MSA（测量系统分析）--使用MINITAB制作GR&R分析.pdf

Gage R&R课程内容安排-：MSA（测量系统分析）简介二：GR&R三：GR&R示例，使用附皿a13作61?&（?分析Gage R&R课程目标到本课程结束时，学员应能：知道为什么要做测量系统分析 理解GR&R 了解使用Mini tab 作 GR&R.Gage R&R一:MSA介绍Measurement Systems Analysismi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi mi miMM10 20 30 40 SO 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 2S0 260 270 280 290 300 310Gage R&R测量系统分析的目的测量系统分析的目的是什么？测量系统分析的目的是确定所使用的数据是否可靠测量系统分析还可以：-评估新的测量仪器-将两种不同的测量方法进行比较-对可能存在问题的测量方法进行评估-确定并解决测量系统误差问题Gage R&R1:测量系统用来对被测量特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的 集合；用来获得测量结果的整个过程。Gage R&R2:测量数据的质量数据的类型-计量型数据-计数型数据如何评定数据的质量-测量结果与“真值”的差越小越好(bias)-用多次测量的统计结果来进行评定(variance)Gage R&R计量型数据的质量-均值与真值（基准值）之差-方差的大小计数型数据的质量-对产品特性产生错误分级的概率低质量数据最普遍的原因之一就是变差太大，变差一般都是 由于测量系统及其环境相互作造成的。Gage R&R3:测量结果-数据的用途测量数据通常有那些用途？用于判断产品是否合格.用于分析生产过程。用于确定两个或多个变量之间是否有显著关系Gage R&R4:测量过程测量：给具体事务赋以数值，以表示它们之间关于特 定特性的关系。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。测量结果由一个数字和一个标准的测量单位构成。测量 结果是测量过程的输出。应将测量看成一个制造过程,它产生数据作为输出。数据测量 过程备料法境 设材方环输入输出Gage R&R5:测量过程变差源测量过程中的变差源有那些？S标准W工件（如,零件）I仪器P人/程序E环境SWIPEGage R&R6:测量系统变差类型根据变差的来源和特点，可分为位置变差（准确度）：偏倚，稳定性和线性;宽度变差（精确度）:重复性和再现性。Gage R&R偏倚(BIAS)测量结果的平均值与参考 值的差异参考值是一个预先认定的 参考标准.该标准可用更 高一级测量系统测量的平 均值来确定（例如：高一级 计量室）参考值Master Value(Reference Standard)Gage R&R稳定性(Stability)在一段时间内，测量结果 的分布无论是均值还是标 准偏差都保持不变和可预 测的通过较长时间内，用被监 视的量具对相同的标准或 标准件的同一特性进行测量的总变异来监 视可用时间走势图进行 分析参考值Gage R&R线性(Stability)线性:量具在正常工作量程内偏倚值的变化量。-测量仪器的线性是指该装置的整个工作范围内的准 确度尺寸1尺寸NGage R&R7:测量过程变差对决策的影响生产过程中的测量结果通常有两个用途：产品控制：判断产品合格与否过程控制：判断生产过程是否稳定测量过程变差对决策的影响：对产品决策的影响对过程决策的影响Gage R&R对产品决策的影响第口型错误:下限或 J漏判，将不合格的判断成合格的上限或 第I型错误：误判，将合格的判断成不合格的Gage R&R对产品决策的影响产品控制：判断产品合格与否公差下限公差上限IIIIIIIII区：坏零件总是判为坏的，II区：可能做出潜在错误的判断,III区：好零件总是判为好的。Gage R&R为了最大限度地做出正确的判断，可以有两个选择:改进过程：减少生产过程的变差，不生产在 II区的零件。改进测量系统：减少测量系统变差从而减少n 区，所有零件将在iii区。公差下限公差上限II 一II改进测量系统公差下限公差上限IIGage R&R测量系统的变差过大：将普通原因判为特殊原因将特殊原因判为普通原因 过低估算过程能力指数Gage R&Rdo6 s 4 3 2 1sR&R%0%-110%20%30%40%50%60%70%Observed CpGage R&R8：测量仪器分辨力测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测 量单位。（测量彳义器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的 十分之一）Gage R&R下面的部件A和部件B,它们的长度非常相似。测量分辨率描述 了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。部件A A c八A=2.0部件B B=2.0部件AA=2.25部件 B B=2.00因为上面刻度的分辨率比两个部件之间 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。Gage R&R测量系统的有效分辨率(discrimination)要求不低于过程变差或允许偏差(tolerance)的十分之一零件之间的差异必须大于最小测量刻度 不同数据分级(ndc)的计算:零件的标准偏差/总的量具偏差*1.41.一般要求它大于5才可接受分类数1组数据分类控告J二仃在下列条fl下才可用于0规范松比过程变差较小徐K!朋的过行变差上，榜头 函数很干线.程变区的主要束源导数 了*均值偏移分析用F过行拿效及48数的小-只能推理H：*旱地庄生产 安合格竣4合格的零件依据过和分布，可破用为在 if景型鬼市时支木可产生不敬遂的计量型控 制图用于过和分数及指坟的飞“一般是不厂 一网为它仅此供袒力咕估计一-_2-4纤分类、七习r计量型及带中国建议使用5皿免第位数掴分类Gage R&R.28.279.2794直尺 卡尺 千分尺1 1.28；L28L.282 L,279l,28197_J.=2791Gage R&R在评价一个测量系统时必须考虑三个基本问题:测量系统必须显示足够的灵敏性。测量系统必须是稳定的，这意味着在可重复条件下，测量 系统的变差只能是由于普通原因而不是特殊原因造成。这可 称为统计稳定性且最好用图形法评价。统计特性（误差）在预期的范围内一致，并足以满足测量 的目的（产品控制或过程控制）。Gage R&RGR&RGage R&R过程变差剖析重复性”和“再现性”是测量误差的主要来源Gage R&R重复性：在确定的测量条件下，来源于连续试验的普通原因 随机变差。或由一个评价人多次使用同一个测量仪器，测量同一零件的同一特性时获得的测量变差。一个评价人使用同一测量仪器，对同一零件的某一特性 进行多次测量下的变差 是在确定的和已知条件下，连续多次测量中的变差 通常被称为EV-设备变差 量具（设备）能力和潜能 系统内变差重复性指同一人使用同一测量工具对同一对 象（产品）的同一特性进行多次测量中产生 的变差。Master Value那个的重复性好?Gage R&R造成重复性变差的可能原因:零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性 仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保 养不好 标准内部：质量、等级 方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密 度的变差 评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳Gage R&R 环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅 度波动 缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好 量具误用 失真（量具或零件）、缺乏坚固性 应用一零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）Gage R&R再现性：测量过程中由于正常条件改变所产生的测量均值的 变差。或在一个稳定环境下，应用相同的测量仪器和 方法，相同零件不同人之间测量值均值的变差 不同评价人使用相同量具，测量一零件的某一特性的测量平均值的变差 对产品和过程评估时，变差可能是评价人、环境或方法 通常被称为AV-评价人变差 系统之间（条件）的变差Gage R&R再现性指不同的人在对同种特性进行测量时产 生的变差Master ValueB那个的再现性好?Gage R&R造成再现性误差的潜在原因零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操作者和方 法测量A、B、C零件类型时的平均差异仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C 仪器测量的平均值差异。注意：在这种情况下，再现性 误差通常还混有方法和/或操作者的误差。标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响。Gage R&R方法之间：由于改变测量点密度、手动或自动系统、归 零、固定或夹紧方法等所造成的平均值差异。评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经验所造成的平均值差异。推荐在为产品 和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法。Gage R&RGR&R一个测量系统的重复性和再现性的合成变差的估 计。GR&R变差等于系统内和系统间变差之和。Gage R&R计量型测量系统的GR&R分析Gage R&RGR&R分析的三种方法极差法:短期方法，快速的近似值均值一极差法:长期方法，将变差分解为重复性和再现 性。/M7附分析法:标准的统计技术，可将变差分为四类：零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用，以及量 具造成的重复误差。Gage R&R均值-极差法均值一极差法:是一种可同时对测量系统提供重复性和再现性的评估值 的研究方法。与极差法不同，它可以将测量系统的变差分成两个部分:重复性再现性 不能确定他们两者之间的交互作用。Gage R&R均值-极差（X-R）法是确定测量系统的重复性和再现 性的数学方法，主要步骤如下：1选择3个测量人（A,B,C）和10个测量样品（典型）。测量人应有代表性，代表经常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员 10个样品应在过程中随机抽取，可代表整个过程的 变差，否则会严重影响研究结果。2校准量具Gage R&R3测量，让三个测量人对10个样品的某项特性进行测量，每个样品每人测量三次，将数据填入表中。试验时要遵循 以下原则：盲测原则1：对10个样品编号，每个人测完第一轮 后，由其他人对这10个样品进行随机的重新编号后再 测，避免主观偏向。盲测原则2：三个人之间都互相不知道其他人的测 量结果。4结果分析判定准则Gage R&R评价人/试验#零件平均值12345678910A 10.29-0.561.340.47-0.80.020.59-0.312.26-1.3620.41-0.681.170.5-0.92-0.110.75-0.201.99-1.2530.64-0.581.270.64-0.84-0.210.66-0.172.01-1.31均值X a-极差Ra=B 10.08-0.471.190.01-0.56-0.20.47-0.631.80-1.6820.25-1.220.941.03-1.200.220.550.082.12-1.6230.07-0.681.340.2-1.280.060.83-0.342.19-1.50均值X b=极差Rb=C 10.04-1.380.880.14-1.46-0.290.02-0.461.77-1.492-0.11-1.131.090.20-1.07-0.670.01-0.561.45-1.773-0.15-0.960.670.11-1.45-0.490.21-0.491.87-2.16均值Xc=极差R c=零件均值x=Rp=Gage R&RR=(凡=X DIFF+&=+&c=。/评价人Max X=-Min X=R=*UCLr=KR=X。4=*2次试验D3.27,3次试验D2.58。.代表了单个极差的控 制限。将那些超出控制限的点圈出，识别原因并纠正。使用与开始时 相同的评价人及单位重复这些读数，或除去某些值并从保留的 观察值重新获得平均值，重新计算极差。=Gage R&R结果分析-图示法在进行其他统计分析之前，应先使用图表工具对 数据进行系统的筛选。从而找到变差明显特殊原因。Gage R&R极差图Appr A Appr B Appr C极差图-非层叠极差图-层叠Gage R&R在包括平均极差和控制限的标准的极差图上画出了由每个评 价人对每个零件测量的多个读数范围。从画在图中得出的数据分 析可以得出很多有用的解释。如果所有的极差都受控，则所有评 价人的工作状态是相同的，可以认为每人重复测量的重复性是一 致的。如果一个评价人不受控，说明他的方法与其他人不同。如果 所有评价人都不受控，则测量系统对评价人的技术很敏感，需要 改善以获得有用的数据。极差图可以帮助我们确定：与重复性相关的统计控制，测量 过程中评价人之间对每个零件的一致性。以上图形的评审显示评价人之间变异性是不同的，应分析并 消除其影响。Gage R&RR Chart by operator_ _ _ _ .32.1.0 o.o.o,o.6仁是-d E 8 sUCL=0.2403R0,09333LCL=0从图中我们可以获取什么信息?Gage R&R均值图均值图-非层叠均值图-层叠Gage R&R少于一半的点落在控制限外边：测量系统缺乏足够的分辨率样本不能代表期望的制造过程变差。多于一半的点落在控制限外边，测量系统能够充分探测零件之间的变差测量系统能够提供对过程分析和过程有用的信息OGage R&RXbar Chart by operatorAU EW-d E B SUCL=2.740L1ean=2.644LCL=2549BFL=-0 291X=-0.492IL=-0,693那组数据可以接受?Gage R&R结果分析一计算计算公式：fi=(R；+RB+Rc)/3XDIFF=MaxXA,XB,Xc-MmX；,Xc)重复性-设备变差EV=RxK!再现性-测验人变差 AV=j(Xdjff xK2)2-(EV2/nr)过程变差PVfep xK3R&R=/iEV2+AV2)总变差 TV=JR&R2+PV2)%EV=EV/TV%AV=AV/TV%R&R=R&R/TV%PV=PV/TVP/T=R&R/Tolerancen=样品个数厂每个人对每个样品的试验次数rKKi=6/d*22314.563.05测试人数K2323.652.70nK71.8281.7491.67101.62*AV计算中，如根号下出现负值，AV取值0Gage R&RTk或oT：总变差(Tota I Var i at i on)制造系统变差与测量系统变差的合成，用标准差表示。若所选 样本能代表实际的制造过程变差范围，其计算公式如下：TV=yl（GRR）2+（PV）2Gage R&R零件间变差(Part-to-part Var i at i on)o零件间的差异是制造系统造成的，因此，如果所选样本能代表 实际的制造过程变差范围，P僦是制造系统变差的标准差。限 R p/加*二 R?XK3户用勺计算中必须消除测量系统的影响。它是通过如下的计算 来达到的：评价人A测量了 1号零件3次，对其取平均，就消除 了量具的影响，评价人B、C同理取平均，再将三人的均值取 平均，就消除了人的影响Gage R&R测量系统的双性GR&R的计算如果总过程变差由SPC控制图中已知，并且其值以6o为基础，则它可以取代量具研究总变差（HZ）o由下列两个等式完成:=过程变差6.002）PV=.（GRR 厂这两个值（/你口户。可以替代前面的计算值。Gage R&RGR&R研究中的名词 EV=Equ i pment Var i at i on(Repeatab i I i ty)AV=Appra i ser Var i at i on(Reproduc i b i I i ty)R&R二 Repeatab i I ity&Reproduc i b i Ii ty PV=Part Var i at i on TV=TotaI Var i at i on of R&R and PV K1-Tr i a I,K2-0perator,&K3-Part Constantsrr&：/e=Q.34,7千攵件5Q济安k y voEV R x K.-O.3-4-1T wO SBOB f C aoiaaW上股住X5h+只重女仕不u吊现狂牛及古Lt人文 W OAVO&K.KSk T丽 V：玄K型上J-V anQ.46瓜萌次收Y.2O 8863O.S9O 一，O Auats xO.523F/一(。.2。1 88*1。y 3”二。-3n占仰融工红tlL和4代f*日足)h?侨人效E23 1K*0.707 165N3CiRR=mjr1*n 入,户。3.S1-1达受号为(丁 V99-looizrr Z7-J-1=-1 00(0.201 es/-|.-I-4B-IOJ=17.6NXv y ioo m，j=noo(o.22ea3/-i.t-as-io=NO.CM”c r/?/e-iooic/e/e ri j/O.2Oia82，02223?3=O.3OOT54件蚊；1270/707-1k=1oo【o 30e7一，4e，qy_3_O 531牛季(尸S FV=A.x AT?=-1.1056460.Qr-1 OOf 7,A7*l OQt，jdser.i46i。5O-0030eO.3Z2苴丁更上(TS _/-7(GRRn+尸JyO.3O57fi2-1.1。4562)=1 A461O7S91O0.35：O 337S。=A9 0.3146vY，Zr/e)X.=，oo，rd3dyo e 7 肛/*j木表 十/1之用理it裂 右 lilftr-G g 书 V M&A 烂 N手 T.wl 0Gage R&RGage R&R判断原则Ndc:Results好可以接受，视被测量特性的重要程 度和测量成本等因素而定。测量系统需要改进Gage R&RGRR的分析法提供测量系统的信息：重复性比再现性大-仪器需要维护-量具刚度不够-夹紧和检测点需改进-零件内变差（圆度，锥度等）过大 再现性比重复性大-评价人培训不足-刻度不清晰Gage R&RExce I计算示例Gage R&R41/。阳分析法:标准的统计技术，可将变差分为四类：零件、评价人、零件与评价人之间的相互作用，以及量 具造成的重复误差。使用Mintab分析,判定准则P/T%GR&R%GR&R方差N.D.C红灯I30%30%9%5黄灯10%10%1%10绿灯IGage R&RPerform gage RR studies with crossed designsEditableGage R&RGage R&for C13Gage name：Date of study:Reported by：Tolerance：Mise：Coaponents of VariationC13 by Cll2-0-2-1 2 3 4 5 6 T8 910CllC13 by C122-0-2-I I IABCC12R Chart by C12UCD：0.950R=0 369LCL=0iL=0.368X=-0.010LCL=-0.387C12 Cll Interaction1 2 3 4 5 6 7 8 9 10CllGage R&RM i ntab分析输出页面Two-Way ANOVATableWithInteract ionSource DFSSMSF PCll 988.83599.87066276.325 0.000C12 23.70101.8505251.804 0.000Cll*C12 180.64300.035720.623 0.867Repeatability 603.43890.05732Total 8996.6189Alpha to remove interactionterm=0.25Two-Way ANOVA Table W ithou工nteract ionSourceCllC12RepeatabilityTotalSS88.83593.70104.081996.6189MS 9.87066 1.85052 0.05233188.61535.361P 0.000 0.000F 9 2 8 9D 7 8Gage R&RSourceTotal Gage R&RRepeatabilityReprodueibilityC12Part-To-P artTotal VariationVarComp 0.11227 0.05233 0.05994 0.05994 1.09093 1.20320%Contribution(of VarComp)9.334.354.984.9890.67100.00SouxceStdDev(SD)Study Var%Study Vax(6*SD)(%SV)Total Gage R&R0.335072.0104230.55Repeatability0.228761.3725120.86Reproducibility0.244834t?8yu C 1.46895 J CT,2G004-22.32C12Part-To-Part0.244831.0444722.3295.22Number of Distinct Categories=4Gage R&R计数型测量系统分析公差下限公差上限Gage R&R计数型测量系统分析计数型测量系统属于测量系统中的一类，其测量值是一种 有限的分级数。与结果是连续值的计量型测量系统不同。最常见的是go/n。go量具，只可能有两个结果。前面所描 述的分析法不能用于评价这种系统。福特特殊要求：计数型量具研究应该使用50个零件,3个人,进行3次测量。抽样要包括对被测量和预期制造变异范围的每个准则：在规范内的零件；超出规范的零件Gage R&R计数型测量系统分析的方法风险分析法-假设检验分析-信号探测法解析法假设检验分析一交叉表法交叉表法用来分析测量人测量一致性下面是一个交叉表试验，由A,B,C三个人分别重复测量 50个样品三次，结果如下：Gage R&R计数型研究数据表零件A-lA-2A-3B-lB-2B 3C-lC-2C-30 准 11311111111111076901311111111110.509015十一3000o0000000576459400000000000.566152500000000000 57O3Z5611011010010.544951X711111111110.465454X811111111110.502295十一9000o0000000.4378171011111111110.515573士.1111111111110.4SS9051200000000000.55091SX1311111111110.542704一1410111100:0.45451SX1511111111110.5173771611111111110.531 史 9一1711111111110.519694IS11111111110.4S41671911111111110.52C49d20111111111:0.4772362111010101010.452310X00101010100.545(504X2311111111110.5290652411111111110.5141922500000000000.599581Ga2601000000100.547204X11111111112S11111111110.521612?011111111110.5237540000010000.561457X3111111111110.5030913211111111110.5058503311111111110.467613一3400100101100.449696X3511111111110.49S69S3611011110110.543077X3700000000000.4092383S11111111110.4SS1S43900000000000.4276874011111111110.5011324111111111110.5137794200000000000.5665754310111111010.462410X4411111111110470S32*45000000000004124534611111111110.4934414711111111110.4S637O4S00000000000.5S7S934911111111110.4S3S035000000000000 446697(1)指定为可接受判断，(0)为不可接受判断。表中的基准判断和计量基准值不预 告确定。表的“代码”列还用“-、“+”、“X”显示了零件是否在第III,II,I区域Gage R&R假设检验分析一交叉表法P0和pe的计算P(AO)=50/150,P(B0)=47/150P(A1)=100/150,P(B1)=103/150P(A0B0)=(50X47)-4-(150X150)=0.104P(A0B1)=(50X103)-4-(150X150)=0.229P(A1B0)=(100X47)-4-(150X150)=0.209P(A1B1)=(100X103)-4-(150X150)=0.458期望值的计算AoB0的期望值二 0.104X150=15.7AB1 的期望值二 0.229 X 150=34.3AiB0的期望值二 0.209 X 150=31.3A|B|的期望值二 0.458 X 150=68.7Kappa统计量的计算p0=(44+97)/150=0.94,pe=0.104+0.458=0.562AB的 Kappa=(p0pe)/(1 pe)二(0.94-0.562)/(1-0.562)=0.86Gage R&R示歹|J：A与B交叉表B总计.001.00A.00 计算44650期望的计篁15.734.350.0L00 计苴397100期望的计算31.368.7100.0总计 计算47103150期望的计篁47.0103.0150.0A与基准判断交叉固1E准总计.001.00A.00 计算45550_.期望的计算16.034.050.0L00 计菖397100期望的计苴32.068.0100.0总计 计算48102150期望的计算，S,0102.0150.0Gage R&RKappa统计量的计算结果如下:评价人之间KappaABCA0.860.78B0.860.79C0.780.79评价人与参考值ABCKappa0.880.920.77Gage R&RKappa值的参考评价准则:Kappa值结论-10完全随机一致，小可接受0.6部分随机一致,部分一致，小可接受20.6临界状态,可接受，需大力改进NO.7良好,需要改进20.9非常好,需维持Gage R&R小样法Mini tab演示File Edit Msnip Calc Stat Graph Editor Window Help Six Sigjna _ 曰 X百旧|昌I X陶僮|一|El|EB|暨闺用 寓闾制4|1|t|扇隔和,匐固.C1-TC2-TC3.TC4-TC5.TC6-TC7-TC8C9C10 AAttributeAppraiser 1 Trial 1Appraiser 1 Trial 2Appraiser 2 Trial 1Appraiser 2 Trial 2Appraiser 3 Trial 1Appraiser 3 Trial 2r a1PassPassPassPassPassPassPass2PassPassPassPassPassPassPass3PassPassPassPassPassPassPass4PassPassPassPassPassFailPass5FailFailFailFailFailPassFail6FailPassPassPassPassPassPass7PassPassPassPassPassPassPass8PassPassPassPassPassPassPass9FailFailFailFailFailFailFail10PassPassPassPassPassPassPass11PassPassPassPassPassPassPass12PassPassPassPassPassPassPass13PassPassPassPassPassPassPass14PassPassPassPassPassFailPass15FailFailFailFailFailPassFail16PassPassPassPassPassPassPass17PassPassPassPassPassPassPass18PassPassPassPassPassPassPass19FailFailFailFailFailFailFail20PassPassPassPassPassPassPass21PassPassPassPassPassPassPass22PassFailFailPassPassPassPass23PassPassPassPassPassPassPass24PassPassPassPassPassFailPass25FailFailFailFailFailFailFail26PassPassPassPassPassPassPass27PassPassPassPassPassPassPass28PassPassPassPassPassPassPass29FailFailFailFailFailFailFailVGage R&RKIHITAB-ATTRIBUTE KSA.IP J国画区）File Edi t Manip Calc Stat Graph Edi tor Window Help Six Sigma诩。|昌I.|电HI I Ej,固1 8g|医国E 0|9阚国后|因虐尸创：SessionDsts cf study 1 0?2001Reccea cy jc=-=r-isrre of prcouct XYZ Fec-onMiseAssessment AgreementBtv/een Appraisers：3e3snienr AgreenienuInspected#Matched Percent)95.0%CI30 24 80.0(61.4,92.3)Matched:All appraisersr assessments agree wirI Appraisers vs StandardWithin AppraiserAppraiser vs Standard1+Y 95.0%Cl Percent33三 godo o 8 7 caoajdtse233,enr AgreementInspecred 4 1-iatched Fercenc(%)95.0%2130 23 76.7 57.7.90.1)I eo-60-I TomI i i50c Se TanAnnraiaori5KIAppraiser,C1-TC2-TC3.TAttribute Appraiser 1 Trial 1Appraiser 1 Trial1PassPassPass2PacePaceDoec onn o n n3PassPassPassPassPassPassPass4PassPassPassPassPassFailPassFailFailFailFailFailPassFail6FailPassPassPassPassPassPass71PassPassPassPassPassPassPass.Current Worksheet Worksheet 1Vi ew14.44Gage R&RAttribute MSA-MINITABAssessment AgreementWithin AppraiserLower variation withinHigher variation80within appraiserNot included if no“Known”Gage R&REach Appraiser vs.Sten4ardAssesrent AzeetnentAcpzalcer 4 Inrpezted i Mat rhe d Ferrent，引 95 八 CIRob 30 28 77.9 92)Sue 30 29 96.7，叼2-.-Tom 30 24 吧9/61.%92.3)Matched:Appraiser*a as re as went across t rislr 内s with standard.Assesrent DisareenrentAppraiser 4 Para.Fail Ferment(g)，Fail/Pass Percent(、；Mixed Pere-Bob 1 3.3 1 1/173X 0Sue 1 3.3 0 0.0 0Tom 1 3,3/0 0.0/54 Pxas/Fai-11 Assetsments azress triali=Pms,standard=Fa1L，Fa=：Assessments amss trtali=Fail/staniard=Fys.i Mixed:JUsesroents azross trials ar*not identiral*Berwyn AppmiwivA3s3scent AzeementI Inspected i Xaxzhed Percent(l)9九八 Ct24 _i Mtzhed:All arcraxsers0 4rsessrnents agr*e with eazh ztber-All Appratwri va.StandardAssessment Xreement4 Inspected t Matched Perrent、95.0Q Ct30 23 76.7/先。一市丁*Mxt zhed:All arcrxxsers1 xssessrentt agree with standard*Individual vs.Standard2ntP)n也 Disagreement assessment(repeatability)Between appraisers(reproducibility)Total agreement(against known)Gage R&R三：GR&R示例，GR&R分析使用M i n i tab I e作Gage R&RCurrent Worksheet Worksheet 1-handbook.1PJEorksheet 1|y|File Edi t Data gale Graph Editor Tools Window Help Igjj xj髭IH昌名电（gs 国 M0号 也显1 为邕第=1 编7sClC2-TC3C4C5-TC6C7C8-TC9CIOCllC12C13 Part1Operator-1Data1Part2Operator-2Data-2Part3Operator-3Data-311A0.291由0.411A0.6422A-0.562A-0.682A-0.5833A1.343A1.173 A1.2744A0.474A0.504A0.6455A-0.805 A-0.925A-0.8466A0.026A-0.116A-0.2177A0.597A0.757A0.6688A-0.318A-0.208A-0.1799A2.269A1.999A2.011010A-1.3610A-1.2510A-1.31111B0.081B0.251B0.07122B-0.472B-1.222B-0.68133B1.193B0.943B1.34144B0.014B1.034B0.20155B-0.565B-1.205B-1.28166B-0.206B0.226B0.06177B0.477B0.557B0.83188B-0.638B0.088B-0.34199B1.809B2.129 B2.192010B-1.6810