比较少
是否也可以说明量测系统问题不大?