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根据经验,6SQ上对GRR的问题可谓最多之一了,现根据实际GRR操作的经验对其判断标准及容易陷入的误区作一点陈述,希望对大家有一点用处。
. ?! D1 K7 h) I6 R+ m0 G一.GRR的判断标准
3 ^, D9 S4 O- t" R9 O' ]. v$ l1.SIXPACK 六合图
% p( B o# G0 \$ g" t- K柱型图-定性来看GRR和P/T的百分比是否很大。
, x+ E1 L& R0 B& m. xR图-有3条判断标准:
" W4 O8 C; e% }( j# z% v R图必须受控,否则GRR的实验过程必然发生了特殊原因,后面的结果就不可信了;
7 @5 `7 F2 s1 k+ c# K! M2 ]+ _, k R图必须分层大于5层,否则系统的分辨率不足,会呈现重复性好的假象;
5 Z7 ^& t% i! h; | R图虽然分层大于5层却有超过1/4的点落在0的线上,分层勉强,分辨力依然不足。! b+ z4 ~, |3 Z& I: O' f, H+ @! M' S
X-BAR图-有2条需要查看:/ p2 i, H8 \' Z* j
要有超过50%的点落在管制界限以外,否则仪器精度相对产品变异较大;9 [. Z# y g1 {8 g! J
不同操作员之间的测量趋势应该相似,否则再现性误差较大。6 w0 U8 k' l6 _, t/ Y; |2 C
BY PART点图-主要看哪个样品分歧最大,怀疑GRR过程中是否有些样品发生损害或变化。
- L9 q( H- I% c. B" z( l, ?% [BY OPERATOR点图-主要看再现性差异主要存在哪些操作员之间。
; F/ R+ A# P# O1 W2 d交互作用图-主要看哪些样品存在和其他操作员判断的差异最大,如果交叉,要根据测量特点调查是否样品发生变化或损伤,或者操作员对某个样品是否存在某种自身障碍,或者样品是否发生编号混淆,等等。
$ U% o, y) @, t+ _7 Z* t2.Session窗口输出9 F P" b6 D$ f! }; W1 ~ s
首先看GRR%及P/T%的实际比例是否<10%,如果小于GRR可接受/ ^6 J$ d" ?; u6 e5 n% t6 F
如果在10%-30%之间,那么测量特性是否为关键质量特性,决定是否可接受
6 E. R7 J% {! |" Q7 J% g6 _DI或者NDC值是否>4,确定仪器的分辨率是否足够! ?2 ^3 @( m, H1 ?
二.误区3 q7 V7 A6 L7 i8 o6 ~$ A5 M* p. K
1.取样时没有随机抽取,造成样品变异不能很好代表过程总变异。& _* {% m, S+ ^! y
2.不去实际了解量测过程而过分相信数字。量测系统不单指量具,还包括人,测量方法等,GRR分析的是整个量测的过程,对于这个过程的了解是非常必要的。
' {$ }/ c: \% @4 k3.没有盲测,操作员对产品有所记忆,破坏了正常的测量数据。
/ w7 ]- A) y! I4 V4.没有随机化实验计划,不能探测到真实误差。
2 [4 d6 x: s# q- E# N5.不必要的GRR,比如有人作库存改善,时间本来以天为单位,却硬要做个马表的GRR,纯属吃饱了撑的。
( O$ r. G( U/ F6.对测量数据没有最后一位的估读值,造成分辨率不好。0 m4 {4 h3 I4 h
7.在MSA的其他特性有问题的前提下先做GRR分析,比如稳定性不好,识别力不足等。$ v1 |2 Q- C5 C1 l1 l. ^% ^/ U
8.实验数据收集计划因为缺乏管理,造成数据顺序的错位。3 n/ ~ ~. q2 y
9.仅仅简单看数字结果,不去根据描述性统计的图形去了解分析你的量测系统的特征,确保没有得出误导的错误结论,也可根据图形可以探寻改善量程系统的机会。3 u ~; s3 Q, y; B. t
GRR是实验过程,需要对这个过程进行管理,切不可百密而一疏,前功尽弃。 |
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