188金宝搏苹果下载 在前面的篇幅有介绍过简化版的【Gage R&R】计算公式,今天188金宝搏苹果下载 要接着介绍一款我们可以在网路上找到网友根据「AIAG MSA手册」所释出来的Excel版本计算公式。
以下将【Gage R&R】简称为GR&R。其实这个Excel版本是改良长表格(Long Form)并考虑了量测人员与产品间可能的交互作用后所得到的结果,根据研究,基本上这个Excel表格的计算式已经算是非常接近ANOVA的计算结果了。
还不了解什么是【Gage R&R】的朋友请先回头看一下这篇文章:
介绍【Gage R&R】的重复性(Repeatability)与再现性(Reproducibility)
下面188金宝搏苹果下载 会介绍如何利用这个表格填入GR&R的量测资料,并获得GR&R的评估结果。
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下载(可能失效):网路上国外网友的GR&R工作表范本下载连结
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下载(需连结Facebook):网友分享的GR&R工作表计算范本下载
使用这个Excel的GR&R表格时必须遵循其原本的设定,否则计算结果可能出现错误或算不出来:
评价人(Appraiser)
评价人(Appraiser)的数目必须介于2~3个人之间。
表格要求最多只能输入3个评价人(Appraiser)的资料,以量测系统来说就是3位量测检验员,而且最少必须输入2个评价人(Appraiser)的资料。如果只有一个评价人的资料,则重现性(Reproducibility)将无法计算。
零件(Part)资料
零件(Part)也有人称工件,就是被拿来作为量测的物件。
零件的数量最多可以输入10笔。
请注意,[评价人(Appraiser) x 零件数量(Part)]的总数量必须大于15笔资料以上,这样「重复性(Repeatability)」的计算值才会比较正确。
零件重复量测次数(Trial)
同一个零件最多可以重复量测3次(Trial)。
一般来说,量测的时候採随机法,而且不可以让量测员知道重复量测的是哪个零件,以避免量测员先入为主误判读值。
请注意,[评价人(Appraiser) x 零件数量(Part)]的总数量必须大于15笔资料以上,这样「重复性(Repeatability)」的计算值才会比较正确。
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表格中「白色」的栏位是允许使用者输入资料的栏位。其余的栏位Excel会自己判断并计算结果。
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【Upper Spec(规格上限)】及【Lower Spec(规格下限)】是一定要输入的。
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Appraiser(评价员)、Part(零件)、Trial(重复数)请依照上述各自的要求填写量测资料。
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表格中关于K1、K2、K3的值可以参考【Gage R&R计算中的K1、K2、K3如何取得?又代表着什么?】一文。
另外,填写这个现成的Excel表格来计算GR&R时,建议你至少要符合下面的注意事:
关于Excel表格中的GR&R计算公式可以先参考下表:
(此表格取自网路,因为188金宝搏苹果下载 还不太会用Word写出这些公式的计算式,等后面再想版法自己补上,因为是别人做好的表格,所以内容似乎稍微有点差异,先将就一下)
最后,不要再问我关于表格保护密码的问题了,这份Excel表格不是188金宝搏苹果下载 写的,188金宝搏苹果下载 也不原创者,所以我没有密码。再说了,人家愿意分享这份Excel表格已经够慷慨了,别不知惜福想整碗端走~何况依照人家释放的表格填写就可以出资料,你有能力话就自己写一份提供给大家参考吧!
延伸阅读:
制程能力介绍─制程能力的三种表示法
管制图管制界限与中心线计算因子系数表
品管七大工具-管制图(control chart)介绍
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188金宝搏苹果下载 大大您好 :
请教一下..这个表单是不是无法做格式上的修改??
因为我的问题其实跟上面那位朋友差不多…但是我又觉得这个格式很好用,我没有办法设计这么好的表单…所以还满想修改它的…还是有其他方式可以替代?如果有建议在有劳您告知…感谢您的协助~~您的网站帮助很多~谢谢
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Lucien,
这是国外网友的表格,确实无法修改。
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您好已打开谢谢分享
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我到您fb的社团去下载档案后,发现excel 有保护密码? 谢谢分享
下载(需连结Facebook):网友分享的GR&R工作表计算范本下载
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因为GR&R的表单受保护, 请问一下密码是甚么?介绍如何使用网友分享Excel表格计算Gage R&R(长表格法)
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林志鸿,
我没有看到这个Excel需要密码,你在查一下看看?
它只警告你必须开启编辑,因为有巨集或程式跑在Excel表格中
再强调一次,这份Excel表格是网友的版权,不是188金宝搏苹果下载 的喔!188金宝搏苹果下载 也只是借用来说明而已。
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感谢188金宝搏苹果下载 大大
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因为GR&R的表单受保护, 请问一下密码是甚么?
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Antony,
没有密码啊!你开启的是哪个网址的档案?
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你网路上引用的表格应该昰
Donald S. Ermer的Improved Gage R&R Measurement Studies
但他的K值实在不像昰引用Duncan A. J (1986), Quality Control and Industrial Statistics
你两份资料最大的差异就是K值几乎不太一样。
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