计数型测量系统分析范例-大样法

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计量型测量系统分析与计数型测量系统分析(ppt 178页)

9
测量系统分析的目的
测量成本；测量的容易程度; 最重要的是测量系统的统计特性。
10
测量误差的来源
Discrimination 分辨能力 Precision 精密度 (Repeatability 重复性) Accuracy 准确度 (Bias偏差) Damage 损坏 Differences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具间的差异) Difference in use by inspector 不同使用人员的差异(Reproducibility再现性) Differences among methods of use (使用不同的方法所造成差异) Differences due to environment (不同环境所造成的差异)
15
低质量数据的原因和影响
低质量数据的普遍原因之一是变差太大
一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的
相互作用造成的。
如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量
会太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有
较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
Reproducibility 再现性
Bias 偏倚( Accuracy准确性) Linearity 线性；
Stability 稳定性。
通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量！
31
理想的测量系统
理想的测量系统在每次使用时： -- 应只产生“正确”的测量结果。 -- 每次测量结果总应该与一个标准值相符。 -- 一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方
— 测量项目 — 人员 — 测量仪器 — 进行测量的环境条件

测量系统分析报告-大样法

基准
01
21 7
A-3
B-1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
1
1
0
0
1
1
1
1
1
1
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
总计 Kappa值 28
0.83
B
C
B-2
B-3
C-1
C-2
C-3
1
1
1
44 1
1
45 1
1
46 1
1
47 1
1
48 1
1
49 1
1
50 1
1
A与基准交叉表
0
计数值
A
A A-2
1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

计数型分析表格-大样法

期望的计算 Kappa A B C
Kappa分析结果（要求：Kappa≥0.75）
结论： Kappa＞0.75 分析结果表明评价人之间表现出的一致性良好。备注：期望值计算=总数之和×（（总行数÷总数之和）×（总列数÷总数之和））期望值计算=总列数×（总行数÷总数之和） P0=对角线单元中计数值的和/总计数 Pe=对角线单元中期望计数值总和/总计期望数值 Kappa=(P0-Pe)/(1-Pe)
计数型测量系统分析（大样法）
量具名称：量具编号：零件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 操作者A 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 2 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 产品名称：被测参数：操作者B 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 2 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 操作者：测量日期：操作者C 2 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 3 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1

计数型测量系统分析报告

参考 1 0
20.16 126 105.84 126 126.00 0.84
0 24 3.84 0 20.16 24 24.00
参考
1 0 20.16 126 105.84 126 126.00
0.16 B
1.00
0.84 C
1.00
一致性好
一致性好
C-3 参考 126 150 150
参考值代码
Po: 1.00 Pe: 0.73
0
0
46
1
1
1
1
1
47
0
0
0
0
0
48
1
1
1
1
1
49
1
1
1
1
1
50
1
1
1
1
1
0
数据记录表
B-3 C-1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
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0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
1
1
1
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

计数型MSA分析表(大样法)

REF 0.00 33 8.1 0 24.9 33 33.0 REF Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count 0.00 33 8.4 0 24.6 33 33.0 REF Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count A 0.93 Good A 50 46 92% Good 漏发 0.0% 0.0% 0.0% B 0.91 Good % Appraiser B 50 45 90% Good 0.00 33 8.4 0 24.6 33 33.0 C 0.91 Good C 50 46 92% Good 误发 3.4% 4.3% 4.3% 1.00 5 29.6 112 87.4 117 117.0 1.00 5 29.6 112 87.4 117 117.0 1.00 4 28.9 113 88.1 117 117.0
Part #/零件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 Ref/参考值
Total 37 37.0 113 113.0 150 150.0 Total 38 38.0 112 112.0 150 150.0 Total 38 38.0 112 112.0 150 150.0
Po: Pe:
0.97 0.64
B*REF Crosstabulation 0.00 B 1.00 Total

GO-NO-GO检具大样法

系统有效得分（所有评价人自己保持一致）
50 45 90.0%
系统有效得分与计数（所有评价人与基准一致）
50 45 90.0%
A B C
结论：
有效性 ≥90% 96.0%
98.0%
96.0%
漏发警报的比例 ≤2%
2.00%
误发警报的比例 ≤5%
4.00%
0.00%
4.00%
2.00%
4.00%
基于上述信息，判定该测量系统中，评价人ABC均接受，该测量系统符合要求
评
批
价
准：
4/4
38 0 0 0 0 0 0 0 0 0
39 1 1 1 1 1 1 1 1 1
40 1 1 1 1 1 1 1 1 1
41 1 1 1 1 1 1 1 1 1
42 0 0 0 0 0 0 0 0 0
43 1 1 1 1 1 1 1 1 1
44 1 1 1 1 1 1 1 1 1
45 1 1 1 1 1 1 1 1 1
计数型测量系统分析报告
A 总计
B 总计
C 总计
0.00 1.00
0.00 1.00
0.00 1.00
（评价人与基准交叉分析）
A 与基准判断交叉表
0.00
基准
1.00
计算
26
期望的计算
6.0
4 24.0
计算
1
119
期望的计算计算
24.0 30
96.0 120
期望的计算
30.0
120.0
B 与基准判断交叉表
计数型测量系统分析报告
测量仪器名测量仪称器编
号操作者
测量结果数据表

计数型MSA有效性分析(大样法)

Judgment modes/ 1 判断方式 0 Appraiser-Trail/作业员及其试验结果 B-1 B-2 B-3 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count
பைடு நூலகம்
Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count
Po: Pe:
Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count A*B 0.840 Good
A-1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
A-2 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0

计数型MSA分析表(大样法)教学文稿

计数型MSA有效性分析（大样法）
ATTRIBUTE GAGE R&R EFFECTIVENESS ANALYSIS（Large sample method）
报告编号Report NO.LG11-2/20150113
Part Name/产品名称: D568外后视镜
Parameters/测量参数 3MM
0.00
1.00
33
5
8.4
29.6
0
112
24.6
87.4
33
117
33.0
117.0
Total
38 38.0 112 112.0 150 150.0
C*REF Crosstabulation
0.00 C
1.00
Total
Count Expected Count
Count Expected Count Count Expected Count
0
0
0
0
11
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
12
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
13
1
1
0
1
1
1
1
1
1
1
14
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
15
1
0
1
1
1
1
1
1
1
1
16
1
1
1
0
1
1
1
1
1

大样法测量模板

Page 2 of 2
Appraiser A 评价人A Appraiser B 评价人B Appraiser C 评价人C Date Performed 完成日期
Appraiser-Trail评价人及测量次序组
A-3
B-1
B-2
B-3
C-1
C-2
C-3
Ref:Page Fra bibliotek of 242 43 44 45 46 47 48 49 50
Measurement Systems of Attribute Analysis sheet
计数型测量系统分析表
菜鸟的分享
Part Name 零件名称: Part Number 零件号：QR4GF16-J11 被测参数(Characteristic)：尺寸公差（Spec) ：
Characteristic Classification 特性类别
Part #
A-1
A-2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
全尺寸 Trials测量次数
Gage Name 量具名称： Gage Number 量具编号： Gage Type Attribute 量具类型计数型 Parts样本数 Appraisers评价人数

大样法-计数型测量系统分析方法

样品/名称被测参数记录/日期 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 C 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1
计数型测量系统分析报告测量结果数据表
测量仪器名称测量仪器编号
裁断检具 RT-YS6-001 A、B、C 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1/4
（评价人所有试验上与基准一致） A 50 48 96.0% B 50 48 96.0% C 50 47 94.0%
系统有效得分（所有评价人自己保持一致）总受检数符合数有效率 50 44 88.0%
系统有效得分与计数（所有评价人与基准一致） 50 44 88.0%
有效性 ≥90% A B C 96.0% 96.0% 94.0%
Kappa分析结果（要求：Kappa≥0.75） A Kappa 0.96 B 0.96 C 0.94
结论：分析结果表明评价人与基准表现出的一致性良好。
3/4
计数型测量系统分析报告测量系统有效性分析
% 评价人得分与计数
（评价人自己在所有试验上一致）来源总受检数符合数有效率 A 50 48 96.0% B 50 48 96.0% C 50 47 94.0%

大样法范本

大样法范本1.求20样本的计数型MSA大样法模板在Minitab中要按它的规则：测试次数=3人时，Sample（样本数）XOperator（操作人员数）测试次数=3~4人时，Sample（样本数）XOperator（操作人员数）测试次数=4~5人时，Sample（样本数）XOperator（操作人员数）测试次数=6~8人时，Sample（样本数）XOperator（操作人员数）你的样本数显然是大了，不妨将样本数减少，定能显示的！如果对你有用的话，那分就发过来吧！2.测量检具如何分类,针对这些分类都进行哪些方面和方法的测量系统分MSA(MeasurementSystemAnalysis)概念在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。

MSA(MeasurementSystemAnalysis)使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。

测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。

偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。

一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。

测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。

测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。

MSA(大样法)

1
1
24
1
1
25
0
0
26
0
0
27
1
1
28
1
1
29
1
1
30
0
0
31
1
1
32
1
1
33
1
1
34
0
0
35
1
1
36
1
1
37
0
0
38
1
1
39
0
0
40
1
1
41
1
1
42
0
0
43
1
0
44
1
1
45
0
0
46
1
1
47
1
1
48
0
0
量具名称
目视
测量特性
量具编号
公差
A：邓 3
A-3 B-1
0
1
1
1
0
1
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
0
0
1
接受可接受可能需改进
100.00% 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00%
0.00%
评价人%（自评）
95%UCL
计算结果
95%LCI
1
2
3
100.00% 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00%

计数型测量系统分析范例-大样法

Operator C/作业员C xx
Appraisers/评价人数 3
Characteristic Classification/特性类别:
位置度
Judgment modes/ 1 判断方式 0
OK/合格 NG/不合格
Edit/编制者 XX Date/日期
Appraiser-Trail/作业员及其试验结果
TOL/公差 ±0.5
Part Number/产品编号: D568-8202
Operator A/作业员A xx
Trials/试验次数 3
Gage Name/量具名称: D568支座检具
Operator B/作业员B xx
Parts/零件样品数 50
Gage Number/检具编号: D568-8202100-L9-05
A 0.93 Good
A 50 46 92% Good
B 0.91 Good
% Appraiser B 50 45
Count
Expected Count
C
0.00
1.00
34
3
9.4
27.6
4
109
28.6
84.4
38
112
38.0
112.0
Total
37 37 113 113 150 150
Reproducibility Kappa
Conclude
Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)
A*B 0.840 Good
5
9.6
28.4
5
107
28.4
83.6
38
112
38.0
112.0
Total

计数型测量系统分析大样法使用培训讲义

1.计数型测量系统分析
Go-No Go 数据模式；人为因素主导，情况复杂；对于以“是”和“不是”为计数基础的定性数据，其 GR&R 考察的概念是与定量数据一样的。但方法上完全不同；定性数据测量系统的能力取决于操作员判断的有效性，
即将“合格”判断成合格，将“不合格”判断成不合
被用来评价这样的系统。
计数型量具的特点是，把每一个零件同一个特定的限定值进行比较。如果满足限定值就接受这个零件，反之拒绝零件（如通过/不通过量具）。多数这种类型的量具以一套标准零件为基础进行设定接受与拒绝。与计量型量具不同的是，这个计数型量具不能指出一个零件有多好或多坏，只能指出零件可接受或拒绝。
2.大样法
有效性 A：（以人员A为例：）为结果%与归因的比较中计算所得的结果错误率：（以人员A为例：）为结果%与归因的比较中错误的接收（由评价人偏倚造成的接收），即坏零件接收的比例错误警报率：（以人员A为例：）为结果%与归因的比较中错误的拒收（由评价人偏倚造成的拒收），即好零件被拒收的比例红色框中为判定标准
3.小样法
小样法可接受准则： 1)所有的测量结果(每个零件测四次)一致，则接受该测量系统；
否则应改进或找到一个可替代测量系统。
谢谢观看！
计数型测量系统分析大样法使用培训
何贤超 2019. 2.大样法
3.小样法
1.计数型测量系统分析
计数型测量系统属于测量系统中的一类，是一种测量数值为有限的分类数量的测
量系统，它与测量结果是连续值的计量型测量系统不同。最常见的是通过/不通过
量具，只可能有两个结果；其它的计数型测量系统，如目视标准，可能产生5~7个分级，如非常好、好、一般、差、非常差等。MSA所介绍的计量型分析方法不能

计数型MSA范本

编制:
公差下限方向的漏失区间较大，与公差区间比为：
建议调 ###### 整
核准:
文件编写：饶智
威 jctc299@
#REF!
#REF!
文件编
写：饶智
威
jctc299@

计数型测量系统分析(数据表)
NO:
QR/SKJC0 07-007A
量具名称：外形检
版号： A
基准：
量具编号：
CL-MS13
被测产品：
MS13H/1
投影仪
修订号：
1 产品的PPK值: 操作者A：操作者B：
表格编
号：SKJC-
测量日
陈敬兴
实验次
张文玉
样品数
方值不合格, 此版本认为只有公差上限,则在"被测参数下限： "项填 "0",在" 被测参数上限：" 项填 "7".
3.此版本对结论判定分3个层次并颜色区分如下: 需改进
判断
色为可接受
4."系统状态分析"部分因本人能力有限,可能不准确,仅供参考.如有好的建议可与我联系欢迎指正.
必要时需得到顾客认可!测量人员需有资质,确保基准值有效.
2.是否判定,标准没有公差区间时:如标准为 5,下方值不合格,上方值合格, 此版本认为只有公差下限
,在" 被测参数下限 "项填 "5",在" 被测参数上限：" 项填一个绝对大值. 如标准为7,下方值合格,上
本方法为大样法（风险分析法）

j)测量系统分析-计数型[1]

kappa不考虑评价人间的意见不一致的程度，只考虑他们一致与否。通过计算，kappa值如下：
kappa A B C
A — 0.86 0.78
B 0.86
__ 0.79
C 0.78 0.79
__
计算结果以及分析表明，评价人之间表现出一致性好。
2022/1/15
陈瑞泉
14
计数型测量系统研究-范例
上述分析并未告诉我们测量系统区分不好的与好的零件的能力。在分析中，研究人员采用计量型测量系统评价了零件，用结果确定基准判断。
2022/1/15
陈瑞泉
8
2022/1/15
陈瑞泉
9
计数型测量系统研究-范例
上述这些表格的目的是确定评价人之间意见一致的程度。为了确定评价人一致的水平，研究人员用科恩的 Kappa来测量两个评价人对同一目标评价值的一致程度。1值表示完全一致，0值表示一致程度不比偶然的要好。
kappa只用于两个变量具有相同的分级值和相同的分级数的情况。
2022/1/15
陈瑞泉
19
2022/1/15
橡胶软管内径通过/不通过塞规
A评价人
B 评价人
1
2
1
2
1
G
G
G
G
2
G
G
G
G
3
NG
G
G
G
4
NG
NG
NG
NG
5
G
G
G
G
6
G
G
G
G
7
NG
NG
NG
NG
8
NG
NG
G
G
9
G

计数型测量系统分析报告MSA范本(带公式未加密)

5 5.12 5.08 4.94 5.12 5.12 5.14
5 5.15 5.02 5.05 4.98 5.07 5.05 5.16 5.15 5.13 5.12 5.17 5.08 5.08 5.06 5.07 5.01 4.99
5
代码
+ + + + + × + + + × + × + × + × + + + + × + + + × × + + × + + + × + + + × + × + + + + × +
核准:
基准
1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1
基准值
5.12 5.08 4.94 5.12 5.12 5.14
5 5.15 5.02 5.05 4.98 5.07 5.05 5.16 5.15 5.13 5.12 5.17 5.08 5.08 5.06 5.07 5.01 4.99
NO:
XXXXX
量具名称：外形检
量具编号： MS13H
被测产品： CL-
被测参数下限：
5
零件
操作者A：
1
2
1
1
1
2
1
1
3
0
0
4
1
1
5
1
1
6
1

计数型测量系统分析教学课件

➢当输出特性为离散型数据时，一般可以从属性一致性分析和卡帕值两方面考虑。本次课程重点从属性一致性方面分析。
3
数据的获得
• 数据收集的范围是? - 合格品 50%,不合格品50% 40%为确实的合格品, 40%为确实的不合格品 20%为不容易区别的
•数据需要收集多少?
- 一般需要收集 100个左右.
5
例子
某电池生产企业为检验新员工外观检查培训效果，特抽取了50块电池,分别
让3名检查员, 重复检查2次，得到如下结果：
6
Minitab分析
在Minitab的工作栏中输入数据
选择：统计>质量工具>属性一致性分析
7
输入检测值输入样品
输入检查员
8
输入已知cell真值
Minitab结果分析
每位检验员自身评估一致性 =#相符数/#检验数=41/50=82%
14
所有检验员与标准之间一致性
Q&A
Thank you!
15
放映结束感谢各位的批评指导！
谢谢！
让我们共同进步
16
Minitab结果分析
检验员间一致率： 3名检验员总计50次检查中,34次一致, 68%的一致率。
☞在这里，并不和标准
做比较，是检验员之间做比较
所有检验员对同一部件重复测量应一致，这类似于3名检验员总计50次观测中， 31次和真值一致,62%的一致率。
检验员自身一致性
检验员之间一致性
样品变异大
重复性不好
个别检验员重复性不好
检验员间检查方法不一致
检验员对标准不熟悉
个别检验员对标准不熟悉
认同一
致性不

大样法

46
0 0 4 100% 92% 84%
错误的拒收（由评价人偏倚造成的拒收）错误的接收（由评价人偏倚造成的接收）不相配 95% UCI 计算所得的结果 95% LCI 100% 92% 84% 100% 92% 84% 100% 92% 84%
100% 92% 84%
系统有效结果%3 检查总数一致的数量 95% UCI 计算所得的结果 95% LCI 50
计数型研究报告
零件：48150-80EC0 被测参数：色调、光泽评价人：张璐伟刘景琳王灵敏评价人%1 变差来源总检查数相配数 A 50 B 50 C 50 A 50 结果%与归因的比较2 B 50 C 50 量具名称：目视量具编号：
46
46
46
46
0 0 4
46
0 0 4 100% 92% 84%
系统有效结果%与参考的比பைடு நூலகம்%4 50
41
90% 82% 74%
41
90% 82% 74%
有效性
错误率 2.00% 2.00% 1.00% 有效性
错误警报率 4.00% 3.00% 3.00% 错误率 ≤2% ≤5% ＞5% 错误警报率 ≤5% ≤10% ＞10%
A B C
接受准则：
92% 92% 92%
评价人可接受评价人可接受，可能需改进评价人不可接受需改进
≥90% ≥80% ＜80%
评价结论：
评价人A、B、C可接受。
该测量系统合格，可接受。
100%
84%

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Po: Pe:
0.94 0.62
B*C Crosstabulation 0.00 B 1.00 Total Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count
0.00 33 9.6 5 28.4 38 38.0 C
1.00 5 28.4 107 83.6 112 112.0
计数型MSA有效性分析（大样法）
ATTRIBUTE GAGE R&R EFFECTIVENESS ANALYSIS （Large sample method）
报告编号Report NO.LG11-2/20150113 Part Name/产品名称: D568外后视镜 Part Number/产品编号: D568-8202 Gage Name/量具名称: D568支座检具 Gage Number/检具编号: D568-8202100-L9-05 Characteristic 位置度 Classification/特性类别: Parameters/测量参数 3MM Operator A/作业员A xx Operator B/作业员B xx Operator C/作业员C xx Judgment modes/ 1 判断方式 0 Appraiser-Trail/作业员及其试验结果
1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
A*C 34 4 3 109 C 46
B*C 33 5 5 107
A*Ref 33 0 4 113
B*Ref 33 0 5 112
C*Ref 33 0 5 112 C 46 Total 37 37 113 113 150 150 Total 38 38 112 112 150 150 Total 37 37 113 113 150 150 A*C 0.876 Good
1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
Part #/零件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 Ref/参考值
1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0
1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
With reference/与基准一致 A B 46 45 B
Count Expected Count Count Expected Count Count Expected Count
0.00 33 9.4 5 28.6 38 38.0 C
1.00 4 27.6 108 84.4 112 112.0
1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
Po: Pe:
0.93 0.62
A*C Crosstabulation 0.00 A 1.00 Total Reproducibility Kappa Conclude
Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)
Count Expected Count Expected Count Count Expected Count A*B 0.840 Good B*C 0.824 Good
1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
Prepared by Richard Li
Page 1 of 2
Data Summary/数据总结 A*B 0*0 33 1*0 5 0*1 4 1*1 108 Self agreement/自评 A B 46 45 A*B Crosstabulation 0.00 A 1.00 Total
TOL/公差 ±0.5 Trials/试验次数 3 Parts/零件样品数 50 Appraisers/评价人数 3 OK/合格 NG/不合格 Edit/编制者 XX Date/日期
1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0

计数型测量系统分析范例-大样法

合集下载

计量型测量系统分析与计数型测量系统分析(ppt 178页)

测量系统分析报告-大样法

计数型分析表格-大样法

计数型测量系统分析报告

计数型MSA分析表(大样法)

GO-NO-GO检具大样法

计数型MSA有效性分析(大样法)

计数型MSA分析表(大样法)教学文稿

大样法测量模板

大样法-计数型测量系统分析方法

大样法范本

MSA(大样法)

计数型测量系统分析范例-大样法

计数型测量系统分析大样法使用培训讲义

计数型MSA范本

j)测量系统分析-计数型[1]

计数型测量系统分析报告MSA范本(带公式未加密)

计数型测量系统分析教学课件

大样法

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