计量型和计数型数据对比
MSA培训常用的MSA方法详解
THANKS.
评价指标及标准
评价指标
包括分辨率、偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性等。
评价标准
根据具体行业和产品的要求制定相应的评价标准，如汽车行 业通常采用AIAG（汽车工业行动集团）制定的MSA标准进行 评价。评价标准应明确各项指标的接受范围，以便对测量系 统进行合格性判定。
常用的MSA方法之
02
一：计量型数据分
使用卡帕系数、百分比一 致性等指标进行评估。
注意事项
需考虑随机误差和系统误 差对一致性的影响。
属性稳定性分析方法
稳定性分析目的
评估测量系统在不同时间 下对同一被测对象测量结 果的稳定性。
分析方法
使用控制图、趋势图等工 具进行监控和分析。
注意事项
需消除异常值和特殊原因 对稳定性的影响。
属性偏倚分析方法
MSA实施过程与注
05
意事项
明确目标和范围
确定MSA的目标
例如，提高测量系统的准确性和可靠性，减少测量误差 等。
明确MSA的范围
包括需要评估的测量系统、测量人员、测量环境和测量 数据等。
选择合适的MSA方法
01
根据目标和范围选择合适的MSA 方法，如重复性和再现性（R&R ）研究、线性研究、稳定性研究 等。
增强客户满意度和忠诚度
MSA关注客户对产品质量的期望 和需求，通过提供准确、可靠的 测量数据和信息，帮助企业更好
地满足客户需求。
通过持续改进产品质量和生产过 程，MSA有助于减少客户投诉和 退货，提高客户满意度和忠诚度
。
MSA强调与客户的沟通和合作， 通过与客户共同解决质量问题，
建立长期稳定的合作关系。
常用的MSA方法之
质量控制-7种工具
使用
柱形图表
10万
5万
2万
数量比较
5.图表
5.3 根据表现方式区分的分类
对比目标与实绩，适合与生产数量，不良率的管理。
特征
表现时间经过的连续变化或 趋向。
制定每日或每月数量大小及 累计，进行目标管理。
说 明
通过线的高低来比较。
形态
Z形图表
使用
曲线图表
变化状态
5.图表
5.3 根据表现方式区分的分类
1.质量
质量是决定产品或服务的有效性的性质或为履行使用目的而必备的性质，取决于多种质量特性的集合
一组固有特性满足要求的程度。-ISO9001:2000
要求：明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望
特性：可区分的特征
注1：术语“质量”可使用形容词如差、好或优秀来修饰。 注2：“固有的”（其相反是“外来的”）就是指在某物中本来就有的，尤其是那种永久的特性
选定及收集
1
1.按数量的大小整理并在各项目上记录。 “其他”排在最后。 2.计算累计数量及占有率。
整理及计算
2
1.在横轴上从左到右按数据量排列。 “其他”排在最后
画横，竖轴 及柱形
3
6.柏拉图
6.2 制定方法
内 容
名 称
顺序
1.在各柱形的右上端打点并用直线连接。
记录累计曲线
直观表现各部分的比率。
特征
可直观表现各部分的比率。
按占有率画在长方形带中。
说 明
按占有率区分整个圆。
形态
带状图表
使用
圆形图表
占有率
1月 56%
2月 20%
4月 10%
SPC控制图的分类
SPC控制图的分类控制图选用原则在质量管理工作中，通常用到各种控制图，用于分析或控制制程，本文在此对如何选用控制图简单归纳如下表，请大家参与讨论计量型数据控制图极差图 x--R 平均值—1、通常子组样本容量小于9，一般为4或52、此控制图，因使用方便，效果也好，故使用最普遍X --S 平均值—标准差图1、因标准差比极差描述产品或过程变异更优，故在有计算机时用此种图形更好2、当子组样本容量大于9时，人工计算极差较困难时，常用计算机计算3、通常用于分析制程用X~-R 中位数图1、通常用于现场操作者进行控制制程用2、使用此图时，子组数通常为奇数，分析所得结果偏差比上两者都大X-MR 单值移动极差图1、通常在测量费用高时使用2、测量数据输出比较一致时常用(如溶液的浓度)3、检查过程的变化不如其它计量型控制图敏感计数型数据控制图p 不合格品率图适用于测量在一批检验项目中不合格品项目的百分数，是一个比率，故各子组样本容量不一定要一样np 不合格品数图用来度量一个检验中的不合格品的数量，是一个数值，故各样本容量应固定 c 不合格数图用来测量一个检验批内不合格的数量，它要求样本容量恒定或受检数量恒定 u 单位产品不合格数图用来测量具有容量不同的样本的子组内，每检验单位之内的不合格数量 SPC控制图的分类按控制图测量性质不同，控制图可分为计量型控制图和计数型控制图两大类。
前者反映产品或过程特性的计量数据,后者反映计数数据。
计量型控制图又可分为:1)均值-极差(X-R)图:适用于长度,重量,时间,强度,成分以及某些电参数的控制2)均值-标准差(X-S)图:适用于样本较大的过程控制3)单值-移动差(X-Rs)图:只能获得一个测量值或测量成本较高的情形.4)中位数-极差(X-R)图计数型控制图:1)缺陷数(C)控制图:计数检验的个数相对于被检验对象的总体很少时适用.2)百分率(P)图:适用于计数的值所占的比例较大时.2、按控制图用途不同，控制图可分为分析用控制图与控制用控制图。
2020年中质协黑带备考练习题第一套
六西格玛黑带考试复习题一、单项选择题（每题各1分。
共50分）1． 以下哪种工具通常被用来与特性要因图一起使用（C ）A. 散点图B. 排列图/柏拉图C. 头脑风暴D. 力场分析2． 下图是卡方分布，则下面描述正确的是( B )A. 中位数大于均值B. 中位数小于均值C. 众数最大 F r e q u e n c y19.616.814.011.28.45.62.80.010008006004002003． 15天，每天记录不良品数。
针对每天记录的不良品数，他应用2-Sample t test ,他的原假设（Null Hypothesis ）为两种不同设定对良率没有影响，他的备择假设（Alternative Hypothesis ）为两种不同设定对良率有影响，结果得出P=0.048,（设定为0.05） ( B )A. 不能拒绝原假设B. 拒绝原假设C. 不能确定结论D. 需要继续实验4． 在假设检验中，关于α和β风险，下述描述正确的是( A )A. 在一定条件下α风险越高，β风险就越低，反之亦然；B. 拒绝零假设的风险是β风险；C. 不能拒绝零假设的风险是α风险；D. 只要数据可靠，就没有风险5． 对比以下各相关系数R ，表示线性相关性最好的是哪一个？( A )A. -1B. -0.5C. 0D. 0.986． 对σ水平的叙述当中错误的是（ B ）A. 当客户规格限确定后，过程的σ越小时，σ水平越高，过程能力越好B. σ水平与制造成本没有关系C. 6σ水平代表1000000个缺陷机会中有3.4个缺陷。
D. 失误越多，σ水平就越低7． 每天抽取样本测量产品的直径，从三个班抽取，每班样本量恒定为12，则适用的控制图为？( B )A. Xbar-RB. Xbar-SC. NP 图D. C 图 8． 一个482－Ⅳ 的实验设计意味着我们会有( D )A. 2水平, 8个因子的实验，256次运行；B. 2水平, 4个因子，16次运行；C. 2水平, 8个因子的全因子实验，16次运行；D. 2水平，16次运行，二元交互作用之间有混淆9． 参考下图，实验需要在2天完成，下面描述正确的为( B )A. 加中心点的目的是把2水平的设计开展成3水平的设计；B. 492－Ⅳ设计，共9个因子，实验运行次数为37；C. 加区组的目的是把2天的因素当作一个实验因子来处理，因子数量实际为10个；D. 三元交互作用与三元交互作用发生混淆10．比较两种数据类型, 计量型和计数型, 以下那一种描述是不正确的?( D ) A. 计数型的数据提供较少信息 B. 计量型数据较难获取C. 计量型数据更适合低缺陷率D. 与计量型数据相比，计数型数据需要较小的抽样数量11．362－Ⅲ设计，折叠1次，下述描述正确的是 (C)A. 共进行16次运行，设计的分辨率为Ⅲ；B. 共进行8次运行，设计的分辨率为Ⅲ；C. 共进行16次运行，没有主效应与二元交互作用混淆发生；D. 共进行64次运行，设计分辨率为Ⅳ； 12． 工程师约翰对过程能力进行了研究，结果请见下图，你帮助他分析，并推荐最佳的改善措施为：（C ）A. 提高短期能力；B. 加强管控，减少过程波动；C. 加强管控，减少过程偏移4239363330272421LSLUSLLSL 20Target *USL 40Sample Mean 35.4043Sample N 120StDev(Within) 2.2075StDev(Overall) 2.66718Process DataCp 1.51CPL 2.33CPU 0.69Cpk 0.69Pp 1.25PPL 1.93PPU 0.57Ppk 0.57Cpm*Overall CapabilityPotential (Within) CapabilityPPM < LSL 0.00PPM > USL 66666.67PPM Total 66666.67Observed Performance PPM < LSL 0.00PPM > USL 18678.84PPM Total 18678.84Exp. Within PerformancePPM < LSL 0.00PPM > USL 42440.85PPM Total 42440.85Exp. Overall PerformanceWithin OverallP r o c e s s C a p a b i l i t y o f L -T13A.从表中看到，部件变异百分比为84.57%,测量系统不算太差，无需改进；B.从R图中可以看出，只是测量系统的重复性不好，需要测量员A改进；C.从部件和测量者的交互作用图可以看出，有严重的交叉现象，需要改进测量者的重复性；D.本测量系统的重复性和再现性都需要改进。
Minitab16学习札记
②确定过程是否稳定以及是否准备改进；
③检验改进后的过程性能；
样本大小发生变化时不应使用 C 控制图，因为 C 控制图中心线和控制限制不会考虑样本大小的变化。当样本大小总是变化时，请使用 U 控制图。
U控制图的UCL是根据每个样本子组计算的所线(如果零在LCL以下，则LCL也是一条折线)，中线 则是样本的均值（所以也是一直线）。
②二项分布能力分析：统计→质量工具→能力分析→二项分布；
③非正态分布的能力分析（可以先正态性检验）利用和正态分布同样的进入菜单，然后在转换菜单中选择Johnson转换；也可以选择非正态分析中的数据所服从的分布（weibull分布）。
24.分组变量（下表代码列）：表示主列的所属类别或者属性。
25．Pareto(柏拉图)：确定关键的少数（多数不合格及其引起的损失是由相对少数的原因引起的。）如下图表：
9.什么是残差？MINITAB 计算三种类型的残差：
常规残差：观测值 - 预测值。
标准化残差：常规残差/常规残差的标准差。标准化消除了位置对于预测变量空间中数据点的影响。
T 化删后残差：对于第 I 个数据点，遵循与标准化残差相同的表达方式。但是，计算第 I个T 化删后残差时拟合值和标准差都是在删除第 I个观测后得到的。与标准化残差相比，T 化删后残差在出现异常数据点时会变大
②确定过程是否稳定以及是否准备改进；
③检验改进后的过程性能；
P控制图中中心线 是样本总体的均值，LCL&UCL& 依照子组数目而不同。未通过检验的点表明数据中存在可能因特殊原因变异而导致的非随机模式。
NP控制图的LCL&UCL是直线（子组数目相同）
Poisson(泊松)分布管制图（C 管制图、U管制图）因为 C 控制图和 U 控制图可以在子组大小为常量时互换。注意：在子组大小不同时使用 U 控制图。C(U)控制图用途：
计量型抽样检验与计数型抽样检验(ppt 187页)
抽样检验的特征是： – 检验对象：检验批中的一小部分 （局部） – 检验结论：整个检验批的是否合格（整体）
二. 抽样检验基本概念
抽检优点：
– 省时、省力且省成本。 – 降低检验过程中所造成损坏。 – 降低检验人员因身心疲劳所造成检验误差。 – 因为抽样检验结果可拒收送验批，故可提升卖方改进质量之意愿 – 可应用于破坏性检验。
• 因此：一个制造批若需要可以区分为几个检验批，但需注意避免将一 个以上的制造批合并为一个检验批。
检验批:(Inspection Lot)
为实施抽样检查而汇集起来的单位。检验批可能与其他形式的批不同，如： 制造皮、交货批、装运批等；
二. 抽样检验基本概念
批量:(Lot Size) 每个检验批内产品单位之数量,以“N”表示.如果特别指明是制 造批的量或其他种类的批量时就不能用批量来称呼。
专检 自检 互检
全数检验(100%检验) 是将生产或购入的每件制品全部一件一件的检验一遍，以判定该产品的质量。
二. 抽样检验基本概念
➢ 抽样检验(Sampling Inspection Plan)是由美国 贝尔电话研
究所的H.F. Dodge & H.G. Roming 所创造,是用少数样本去判 断一批产品的好坏;
样本:(Sample) 是从检验批中所抽取一个以上的单位产品所组成,样本中所含的 产品单位的数目称为样本数或样本大小,其符号以 “n”表示.
样本中各个样品均需随机而且不考虑它的质量好坏的情况抽出。
总体（群体）
批量的全部。
二. 抽样检验基本概念
关于批的一些指导原则：
四种计数型控制图的适用场合
四种计数型控制图的适用场合摘要：控制图作为SPC品质分析的核心工具, 主要用来监测过程是否处于控制状态的一种图形方法。
其中控制图主要分为两大类,一是计量型控制图,另一种是计数型控制图.下面我们主要针对计数型中常见的四种类型控制图的适用场合进行介绍.首先,我们先来看下计量型控制图跟计数型控制图的主要区别:●计数值控制图:它是以计件产品的不良件数或点数的表示方法,数据在理论上有不连续的特性,故称为离型变量;●计量型控制图:指产品需实际量测而取得的连续性实际值,并对其做数理分析,以说明该产品在此量测特性的品质状况的方法.计数型控制图的种类●P 控制图(不合格率控制):用于对产品不合格品率的控制;●NP 控制图(不合格品数控制图):用于对不合格品数的控制;● C 控制图(缺陷数控制图):用于单件上缺陷数的控制;●U控制图(单位缺陷数控制图):用于单位面积、单位长度上缺陷数的控制。
四种计数型控制图的应用场合●P 控制图(不合格率控制):用于控制对象为不合格品率或合格品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等计数值质量指标的场合。
●NP控制图:用于控制对象为不合格品数的场合。
设n为样本大小，P为不合格品率，则NP为不合格品个数，取NP为不合格品数控制图的简记记号。
NP图用于样本大小相同的场合。
●C控制图:用于控制一部机器，一个部件，一定的长度，一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目。
C图用于样本大小相等的场合。
如涂装车间机盖上的脏点数，可用C图。
U控制图:当样品的大小变化时，应将一定单位中出现的缺陷数换算为平均单位缺陷数后用U控制图。
例如，在制造厚度为2mm 的钢板的生产过程中，一批样品是2平方米，另一批样品是3平方米，这时应换算为平均每平方米的缺陷数，然后再对它进行控制。
19年中质协黑带备考练习题第一套
六西格玛黑带考试复习题一、单项选择题（每题各1分。
共50分）1． 以下哪种工具通常被用来与特性要因图一起使用（C ）A. 散点图B. 排列图/柏拉图C. 头脑风暴D. 力场分析2． 下图是卡方分布，则下面描述正确的是( B )A. 中位数大于均值B. 中位数小于均值C. 众数最大3． 15天，每天记录不良品数。
针对每天记录的不良品数，他应用2-Sample t test ,他的原假设（Null Hypothesis ）为两种不同设定对良率没有影响，他的备择假设（Alternative Hypothesis ）为两种不同设定对良率有影响，结果得出P=0.048,（设定为0.05） ( B )A. 不能拒绝原假设B. 拒绝原假设C. 不能确定结论D. 需要继续实验4． 在假设检验中，关于α和β风险，下述描述正确的是( A )A. 在一定条件下α风险越高，β风险就越低，反之亦然；B. 拒绝零假设的风险是β风险；C. 不能拒绝零假设的风险是α风险；D. 只要数据可靠，就没有风险5． 对比以下各相关系数R ，表示线性相关性最好的是哪一个？( A )A. -1B. -0.5C. 0D. 0.986． 对σ水平的叙述当中错误的是（ B ）A. 当客户规格限确定后，过程的σ越小时，σ水平越高，过程能力越好B. σ水平与制造成本没有关系C. 6σ水平代表1000000个缺陷机会中有3.4个缺陷。
D. 失误越多，σ水平就越低7． 每天抽取样本测量产品的直径，从三个班抽取，每班样本量恒定为12，则适用的控制图为？( B )A. Xbar-RB. Xbar-SC. NP 图D. C 图 8． 一个482－Ⅳ 的实验设计意味着我们会有( D )A. 2水平, 8个因子的实验，256次运行；B. 2水平, 4个因子，16次运行；C. 2水平, 8个因子的全因子实验，16次运行；D. 2水平，16次运行，二元交互作用之间有混淆9． 参考下图，实验需要在2天完成，下面描述正确的为( B )A. 加中心点的目的是把2水平的设计开展成3水平的设计；B. 492－Ⅳ设计，共9个因子，实验运行次数为37；C. 加区组的目的是把2天的因素当作一个实验因子来处理，因子数量实际为10个；D. 三元交互作用与三元交互作用发生混淆10．比较两种数据类型, 计量型和计数型, 以下那一种描述是不正确的?( D ) A. 计数型的数据提供较少信息 B. 计量型数据较难获取C. 计量型数据更适合低缺陷率D. 与计量型数据相比，计数型数据需要较小的抽样数量11．362－Ⅲ设计，折叠1次，下述描述正确的是 (C)A. 共进行16次运行，设计的分辨率为Ⅲ；B. 共进行8次运行，设计的分辨率为Ⅲ；C. 共进行16次运行，没有主效应与二元交互作用混淆发生；D. 共进行64次运行，设计分辨率为Ⅳ； 12． 工程师约翰对过程能力进行了研究，结果请见下图，你帮助他分析，并推荐最佳的改善措施为：（C ）A. 提高短期能力；B. 加强管控，减少过程波动；C. 加强管控，减少过程偏移13A.从表中看到，部件变异百分比为84.57%,测量系统不算太差，无需改进；B.从R图中可以看出，只是测量系统的重复性不好，需要测量员A改进；C.从部件和测量者的交互作用图可以看出，有严重的交叉现象，需要改进测量者的重复性；D.本测量系统的重复性和再现性都需要改进。
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计数型(如适用) am 或 pm 好或差 快或慢 热或冷 通过或失败
红或绿或黄或蓝 出口数 赢或亏
连续性 (变量) 粘度 pH 含量 浓度 杂质 停工时间 钱 融流速度 颗粒大小 颜色 尺寸
离散性(属性 - 有/无) 有/无可视物 清澈 vs. 混浊 准时 vs. 延迟 气味 (有/无)
离散性(属性 – 可数) 每个样品上的污点数量 缺陷数量 错误数量
每周失误数量
小组活动 – 描述以下被测量的连续性（计量型） vs. 离散性
连续性（计量型）VS离散性数据（计数型）
连续性 ( Continuous ) 测量得出具有连续性的信息，可被分解
为更细的增量
离散性 ( Discrete ) 以计数为基础的数据… 只可能是有限的数
值
时间
物理测量
缺陷/有缺陷的
判断
成本 你怎样有限地拆分“时间”?
精确度
“记数”型或 Yes/No 数据
连续性（计量型） vs. 离散性数据（计数型）
数据（计数性）
被测量 每天时间 周期时间 速度 温度 考试分数 颜色 位置 企业职能
计量型 (如适用) 小时或分或秒
计数型(如适用) 上午、下午
活动 答案 温度 考试分数 颜色 位置 企业职能
计量型 (如适用) 小时, 分钟 及秒
秒 MPH or KPH
度 百分制分数 t