计数型测量系统
分析
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主要是针对检验人员的分析张义成了解计数型测量系统分析学习目标掌握属性一致性分析基本操作理解属性一致性分析结果和接受
标准
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➢大多数情况下我们均采用能够提供连续数据的测量装置，例如：卡尺、测速仪等；计数型测量系统开展
方法
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➢当输出特性为离散型数据时，一般可以从属性一致性分析和卡帕值两方面考虑。本次课程重点从属性一致性方面分析。➢但在实际生产过程中，我们也经常会碰到各类离散型数据（测量系统使用了接受/拒绝标准或者分级），比如：•外观：合格/不合格•等级：优/良/中/差/极差数据的获得数据收集的范围是?数据需要收集多少?-合格品50%,不合格品50%40%为确实的合格品,40%为确实的不合格品20%为不容易区别的-一般需要收集100个左右.检验者数样本数各样本的反复
评价
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2~325~1002以上测量系统分析操作步骤收集样本，确定分析
计划
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(反复测量次数，操作者数等)确定产品属性标准（pass、fail）随机性的对所有样本进行测量Minitab分析分析结果并决定后续措施计数型数据认同一致性分析步骤和连续型数据GageR&R的分析步骤一致。例子某电池生产企业为检验新员工外观检查培训效果，特抽取了50块电池,分别让3名检查员,重复检查2次，得到如下结果：选择：统计>质量工具>属性一致性分析在Minitab的工作栏中输入数据Minitab分析输入检测值输入样品输入检查员输入已知cell真值每位检验员自身评估一致性=#相符数/#检验数=41/50=82%☞在这里，并不和标准做比较，仅仅是检验员自身比较检验员对同一部件重复测量应一致，这类似于计量型MSA的重复性分析。Minitab结果分析总观测次数对比真值的不一致率：检验员C总共50次观测中有3次将不合格品判定为合格，不一致率为12%，O次将合格品判定为不合格品。总观测次数对比真值的一致率：检验员B总共50次观测中有39次与真值一致,78%一致检验员应与标准一致，这类似于计量型MSA的偏倚分析。Minitab结果分析检验员间一致率：3名检验员总计50次检查中,34次一致,68%的一致率。所有检验员和真值的一致率：3名检验员总计50次观测中，31次和真值一致,62%的一致率。☞在这里，并不和标准做比较，是检验员之间做比较所有检验员对同一部件重复测量应一致，这类似于计量型MSA的再现性分析。Minitab结果分析作业者的观测值的一致程度可通过置信区间确认出来.作业者与真值的一致程度可通过置信区间确认出来.Minitab图表分析判定标准有效性≥90%80%-90%≤80%判断可接受接受，需要改进不可接受当认同一致性不可接受时，应寻求机会给予改善：认同一致性不可接受检验员自身一致性检验员之间一致性检验员与标准之间一致性所有检验员与标准之间一致性检验员对标准不熟悉重复性不好检验员对标准不熟悉样品变异大个别检验员重复性不好个别检验员对标准不熟悉检验员间检查方法不一致重复性不好检验员对标准不熟悉检验员间检查方法不一致GR&R操作前，专家没有对检验员进行培训样品编号混淆测量系统的改善Thankyou!Q&A
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