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用
MINITAB
软件进行测量系统分析
质量部
陈志明
摘要
数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，
而数据的质量又取决于测量系
统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试
平台的“
GR&R
”研究为例，介绍用
MINITAB
进行测量系统分析的方法，供大家参考。
关键词
数据分析
MINITAB
软件
测量系统分析（
MSA
）
一
测量系统分析概述
测量系统是对测量
单元进行量化或对被测的特性进行评估，
其所用的仪器或量具、
标准、
操作、
方法、
夹具、软件、人员
、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用
时
应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准
好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本 身就
有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进
和过程控制分析显然
是不恰当的。
测
量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量
系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。
测量系统分析就是用统计的方法分
析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。通常，我们
用下述五个指标来评价
测量系统的统计特性，它们是：
1
）偏倚
:
测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值；
2
）线性
:
表征量具预期工作范围内偏倚值的差别；
3
）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏
差量，与通常意
义上的统计稳定性是有区别的；
4
）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同
一特性时获得的测量值
（数据）的偏差。
5
）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时
测量平均值的偏
差。
通常，前三种指
标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的
准确
性可以通过对设备的校准等比如参照
ISO9000
或
ISO/TS16949
关于测量系统的相关要求在体系上对测
量系统进行维护、监控。也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进
行校准
后可以解决其准确性问题，工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性
来研究其统计特性，就
是通常所说的“
GR&R
研究”
。
二
测量系统分析流程及方法
测量系统分
析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）
、测
量结果性质（记数型数据或计量型数据）
、待测单元的数量大小
、过程的成本、仪器或量具的状态及测量
过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流
程。限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量
热计平衡室）的分析结合笔者对
测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（
1
< br>）
。
测量系统分析步骤：
1.
验证
“量具（
gage
）
< br>”的校准；
2.
选择工件和测量者执行测量；
3.
用
MI
NITAB
软件进行数据评估；
4.
分析数据，解释结果，得出结论；
5.
检查是否有不合格的测量单位，
制定长期量具保持
/
改进计划。
量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正
常状态
的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。
为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的
10
件工
件进行测量，选择
< br>2~3
名熟练操作工在不知情的情况下对各工件进行
2~
3
次重复测量，得到一组用于评估
测量系统的数据。
将所得数据按要求输入
MINITAB
软件，执行相关统计分析命令后，即可得到数据的统计特性，根据
相应的
评判规则既可判断测量系统的能力是否满足要求，既而根据分析结果有针对性的作出长期量具保持
/
改进计划。
如前所述，关
于精确性的数据的统计特性包括测量系统的重复性、再现性等，
MINITAB
提供不同的分
析方法以计算出测量系统的重复性、再现性、被测工件之间
的偏差、过程总偏差以及
各因素对过程偏差的
百分比和对被测特
性公差的比例
，
以考察测量系统相对于过程偏差及规范公差的测
量能力
，
同时
MINITAB
还计算出
测量系统的区别分类数（
Number
of Distinct Categories
）
，以考察测
量系统的有效解析度
。
三
用
MIN
ITAB
轻松实现测量系统分析
1.
制定测量方案，取得测量数据
<
/p>
本文选择空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“
GR&
R
”研究中的窗机
KC=35/F1
（
US30M0
）性能测试数据为例进行研究，本次试验由
R
和
H
两位试验员对
10
件该机型产品分别进行两
次性能测
试，其制冷量（
W
）测得数据如下：
样机
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
试验员：
R
第一次
3431
3545
3496
3393
3551
3541
3541
3518
3558
3530
第二次
3432
3534
3477
3385
3544
3518
3528
3504
3537
3534
试验员：
H
第一次
3439
3524
3479
3407
3544
3533
3554
3526
3549
3516
第二次
3436
3521
3470
3405
3561
3534
3535
3510
3563
3510
表
1
：性能测试数据表
KC-35/F1
（
US30M
0
）的制冷量规范值为
3500
±
175W
。
2.
用
MINITAB
进行分析
MINITAB
是美国
MINITAB
公司为专业质量管理人员开发的一款基于
6si
gma
管理原则的数据统计分
析软件，
可帮助进行统计计算、
假设检验、
方差分析、
< br>试验设计、
统计过程控制
（工序能力分析、
控制图）
、
测量系统分析、可靠性和寿命试验分析等
质量分析和改进活动，并能进行排列图、因果效应图、直方图、
盒状图等图形绘制。只需
输入原始数据，执行相应命令，即可获得计算分析结果。下面将简单介绍用
MINITA
B
进行测量系统分析的方法。
1
）在
MINITAB
的电子表格内输入表<
/p>
1
中数据；
2
）执行
MSA
分析命令：选择
stat>quality tools>gage study>gage r&r
study (crossed)
；
MINITAB
提供了针对各种情形下的精确性分析方法：
MI
NITAB
提供五种进行测量系统精确性分析的方法，
1
）
Gage Run
Chart,2
）
Gage R&R
(Crossed) , 3
）
Gage R&R
(Nested), 4
）
Attribute Gage
Study (Analytic Method)
，
5
）
Attribute
Agreement
Analysis
。
其中：
1
）
Gage Run
Chart
提供各测量数据的链图，帮助你分析不同的操作者和工件之间测量结果的差异
；
2
）
Gage R&R (Crossed)
用于分析当每一被测工件都可以被多个操作者
重复重复测量时的
GR&R
分析；
3
）
Gage R&R
(Nested)
用于分析当每一被测工件不可以被多个操作者重复重复测量（即进行
破坏性测量）时的
GR&R
分析；上述三种选择均针对计量型（
连续型）数据而言。
4
）
Attribute Gage
Study (Analytic
Method)
则是针对计数型（逻辑型）数据的分析。
5
）
Attribute
Agreement Analysis
它的功用在于将测试值与规范值相比较，
在逻辑判定
（也可以称为二进制特性描述）
的
情况下对测量结果进行判定。
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