MSA量測係統分析(ppt 20頁)

MSA量測係統分析目錄：
1、前言
2、名詞解釋
3、MINITAB量測係統分析方法
4、範例中所使用的數據集
5、Gage、R&R、、(Crossed)
6、Gage、R&R、、(Nested)
7、MINITAB程序窗口的輸出內容
8、MINITAB繪圖窗口的輸出內容
9、範例說明
10、Gage、Run、Chart
11、Gage、Linearity、and、Accuracy

MSA量測係統分析內容提要：
任何時候進行一個製程的數據量測,你都會發現變異的存在,這些變異主要來自於兩部份-任何製程所產生出的零件之間一定都會有差異,以及量測方法的不盡完美,因此就算重複量測同一個對象,不一定會得到相同的結果.
統計製程管製SPC是在探討 Part-to-Part 的變異,而且盡可能將變異降到最小以達到產品一致的目標,但是在進行任何SPC的分析之前,我們應該檢查所觀察到的變異是否有偏高的誤差是因量測係統所引起的.
製程開發中的每一個流程都是依據製程所量測到的數據進行統計/圖形分析所得到的結果,以分析製程能力是否符合工程規格,然後進行機台調整與製程改善的依據,但是大部份的數據都是經由量測儀器設備得到,量測數據質量的好壞和量測係統是否處在一個穩定的獎狀態下有關.
例如一個量測係統是在穩定的情況下,則使用同一標準片來量測某一質量特性,取得幾個量測值,如果這些量測數值都非常 “接近”此一標準片的標準值,那麼我們說這些數據的質量是 “好的”,同樣的如果量測結果 “偏離”此一標準值達一程度,那麼我們這些數據的質量是 “差”的,量測數據質量的好與壞以量測係統在一個穩定的情況下取得多個數據的統計性質進行判定.
量測數值質量的衡量指針主要有[偏差=Bias]和[變異=Variation],偏差是指偏離標準值的程度,而變異則是指數據的分布擴散的程度.如果量測儀器或人員的誤差(Error)很大,容易造成量測數據的平均值偏離真值(True Value),也就是造成偏差或變異大於製程實際的變異,以誤差的製程數據來判讀製程進行調整或管製,影響是很難衡量的.

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