Minitab在连续型测量系统分析中的应用

1、实施方法

如图 1 所示，某零件加工变形较大。由一个机床、同一操作工加工一个批次的零件，每一个零件经12h 自然时效后利用杠杆千分表测量尺寸。由于尺寸较多，各点不一致，取测量中波动最大值 46.5+0.2作为典型代表尺寸。由两位检验员选择 10 个线切割外形零件。零件编号后随机取用，每个检验员对每个零件分别测量 2 次，将采集到的数据利用Minitab 进行分析。

图 1

2、结果及分析

测量数据如表 1 所示。

利用 Minitab 输出结果如表 2、表 3 所示。

图 2 为 Minitab 作 Gage R＆R 分析输出的图形结果，包含极差图、均值图、变异分量图、交互作用图等。

图 2

连续测量系统的评价有三个评价准则: ①%研究变异，即测量系统的波动 R＆R 与总波动之比%，记为 P/TV； ② % 公差，即测量系统的波动R＆R 与被测对象质量特性的容差之比%，记为 P/T； ③可区分的类别数，即测量对象波动的标准差。

与测量系统的标准差之比。不论 P/TV 还是P/T，小于 10%时测量系统波动很小，10% －20% 时测量系统波动较小，20% －30% 时测量系统波动可接受，大于 30%时测量系统波动较大。可区分的类别数反映测量系统的分辨力，应大于等于 5。

由表 3 可以知道，P/TV = 19.69%，P/T =28.66%，也就是说测量系统波动可接受，同时，可区分的类别数等于 7，即测量系统的分辨力达到要求。

由图2 的 R 控制图( 极差图) 可以看出，极差图没有失控点，即表明该测量方法稳定，人员操作对测量结果的影响很小。由图 2 的XBar 控制图( 均值图)可以看出，大多数点都超出了控制限。这说明测量结果的波动主要反映的是测量对象的波动，这与表 2 中部件间方差贡献率达到96.12%是一致的。

由以上分析可知，测量系统的分辨力、重复性和再现性满足要求，即测量方法和人员可以满足检测要求。

利用 Minitab 中的 MSA( 测量系统分析) 可以很好的分析量具的误差和波动，评价工作或测量方法的波动，可为批量加工选择测量系统时提供参考。