美版minitab计算msa教程

哈喽，各位朋友，大家好，我是何茂林，那我看到有朋友呢在留言啊，想去学习一下测量系统分析，那么对于这一块的话呢，确实我在这些平台上分享的小视频呢，确实不多啊，为什么呢？ 因为对于我来说的话呢，我觉得这个模块啊，他应该是一个系统学习的模块，不是说我通过分享几个小视频就能够确保大家都能够学会啊，像我们平常培训的话呢，光 mac 这个模块我们就有两天的一个培训内容。 那既然有朋友感兴趣啊，那这边的话呢，我今天的话呢就来，呃，其实呢是也写了一篇文章啊，这个文章的话呢，应该在我们下周啊，就是九月份第一周啊，他的这个微信公众号里面，我们的微信公众号里面应该会做一些呃相关的发表啊，如果大家感兴趣的话呢，大家可以去看一下啊，可以去看， 那我们今天的话呢，就文章大家下周可以去看啊，我们今天的话呢，先把这个呃操作的内容呢，我们用视频的形式啊，来给大家做个说明啊，给他做个说明。好，那我们首先来看一看啊， 那么用 metam 键做啊，我们今天讲的是一个可重复测量的啊，这这么一个测量系统分析的案例，那么我们对用 metama 键做可重复测量系统分析的话呢，我们会有一些数据，然后的话呢会得到一些统计和图形的结果。那我们今天的话呢，首先就来看一看， 从一开始的准备到操作到结果解释啊，我们怎么用 excel 软件呢来完成我们对于这个可重复测量啊，他的这个规划解读啊这一块。好，那我们首先来了解一下我们的这 一个问题的背景啊，那这边的话呢，是这个案例啊，它是来自于我们的呃，蓝皮书啊，学六四个码，学 metal， 大家都喜欢看这个蓝皮书啊，第最新版本第三版的四百零八页啊，大家感兴趣的朋友可以去翻一下啊，里面的一个案例。 那这案例的话呢，是对这个糖果包啊来做测量啊，他的重量来做测量。那这边的话呢椅子啊椅子，他的公叉带宽呢是四十五点五，正负零点五。 那这边的话呢，我用红色字体给大家标出来了啊，这边告诉你什么呢？这边他告诉你是我的公差贷款是正负零点五，所以说公差 工商上线减工商下线等于一啊，这边呢十个部件，十个包裹啊，十个糖果包，然后呢随机换测了三个人啊，随机挑选三个人， 每个人呢对每个糖果包随机测量了三次啊，这是打乱顺序测量的。那么这句话呢，有一点要说明一下啊，我们在看一些书籍的时候， meta 的操作书籍六十个嘛，相关的书籍， 他会给你案例的背景，然后呢给出来相应的案例的数据。但是其实对于我们自己 实际工作当中做测量线分析，其实我们只有什么？我们只有一些想法，比如说我们有十个部件啊，随机选十个部件，随机选三个人，然后呢每个人带每个部件重复再量三次，那我们其实是没有数据的啊，所以说对于我们 实际工作当中做测量系统分析的话呢，我们需要做的第一步干嘛呢？我们第一步要安排测量的实验，那这个安排怎么安排呢？也就是什么意思？就是我们这个数据表，我们先把这个表啊，要把它生成， 我们一开始是什么，现在是没有数据的，没有表的，那我们首先要去排随机化的测量实验，那怎么排呢？这个呢， meta 软件当中也可以搞定，不管是可重复的还是不可重复的 啊，还是破坏性的。密开软件也可以做啊，那我们今天讲的是可重复的，这个比较简单一点啊，三个人，十个部件，每个人的每个部件重复生长三次。好，那下面的话呢，我们用密开软件来操作一下，怎么做呢？点击统计， 选择质量工具啊，这个我们是放在了良具研究下面啊，那么这边的话呢，我们首先来看一看，叫创建良具啊，那啊研究工作表啊，我们用这个窗口进来 十个部件啊， c、 d 取十个部件，一到十编号三个人，比如说 a、 b、 c 啊，这个中英文都可以。这边的话呢，最少 啊，最少每个人对每个部件重复测量两次啊，最少两次啊，这的话呢，我们这边呢是测量了三次，重复测量三次。 好，然后呢我们还有一点要做到随机化啊，打乱，迅速去盲测。那怎么做到盲测呢？我们点击这个里的选项，在选项当中的话呢，我们其实默认已经勾选了，再操作内部随机化就可以了。好，至于什么叫操作内部随机呢，我们来看一看，点确定点确定 好。那这样的话呢啊， meta 软件呢，它就会自动帮我们去生成，一共多少次呢？ 十个部件，三个人，每个人对每个部件重复测量三次，十乘以三乘以三，一共是九十次的测量，那这个九十次量怎么做到所谓的随机呢啊？这边的话呢，我们叫操作员内部随机。什么意思？ 比如说按照我们这里生成的随机化的顺序，比如说我们先干嘛先把编号为六的部件给 a 去测，然后呢？把测量结果啊，把测量值呢，你把它啊记录下来啊，停到这里来，然后呢？哎， 六号部件测完以后，哎，这个 a 这个人别走啊，我再拿编号为二的部件给 h 测测量结果，把它记录下来，当然呢， a 这个人他是人呐，操作员他是不知道这个编号的，看不到 啊，然后呢，这就所谓的叫操作员内部把这个十个编号啊部件编号把它打乱，给他撤啊，这个叫操作员内部随机。 好，那么我们完成了这个测量过程以后呢，我们得到了相应的测量数据，我们把数据打到密码软件当中来，下面的话呢，就是进行密码软件来做相应的啊，这个这个测量性的分析。 好，那我们这边呢，我们也来操作一下，怎么分析呢？点击统计，选择质量工具 两句研究啊。这边的我们写的什么呢？写的交叉，那有人会问老师，什么叫交叉，什么叫欠套，什么叫扩扩展呢？他们这有什么差别呢？ 那这个呢，确实呢，有很多概念性的东西啊，如果大家感兴趣的话，最好是系统呢，去参加一下两天的 mac 的培训。好吧，当然我们后面呢也有机会啊，会给大家来去做一些相应的概念的介绍，好证明我们这个是叫可重复的 啊，可重复的这个是呢，是一个叫交叉的车辆交叉，谁跟谁交叉呢？部件和人之间成了交叉关系。 好，那这边的话呢，我们啊，因为我们刚把这个数据已经给大家操作了一遍，说这个他的这个操作记录会记录下来啊，操作步骤会记录下来，那这边的部件，对部件就是这里的糖果包了， 操作完呢？对 cad 操作完，测量结果呢？对测量结果啊，这个实力是没有啊，你要实体输入一下啊，好，然后这边的话呢，还有两种方法，一个叫方则分析方法，一个叫 xbox 和 r 的方法。这两种方法的话呢， mit 软件默认的又是方式分析方法。那至于下面的这个 xbox 和 r 的方法的话呢，这个呢，是绝大部分 excel 模板用来做测量系统分析的方法啊。 x 八均值而极差啊，最大值减最小值的那个极差，说这个均值啊，比较好算，这个极差，最大值减最小值的极差呢，也很好算。所以说绝大部分的 excel 模板做 mac 啊，都是用这种比较好算的。这种 x 八和 r 的方法呢，来编辑相应的模板。但这个方法哪个方法比较好呢？我们等一下呢，也可以利用这个数据啊，来给大家做个比较顺便的话， 那我们也可以来说明一下，为什么做测量性的分析 excel 是不行的啊？我们这边呢，先改用一下默认的算法是方车分析方法。然后的话呢，这边还有一些极大的选项啊，比如说这里的良具信息， 在良具信息当中的话呢，你可以填入啊，你测量用的什么良具？他的名字什么啊，什么时候啊，测量的啊，谁谁谁谁测的 啊，他的报表人是谁负责的啊？用的是这个良居工差是多少？有没有需要备注的信息？你需要填的，那这边的话呢啊，最好是啊，就是对于企业里面做测量系统分析的话呢，我是希望大家在这里的话呢填录一下这些信息啊，当然一般我们这上课的话呢，这边我们就不填了啊。 好，另外还有一个地方要指定一下，就这里的选项当中的话呢，我们需要告诉我们的公叉带宽啊， 产品的工资贷款，这里呢是四十五点五正负零点五，所以它的工差贷款呢，等于一啊，等于一啊。好，这边呢我们点击确定好，然后点确定 好这句话呢，我们会得到一个既 meteor 软件默认的算法方插分析方法的结果啊，它有这边呢有方插分析表，有方插分量表，有梁具评估表，然后呢下面呢还有很多的图形， 那这个一般怎么看呢？其实很简单，如果要我来建议的话呢，我一般建议大家先看一看这个良具评估这一块，那么这一块怎么看呢？其实呢大家我们这边会有两个值，一个呢我们把这个给他画一下啊， 这边有两个值，一个叫做百分之研究变异哎，一个叫什么呢？我给大家一个是合计两句对应的百 百分之年旧变异百分，这里是多少呢？这里是百分之三十三点五六，这个值呢其实就是我们平常大家经常提到的叫什么 gager and r， 叫 g r r 啊，我们或者说百分之 g r 啊，这就是我们说的 g r， 那这个指的话呢，对吧？ g r， 我们叫做过程比，那这个指的话呢，它是把测量系统变异啊，一个呢是把测量系统的变异跟什么跟我们的 总的变异去比啊，这个比值叫做过程比，就是我们说的 gr 了，那还一个比值呢，就是把测量系统变异跟公差公差去比，得到一个所谓的公差比 啊，当然这两个值，比如说这边呢，假如说是一个一般特性啊，我们可以把这两个值呢跟百分之三十去比，那很明显的话，这两个值啊，一个是百分之三十 三点五六，一个呢是百分之四十点五六，这两个字呢都是大于百分之三十，那这两个当中只要有一个啊大于百分之三十，那我就认为当前车辆系统是不合格的， 那这边还有一个值呢，也有朋友可能比较喜欢去看啊，这个呢叫可区分类别数啊，就大家所说的 n、 d、 c， 对吧，一般我们要大于等于五了，那很明显这里等于三啊，它是小于五的，所以说这三个指标你不管看哪一个，我们得到的结论是当前车辆系统是不合格的。那如果 我们改用一下 excel 当中的算法，大家会出现什么情况呢？我们可以看一下我们点击编辑上下多少框，然后呢，假如说我们改用一下 excel 当中的 x 八和 r 的方法，我们也来看一下。好，这边的话呢，我们也是点击一下选项啊，在选项当中，我们告诉一下它的 公差贷宽也是等于一，点击确定，点击确定。好，那我们来看一看，如果我们用 excel， 同样一种数据，你用 meta 软件默认的方法分析方法算，得到的结论是，当前车辆系统不合格。但是如果同样一种数据，你用 excel 模板来算的话呢？你会发现什么问题呢？你看一下 绝大部分模板得到结果，你看它的过程比百分之二十四点二九，公差比呢？百分之二十五点八四，可区分类别数， n、 d、 c 呢？刚好得有啊，如果没有百分之三十为界 迷彩软件发家分析方法，得到结果是当然车辆系统啊，当前车辆系统不合格。如果你用 excel 当中的 x 八和 r 的方法得到的结论是，这两个字呢，都是小于百分之三十， 对吧？然后呢， n、 d， c 呢，刚好等于五，所以说，你用 excel 当中的算法呢，得到结果呢，就是 合格的啊，同样的数据，你用 excel 算合格，你用 metal 算不合格啊，但那是这种情况，是应该开心吗？啊，大家可以想象一下，如果比如说同样的数据啊，你们公司没有买 metal 啊，你用什么呢？你用你上模板去算结果，算出来结果呢？这个报告呢，是没有问题的，是 ok 的。然后呢，你把这个报告数据发给客户，哎，你的客户呢，刚好又买了软件，然后呢，同样的数据，他用 meta 软件方法分析的方法去算一遍，得到结果，跟你的结果 刚好相反，你很开心，报告是合格的，但是他用 meta 软件跑一次发现不合格，这种情况就比较糟糕了。那为什么会存在这个差异呢？我们可以来做个比较啊。怎么做比较的话，这边我们教大家一种办法啊，我们在 meta 软件 新版本的这个导航器这个窗口当中，我们可以鼠标左键双击第一次方插分析方法的结果啊，这是第一次方插分析方法结果，然后在第二次 x 八和 r 方法这里呢，右击 这边呢，我们有一个叫在分割视图当中打开，我们点一下，然后的话呢，我们再点击一下左下角，把这个导航器呢把它关掉，让我们的这个工作窗口放大一点。 好，那这边的话呢，我们可以来左右比较，一个是左边的 metime 的算法，一个呢是呃右边的 excel 当中的算法，那么我们来看一看这两个有什么差异呢？这两个算法为什么会有差异呢？差异的地方在哪里呢？他们差的地方主要是在于这里， 我们用 meta 软件默认方车分析方法，它的这个结果当中啊，多了一块，多了一个什么东西呢？多了一个叫 交，呃，检验员与部件啊，这里是糖果包啊，检验员与部件之间的交互作用，而 x 八和 r 的算法呢，他把这个交互作用啊直接删掉了。好，那么关键就是在于这里的交互作用该不该删，能不能删， 那怎么看能不能删呢？好，我们看一看方扎分析方法上面，我们往上面走，看什么呢？我们来看一看，在这上面的话呢，还有个叫方扎分析表， 在方式分析表当中，我们可以看一下糖果包与部件啊，这个糖果包与人，部件和人之间的交互作用，它的批值， 那很明显这里批值是小于啊，小于零点零五的说明什么？鸟，说明这里的交互作用是显著存在的啊，那么说明什么鸟？既然是显著存在，那我们就不 不能删啊，这里的骄傲纵是显著啊，效应是显著的，我们就不能删，但是你用 x 霸和 r 的方法啊，他直接把这个骄傲纵把他删掉了，那么他这个结论呢，就是蠢 啊。所以说对于这种数据的话呢，你用 me time 两天算和 excel 算 excel 的结果就是错的。但是有时候的话呢，如果这里的交互作用 它的 p 值大于零点零五，交互作用不显著，那你就可以把它踢掉。这时候的话呢，你用 meter 软件的算法和 excel 的算法呢，它就是一致的，所以说有时候一致，有时候不一致，所以说最好的办法就是干嘛呢不能用 啊， excel 啊，他可能会有输错，就最好的办法是用迷彩软件默认的发在分析方法，如果这里的交征不显著，他会自动帮你删。好吧，好，这是解决大家一个问题啊，那么既然 excel 当中算法是有问题的，那 我们就只来看一看这个方差分析的算法。那么通过刚刚方差分析算法，我们刚刚初步的那个什么结论呢？当前测量系统是不合格的，过程比公差比 ndc 啊，都是不满足要求好，那么不满足要求 它是什么原因导致的呢？是吧，那这个呢， excel 没办法去帮你去找原因，那么 meta 软件可以帮你找原因，怎么找呢？其实测量系统分析啊，其实是一个，它的本质呢，是一个变异源的分析， 你当前车辆系统的变异很大，导致当年车辆系统不合格，他的过程比比较大，公差比比较大，那什么原因导致的呢？我们首先来看一看，我们从上往下看 走，我们来看一下方程分析表，在方程分析表当中，我们可以看到这里呢有三个批值，而且三个批值都是小于 d 零六，分别表示什么意思呢？糖果包，你写十个糖果包，那这十个糖果包之间有没有 写的差异呢？皮值小于零点五，说明这十个糖果包之间是有显示差异的，那么这里呢有几个人呢？三个人，三个减一元，三个减一元之间有没有显示差异呢？他的批值也是小于零点零五的啊，批值等于零点零四六，也是小于零点零五，说明三个人之间也是有显示差异的。哎，这就有问题了， 那么三个人有差异，那么到底是谁啊？比如说谁的测量结果老是偏大，谁的测量结果老是偏小呢？这个呢，我们等一下可以截个图形的方法，帮你来做进一步的探索 啊。另外我们刚刚说过啊，这里的交互作用呢，也是显著的，那么交互作用显著，那么到底是测量哪个部件的时候，引起三个人员之间存在显著的交互呢？这个呢，我们等一下也可以通过图形的方法帮我们来做进一步的调查。 好，这里呢，我们初步得到一个结论啊，三个结论，第一个结论，十个部件之间存在显露差异，第二个，三个人之间存在显露差异， 第三个部件和人之间效果就也是显著的。好，我们再往前面看，那我们刚刚说过，变异元啊，这测量性的分析，它的本质呢是做一个叫变异元的分析，那变异元分析的本质呢？它是来计算相应的方式分量，当然这边的话呢，我并不需要大家去进行相关的计算， 没有没有必要让他去手算啊，大家只需要细啊了解一下，这里呢有对应的一些计算的规则，比如说合计量距 rnr 就是测量系统的方差分量啊，方差是可以相加的，测量系统的方差分量加上什么呢？部件间的这两个相加就等于合计 啊，什么意思呢？比如说这里的零点零零四五六九三，加上这里的零点零三六零零三三，这两个相加的话呢，就等于合计的啊，零点四零五七二六，当然有一点小数点的差异，有时候 那测量系统的变异，我们应该都知道，测量系统变异来自于两个重复性加在线性，也说这两个相加就等于这一个 啊，当然有有小数点的差异，在线性的话呢，重复性没办法再分，在线可以再分为检验员以及检验员与部件之间的交互，也是说这两个相加就等于这个啊，我们有这么一些 变异元拆分的等式关系，然后呢，我们还可以帮你去算出来各自的变异来源，它的方值分量以及方值分量跟总的合计变异去比它的方差分量贡献率。那么我们刚刚说过，当年质量系统是不合格的，比如说这个 测量系统的这个方差分量占比比较大，那测量系统变异占比比较大主要什么原因呢？我们可以看到重复性占的比较少，只有百分之二点六二啊，但是呢在线性 占的比较多啊，占到了百分之八点六四，在意当中的话呢，又有什么呢？这里的交互作用占到了绝大部分，百分之六点六啊，所以说对于当前车辆系统不合格，其中可能的啊，只能说可能的一个主要原因呢，可能来自于这里的交互， 那到底是哪个部件引起交互呢？为什么会是交互呢？好，我们来继续往下面看。好，我们继续往下面看，我们把这里的方叉啊开根号呢得到的这里呢对应的标点差，把标点差乘以六，得到对应的研究变异。好，我们把测量系统的 变异，这里啊，这里是测量系统变异是多少呢？六倍的，我们叫顶点四零五五八。这里顶点四零五五八，那就是测量系统的变异， 我们用六倍的斯格玛 m s 表示，然后呢比上总的变异，总的变异多少呢？这里的合计的变异比上总的变异，比如说我们用六倍的斯格玛偷偷表示，当然一般的话这六跟六约掉了，所以说我们可以得到这么一个比值，这个比值的话呢，其实我们所谓的叫百分之啊加， 当然要乘以百分之百了，百分之百什么意思？就是你把这里的零点四零五五八除以这里的一点二零八五六，然后呢再乘以百分之百，就得到了我们的 g r 多少呢？百分之三十三点五六 啊，这就是所谓的 gi， 就是把测量系统变异比上我们的总变异啊，合计变异啊，就在这个值，这个值是大于百分之三十不合格。另外一个呢，还有个叫这是刚是过程比，还有个叫公差 比，公差比的话呢，他是把测量系统的变异六倍的 c 格码 m s 比上我们的什么公差带宽啊，比上我们的公差带宽，那测量系统变异呢？是多少呢？零点四零五八八，公差呢？是一啊，所以把啊，再乘以百分之百 啊，再乘以百分之百啊，就是我们对应的所谓的叫公差比啊，公差比，所以说你把零点四零五五八 除以一，再乘以百分之百，就约等于百分之四十点五六啊，这是我们所谓的公差比，很明显这里的公差比也是大于百分三十，所以说你不管看哪一个啊，这边的话呢 啊，我们的测量系统不管是看过程比还是看公差比，我们当地测量系统都是不合格的。另外这里呢还有一点呢，这个也很有 朋友经常来问到，我也提一下什么问题呢？比如说大家看一下这里的方差贡献率，前面这些相加就等于百分之百 啊，这里的方差贡献率啊，这边前面全部相加就等于百分之百。但是有人说，老师啊，为什么下面的这里的百分之连接病和百分之公差前面相加，为什么不是百分之百呢？为什么？因为 像开了根号以后得到标准差，你的标准差来做一些乘除的计算，那这边的话呢，方差可以相加，在标准差是不能相加的，所以说方差相加合计百分之百，但是标准差乘除以后呢，也得到些比值相加，他不是百分之百啊，所以这里这里简单点了解一下啊。 好的呢，你也可以通过相应的公式得到可区分列表数啊，这个 n、 d、 c 的值呢，它等于三也是小于五啊，所以说这边呢，三个指标，你不管看哪一个呢？当你 这都不合格。好，那么为什么不合格呢？我们再来看一下图，那这个图的话呢，我只讲啊，左中、右中和右下这三个可以帮大家来找到一些有用信息的。其他三个，其他像这个图啊， 这个图啊，这三个图的话呢，意义不大啊意义不大，真正能够有利于大家来找原因做决策的是这三个图，所以说我只把这三个图的话呢，来给大家做进一步介绍啊， 为什么要停下呢？因为我不，我不讲的话呢？又跑来问，所以说为什么不讲呢？因为没什么用，那没什么用。当然如果你想了解这些图表， 每个图表都想去了解他到底什么含义啊，比如说老师，你，你讲这是三个，你六个，只讲三个，你不都讲一下吗？啊？没有用，讲什么呢？是吧？如果你真想去了解，很简单啊，你点击这里的右上角这个按钮啊， 而且这个帮助啊，你如果想了解这些所有的图形它的作用，你可以看一看，这帮助当中有个叫什么呢？在结构解释这边有个叫所有统计量和图形， 如果你感兴趣啊，下面的每一个图啊，什么意思？每个统计量什么意思啊？你都可以在帮助当中啊，找到相应的说明啊，你就说这个图什么意思啊？这个图什么意思？每个图什么意思啊？在帮助当中都有啊，我只讲重点啊，只讲重点。好，我们来看一看左中啊。首先来看一下左中， 左中呢？是啊，图啊，叫极差控制图，什么叫啊呢啊？叫最大值减最小值，叫做啊叫极差， 那我们这个图呢，一般怎么看呢？你就去看一看在这个图当中有没有我们叫粗大误差，或者说有点可能会超过我们的空的上限。那这里的话，比如说大家看一下这个点， 这个点，这个点的话呢，是谁呢？这个点呢？是由谁啊？由 a 这个人在测量 d 五号部件的时候，有这么一个大的极差点，哎，为什么呢？ 他说明什么问题呢？首先大家可以看一下 a 这个人测量第五号部件测了多少次呢？每个人对每个部件重复测量了三次，对不对？那么这里的极差什么意思啊？就是三次当中最大值减最小值 得到这么一个极差值。那么大家可以想象一下， a 这个人测量第五号部件重复测了三次，结果三次结构当中最大值减最小值得了这么大的一个极差，说明什么问题啊？ 哎，人是同样一个人呢，部件是同样一个部件，他只不过重复唱了三次，这个差异就这么大，那什么原因呢？啊？这样的话呢？就是通过这个图呢，我可以帮你去定位到底是哪个人在唱哪个部件的时候啊？出问题了， 对不对？那至于为什么会存在这个问题啊？这个呢，软件没办法回答你，你要想去回答这个问题的话呢，你需要做进一步的调查，比如说你可以把编号为五的部件单独不能拿出来，然后呢把 a 这个人单独定出来啊？你干嘛呢？你让 a 这个人 啊拿着编号为五的部件，当着我的面复测几次，然后这样的话呢，可以进步的去了解一下，为什么会有这么大的差异，对不对？我们可以通过复测去调查原因。 好，然后呢右中，右中的话呢？是啊，这边呢是人之间的差异，那我们刚刚在放在分析表当中看到 超检验员的批值是小于零点零五的，说明什么问题啊？说明三个人之间是存在显著差异，那么通过这个图，大家看一看，是谁跟谁有差异呢？这个图的话呢，其实我们如果来 看一下，你会发现 a 和 c， 他的这个测量的结果的均值啊，差异好像没那么大，但是这个 b 的话呢，跟 ac 去比啊，他好像测量均值偏下偏下轴了，他的这个均值好像偏偏小了， 对不对？哎，所以这个图我们可以有，其实可以有两种解释，那你说 abc 三个人有差异，那我可不可以说是 b 的问题， b 什么问题呢？他跟 acg 比，他的每次测量结果他老是偏小 啊？但是还有一种解释就是 b 没有问题，也可能是 a c 的问题， a 什么问题啊？ b 没有问题， a c 老是偏大了，可不可以这种解释呢？也可以，所以说到底是 b 的问题还是 a c 问题呢？这个我也不确定，我去干嘛呢？你要想进一步的去了解 需要干嘛呢？也是一样的去复测，比如说你可以拿一个已知参考值的部件，让这三个人啊，当着你的面复测几次， 然后呢，通过跟椅子，参稿子，跟参稿子去比，看看是到底是谁偏大谁偏小，对不对？通过副车呢，我们可以进一步的帮你去判断到底是谁在搞鬼。当然我们也可以通过另外一个图，什么图呢？这边的话呢，我们也可以来画一下。什么图呢？ 我们在这边呢有一个叫统计指南工具，这边还有一个叫良具研究，这边有个叫良具运行图，通过良具 运行图的话呢，我们也可以帮你去进一步的去探测一下啊，到底是哪个部件啊？有哪个人测的时候呢？他偏大偏小啊？这边那个叫良居运行图，你可以看一下，比如说你大家可以看一下第一号 部件啊，这三个结果可能是 a 比较偏大一点，第二部件的话呢，好像差不多，第三个部件好像也差不多，那第四个部件又是 a 偏大了， a 跟，嗯，也不叫 a 偏大吧，应该说 a 跟 bc 去比， a 的结果要偏大，对不对？然后呢？ 第五号部件的话呢，好像是 b 相对来说比较偏小，然后再来看啊，比如说你看第八号部件好像是 b 也相对偏偏小， 然后呢？你看第十号部件呢啊，这三个人的差异啊，就比较大啊，这个叫良具运行图，他可以帮你看每一个部件，三个人啊，他的一个车辆结构的一个差异的走势啊，你可以通过这里呢可以去了解一下一些情况。 好，那当然最好是复测了，最好是已知参考值的部件去复测。好我们再回来啊，我们再来看一下右下角这个图，我们刚刚说过，当前测量系统不合格最可 可能那个原因啊，是个交互，因为他的方式分量的贡献率啊，在这个测量系统的误差当中呢，比例是最高的。那到底是哪个哪些部件在测量的时候引起人之间成了交互呢？很多朋友不太理解什么叫交互啊？比如说你看第十二部件， 什么叫交互啊？同样一个部件三个人去测，其实严格式来讲，不管你谁去测，他的值应该都是差不多的，但是第十号部件他的值到底取多少，他取决于三个不同的人，那么如果一个部件他的取值取决于不同的人，那么我们就说人和部件之间呢，成了交互， 那这里呢有交互作呢？你看第十个就比较明显，像第八个呢，也有第五个呀，第四号部件啊，啊，这个也有，那为什么呢？等于说第四号部件，第五号部件，第八部件，第十号部件为什么会存在交互呢啊？ 开软件也不知道冰箱面，只告诉你有，至于为什么有，我们要干嘛，我们要到测量的现场去调查啊，这个原因呢，可能会很多了，可能是人的 绝大部分啊，其实应该说绝大部分可能跟人的操作习惯有关系啊，当然具体是什么原因导致的， 一定要到测量现场去调查软件在这里的话呢，他会告诉你的是有问题，至于为什么一定要去调查啊，这就是我们所谓的叫基于 mini 软件的可重复的测量系统分析。好，那么大家从头再到尾再回顾一下，你会发现 mini 软件可以帮你去排时间计划， 也可以帮你做分析，也可以帮你去评估，也可以干嘛呀？帮你去找相应的原因啊，当然这个验证原因去进不了，去调查原因的话呢，这个我们需要到现场去调查。好，那以上的话就是一个可重复的车辆，那么对 有其他测量，比如说什么泡外音测量啊，什么自动化测量呢啊？比如说如果有更多变异来源的测量，我们该怎么做 啊？比如说可能还会有一些这么单边工价的测量，又该怎么进行处理？那后面的话呢，我们有机会呢，可能再给大家做一下分享啊。当然啊，大家如果想系统学习的话呢，也可以参加我们些相关的 mac 专题的一些培训。好，那我们今天的话呢，就讲这里，谢谢大家。

用 mini tab 进行 g 二二研究方差分析法的实操步骤和九个图标解释。步骤一，输入样本数据，十个部件，三个操作员测量三次，共计九十个测量数据。 步骤二，选择统计质量工具量具研究量具。二二研究交叉。步骤三，在部件号中输入部件 单机输入框定位光标，单机选中部件单机选择按钮。步骤四，在操作员中输入操作员。步骤五，在测量数据中输入测量。 步骤六，在分析方法下选择方差分析。步骤七，单机选项按钮，在过程工差下选择规格上限，减规格下限并输入。八、单机对话框中的确定 mini tab 会生成九个分析结果图表图表一、双因子方差分析表 左图中，如果操作员和部件交互作用的 p 值大于等于零点零五，表示该交互作用不是显著性的，在该视力中 p 值为零点九七四。因此 mini tab 将再生成一个双因子方差分布表，该表从最终模型中省略，交互作用见右图。 图表二、方差分量将每个测量误差源的变异与整体变异进行比较，合计量距 r 二二方差分量贡献百分比的可接受性参照表格。图表三，使用研究变异百分比将测量系统变异和总体变异进行比较， 合计量距 r 二，研究变异百分比的可接受性参照表格至少五个可区分类别数才能得到满足要求的测量系统，此例为四不满足测量系统要求。 图表四，变异分量图是良句。 r 二研究结果的图形总结，在可接受的测量系统中，最大的变异分量为部件之间的变异图标五，按操作员显示的 r 控制图显示操作员的一致性。图标显示操作员 b 对 部件的测量不一致。 图表六，按操作员显示的 x bar 控制图显示大多数点是否落在控制线外部，一般要求一半以上的点在控制线外部，此图表符合要求。图表七，部件测量值图显示每个部件的多个测量值是否接近。 图表八，操作员测量值显示操作员之间的差异。图表显示操作员 c 的 测量值稍低于其他操作员的测量值。 图标九，操作员部件的交互作用图显示了两个因子之间的交互作用。图标中线之间接近平行，每个部件和操作员之间不存在显著的交互作用。

哈喽，大家好，我是小何，上海泰康马达 mitami 应用顾问，欢迎大家收看本期课程，今天给大家分享一下如何利用 mitam 软件进行测量系统分析。我们首先来看一下今天要分析的数据 啊，现在呢，我们选择了 abc， 三个测量人员选择了十个部件，每个部件呢重复测量三次，一共得到了九十个数据啊，当前的工作表呢？我们是通过统计质量工具 良具研究，然后呢选择创建良具研究的工作表进行创建的。我们选择十个部件，然后选择了 三个赛场，人员一共重复测量三次，得了当前的一个工作表，然后通过当前的工作表呢 安排人员测量，把测量结果呢放到 c 三店，找到当前的一个数据。对于当前数据，我们该如何进行测量系统分析呢？我们点击统计，然后选择质量工具， 再选择两句研究，这里呢有三种平行方法，交叉限套和扩展。我们来看一下当前的数据，这里呢，部件一被 a 测量了，部件一呢，也可以被 b 测量，部件一呢，虽然可以被 c 测量， 我们也可以反过来说， a 可以测量部件一， b 也可以测量部件一， c 呢，仍然可以测量部件一。一个部件可以被三个不同的车辆人员重复测量，这段话呢，就形成了一个交叉， 所以我们这里的选择的分析方法为统计质量工具两具研究，这里我们选择交叉 完成一下当前的电话框，我们把部件号操作员 以及测量数据输入进来，这里有两种分析方法，方差分析和君子及差法。这两种分析方法有什么区别呢？如果我们选择的是方差分析法的话呢，他考虑了人员与拨进的交互作用，而下面一种方法呢，他是没有考虑的， 我们点击选项把过程攻差输入一下，这里过程攻差呢为一， 然后点确定再确定啊。 mtim 软件呢，给我们两个输出，一个是图形输出，一个是绘画窗口的文字输出。我们首先来看一下绘画窗 的文字输出，这里呢我们看一下包含江湖中的双因子发财分析表，通过批值我们发现所有边缘的批值都是小于零点零五的，也就是说他们都是显著的。我们再来看一下发差分量， 方叉分量，我们都知道方叉他是可以相加的，这里呢涉及到一个边缘的拆分。 合计良具的变异呢，它是有两部分走形的，一个是部件间的差异加上车辆系统引起的差异，也就是说合计变异的差，呃，合计变异的方差分量零点零四 零五七二六，等于空间间的方差分量零点零三零三六零零三三，加上合计良具，也就是说车辆系统引起的方差分量 零点零零四五六九三，就是这有一个边缘拆分的一个等式， 而合计良具的并也就说测量系统引起的方式分量呢，他是有两部分走的，一个是重复性加上再性性，而再性性的方式分量呢，他是由操作员加上操作员与部件之间的交互用的方式分量。 这里呢设计了一个边缘的拆分，我们把过制的方差分量呢与合计兵也进行比，然后得到了过制的方差分量贡献率， 这里我们过程工程呢是设为一，我们这把方叉分量开根号得到了相应的标准叉，标准叉乘以六，得到了研究兵营，我们把过制的研究兵营比赛 让火机兵役得到了百分之连接兵役，我们再把连接兵役比上我们的过程攻差，这里为一，得到了百分之攻差。 这里呢有两个值，一个是百分之连接边缘，一个是百分之公差，这里呢有一个百分之三十三点五六，一个是百分之四十点五六，这是我们平常说的百分之三十三点五六，这是我们平常说的一个加加二点二， 百分之四十点五六呢，就是我们平常说的 pt 笔值，这两个值呢有相应的判定标准，如果这两个值都是小于零点一的话呢，我们就说当前的车辆系统啊是良好的，如果这两个值 有一个大于百分之三十的话呢，我们就说当前的车辆系统是不合格的。当前数据当中我们发现 dha 二等于 百分之三十三点五三， pt 比值呢等于四十点五六，都是大于百分之三十的，也就说当前的车辆系统是不合格的，我们也可以 看一下可区分的类别数， ndc 他是等于三，一般要求呢我们是大于五的，也就说不管是这三个考察的话，我们都发现当前的车辆系统呢是不合格的。 那么不合格的测量系统到底是什么原因引起的呢？我们可以看一下发灾分量，从发灾分量中我们发现，因为我们希望的是 部件之部件之间的差异越大越好来说车辆系统引进的差异呢，越小越好，但是车辆系统引起的病因呢，它是有两部分，走程重复性加上再性性，我们发现呢，再性性当中呢，方差分量的攻心率呢，达到了百分之八点六四，而在意性影响 发财分量呢，由部件与交互作用的呃，与操作员的交互作用呢，他的发财分量责任了百分之六十点六。也就是说引起当前质量系统不合格的原因呢，可能是由于部件与操作员之间的交互作用引起的。 那么到底是哪几个部件引起来引起了当前的交互作用比较大呢？我们可以通过图形来进行相应的分析 啊，当前图形呢，左上角呢，是对绘画窗口的一个总结，图形化的总结，左中呢是一个啊控制图。从当前控制图我们发现所有的都在控制线以内，但是呢，这个控制线还是比较宽的，可能呢，他的一个重复性还是比较大的。 而左线呢，是一个君子控制图，而其实呢，是他现在已经不算一个控制图了。我们传统的 君子控制图呢，希望的是所有点都在控制线以内，但是当前的控制图呢，我们希望的是在控制线以外的点越多越好，因为控制线以外的点越多，就说明部件与附近之间的差异越大 来。左侧呢是一个部件的以部件分类的一个运行图，当前图形呢，我们均值连线，希望他的一个波动越大越好，波动越好，波动越大的话呢，我们部件与部件这点差异就越大。 而我们希望君子周围的这一点呢，越接近越好，越接近的话呢，我们就说重复性与家境性越小， 哎，按操作员分类呢，我们可以发现，如果这些均值连线越平行的话，我们就说，哎，占据性越小，呃。部件与操作员的交互作用图形，我们可以发现，对于部件，四 不见五不见六啊，不见八不见十，也就说对于四号不见，五号不见，八号不见和十号不见呢，他的一个交互作用是比较明显的， 我们刚刚也说了，从刚才的方太分量，我们发现引起当前测量系统不合格的原因呢，可能是我们的部件与操作员的交互作用比较大引起的， 哎，部件与操作员的加厚重呢，是由于四号部件、五号部件、八号部件和十号部件引起的。别的说，这四个部件呢，我们要重点考察一下，到底是什么原因引起当前的加厚作用是比较大的 啊？通过当前一个测量系统分析呢，我们发现当前的测量系统是不合格的，哎，不合格的原因呢，可能就是部件于人员的交通作用比较大引起的 啊。以上呢就是本次的内容分享，希望呢对大家有一定的帮助。本期课程到此结束，谢谢大家收看更多视频教程，请关注我们的微信公众账号， that 中国。

用 mini tab 进行偏倚分析实操步骤和结果解释。采用独立样件法进行研究，分十一个步骤实施。 一、选择标准样件。选择一件落在生产测量范围中间的生产零件，指定其为偏倚分析的标准样件。测量该件十次，并计算这十个读值的平均值，将该平均值视为参考值。 二、测量标准样件，让一个评价者以正常方式测量样件十五次，记录结果并计算偏倚值。偏倚等于测量值减去参考值。三、输入样本偏倚数据，把偏倚值输入到 mini tab 中，排成一列。 四、选择统计基本统计单样本 t。 五、从下拉列表中选择一个或多个样本，每列一个，并输入偏倚。 六、选择进行假设检验。七、在假设均值中输入零。八、在选项窗口中输入至信水平和选择背则假设。九、在图形窗口中选择值方图。十、单机确定。 十一、对生成的结果图表进行判定。解释偏倚的总体均值估计值为零点零零六七，总体均值介于负零点一一零七和零点一二四一之间的可信度为百分之九十五。 原假设声明偏倚等于零，因为 p 值为零点九零五，大于 alpha 值零点零五，因此无法否定原假设，并得出偏倚的总体均值等于零的结论值。方图显示无异常现象。

今天谈谈如何利用迷你特表进行属性一致性测量系统分析。先了解下什么是属性一致性。 属性一致性是指当测量结果是通过或不通过时，需要分析不同人的测量结果是否一致。 手术性一致性测量系统分析目的是确认所有测量者是否和基准值保持一致的结构。 例如我们用通指挥进行测量的时候，这就是属性一致性。通指指挥只能判定合格还是不合格。那我们要判定一下，不同的检验人都是对不合格的东西都是判定不合格，对合格的是不是都判定合格， 这就是手机一次性研究，看看一个分析的地址研究，橡胶管内镜的抹塞硅通过后不通过，这指的是 ab。 四是测量结果一致， 几何标准也一致。分析目的，分析该赛规的测量系统是否符合要求。这里开始由命列表进行分析，在命列表的工作表达上整理和数据如下， 明确的选项表中选择统计、选择质量工具、选择属性一致性分析。在弹出的选项中按如下方式进行选择，选择检查值、选择产品编号、选择检查员、选择真实值。对获得的分析结果进行解释。解释一， 这是 a 测量二十个零件各两次，两次是否一致的程度。一对同一零件的两次测量都一致，因此是百分之百，这里不和标准进行比较，对获得的分期结果进行解释二， a 的二十四测量中有三次与标准不一致。 b 的二十四测量中有两次与标准不一致。 二十次测量中 ab 完成一致的有十七次，二十次测量中两个人完成一致的只有十六次，与标准完全一致。一般要求整理一致，大于百分之八十五，这里是百分之八十，因此需要进一步改进测量系统。

哈喽，大家好，我是小何，上海泰克玛的 milita 北京顾问，欢迎大家收看本期课程，今天给大家分享一下对于非正在数据过程能力分析的第二种方法。我们首先来看一下今天要分析的数据， 我们要对杂质含量进行过程的内分析，但是杂质含量呢，他不服从正常分布，那么呢，我们有两种思路，第一种呢，我们杂质含量不服从正常分布，那么呢，我们可不可以通过某种转换把它转换成正常分布，然后再进行过程的内分析。 第二种思路呢，我的数据不服从质量分布，那么呢，我们可不可以通过其他分布对我的数据进行礼盒，然后再进行过程能力分析呢？ 对吧？这是我们之前讲过的，这里呢我们可以通过统计质量工具个体分布标识，我们完成一下当前的带货框， 然后呢直接点击确定，我们结合分布 id 图以及绘画窗口的你和优对姐姐批值，我们找到桌身变换，他的批值是最大的，也就是说他是最适合的。 今天呢给大家分享第二种思路，这里呢我们可以看到你和优质检验上方呢有一个桌身变换函数，我们把当前的桌身变换函数呢复制一下， 然后呢回到表格当中，我们的思路呢很简单，我们的杂志含量不是服不服从正在分布吗？对吧，我们现在呢想通过做生变化，把它变换成服从正在分布，怎么变换呢？ 我们在 c 四列右击写着公式，对电设置公式，然后呢把刚刚复制过来的就是 函数粘贴到当前的表达设当中，我们把凡是出现 x 的地方呢都换成 c 一， 凡是出现 x 的，我们都换成 c， 现在我们长号改为新号， 然后呢直接点击确定，我们把 ce 店不服从正在分布的数据，然后呢通过就生变换变换成 c 四列这种数据，我们来看一下 c 四列，点击统计基本统计 图形花卉中，然后呢把 c 四输入进来，我们来看一下他是否服从正在分布，通过按打声打领，正在线剪映的批值大于零点零五，也就是说当前 c 四列这种数据呢，是服从正在分布的。对于服从正在分布的数据呢，我们 还缺了什么？缺了他的规格线，对吧？我们原来 c 一店改规格上线的是二十四，现在呢，我们也要把规格上线进行变换，方法仍然相同，我们直接在 c 五店右击选择公式，第一列设置公式， 我们把桌身变化的函数粘贴过来，凡是出现 x 的地方，我们换成原来的规格上限二十四 us， 我就换成二十四，然后改为信号。然后呢直接点击确定 好。现在呢，我们把 ce 店不服从正在分布的数据，他的规格上线呢是二十四，然后呢通过终身变换变换成了 c 四点服从正在分布，他的规格上线呢是一点五，二点九 九，对吧？ c 四点服从质量分布，而且呢有了他的规格上限这段话呢，进行进行过程能力分析，那就很简单了，我们立即统计质量工具能力分析，我们选择正态。 我们来比较一下啊，我们之前分享的第一种方法与我们今天分享的第二种方法有什么区别？ 我们首先来看一下之前的方法植入大小，原来的规格上线呢是二十四， 我们之前分享的第一种方法呢，是点击右上角的变换，然后呢，我们直接选择的是做成变换，对吧？然后点击确定再确定， 这里呢，我们直接得到了是 ppk 的，值得一点五三，今天给大家分享第二种方法，第二种方法呢，很简单，点击统计 质量工具，点击分析正态，这里我们分享的分析的数据呢，不是原来的 c 一了，而是现在的变化后的数据。 c 四， 我的规格上线呢，不是原来的二十四的，而是变换后的一点五二零九九，现在我们再点击一下变换，点折无变换。然后呢，点击确定再确定。 刚刚我们通过右上角的变换呢，直接选择了做生变换，我们只能得到 ppk， 但是现在呢，我们通过 c 四列这个数据不光可以得到 ppk 零点五三，而且可以达到 cpk 零点五一，对吧。 以上呢就是本次的分享内容，本集课程到此结束，希望本节课呢对大家有一定的帮助，谢谢大家的观看，更多视频教程请关注我们的微信公众账号，伊利泰普军国。

欢迎大家在线学习密尼泰普在 spc 和 msa 中的运用。我是课程的老师郑佩。 呃，这是我们的第三讲课程内容，那当时呢，第二讲课程呢，给大家留有一些作业，我们先看一下。呃，这道 这个作业就是数据，哪些是连续的，哪些是离散的啊？当然，如果有些人呢，喜欢呃习惯了用计量计数啊，那你就说哪些是计量的，哪些是计数的。我们一个一个给大家过一下。 呃，首先产品的销售量，这个呢，我们一般呢还偏向于认为是呃 连续性的数据，因为很多企业的产品的销售量呢，比如说年销量或者月销量是比较大的，虽然有些是属个的。那这种呢，也可以近似认为是计量的，或者是连续的。呃，当然，呃你也可以认为是计数的，或者是离散的。 呃，当然有些企业呢，是按照重量吨啦，或者说呃金额啦，或者其他的一些呃单位的话，有可能本身就是连续的啊。所以第一个呢，我们偏向于认为是连续的。 第二个，体检时测量的血压，体重，脉搏，那这些呢，我们都认为是连续型的数据啊，这个应该争论不大。有人说脉搏啊，一分钟跳几次啊，那你也可以认为 呢，他也是一个连续型的数据，当然呢，他其实是两次呃脉搏之间的间隔时间啊。第三个呢，通知规检测的孔径，结果，这个我们认为是呃离散型的，因为他只有合格和不合格啊。 go 和 logo， 呃，第四个由标卡尺检测的空间，结果，这个呢，我们认为是啊，呃连续型的。 呃，这个没什么争论的啊，那每小时通过公司门口汽车的数量，呃，这个部分的话，我们一般偏向认为是 呃离散的。因为一小时通过公司汽车门口汽车的数量，如果说很多的话，可以近似认为是连续的，但实际上它还是一个离散型的数据 啊。 ok， 接下来抽样计划中的抽样数量，这个我们一般认为是离散数据。当然呢，如果抽样量很大，一般抽样量不会很大啊，所以我们偏向认为是离散的。如果非常多，那你可以近似连续。 呃耐压测试中的稳定压力。呃这个呢，认为是连续型的啊，产品装备线的装配合格率哦，这个部分的话， 呃一般我们这个呢，认为是离散型的数据啊，因为虽然他有人说，哎，老师，这可以百分之一，百分之一点一，百分之一点一啊，但实际上呢，这个数据呢，因为分子分母呢，本质上都是离散型的数据好，不管他是呃怎么去计算，算出来的数据呢，我们 一般也偏向于认为是离散型的数据。当然呢，如果你的分母数量足够多，哎，那可以近四成连续的 啊，装产品装配一线每日的产量啊，这个也是类似的道理，如果量很大，可以近似连续，但如果说，呃他是这种数数量的，哎，量不是很大，但我们可以认为是离散的。这个呢，各家企业要根据自己的情况 呃，当然有一些人可能会问，哎多大算大呢啊？呃，这个也没有一个固定的说法，但一般我们认为呢， 呃就是统计学上的，其实呢，有超过三十是大样本的这样的一个说法。但实际上呢，你要想借此连续的数据呢，通常要到一千个以上。 呃，某订单的交付周期啊，呃，很多人认为是离散的啊，这个应该是连续型的数据。有人说，哎，我们就交付周期就到天，你完全可以统计到小时分秒甚至更细腻的单位，呃，这种呢，我们认为是连续的啊， 但是如果你的统计周期就是，呃比较粗糙啊，甚至到周，那这种呢，你可以变成啊，就是离三型的 某交件的住宿参数啊，时间啊，压力等等这些呢，是连续型的。水壶发热管的寿命啊， 这个呢，也认为是连续型的啊，有人说我们的寿命只精确到天或者是年啊，那这个就令堂别论。但基本上，呃，我们一般认为这种寿命呢都是连续型的数据。 某零件的加工速度，这个也认为是连续型的数据啊。但有些人说，哎，老师，我们的统计方式是一分钟加工几件产品啊，但是其实一般统计是加工一件产品要用多长时间啊，所以呢，都认为是连续的。电热水壶的加热速度我们也认为是连续的 啊，这是上一次的上节课的一个作业的答案和。对啊，这个大家了解一下。

用 mini tab 进行逻信分析，实操步骤和结果解释。输入零件数据，把每个零件的零件号参考值测量值输入到 mini tab 中。选择统计质量工具量具研究、量具逻信和偏倚研究。 在部件号中输入零件号，在参考值中输入参考值，在测量数据中输入测量值，在过程变异中输入十六点五三六八。数据来自 g 二二分析中的总变差 tv 单机确定。 对生成的结果图表进行解释并判定。使用偏移与参考值图可以查看每个部件的偏移值是如何变化的。 对于每个参考值，蓝圈表示偏移值，红色方形表示平均偏移值，参考值为四的数据呈现特殊原因。 通过偏移值，利用最小二乘回归法，你和回归线如果偏移等于零的整个直线都位于致性度区间以内，则称该测量系统的限性是可接受的。右图不在致性区间，限性不可接受。 斜率的 p 值是零，表明斜率是显著的，且在测量系统中存在限性问题， 因为限性是显著的，必须使用单个偏倚，而不能使用平均偏倚。每个参考值的 p 值从零点零零零到零点六八八，说明参考值二八和十有偏倚，参考值四和六没有偏倚。从图表和数值分析结果都显示测量系统有限性问题。

哈喽，大家好，我是小何，今天呢我们来讲一讲第十章的内容，测量系统分析。那么在正式讲测量系统分析操作之前呢，我们首先来了解一下什么是测量系统分析，以及为什么要做测量系统分析， 那么什么是测量器的分析呢？对于这个概念的话呢，我们把它拆分一下。首先我们来了解一下什么是测量， 什么是测量呢？这个概念大家可能比较熟悉，对吧？我们用某一个良具对部件的特定属性，特定的属性 赋予数字的过程，我们称之为测量。而你比如说我用一个米尺来测量我的身高，我看一下我，我有多高，这个呢就是测量。那么在测量的过程当中，我们用到的量距、人员、方、 方法、环境等等这些构成的集合体呢？我们称之为测量系统，称之为测量系统。而我们要判断一下这个测量系统是不是合格的，或者说如果这个测量系统不合格，它的变异来源有哪些？ 这个呢就是我们所说的测量系统分析。测量系统分析了解这个概念以后呢， 我们今天着重来讲一讲十点一节的内容。为什么要做特长系统分析？那么为什么要做特长系统分析呢？因为我们后面在做，假如说我们在做六系项目，或者我们后面用到的 主题工具，质量工具，而你比如说我画控制图，我做过程能力分析，计算 cbcbk 这些指标，或者说呢我要做一个防晒分析，回归分析等等。我们后面用到的这些 统计工具和质量工具呢，都会用到大量的数据，数据怎么来的呢？数据是测量获得的，那么要想保证我们在后面用到的数据是真实可靠的数据，那么这种我们要保证我的车辆系统是没有问题的，所以说我们有必要做车辆系统分析。 这里呢，我们再通过一个具体的案例来看一下，为什么要做测量信用分析，我们用明显软件给大家演示一下。 好，我们打开软件，当前呢，我们有三店数据，首先 ce 店， ce 店呢表示的是我这个产品的批次，当前呢，我们一共有 一共有二十五个批次的产品，而且呢每个批次呢，我是取了五个样品，取了五个样品， 取了五个样品，然后 c 二店呢？ c 二店是钢珠的直径，是一个产品的直径，这是我测量的结果，然后把它记录到 c 二店，然后 c 三店呢，大家看一下 c 二店和 c 三店它的一个差异的地方，在什么地方呢？ c 二店 钢珠直径， c 三列也是钢珠的直径，都是直径，但是呢，他就会发现 c 二列数据他是有 小数点，后面有三位小数，但是 c 三店数据呢，小数点后面只有两位小数，其实呢，我只不过是把 c 二列数据把它小数点位数从三位调整到两位，怎么调整到这里呢？我们给大家演示一下啊，好，我们选中 c 二列，然后点击数据选择更改数据类型， 就让我们之前给大家说过怎么去更改小数点位数，对，我们改的是这个呃， c 二列的数据，好，我们把它改变一下，小数点位数由原来的三位改成只保留两位小数。好，点击确定。 好，这样画呢，我们就可以看到 c， c 二点就变成了 c 三点，对不对？ c 二点就变成了 c 三点，这里我们还原一下，还原一下， 编辑上一段话框，然后呢把它跟成小数点三位，点击确定，这样的话呢我们就变成了原来的数据，也就是说 c 三点这里数据呢其实跟 c 二点这里数据其实是一样的数据，只不过呢我们把小数点位数由三位变成了两位。那么我们首先 来看一下对于 c 二电子的数据，如果我们要进行过程能力分析的话呢，我们来看一下，我们都知道我们后面再讲过程能力分析，也会讲到，如果要对数据进行过程能力分析，我首先判断一下我的数据当中是不是有一些异常的情况，我的数据是否服从正在分布，对不对 啊？假如说我现在就拿 c 二电子的数据来进行过程能力的计算，过程力的分析，那么首先呢我要判断一下我的数据是否服从正态分布，那么怎么去判断数据是否服从正态分布呢？我们之前给大家介绍了最少三种方法，对吧？我们这里呢我们就简单一点，我们点击统计， 选择基本统计，然后呢选择正在性检验。好这里呢我们把分析的变量钢珠直径一，把它速度进来，然后点击确定， 这时候呢我们可以看一下，对于钢珠直径一，也就是 c 二列制的数据的话呢，它的正常性减的批值等于顶点二于六，它是大于零点零五的， 大于零零五，也就是说对于钢珠直径 c 二列制的数据的话呢，它是服从正态分布的，那么这时候服从正态分布的数据进行过程能力分析就比较简单，对不对？那么我们就来看一下 c 二列对于怎么计算 cbcbk 过程能力分析的话呢，我们后面再给大家讲。 好，我们再来回到 c 二点，我们再来看一下 c 三点， c 三点这个数据呢，我们刚也说过，他只不过是把 c 二点这个数据呢，小数点位数由三位变成两两位，也是我这个两句啊，两句的这个分辨率，两句的话呢，他只能 测得刚做纸巾的后面两位，第三位的话呢，他是测不到的。好，那么下面我们来看一下，对于 c 三列这个数据，我们也用这种方法再来进行检验。好，这时候呢，我们分析的数据又不再是 c 二列了， c 三列了，我们来看一下， 这时候呢，你就会发现，对于同一组数据，对于同一组数据，我只不过把他的小数点位数从三位变成了两位， 这时候你就会发现什么问题呢？原来本应该是 c 二店钢珠直径一，本应该是服从正在分布的数据，但是由于你小数点位数从三位变成了两位，导致你现在 c 三店钢珠直径二两数据呢不服从，正在分布了，它的批值等于零点零零五，小于零点零五， 而且呢你还会发现当前的概率图当中呢，会出现这种集群的现象，集群的现象，为什么会出现这种情况呢？就是因为你小数点位数太少了，为什么小数点位数太少呢？那我们在实际的工作当中呢，也会经常发现，如果你用 直尺去测某个产品的直径，然后你用千分纸去测的话呢，你的小数点位数肯定是不一样的，对不对？但是由于如果你 小数点位数不够，导致本应该是正态，而现在不正态的话呢，就说明你的这个测量系统是不合格的，你的分辨率是不够的，分辨率是不够的，所以说 要想我们后面用到的像画控制图做过程的内分析，用到的数据是真实可靠的数据本来应该是正太的，但是呢，你不正太，那就不是一个可靠的数据了，对不对？ 如果你想获得正式考核的数据的话呢，你首先要保证你的车辆系统是 ok 的，所以说我们是有必要做车辆系统分析，而且呢，在做六十四个码项目的过程当中，大家也会发现车辆系统分析是放在 非常前面的地方，在控制图之前，在过程的离婚之前，在假设检验等各个工具使用之前。所以说车辆信用分析非常非常的重要，我们也必要也必须去做车辆信用分析，才能保证我们用到的数据是真正可靠的数据。 好，那么这节课呢，我们就讲到这里，这节课呢，我们着重讲到了什么是车辆系统分析，以及通过一个距离的案例给大家介绍到，为什么要做车辆系统分析， 那么如果大家对于这个案例感兴趣的话呢，也可以向我们索要相关的数据文件。好，这节课呢，我们就讲到这里，谢谢大家观看。我是小何。

哈喽，各位朋友大家好，我是黄宝林，我们书接上回在上一个小视频当中，我们跟大家分享一下关于边缘分析， 那么对于病原分析的话呢，它是一个比较大的课题啊，我们后面可能还会再做一些相应的分享，那么我们在上个视频当中的话呢，给大家讲一下关于气囊系统分析，其实它的本质呢，就是来做一个病原的一个调查和计算， 那如果你的车辆系统的变异比较小，能够满足我的需求，当然你的车辆系统就是 ok 的，如 过滤的车辆系统变异太大，导致当前车辆系统不能满足我们的需求的话呢，那么这时候我们去找导致当前车辆系统变异大的一些原因啊，就是我们所谓的变异的来源，那么变异来源的话呢，对于我们常用 重的上线分析，一般三个人十个部件啊，每个人对每个部件重复测量三次的这种方法的话呢，我们的变异来源有来自于部件，有来自于人， 但是实际情况真的如此吗？难道我们的变异来源只有这些吗？或者说这个变异来源 有没有更少或者更多呢？那我们在今天的基础上，我们再来基于这个边缘分析，再来看一看他在磁场系统分析当中的一些其他的应用场景啊，当然我们也是一样的啊，给大家讲一个小的主题， 那大家可以想象一下，如果我们是这么一个测量系统啊，是一个自动化的测量系统，那么对于自动化的测量系统，我们有没有人呢？没有人 跟人都没关系了，那么这时候我们该怎么做创新的分析呢？还是挑选十个部件三个人吗？那你要注意了，这时候根本就没有人自动化测量跟人没关系，那么这时候是不是就没有战线性了呢？ 我们一般是把人作为战线性，但没有人是不是就没有战线性的话呢？这里呢大家一定要注意了， 人可能只是在线性的一个原因，那么对于在线性的话呢，什么叫在线？他是由于你的测量条件的不同，导致测量结果存在大的误差， 那这个测量条件的不同，如果是人的不同，那么人就是在线性，那如果是其他条件不同，那么其他的条件就是你的在线性，所以说到底有没有其他的在线性，你要干嘛呀？你要去做变异 的调查，所以说这里呢又回到了边缘的分析。好，那下面的话呢，我们通过一个简单的案例来给大家分享一下啊，怎么通过边缘的分析来进一步的帮我们来做更加复杂一点的测量性的分析？好，那我们来看一看这么一个场景， 那假如说我们现在是一个什么场景呢？我们是一个自动化的测量系统分析，那么对于这个自动化测量系统分析的话呢？没有人呐，比如说我们如果还是拿甲乙丙三个人，那么其实三个人的话呢，你派他去看一看，并不会改变你的测量结果，所以说这种做法不对啊，没有人了， 没有人，那没有人的话呢，我们要从其他的，比如说人机调法环去找啊，有没有其他的可能导致你的测量系统存在变异来源的一些原因，比如说我们可以去找一下，假如说在这个案例当中啊，可能有这么一些变异来源， 有什么呢？我们这里呢可能有三台三坐标的测量仪器，也就说我们的这个机器啊，测量仪器他可能不同，那么他的不同也可能会导致我的测量结果存在差异，所以说这里呢可能就是我的一个变异的来源啊，你千万不要说老师啊，我觉得我认为，我以为 他们之间应该没有差异，那只是你觉得的，那至于到底有没有差异的话呢，我们要想办法来证明给你看。 对，好，那么除了有三个不同的三坐标仪器以外呢，我们这边呢可能还会有两个不同的家具，而且这个家具跟我们这里的仪器之间它是一种什么关系呢？你 a 家具放在三坐标一上啊，然后呢 你还可以拆下来夹在三字标二上，什么意思？也就是说我们这里的家具的不同以及三 设备的不同，都可能会导致你的车辆结果存在变异。但是这两个变异的来源之间是一个什么关系呢？我们可以理解为是一个叫交叉的关系 啊，交叉的关系，当然其他的什么原材料啊，方法呀，环境时间地点啊，这个呢，我们通过进一步的调查分析啊，发现呢并没有大的差异，所以我们这里唯一有差异的可能就两个因子病来源，一个呢是 三个三坐标，另外一个呢是有两个加句，而且这两个之间是一个交叉的一个关系啊，交叉的关系。那么对于其他的什么环境啊，时间地点呢？这个呢我们认为啊是没有差异的。 好，我们一开始呢是认为是没有差异的。好，那下面的话呢，我们就对于这里找到的 b 来源有几个呢？比如说我们还是有不同的部件啊，然后呢用不同的三坐标和不同 夹具去进行相关的一些测测量。好，那下面我们来看一看怎么做的，那么这时候的话呢，我们会得到这么一个相关的， 呃，作为车辆系统分析的工作表，在这个表当中的话呢，我们是有三台三坐标啊， c 五列啊，是有三台三坐标，然后呢 c 一店呢啊， c 二列的话呢，是有取了十个部件啊，也就说十个部件，然后呢三台三坐标，然后呢有 a b 两个部分的夹具。 比如说我们这里的变异来源有几个呀？不再是人和部件了，而是部件啊，第二个因子是夹具，第三个因子是三坐标，这里呢我们有三个变异的来源啊，会导致车辆结果存在比较大的误差，那对于这么一种多变异来源的市场系统分析，我们首先 第一步做的事情也是一样的，先干嘛呢？首先去创建测量系统分析的一个计划表啊，这个怎么创建呢？我们点击统计啊，选择 doe， 这里呢要注意了啊，你要想把这个表把它创建出来，你需要用到 doe， 选择音质创建音质设计 好，然后在这里的话呢，我们选择几个音值呢？有部件的不同，有家具的不同，有三坐标的不同，这里呢有三个音值， 而且这些因子部件是有十个水平，夹具有三个水平三字标呢啊，夹具有两个水平，三字标呢有三个三字标， 所以说这个水平啊不再是两水平的，我们用多水平的，如果用多水平的时间设计呢，这边我们用的是一般权益的设计好，然后呢我们点击设计按钮，这边的话呢，我们 首先第一个音值是部件，有几个部件，我们写了十个部件好，第二个呢是什么？第二个呢是家具， 有几个夹具呢？这边呢我们有两个夹具，第三个印子呢是三坐标，这里呢有三台三坐标的仪器好也是一样的，每个组合用不同的夹具去夹到三坐标上面呢，这个组合啊，对每个部件的话呢，我们重复测量，假如说重复测量三次 好，然后呢点确定好这里的音质的水平的话呢啊，这边呢我们就啊这边我们稍微改一下吧，部件呢，它的名称啊，一二三四五六七八九十啊，夹距的话呢，我们就 a b 表示吧， a b， 好吧。 然后呢这里的三坐标的话呢，我们就用这个，也用一二三吧啊，也用一三好，点击确定啊， 啊，这我们改一下，改成文本的好点确定啊，这里要注意一下家具我们这边改成文本的啊， a b a b 两个家具点确定啊，确定好，那么这样的话呢， 一共有三个因子啊，仿型了三次，基础实验呢是六十，因为仿型的三次吗？所以说是一百八吧，就是 基础实验是十个部件十，然后呢两个夹具乘以二，三个三坐标，再乘以三十，乘以二乘以三，基础实验次数是六十次，仿型的三次三乘以六十，一百八十次，百一百八十次，那么对于一百八十次 啊的测量，你把这个测量结果啊，测量值记录下来啊，你把这个组合啊，一百八十次呢，把它测量完成， 一百八十次，把测量完成就 ok 了。好，那么你得到了相应的测量数据以后啊，导入到密态软件下面的话呢，我们做分析，假如说我们一百八十次的测量结果已经完成了啊，好，下面的话呢，我们来看一看， 当前测量值放在 c 四列，那么这个测量值变异很大，语文因是什么呢？是因为选择不同的家具，三坐标还是部件，或者说当前测量系统到底合不合格呢？好，我们来评估一下，怎么评估呢？我们点击统计，选择质量工具， 选择良居研究，这里呢，我们不再是用这里的所谓的交叉嵌套了，而是用第三种方法叫做扩展，因为为什么呢？我们 看一下什么叫扩展啊？这个很多朋友呢可能没有用到，其实啊，我们在实际工作当中的测量啊，是比较复杂的，不再是什么只有三个人呐，什么十个部件，你还可以，可能会有很多的其他的变异来源，就是一定要做个变异来调查，如果变异来源比较多呢，我们需要用到扩展的方法， 那么在扩展方法当中的话呢，你可以看到他的病来源，首先是可以是不同的部件啊，这里呢，我们严格上来讲，这不是人啊啊，我们可以把它理解为三坐标或者是甲句的不同 啊。然后呢，测量数据放在 c 四列，另外还有一个因子啊，你可以把填家具，或者你把他三坐标啊这两个序序里颠倒，这个都是可以的啊，当然证明下面还有所谓的固定呢和欠掏啊，这个什么意思？大家感兴趣的朋友的话呢，可以后续啊，参与我们一些就这个相关 的专题 mic 的培训啊，我们这里就不展开了。好，然后还有一点，大家可以看一下对于扩展的分析，他的变异来源可以有多个，不再局局局限于部件人啊，你可以这里部件可以有三个半的不同，可以有夹角的不同，当然也可以有更多的其他的变异来源的不同。 另外我们在做测量系统分析当中还有一点要考虑考虑什么呢？就是考虑我们这些因子之间的一个相相互的关系， 我们这里的关系啊，家具和三坐标以及在部件之间是一个什么关系呢？它是一个交互的关系 啊，交互的关系，所以说我们这里呢还需要干嘛呢？还需要去添加交互作用项啊，我们点击项这个按钮，然后干嘛呢？我们把这里的所有的交互，二阶、三阶交互 全部把它输入进来。好，我们点击这个双向的向右的箭头啊，这样的话呢，所有的交互都进来了。好，再点，你确定，再点，你确定。 好，那这样的话呢，我们可以得到一个扩整的结果，这个结果怎么看呢？其实结果解释是一样的，关键是我们来看一下，来看一下， 那么大家知道这种合不合格呢？还有一点，还有一点，我们点击编辑三个框回去啊，点击编辑三个框，我们这里呢点击选项，在选项当中的话呢，我们还要告知一下公差贷宽啊，当前公差啊，是零点零八， 好点确定确定，如果你告知了公差以后呢，我们不光帮可以帮你算过程比 g r， 还可以帮你算公差比啊，这里的哎，过程比呢是 g r 百分之三十三点七，公差比呢，百分之三十八点四七，可区分列表 数 n、 d、 c 呢等于三，你看这这三个数，不管看哪一个啊，你当前车辆系统都是不合格的，假如说我们这里严格一点啊，我们按照百分之十作为合格的标准，你看一下过程比啊，百分之三三点七，公差比百分之三十八点四七啊，两个当中都是大于 百分之十，甚至比百分之三十还要大，所以当前车辆系统是不合格的啊，不合格，那这些不合格的原因是什么？那么它的原因的查找也是一样的啊，你基于像方案的分期表啊，这里的这这个，这个 啊，方法分量表以及我们见图形啊，这个呢，跟我们上上节课讲的呃，结果点是是一样的啊，这里呢，我们就不再最序了啊，不再最序，但是呢我们这里有一个主题，我想 在这里呢进一步的去展开，我们这个数据啊，其实是来自于一个在这个客户分， 那么对于这个案例的话呢，其实一开始我们这个客户怎么做的呢？他的做法一开始还是十个部件，三个人啊，这种操作方法去做测量系统分析，然后呢每次做的报告结果呢，都是合格的， 但是呢客户啊，跟他们一起去做，结果发现根本跟人没有关系，所以说他们要做到第二步。第二步怎么做的呢？他们是考虑到了 三坐标的不同啊，考虑到了这个这个家具的不同，那么这时候他们一开始怎么做的呢？他们是这样的， 每一个三坐标单独来做测量性的分析，什么意思呢？比如说我们点击数据，选择拆分工作表，也就是说他们是一个一个来，比如说我们把三张三坐标的数据啊，我们把它拆开，点击确定好，比如说我们就以第一个为 d 啊，这个呢是三 坐标一的啊，有六十个数据啊，他们也考虑到了夹距的不同，然后对三坐标一来做上线的分析，我们来看一下这个结果，好，点击统计，选择子弹工具，好，然后呢选择 赶快去研究，那么这时的话呢，就有几个几个币来源啊，部件的不同啊，家具的不同，三周标都是三周标一，所以这时的话，你可以用交叉，可以用交叉， 好部件的不同啊，这个没有人还是没有人啊？经过自动化吗？家具的不同，然后呢是对应的测量值。好，我们用发车分析方法选项当中的话呢，我们输入一下工资贷款零点零八， 我们来看一看，如果我们把每一张工作表拆分，按照三坐标的不同，你会发现什么情况呢？你看一下三坐标一，对于三坐标一的话，你看他 过程比百分之六点三九，公差比七点一二啊，可区别列元数达到了二十二，同样的道理，如果你再去对三坐标二呢，我们来看一下三坐标二，好，这里呢我们输入结果是一样的啊，好，我们点击确定。 好，那么大家再看一下三坐标二，过程比公差比小于百分之十 n d c 带有。好，我们在同样做一下三坐标三，点击确定 好，你们发现什么？点三这边三过程比百分之七点七，公差比百分之八点五一五，可求量数达到十八，什么意思呢？就是说 当你把三台三坐标拆分的去做采访系统分析，那么这时候你会发现一个很有趣的现象，拆分以后每一台三坐标都是合格的，但是呢， 如果我们把它合在一起啊，合在一起呢，来做一个啊，多个家具，多个良具的这么上啊，叫做扩展的一个分析的话呢，你会发现什么？你会发现 扩展他就不合格了。好，那么问题就来了，你用单个三坐标的仪器 做的话，都是合格，但是合在一起用一个扩展的方法就不合格，那到底是拆的为主还是合在一起的结果为主呢？对于这个问题啊，大家可以自己去思考一下 啊，大家思考一下，因为两个节呢是完全相反的，所以说很多朋友他就不服，那么能不能拆呢？拆最合格，能不能拆啊，大家可以思考一下第一个问题。好，那我们今天的课程呢，就到此结束啊，我们后面呢，对于边缘分析啊， 我们可能还会在 spc 啊，在一些 d o e 当中啊，也会用到啊，那么后续呢，我们讲了以后呢，我们再给大家来做基本的分享，当然对车辆这种分析的话呢，我们还有一些主题啊，这个呢，我们有机会啊，再来跟大家分享啊。好，我们今天呢就到此结束啊，谢谢大家。

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