用minitab软件进行测量的说明

用minitab软件进行测量的说明
用minitab软件进行测量的说明

用MINITAB软件进行测量系统分析

质量部陈志明

摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用,而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例,介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法,供大家参考。

关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析(MSA)

一测量系统分析概述

测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估,其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合,也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果:与一个标准值相符。而事实上,理想的测量系几乎是不存在的:用一把校准好的卡尺,不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差,从而可能掩盖被分析过程的偏差,这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。

测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定,测量系统必须处于统计控制中,也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成,而不应由于特殊原因导致。

测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性,而确定其质量水平。通常,我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性,它们是:

1)偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值;

2)线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别;

3)稳定性:表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量,与通常意义上的统计稳定性是有区别的;

4)重复性:指同一个评价人,采用同一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值(数据)的偏差。

5)再现性:指由不同的评价人,采用相同的测量仪器,测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。

通常,前三种指标用于评价测量系统的准确性,后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说,通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题,工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性,就是通常所说的“GR&R研究”。

二测量系统分析流程及方法

测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性(破坏性或非破坏性)、测量结果性质(记数型数据或计量型数据)、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅,本文仅就空调公司系统性能测试平台(量热计平衡室)的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍,详细方法可参阅本文的参考文献(1)。

测量系统分析步骤:

1.验证“量具(gage)”的校准;

2.选择工件和测量者执行测量;

3.用MINITAB软件进行数据评估;

4.分析数据,解释结果,得出结论;

5.检查是否有不合格的测量单位,制定长期量具保持/改进计划。

量具必须经过校准且才处在正常状态,没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的,其测量所得数据不能用于测量系统分析。

为保证数据的统计独立性,视测量过程的时间、费用等因素,一般随机选择代表整个过程的10件工

件进行测量,选择2~3名熟练操作工在不知情的情况下对各工件进行2~3次重复测量,得到一组用于评估测量系统的数据。

将所得数据按要求输入MINITAB软件,执行相关统计分析命令后,即可得到数据的统计特性,根据相应的评判规则既可判断测量系统的能力是否满足要求,既而根据分析结果有针对性的作出长期量具保持/改进计划。

如前所述,关于精确性的数据的统计特性包括测量系统的重复性、再现性等,MINITAB提供不同的分析方法以计算出测量系统的重复性、再现性、被测工件之间的偏差、过程总偏差以及各因素对过程偏差的百分比和对被测特性公差的比例,以考察测量系统相对于过程偏差及规范公差的测量能力,同时MINITAB 还计算出测量系统的区别分类数(Number of Distinct Categories),以考察测量系统的有效解析度。

三用MINITAB轻松实现测量系统分析

1.制定测量方案,取得测量数据

本文选择空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究中的窗机KC=35/F1(US30M0)性能测试数据为例进行研究,本次试验由R和H两位试验员对10件该机型产品分别进行两次性能测试,其制冷量(W)测得数据如下:

表1:性能测试数据表

KC-35/F1(US30M0)的制冷量规范值为3500±175W。

2.用MINITAB进行分析

MINITAB是美国MINITAB公司为专业质量管理人员开发的一款基于6sigma管理原则的数据统计分析软件,可帮助进行统计计算、假设检验、方差分析、试验设计、统计过程控制(工序能力分析、控制图)、测量系统分析、可靠性和寿命试验分析等质量分析和改进活动,并能进行排列图、因果效应图、直方图、盒状图等图形绘制。只需输入原始数据,执行相应命令,即可获得计算分析结果。下面将简单介绍用MINITAB进行测量系统分析的方法。

1)在MINITAB的电子表格内输入表1中数据;

2)执行MSA分析命令:选择stat>quality tools>gage study>gage r&r study (crossed);

MINITAB提供了针对各种情形下的精确性分析方法:MINITAB提供五种进行测量系统精确性分析的方法,1)Gage Run Chart,2) Gage R&R (Crossed) , 3)Gage R&R (Nested), 4)Attribute Gage Study (Analytic Method), 5)Attribute Agreement Analysis。

其中:1)Gage Run Chart提供各测量数据的链图,帮助你分析不同的操作者和工件之间测量结果的差异;

2) Gage R&R (Crossed) 用于分析当每一被测工件都可以被多个操作者重复重复测量时的GR&R分析;

3)Gage R&R (Nested) 用于分析当每一被测工件不可以被多个操作者重复重复测量(即进行破坏性测量)时的GR&R 分析;上述三种选择均针对计量型(连续型)数据而言。

4)Attribute Gage Study (Analytic Method)则是针对计数型(逻辑型)数据的分析。

5)Attribute Agreement Analysis它的功用在于将测试值与规范值相比较,在逻辑判定(也可以称为二进制特性描述)的情况下对测量结果进行判定。

本文选择的2) Gage R&R (Crossed)中,MINITAB提供了两种分析方法,X BAR and R法和ANOVA法,可以在在进行实际分析时选择两者中的一个。其中前者将总体偏差分解为工件与工件之间(part-to-part)的偏差,重复性(repeatability)及再现性(reproducibility)三种,而后者则进一步将再现性(reproducibility)分化为操作者偏差及操作者与被测工件之间的交互偏差,由上,我们建议一般采用ANOVA法进行计量型数据的非破坏性的测试的测量系统分析,不推荐使用X BAR and R方法。

3)命令设置:在对话框中设置如下,选择ANOV A方法:

点击“gage info”,输入量具信息,点击“options”,输入设置选项如下图:

选择占正态曲线下99%面积的5.15个标准差,输入规范公差350,确定交互作用的估计alpha值0.25;

4)分别点击OK后即可得分析结果如下:

四结果分析

1.评判准则

量具的重复性和再现性的可接受准则:

1)低于10%的误差:测量系统可接受;

2)10%至30%的误差:根据应用的重要性,量具成本,维修的费用等可能是可接受的;

3)大于30%的误差:测量系统需要改进;

4)区别分类数不小于5,测量系统可接受,。

2.图形及结果分析

A图(偏差组成图)表明:考察的过程大部分偏差来自于工件与工件之间,来自测量系统的偏差很小;

B图(重复性极差控制图)表明:两名试验员对各样机的测试结果都在极差控制限内,说明他们进行试验的方式是一致的;

C图(零件评价人均值图)表明:只有4点在控制限内,有90%的测量结果在控制界限之外,说明测量系统能够足以并能够检测到各样机代表的过程的偏差,且没有明显发现试验员与试验员之间的差异;

D图(零件链图)表明:10台样机之间存在很大的偏差,没有奇异读数或不一致的零件;

E图(评价人比较图)表明:R和H两位试验员之间无差异,也就是说来自评价人之间的偏差为0;

F图(零件评价人交互图)表明:交互作用曲线基本是平行的,也就是说在评价人与零件之间没有显著的交互作用。

3.结论

测量系统的精度与过程规范的比率(SV/Toler)=7.94% <10%,说明量具对于规范的测量能力是可以接受的;测量系统的精度与总过程偏差的百分比%GR&R=20.44% <30%,说明量具对于过程偏差的测量能力是可勉强接受;区别分类数=6>5,说明测量系统能可靠的对过程偏差进行分级,测量系统是可以接受的;由此,基于对给定规范公差的比率及区别分类数,测量系统是可以接受的。但是测量系统的重复性较大,可以考虑从进一步维护、校准测量设备,减少零件内偏差等角度对测量系统进行改进。应该指出的是,测

量系统的可接受性不应只取决于这几个简单的指数,应该同时使用随时间变化的图来分析测量系统的长期性能。

五后语

影响测量系统的因素是多方面的,本文从测量结果的统计特性的角度介绍测量系统分析的方法,同时,MINITAB是一款数据统计分析的专业软件,广泛的用于企业质量管理、大学统计分析教学等各领域,全球实行6sigma管理的绝大部分企业都在使用该软件。本文仅就其MSA功能的使用对该软件做简单的说明。可以肯定的是:MINITAB强大的统计分析功能将使复杂的统计计算分析变的简单明了,也必将改善数据分析在质量改进活动中可操作性,从而进一步提升质量管理水平。

参考文献

1.测量系统分析中国汽车技术研究中心译文

用MINITAB软件进行测量系统分析

用MINITAB软件进行测量系统分析 质量部陈志明 摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用,而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例,介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法,供大家参考。 关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析(MSA) 一测量系统分析概述 测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估,其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合,也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果:与一个标准值相符。而事实上,理想的测量系几乎是不存在的:用一把校准好的卡尺,不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差,从而可能掩盖被分析过程的偏差,这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。 测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定,测量系统必须处于统计控制中,也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成,而不应由于特殊原因导致。 测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性,而确定其质量水平。通常,我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性,它们是: 1)偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值; 2)线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别; 3)稳定性:表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量,与通常意义上的统计稳定性是有区别的; 4)重复性:指同一个评价人,采用同一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值(数据)的偏差。 5)再现性:指由不同的评价人,采用相同的测量仪器,测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。 通常,前三种指标用于评价测量系统的准确性,后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说,通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题,工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性,就是通常所说的“GR&R研究”。 二测量系统分析流程及方法 测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性(破坏性或非破坏性)、测量结果性质(记数型数据或计量型数据)、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅,本文仅就空调公司系统性能测试平台(量热计平衡室)的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍,详细方法可参阅本文的参考文献(1)。 测量系统分析步骤: 1.验证“量具(gage)”的校准; 2.选择工件和测量者执行测量; 3.用MINITAB软件进行数据评估; 4.分析数据,解释结果,得出结论; 5.检查是否有不合格的测量单位,制定长期量具保持/改进计划。 量具必须经过校准且才处在正常状态,没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的,其测量所得数据不能用于测量系统分析。 为保证数据的统计独立性,视测量过程的时间、费用等因素,一般随机选择代表整个过程的10件工

Minitab软件说明

增加一点介绍 Minitab 终于开始有了中文版了,看母语的感觉就是不一样,据发布会上说,除了具有比老版本更多的统计功能外,MINITAB 15包含了50个增强功能。如 产品名称用户数 Qty 价格 升级价格 Users Price Upgrade Price Minitab 15版单机版 (Minitab 15版永久许可) 1 12,500 5,200 计算菜单 新添40多函数: 文字处理,计算工作日,排列,组合,等 增加几何与负二项分布 改进产生指示变量的对话窗 数据与工作表 给列设定公式 新日期/时间格式

货币与百分比格式 在工作表内多次消除/重做 文件输入/输出 给项目文件加密码 提供更多输入/输出文件格式 更快,更容易的从Excel复制/粘贴 联接样本数据文件夹 基本统计量 单样本Poisson分布率的检验与置信区间双样本Poisson分布率的检验与置信区间单样本方差估计 众数 实验设计 选择最优因子实验设计 改进的响应优化器 响应曲面设计可包含更多因子 半正态效应图 控制图

编辑控制图上的单个点 显示所有阶段的控制线和中线的值 选择用不同的符号与线段显示所有控制图 质量工具 1类型量具研究 创建量具研究工作表 量具研究—计算量具错误分类概率 按属性抽样验收 按变量抽样验收 把Johnson变换加到个体分布函数标识指令 能力分析—给子组标准差和整体标准差的估计提供不同无偏常量较正选择 时间序列 高清晰度互相关图 帮助文件 补充方法与公式内容并改善对它的显示 改进词汇索引表 完善StatGuide 提供更多的样本数据

用户自定义 创建适合自己公司使用的对话窗,用minitab指令做分析 在自己公司研发的软件中调用minitab指令 可是俺用来用去,好象核心并没有多大的改变,不知道是否是俺会用的功能太少了?多嘴一句,据说JMP也出了中文版,哪位大哥如果有给小弟留个言! 在国外的crack翻腾了一个早上终于找到了破解,已经在压缩包里面了,覆盖源文件即可,不过我使用的时候微点提醒我有危险,为了使用,我暂时添加为了信任程序,目前还没有发现有什么异样,估计可能是破解机制导致的,不过大家还是小心,如果是敏感的机器上还是建议不要用了吧,出了问题俺可不负责,不要骂我提供木马。

MINITAB软件入门

MINITAB软件入门 《MINITAB软件入门:最易学实用的统计分析教程》是minitab软件(中文版)的入门书,也是非统计专业大学生学习使用统计方法解决实际问题的敲门砖。《MINITAB软件入门:最易学实用的统计分析教程》主要介绍了使用minitab软件进行参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析/可靠性、类别变量(属性数据)分析、过程控制以及图表分析等内容。书中详述了如何通过minitab软件方便地实施多种实用的统计方法,包括:同时控制两类错误的概率条件下选取最小样本量的方法、随机效应的方差分析、最佳子集回归、广义logistic回归模型的求解、多重对应分析、寿命回归等。为了适应非统计专业大学生的实际情况,本书先以通俗的文笔介绍每种统计方法,然后讲述用软件实施统计方法的要领,再通过实例演示实施统计方法的步骤,最后通过练习题达到巩固所学知识的效果。由于本书避免理论推导,所用的中文版minitab软件通过菜单发布指令,避免遇到生僻的统计专业的英文术语,学习起来更为方便。 《MINITAB软件入门:最易学实用的统计分析教程》可作为高等院校理、工、农、医和部分文科(例如经济管理类)的本专科大学生的教学用书或参考书,也可以作为实际工作者使用统计方法的工具书,同时还可以作为质量工程师职业资格考试的参考书和继续教育用书。 目录 序言 前言 第一章预备知识 1.1 统计基础知识回顾 1.1.1 总体与样本

1.1.2 常用分布 1.2 minitab功能简介 1.2.1 minitab简介 1.2.2 注意事项 1.3 数据管理功能 1.3.1 生成工作表 1.3.2 数据菜单功能举例 1.3.3 计算菜单的部分功能 1.4 minitab的简单统计功能 1.5 关于minitab教程和协助 1.5.1 \教程"的用法 1.5.2 \协助"的用法 小结 练习题 第二章参数估计 2.1 正态总体均值的估计 2.1.1 已知方差对均值的估计 2.1.2 未知方差时单总体均值的估计 2.1.3 双总体均值差的估计(方差相等)2.1.4 双总体均值差的估计(方差不相等)2.2 正态总体方差的估计 2.2.1 单总体方差估计 2.2.2 连续非正态总体方差的估计 2.3 比率的估计 2.3.1 单比率估计

Minitab使用小结(一)--正态分布图

Minitab使用小结(一)--正态分布图 CPK计算与正态图:过程能力数据分析 1、CPK:Complex Process Capability index的缩写,是现代企业用于表示制程能力的指标。 制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。制程能力研究在于确认这些特性符合规格的程度,以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上,作为制程持续改善的依据。 当我们的产品通过了Gage R&R的测试之后,我们即可开始Cpk值的测试。 CPK值越大表示品质越佳。 CPK=[Min(X-LSL/3s),(USL-X/3s)](注“X为取样数据的平均值) Cpk——过程能力指数 CPK= Min[(USL-Mu)/3s, (Mu-LSL)/3s] 2、Cpk应用讲义: 1) Cpk的中文定义为:制程能力指数,是某个工程或制程水准的量化反应,也是工程评估的一类指标。 2) 同Cpk息息相关的两个参数:Ca, Cp,其中Ca:制程准确度,Cp:制程精密度。 3) Cpk, Ca, Cp三者的关系:Cpk = Cp*(1-|Ca|),Cpk是Ca及Cp两者的中和反应,Ca反应的是位置关系(集中趋势),Cp反应的是散布关系(离散趋势) 4) 当选择制程站别Cpk来作管控时,应以成本做考量的首要因素,还有是其品质特性对后制程的影响度。 5) 计算取样数据至少应有20~25组数据,方具有一定代表性。 6) 计算Cpk除收集取样数据外,还应知晓该品质特性的规格上、下限(USL,LSL),才可顺利计算其值。 7) 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ),再计算出规格公差(T),及规格中心值(U): 规格公差T=规格上限USL-规格下限LSL; 规格中心值U=(规格上限USL+规格下限LSL)/2; 8) 依据公式:Ca=(X-U)/(T/2),计算出制程准确度:Ca值;(X为所有取样数据的平均值) 9) 依据公式:Cp=T/6σ,计算出制程精密度:Cp值;(在EXCEL中使用函数STDEV选择取样的数据即可) 10) 依据公式:Cpk=Cp*(1-|Ca|),计算出制程能力指数:Cpk值 或Cpk=Min(Cpu,Cpl),其中Cpu=(USL-A verage)/3σ;Cpl=(A verage-LSL)/3σ 11) Cpk的评级标准:(可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策) A++级Cpk≥2.0 特优可考虑成本的降低 A+ 级2.0 >Cpk ≥ 1.67 优应当保持之 A级1.67 >Cpk ≥ 1.33 良能力良好,状态稳定,但应尽力提升为A+级 B 级1.33 >Cpk ≥ 1.0 一般状态一般,制程因素稍有变异即有产生不良的危险,应利用各种资源及方法将其提升为A级 C 级1.0 >Cpk ≥ 0.67 差制程不良较多,必须提升其能力 D 级0.67 >Cpk 不可接受其能力太差,应考虑重新整改设计制程。 3、计算实例: 规定上限USL=0.253 规定下限LSL=0.247 Max=0.254 Min=0.247 △x=0.007 avg=0.251 б=0.002(可在EXCEL中使用函数STDEV选择取样的数据得到)

基于Minitab进行测量系统分析

基于Minitab进行测量系统分析 1.测量系统分析的研究 1.1.基本概念 数据是测量的结果,“测量”是指确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。 所谓测量系统分析,是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源, 及其对测量结果的影响,最后给出本测量系统是否合乎使用要求的明确判断。 测量系统必须具有良好的准确性(accuracy)和精确性(precision), 通常由偏倚(bias)和波动(variation)等统计指标来表征。偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值(真值)之差, 其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。波动表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度,常用测量结果的标准差σ或过程波动VP表示。波动也可称为变异。 1.2.测量系统波动的主要来源 过程波动的主要来源以及测量系统分析的主要内容如下所示。 图1.测量系统波动来源 1.3.重复性&再现性 重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下, 对同一测量对象进行多次重复测量所得结果的一致性。此时测量值的波动称为重复性, 记为VE。重复性误差的产生只能是由测量仪器本身的固有波动引起的。 再现性(reproducibility)也称为复现性或重现性,是指在各种可能变化的测量条件下, 同一被测对象的测量结果之间的一致性, 记为V A。最普遍出现的重要的再现性是操作人员的变化对测量系统一致性的影响,特别是由不同的人员使用同样的测量仪器对同一测量对象测量时的波动要小。 1.4.测量系统分析的依据 通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣, 并用它们控制测量系统的偏倚和波动, 以使测量获得数据准确可靠。 一般说来, 测量系统的分辨力应达到(即在数值上不大于)过程总波动的(6倍的过程标准差)的1 /10, 或容差(USL-LSL)的1 /10。 在评价测量系统性能时,通常采用如下标准: P/TV或P/T≤10%,测量系统系统波动很小; 10%<P/TV或P/T≤20%,测量系统波动较小; 20%<P/TV或P/T≤30%,测量系统可接受; P/TV或P/T>30%,测量系统波动较大,必须改进; 可区分类别数反映测量系统的分辨力,应≥5。 P:测量系统的波动R&R;R&R =((EV)2 +(AV)2)1/2 TV:总波动;(TV)2 =(PV)2 +(AV)2 +(EV)2 (TV为总波动;PV为测量对象间的波动;(AV)2+(EV)2为量具

应用Minitab进行测量系统分析

应用Minitab进行测量系统分析 以及测量系统分析的主要内容。通过测量系统分析,控制测量系统的偏倚和波动,以便获得准确且精确的测量数据。1.3 重复性和再现性重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下,对同一测量对象 进行多次重复测量所得结果的一致性。此时测量值的波动称为重复性,记为VE。重复性误差的产生只能是由测量仪器本身的同有波动引起的。再现性(reproducibility)也称为复现性或重现性,是指在各种可能变化的测量条件下, 同一被测对象的测量结果之间的一致性,记为VA。其中,最普遍出现的重要 的再现性是操作人员的变化对测量系统一致性的影响,即不同的操作人员用相同的仪器测量对同一测量对象进行测量时产生的波动。好的测量系统应具有良好的再现性,特别是由不同的人员使用同样的测量仪器对同一测量对象测量时的波动要小。1.4 测量系统分析的前提通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣,并用它们控制测量系统的偏倚和波动,以使测量获得数据准确可靠。一般说来,测量系统的分辨力应达到(即在数值上不大于)过程总波动的(6倍的过程标准差)的1/10,或容差(USL-LSL)的 1/10。测量系统的线性是指在其量程范围内偏倚是基准值的线性函数。对于 通常的测量方法,一般,当测量基准值较小时(量程较低的地方),测量偏倚会 较小;当测量基准值较大(量程较高的地方)时,测量偏倚会较大。线性就是要 求这些偏倚量与其测量基准值呈线性关系。为了衡量偏倚总的变化程度,引入了线性度(记为L)的概念,其量纲与Y量纲相同。其定义是过程总波动与该线 性方程斜率的绝对值的乘积,即它表明在过程总波动的范围内测量值的偏倚波动(不是偏倚本身)的范围。当然,线性度越小则测量系统越好。稳定性通常是 某个系统的计量特性随时间保持恒定的能力。一个可使用的测量系统必须具备

考研复试前如何准备英语听力和口语

复试高分必备:考研复试前如何准备英语听力和口语 英语听力和口语测试是研究生复试中的重要组成部分。从2005年起研究生初试中英语取消听力,英语听力和口语的考查放到复试中进行,英语听力和口语的分值要记入总分,考生对英语口语和听力一定要认真准备。推荐>> 1、听说能力涉及专业问题 英语的复试基本围绕听力和口语展开。研究生复试的英语部分一般是由学校的公共英语或研究生公共英语教研室来考核。良好的英语听说能力是复试成功的保证。复试中对英语的听说能力考查比较多,有时候也会涉及一些专业性的问题。导师也大都比较在意自己弟子的英语水平。自我感觉上线的考生要开始温习自己的英语听力和口语了。 2、听力准备要提前预热 据了解,英语听力部分,大多数学校都以现有的成型考试为参考。考生在准备听力复试的过程中,对于现有的成熟英语考试的听力部分一定要重视,比如六级听力、托福听力和雅思听力应该是复习的重点。在复习时可以有针对性地做一些六级、托福或雅思听力的试题。如果觉得做题太枯燥,收听一下英语新闻,看看迪斯尼的动画片,也是培养语感的好方法。另外,听英语广播和看英语电影也是提高英语听力口语的好方法,在参加复试前这段有限的时间里要尽快熟悉与考试相近的内容。考生大都考过六级听力,并不陌生,而托福听力又是四六级听力命题的基础,熟悉了四六级和托福听力;英语复试问题就不算太大。总之,在这段宝贵的时间里,要赶快做点预热的准备,主要是做点听力题,找找做题的节奏和感觉。 3、口语测试准备好话题 对口语的考查,各个学校各不相同。有的学校制定了非常详细的标准和流程,甚至规定了每个老师发问的方式和时间;有的只是面试老师的自由发挥,成绩也基本上由面试老师主观判定。不管面试是否严格控制,徐老师都要提醒考生们对认真准备下面几个问题:一是自我介绍,如自己来自什么地方,毕业学校,所学专业,业余喜好,家庭基本情况等信息。二是做好用英语讲解自己专业的准备。口语测试时老师有可能要求你就本专业展开话题,考查你用英语讲解陌生概念的能力。因此考生对此要有所准备,先用笔头组织这些问题的要点,然后再以这些词组织语言。在阅读专业文献时,也要多积累一些专业方面的英语词汇。当然提问的问题不可能难度太高,比如What is business management?In your opinion,what is the most important element in business management等一些简单的提问。(编辑:Meliza)外资急行军,招聘最看重经验和外语能力,学好商务英语,成就高薪职位!要不你也来试试看?

Minitab软件运用培训(2天)

Minitab的运用培训课程 ●课程背景 MINITAB作为6sigma最佳工具软件,让复杂的统计技术在您的企业中变成广泛应用的工具。本课程内容设计兼顾对学员相关统计技术的巩固,同时结合六西格项目应用时的相关工具来讲授。学员不但会操作MINITAB,更重要的是在实施过程中如何选择合适工具与方法。 ●培训对象 本教程适用于那些直接负责数据收集、控制图构筑和监控、以及对产品和过程特性的测量作统计分析的人员,包括研发、工程、技术、质量、生产、项目以及对六西格玛感兴趣的所有人员。 ●培训条件 学员配合电脑分组学习。 参加培训企业最好明确希望解决那些问题,并在课前收集好相关数据:质量检验结果,SPC,MSA,DOE等数据,课程进行中老师将以企业的实际数据为例展开教学。 ●培训时间 2天,可根据客户要求增删培训内容,调整培训时间。 ●课程收获 1.掌握Minitab基本统技技术的操作方法。 2.进一步理解和掌握图表分析、过程能力分析、测量系统分析、试验设计以及统计过程控制SPC和QC 常见工具之应用。 3.能结合六西格项目和质量管理需要选择适用的统计工具。 4.掌握相关工具的minitab操作、数据和图形结果的分析与判定。 ●课程大纲 第一章变化的度量-初识Minitab 一.变化与变化的度量 二.总体与样本的统计量

三.中心趋势的度量-用Minitab来练习。 四.离散度的度量-用Minitab来练习。 五.正态分布-用Minitab来练习。 第二章Mintab软件基础介绍 一.Mintab 的系统要求 二.Minitab界面 三.工具栏的介绍 四.视窗结构 五.文件类型 六.数据类型 七.常用菜单与命令 八.操作便捷高效 九.数据与图形的对应 第三章Mintab软件的功能运用(计算功能、统计功能、绘制图表功能等) 一.使用计算器 二.数据类型的转换 三.数据的堆积 四.描述性统计及练习 五.正态概率图及练习 六.非正态数据的正态概率图及练习 七.箱线图及练习 八.时间趋势图及练习 第四章常用的过程能力衡量指标CPK和Z值 一.Cp介绍和练习 二.Cpk指标与Z值介绍和练习 三.过程能力指数与6σ原理 四.Minitab计算过程能力指数CPK与Z值 五.练习:Minitab计算CPK与Z值

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