Minitab-Gage R&R
时间：2025-04-20
如何用MINITAB评估GAUGE R&R
Minitab trainingCAF STA
M
如何用MINITAB评估GAUGE R&R
培训目标
结束培训后，学员将能够: 运用Minitab 进行Gage R&R分析； 运用Minitab作SPC 管控图并分析. 运用Minitab计算过程能力PP/PPK、CP/CPK并分析
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Minitab 运用状态MINITAB统计软件是一个很好的质量管理,质量设计和持续质量改进的工具软 件。 MINITAB 被许多世界一流的公司所采用，包括通用电器、福特汽车、通用汽 车、3M、LG、东芝、诺基亚、以及 Six Sigma 顾问公司。 同时，MINITAB 也被 4,000 多所高等院校所采用。
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Minitab 运用于Gage R&R※测量误差的组成部分 分辨率/分辨力 精确度(偏差效果) 线性度 稳定度(一致性) 重复性(精度) 再现性(准度)
“如果不测量，就不能改进！” – TaguchiMinitab training STA 4
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准度
x x x x x
x x
x
x
准度上图所示的测量平均值偏离了真值吗？
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精度
x x x x xx x xx x
精度上图所示的测量值散布为多少？
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Gage R&R-重复性 在绝对相同的条件下， 同一个操作者反复测量 同一个零件的相同特性 所得到的变差。 相同处： 操作者 设备 零件 环境条件 短期S ix S ig m a - T o o ls & C o n c e p ts
R e p e a ta b ility
A
M esR epe _001
我们将重复性考虑为测量系统的固有变差。 重复性错误来自于量具本身，以及零件与量具的交互作用。Minitab training STA 7
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Gage R&R-再现性指不同的操作者在相同 下列条件下测量的变差： 相同条件 设备 测试件/测量部位 环境条件 测量地点 测量方法 短期R e p ro d u c ib ility
O p e ra to r B
O p e ra to r C
O p e ra to r A
A
S ix S ig m a - T o o ls & C o n c e p ts
M e a s R e p r_ 0 0 1
再现性错误来自于操作者与量具的交互作用。Minitab training STA 8
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R&R(重复性和再现性)全图：将所有这些连接起来 2总计 = 2R&R + 2产品/过程
2总计 = 2重复
+ 2再现
+ 2产品/过程
2总计 = 2重复
+ 2操作者
+ 2操作者和过程输出交互
+ 2产品/过程
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特性数据的Gage R&R特性数据Gage R&R 需要至少： 3个不同的操作者 30个零件(包括1/3 的合格零件、1/3的 不合格零件、1/3的 边缘件<其中一半为 合格零件、一半为不 合格零件>) 每个零件测3次1_03_03_009
A ttrib u te G a g e S tu d y
Operator 3
O p e ra to r 2
E rro r O p e ra to r 1
N O -G O
GO
M e a s u re m e n t E rro r
11
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10
M e a s u re
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特性数据的Gage R&R
R&R =
操作者一致且正 总测量次数
确数
100 %
R&R > 90%才能通过！Minitab training STA 11
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变量数据MSA变量数据Gage R&R 需要至少： 2个不同的
操作者 5~10个零件 每个零件测3次V a ria b le G a g e S tu d y
R iv e t
1_03_03_012
B u c k in g H e ig h t M e a s u re H e reM e a s u re m e n t E rro r
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12
M e a s u re
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变量数据MSA—数据堆栈
数据最初看起来像图中所示，应该将数 据堆栈到一列中
使用命令 > Manip > Stack > Stack Columns (将过程输出、操作者和测量值 在一列中进行堆栈)
现在可以使用宏进行数据分析
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堆栈准备进行分析
注意： c10, c11, c12列中的数据在我们的 例子中可以得到。现在必须将其堆 栈到这些列中 输入标题
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准备分析使用命令 > Stat > Quality Tools > Gage R&R Study (Crossed) 每个操作者测量每一个样 本过程输出 或 > Gage R&R Study (Nested) 对于“破坏性试验”,每 个操作者测量一个样本过 程输出
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选择分析方法
输入量具信 息，设定选 项
ANOVA 方法是首选 可以得到更多的信息
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加入公差(选项)上规范限 (USL) 下规范限 (LSL)
在本例中USL=1.0 USL=1.0 LSL=0.5 LSL=0.6 USL - LSL=0.50
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MSA 输出：Session WindowTwo-Way ANOVA Table With Interaction Source Part Operator Operator*Part DF 9 2 18 SS 2.05871 0.04800 0.10367 MS 0.228745 0.024000 0.005759 F 39.7178 4.1672 4.4588 P 0.00000 0.03256P e rc e n t200
GraphsG age nam e:
G a ge R & R (A N O V A ) fo r R e s po ns e
D a te o f s tu d y : R e p o rte d b y : To le ra n c e : M is c :
C o m p o n e n ts o f Va ria tio n1 .1 % C o n trib u tio n % S tu d y Va r % T o le ra n c e 100 1 .0 0 .9 0 .8 0 .7 0 .6 0 .5 0 Gage R &R Repeat R e p ro d P a rt-to -P a rt 0 .4
B y P a rt
0.00016
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