grr报告中参数说明（GRR分析结果解读与改善思路-MSA漫谈09）

前言：当发现GRR数据不合格时，我们可以先分析一下六合图，它会给我们一些改善思路。

前面我们已经计算出来了GRR，如下图，显然，这个测量系统的GRR不能满足要求。那么，针对这个测量系统，我们该如何改进呢？今天我们就来看一下。

其实，在minitab的输出里面，除了上面的数据之外，还有一张“六合图”，如下图所示。为了方便讲解，我们对六个图进行编号，如下图编号为1-6。下面，我们就逐一对每张图进行讲解。

首先，我们看1号图，变异分量百分比图。这个图比较好理解，三根柱子依次为“方差分量贡献率”、“研究变异百分比，GRR%”、“公差百分比，P/T%”。此图最好的结果是“部件间”的柱子越高越好，“重复性”和“再现性”的柱子越低越好。如图可以看到，这个系统的“重复性”占比很高，所以“重复性”需要改进。

我们再看2号图，2号图是极差（R）控制图。他表示的是各个操作员对每个零件测试的极差，他考察各操作员重复测量值是否稳定。如一个人超出控制限，可能操作不熟悉，如果都超出了，考虑作业指导书问题。如下图可见，显然C检验员的重复性很不好，所以，重复性改善优先考虑C检验员。同时，我们还能看到很多值都是0，这种情况我们要先核实一下测量仪器的分辨力是否满足1/10的要求。

图3是均值控制图，这张图的控制线宽度（UCL-LCL）代表测量系统的变异大小，越宽就表示变异越大。所以，一般情况下，要求至少一半的点落在控制限之外才能认为测量系统的变异的影响小。反之，如果大多数点都在控制限内，则表明大多数的变异都是测量系统造成的。一般情况，造成这种情况的原因有两个，第一是样品分布太窄，第二是测量系统变异太大。

图4是各个测量值的分布图。此图一般关注两个点，第一，样品均值的分布宽度要合理，这表明我们取样的范围。第二，每个零件组内的测量值应该尽量小。一般来说，零件均值上下的幅度应该要远大于单个零件测量值的波动幅度。图4中，组内波动已经大于零件间波动，很显然也是不合格的。

图5是操作员的测量值箱线图，此图表达的是再现性误差。中间的连线是每个操作员的平均值，理想的状态是该连线成一条直线，此例中C明显偏低，所以需重点关注。

图6表达的是操作员与零件的交互作用。这张图一般会出现如下几种情况。

1、曲线彼此重叠：这是最理想的状态，表明无显著的交互作用；

2、曲线彼此平行：这种状态也比较好，说明存在一定再现性误差，但是彼此间无交互作用；

3、曲线有交错现象，这说明零件和操作员存在交互作用，需关注。

很明显，此例中存在交互作用。

很多朋友对零件的交互作用不是很理解。这里我们举一个例子，假设有两个检验员A和B，他们需要测一个零件的直径，A检验员习惯测零件的中部位置，B检验员习惯测零件的端部位置。同时，假设部分零件的端部存在毛刺。于是，B检验员的数据可能包含了毛刺的误差，就和零件产生了交互作用。

好了，六合图我们今天就讲到这里。当发现GRR数据不合格时，我们可以先分析一下六合图，它会给我们一些改善思路。