測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件

測量系統(tǒng)分析屬性/10/21測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第1頁目標(biāo)

在本模塊結(jié)束時你將能夠：描述屬性測量系統(tǒng)分析定義基本測量術(shù)語進行屬性gage研究（測量系統(tǒng)分析）概要程序執(zhí)行測量研究/10/22測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第2頁

流程改進方法論步驟0：項目定義步驟Ⅰ：流程測量步驟Ⅱ：流程分析步驟Ⅲ：流程改進步驟Ⅳ：流程控制計劃項目，確定主要流程輸入/輸出變量進行基本測量系統(tǒng)地測量儀器研究進行短期流程能力研究并建立控制計劃完成FMEA并評價控制計劃完成多變量研究以確定潛在關(guān)鍵輸入變量評價數(shù)據(jù)并優(yōu)化關(guān)鍵輸入變量用試驗設(shè)計驗證關(guān)鍵輸入變量決定最優(yōu)化操作窗口修正控制計劃最終完成控制計劃連續(xù)驗證流程穩(wěn)定性和能力/10/23測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第3頁研究測量系統(tǒng)

我們一旦有正確數(shù)據(jù)，我們必須確定有能力來測量它需要獲取信息-測量誤差有多大？-測量誤差起源是什么？-測量系統(tǒng)隨時間改變依然是穩(wěn)定嗎？-對于研究有足夠能力嗎？-我們怎樣改進測量系統(tǒng)？/10/24測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第4頁計數(shù)型數(shù)據(jù)MSA

假如很多人評定同一事物，他們需要達成一致：-相互之間-他們自己之間計數(shù)型數(shù)據(jù)比計量型數(shù)據(jù)包含更少信息，但往往只有它是所能得到-所以我們必須對完整屬性測量進行持續(xù)不停研究問題是-我能夠相信我測量系統(tǒng)得到數(shù)據(jù)嗎？/10/25測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第5頁屬性MSA目標(biāo)

確定：-與整體一致%-與評價者一致%（重復(fù)性）-與評價者之間一致%（再現(xiàn)性）-與已知標(biāo)準(zhǔn)一致%（準(zhǔn)確性）-Kappa（終究測量系統(tǒng)比隨機偶然性好多少）/10/26測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第6頁

Kappa技術(shù)非參數(shù)方式提供了一些處理主觀計數(shù)數(shù)據(jù)工具Kappa技術(shù)能夠用于屬性（計數(shù)型）/分類數(shù)據(jù)分級當(dāng)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)難于或不可能定義時使用幾個單位必需分類為由超出一個評價者測量一次以上組成-假如基本上是一致，存在評價正確可能性-假如一致性差，評價是非常有限/10/27測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第7頁屬性測量研究：方法

/10/28測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第8頁

屬性測量研究-方法挑選2-3個經(jīng)常評定人隨機向一個人提供樣本（不告訴哪個樣本是哪個）并讓這個人評定每一項一旦第一個人完成對全部項目標(biāo)評定，讓其它幾個人重復(fù)這個工作一旦每個人都已經(jīng)評定了每一項，再重復(fù)一遍上面試驗注意：全部評定人、項目及“試驗”組合可能應(yīng)該-每個評定人必須檢測全部項目-每個評定人必須檢測一樣次數(shù)項目（試驗）/10/29測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第9頁屬性MSA范例：投標(biāo)接收這個范例源于一家企業(yè)評定協(xié)議報價.關(guān)注于當(dāng)可能應(yīng)該被接收卻可能拒絕協(xié)議，對該部門進行研究，怎樣測定評價員評價一致性.選取了50個樣本—一些是明確能夠接收，一些是明確不能接收，還有一些考慮為處于“邊界限”之間。四個評定員和一個教授統(tǒng)計了他們評價結(jié)果-拒絕或接收協(xié)議/10/210測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第10頁屬性MSA范例：投標(biāo)接收結(jié)果顯示出明確問題

（顯示了50個樣本中20個結(jié)果）在50個樣本中，檢驗者實際上只對一個“拒收”樣本全體一致經(jīng)過他們對于29個“接收”樣本全體一致經(jīng)過%不一致產(chǎn)品=20/50=40%SampleABCD1RRRA2AARA3AAAA4AAAA5AAAA6AAAA7AAAA8AAAA9AAAA10ARRR11RAAR12AAAA13RAAR14ARAA15AAAA16AAAA17AAAA18AAAA19AAAA20AAAA檢驗之間是否達成一致？/10/211測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第11頁屬性MSA范例：投標(biāo)報價%不好接收%好絕收A9/13=69%4/37=11%B9/13=69%4/37=11%C9/13=69%4/37=11%D8/13=62%3/37=11%

整體正確判斷%=150/200=75%檢驗者與教授結(jié)果SampleABCD1RRRA2AARA3AAAA4AAAA5AAAA6AAAA7AAAA8AAAA9AAAA10ARRR11RAAR12AAAA13RAAR14ARAA15AAAA16AAAA17AAAA18AAAA19AAAA20AAAA5AAAR10ARRR12AAAR13RAAR與教授是否一致？/10/212測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第12頁

Kappa技術(shù)在屬性MSA研究過程中，Kappa被用來總結(jié)在去除偶然一致性后在評定人之間一致程度-假如存在實質(zhì)性一致，那就存在級別準(zhǔn)確可能性-假如不能達成一致，分級有效性就非常有限了使用需求：-測量單位是彼此獨立-評定人檢驗及分類是獨立分類級別相互排斥及徹底Minitab計算Kappa值作為屬性一致性分析輸出一部分/10/213測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第13頁

Kappa

/10/214測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第14頁

Kappa技術(shù)Kappa將在-1及+1之間Kappa值為+1代表完全一致普通規(guī)則：假如K<0.70，就需要注意測量系統(tǒng)！-1to0.0隨機一致最低程度–需要較大努力好–改進確保優(yōu)異Kappa值提議解釋/10/215測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第15頁

Kappa技術(shù)Kappa能夠用于有多個評價者和含有多個分類情況客戶返品案例：-一個綠帶有一個降低客戶返品項目。由一位客戶服務(wù)代表（CSR）給

每一個客戶返品標(biāo)識一個代碼。大家會擔(dān)心CSR們標(biāo)識代碼時不能

夠一直一致。-三個評價者被要求為30個返品標(biāo)識原因代碼。每個評價者評價兩次（

在兩個不一樣時間各做一次）。-綠帶同時要求一個部門教授來評價返品情況/10/216測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第16頁

Minitab屬性一致性分析項目：TRMSAATT.MPJ工作表：Customer

Returns.MTW設(shè)計：-3CSRs

（評價者）-2天-30次退貨

（樣本）代碼在Category列中教授值在Expert列中/10/217測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第17頁

Minitab屬性一致性分析使用屬性一致性分析來分析屬性測量系統(tǒng)結(jié)果/10/218測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第18頁

Minitab屬性一致性分析首先填寫適當(dāng)列信息包含教授評級確保在窗口Results中Kappa選項被選中/10/219測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第19頁

圖表分析評價者之間一致性就象重復(fù)性這里CSR1她自己有90%時間是一致。CSR2有86.7%時間是內(nèi)在性一致，而CSR3對于返回有96.7%時間是一致圖上顯示了95%C1一致性%這個圖顯示了在CSRs與教授觀點之間一致性%注意：這兩個圖有不一樣測量刻度！/10/220測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第20頁

數(shù)字輸出：在評價者范圍內(nèi)與左圖類似信息（看前面幻燈片）增加特定匹配及檢驗數(shù)量在評價者范圍內(nèi)評價一致性評價者#檢驗#匹配#百分比（%）95.0%CIA302790.0(73.5,97.9)B302686.7(69.3,96.2)C302996.7(82.8,99.9)匹配#：評價者在試驗過程中是一致。/10/221測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第21頁數(shù)字輸出評價者與教授這顯示了評價者被給予“正確”答案頻率r每個評價者與標(biāo)準(zhǔn)評價一致性評價者#檢驗#匹配#百分比（%）95.0%CIA302376.7(57.7,90.1)B302066.7(47.2,82.7)C302273.3(54.1,87.7)匹配#：評價者評定在試驗過程中是與標(biāo)準(zhǔn)一致。我們希望90%或更加好一致性/10/222測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第22頁

數(shù)字輸出評價者之間一致性與再現(xiàn)性相同：評價者之間

評價一致性檢驗#匹配#百分比（%）95.0%CI301756.7（37.4，74.5）匹配#：全部評價者之間評定是一致。

所用評價者與標(biāo)準(zhǔn)給出了檢驗標(biāo)準(zhǔn)有效性指標(biāo)：全部評價者與標(biāo)準(zhǔn)評價一致性檢驗#匹配#百分比（%）95.0%CI301550.0（31.3，68.7）匹配#：全部評價者評價與標(biāo)準(zhǔn)一致數(shù)量。/10/223測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第23頁

數(shù)字輸出-Kappa為評價者之間提供每一類缺點Kappa及Kappa值（及其它部分）我們能夠識別缺點類型到什么程度？/10/224測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第24頁

Kappa技術(shù)對于這個例子，下面Kappa值被計算為-評價者自己單個類別Kappa代表每個評價者屢次評價同一個樣本一致性每個評價者總體Kappa代表評價者對于全部分類一致性-在評價者之間單個類別Kappa代表全部評價者對于那個分類樣本一致性總體Kappa代表整個研究范圍一致性（涵蓋全部評價者和分類）/10/225測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第25頁

Kappa技術(shù)解釋結(jié)果-范圍從0.19到0.94獨立Kappa值，意味著在評價者中一

致性是：對于Damaged檢驗?zāi)芰κ莾?yōu)異Administrative(管理）及Quantity（數(shù)量）測量系統(tǒng)不可接收低；PlannedAdju（計劃調(diào)整）及Pricing（定價）測量系統(tǒng)處于邊緣狀態(tài)IncorrectPr(不正確生產(chǎn)）、Overstock（過量庫存）及Quality（質(zhì)量）測量系統(tǒng)可用

-總體Kappa是0.7106，指示系統(tǒng)能夠使用一些改進方法要改進這個測量系統(tǒng)就很可能需要改變每個缺點類型操作定義或再次訓(xùn)練評價者，或二者都需要/10/226測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第26頁

改進屬性測量系統(tǒng)感受增效器（改善人類感覺裝置）面具/模板（封閉不重要信息）檢驗清單自動化重組工作區(qū)域最為重要是：評價標(biāo)準(zhǔn)

/10/227測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第27頁

測量系統(tǒng)-要問問題你挑選了正確測量系統(tǒng)了嗎？這個測量系統(tǒng)與關(guān)鍵輸出相關(guān)聯(lián)嗎？準(zhǔn)確性、準(zhǔn)確性及穩(wěn)定性看起來像什么？變異起源是什么，及測量誤差是什么？要改進這個系統(tǒng)需要做什么？我們是否向適當(dāng)人通知了我們結(jié)果？這個系統(tǒng)是否在適當(dāng)部位有控制計劃？培訓(xùn)頻率是多少？頻率足夠嗎？相同系統(tǒng)匹配嗎？/10/228測量系統(tǒng)分析屬性培訓(xùn)課件第28頁案例研究：屬性MSA步驟1：數(shù)據(jù)完整性研究是對任何現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集都要執(zhí)行-成本：完整性好步驟2：執(zhí)行屬性測量系統(tǒng)分析確定是否能夠準(zhǔn)確測量發(fā)票錯誤-結(jié)論：評價者內(nèi)部還算一致（大約94%），但能夠使用微小改進評價者與教授和評價者間準(zhǔn)確性是很遭（大約68%），而且繼續(xù)前應(yīng)該改進-所作改進：建立判斷錯誤一致性操作詳細說明進行培訓(xùn)-第二次MSA結(jié)果評價者內(nèi)部：100%評價者VS教授：95%在評價者之間：97%/10/229測量系