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使用 VB.NET 对自动化测量系统的 Gage 可重复性和复现性进行研究

syed shanu
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2015年1月24日

CPOL

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使用 VB.NET 进行 Gage R&R。

引言

如今，汽车行业对自动化测量机感兴趣，以确保质量并在全球行业中竞争。Gage 可重复性和复现性在通过测量汽车零部件来确保质量方面发挥着重要作用。目的是实现测量系统（如凸轮轴、曲轴等）的可重复性和复现性。使用数字传感器测量凸轮轴和曲轴。然后使用 Gage 可重复性和复现性方法分析测量数据。Gage R&R 是一种用于分析测量数据的统计方法。该系统的结果可以使标准系统在全球行业中具有竞争力。

我一直致力于多个自动化项目。在我的一项项目中，我有机会从事 Gage R&R 的工作。我计划使用 C# 创建一个简单的 Gage R&R 程序，而不是使用第三方工具。我最终完成了程序，并且它在一个自动化公司运行。本文的主要目的是与社区成员分享我为开发 Gage R&R 所学的知识。当我搜索 CodeProject 上的 Gage R&R 时，我找不到任何相关内容。因此，我很高兴能在这网站上撰写第一篇关于 Gage R&R 的文章。

在本文中，我附上了一个示例 Gage R&R 研究 Excel 工作表供您参考。

这是自然界的规律，所有数据都包含随机变化。这种变化的一部分是由于个体差异，而另一部分变化是由于测量设备和过程的可变性引起的测量不确定性。如果测量不确定性过大，测量系统可能无法使用。Gage 可重复性和复现性（R&R）研究着眼于这种可变性 [1]。

Gage R&R 有助于确定测量系统中变化的幅度以及这些变化的来源。虽然变化的来源可能很多，但其中三个来源是根本性的：零件到零件的变化、可重复性以及复现性 [1]。零件到零件的变化是测量值的正常范围；是你想要测量的实际数据部分。可重复性是由于测量仪器本身造成的变异，而复现性是由于不同操作员使用测量仪器造成的变异。可重复性和复现性合称为“测量误差”，或简称为“噪声”，其测量值为“Gage R&R”。这种噪声是一种干扰，会增加数据的变异性。良好的测量系统的噪声非常低，最好小于数据总变异性的 1%，表示 Gage R&R 低于 10%。有疑问的系统噪声在总变异性的 1% 到 9% 之间，或 Gage R&R 在 10% 到 30% 之间。差的系统噪声大于总变异性的 9%，或 Gage R&R 大于 30% [1]。

Gage R&R 测量噪声相对于总数据变异的大小，这称为“总变异百分比”（%TV），以及相对于规格范围的大小，称为“公差百分比”。它还将变异性分解为各个来源，即零件到零件的变异、可重复性和复现性。这些信息有助于操作员确定如何修复糟糕的测量系统。例如，相对于复现性而言，高可重复性表明需要更好的测量仪器。相对于可重复性而言，高复现性表明需要更好的操作员使用测量仪器的培训 [1]。

Gage 可重复性

一个操作员多次测量同一个零件时，由一个测量仪器获得的变异。理解测量系统 [2]。

简单地说，Gage 可重复性就是由一个操作员多次测量同一零件的最终结果。

Gage 复现性

不同操作员使用同一测量仪器测量同一个零件时，平均测量值的差异。理解测量系统 [2]。

简单地说，Gage 复现性就是由多个操作员多次测量同一零件的最终结果。测量仪器的 R&R 有多种评估方法，其中一种方法概述如下。这种方法基于汽车工业行动集团 (AIAG) 推荐的方法，首先计算测量设备及其操作员造成的变异。然后从这些分量变异中计算出总 GR&R。

设备变异（Equipment Variation，EV）代表测量过程的可重复性。它是通过同一操作员使用同一设备进行多次测量周期或试验获得测量数据计算得出的 [4]。

评估员变异（Appraiser Variation，AV）代表测量过程的复现性。它是通过不同操作员或评估员在相同条件下使用同一设备获得测量数据计算得出的。R&R 就是 EV 和 AV 的综合影响 [4]。

需要注意的是，测量变异不仅由 EV 和 AV 引起，还由零件变异（Part Variation，PV）引起。PV 代表被测量零件的变异对测量过程的影响，它是通过对多个零件测量数据计算得出的 [4]。

因此，总变异（Total Variation，TV），即测量系统表现出的总体变异，包括 R&R 和 PV 的影响。TV 等于 (R&R)² 和 (PV)² 之和的平方根，换句话说

在 GR&R 报告中，最终结果通常表示为 %EV、%AV、%R&R 和 %PV。

%EV = 100(EV/TV)
%AV = 100(AV/TV)
%R&R = 100(R&R/TV)
%PV = 100(PV/TV) [3]

如果 Gage 的 %R&R 小于 10%，则该 Gage 很好。10% 到 30% 之间的 %R&R 也可能被接受，具体取决于改进 R&R 的效果。然而，超过 30% 的 %R&R 应促使流程负责人调查如何进一步改进 Gage 的 R&R [4]。

Application

举例说明 Gage R&R 研究将很有帮助。在我们的系统中，最多可以使用 3 个操作员、3 次试验和 10 个零件。例如，我们正在使用

  • 2 个操作员
  • 2 次试验
  • 4 个零件

使用代码

运行程序所需的步骤。

  1. 需要 SQL Server 2005 或 2008
  2. 创建一个名为 MLA 的新数据库，并将附加的MLA.bak 数据库恢复到您的新数据库中。（您可以在附加的 ZIP 文件中找到“MLA.bak”数据库备份文件。）
  3. 要运行该程序，您需要数据库连接。在程序设置中，请提供您的数据库服务器名称以及 SQL Server 的 UID 和 PWD。
  4. 现在您的 Gage R&R 程序已准备就绪。

Gage R&R 结果是：在我的示例程序中，最多可以使用 10 个零件，操作员数量为 3，试验次数为 3。

Where Rp=Max(Part/Avg data)-Min(Part/Avg data)

In our ex you can see its 30.000 as max and min as 25.250

R-Bar=sum( Avg(data) / NoofOperators)

Xdiff=Max(Avg data)-Min(Avg data)

参考文献

  1. Gage R&R 质量入门 http://www.qualitymag.com/CDA/Archives/53c9323027f28010VgnVCM100000f932a8c0____
  2. 理解测量系统 http://www.swtest.org/swtw_library/1998proc/PDF/T1_Hank.PDF
  3. R&R 可重复性和复现性 http://www.sixsigmaspc.com/dictionary/RandR-repeatability-reproducibility.html
  4. Gage R&R http://www.siliconfareast.com/grr.htm
  5. http://elsmar.com/Forums/archive/index.php/t-16530.html

关注点

本文的主要目的是为汽车行业创建一个简单标准的 Gage R&R 应用程序。请找到附件的数据库文件“MLA.bak”并将其恢复到您本地的 SQL Server 数据库中以访问我的程序。

历史

  • 首次发布于 2013/07/16。
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