关于MSA第三版中关于分辨力问题请教
关于MSA第三版中关于分辨力问题，文中说到：
测量仪器分辨力的第一准则应该至少是被测范围的十分之一。统上此范围就是产品范围。最近，10比1规则被解释为测量设备能够分辨至少十分之一的过程变差。这符合持持续改进的原理。（即过程的焦点是顾客指定的目标值）
那么，如果过程非常稳定，比如25正负0.4的规格要求，实际过程变差非常小，在正负0.025范围，即0.05那么依上述要求则需选择0.05/10＝0.005分辨力的量具。
如仍选择0.01分辨力的量具，无疑，MSA的结果是不合格，量具精度不足，无法分辨过程变差。这时零件变差就变得很小，反过来重复性，再现性所占总变差比例增大，量具不合格。
实际上游标卡尺一般只到0.01，千分尺有其极大的使用局限性。如此状况，莫非要选择精度高的三坐标测量不成？？ 而过程变差非常小啊，系统非常稳定，如此状况依上述条件如何选择量具？？又该如何去理解这句话？
另：Q-DAS的软件为许多大汽车厂采用，他们也共同制订了量具选择标准，即分辨力为公差的5％，此标准制订包括了戴姆勒（奔驰）、宝马、大众、菲亚特等等厂商；那如何看待MSA的要求与其冲突的问题？
偶是菜鸟，这个问题提出来，希望得到高手指点。
在此谢过。
补充下：关于非正态分布问题
前段日子论坛上有兄弟讨论非正态分布过程的SPC问题。昨日听课Q-DAS软件介绍，里面就有非常详尽的各个车厂企标、国标等分类中关于非正态分布如何计算CP、CPK的。由于是软件，已经自动进行分布判别与相应计算公式选取，无法详细了解统计学的理论上是如何作非正态分布统计的。
所以我们日常作SPC用EXCEL作的简单计算表，其实并不适用于某些非正态分布情况。这个很简单，EXCEL作的计算表毕竟简单，没有办法去判读数据分布是否正态，那么所有基于正态分布的计算都是错误的。也因此，X-R的运用在此情况也不适用了。
但是如果有DIN55319这个德国标准，也许我们可以清楚了解。在此也希望有相关标准的兄弟可以拿出来共享研究下。
以上是偶的理解，可能有错的地方，请高手多指点偶们。
多谢了。
P.S.：原本发在新手课堂，可是没有几个人回复，特重发于此（采纳老戴意见），希望可以得到回答。
测量仪器分辨力的第一准则应该至少是被测范围的十分之一。统上此范围就是产品范围。最近，10比1规则被解释为测量设备能够分辨至少十分之一的过程变差。这符合持持续改进的原理。（即过程的焦点是顾客指定的目标值）
那么，如果过程非常稳定，比如25正负0.4的规格要求，实际过程变差非常小，在正负0.025范围，即0.05那么依上述要求则需选择0.05/10＝0.005分辨力的量具。
如仍选择0.01分辨力的量具，无疑，MSA的结果是不合格，量具精度不足，无法分辨过程变差。这时零件变差就变得很小，反过来重复性，再现性所占总变差比例增大，量具不合格。
实际上游标卡尺一般只到0.01，千分尺有其极大的使用局限性。如此状况，莫非要选择精度高的三坐标测量不成？？ 而过程变差非常小啊，系统非常稳定，如此状况依上述条件如何选择量具？？又该如何去理解这句话？
另：Q-DAS的软件为许多大汽车厂采用，他们也共同制订了量具选择标准，即分辨力为公差的5％，此标准制订包括了戴姆勒（奔驰）、宝马、大众、菲亚特等等厂商；那如何看待MSA的要求与其冲突的问题？
偶是菜鸟，这个问题提出来，希望得到高手指点。
在此谢过。
补充下：关于非正态分布问题
前段日子论坛上有兄弟讨论非正态分布过程的SPC问题。昨日听课Q-DAS软件介绍，里面就有非常详尽的各个车厂企标、国标等分类中关于非正态分布如何计算CP、CPK的。由于是软件，已经自动进行分布判别与相应计算公式选取，无法详细了解统计学的理论上是如何作非正态分布统计的。
所以我们日常作SPC用EXCEL作的简单计算表，其实并不适用于某些非正态分布情况。这个很简单，EXCEL作的计算表毕竟简单，没有办法去判读数据分布是否正态，那么所有基于正态分布的计算都是错误的。也因此，X-R的运用在此情况也不适用了。
但是如果有DIN55319这个德国标准，也许我们可以清楚了解。在此也希望有相关标准的兄弟可以拿出来共享研究下。
以上是偶的理解，可能有错的地方，请高手多指点偶们。
多谢了。
P.S.：原本发在新手课堂，可是没有几个人回复，特重发于此（采纳老戴意见），希望可以得到回答。
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欧立威 (威望:52) (福建 厦门) 咨询业 咨询顾问
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1.客户需要什么样精度的产品?
+/-0.4
2.哪识别精度多少才能有足够的能力量测客户规格下的产品呢?
小于等于0.04
3.现在我们的量测仪器精度优于0.04吗?
是的
4.那么这些仪器是否受控呢?线性,偏绮和稳定性都没问题吗?
是的,我们的计量工程师一直按照标准化的程序定期维护和监测,有记录可循.
5.很好,那么仪器本身的变异呢? GRR分析结果如何呢?
我们做过GRR, 却有些问题......
6.在GRR过程中你的问题是什么呢?
GRR都为0.简直不敢想象.
7.那么你认为为什么呢?抽样随机性没问题吧?
随机抽样绝对没有问题.
我想是因为我们的过程太精密了,要知道,我们以前做过的过程能力分析中,6Sigma=0.05, 平均一个Sigma才0.0083.而我们数显的卡尺最小刻度才0.01,我们的量具的精度根本无法分辨这样的变异.
你看我们其中一个测试员对10个产品重复测试3次的数据:
Part Testor Value
1 Carrie 24.99
2 Carrie 25.00
3 Carrie 25.01
4 Carrie 24.99
5 Carrie 25.00
6 Carrie 25.00
7 Carrie 25.00
8 Carrie 25.01
9 Carrie 25.01
10 Carrie 25.00
1 Carrie 24.99
2 Carrie 25.00
3 Carrie 25.01
4 Carrie 24.99
5 Carrie 25.00
6 Carrie 25.00
7 Carrie 25.00
8 Carrie 25.01
9 Carrie 25.01
10 Carrie 25.00
1 Carrie 24.99
2 Carrie 25.00
3 Carrie 25.01
4 Carrie 24.99
5 Carrie 25.00
6 Carrie 25.00
7 Carrie 25.00
8 Carrie 25.01
9 Carrie 25.01
10 Carrie 25.00
10 个随机抽出的产品只显示了3个值, 24.99, 25.00和25.01.
后来我们去外面实验室用三维测试仪对同样这10个产品测试后,数据却是这样的:
Part Testor Value
1 Carrie 24.9935
2 Carrie 24.9963
3 Carrie 25.0093
4 Carrie 24.9948
5 Carrie 25.0008
6 Carrie 25.0046
7 Carrie 25.0024
8 Carrie 25.0058
9 Carrie 25.0108
10 Carrie 24.9988
说明我们的抽样确实是OK的.但是我们该如何处理我们的量测系统呢?是不是需要更换呢?
8.你理解的很对. 确实如果识别力不够的话, 你的GRR的结果根本不可信.可是你为什么要做这次GRR呢?
因为这个产品的客户向我们索取.
9.但是客户为什么要我们GRR呢?是我们的产品有出现过退货,不合格吗?
从未有过.客户的规格容差是0.8, 而我们的产品在客户IQC那里的Ppk测试每次都大于3.0.
但是上次客户的QE工程师在审核的时候,看到了我们的量具,就提出了这个问题.
10.OK. 客户看来是很专业的.那么我们其他的产品呢? 它们的规格要求和这个客户的产品比较是否差异很大呢?有没有客户要求更精密,比如说,有的产品要求在+/-0.05甚至更小的值呢?如果是的话,我们确实要考虑更换我们的量具了.
几乎没有,我们大多数客户的要求都是在+/-0.03-0.05之间.
11.我明白了,其实我们的制造过程的精度远远高于我们客户的规格要求以及我们量具的量测精度,客户只是担心我们如何控制和维持我们的过程,对吗?
......可以这样说.
12.听着,如果想要控制过程的话,你的量测能力当然要精于被量测的过程了.
但是现在看来你的过程能力几乎等于16. 这样的过程还需要每天的SPC控制吗? 不需要了.那为什么还需要量测系统呢?只要在外面寻找一个实验室作为外包商,定期测量一下过程能力就行了.测量成本会更低.
看来我们要修改我们的计量程序文件了,我们化那么多时间和人力就为了收集一些实际上根本毫无意义的数据?用这样的量测系统来显示过程的话,无异于问路于盲.我们需要重新修订过程的计量管理程序.定期检验过程能力Cpk,并反馈给客户.
还有, 我们为什么用如此精密的生产设备生产规格要求如此之低的产品,是不是设备投资评估上的失误,还是我们可以向更精密更高价值的产品定位转移呢?我们需要市场和制造部门的参与.
可是我可能会提一个问题,为什么是客户发现了问题,而我们的内审程序为何从来没有发现呢?
我问过客户方发现问题的SQE, 他是一名刚培训的6SIGMA黑带.
13.我们不也有黑带好几根吗?
我们的黑带是考试考出来的,拿到证书以后就没见过他们做了什么?您上过六西格码质量网吗?里面有一篇<质量文化在中国的妓院化-6Sigma>.说的就是我们这样的.
14.哦........看来我以后要常常上去看看了.