新的计量型的GRR
GRR
量具重复性与再现性分析：GR&R 是用来检定检测产品的人员是否具备识别产品特性的能力，正常的产品是否会误判，不正常的产品是否会漏判，也就是检定“检测系统是否正常”的一个工具。
GR&R是研究重复性和再现性的，是计量型分析。
1．简称：重复性（EV）(equipment variance)设备偏差、（再现性AV）(appriser variance)人員偏差、产品偏差（PV）(products variance),2．重复性（Repeatability）：重复性是用本方法在正常和正确操作情况下，由同一操作人员，在同一实验室内，使用同一仪器，并在短期内，对相同试样所作多个单次测试结果，在95％概率水平两个独立测试结果的最大差值。
在中国仪器中当测量条件是在以下4个状况下实验时，相同的待测量的测量结果有一致性的称为重复性，4个条件如下：a、相同的测量环境b、相同的测量仪器及在相同的条件下使用c、相同的位置d、在短时间内的重复3．再现性（Reproducibility）是指两个不同的实验室对同一物料进行测定两个分析结果接近的程度.再现性的值总是大于或等于重复性,因为再现性的测量结果把重复性引起的偏差考虑进去了。
在很多实际工作中，最重要的再现性指由不同操作者、采用相同的方法、仪器，在相同的环境条件下，检测同一被测物的重复检测结果之间的一致性，即检测条件的改变只限于操作者的改变。
也就是说别人用你说的方法和仪器也能做出同样的结果来，这就是试验的再现性。
当然，这样的试验就叫做再现性实验。
4.测量结果的重复性：是指“在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性”。
上述定义中的“一致性”是定量的，可以用重复性条件下对同一量进行多次测量所得结果的分散性来表示。
而表示测量结果分散性的量，最为常用的是实验标准。
重复性条件。
质言之，就是在尽量相同的条件下，包括程序、人员、仪器、环境等，以及尽量短的时间间隔内完成重复测量任务。
GRR是什么
GRR指“量具的重复性和复现性”，英文是“Gauge Repeatability and Reproducibility ”，表示量测的重复性（Repeatability）与再生性（Reproducibility）可以图表方式说明如下：为计算再现性(Repeatability)，在其取得数据时应符合下列条件：◆同一人员◆相同的归零条件◆同一产品◆同一位置◆同样的环境条件◆数据要在短时间内取得再现性的目的只是要获知设备的变异性。
再生性(Reproducibility)则希望获知不同条件下的变异，因此取得数据时应符合下列条件：◆不同的人员◆不同的归零条件◆ 不同的位置◆不同的环境◆数据宜在较长期间内取得GRR目的何在？答：若我们抽测100支圆杆的外径，我们可以得到100组数据，它形成一个分配（，）但是若深究这些数据的分配是否会永远如此呢？其实并不尽然，因为同样的样本若交给同一个人第二天再量一次，它就不可能与原来的分配（，）完全相同。
同样地，同一组样本若交给另一个人用同样的量具来量，当然也就会再形成另一个分配（，）。
有了这样的认知，我们就明白原始的数据标准差（）中其实己含盖了产品真值标准差（），量器量测误差（）及其它随机误差（）其关系如下：GRR的目的就是要降低量测误差（），使量测值之尽量接近（真值之标准差）。
GRR的优劣是否有放诸四海皆准的共识呢？答：这是一个好问题，目前举世公认的原则与分级标准如下：上面公式的分子为何要乘5.15？答：这是因为计算GRR时是采用99%的信赖区间，依据常态分配99%的范围含盖在 2.575个之内，所以分子要乘5.15（2 2.575）。
常用的品质管理名词（中英文对照）QE=品质工程师（Quality Engineer）MSA: Measurement System Analysis 量测系统分析LCL: Lower Control limit 管制下限Control plan 管制计划Correction 纠正Cost down 降低成本CS: customer Sevice 客户中心Data 数据Data Collection 数据收集Description 描述Device 装置Digital 数字Do 执行DOE: Design of Experiments 实验设计Environmental 环境Equipment 设备FMEA: Failure Mode and Effect analysis 失效模式与效果分析FA: Failure Analysis 坏品分析FQA: Final Quality Assurance 最终品质保证FQC: Final Quality control 最终品质控制Gauge system 量测系统Grade 等级Inductance 电感Improvement 改善Inspection 检验IPQC: In Process Quality Control 制程品质控制IQC: Incoming Quality Control 来料品质控制ISO: International Organization for Standardization 国际标准组织LQC: Line Quality Control 生产线品质控制LSL: Lower Size Limit 规格下限Materials 物料Measurement 量测Occurrence 发生率Operation Instruction 作业指导书Organization 组织Parameter 参数Parts 零件Pulse 脉冲Policy 方针Procedure 流程Process 过程Product 产品Production 生产Program 方案Projects 项目QA: Quality Assurance 品质保证QC: Quality Control 品质控制QE: Quality Engineering 品质工程QFD: Quality Function Design 品质机能展开Quality 质量Quality manual 品质手册Quality policy 品质政策Range 全距Record 记录Reflow 回流Reject 拒收Repair 返修Repeatability 再现性Reproducibility 再生性Requirement 要求Residual 误差Response 响应Responsibilities 职责Review 评审Rework 返工Rolled yield 直通率sample 抽样,样本Scrap 报废SOP: Standard Operation Procedure 标准作业书SPC: Statistical Process Control 统计制程管制Specification 规格SQA: Source(Supplier) Quality Assurance 供应商品质保证Taguchi-method 田口方法TQC: Total Quality Control 全面品质控制TQM: Total Quality Management 全面品质管理Traceability 追溯UCL: Upper Control Limit 管制上限USL: Upper Size Limit 规格上限Validation 确认Variable 计量值Verification 验证Version 版本QCC Quality Control Circle 品质圈/QC小组PDCA Plan Do Check Action 计划执行检查总结Consumer electronics 消费性电子产品Communication 通讯类产品Core value （核心价值）Love 爱心Confidence 信心Decision 决心Corporate culture (公司文化)Integration 融合Responsibility 责任Progress 进步QC quality control 品质管理人员FQC final quality control 终点品质管制人员IPQC in process quality control 制程中的品质管制人员OQC output quality control 最终出货品质管制人员IQC incoming quality control 进料品质管制人员TQC total quality control 全面质量管理POC passage quality control 段检人员QA quality assurance 质量保证人员OQA output quality assurance 出货质量保证人员QE quality engineering 品质工程人员FAI first article inspection 新品首件检查FAA first article assurance 首件确认CP capability index 能力指数SSQA standardized supplier quality audit 合格供应商品质评估FMEA failure model effectiveness analysis 失效模式分析AQL Acceptable Quality Level 运作类允收品质水准S/S Sample size 抽样检验样本大小ACC Accept 允收REE Reject 拒收CR Critical 极严重的MAJ Major 主要的MIN Minor 轻微的Q/R/S Quality/Reliability/Service 品质/可靠度/服务P/N Part Number 料号L/N Lot Number 批号AOD Accept On Deviation 特采UAI Use As It 特采FPIR First Piece Inspection Report 首件检查报告PPM Percent Per Million 百万分之一SPC Statistical Process Control 统计制程管制SQC Statistical Quality Control 统计品质管制GRR Gauge Reproducibility & Repeatability 量具之再制性及重测性判断量可靠与否DIM Dimension 尺寸DIA Diameter 直径QIT Quality Improvement Team 品质改善小组ZD Zero Defect 零缺点QI Quality Improvement 品质改善QP Quality Policy 目标方针TQM Total Quality Management 全面品质管理RMA Return Material Audit 退料认可7QCTools 7 Quality Control Tools 品管七大手法通用之件类ECN Engineering Change Notice 工程变更通知(供应商)ECO Engineering Change Order 工程改动要求(客户)PCN Process Change Notice 工序改动通知PMP Product Management Plan 生产管制计划SIP Standard Inspection Procedure 制程检验标准程序SOP Standard Operation Procedure 制造作业规范IS Inspection Specification 成品检验规范BOM Bill Of Material 物料清单PS Package Specification 包装规范SPEC Specification 规格DWG Drawing 图面系统文件类ES Engineering Standard 工程标准IWS International Workman Standard 工艺标准ISO International Standardization Organization 国际标准化组织GS General Specification 一般规格部类PMC Production & Material Control 生产和物料控制PCC Product control center 生产管制中心PPC Production Plan Control 生产计划控制MC Material Control 物料控制DCC Document Control Center 资料控制中心QE Quality Engineering 品质工程(部)QA Quality Assurance 品质保证处QC Quality Control 品质管制(课)PD Product Department 生产部LAB Laboratory 实验室IE Industrial Engineering 工业工程R&D Research & Design 设计开发部这是用来检定检测产品的人员是否具备识别产品特性的能力，正常的产品是否会误判，不正常的产品是否会漏判，也就是检定“检测系统是否正常”的一个工具重复性（Repeatability）：重复性是用本方法在正常和正确操作情况下，由同一操作人员，在同一实验室内，使用同一仪器，并在短期内，对相同试样所作多个单次测试结果，在95％概率水平两个独立测试结果的最大差值。
GRR 计量型范例
0.06
0.04
0.02
0.0
1
2
平均值
1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0
1
说 明:
0.11094
3
4
5
6
7
8
9
10
零件
甲
乙
丙
UCLr
平均值图表
2
3
4
5
6
7
8
9
10
零件
甲
乙
丙
GR&R
0.11094 0.11094 0.11094 0.11094 0.11094 0.11094 0.11094 0.11094 0.11094 0.11094 GR&R
0.3670
0.8570
平3 均 范 围
0.1930
0.20933 0.042
0.1020
0.11867 0.027
0.5640
0.55767 0.055
0.3070
0.33533 0.06
0.8702
0.87373 0.037
B1
0.2320
0.1070
0.5450
0.3370
0.8950
2
0.1850
可 重 复 性 & 可 再 现 性
(R & R)
(EV2 + R&R= AV2) R&R= 0.13264 零 件 差 异
(P V)
PV= RPART * K3 PV= 1.55057 总 差 异
(T V)
(R&R2 + TV= PV2)
GRR计量型系统分析报告FM-03-15-A0
P
1.046
测量数据平均值（ ）= 再现性(AV) (XDIFF×K2)²-EV²/nr 0.014
极差平均值（ R ）= R&R
重复性(EV) 数据分析 EV= R *K1 0.049 指标值
AV²+EV²
0.051
R&R²+PV²
1.695
USL-LSL
0.2
精密度与公差比率：%P/T=(R&R)/(USL-LSL) 精密度与总变异比率：%GR&R=GRR/TV 分辨指数：NDC=Round(√2*PV/R&R) 判定标准 合格 取决于该量具系统等因素 不合格 %GR&R 0～10% 10%～30% ＞30%
条件接受 合格 合格
%P/T NDC ＞10 5～9 ＜5
0～10% 10%～30% ＞30%
FM-m） K2 样品数（n） K3
2 4.56 2 3.65 9 1.67
3 3.05 3 2.7 10 1.62
10.9929
0.2675248
GRR计量型系统分析报告
量具名称 产品名称 测量尺寸 测量人员 测量次数 1 2 3 R 1 2 3 R 1 2 3 R 部件平均值 XDIFF=Xmax-Xmin= 1 50.080 50.070 50.080 0.010 50.040 50.040 50.034 0.006 50.060 50.080 50.060 0.020 50.060 0.006 2 50.070 50.060 50.070 0.010 50.060 50.070 50.060 0.010 50.090 50.080 50.080 0.010 50.071 50 3 50.150 50.130 50.130 0.020 50.120 50.100 50.120 0.020 50.160 50.160 50.150 0.010 50.136 X̿ 4 50.050 50.030 50.050 0.020 50.060 50.070 50.060 0.010 50.050 50.050 50.050 0.000 50.052 50.162 部件变异(PV) Rp*K3 1.694 25.69% 3.03% 47 尺寸公差（上限-下限） 参加测试人员数量(m) 测量次数(r) 5 50.090 50.090 50.090 0.000 50.090 50.100 50.090 0.010 50.040 50.050 50.040 0.010 50.076 6 50.090 50.060 50.050 0.040 50.050 50.050 50.050 0.000 50.050 50.060 50.050 0.010 50.057 7 50.010 50.010 50.020 0.010 50.010 50.020 50.010 0.010 50.010 50.020 50.020 0.010 50.014 0.2 3 3 8 50.010 50.050 50.060 0.050 50.030 50.050 50.060 0.030 50.040 50.070 50.040 0.030 50.046 0.016 总变异(TV) 尺寸公差(T) 9 50.040 50.050 50.040 0.010 50.050 50.030 50.050 0.020 50.050 50.050 50.050 0.000 50.046 产品数量(n) 考核主导人 考核日期 10 51.090 51.070 51.040 0.050 51.040 51.070 51.060 0.030 51.050 51.050 51.070 0.020 51.060 `R `R 0.012 `x 50.163 `R 0.015 `x 50.158 `R 0.022 `x 50.164 字符 平均值 10
读懂MSA手册中计量可重复性GRR分析的结果(IATF16949五大手册 测量系统分析)20200425
读懂MSA手册中计量可重复性测量GRR分析的结果
大家好！今天我们谈谈：“如何读懂MSA手册中计量可重复性测量GRR分析的结果”。让我们以后更懂得实施测量系统分析。
看看MSA手册中GRR分析例子 在计量型可重复评价中,3个人，每个人评价10个零件
三个评价人，每个评价人对每个零件评价三次
案例来自于MSA手册（第四版）第81页
安排人员进行评价后，完成的GR&R数据表如 下
这是评价人A的测 量值和统计值
这是10个零 件的编号
确保这10个零件涵 盖的范围比较大
安排人员进行评价后，完成的GR&R数据表如 下
这一列是评价人A对 1号零件的三次不同 时间段测量结果
对获得的表进行分析 R图、X均值图都正确后，对表格数据进行分析
对获得的表进行分析 R图、X均值图都正确后，对表格数据进行分析
今天就谈到这，欢迎大家交流！
对获得的表进行分析 R图、X均值图都正确后，对表格数据进行分析
对获得的表进行分析 R图、X均值图都正确后，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ表格数据进行分析
不同评价人均值的差 异，就是设备变差和 人员变差的总和，
对获得的表进行分析 R图、X均值图都正确后，对表格数据进行分析
这里是10个零件，取 值0.3146
对获得的表进行分析 R图、X均值图都正确后，对表格数据进行分析
安排人员进行评价后，完成的GR&R数据表如 下
同一组零件的所有测 量结果都加起来再平 均，则结果包含了三 种变差（所有评价人、 设备、零件）
他们均值差异，就是零 件变差因为测量人、设 备变差可以抵消
grr计数型和计量型
grr计数型和计量型你有没有注意到，有些东西我们可以数数，有些东西则得用“度量”来衡量？听起来有点抽象？别急，咱慢慢来聊聊这个话题，保证你能明白得一清二楚。
比如你家冰箱里有几瓶牛奶？这不就是一个典型的“计数型”问题，数量就那么多，数得清楚，一目了然。
然后再想想你昨晚睡了多少小时？嗯，多少也好，肯定是个不太精确的数字，可能有点模糊，甚至估算一下。
这个呢，就是个“计量型”的问题，得用一些更细致的标准，像“小时”、“分钟”这样来表示。
所以，计数型和计量型其实就是看你在说一个数量，还是在说一个范围。
想象一下，你手里拿着一篮水果。
那里面有5个苹果，3个橙子，2个香蕉。
这里面每个水果的数量都能数得出来，对吧？你只需要一只手，甚至只需要用眼睛扫一圈就能知道有多少个水果。
所以说，像“几个苹果”“几个香蕉”这种情况，就是咱说的“计数型”了。
数量明确，简单直观。
这就像是在商店里买东西，标价清楚，你数一数就知道自己买了几个商品，结账时也不会被坑。
你有没有遇到过，别人给你数个东西，结果自己一数就发现少算了？那就是因为计数上出问题了。
嘿，别说，计数型挺简单的，对吧？但是，计量型就有点复杂。
你想，像你昨天在健身房跑步，跑了多远？是5公里吗？还是5.2公里？跑步机上的显示，常常不太靠谱，或者你累得要死，自己也没时间去精确测量，反正就是大概“跑了这么多”，一个模糊的估算值而已。
这种情况就是典型的“计量型”问题。
咱可以说，数字能变化，但得有个标准来进行衡量。
比如身高，体重，温度，距离……这些都得用一些标准单位来准确衡量，不能随便说说就算了。
不是说你自己觉得冷了就能说“有五十度寒冷”，这不现实，对吧？必须有温度计，按着标准来量，才能知道到底多少度。
那计量型和计数型的根本区别在哪呢？你可以理解为，计数型给你一个“固定值”，它就像是拿数字和你做对话，告诉你“就这么多”，没得商量。
而计量型呢，它更多是给你一个“范围”，你永远得把握住那个大概的数值，不能太死板。
GRR-计量型(范例填写)
7 1.1795 1.0227 0.1974 0.0000
8 1.1795 1.0227 0.1974 0.0000 pp 0.548802 0.03236246 139.96% 0.00% 139.96% 1695.80%
9 1.1795 1.0227 0.1974 0.0000 变差 PV TV
X C = 1.106667
RC = 0.100000
零件均值 Parts Mean
XP
0.233333 0.333333 0.533333 0.711111 1.122222 1.233333 1.411111 1.633333 1.822222 1.977778
10.100000 11.100000 12.700000 14.700000 16.400000 17.800000
X B = 1.100000 RB = 0.080000
1.120000 1.100000 1.100000
均值Mean 0.23333 0.33333 0.53333 0.73333 1.13333 1.23333 1.43333 1.63333 1.83333 1.96667 Sum C 0.7 1 0.1000 1.6 0.1000 2.2 0.1000 3.4 0.1000 3.7 0.1000 4.3 0.1000 4.9 0.1000 5.5 0.1000 5.9 0.1000 33.2 极差Range 0.1000
0.00000 X^2/nkr SUMSQ(sum(men-part))/r
ndc
C 公式A Formula A 公式B Formula B
P 0.00000 0.69012
C
UCLR %Tolerance 27.42% LCLR 27.42% 0.00% B 0.00%
计量型GRR作业
K1 试验次数 K2 评价人数 K3 零件个数 必须是 3 次 必须是 2 个 必须是 5 个
3 2 5
OK OK OK
零件名称 零件编号 特性 总公差 (Tol)
1234 P001 长度, 105+/-10 mm 20 单位 mm
量具名称 量具编号 夹具编号 夹具工程版本
千分尺 G 001 F 001 rev 01
陈一
rev 0805
Байду номын сангаас
李二
UCLr
陈一
李二
uclx
lclx
注： Y轴刻度可按实际数据进行人工调整
零件 （样本）
1
105.0 105.0 105.0 105.0 0.0 105.0 104.0 105.0 104.6667 1.0 104.8
结果 平均值
2
105.0 104.0 105.0 104.7 1.0 104.0 105.0 104.0 104.3333 1.0 104.5
3
105.0 104.0 104.0 104.3 1.0 104.0 105.0 104.0 104.3333 1.0 104.3
根据实验的 零件推算
R * K1
0.53
试验次数 3
K1 0.5908
与公差 (Tol)比较 16.0 0.0 16.0 84.6
[ ( XDIFF * K2)2 - (EV2 / nr)]
0.00
(n - 零件个数, r - 试验次数)
评价人 2
K2 0.7071
重复性和再现性 (GRR) R&R= (EV2 + AV2) R&R= 0.53 零件变差（PV）(根据实验的零件推算) PV= RPART * K3 PV= 2.82 总变差 (TV)
3-MSA GRR计量型
7.將分析數據記錄于分析表中。
3-1. GRR結果判定
※對于目的是用來公析一過程的測量系統，對 測量系統可接受性的通用比例株則如下： ＊低于10%的誤差------通常被認為是一個可 接受的測量系統。 ＊10%到30%的誤差------根據應用的重要性、 測量裝置的成本、維修費用等，可能是可 接受的。 ＊大于30%誤差-----考慮為不可能接受----應 該盡各種力量以改進這測量系統。
2-2. GRR計算
1.分別計算各平均值與全距(極差)。 2.計算全距平均值(R)、零件全距(Rp)、作業員全距 (Ro) 。 3.計算 UCLr(Upper Control Limit)=D4R (2次量測D4=3.27 3次量測D4=2.57) LCL(Lower Control Limit)=D3R (7次量測以內D3=0) D4R表單個R的極限，圈出超出極限的值，分析 原因并糾正(同一作業員釆用最初儀器重復讀數或 剔除超限值并由其他量測值再次平均并計算R和 極限值)。
測量系統分析
Measurement Systems Analysis
GRR---量具重復性與再現性
MSA/黃響平
1-1GRR分析目的
目的： 為了決定量測程序在制程中量測產品間變 異性是否適當，實有賴于量測系統能力，故量 測系統分析很重要，而量測系統Gage R&R是 主要使用的量測系統分析方法之一。 GRR: 1. 極差法 2. 平均值-極差法
零件變異PV=RP*K3 (零件數為5時K3=2.08、為10時K3 =1.62) R&R= 系統全變異TV=
2-2. GRR分析
6. 取TV或允差為分母(依制程能力決定)，計算： %EV=(EV/TV) 100% %AV=(AV/TV) 100% % R&R=(R&R/TV) 100% %PV=(PV/TV) 100 % 如果分析是以公差而不是以過程變異為基礎， 則%EV、%AV、%R&R和 %PV的計算式中的分 母總變異(TV)應替換成公差值，根據測量系統或 客人的要求，可以釆用任何一種或兩種方法。
什么是GRR
请问GRR是什么？答：GRR是指量测的再现性（Repeatability）与再生性（Reproducibility）可以图表方式说明如下：为计算再现性(Repeatability)，在其取得数据时应符合下列条件：◆同一人员◆相同的归零条件◆同一产品◆同一位置◆同样的环境条件◆数据要在短时间内取得再现性的目的只是要获知设备的变异性。
再生性(Reproducibility)则希望获知不同条件下的变异，因此取得数据时应符合下列条件：◆不同的人员◆不同的归零条件◆不同的位置◆不同的环境◆数据宜在较长期间内取得第2问：请问GRR目的何在？答：若我们抽测100支圆杆的外径，我们可以得到100组数据，它形成一个分配（，）但是若深究这些数据的分配是否会永远如此呢？其实并不尽然，因为同样的样本若交给同一个人第二天再量一次，它就不可能与原来的分配（，）完全相同。
同样地，同一组样本若交给另一个人用同样的量具来量，当然也就会再形成另一个分配（，）。
有了这样的认知，我们就明白原始的数据标准差（）中其实己含盖了产品真值标准差（），量器量测误差（）及其它随机误差（）其关系如下：GRR的目的就是要降低量测误差（），使量测值之尽量接近（真值之标准差）。
第3问：请问GRR的优劣是否有放诸四海皆准的共识呢？答：这是一个好问题，目前举世公认的原则与分级标准如下：第4问：请问上面公式的分子为何要乘5.15？答：这是因为计算GRR时是采用99%的信赖区间，依据常态分配99%的范围含盖在2.575个之内，所以分子要乘5.15（2 2.575）。
第5问：为获得可信之GRR，请问在实务上是否有一些标准程序？答：有的，其程序如下：1，准备被测件样本（至少5parts)2，将被测件交给平常实际作业之人员（至少3人）反复量测（每一样本至少量2次）3，记录各量测数据4，计算GRR第6问：GRR非做不可吗？若一时做不到是否有其它替代指标？答：这个问题好极了，中国人说尽信书不如无书，天下当然没有非作GRR不可的道理，因为QS-9000的4.11.4节就清楚说是『譬如』GRR，表示GRR只是指标之一。
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7.995 7.995 7.995 0.0000000 7.995 7.995 7.995 0.0000000 7.995 7.995 7.995 0.0000000
6
7.994 7.994 7.994 0.0000000 7.9935 7.994 7.994 0.0005000 7.9935 7.994 7.994 0.0005000
Report No.:
Comments
Recommended, especial ally useful when trying to sort or classify parts or when tightened process control is required
Number of Distinct Categories (ndc)
Johnson Electric Industrial Manufactory Ltd.
Gauge Repeatability & Reproducibility Report ( ANOVA Method )
Components of Variation
7.9955 7.9950 7.9945 7.9940 7.9935 7.9930 7.9925 7.9920 7.9915 7.9910 7.9905 1 2 3 4 5 Part 6 7 8
ndc<2
Not acceptable
COMMENT :
APPROVED BY :
DATE :
FORM NO. : WCAL-110501
Revision.:0
Johnson Electric Industrial Manufactory Ltd.
Gauge Repeatability & Reproducibility Report ( ANOVA Method )
General Information
Motor No : Characteristic : Gauge Type : Cal. Code No. : %R&R calculated by: 07K4093 Over drive force Push-Pull Meter 161325379 Date : Location : Lower Spec. Upper Spec. Percent Precision to Tolerance(%P/T) 7.99 7.995 25-11-2008 P200 1B/3F unit unit Total Percent GRR Please Notes Prepared by : %GR&R=
Report No.:
Results
19.37
Range >UCL
ndc= 7
GR&R>10% without comment
Data
Operator A Duan Hri Trial No.
1 2
7.9935 7.9935 7.9935 0.0000000 7.9935 7.9935 7.9935 0.0000000 7.9935 7.9935 7.9935 0.0000000
Decision
Under 10%
ndc>=5
Acceptable
10~30%
May be acceptable for some applications
Decision should be based upon. For example importance of application measurement, cost of measurement, cost of measurement devices,cost of rework or repair. Should be approved by the customer
Gauge Repeatability & Reproducibility Report ( ANOVA Method )
Comments and Notes % R&R Decision
Generally considered to be an acceptable measurement system.
9
7.993 7.993 7.993 0.0000000 7.993 7.993 7.993 0.0000000 7.993 7.993 7.993 0.0000000
10
7.9935 7.9935 7.994 0.0005000 7.9935 7.9935 7.9935 0.0000000 7.994 7.9935 7.9935 0.0005000
0.0001
B
C
UCL=0.000386 Avg. R=0.00015 LCL=0.0
7.9955 7.9950 7.9945 7.9940 7.9935 7.9930 7.9925 7.9920 7.9915 7.9910 7.9905
A B Operator C
Sample Range
0.0000 Xbar Chart by Operator A 7.9955 7.9950 7.9945 7.9940 7.9935 7.9930 7.9925 7.9920 7.9915 7.9910 7.9905 B C 7.9955 7.995 7.9945 7.994 7.9935 7.993 7.9925 7.992 7.9915 7.991 7.9905 1 2
Report No.:
Data by Part
120 100 rcent 80 60
40
%Contribution %Study Var
20 0
Gage R&R Repeat Reprod Part-to-Part
9
10
R Chart by Operator
Data by Operator
A 0.0006 0.0005 0.0004 0.0003 0.0002
1 2 3 Range
7.992 7.992 7.992 0.0000000 7.992 7.992 7.992 0.0000000 7.992 7.992 7.992 0.0000000
B Hong
1 2 3 Range
C XiuJun
1 2 3 Range Source
Calculations
DF 2 9 / 78 89 Source of Variation Std. Dev (s) 0.0001533111 0.0001533111 0.0000000000 0 / 0.0007766270 0.0007916147 SS 0.000000000000 0.000049066653 / 0.000001833336 0.000050899989 Study Var (6*SD) 0.00091987 0.00091987 0.00000000 0.00000000 / 0.00465976 0.00474969 % Study Variation 19.37 19.37 0.00 0.00 / 98.11 100.00 % Contribution 3.751 3.751 0.000 0.000 / 96.249 100.00 % P/T MS 0.00000000000 0.00000545185 / 0.00000002350 Appraisers*Parts Interaction is Not Significant (Alpha=0.05) F 0.000000000000 294.388575731615 / P Value 1.0000000000 0.0000000000 /
Operator Parts Operator*Parts Repeatability Total
Total Gage R&R Repeatability (EV- Equipment Var) Reproducibility (AV-Appraiser Var) Operator Interaction of Appraiser by Part (IAP) Part to Part (PV) Total Variation FORM NO. : WCAL-110501 Revision.:0
7
7.994 7.9935 7.994 0.0005000 7.9935 7.994 7.994 0.0005000 7.994 7.994 7.994 0.0000000
8
7.994 7.994 7.994 0.0000000 7.994 7.994 7.994 0.0000000 7.9935 7.994 7.994 0.0005000
ndc =2 to 4
Attribute Data (For Go/No Go Application only)
Over 30%
Considered to be unacceptable
Every effort should be made to improve measurement system. This condition may be addressed by the use of an appropriate measurement strategy; for example, using the average result of several readings of the same part characteristic in order to reduce final measurement variation.
Part No.
3
7.993 7.993 7.993 0.0000000 7.993 7.9935 7.993 0.0005000 7.993 7.993 7.993 0.0000000