关于MSA中GRR合格而P/T不合格的问题
做了个MSA ,GRR=18.16合格,而P/T=35.52不合格,ndc=7合格,这样的量具可以吗?详见下面计算过程:
量具 R&R 研究 - 方差分析法
包含交互作用的双因子方差分析表
来源 自由度 SS MS F P
部件 9 0.0000893 0.0000099 235.396 0.000
操作员 2 0.0000002 0.0000001 1.879 0.181
部件 * 操作员 18 0.0000008 0.0000000 0.674 0.809
重复性 30 0.0000019 0.0000001
合计 59 0.0000920
删除交互作用项选定的 Alpha = 0.25
不包含交互作用的双因子方差分析表
来源 自由度 SS MS F P
部件 9 0.0000893 0.0000099 180.768 0.000
操作员 2 0.0000002 0.0000001 1.443 0.246
重复性 48 0.0000026 0.0000001
合计 59 0.0000920
量具 R&R
方差分量
来源 方差分量 贡献率
合计量具 R&R 0.0000001 3.30
重复性 0.0000001 3.23
再现性 0.0000000 0.07
操作员 0.0000000 0.07
部件间 0.0000016 96.70
合计变异 0.0000017 100.00
过程公差 = 0.004
研究变异 %研究变 %公差
来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler)
合计量具 R&R 0.0002368 0.0014208 18.16 35.52
重复性 0.0002342 0.0014053 17.97 35.13
再现性 0.0000349 0.0002092 2.67 5.23
操作员 0.0000349 0.0002092 2.67 5.23
部件间 0.0012821 0.0076924 98.34 192.31
合计变异 0.0013038 0.0078226 100.00 195.56
可区分的类别数 = 7
量具 R&R 研究 - 方差分析法
包含交互作用的双因子方差分析表
来源 自由度 SS MS F P
部件 9 0.0000893 0.0000099 235.396 0.000
操作员 2 0.0000002 0.0000001 1.879 0.181
部件 * 操作员 18 0.0000008 0.0000000 0.674 0.809
重复性 30 0.0000019 0.0000001
合计 59 0.0000920
删除交互作用项选定的 Alpha = 0.25
不包含交互作用的双因子方差分析表
来源 自由度 SS MS F P
部件 9 0.0000893 0.0000099 180.768 0.000
操作员 2 0.0000002 0.0000001 1.443 0.246
重复性 48 0.0000026 0.0000001
合计 59 0.0000920
量具 R&R
方差分量
来源 方差分量 贡献率
合计量具 R&R 0.0000001 3.30
重复性 0.0000001 3.23
再现性 0.0000000 0.07
操作员 0.0000000 0.07
部件间 0.0000016 96.70
合计变异 0.0000017 100.00
过程公差 = 0.004
研究变异 %研究变 %公差
来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler)
合计量具 R&R 0.0002368 0.0014208 18.16 35.52
重复性 0.0002342 0.0014053 17.97 35.13
再现性 0.0000349 0.0002092 2.67 5.23
操作员 0.0000349 0.0002092 2.67 5.23
部件间 0.0012821 0.0076924 98.34 192.31
合计变异 0.0013038 0.0078226 100.00 195.56
可区分的类别数 = 7
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系统偏差占所有偏差18.16,ndc=7,说明测试系统对于你所“测试的样品”来说可以接受
而P/T=35.52不合格,说明测试系统偏差占设计公差的35.52%,还是很大的。
可能原因:
1)设计公差太过于苛刻,测试系统难以满足;
2)MSA分析所取样品离散型过大,可能已经超出产品设计要求,虽然可以得到很好的GR&R,但是对于实际过程或设计要求没有价值。从Xbar控制图来看,这个可能最大!
例如设计要求产品长度10+/-0.5mm, 你用来做MSA的样品尺寸为1mm, 5mm, 15mm,这样G&R一定会很好,因为即使用眼睛看也可以很好的分辨其样品的不同,但是对与你的spec是没有任何价值的。
且做且学,且学且改善!