交叉量具 R&R 研究示例

某工程师选择了 10 个代表过程变异预期极差的部件。三名操作员按照随机顺序测量 10 个部件,每个部件测量三次。

此工程师执行交叉量具 R&R 研究来评估因测量系统导致的测量值的变异性。

  1. 打开样本数据 量具数据.MTW.
  2. 选择统计 > 质量工具 > 量具研究 > 量具 R&R 研究(交叉)
  3. 部件号中,输入部件
  4. 操作员中,输入操作员
  5. 测量数据中,输入测量
  6. 分析方法下,选择方差分析
  7. 单击选项按钮。在过程公差下,选择规格上限 - 规格下限并输入 8
  8. 单击每个对话框中的确定

解释结果

双因子方差分析表包含了关于部件的项、操作员以及操作员和部件的交互作用。如果交互作用的 p 值 ≥ 0.05,Minitab 将忽略来自全模型的交互作用,因为该交互作用不是显著性的。在该示例中,p 值为 0.974,因此 Minitab 将再生成一个双因子方差分布表,该表从最终模型中省略交互作用。

使用方差分量 (VarComp) 可以将每个测量误差源的变异与整体变异进行比较。在这些结果中,量具 R&R 表中的贡献 % 列显示部件间的变异为 92.24%。此值远大于总体量具 R&R 的贡献百分比(即 7.76%)。因此,许多变异是因部件间的差异所致。

使用“研究变异 %”将测量系统变异和总体变异进行比较。总体量具 R&R 等于研究变异的 27.86%。根据应用场合,总体量具 R&R 的贡献 % 可能是可接受的。有关更多信息,请转到我的测量系统是否可以接受?

对于此数据,可区分类别数为 4。按照 AIAG 的要求,您需要至少 5 个可区分类别才能得到满足要求的测量系统。有关更多信息,请转到可区分类别数的使用

这些图形还提供有关测量系统的如下信息:
  • 在变异分量图中,部件间的贡献百分比大于总体量具 R&R 的贡献百分比。因此,许多变异是因部件间的差异所致。
  • “R 控制图(按操作员)”显示操作员 B 的部件测量值很不稳定。
  • 在“Xbar 控制图(按操作员)”中,大部分点位于控制限外部。因此,许多变异是因部件间的差异所致。
  • “按部件”图显示部件之间的差异很大。
  • 在“按操作员”图中,操作员之间的差值小于部件之间的差值,但非常显著(p 值 = 0.00)。操作员 C 的测量值稍低于其他操作员的测量值。
  • 在“操作员*部件交互作用”图中,线之间接近平行,在表中找到的操作员*部件交互作用的 p 值为 0.974。这些结果指示每个部件和操作员之间不存在显著的交互作用。

量具 R&R 研究 - 方差分析法

包含交互作用的双因子方差分析表 来源 自由度 SS MS F P 部件 9 88.3619 9.81799 492.291 0.000 操作员 2 3.1673 1.58363 79.406 0.000 部件 * 操作员 18 0.3590 0.01994 0.434 0.974 重复性 60 2.7589 0.04598 合计 89 94.6471 用于删除交互作用项的 α = 0.05
不包含交互作用的双因子方差分析表 来源 自由度 SS MS F P 部件 9 88.3619 9.81799 245.614 0.000 操作员 2 3.1673 1.58363 39.617 0.000 重复性 78 3.1179 0.03997 合计 89 94.6471

量具 R&R

方差分量 方差分量 来源 方差分量 贡献率 合计量具 R&R 0.09143 7.76 重复性 0.03997 3.39 再现性 0.05146 4.37 操作员 0.05146 4.37 部件间 1.08645 92.24 合计变异 1.17788 100.00

过程公差 = 8

量具评估 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 0.30237 1.81423 27.86 22.68 重复性 0.19993 1.19960 18.42 14.99 再现性 0.22684 1.36103 20.90 17.01 操作员 0.22684 1.36103 20.90 17.01 部件间 1.04233 6.25396 96.04 78.17 合计变异 1.08530 6.51180 100.00 81.40

可区分的类别数 = 4

测量 的量具 R&R

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