课程大纲：
MSA测量系统分析大纲
课程背景：
众所周知，在影响产品质量特征值变异的六个基本质量因素(人、机器、材料、操作方法、测量和环境)中，测量是其中之一。与其它五种基本质量因素所不同的是，测量因素对工序质量特征值的影响独立于五种基本质量因素综合作用的工序加工过程，这就使得单独对测量系统的研究成为可能。
而正确的测量，永远是质量改进的第一步。如果没有科学的测量系统评价方法，缺少对测量系统的有效控制，质量改进就失去了基本的前提。为此，进行测量系统分析就成了企业实现连续质量改进的必经之路。
测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。测量后能够给出具体的测量数值的为计量型测量系统；只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。“计量型”测量系统分析通常包括偏倚 （Bias)、稳定性(Stability)、线性 （Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability & Reproducibility，简称R&R)。在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
课程收益：
－理解MSA基本原理
－理解数据类型
－掌握计量型数据MSA分析
－掌握计数型数据MSA分析
－掌握破坏型数据MSA分析
－掌握Minitab软件MSA分析方法
课程对象：
质量管理人员，研发工程人员，工程主管，品质主管，生产主管
课程大纲：
第一讲 认识数据类型
1、数据类型
1） 连续型数据特点
2） 离散型数据特点
3） 不同类型数据统计工具的应用
2、数据样本
1、样本量与统计准确性
2、抽样计划
3、抽样前的MSA分析
4、计量型数据MSA研究
5、抽样操作计划
3、分析数据
1）数据正态性分析
2）数据独立性分析
3）数据波动研究
案例分析讨论
第二讲 认识标准差
1、样本标准差计算方法
2、总体标准差计算方法
3、标准差与方差的应用特点
4、方差分析A*VA的应用
5、什么是残差
6、残差在线性拟合中的作用
案例分析讨论
第三讲 计量型数据MSA分析
1、什么是偏倚(Bias)
2、什么是稳定性(Stability)
3、什么是线性(Linearity)
4、什么是重复性(Repeatability)
5、什么是再现性(Reproducibility)
6、计量型数据MSA开始前的准备
7、计量型数据MSA实施步骤
8、计量型数据MSA后的数据分析
9、计量型数据MSA的判定规则
10、Minitab演练MSA方法
11、小组活动练习MSA
第四讲 计数型数据与破坏型数据MSA分析
一、计数型数据MSA
1、什么是kappa统计量
2、计数型数据MSA开始前的准备
3、计数型数据MSA实施步骤
4、计数型数据MSA后的数据分析
5、检验者自身检验能力一致性kappa值
6、检验者之间检验能力一致性kappa值
7、总体检验能力一致性kappa值
8、计数数据MSA的判定规则
9、Minitab演练MSA方法
10、小组活动练习MSA
第五讲 破坏型数据MSA
1、认识破坏型数据
2、破坏型数据MSA分析方法
3、理解COV统计量
4、破坏型数据MSA判定规则
6、小组活动练习MSA
课程收尾
1、回顾课程
2、答疑解惑
3、落实宣言
4、合影道别
MSA测量系统分析大纲
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