MSA GRR研究

在我所讲的MSA课程中，我发现有两个问题，学员们每次都在纠结，它就是：
第一个问题：我们周期性地评价GRR时，是使用初次评价时的样本，还是当前过程的样本？
第二个问题：在PPAP时做的GRR是满意的，但是在量产很长一段时间后，再用当前产品做分析样本时，GRR指标又不好了，但是制造过程比当初更加稳定了，零件的变差减小了，所以不能就说测量系统的GRR是不满足要求的，测量系统不用改进！我们不能为了MSA而MSA，因为再提高测量精度，所用的成本太高了！

以上问题，我基本上保留原样，但是在给出正式的解答前，忍不住先反问一下：
在没有分析测量系统是否真的变坏了前，怎么能讲零件的变差变小了呢？用于分析零件变差的测量数据可信吗？
这个问题反映的其实是MSA的最基本的概念，甚至还涉及一些质量理念方面的东西，所以值得写一下，与大家分享和探讨。
在回答这个问题之前，必须首先要明确什么是GRR。GRR是测量系统中的精度误差，是MSA工作的一部分，是用测量值的标准差来估计的，它表示测量系统本身的测量误差大小。它在测量系统的所有影响因素没有显着变化的情况下是不变的，它的大小与用什么时候的样本也是没有关系的。

测量系统的精度是否满足测量要求呢？这就要把GRR值与要求进行比较，看一下测量系统满足测量要求的能力是否发生了变化。这才是进行测量系统评估的真正目的！
测量的目的不同，要求也就不同。通常情况下，我们把测量用于满足下面两类不同的目的：
第一类：用于产品检验，判断产品的特性是否合格，将GRR与特性公差比。测量要求就是测量系统能够区分合格与不合格；
第二类：进行统计分析，由于测量值由真实值和测量误差构成，这时的测量要求就是测量值之间的变差能够足以*反映制造过程的实际总变差（表现为该过程所生产的零件特性的一致性），就要把GRR与测量值之间的变差进行比较，所占比例越小，则说明测量值越能反映实际的过程总变差。这类应用常见的有：SPC控制图、CPK、6SIGMA改善、STA（统计公差分析）等。

在MSA中，针对这两类应用的目的，规定了如下三个GRR的评价指标：
当测量值被用于第一类目的，即产品的检验、验收时，使用100（GRR/T），可见，大小只与测量系统本身的GRR和公差T有关，与用什么时候的样本是没有关系的，反映的是测量系统精度是否存在显着的*变化。
当测量值被用于第二类目的，即统计分析时，使用100（GRR/TV）和分类数ndc来评价。其中，TV是一个总变差，它是通过测量值（也叫观察值）来计算的，它总是或多或少地含有测量误差，即由两部分构成：真实的过程总变差（零件特性间的真实变差）和测量误差（GRR）。因此，TV是动态的，它随着零件特性之间的变差的变化而变化，当然，也会因GRR变化而变化。

一般情况下，在刚刚量产时，由于还可能存在着许多问题没有完全解决，零件特性间的变差会比较大，而随着量产时间的增加，问题逐渐解决，又做了一系列的持续改善，零件特性的一致性就会变得越来越好，这时σpart和TV就会变小！换句话讲，就是100（GRR/TV）和ndc会与我们用哪些样本来评价有关系，如果再使用当初的样本评价GRR，所计算出的这个结果就不能正确判断测量系统是否真正满足当前的测量要求了。

如果硬要使用当初的样本，则会有如下可能的误导：
1. CPK很高，但可能是一派虚假的繁荣！或者SPC控制图上出现连续水平排列的点。但过程能力是否真的提高了，还是测量系统是否真的变差了，单从100（GRR/TV）和ndc上是看不出的；
1.CPK保持稳定，但可能是一个虚假的稳定，测量系统和实际过程能力可能同时都变差了！
2. 评价一项改善是否成功时，我们需要进行改善前、后的CPK对比，若使用当初的样本，则测量结果会显示没有成效或未达改善目标！因为测量系统的分辨率差，不能有效分辨出改善措施所带来的变化！

在以上基础上，我们可以对一开始的两个问题总结出以下GRR研究的策略：
.如果测量系统只用于检验产品，则可以使用任何时候的产品作为样本，只考察100（GRR/T）这个指标；
.如果测量系统同时还用于统计分析，则要讲究样本了。

我们可以用以下步骤来做：
1)从当前过程中抽取样本，这个样本应涵盖当前过程的所有5M1E过程因素的正常更替，如：换班次、换料批、修磨刀具等，怎样才能做到呢？这就需要时间来抽样！例如，把所用的不同样本分配到不同的班次、原材料批次中。
此时，需要注意的是：如果你没有足够的时间得到满足上述要求的样本，是可以从一个班次中抽样的，但是，从样本中计算出来的TV就不能很好地反映真实的过程的总变差（零件特性间的真实变差）！建议使用过程总变差的目标值来代替TV，可以从PPK计算公式中推导出来（此处略去公式和推导）。但是要注意：如果实际过程的性能还未达标，则我们评价的%GRR就相当于对测量系统满足期望目标的能力；如果过程性能实际上已经超过了PPK的目标要求，则此处%GRR的结果可能要高估了当前测量系统满足当前测量要求的真实能力，即100（GRR/TV）和ndc虚高！

2)计算100（GRR/TV），并将结果与100（GRR/T）的结果进行对比。
a)若100（GRR/TV）不满足要求（如大于10%），同时100（GRR/T）满足要求，该测量系统的精度没有发生显着下降，这是由于制造过程能力提高的结果，使得总变差TV变小的原因，但是事实是：测量系统已经不能满足对当前制造过程的统计分析的要求了！
到底需不需要改善呢？很多人在这个地方纠结！因为测量系统本身没有下降，要改善的话，可能要投入很多成本，例如更换高等级的测量仪器或自动化测量设备，会投入巨资的！这个时候就要看我们的质量管理的要求了，理论上讲，如果没有过程持续改善的测量需求，就没有必要改善测量系统，但此时要注意两点：
第一，当客户需要CPK报告时，你是否能够说服客户？
第二，为什么不对过程和产品进行持续改善？！客户有了更高的质量水平的要求、竞争对手有了更高的质量水平的表现，你还在停滞不前吗？很多时候，需要我们有战略观，战略就是要求我们不只是看到眼前所花的成本，而是要看到更长远、更大的范围内的风险和要求，从而保证战略总成本*！
b)若100（GRR/TV）是满足要求的，但是100（GRR/T）是不满足要求的，则说明测量系统并不是真正的好，与第一次GRR分析（当时是满足要求的）的时候相比，已经发生了显着的下降了，但其测量精度仍然能够满足当前制造过程的统计分析的要求。这时应当对测量系统进行改善了，最起码要满足检验的要求！若不改善，100（GRR/TV）也很可能会在下一次GRR研究前就不合要求了。
c)若二者同时满足要求，则测量系统没有问题。
d)若二者同时不满足要求，则毫无疑问，测量系统的精度已经*地变差了，必须要改善了。

总之，周期性进行的GRR分析，应当使用代表当前制造过程实际总变差的样本，并同时进行两种%GRR指标的对比分析，从而判断出两层涵义：
第一，测量系统的精度是否*地发生了显着变化；
第二，测量系统的精度是否满足当前过程的测量要求。
若没有足够的时间抽取代表当前过程的样本，则可以使用PPK目标值所对应的过程总变差来代替当前过程的TV，但这样做也不是最好的。

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