六个西格玛方法建立在这样一种思想上：基于数据的决策。用于决策过程的数据必须是可靠的。基于不可靠数据的决策与无数据支持的决策没有什么差别。

 

测量系统和测量误差
任何与测量相关的事物组合在一起就构成了测量系统.或者说由人机料法环就共同构成了一个测量系统.测量的结果存在误差,但这个误差既可能是被测量部件本身的差异引起的误差,也可能是我们的测量系统带来的误差.

观测总误差 = 部件差异引起误差 + 测量系统引起的误差(可重复+可再现)

 

可重复性和可再现性
可重复性:当一个人使用同一个仪器来测量同一部件时误差
可再现性:不同的人使用同一个仪器来测量同一部件时误差

 

Gage R&R 分析 是用来分析测量系统的方法，目的是确定测量某种东西时出现的波动(误差)的大小和类型。在6Sigma项目中，Gage R&R 分析的主要目的是确定项目中所使用的数据是否可靠。

 

测量系统分析计划的步骤
A.确定数据的类型(连续数据还是离散数据)
B.确定误差的来源(鱼骨图+人机料法环)
C.样本选择(样本选择对测量系统误差的准确评估至关重要。选择的样本的误差应该能够真实的反映实际过程的误差,所以应该根据置信区间,p和std等的要求选择足够多的样本)
D.数据收集(保证测量仪器的精度,多操作员多次测量)
E.数据分析

 

1.连续型数据的测量系统分析
%GR&R =  (5.15Sigma(gage)/Tolerance)*100
%Study Var = Sigma(gage)/总误差 = (可重复+ 可再现)/总误差
           = (操作员+部件+操作员*部件)/(操作员+部件+操作员*部件+部件*部件)

%GR&R:用来描述测量误差相对于公差的大小,判断测量系统是否可以用来判断产品是否合格
%Study Var:比较测量误差和过程误差,判断测量是否是否可用于过程控制

取5.15Sigma的原因是包含了正态分布99%的概率(单边2.575
Tolerance = USL-LSL
Sigma(gage) = 测量误差 = 平均极差/d* (d*需要根据测量部件数和操作员数查表)

%StudyVar 和 %GR&R 的评估原则

A.如果小于15%，可以接受
B.如果在15%和30%之间，有条件限制
C.如果大于30% ，不可接受

 

2.离散型数据的测量系统分析
Kappa方法:去掉偶然因素后,检查员间意见一致的比例
K = (P观察到的-P偶然)/(1-P偶然)

 

卡方的抽样原则
A.样本遇大越好,最好>100个样本
B.至少两个检查员,两个以上试验,Kappa提供优质服务95%的置信区间.

3.关键概念的总结
1.样本必须覆盖测量数据取值的全范围。
2.测量仪器分辨率必须小于测量数据波动范围的10%。
3.当制定有关过程的决策时，用%StudyVar
4.当判断部件是否合格时，用%GR&R
5.可重复性 – 设备误差(系统误差)
6.可再现性 – 评估员误差(随机误差)
7.Gage R&R > 30% ，系统需要改进。
8.应该对你的Y及潜在X变量进行Gage R&R 分析。
9.差别类数目必须>5才能用于过程测量。