msa操作手册doc甲上.docx

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msa操作手册doc甲上

統計製程品質管理系統

（甲上SPCV8.05）

MSA儀校模組操作手冊

（適合品保課,及從事儀器校驗的人員）

目錄

3.8MSA操作說明-----------------------------------------------------------------------------------------2

四、品管指標公式----------------------------------------------------------------------8

ＭＳＡ模塊操作說明

1.儀器類別設定

儀器的分類，可根據儀器的特性來進行分類，當存在此類型的儀器時，不通將此類型刪除，必須將此類型之儀器刪除後方能進行刪除。

儀器類別也可進行階層管理。

類別編號：

方便電腦化作業，為關鍵值，不能為空，不能重複；

類別名稱：

不能為空，建議不要重複；

上層類別：

所屬類別，系統自動產生樹狀結構，如清除請按＜Del＞鍵，為空為最上層類別。

2.量測儀器設定

儀器編號：

不能為空，不能重覆，建議設定前進行規劃，設定好後請不要任意進行改動；

儀器名稱：

不能為空，可以重覆，如不同編號的儀器可能名稱都是相同，既同一類儀器；

所屬類別：

不能為空，此處有權限控制，如果用戶有類別限制，則只能對此類別及下屬類別處理資料；

所屬工序：

儀器所在部門，由此部門負責管理，有權限控制，移轉作業時自動改變此部門資料；

其他設定，請參照儀器說明書進行設定．

3.計量型ＧＲＲ分析

“GRR”即測量儀器之重複性與再現性分析；而測量系統的波動（重複性、再現性）則不僅與測量儀器有關，而且與操作者、零件間本身的差異等有關。

所以我們將先考察量具、操作者和零件間差異引起的測量波動，最後再加以綜合，以衡量測量系統是否可接受。

1.重複性分析：

由一個評價人採用同一種測量儀器，多次測量同一零件的同一特性時獲得的測量值變差稱為量具的重複性（或稱為測量系統的重複性），簡稱重複性，記為EV。

測量過程的重複性反映測量系統自身的變異。

量具的重複性好，說明重複測量值的變化差小。

2.再現性分析：

由不同操作者採用相同量具，測量同一零件的同一特性所得重複測量的平均值的變差，稱為量具的再現性（或稱為測量系統的再現性），簡稱再現性，記為AV。

在再現性的定義中，量具是相同的，零件是相同的，只是操作者不同。

所以一個測量系統的再現性，主要反映操作者在測量技術上的變差，簡單地說，再現性就是操作者引起的測量誤差。

（１）分析資訊

分析單號：

不能為空，不能重覆，新增時如為空，保存時系統自動帶出單號；

分析儀器：

線性分析的儀器編號，必須存在此儀器；

分析場所：

分析之所在部門位置，設定位置：

〔基本資料〕－＞〔部門設定〕；

分析時間：

新增時自動帶出系統時間；

測量精度：

精確小數位數，顯示及計算用；

零件資料：

包括所測量之零件編號、零件名稱及零件規格；

測量特性：

對零件測量的部件名稱或測量屬性；

測量人數：

不能為空，１～５人；

零件數量：

不能為空，１～１５個零件；

測量次數：

不能為空，即每個零件所測樣本，１～１５次；

分析結果：

此次分析之結論。

系統自動算出，結論請參考附帶相關資料。

（２）分析數據

系統根據分析資訊中的“測量人數”、“零件數量”、“測量次數”自動生成以下表格，白色框為可輸入的部份，而其他數據動態計算得出。

（３）測量人員

系統根據分析資訊中的“測量人數”自動增加測量人員記錄，可記錄每位測量者的名稱及相關資訊，在分析報表中可以顯現出來。

（４）图表分析

　　　直接點擊＜圖表＞可彈出圖形分析對話方塊，進行圖形報表選擇．

ＰＳ：

ＧＲＲ報告可同時支持第二、三版本的ＭＳＡ手冊。

相關設置請參考系統參數設置。

4.計數型ＧＲＲ分析

分析資訊設定，請參照計量ＧＲＲ分析。

分析資料，請在白色框內雙擊滑鼠來選擇＜Ｐａｓｓ＞或＜Ｆａｉｌ＞

5.儀器穩定性分析

穩定性分析是通過估計測量過程隨時間的變差（量具穩定性）來定量表示過程的穩定性。

通過使用控制圖來確定統計穩定性。

控制圖可提供方法來分離影響所有測量結果的原因產生的變差（普通原因變差）和特殊條件產生的變差（特殊原因變差），通過對控制點的分析來確定此測量系統是否穩定。

控制圖的分析可參考SPC之控制圖分析方法。

（１）分析資訊

分析單號：

不能為空，不能重覆，新增時如為空，保存時系統自動帶出單號；

分析儀器：

穩定性分析的儀器編號，必須存在此儀器；

分析場所：

分析之所在部門位置，設定位置：

〔基本資料〕－＞〔部門設定〕；

建立時間：

新增時自動帶出系統時間；

測量零件：

需進行測量的零件名稱；

測量單位：

測量零件的測量刻度值；

測量人員：

量測數據之人員；

測量組數：

需測量零件的總樣本組數；

樣本數量：

每一組樣本的測量數量；

測量精度：

精確小數位數，顯示及計算用；

分析結果：

此次分析之結論。

系統自動算出，結論請參考附帶相關資料。

（２）分析數據

系統根據分析資訊中的“測量組數”及“樣本數量”自動生成以下表格，輸入測量時間及每個零件樣本之測量值，系統自動計算出分析結果，並可以圖形方式顯示出來。

6.儀器線性分析

在測量儀器的工作範圍內選擇一些零件可確定線性。

這些被選零件的偏倚由基準值與測量觀察平均值之間的差值確定。

繪製線性圖來分析偏倚與基準值之間的關系，線性圖就是在整個工作範圍內的這些偏倚與基準值之間描繪的。

如果線性圖顯示可用一根直線表示這些標繪點，則偏倚與基準值之間的最佳線性回歸直線表示這兩個參數間的線性。

線性回歸線的擬合優度（

）確定偏倚與基準值是否有良好的線性關系。

如果回歸線有很好的線性擬合，那麼可以評價線性幅度及線性百分率來確定線性是否是可接受的。

（１）分析資訊

分析單號：

不能為空，不能重覆，新增時如為空，保存時系統自動帶出單號；

分析儀器：

線性分析的儀器編號，必須存在此儀器；

分析場所：

分析之所在部門位置，設定位置：

〔基本資料〕－＞〔部門設定〕；

分析時間：

新增時自動帶出系統時間；

測量人員：

量測數據之人員；

評價人員：

分析此作業之結果的人員；

零件數量：

不能為空，１～１５個零件；

測量次數：

不能為空，即每個零件所測樣本；

測量精度：

精確小數位數，顯示及計算用；

分析結果：

此次分析之結論。

系統自動算出，結論請參考附帶相關資料。

（２）分析數據

系統根據分析資訊中的“零件數量”及“測量次數”自動生成以下表格，輸入基準值及每個零件樣本之測量值，系統自動計算出分析結果，並可以圖形方式顯示出來。

品管指標公式說明

1.計數值管制界限公式:

1.P管制圖:

（各組的不良率）

 （各組不良率的平均值）

2.nP管制圖:

3.C管制圖:

4.U管制圖:

2.計量值管制界限公式:

1.Xbar-R管制圖:

       計算各樣組的平均數                                        計算這些組平均數的平均數

2.Xbar-S管制圖:

計算各樣組的平均數                                       計算這些組平均數的平均數

3.Xmed-R管制圖:

計算各樣組的中位數                             計算這些組中位數的平均數

4.X-Rm管制圖:

5.直方圖:

公式：

k=1+3.32log（n）

             k：

組數

             n：

測定次數

計算全距：

由全體數據中找出最大值與最小值之差。

決定組距：

為便於計算平均數與標準差，組距常取2、5、10的倍數。

組距=全距/組數

組中點=（上組界+下組界）/2

決定各組之上下組界：

先求出最小一組的下組界，再求出上組界依此類推，計算至最大一組之組界。

最小一組下組界=最小值-測定值之最小位數/2

最小一組上組界=下組界+組距

3.品管指標定義:

1.規格標準差σs

σs讀做SigmaSpec是指規格標準差，必須含有規格三要素（規格上限,規格下限,規格中心），才能得出規格標準差,其計算方式如下：

假設標準差為3倍標準差（或稱標準差水準為三）時，其σs計算如下：

假設標準差為6倍標準差（或稱標準差水準為六）時，其σs計算如下：

2.製程標準差σa

σa讀做SigmaActual是指製程標準差,即是產品在製程中變異性的體現.工業產品有趨向於均衡中心的傾向（集中趨勢）,平均數即為表示群體均衡中心之統計量,而變異性即表示群體中各個體的差異情形（離中趨勢）.所謂離中趨勢,也即變異的大小有多少?

此種變異性之指標,一般以全距、平方和、變異數與標準差表示之.在應用統計上,變異性與標準差的觀念非常得要,以下是標準差的公式,也即變異數的開平方:

 計算步驟:

1）計算各組和及其總和

2）計算各組平方和及其平方總和

3）計算各組偏差平方和及偏差總平方和

4）計算各組變異數及標準差

3.製程準確度Ca（Capabilityofaccuracy） 

實際製程的平均值ｘ,與規格中心SL之間的差異愈小愈好，而Ca值是衡量製程之平均值與規格中心值之一致性．

Ca=L1/L2

L1=X─SL

L2=（USL—LSL）/2

實際應用:

4.製程準確度Cp（Capacityofprecision） 

製程準確度（Cp）表示生產能力滿足公差範圍要求程度的量值.它是公差範圍和製程能力的比值.Cp值是在衡量製程之變異寬度與規格界限範圍（規格公差）相差的情形.若Cp值愈小,表示產品之品質特性變異性愈大,所以製程能力差;反之,若Cp值愈大,表示產品品質特性變異愈小,精密程度高,製程能力佳.

5.製程能力指數Cpk （CapabilityofProcess）

在製造過程中,製程能力又稱工序能力。

指在製程中人、機、料、法、環（4M1E）諸因素均處規定的條件下，操作呈穩定狀態時所具有的質量水準，,即製程處穩定狀態下的實際加工能力。

它是製程中可以度量的特性，它是用製程受控條件下，產品管制特性值的波動度（分散性）來描述。

影響製程能力指數有三個變量，限產品質量規範（公差範圍T），製程加工的分佈中心Xbar與規格目標的偏移量（ε）；製程中的管制特性值的分散程度,即標準偏差（σ），因此,提高製程能力指數的途徑有三個：

減少中心偏移量（ε），減少標準偏差（σ），增大公差範圍（T）。

6.績效管理指標Ppk （PerformanceofProcess）

又稱期初製程能力指數,產品在實驗或小批量生產時可以用到.

   說明:

 1. k為總組數,n為每組樣本數

              2.σs為規格標準差,與製程標準差不同. 

7.百萬分之不良數PPM（PartPerMillion）

PPM（PartPerMillion）:

製程中產生出來的百萬分之不良數.分動態PPM與靜態PPM.

   DPM（DefectPerMillion）:

指製程中產生出來的百萬分之缺點數.

（一）在統計算術上的概念中

1/100=10/1,000=100/10,000

=1,000/100,000=10,000/1,000,000

=10,000PPM

（二）在品質管理OC曲線抽樣理論上的概念中

1/100≠10/1,000≠100/10,000

≠1,000/100,000≠10,000/1,000,000

≠10,000PPM

（三）PPM之計算-理論值

以動態理論，中心會左右移動1.5σ，實際水準為6σ，6σ-1.5σ=4.5σ，查表得知4.5σ=0.000003398，換算後等於3.398PPM。

動態PPM=Max{Φ[（LSL-Xbar）/σ+1.5]+Φ[（USL-Xbar）/σ+1.5],

Φ[（LSL-Xbar）/σ-1.5]+Φ[（USL-Xbar）/σ-1.5]}

以靜態理論，6σ-0σ=6σ，查表得知6σ=0.000000001=轉換後等於0.001PPM，但需乘以2，所以PPM=0.002。

靜態PPM=Φ[（LSL-Xbar）/σ]+Φ[（USL-Xbar）/σ]

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