优思学院|如果解读Minitab中测量系统分析(MSA GR&R)的结果?

发布网友 发布时间：2024-10-24 09:32

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热心网友 时间：2024-10-28 11:46

现代制造和质量控制中，测量的准确性至关重要。评估测量工具的稳定性和可重复性是测量系统分析（MSA）的核心目标。本篇文章将通过Minitab软件来解释MSA的关键结果，确保测量工具的可靠性。
MSA的首要目的在评估测量工具的稳定性和可重复性。首先，收集一组测量同一物件的多次结果。样本的大小要足够大以支持分析。接着，MSA将关注两个关键结果：重复性和再现性。
重复性指同一操作者在相同条件下进行测量时的结果一致性。在Minitab中，通过方差分析（ANOVA）评估重复性，结果可反映测量工具的内部一致性。再现性则关注不同操作者在相同条件下进行测量时的结果一致性，通过ANOVA同样评估。
将重复性和再现性的结果合并，得到GR&R（Gage R&R）的总体评估，反映整个测量系统的可靠性水平。在Minitab中，GR&R分析整合这两个因素。
为了解读Minitab中的GR&R结果，首先使用方差分析表识别显著因素和交互作用。表中的术语包括操作员、零件等。操作员和零件之间的交互作用若p值大于或等于0.05，则从最终模型中移除，以生成不包含交互作用的方差分析表。
关键结果体现在P值上，若p值为0.974，则生成第二个方差分析表，移除交互作用。评估每个测量误差来源的变异性，目标是测量误差中变异性很少来自重复性和再现性，零件对零件间的差异占据大部分变异性。
以Minitab的方差成分（VarComp）和% Contribution评估各误差来源的变异性。当零件对零件变异性的% Contribution达到93.18%时，表明测量系统能可靠地区分不同零件。同时，使用百分比研究变异性（%Study Var）比较测量系统变异性与总变异性，以判断是否接受。
若%Study Var、%公差和%过程大于10%，可能需要改进测量系统。变异性组成图显示测量误差的分布，若最大变异性来源为零件对零件，测量系统被认为接受。操作员的R图和Xbar图分别评估操作员一致性与平均值稳定性，操作员*零件交互作用图反映操作员测量方式的统一性。