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上海威才企業管理咨詢有限公司
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眾所周知，在影響產品質量特征值變異的六個基本質量因素(人、機器、材料、操作方法、測量和環境)中，測量是其中之一。與其它五種基本質量因素所不同的是，測量因素對工序質量特征值的影響獨立于五種基本質量因素綜合作用的工序加工過程，這就使得單獨對測量系統的研究成為可能。
而正確的測量，永遠是質量改進的第一步。如果沒有科學的測量系統評價方法，缺少對測量系統的有效控制，質量改進就失去了基本的前提。為此，進行測量系統分析就成了企業實現連續質量改進的必經之路。
測量系統可分為“計數型”及“計量型”測量系統兩類。測量后能夠給出具體的測量數值的為計量型測量系統；只能定性地給出測量結果的為計數型測量系統。“計量型”測量系統分析通常包括偏倚(Bias)、穩定性(Stability)、線性(Linearity)、以及重復性和再現性(Repeatability & Reproducibility，簡稱R&R)。在測量系統分析的實際運作中可同時進行，亦可選項進行，根據具體使用情況確定。
▲ 理解MSA基本原理
▲ 理解數據類型
▲ 掌握計量型數據MSA分析
▲ 掌握計數型數據MSA分析
▲ 掌握破壞型數據MSA分析
▲ 掌握Minitab軟件MSA分析方法
第一講 認識數據類型
1．數據類型
1） 連續型數據特點
2） 離散型數據特點
3） 不同類型數據統計工具的應用
2．數據樣本
1） 樣本量與統計準確性
2） 抽樣計劃
3） 抽樣前的MSA分析
4） 計量型數據MSA研究
5） 抽樣操作計劃
3．分析數據
1）數據正態性分析
2）數據獨立性分析
3）數據波動研究
案例分析討論
第二講 認識標準差
1． 樣本標準差計算方法
2． 總體標準差計算方法
3． 標準差與方差的應用特點
4． 方差分析ANOVA的應用
5． 什么是殘差
6． 殘差在線性擬合中的作用
案例分析討論
第三講 計量型數據MSA分析
1． 什么是偏倚(Bias)
2． 什么是穩定性(Stability)
3． 什么是線性(Linearity)
4． 什么是重復性(Repeatability)
5． 什么是再現性(Reproducibility)
6． 計量型數據MSA開始前的準備
7． 計量型數據MSA實施步驟
8． 計量型數據MSA后的數據分析
9． 計量型數據MSA的判定規則
10. Minitab演練MSA方法
小組活動練習MSA
第四講 計數型數據MSA分析
一、計數型數據MSA
1． 什么是kappa統計量
2． 計數型數據MSA開始前的準備
3． 計數型數據MSA實施步驟
4． 計數型數據MSA后的數據分析
5． 檢驗者自身檢驗能力一致性kappa值
6． 檢驗者之間檢驗能力一致性kappa值
7． 總體檢驗能力一致性kappa值
8． 計數數據MSA的判定規則
9． Minitab演練MSA方法
小組活動練習MSA
二、破壞型數據MSA
1． 認識破壞型數據
2． 破壞型數據MSA分析方法
3． 理解COV統計量
4． 破壞型數據MSA判定規則
6．小組活動練習MSA
課程收尾
1．回顧課程
2．答疑解惑
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