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GR&R分析问题求助

大神们帮我看看这个数据怎么重复性狂高,就是一个用卡尺测量的尺寸而已,公差带是0.3。要如何改进?
能判断厂商做的是假数据么?
量具 R&R 研究 - XBar/R 法

测量值 的量具 R&R

量具名称: 卡尺
研究日期:
报表人:
公差: 0.01
其他:


方差分量
来源 方差分量 贡献率
合计量具 R&R 0.0000433 87.86
重复性 0.0000422 85.70
再现性 0.0000011 2.15
部件间 0.0000060 12.14
合计变异 0.0000493 100.00


过程公差 = 0.3


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 0.0065784 0.0394704 93.73 13.16
重复性 0.0064973 0.0389841 92.58 12.99
再现性 0.0010295 0.0061770 14.67 2.06
部件间 0.0024458 0.0146751 34.85 4.89
合计变异 0.0070184 0.0421102 100.00 14.04


可区分的类别数 = 1


测量值 的量具 R&R


零件号 测量值 操作员
1 57.06 A
2 57.06 A
3 57.05 A
4 57.05 A
5 57.06 A
6 57.06 A
7 57.06 A
8 57.05 A
9 57.04 A
10 57.05 A
1 57.05 A
2 57.05 A
3 57.06 A
4 57.05 A
5 57.05 A
6 57.05 A
7 57.04 A
8 57.05 A
9 57.04 A
10 57.05 A
1 57.05 A
2 57.04 A
3 57.05 A
4 57.05 A
5 57.05 A
6 57.05 A
7 57.05 A
8 57.05 A
9 57.05 A
10 57.06 A
1 57.06 B
2 57.06 B
3 57.06 B
4 57.06 B
5 57.05 B
6 57.06 B
7 57.05 B
8 57.05 B
9 57.04 B
10 57.06 B
1 57.05 B
2 57.06 B
3 57.05 B
4 57.04 B
5 57.06 B
6 57.05 B
7 57.05 B
8 57.04 B
9 57.05 B
10 57.05 B
1 57.05 B
2 57.05 B
3 57.04 B
4 57.05 B
5 57.05 B
6 57.05 B
7 57.05 B
8 57.05 B
9 57.05 B
10 57.05 B
1 57.06 C
2 57.05 C
3 57.06 C
4 57.05 C
5 57.06 C
6 57.05 C
7 57.06 C
8 57.06 C
9 57.05 C
10 57.05 C
1 57.06 C
2 57.06 C
3 57.05 C
4 57.04 C
5 57.06 C
6 57.04 C
7 57.05 C
8 57.05 C
9 57.05 C
10 57.05 C
1 57.05 C
2 57.04 C
3 57.05 C
4 57.06 C
5 57.06 C
6 57.06 C
7 57.06 C
8 57.06 C
9 57.06 C
10 57.06 C
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Jeff_Chou (威望:197) (江苏 苏州) 汽车制造相关 Six Sigma-er - 寄蜉蝣于天地 渺沧海之一粟

赞同来自: jacd endnow tellsongyanlei CheneyChen

这个测量系统满足使用要求,重复性高是因为选取的样本值范围是57.04~57.06没有覆盖到0.3的公差带,这样就导致了s(部件间)就变得很小,s(合计)也就小了,s(量具)/s(合计) 分母小了,重复性就当然大了。这样窄的样本范围也有可能是制程能力足够好,没有其他值的样品可选。
另外,想说的是重复性和再现性都是纯统计上的计算结果,还需要结合P/T来评价,13.16%已经是可以接受的。最大的极差是0.02, 为tolerance的6.7%。

最后,给你个问题,下面这三种情况,你的结论是什么。
  1. Cp = 0.5, GR&R = 5%
  2. Cp = 1.5, GR&R = 60%
  3. Cp = 6.0, GR&R = 60%

当然,这里不考虑分布的偏移。Cp的数据都是居于后面的GR&R的测量系统来的。也能写成下面的顺序更易理解了。

  1. GR&R = 5%, Cp = 0.5
  2. GR&R = 60%, Cp = 1.5
  3. GR&R = 60%, Cp = 6.0

s(observed)^2 = s(actual process)^2 + s(gage)^2

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发起人

jacd
jacd

供应商质量管理,为中华品质之崛起而学习

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