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测量能力研究及案例分析
更新日期:2018-05-31     来源:统计与决策   浏览次数:270
核心提示:摘要:在企业的质量控制和质量改进活动中,数据分析发挥着越来越重要的作用,因此,对测量数据本身的质量也就提出了更高的要求,测量能力研究的过程也

摘要:在企业的质量控制和质量改进活动中,数据分析发挥着越来越重要的作用,因此,对测量数据本身的质量也就提出了更高的要求,测量能力研究的过程也成为了企业进行质量分析和质量改进的一个重要的环节。本文将结合实际案例,采用实证研究的方法对测量系统的测量能力研究。
关键词:测量能力、重复性、再现性
一、概述
随着统计过程控制方法在企业的广泛应用,数据分析在质量控制和质量改进活动中发挥着越来越重要的作用。那么,很自然地对测量数据本身的质量也就提出了更高的要求,而测量数据的质量又取决于测量系统的能力,由此提出了对测量能力研究的要求,测量能力研究的过程也成为了企业进行质量分析和质量改进的一个重要的环节。
一个测量系统的质量经常仅仅用其测量数据的统计特性来确定,其他特性如:成本、易使用性等对一个测量系统总体理想性的贡献虽然也很重要,但是,确定一个系统质量的正是其测得得数据得统计特性。
表征数据质量最通用的统计特性是偏倚和方差。偏倚是指数据相对标准至的位置,方差是指数据的分布。低质量的数据最普通的原因之一是数据的变差大。一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用造成的。一个具有大变差的测量系统,用来分析一个制造过程是不恰当的,测量系统的变差会掩盖制造过程的变差。
评价一个测量系统的统计特性通常包括:重复性、再现性、偏倚、稳定性和线性。而在工程实际应用中一般用重复性和再现性来评价测量系统的统计特性,称为“Gage R&R”.
重复性是由一个评价人,采用一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差; 测量过程的重复性误差是由于仪器自身和零件在仪器中的位置变化而导致的,子组重复测量的极差代表了这两种变差。
再现性是由不同的评价人,采用相同的测量仪器,测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。再现性误差是每位评价人造成的递增偏倚,每位评价人对每个零件测量的均值图中可以反映出来。
二、Gage R&R研究的主要工作程序
(一)测量能力研究的准备
在本阶段,要确定拟进行测量能力研究的测量系统和测量对象的质量特性、评价人数量、样本数量、重复测量次数、测量方法和取得测量数据的方法等。鉴于以下测量系统的分析均是假定每个测量数据均具有统计独立性的,为了最大限度地减少分析结果与实际的偏差,应注意以下事项:
1、测量应采用盲测;
2、每位评价人应采用相同的方法和步骤来获得测量数据;
3、样本必须从稳定的生产过程中选取并代表整个工作范围的一般质量水平。
作者:周小晖