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1分鐘教你制作GR&R案例(方差分析法)

MSA手冊中的案例。
選擇了十個表示過程變異預期極差的部件。由三名操作員按照隨機順序測量這十個部件,每個部件測量三次。
我們用方差分析法進行GRR分析:
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操作:
1, 6SQ統計--測量系統分析--量具R&R(方差分析法)
QQ圖片20161002161834.png

?
2,輸入 實驗次數: 3?
? ? ?評價人數: 3 ?
? ? ?零件個數:10
QQ圖片20161002161757.png

點擊設計,生成數據表。
QQ圖片20161002160904.png


3,填入實驗數據
QQ圖片20161002162717.png

4,數據范圍選擇全部的紅色的框內,輸入過程公差8 ,?點擊確認,輸出分析結果。

QQ圖片20161002161757.png


QQ圖片20161002163437.png

Sheet12_SixSQStat_VarComp.jpg

Sheet12_SixSQStat_XBarChart.jpg

Sheet12_SixSQStat_RChart.jpg

Sheet12_SixSQStat_MeasurementPart.jpg

Sheet12_SixSQStat_MeasurementApp.jpg

Sheet12_SixSQStat_InteractionPlot.jpg

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會話窗口輸出?

· ? ?查看方差分析表中操作員*部件交互作用的 p 值。當操作員與部件的 p 值 > 0.05 時,在整個模型中忽略此交互作用。請注意,有一個方差分析表沒有交互作用,因為 p 值為 0.974。

· ? ?查看量具 R&R 表中的“%貢獻”列 - 來自部件間的貢獻百分比 (92.24) 大于合計量具 R&R 的貢獻百分比 (7.76)。這表明大部分變異是由于部件間的差異所致。?

· ? ?查看“%研究變異”列 - 合計量具 R&R 占研究變異的 27.86%。雖然合計量具 R&R %貢獻是可接受的,但仍有改進的余地。請參見測量系統可接受性準則。?

· ? ?對于此數據,可區分的類別數為 4。按照 AIAG 的要求,您需要至少 5 個可區分類別才能得到滿足要求的測量系統。請參見可區分類別數聲明。?



圖形窗口輸出?


· ? ?在“變異分量”圖中,部件間的貢獻百分比大于合計量具 R&R 的貢獻百分比,表明大部分變異是由于部件間的差異所致。

· ? ?在“按部件”圖中,部件間存在較大差異,。

· ? ?在“R 控制圖(按操作員)”中,操作員 B 的部件測量值很不穩定。?

· ? ?在“按操作員”圖中,與部件間的差異相比,操作員之間的差異較小,但仍屬顯著(p 值 = 0.00)。操作員 C 的測量值似乎比其他人略低一些。

· ? ?在“Xbar 控制圖(按操作員)”中,X 和 R 控制圖中的大部分點都在控制限制之外,表明變異主要是由于部件間的差異所致。

· ? ?“操作員*部件交互作用”圖是對于操作員*部件的 p 值(此處為 0.974)的直觀表示,表明每個部件和操作員之間不存在顯著的交互作用。
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Excel數據案例:
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