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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。: j- `# _1 l+ \
一.GRR的判断标准
# {. t1 B( ?, k* ^7 X# c$ b4 [1.SIXPACK 六合图
/ x" E+ H5 |. ]( A+ D$ D柱型图-定性来看GRR和P/T的百分比是否很大。' R# V/ z4 T1 r: z) }- d
R图-有3条判断标准:
% F9 Z |. G# b2 T' v" u7 t7 E+ C 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;
; N$ N- H* j7 D8 O* k7 t 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;. G* [* r" h2 T z1 s; K) P8 F
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。0 N& c8 p6 L) P3 c+ m4 v# L4 j& q
X-BAR图-有2条需要查看:
* u5 q) X& t: e: N o! h 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;
+ e3 s& a- P7 M, r9 Y% s 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。! c8 t' J5 L! K; k! V6 D" D
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。
1 s0 ^& K" U* E3 s/ TBY OPERATOR点图-主要看再现性差异主要存在哪些操作员之间。
- c! k- Y: i6 I2 Q/ ]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。
) a6 ~5 N6 Y8 v) E2.Session窗口输出
: T& {; a6 V8 ?+ w: F首先看GRR%及P/T%的实际比例是否<10%,如果小于GRR可接受
5 `* M; M+ }- m/ p8 ]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& z' _& t6 m$ w: c; p1 v; \9 V @
DI或者NDC值是否>4,确定仪器的分辨率是否足够1 X) B7 ]/ B9 g i b4 r
二.误区
8 n* R9 T- x0 Z) e( Y0 x9 z1.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。 D+ ^2 L& @ j& F0 N
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。; G0 n9 c z* R: _ ^
3.没有盲测,操作员对产品有所记忆,破坏了正常的测量数据。5 v2 r- O' z6 n9 V$ F! i/ B* n
4.没有随机化实验计划,不能探测到真实误差。# [/ T2 I8 S2 X; \5 K0 A
5.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。7 I* R2 m6 O' C2 ], q" U
6.对测量数据没有最后一位的估读值,造成分辨率不好。
6 C+ r s, Z" r# I7.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。
+ l% ^ v* U8 |9 W8.实验数据收集计划因为缺乏管理,造成数据顺序的错位。
5 _" G# @$ ?" X+ a9.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。
( F4 h9 V+ n1 A7 e& |& G# x4 gGRR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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