你做的MSA，全是假的？GRR最容易犯的5个坑

admin

其实，很多人在做GRR时，都会犯一些常见的坑，导致最终的结果不准确，甚至让人误导决策。今天，我就来跟大家分享一下在做GRR时最容易掉的五个坑，帮助大家避免这些常见错误，让MSA更靠谱。
1. 选样不当，数据无代表性案例：样本不代表实际情况
我曾经有一个客户，他们做GRR时，选了10个“完美”的部件作为样本，结果GRR测试的重复性和再现性都很好。可一到生产线上，实际情况就完全不一样，结果却远比测试中的数据差。
为什么错了？
问题出在样本的选择上。客户选的10个部件，都是在车间里挑选出来的，质量都特别好，根本无法代表生产线上的实际情况。你做的GRR，永远是看着“标准”样本在跑，结果反而不适用于真实的生产环境。
正确做法：
GRR测试的样本应该来自于生产过程中，能够反映出生产线上的实际变动。如果你只挑选了“完美样本”，那GRR的结果肯定不能代表整个生产过程的变动。选样要有代表性，确保它能覆盖产品的所有变化范围，这样才能得到有效的GRR结果。
2. 测量工具没校准，误差不容忽视案例：测量工具差，结果全错
在另一个项目中，我发现他们的GRR测试总是显示测量系统有问题，我一检查，才发现他们用的量具根本没做过校准。工具本身的问题，直接影响了测试结果，导致重复性和再现性都显示异常高。
为什么错了？
很多人做GRR时，忽略了测量工具的校准。如果测量工具没有经过校准或者校准不准，再精确的测试也无从谈起，误差就像是“放大镜”，把本来微小的问题暴露出来，给出的结果自然不可靠。
正确做法：
在做GRR之前，一定要确保所有测量工具都已经过严格的校准，并且符合相应标准。对于测量工具的分辨率，要确保其能读取到产品特性变化的十分之一。如果工具本身有问题，那无论怎么做GRR，结果都会偏离真实情况。
3. 重复测量次数不够，结果不稳定案例：测量次数少，数据不靠谱
我曾经给一个客户做GRR培训，他们只进行了1-2次重复测量，结果GRR的分析结果显示“测量系统问题严重”。但我问了一下，发现他们只是为了完成任务，随便测量了几次就报结果。
为什么错了？
一个测试的结果不稳定，靠一次或两次测量是无法准确反映测量系统的能力的。GRR研究需要多次测量，才能分析测量系统的真实表现。如果测量次数太少，最终的结果只会是偶然的误差，不能反映真实的测量波动。
正确做法：
GRR的每个样本至少应该重复测量2-3次以上，最好让多个操作员进行测量。只有这样，才能确保测量的稳定性和可靠性，准确分离重复性和再现性的影响。
4. 操作员差异没有被考虑案例：操作员差异被忽视
有一次，我参与了一个项目，他们的GRR结果显示，测量的误差几乎全部来自“操作员差异”。原来，他们只选了几个操作员进行测试，结果发现，不同操作员的测量方法和技巧差异大，导致测量误差明显。
为什么错了？
很多时候，我们容易忽视操作员之间的差异。不同的人用同一套设备进行测量时，结果可能差异巨大。如果没有考虑操作员的影响，GRR的测试结果就会失真。
正确做法：
在进行GRR时，必须确保多个操作员参与，并且操作员的选择要具有代表性。通过分析不同操作员之间的差异，才能真正评估测量系统的可靠性。如果发现操作员差异过大，需要通过培训或者标准化操作流程来改进。
5. 环境因素没有控制案例：环境因素没控制，数据不稳定
在一个生产车间，我们做GRR时发现，测试结果波动很大。经过检查，发现车间的温度和湿度影响了测量工具的精度，导致数据不稳定。很多人忽视了这些环境因素，结果测量的变差并不是来自于测量系统本身，而是外部环境的干扰。
为什么错了？
环境因素常常被忽视，尤其是温度、湿度等因素，它们可能直接影响测量工具的精度。如果不控制这些因素，就会导致GRR数据的误差，无法真实反映测量系统的能力。
正确做法：
在做GRR测试时，要确保测量环境的稳定性，避免温度、湿度等因素对测量结果产生影响。尤其是高精度的测量，环境控制尤为重要。
老陈总结
做GRR的目的是为了确保我们的测量系统能够真实、可靠地反映产品的质量，而不是让结果一开始就失真。通过避免以上五个坑——选择合适的样本、校准工具、增加测量次数、考虑操作员差异以及控制环境因素，我们才能得到真实有效的GRR结果。

希望大家都能避免这些常见的错误，确保MSA真正发挥作用。