Jeff(ASQ_CQE)談統計品質工程Statistical Quality Engineering

  好久沒發布閱讀筆記了，今天要推薦暢銷Podcaster股癌的創作，灰階思考。 特別會在網誌上推薦此書籍有一個很重大的原因，因為最近Jeff一腳踏入Readmoo讀墨的電子閱讀世界，它有一個功能叫做「AP推書夥伴」，我想了一想，或許我可以透過這功能向讀者們推薦我平常在看的書，也順便賺取一些購書的經費，大家只要用上列的封面連結購買電子書，Jeff就能得到該商品的3%分潤。 以下是這功能的簡介： 「只要有其他人循連結完成交易，即可獲得該連結商品之 3％ 分潤。全站電子書、電子雜誌與閱讀器（含配件）皆涵蓋在 AP 推書夥伴計畫中。您可以選擇累積至最低匯款門檻（新台幣1,000 元），或直接轉換成犢幣，立即使用！」 灰階思考這本書讀起來就跟在聽謝孟恭的podcast一樣：節奏明快、鏗鏘有力、邏輯清晰。作為最近竄紅的年輕股神，他本人一再強調這世界不是非黑即白、從0到1，反而更多的是不確定 、多元思維、帶點模糊的意味。 就跟他在書中提到的，他雖然偏愛作多，但也會研究作空的技巧；雖然內心較偏愛川普，卻也準備了失智老人上台後的投資策略。這類思維與查理蒙格的多元思維觀點雷同，都是講究客觀理性的思維方式，避免自己陷入了鐵鎚人的傾向而不自知。 這本書內容簡明清晰，適合輕鬆快速閱讀，我在iPad Pro上面觀看的體驗非常好；在推薦這本書的同時我也非常推薦Readmoo的購書環境與閱聽環境，讓我感受到與Amazon相似的電子書體驗，也希望讀者們有機會也能一探電子書閱讀的世界。

量測系統分析可以透過人機料法環5M分析，透過魚骨圖層別出影響量測系統的重要因子；對於任何的量測系統我們都可以應用相同的魚骨圖進行初步分析，各位讀者可以因應所遇到的量測系統問題選擇自己要的因子。 量測系統變異 量測設備(Gage) 舉凡儀器、設備、治具均可稱作量測設備。在量測系統分析裡的GR&R就是在講量測設備的再現性(Repeatability)與再生性(Reproducibility)，其中的Repeatability則專注於談論量測設備重複量測時所能達到的重複能力。 量測設備的變異往往來自於設計端，由於設備被設計大量重複性的量測，因此必須具備強大的可靠度及堅韌性(Robustness)，以克服量測過程中的磨耗。一般常聽到的儀器校驗也必須應用在量測設備上，以便透過妥善的操作型定義追朔量測的準確性。 量測工件(Part) 量測工件就是指待測物，英文簡稱DUT(Device Under Test)，就是量測過程中等待被量測的物件；由於量測工件通常都是在量測設備上進行檢驗，因此特別需要注意量測基準面以及該基準面的潔淨度和量測過程中可能出現量測工件變形的問題。 量測人員(Appraiser) 當量測系統需要量測人員參與時，人類的能力就必須納入量測系統變異的考量。量測人員的經驗以及所受到的訓練將會極大程度影響著整個量測過程，這些因子有很大機會是無法被量化的，但這並不表示這不重要；量測人員往往是量測系統中最被忽略的一環。 量測環境(Environment) 常見的環境因子：溫度、震動所帶來的量測系統影響是顯而易見的，所有的量測系統都為了減少被量測當下的環境溫度或震動帶來的變異而產生的負面影響，建構了標準的量測溫度及壓力。 量測標準(Standard) 量測標準是建構在校正為基礎的前提下所產生的，良好的校正及追朔系統可以最大程度的確保量測系統的穩定性。 參考文章 【品質工程】 IATF16949 量測系統分析Measurement System Analysis MSA GR&R 量測位置變異Location Variation 【品質工程】IATF16949 量測系統分析Measurement System Analysis MSA GR&R 量測寬度變異Width Variation 【品質工程】IATF16949 量測系統分析Measurement...

一月份的統計品質工程文章延續「量測系統分析」的主題，闡述了MSA與製程變異的關聯，這項觀察使得學習者可以明確了解為何量測系統分析會如此重要。 由於大腦的演化方式，使得人們並不擅長觀測細微的變動，這讓許多人犯下一個錯誤的認知：微小的量測誤差並不會對於整體的結果產生重大的影響。然而透過簡單的數學推算(又是一個人類演化不擅長的工具)，我們可以確認MSA GRR中的變異將會扭曲製程的變異，此將導致不正確的判定結果，容易做出錯誤的判斷。 能夠正確理解並掌握變異知識的人是這個社會上不可多得的人才。 一月份文章點閱數前十名 【品質工程】為什麼Cpk >= 1.33才算好 ?  1.33這數字怎麼來的？Why Cpk must be greater than or equal to 1.33? 【品質工程】從IATF16949車用五大核心工具PPAP和SPC手冊談Ppk與Cpk的差異 What's the difference between Ppk & Cpk? 【品質工程】IATF16949 量測系統分析Measurement System Analysis MSA GR&R 與Cp的關聯 【品質工程】統計製程管制SPC全系列文章 【品質工程】針對工作狂人文章中提及Cpk/Ppk錯誤資訊的澄清 【品質工程】ASQ Certificated Quality Engineer(CQE) 考試經驗分享 【品質工程】為什麼SPC Control Chart要先看R chart再看X-bar chart ?  Why should study R chart then X-bar chart? 【品質工程】IATF16949 Control Chart Special Cause Criteria 管制圖警示型態的統計意義 品質管理手冊 202006更新 【品質工程】統計製程管制Statistical Process Control SPC的架構與使用

量測系統的表現GR&R 量測系統分析Measurement System Analysis的一大重點在於量化量測系統的好壞，最為人所知的就是GR&R指標(Gauge Repeatability & Reproducibility/量測重複性與再生性)，量測重複性指的是單一量測設備多次量測的變異，而量測再生性指的是量測人員ABC之間的變異。 這邊Jeff建議大家記住英文Repeatability & Reproducibility就好，不要記憶中文，原因是中文常常出現許多相近的翻譯名詞，例如再現性、再生性、重複性、重現性...etc，諸多非常接近的名詞互相混用的結果就是溝通不良，這點大家在實務上須多加留意溝通的詞彙。

十分之一法則 學習量測系統分析MSA時有幾件事情非常重要，其中一件就是了解量測的解析度對於觀察Process Variation有甚麼影響。在所有客觀條件都一樣的狀況之下，量測解析度就會影響Control Chart的穩定程度了，這點大家千萬要留意。 每一種量測系統都有它的限制，量測系統只能觀察到某種程度的變異，若變異的變化量小於量測系統的解析度，則我們說這量測系統無法區分此變異。 如果要挑選適當解析度的量測設備，最好的方法是挑選該變異的1/10；這被稱為十分之一法則(One to ten rule)。 解析度0.001 V.S. 0.01 下面是兩個相同製程搭配不同的量測儀器解析度所觀察到的Control Chart，我們可以看到解析度0.01的儀器所量得的Control Chart呈現不穩定的狀態，有許多點都超出了管制界限，顯然在管控上出了問題。 但相同的數據若以量測解析度為0.001的量測儀器測量，則會出現截然不同的結果。原本不穩定的製程變得都在統計管制裡面，整體的趨勢十分穩定，看不出哪裡有太大問題。 如何識別問題出在量測解析度? 這問題問得好!答案就在R Chart裡頭。觀察Control Chart的趨勢可以看到，解析度0.01的量測系統所得到的R Chart呈現的折線十分彎折，起伏落差很大；細查之下更可以發現其數值變化僅在三個數字分佈：0、0.01、0.02。這讓我們歸納出一個原則：只要R Chart的數值個數在5以下，我們就說這個量測系統的解析度不足。 笨蛋!問題在量測系統! 許多製程工程師應用SPC常犯一個錯誤，只記得用Control Chart的異常型態去檢視是否符合統計穩定，卻忘記任何時候應用SPC都應該確認其量測系統的穩定度，我想這應該是統計工具的教學問題吧。 任何時候若觀察到R Chart出現了奇怪的趨勢，不要懷疑，先去確認量測系統的解析度；更棒的作法是：無論何時都先做量測系統的確認。 相關文章 【品質工程】量測系統分析Measurement System Analysis 量測位置變異Location Variation 【品質工程】量測系統分析Measurement System Analysis 量測寬度變異Width Variation

十一月份網誌新增了四篇文章，從人類心理偏誤談到量測系統分析。 人類心理偏誤一直是Jeff很想談的一個品質議題，由於坊間並沒有人整理心理偏誤導致的重大品質錯誤，因此我之後會規劃幾篇文章分別談論這些偏誤到底會對我們的品質產生什麼負面影響。 至於量測系統分析則是一直想寫的主題，長久以來大家似乎談論到量測儀器都會想到儀校，但儀器校驗跟所謂的MSA還是不太一樣。許多負責儀器校驗的人員對於量測系統分析也不熟，大家往往按照週期定期校驗，但總覺得是件浪費時間金錢的動作。然而事實上，量測系統分析是觀測變異的重要因素；大家可以想像眼前如果戴上了模糊的眼鏡會是怎樣的世界?量測系統之於製程變異就有如眼前的世界之於戴模糊眼鏡的世界，戴上模糊眼鏡的觀測提升了不確定性，讓精密製程的開發成了遙不可及的夢想。 十一月份文章點閱數前十名 【品質工程】為什麼Cpk >= 1.33才算好 ?  1.33這數字怎麼來的？Why Cpk must be greater than or equal to 1.33? 【品質工程】從IATF16949車用五大核心工具PPAP和SPC手冊談Ppk與Cpk的差異 What's the difference between Ppk & Cpk? 【品質工程】你一定要有的品質觀念：損失函數Loss Function 【品質工程】為什麼SPC Control Chart要先看R chart再看X-bar chart ?  Why should study R chart then X-bar chart? 【品質工程】量測系統分析Measurement System Analysis 量測位置變異Location Variation 【品質工程】心理偏誤在品質工程中的影響與危害 【品質工程】IATF16949 Control Chart Special Cause Criteria 管制圖警示型態的統計意義 【品質工程】針對工作狂人文章中提及Cpk/Ppk錯誤資訊的澄清 【品質工程】統計製程管制SPC全系列文章 【品質工程】ASQ Certificated Quality Engineer(CQE) 考試經驗分享

不同次量測數據彼此之間的差異就是量測的寬度變異，我們可以用Precision精密度這個用詞來表達。不同次的量測數據包含：同一個人不同次的量測，或者不同人之間不同次的量測都算精密度涵蓋的範疇。就概念上來說，精密度就是在量化量測數值的分佈有多廣，有多集中的意思。 Repeatability再現性 再現性指的是相同的操作人員以相同的設備量測同一個待測物相同的品質特性所得到的多個量測數值的分佈。 這就好像同一個阿兵哥手持同一把65K2對著同一個靶進行6發裝子彈射擊一樣，此時子彈在靶上的分佈就是再現性。我們認定在此條件下所產生的量測變異是來自於量測設備本身，因此再現性又被稱作E.V. (Equipment Variation)量測設備變異。