MINITAB使用方法 MSA
MINITAB使用方法MSA
MINITAB使用方法MSAMINITAB是一款用于统计分析和数据可视化的软件工具，可用于各种统计分析和实验设计。
在质量管理中，特别是测量系统分析（MSA），MINITAB可以帮助分析人员评估测量系统的准确性、稳定性和重复性。
以下是使用MINITAB进行MSA的一般步骤。
1.收集数据：首先，要收集一组测量数据，这些数据代表实际生产环境中的测量结果。
确保数据具有代表性，并包含典型的测量范围。
2.打开MINITAB：启动MINITAB软件，并创建一个新的工作表。
3. 数据导入：将测量数据导入MINITAB。
可以选择使用“Worksheet”菜单上的“Import Data”选项，然后从文件中导入数据。
5.数据分析：使用MINITAB的统计工具进行数据分析。
以下是进行MSA分析的一些重要步骤。
a. 平均值和方差分析：使用MINITAB的“Stat”菜单，选择“Basic Statistics”选项，然后选择“Descriptive Statistics”来计算平均值和方差。
c.方差成分图：MINITAB提供绘制方差成分图的工具，通过显示各个因素的贡献，对测量系统的变异性进行可视化。
d. 标准化指数：使用MINITAB的统计功能来计算测量系统的标准化指数，例如Gage R&R指数。
标准化指数是判断测量系统的稳定性和重复性的一种指标。
6.结果解释和报告：根据分析结果，对测量系统进行评估。
根据需要生成分析报告，包括图形、表格和统计指标。
MINITAB提供了丰富的报告和图形生成工具。
以上是使用MINITAB进行MSA分析的一般步骤。
MINITAB提供了广泛的工具和功能，可用于更高级的MSA分析和其他统计分析任务。
使用MINITAB，用户可以更轻松地收集、分析和解释数据，并在质量管理中做出更准确的决策。
Minitab操作--MSA
1.抽樣品 10PCS，通常 5~10 個，用 10 個比較好，統計抽樣越多會越準確。1.避開特殊原因、2.涵 蓋製程範圍(量測的最大值、中間值、最小值都要進來) 2.樣品編號，選 3 人 3.A、B、C 隨機盲測兩次、最好三次(採行隨機的重點是避開慣性)。 盲測：
a.量測者不知道編號 b.量測者不知道上次數據(幫忙記錄，不要讓量測者自己寫) c.不可知道他人數據 避開人的慣性、避開人的記憶 4.輸入 Minitab 計算 GRR 5.判定
NDC>=5 Minitab 操作 統計→質量工具→量具研究→量具 R&R 研究(交叉)
進入後出現下面的畫面
三個數據選進 來 GRR 選這項目 X-bar&R Minitab 預設 6 倍標準差 25%而已，做 GRR 要改成 5.15 被教準差才會是 30%。 改為 5.15 倍
按確定後改出此圖
N(抽樣數)- PE(期望機率)
150-(15.7+68.7)
=0.92
0-1 : 48x101/150=32.3 (46+2)X(2+99)/150=32.3
1-1 : 102x101/150=68.7 (2+99)X(3+99)=68.7
4. 有效性=做出正確決定組(次)數 x100% = 總決定組(次)數
基準-A : 1 失誤率 2/48x100%=4.2%
2 誤警率 3/102x100%=2.9%
3. Kappa 0-0 : 48x49/150=15.7
(46+2)X(46+3)/150 =15.7
1-0 : 49x102/150=33.3
(3+46)X(3+99)/150=33.3
MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内 －>良好
大部分点落在管理界限外 －>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动 －>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析： 离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育； 检查者3需要追加训练； (反复性)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >
Minitab在MSA中运用
Minitab在MSA中的应用导言测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）是确保测量结果的准确性和可靠性的关键过程。
在质量管理和过程改进中，MSA是至关重要的工具，可帮助组织评估其测量系统的性能并做出相应的调整。
Minitab是一种功能强大的统计软件，被广泛应用于数据分析和质量管理领域。
在MSA中，Minitab提供了一系列强大的功能和方法，用于分析和评估测量系统的性能。
Minitab中的基本概念在开始介绍Minitab在MSA中的具体应用之前，我们首先了解一些Minitab中的基本概念。
数据输入Minitab提供了多种数据输入方式，包括手动输入、复制粘贴和导入外部文件等。
用户可以根据实际情况选择最适合的数据输入方式。
工作表Minitab使用工作表的概念来组织和管理数据。
用户可以在一个工作表中输入多个变量的数据，每列表示一个变量，每行表示一个观测值。
数据清洗和准备Minitab提供了一系列数据清洗和准备工具，用于处理缺失数据、异常值和重复数据等。
这些工具可以帮助用户在进行MSA之前，将数据整理成可分析的形式。
统计分析和图表展示Minitab提供了丰富的统计分析和图表展示功能，用于探索数据的特性和关系。
用户可以通过Minitab生成直方图、散点图、箱线图等各种图表，同时还可以计算均值、方差、标准差等统计指标。
Minitab在MSA中的运用Gage R&R分析Gage R&R（Repeatability and Reproducibility）分析是MSA的核心内容之一，用于评估测量系统的可重复性和可再现性。
Minitab提供了一种简单且全面的方法来执行Gage R&R分析。
首先，用户需要将测量数据输入Minitab的工作表中，并确保每列代表一个变量，每行代表一个观测值。
然后，通过导航栏中的。
minitab之MSA篇
偏倚分析的做法
決定要分析的測量系統 抽取樣本，取值參考值 請現場測量人員測量15次
保留记录 各项的线性分析的记录要保存下来， 可以和PPAP档案存放在一起，以有 效证明公司的测量仪器其测量能力是 足够的。
輸入數據到EXCEL表格中
計算t值，並判定
是否合格，是否要加補正值
保留記錄
偏差练习
基准值=6.0
取至少5个样本，样本测量值要 覆盖测量仪器一定的量程范围。 确定每个样本的基准值
测量样本大于等于10次，取均 值作为“基准值”
绘制线性图
画出“偏倚＝0”并判定
輸入數據到minitab表格中
計算t值，並判定
是否合格，是否要加補正值
保留記錄
偏倚分析的做法
決定要分析的測量系統 抽取樣本，取值參考值 請現場測量人員測量15次 輸入數據到EXCEL表格中
計算t值，並判定 是否合格，是否要加補正值
计算t值，并加以判定 t值的计算法：利用(平均值-标准值) ／平均值的标准差。
計算控制界限，並用圖判定是否穩定
後續持續點圖，判圖
保留記錄
稳定性分析的做法
決定要分析的測量系統
選取一標准樣本，取值參考值 請現場測量人員連續測量 25組數據每次測量2~5次
輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中
計算控制界限，並用圖判定是否穩定
後續持續點圖，判圖
计算控制界限 平均值图：Xbarbar+-A2Rbar, Xbarbar R值图：D4Rbar, Rbar, D3Rbar
偏倚
1
5.8
-0.2
2
5.7
-0.3
3
5.9
-0.1
4
5.9
MSA用Mintab进行测量系统分析的操作指南
量具 R&R 研究 - 方差分析法
11、形成MINITAB分析数据输出如下
测量数据 的量具 R&R
量具名称: 研究日期: 报表人: 公差: 其他:
游标卡尺 2013.2.25 肖爱娟 0.01mm
包含交互作用的双因子方差分析表
来源 部件 操作员 部件 * 操作员 重复性 合计
自由度
SS
MS
9 0.0094489 0.0010499
，
如下图：
7、选择量具研究(量具R&R研究（交叉）(G))后，出现“对话框” 在下图输 入所示信息
选择部件号栏
选择操作员栏
选择Xbar和R(x)
选择测量数据值栏
8、点击”量具信息” ，在出现的对话框中输入下图所示信息
输入量具名称
输入日期
输入制作者姓 名 输入量具的分辨 率
9、信息输入完后，点击 “确认” 后，再点击“选项” 键，在出现的对话框输 入下图所示信息
研究变异 %研究变
%公差
(6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler)
0.0179267 26.77
11.95
0.0177735 26.54
11.85
0.0023388
3.49
1.56
0.0023388
3.49
1.56
0.0645322 96.35
43.02
0.0669759 100.00
44.65
6.19
6.2
6.2
6.2
6.2
6.17
6.19
6.18
6.19
6.19
6.19
2、将数据复制到Mintable工作表中，如下图
MINITAB MSA 应用
MINITAB MSA 應用
量具R＆R計算
1.從EXCEL表中複制數抓到MINITAB
2.在首行輸入1到10
3.點算數據＞推疊＞列
4.點選Ｃ１到Ｃ１０，按選擇
在名稱裡輸入“儀器名稱GRR"，如下圖，按確定
5.輸入列標題，按順序ＡＡＡＢＢＢＣＣＣ輸入操作員
6.點選統計＞質量工具＞量具研究＞量具Ｒ＆Ｒ研究（交叉）
7.點選量具信息，輸入所對應資料，按確定
8.在部件號選擇Ｃ１，操作員選擇Ｃ３，測量數據選擇Ｃ２
分析方法選擇Ｘｂａｒ和Ｒ，按確定
9.計算結果如下
量具穩定性研究
1.輸入列標題，數據
2.選擇統計＞控制圖＞子組的變量控制圖＞ＸＢａｒ－Ｒ
3.點選尺度，選擇標記，選擇Ｃ１和Ｃ２，按確定
4.點選標簽,在標題輸入穩定性控制圖，按確定
5.點選ＸＢａｒ－Ｒ選項
點選檢驗，選擇對特殊原因進行全部檢驗
把第２行的數值由９改成７，確認所有數值跟下圖一樣，按確定
6.點選子組的觀測值位於多列的同一行中
選擇Ｃ３到Ｃ７，按確定
7.結果如下
上圖中沒有紅點，代表穩定性受控；下圖中出現紅點，代表穩定性不受控
量具線性和偏倚研究
1.從EXCEL表複制數據到MINITAB裡
2.輸入ABCDE
3.選擇數據>推疊>列
4.選擇Ｃ１到Ｃ５，在名稱輸”量具名稱線性和偏倚研究”，按確定
5.輸入列名稱
6.輸入參考值
7.選擇統計＞質量工具＞量具研究＞量具線性和偏倚研究
8.點選量具信息,輸入資料,確定
9.在部件號選擇Ｃ１，參考值選擇Ｃ３，測量數據選擇Ｃ２，按確定
10.結果如下
如果平均Ｐ值＞０．０
５，表示量具偏倚可接
受。
使用mintable计算MSA的方法
使用mintable计算分析
使用mintable计算分析
MSA取样本值要求分布在整个公差带内，如果有50%以上点在控制线外，说明测量误差较小，且小于 过程误差，这样才能显示测量系统能分辨误差。
使用mintable计算分析
使用mintable计算分析
使用mintable计算分析
使用mintable计算分析
使用mintable计算分析
3、MSA基本知识
从经常操作该 测量工具的人 员中选择3个人
测量人随机测量样 品，采用盲测法， 即测量人不知道规
格
计算均值极差
严格挑选样品，尺寸能在 整个公差带分布的10个， 例如10±0.1，样品要有 9.9-10.1的尺寸，不可随
机取样
4、EXCEL计算MSA
计算总均值的均值 和极差
建
立
使用mintable计算分析
研 究
工
作
表
手
使用mintable计算分析
动 录
入
数
据
进
使用mintable计算分析
入 研
究
界
面
输入零件编号所在列 输入操作员编号所在列 输入数据所在列
使用mintable计算分析
输入公差
生成分析表 生成分析表
使用mintable计算分析
生成分析表
使用mintable计算分析
选择“统计--质量工具--量具研究--交 叉研究”
分别双击选择部件号、操作员、数据项目，然后点击量具信息，数据 MSA分析信息
点击量具信息
点击选项
选择规格上限下限0.2
以上步鄹完成后点击确定后生成分析表，按照本文档 17-25页分析方法判断
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反复性散布为 3.90%, 再现性散布为 2.14%，
因此可以说因作业者之间的变动比反复引起的 差异更大。
%Study Var为 24.58%，大于基准值10%，但
小于基准值30%。
StdDev Source (SD) Study Var (5.15*SD) %Study Var (%SV) %Tolerance (SV/Toler)
要是超过R Chart的界限，就得 调查其原因， 并重新测定。
P10-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—样本是否如实反映工程散布
如果这些值均匀，意味标本没 能如实反映工程的散布。
对应标本10， 3 位操作者测试的值。
P11-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—操作员的差异
P06-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 选项
文字描述
公差USL-LSL
用来计算 % Tolerance
不显示“%Contribution” 不显示“%Study Variation”
单图单页显示
P07-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析
P08-P55
32.03
32.03
32.03
32.03
32.04
32.03
32.04
32.04
32.04
将测量DATA转化为MINITAB所 用! ( 活用Stack和Make Patterned Data ! )MINITAB操作路径:
DATA\STACK\ROWS 上述DATA为测量 Flat-cable的长度 规格: 32±0.25mm
P05-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 阶段3利用 MINITAB分析Gage R&R Study
路径: Stat\Quality Tools\Gage R&R Study(Crossed)
分析方式有ANOVA和 X bar and R两种. ANOVA可将部品和测定者的交互作用分离显示, 但 X bar and R没有此功能。 ANOVA是更正确的分析方法！
1:尽可能地对作业者或部品进行随机的测定
2:事先让测定作业者不知道其要参与实验
3:整个测定反复
P03-P55
测定系统分析(MSA) —计量型
评价基准
区分 良好 费用/考虑重要性 不可使用 %Contribution < 1% 1~10% > 10% % Study Variation 或 %Tolerance < 10% 10~30% > 30% 辨别范周 > 10 4~9 <4
24.58 19.76 14.62 6.78 12.96 96.93
7.15 5.75 4.25 1.97 3.77 28.18
%Study Var = 0.00694 0.0282
5.15 X σMS
5.15 X σTotal
X 100 = 24.58(%)
Total Variation
2.82E-02
3:整个测定反复
P20-P55
测定系统分析(MSA) —计数型 评价基准
评价指标
判断基准(优秀) 判断基准(考虑)
90%↑
判断基准(不足)
80% ↓
ALL APPRAISERS VS STANDARD
80-90%
上述判断基准根据工程的目标有可能变化 基本上不足100%时需调查找出原因
P21-P55
动为93.96%.
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility operator operator*part-no Part-To-Part Total Variation 4.81E-05 3.11E-05 1.70E-05 3.66E-06 1.34E-05 7.49E-04 7.97E-04 6.04 3.90 2.14 0.46 1.68 93.96 100.00
0.145375
100.00
29.08
=
Number of Distinct Categories = 6
P15-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Session分析—评价指标的解释
%Contribution Source VarComp (of VarComp)
%Contribution为 6.04%，因部品之间差的变
6.04 3.90 2.14 0.46 1.68 93.96 100.00 Study Var (5.15*SD) %Study Var (%SV) %Tolerance (SV/Toler)
%Contribution =
σ2MS σ2Total
=
0.0000481 X 100 = 6.04(%) 0.000797
%Study Var 或 %Tolerance为10%以上时，首先区分评价反复性和 再现性后，查明各个受影响的原因 ，并采取措施。
根据用途的优先参照评价指标
- 在制品管理的测面， 在制品符合判定更重要时
优先确认%Tolerance - 工程管理用或工程显示用时
优先确认 %Study Var
P019-P55
测定系统分析(MSA) —计数型
利用Minitab的计数型Gage R&R
阶段1 Gage R&R计划
1:选出20个能够代表整个工程范围最少80%的样品(包含良品与不良品) 2:反复次数: 2次 3:作业者: 2次
阶段2 选择的标本测定
1:测定由作业者用部品进行随机的测定
2:事先让测定作业者不知道其要参与实验
P04-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 测量DATA MINITAB输入
部品 1 2 … 10 作业者 1 1次测定 2次测定 3次测定
32.05 32.06 32.05
作业者 2 1次测定 2次测定 3次测定
32.06 32.05 32.05
作业者 3 1次测定 2次测定 3次测定
32.05 32.07 32.05
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility operator operator*part-no Part-To-Part Total Variation
4.81E-05 3.11E-05 1.70E-05 3.66E-06 1.34E-05 7.49E-04 7.97E-04 StdDev
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—Gage R&R在全体散布中所占的比重
Gage R&R, Repeat, Reprod 的高度越接近 0 越好。即表明: 测 试系统产生的误差很小。
P09-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—Xbar and R
尽量多超过管理界限为好。
路径: Stat\Quality Tools\Gage Run Chart
零件号码 测定人员 测定数据
P17-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—作业者和制品图表化
对作业者和制品间的再现性和反复性进行图表化
Gage Run Chart of DATA by PART-NO, OPERATOR
Source
(SD)
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility operator operator*part-no Part-To-Part
6.94E-03 5.58E-03 4.13E-03 1.91E-03 3.66E-03 2.74E-02
0.035735 0.028725 0.021257 0.009856 0.018834 0.140915
G age name: D ate of study : Reported by : Tolerance: M isc:
1
2
3
4
5 80
O P E RA TO R 1 2 3
Mean
76
DATA
72 6 80 7 8 9 10
76
Mean
72
X轴按被测 零件区分,便 于分析各测定 值何种程度差 异(1#和7#零 件测定值小)
作业者之间最 好没有差异。 差异大的，寻 求其原因！
对应操作者3 对 10个标本测试的值。
P12-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—操作员对标本测试的差异
3位测试者对10个标 本测试的值的曲线图。 每名测试者对标本的 测试值一致为好！
P13-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Session分析—ANOVA解释
MSA SPC 应用MINITAB分析、操作方法和图表解析
第一部分:
P02-P27
测定系统分析(MSA)
MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS 第二部分: P28-P56
统计过程控制(SPC)
STATISTICAL PROCESS CONTROL
制作人:胡海
2006.10.01
P01-P55
测定系统分析(MSA)
MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS
P02-P55
测定系统分析(MSA) —计量型
利用Minitab的计量型Gage R&R
阶段1 Gage R&R计划
1:选出10个能够代表整个工程范围最少80%的样品 2:反复次数: 2~3次 3:作业者: 3次
阶段2 选择的标本测定
Two-Way ANOVA Table With Interaction Source part-no operator operator*part-no Repeatability Total DF 9 2 18 60 89 SS 0.0612844 0.0003622 0.0012822 0.0018667 0.0647956 MS 0.0068094 0.0001811 0.0000712 0.0000311 F 95.5910 2.5425 2.2897 P 0.00000 <0.05 0.10654 >0.05 0.00873 <0.05