05- Measurment System Analysis (v7.0).ppt

Phân tích Hệ thống Đo
lường (MSA)
 MSA cho dữ liệu liên tục
 MSA cho dữ liệu rời rạc
 Các mục tiêu học tập
● Hiểu được lỗi đo lường
● Hiểu được MSA cho dữ liệu biến thiên
● Hiểu được MSA cho dữ liệu rời rạc

Measurement System Analysis- 2
 Định nghĩa Phân tích Hệ thống Đo lường
- MSA (Phân tích Hệ thống Đo lường)
- Đánh giá hay thẩm định hệ thống đo lường để đảm bảo sự tin cậy của dữ liệu.
- Trước khi thu thập dữ liệu để xác định năng lực hiện tại (ví dụ đường cơ sở) của
quá trình cần được cải tiến, chúng ta cần khảng định dữ liệu được thu thập có
tin cậy hay không.
 Thuật ngữ
 Đo lường
Chỉ định các giá trị bằng số cho vật liệu cũng như thể hiện các thuộc tính chắc
chắn của vật liệu.
- Eisenhart, C.(1963)
Hệ thống đo lường
Khái niệm bao quát bao gồm tất cả các hệ thống thường dùng để lấy được giá trị
đo, như là dụng cụ hay phương pháp đo, thiết bị khác, phần mềm, môi trường đo,
quy trình đo, người đo, ..
Phân tích Hệ thống Đo lường

 Sự cần thiết cho MSA (Phân tích Hệ thống Đo lường)
Trọng lượng của
hòn đá này là gì?
Sự đo lường đúng trở
thành dữ liệu cơ sở cho ra
quyết định đúng.
Tổng quan về Hệ thống Đo lường
8Kg 10Kg 7Kg
 Bởi vì các hoạt động cải tiến được đưa ra qua sử
dụng dữ liệu, phân tích thực sự có ý nghĩa, hay là
sự cải tiến không thể xảy ra, nếu dự liệu là không
tin cậy.
 Do đó, Dữ liệu cơ bản để ra quyết định chính là
dữ liệu đo.
 Do vậy, đánh giá hệ thống đo lường là điều cơ
bản nhất và quan trọng nhất trong các hoạt động
cải tiến, cũng như nó là cần thiết để hiểu biết hệ
thống đo lường, tạo ra dữa liệu, cơ sở để ra quyết
định.

Trong các ví dụ dưới đây, hệ thống đo lường là gì, và phân tích hệ thống đo
lường nên được thực hiện thế nào?
 Ví dụ 1
Công ty A muốn tăng sự tận dụng của khách hàng với thông tin trong Homepage.
Để đạt mục đích, họ thi hành một dự án, bằng cách đặt sự tận dụng của khách
hàng về hê thống IT như là Y.
 Ví dụ 2
Trong công ty B, Sự không hài lòng của R&D với sự hoạch định và chiến lược
sản phẩm được biết là ở mức Cao. Do đó, Quản lý Hồng trong phòng chiến lược
thực hiện một dự án để nâng cao sự hài lòng về sự hoạch định & chiến lược sản
phẩm.
 Ví dụ 3
Nhà hàng C, Chuyên về giao đồ ăn, muốn tăng doanh số bánh hàng ngày. Để đạt
được điều này, Họ thực hiện một dự án giảm thời gian Lead time giao đồ ăn,
đây là thời gian được tính từ lúc đặt hàng tới lúc giao hàng.
 Các ví dụ về phân tích hệ thống đo lường

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Hrs
Very dissatisfied ← → Very satisfied
Dữ liệu thực tế
: 100% sai
hỏng
Dữ liệu đo được : 5% sai
hỏng
(Phần lớn mọi người sử dụng
hệ thống nhiều hơn 9 giờ mỗi
tuần) LSL
<Ví dụ 1>
Y : Tận dụng hệ thống IT (thời gian sử dụng)
Họ chỉ kết nối tới homepage thông qua internet,
Nhưng không sử dụng hệ thống.
Tôi không thể chỉ ra sự sử dụng thông tin thực tế
bằng việc đo thời gian kết nối tới home page

<Ví dụ 2>
Y : Sự không hài lòng về sự hoạch định và chiến lược sản phẩm
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
USL
Dữ liệu đo được
: 8% sai hỏng
Dữ liệu thực tế
: 74% sai hỏng
Rất không hài lòng ← → Rất hài lòng
Thứ tự đo được về sự
không hài lòng là rất
thấp, nó tương phản với
lời đồn đó là rất cao.
Hóa ra mọi người trả lời có lợi
hơn, bởi vì họ nói rằng ‘chúng
ta đang thu thập dữ liệu về sự
không hài lòng”

<Ví dụ 3>
Y : Thời gian L/T của giao hàng (Từ lúc đặt hàng tới lúc giao hàng)
Tôi nhận đơn hàng lúc
2:30 và giao lúc 2h45.
Thời gian mất 15 phút.
Bạn đã nhận đơn hàng và giao
hàng vào lúc mấy giờ?
Thưa quý khách, tôi có thể xin
thời gian đặt hàng và thời gian
bạn nhận được đồ ăn của bạn
không?
Vâng.
tôi dặt hàng lúc 2:25 và
nhận đồ ăn vào lúc 2:50.
Hmm.. Báo cáo của thư ký về giao
hàng không chính xác. Để giảm lead
time giao hàng, tôi cần kiểm tra trước
tiên là về L/T giao hàng đã đo được
chính xác như thế nào.

Phân tích Hệ thống Đo lường dữ liệu liên tục
Biến thiên quá quá trình được quan sát
Biến thiên quá trình thực tế
Khả năng lặp lại
Bias
(Độ lệch)
Stability
(Độ ổn định)
Khả năng tái sinh
Biến thiên của đo lường
 Các kiểu biến thiên của dữ liệu liên tục
Biến thiên quá
trình trong dài
hạn
Biến thiên quá
trình trong ngắn
hạn
Biến thiên giữa
các hệ thống đo
lường
Biến thiên trong
hệ thống đo
lường
Linearity
(Độ tuyến tính)
Accuracy
Precision
Về cơ bản, hệ thống đo
lường phải có năng lực
phân biệt.

 Các loại lỗi của Hệ thống Đo lường
 Lỗi của đo lường = Accuracy (hướng tâm) + Precision (Biến thiên)
 Accuracy
- Chỉ ra giá trị đo gần với giá trị thực như thế nào (khía cạnh trung bình)
- Phân tích hiệu chuẩn được yêu cầu → Tần suất, phương pháp, và quy trình hiệu chuẩn
 Precision
- Chỉ ra sự khác biệt giữa các giá trị đo được (Khía cạnh biến thiên)
- Phân tích Gage R&R được yêu cầu → cải tiến dụng cụ, cải tiến và chuẩn hóa phương
pháp đo.
MS
product
total 

 

MS
product
total
2
2
2


 

Bias
Variation
True
value
Measuremen
t value
측정 오프셋
True
value
Measurement
value

- High Accuracy
- High Precision
- High Accuracy
- Low Precision
- Low Accuracy
- Low Precision
- Low Accuracy
- High Precision
 Accuracy & Precision
Accuracy
Precision

 Nguyên nhân của sự biến thiên Accuracy
 Bias (độ lệch)
Sự khác biệt giữa giá trị trung bình của tất cả các giá trị đo và giá trị tham khảo.
Accuracy tốt hơn, nhận được với bias nhỏ hơn.
Reference
value
Observed
Average
Bias
0.75 0.80
mtotal = mproduct + mMS
total  product  MS

 Stability (Độ ổn định)
Tổng biến thiên sinh ra từ các giá trị đo, khi mẫu tham khảo giống nhau hay
đặc tính nhất định của cùng một mẫu, được đo trong một giai đoạn dài.
Stability
Time 2
Time 1
total  product  MS

 Linearity (độ tuyến tính)
Sự khác biệt trong các giá trị bias trong toàn bộ phạm vi đo. Độ tuyến tính được
gọi là tốt khi Bias là hằng số trong tất cả phạm vi đo của dụng cụ.
Bad linearity
No bias
Good linearity
True Value
Observed value
Bias

 Các nguyên nhân của biến thiên Precision
 Khả năng lặp lại (Repeatability)
Sự biến thiên trong các giá trị đo được, khi một người đo cùng một đặc tính của
cùng một sản phẩm sử dụng cùng một dụng cụ nhiều lần.
Reference
value
Average Average
Reference
value
Good repeatability Bad
repeatability

 Khả năng tái sinh (Reproducibility)
Biến thiên trong các giá trị đo được khi hệ thống đo lường khác nhau được sử dụng
để đo cùng một đặc tính của cùng một mẫu.
- Khi cùng một đặc tính của cùng một mẫu được đo bởi các người đo khác
nhau, sử dụng cùng dụng cụ đo.
- Khi cùng đặc tính sản phẩm của cùng một mẫu được đo bởi cùng người đo
với dụng cụ khác nhau.
Reproducibity
Operator A
Operator B
Operator C
Gage C
Gage B
Gage A

 Năng lực phân biệt (Khả năng phân biệt)
- Khả năng hệ thống đo lường phát hiện và hiển thị thay đổi nhỏ nhất trong các
đặc tính đang được đo. Nó cúng được đề cập như là độ phân giải.
- HTĐL với năng lực phân biệt kém sẽ không phù hợp để dùng xác định sự biến
thiên quá quá trình.
- Đơn vị nhỏ nhất của phép đo nên có khả năng đo với cấp chính xác/phân biệt
nhỏ hơn 1/10 phạm vi kỹ thuật hay khoảng biến thiên của quá trình.
Phân biệt kém
Phân biệt tốt

 Quy trình Phân tích Hệ thống Đo lường cho dữ liệu liên tục
Bước 1
Bước 2
Bước 3
Bước 4
Bước 5
Xem xét cơ sở dữ liệu cho đo lường
Xem xét năng lực phân biệt
Xem xét Accuracy (khác biệt với giá trị thực)
Xem xét precision (Biến thiên qua nhiều giá trị đo)
Xem xét độ ổn định (Sự biến thiên theo thời gian)
- Khảng định chủ đề phân tích (X, Y)
- Khảng định định nghĩa vận hành
- Khảng định kiểu dữ liệu, tiêu chuẩn…
Bước 6 Xem xét quá trình phân tích và rút ra kết luận
Xem xét Bias
Xem xét Linearity
Xem xét Repeatability
Xem xét Reproducibility

 Ví dụ
Chúng tôi thực hiện 01 dự án để cải
tiến ‘Thời gian truy cập MIS’.
‘Thời gian truy cập MIS’ là thời gian
tiêu tốn để truy cập HT Management
Information System và thông tin điều
tra, theo yêu cầu từ team leader và
phòng liên quan. Thời gian truy cập
được khảng định từ hệ thống máy tính,
ghi nhớ lại nó một cách tự động.
No Access Date Person
Access
Time
(unit: min)
1 2010. 11. 1 KD Hong K 20
2 2010. 11. 1 KD Hong K 17
3 2010. 11. 2 SS Lee C 35
4 2010. 11. 3 SS Lee K 22
5 2010. 11. 4 KD Hong K 14
6 2010. 11. 5 SS Lee K 7
7 2010. 11. 5 KD Hong K 30
8 2010. 11. 6 KD Hong 42
9 2010. 11. 7 SS Lee K 43
10 2010. 11. 8 KD Hong K 17
… … … …
50 2010. 11. 31 KD Hong K 23

Bước 1 Xem xét các cơ sở dữ liệu cho đo lường
- Y của dự án : thời gian truy cập MIS
- Kiểu dữ liệu : Liên tục (thời gian)
- Tiêu chuẩn : 5 ~ 50 phút
Bước 2 Xem xét năng lực phân giải
- Biến thiên quá trình : Max (43 min) – Min (7 min) = 36 min
- Đơn vị đo nhỏ nhất : 1 phút
- Năng lực phân biệt : 1/36
→ Từ năng lực phân biệt tốt hơn 1/10 của biến thiên quá trình, năng lực
phân biệt được đảm bảo.

Bước 3 Xem xét Accuracy
Xem xét accuracy của ‘thời gian truy cập MIS’ từ hệ thống máy tính, so sánh
với các giá trị đo bằng tay với sự đo lường tự động từ hệ thống máy tính cho
từng lần truy cập. (Filename : MSA_MIS.MTW)
Thời gian truy cập
được đo bằng hệ
thống máy tính
Thời gian truy cập
được đo bằng tay (Giá
trị thực)

 Phân tích sử dụng Minitab (Linearity and Bias)
Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage Linearity and Bias Study...
1
2
3
Vào biến thiên của quá trinh (PV)
(PV = 6 X standard deviation = 6 X 12.22 = 73.32)

Re f e r e n c e V a lu e
Bi
a
s
50
40
30
20
10
5.0
2.5
0.0
-2.5
-5.0
0
Regression
95% CI
Data
Avg Bias
P
e
r
c
e
n
t
Bias
Linearity
8
4
0
Constant 2.443 2.000 0.257
Slope -0.07646 0.07399 0.332
Predictor Coef SE Coef P
Gage Linearity
S 2.86440 R-Sq 11.8%
Linearity 5.60576 %Linearity 7.6
Average 0.6 0.8 *
8 -1.0 1.4 *
13 4.0 5.5 *
15 -1.0 1.4 *
16 1.0 1.4 *
18 4.0 5.5 *
20 0.0 0.0 *
30 5.0 6.8 *
Reference Bias %Bias P
Gage Bias
Gage name:
Date of study:
Reported by:
Tolerance:
Misc:
Percent of Process Variation
Gage Linearity and Bias Study for Meas ure Avg.
 Graph Analysis
%Linearity
= 7.6%
%Bias
= 0.8%

 Tiêu chuẩn đánh giá
Tiêu chuẩn chung cho đánh giá bias và linearity
Bias / Linearity Evaluation Criteria
Good 5% or less
Considerable 5~10 %
Need Improvement 10% or greater
- Kết luận
> Bias: 0.82% là tốt
> Linearity: 7.65% có thể xem xét, phụ thuộc vào chi phí hay hiệu quả của
hoạt động.

Bước 4 Xem xét Precision
• Bước 4-1 : Kiểm tra khả năng lặp lại và khả năng tái sinh của hệ
thống đo.
2 người đo 3 lần trên từng mẫu
→ Có thể đo khả năng lặp lại hay tái sinh
[Note] Lựa chọn các mẫu
Mẫu nên được lựa chọn từ quá trình và phải đại diện cho toàn bộ phạm vi hoạt đông.
Phạm vi mẫu > Biến thiên quá trình Phạm vi mẫu = Biết thiên QT Phạm vi mẫu <
Biến thiên QT
MS (Hệ thống đo) cho các MS (Hệ thống đo) cho
kết quả tốt hơn thực tế của nó kết quả tồi hơn thực tế của nó
Good !!
“Bad” “Bad”

• Bước 4-2 : Đo mẫu đã chọn
- Thứ tự đo là ngẫu nhiên
- Đảm bảo sự đo lường là blind, không nên để những người tham gia đo
được biết là họ đang trong quá trình thực nghiệm đo lường.
-Lặp lại tất cả các phép đo.

• Bước 4-3 Minitab Analysis – Gage R&R Study
【 1 】 Enter data (File name: GR&r.MTW)
Vào dữ liệu
theo dạng xếp
chồng

【 2 】 Phân tích bằng Minitab
Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage R&R Study (Crossed)...
1
2
3
4
5
6
Vào dung sai quá trình
(Tolerance), nếu biết
*Tolerance=USL-LSL
Minitab cung cấp ANOVA và Xbar and R cho
phương pháp phân tích. Tuy nhiên, ANOVA là
phương pháp phổ biến hơn cho phân tích.
Đây là bởi vì ANOVA xem xét tương tác giữa
người và linh kiện.
Vào tên dụng cụ, ngày
và các thông tin khác.

Gage R&R
%Contribution
Source VarComp (of VarComp)
Total Gage R&R 1.943 1.40
Repeatability 1.617 1.17
Reproducibility 0.326 0.24
Appraiser 0.000 0.00
Appraiser*Sample 0.326 0.24
Part-To-Part 136.741 98.60
Total Variation 138.683 100.00
Process tolerance = 45
Study Var %Study Var %Tolerance
Source StdDev (SD) (5.15 * SD) (%SV) (SV/Toler)
Total Gage R&R 1.3938 7.1779 11.84 15.95
Repeatability 1.2715 6.5481 10.80 14.55
Reproducibility 0.5709 2.9401 4.85 6.53
Appraiser 0.0000 0.0000 0.00 0.00
Appraiser*Sample 0.5709 2.9401 4.85 6.53
Part-To-Part 11.6936 60.2221 99.30 133.83
Total Variation 11.7764 60.6484 100.00 134.77
Number of Distinct Categories = 11
【 3 】 Diễn giải Minitab Session
Khả năng phân biệt của hệ
thống đo
Thành phần sai
lệch chuẩn trong
biến thiên.
 Biến thiên giữa các chi tiết khác nhau là:
98.60%
 Biến thiên do hệ thống đo lường: 1.40%
- Biến thiên do khả năng lặp lại: 1.17%
- Biến thiên do khả năng tái sinh: 0.24%
> BT do khả năng tái sinh của người đo:
0.00%
> Tương tác giữa người đo và linh kiện:
0.24%
Biến thiên do hệ
thống đo, so sánh
với dung sai kỹ
thuật.

Description %Contribution
%Study Variation
or %Tolerance
Number of
Distinct Categories
Accept < 1% < 10% > 10
Consider cost/
importance
1~10% 10~30% 4~9
Reject > 10% > 30% < 4
 4 Tiêu chuẩn để đánh giá MS (Hệ thống Đo lường)
> %Contribution
> %Study Variation
> %Tolerance
> Number of Distinct Categories
Kết luận MS với kết quả
phân tích MSA thế nào?

Total Variation
Total Gage R&R = 20%
20% biến thiên gây bởi hệ
thống đo (MS) có nghĩa là
gì?
Biến thiên của quá trình được gây
ra bởi biến thiên của dụng cụ.
Trong tổng biến thiên, biến
thiên từ dụng cụ là 75%
Trong tổng biến thiên, biến
thiên từ dụng cụ là 20%
 %Study Variation

Product tolerance
LSL USL
% dung sai chỉ ra cái gì?
%Tolerance = 20%
%Tolerance = 50%
%Tolerance = 100% Dung sai của sản phẩm và biến
thiên của của dụng cụ là giống nhau
So với dung sai của sản phẩm,
biến thiên của dụng cụ là 50%
So với dung sai của sản phẩm,
biến thiên của dụng cụ là 20%
 %Tolerance

Pe
rc
e
n
t
Part-to-Part
Reprod
Repeat
Gage R&R
100
50
0
% Contribution
% Study Var
% Tolerance
Sa
m
p
l
e
R
a
n
g
e
5.0
2.5
0.0
_
R=2.25
UCL=5.792
LCL=0
1 2
Sa
m
p
l
e
M
e
a
n
45
30
15
_
_
X=24.22
UCL=26.52
LCL=21.91
1 2
Sampl e
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
45
30
15
A pprai s er
2
1
45
30
15
Sampl e
A
v
e
ra
g
e
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
45
30
15
1
2
Appraiser
Gage name:
Date of study:
Reported by:
Tolerance:
Misc:
C ompon e n t s of Va r ia t ion
R C h a r t by Appr a ise r
Xba r C h a r t by Appr a ise r
M e a su r e me n t by Sa mple
M e a su r e me n t by Appr a ise r
Appr a ise r * Sa mple In t e r a c t ion
Gage R&R (ANOVA) for Meas urement
【 4 】 Giải thích đồ thị
Trả lời cho “ Tỷ lệ của Gage R&R so với tổng biến
thiên có đủ nhỏ?”
% của Gage R&R, Repeatability, and
Reproducibility càng gần 0(zero), càng tốt.
Trả lời cho “Giá trị đo lặp lại của từng người đo có
ổn định không?”
CHÚ Ý !!!
Nếu giá trị đo tiến đến giới hạn kiểm soát của biểu
đồ R, nguyên nhân phải được điều tra và mẫu phải
được đo mới.
Trả lời cho “Có đủ năng lực phân biệt các chi tiết
khác nhau không?
Ngược lại với biểu đồ R, các điểm đo càng xa
control limits càng tốt.

Pe
rc
e
n
t
Part-to-Part
Reprod
Repeat
Gage R&R
100
50
0
% Contribution
% Study Var
% Tolerance
Sa
m
p
l
e
R
a
n
g
e
5.0
2.5
0.0
_
R=2.25
UCL=5.792
LCL=0
1 2
Sa
m
p
l
e
M
e
a
n
45
30
15
_
_
X=24.22
UCL=26.52
LCL=21.91
1 2
Sampl e
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
45
30
15
A pprai s er
2
1
45
30
15
Sampl e
A
v
e
ra
g
e
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
45
30
15
1
2
Appraiser
Gage name:
Date of study:
Reported by:
Tolerance:
Misc:
C ompon e n t s of Va r ia t ion
R C h a r t by Appr a ise r
Xba r C h a r t by Appr a ise r
M e a su r e me n t by Sa mple
M e a su r e me n t by Appr a ise r
Appr a ise r * Sa mple In t e r a c t ion
Gage R&R (ANOVA) for Meas urement
Trả lời “Các mẫu được chọn có phản ánh sự
biến thiên quá trình có tốt không?”
Có các giá trị chắc chắn, chỉ ra rằng mẫu
không phản ánh sự biến thiên của quá trình.
Trả lời cho “Có sự khác nhau quan trọng
giữa các người đo?”
Mong muốn không có sự khác biệt giữa các
người đo.
Trả lời cho “Từng người đo cùng mẫu có
khác nhau không?”
Mong muốn là các giá trị đo của các người đo
khác nhau, trên cùng một mẫu là bằng nhau

• Step 4-4: Phân tích Minitab – Gage Run Chart
Stat > Quality Tools > Gage Study > Gage Run Chart
1
2

- Giải thích đồ thị
> Đồ thị hiển thị khả năng tái sinh và khả năng lặp lại bởi người đo và sản phẩm.
> Nó dễ dàng phát hiện ra các thói quen đo lường của người đo cụ thể, vấn đề xảy ra khi
đo mẫu cụ thể..
> Đường nét đứt ở giữa chỉ ra trung bình của tất cả các giá trị đo.
A ppra is e r
Me
a
s
u
r
e
me
n
t
Mean
40
30
20
10
40
30
20
10
Mean
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
1
2
Appraiser
Gage name:
Date of study:
Reported by:
Tolerance:
Misc:
Panel variable: Sample
Gage Run Chart of Meas urement by Sample, Apprais er

• Bước 4-5: Các hành động khắc phục khi kết quả phân tích là không
tốt
- Xem xét xem phân tích được thực hiện thích hợp
> Mẫu được chọn có đại diện cho toàn bộ biến thiên không?
> Các nhân tố không bình thường, có xuất hiện khi thực hiện thực nghiệm?
> Có sự tương tác nào giữa người và mẫu không?
> Nó có vấn đề khi lặp lại? Nó có vấn đề khi tái sinh?
- Nếu hệ thống đo không có khả năng phân biệt sự biến thiên của mẫu, bạn cần
thực hiện phân tích xem nó có khả năng đo mẫu so với tiêu chuẩn (Nó có phân
biệt được hàng tốt, xấu hay không?)
- Nếu nguồn biến thiên chiếm ưu thế là khả năng lặp lại (gage), bạn cần thay thế,
sửa chữa hay điều chỉnh dụng cụ.
- Nếu nguồn biến thiên chiếm ưu thế là khả năng tái sinh, bạn cần điều tra xu
hướng của người đo, bởi vì nó thường gây ra bởi xu hướng của người đo.
- Nếu nó là vấn đề tổng hợp, bạn cần xem xét lại SOP bởi vì nó thường gây ra
bởi SOP.

Bước 5 Xem xét sự ổn định
Sự ổn định là khi các giá trị đo được có duy trì không đổi trong một khoảng
thời gian dài hay không.
Tiêu chuẩn đánh giá giống như là của accuracy.
Bước 6 Kết luận
Xem xét toàn diện xem có bất kỳ mẫu thuẫn về mặt logic trong phân tích hệ
thống đo lường.
“Bây giờ dữ liệu đo được từ hệ thống của chúng ta đã tin cậy chưa?

Phân tích Hệ thống Đo lường với dữ liệu rời rạc
 Phân tích Hệ thống Đo lường với dữ liệu rời rạc
Một phân tích đánh giá, giá trị đo nhận được của dữ liệu rời rạc (ví dụ. Tốt/ xấu) về
mức độ accurate và precise tốt như thế nào
 Mục đích
- Quyết định, xem người kiểm tra ra quyết định chính xác không, dựa trên cùng
tiêu chuẩn, không phân biệt thiết bị hay ca làm việc…
- Khảng định sự đồng nhất của người kiểm tra
- Để xác nhận xem các quyết định của người kiểm tra có tương ứng với giá trị
thực hay không?
- Xác định các khu vực yêu cầu đào tạo thêm hay chuẩn hóa quy trình…

 Gage R&R với dữ liệu rời rạc
 Tổng quan
- Thường được thực hiện với 2~3 người đo
- Thường đo 25 mẫu
- Thường đo lặp lại 2~3 lần
 Chú ý
- Phải lựa chọn mẫu đại diện cho quá trình.
> Sau đây có thể coi như hướng dẫn lựa chọn mẫu
- Chọn người đo là người thường thực hiện công việc kiểm tra. Đảm bảo rằng
nó là sự đo lường Blind.
Mẫu rất khó phân biệt tốt/xấu 20%~30%
Mẫu khó phân biệt tốt/xấu 30%~40%
Mẫu dễ phân biệt tốt/xấu 30%~40%
Mẫu rất dễ phân biệt tốt/xấu 0%~20%

Bước 1 Kế hoạch Gage R&R
 Quy trình phân tích
Bước 2
Bước 3
Bước 4
Đo mẫu được lựa chọn
Dùng Minitab phân tích: Gage R&R Study
Theo dõi các đo lường
- Lựa chọn các mẫu gồm các sản phẩm tốt/xấu lẫn lộn, đại diện cho toàn
bộ sản phẩm.
- Quyết định số lần đo/kiểm lặp lại và tái sinh
- Quyết định trình tự đánh giá
- Đo lường Blind
- Đo/ kiểm tất cả các mẫu theo trình tự người đo
- Đo kiểm lặp lại (4-5 lần)

 Ví dụ
Một dự án cải tiến tỷ lệ sai hỏng của một quá trình sản xuất màn hình CRT sẽ
được thực hiện. Hệ thống đo lường được đánh giá theo trình tự đánh giá quá trình
kiểm cuối là chính xác hay không, khi quyết định các màn hình tốt hay xấu.

Bước 1 Lập kế hoạch Gage R&R
- Chọn 20 mẫu lẫn lộn giữa sản phẩm tốt và xấu, đại diện cho toàn bộ các sản
phẩm.
- Số lần đo lặp lại: 2 lần
- Người đo: 2 người được quyết định
Bước 2 Đo mẫu đã chọn
- Đo kiểm các linh kiện bởi người đo, nên được thực hiện ngẫu nhiên khi có
thể
- Người đo không nên biết rằng anh ta đang tham gia vào một thử nghiệm đo
lường: Đo lường Blind
- Lặp lại toàn bộ các phép đo kiểm.

Bước 3 Dùng Minitab phân tích – Gage R&R Study
 Vào dữ liệu (File name: Gage R&R_Slide40.MTW)
Vào dữ liệu
dạng xếp chồng

1
3
Single column: measurement result
Samples: Sample
Appraisers: Operator
2
• Mức tin cậy (Mặc định=95%)
• Lựa chọn vùng đồ thị
• Lựa chọn vùng kết quả
(Tham khảo slide tiếp theo)
 Dùng Minitab phân tích
Stat > Quality Tools > Attribute Agreement Analysis...
Nếu giá trị đúng được biết, chỉ ra cột chứa
nó.
Nếu giá trị đúng không biết, sẽ chỉ thực hiện
sự so sánh giữa các người đo.

Chỉ định mức độ tin cậy của
khoảng ước tính (mặc định =95%)
Lựa chọn biểu đồ dựa trên sự giống
nhau của từng người đo, và biểu đồ
dựa trên sự giống nhau giữa những
người đo và giá trị thực.
Thêm vào các biểu đồ là hiển thị
kế quả bằng số (phần trăm thông
nhất) trong session window

Attribute Agreement Analysis for measurement
Within Appraisers
Assessment Agreement
Appraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI
1 20 18 90.00 (68.30, 98.77)
2 20 20 100.00 (86.09, 100.00)
# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.
Each Appraiser vs Standard
Appraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI
1 20 18 90.00 (68.30, 98.77)
2 20 19 95.00 (75.13, 99.87)
# Matched: Appraiser's assessment across trials agrees with the known
standard.
Assessment Disagreement
Appraiser # G / F Percent # F / G Percent # Mixed Percent
1 0 0.00 0 0.00 2 10.00
2 0 0.00 1 5.88 0 0.00
# G / F: Assessments across trials = G / standard = F.
# F / G: Assessments across trials = F / standard = G.
# Mixed: Assessments across trials are not identical.
 Diễn giải Minitab Session
Tỷ lệ giống nhau giữa
các đánh giá lặp lại
so với tổng số đo
kiểm
Tỷ lệ giống với giá trị
thực so với tổng số đo
kiểm
Tỷ lệ không giống với
giá trị thực so với
tổng số đo kiểm
% của người đo giống với kết quả
của chính anh ta, qua các lần đo
Người đo 1 giống với chính anh t
a 18 lần/ tổng 20 lần, chỉ ra tỷ lệ
giống nhau là 90%.
% đánh giá của người đo
kiểm giống với giá trị thực
(i.e. std.)
Đánh giá của người đo 2
giống với tiêu chuẩn 19 lần so
với 20 lần. Chỉ ra tỷ lệ giống
95%.
% đánh giá của người đo không
giống với giá trị thực (tiêu
chuẩn).
Trong 20 lần, đánh giá của người
đo số 2 không giống với tiêu
chuẩn theo tỷ lệ 1 trên 17 lần,
đánh giá F thay cho G, chỉ ra tỷ
lệ F/G không thống nhất là 5,9%.

Between Appraisers
# Inspected # Matched Percent 95 % CI
20 17 85.00 (62.11, 96.79)
# Matched: All appraisers' assessments agree with each other.
All Appraisers vs Standard
# Inspected # Matched Percent 95 % CI
20 17 85.00 (62.11, 96.79)
# Matched: All appraisers' assessments agree with the known standard.
Attribute Agreement Analysis
Tỷ lệ giống nhau
giữa các người đo so
với tổng số lần đo
kiểm
Tỷ lệ giống nhau
giữa các người đo so
với giá trị thực (ví dụ
tiêu chuẩn)
% đánh giá của các người đo giống
với người khác.
Đánh giá của 02 người đo, giống v
ới người còn lại làn 17 trên 20 lần,
chỉ ra tỷ lệ giống nhau là 85%.
% đánh giá của tất cả các người đo
giống với tiêu chuẩn.
Đánh giá của 02 người đo giống
với tiêu chuẩn là 17 lần trên 20 lần,
chỉ ra tỷ lệ giống nhau là 85%.

Appraiser
Percent
2
1
100
95
90
85
80
75
70
95.0% ?C I
Percent
Appraiser
Percent
2
1
100
95
90
85
80
75
70
95.0% ?C I
Percent
Date of study:
Reported by:
Name of product:
Misc:
Within Appraisers Appraiser vs Standard
 Phân tích biểu đồ
Có thể thấy đánh giá của
từng người đo giống với
tiêu chuẩn, sử dụng khoảng
tin cậy.
Có thể thấy, từng người đo
giống với chính anh ta như
thế nào (sự giống nhau của
các giá trị lặp lại) sử dụng
khoảng tin cậy

- Tiêu chuẩn trên có thể thay đổi theo mục đích của dự án
Ví dụ, Nếu mục đích dự án là giảm % sai hỏng từ 0.1% xuống 0.001%, hệ thống đo
phải có năng lực phát hiện là 100%.
Nếu mục đích của dự án là cải tiến chỉ số hài lòng từ 40% lên 60%, thì có thể chấp nhận
sử dụng hệ thống đo lường với năng lực phát hiện là 70% hay hơn.
- Về cơ bản, các nguyên nhân cần được điều tra, khi năng lực phát hiện không đạt được
100%.
Chỉ số
Tiêu chuẩn
(Chấp nhận)
Tiêu chuẩn
(Xem xét)
Tiêu chuẩn
(Loại bỏ)
All Appraisers vs Standard 90% ↑ 80~90% 80% ↓
 Sự đánh giá và tiêu chuẩn

Bước 4 Theo dõi các đo lường
- Nếu có sự sai lệch đo kiểm xảy ra trong bản thân 01 người đo kiểm?
Cần xem xét tiêu chuẩn của người đo để ra kết luận, quy trình đo kiểm, đào
tạo, môi trường, đặc tính…
- Nếu sự sai lệch đo kiểm xảy ra giữa các người đo?
Cần xem xét sản phẩm mà đã xảy ra sai lệch
Cần xem xét sự khác biệt về môi trường giữa các người đo, tiêu chuẩn, quy
trình đo kiểm, đào tạo,..
- Nếu xuất hiện sai lệch giữa người đo và giá trị thực (ví dụ tiêu chuẩn)?
Cần xem xét mối quan hệ giữa giá trị thực tiêu chuẩn và người đo kiểm
- Phải xác định chính xác nguyên nhân của vấn đề, thực hiện đo sự cải tiến
của vấn đề và sau đó phân tích lại hệ thống đo lường để khảng định nó tại
mức độ có thể chấp nhận được.

Các trường hợp ngoại trừ
 Trong trường hợp không đủ mẫu
Khi chỉ có 01 mẫu, sử dụng các mẫu thay thế, có xem xét đến các tiêu chuẩn…
vd) Chúng ta không nhất thiết phải sử dụng người thực để kiểm tra accuracy &
precision của dụng cụ đo chiều cao. Mannequin có thể được dùng để thay thế.
 Trong trường hợp thực nghiệm phá hủy
Cố gắng tìm các đặc tính thay thế thích hợp.
 Trong trường hợp đo lường lặp lại dưới cùng một điều kiện
là không thể
Chỉ kiểm tra khả năng tái sinh thôi
vd) Thời gian bay của máy bay giấy
Từ điều kiện đa dạng của mỗi lần trực thăng giấy được nâng trong không khí,
hầu như không thể lặp lại các phép đo dưới cùng một môi trường
Do vậy, trong trường hợp này, khả năng tái sinh giữa các người đo, có thể là
phân tích bởi nhiều đo trong cùng một thời gian.

Tóm tắt
 Phân tích Hệ thống Đo lường
Đánh giá hay thẩm định hệ thống đo lường để đảm bảo sự tin cậy của dữ liệu.
Trước khi thu thập dữ liệu để xác định năng lực hiện tại (vd. đường cơ sở) của quá
trình, cần cải tiến, cần khảng định dữ liệu được thu thập có tin cậy không.
 Biến thiên từ Hệ thống Đo lường
Biến thiên giữa các hệ thống
đo lường
Biến thiên trong hệ thống đo
lường
Precision
Reproducibility
(Khả năng lặp lại)
Repeatability
(Khả năng tái sinh)
Accuracy
Bias- Độ lệch
Linearity- Độ tuyến tính
Stability- Độ ổn định

05- Measurment System Analysis (v7.0).ppt

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to 05- Measurment System Analysis (v7.0).ppt

Similar to 05- Measurment System Analysis (v7.0).ppt (20)

05- Measurment System Analysis (v7.0).ppt