Minitab在连续型测量系统分析中的应用

1.实现方法

如图1所示，零件的加工变形很大。一批零件由一台机床和同一个操作员加工。自然老化12小时后，用杠杆千分表测量每个零件。由于尺寸大，点不一致，取测量中最大波动46.5+0.2作为典型代表尺寸。两名检验员选择10个线切割形状零件。零件编号后随机抽取，每个检验员分别对每个零件测量两次，采集的数据通过Minitab进行分析。

图 1 

2、结果及分析

测量数据如表 1 所示。

表 1 

利用 Minitab 输出结果如表 2、表 3 所示。

表 2

表 3 

图2显示了Minitab输出的GAGE研究分析的图形结果，包括范围图、均值图、方差分量图、交互作用图等。

图 2

连续测量系统有三个评价标准:①%研究变异，即测量系统的波动R&R与总波动的比值%，记录为P/TV；②%公差，即测量系统的波动R&R与被测对象质量特性公差的比值%记录为P/T；③可区分的类别数，即被测对象波动的标准差。

测量系统的标准偏差比率。无论P/TV还是P/T，测量系统的波动小于10%时很小，10%-20%时很小，20%-30%时可以接受，大于30%时很大。可区分类别的数量反映了测量系统的分辨率，应该大于或等于5。

从表3可以看出，P/TV = 19.69%，P/T =28.66%，这意味着测量系统的波动是可以接受的，可区分的类别数等于7，这意味着测量系统的分辨率满足要求。

从图2中的R 控制图(量程图)可以看出，量程图中没有失控点，说明测量方法稳定，人员操作对测量结果的影响很小。从图2中的XBar 控制图(平均值图)可以看出，大部分点都超出了控制极限。这说明测量结果的波动主要反映了测量对象的波动，与表2中成分间方差贡献率达到96.12%一致。

从以上分析可以看出，测量系统的分辨率、重复性和再现性都满足要求，即测量方法和人员都能够满足检测要求。

Minitab中的MSA(测量系统分析)可用于分析测量工具的误差和波动，评估工作或测量方法的波动，为批量加工选择测量系统提供参考。