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OEM: original equipment manufacturing ODM: original design and manufacturing 线性(Linearity) 我們可由上图得到回归线如下:(或由计算机求出a,b) y=a+bx 其中 a=y-bx=0.7367 (y、x分别为y及x平均值） (R2为回归线之Goodness of Fit擬合優度） * 第六十三页，共八十二页。 线性(Linearity) 我們可计算Bias，Linearity，%Linearity及Goodness of Fit之结果如下： Bias=a+bx=0.7367-0.1317x Linearity=slope×Process Variation =0.1317×6.00=0.79 已知process variation=6.00 %Linearity=100(linearity/process variation) Goodness of Fit(R2)=0.98 综上可知Linearity(线性)是由slope(斜率)所决定,斜率愈小则量测之线性愈佳,反之亦然. * 第六十四页，共八十二页。 零件变异(Part Variation) 零件变异为制程中个别零件量测平均值之变异. PV=RP×K3 (RP为零件之最大差异, K3为系数,与零件数有关) (例5)同例1,可计算每个零件之平均值XP,再取XP之全距RP,即得RP =0.56,又查表得K3=1.62 ∴ PV=RP×K3 =0.56×1.62 =0.90 * 第六十五页，共八十二页。 将作业者分为A、B、C三人,零件10个,但作业者无法看到零件号. 准备所需之量测量具. 3. 使作业者A依随顺序量测10个零件并由另一观者在第1行填入量测数据,请作业者BC量测相同的10个零件,但不使他们看到他人的量测值,将量测分别记入第6行及第11行.(表1) 4. 重复这个循环但以不同的随机顺序进行量测,将数据填入第2、7及12行之适当列中.例如第一个被量测为7号零件,则在第7例中记录量测值,如须第三次量测,则重复此循环并将结果记入第3、8及13中(表1). 量具重复性与再现性之计算 * 第六十六页，共八十二页。 范 例 KCE公司准备评估——量测系统，第一个被评估的量具为厚薄规。品质工程师决定使用10个零件以代表制程变异并检验单位，随机选出三位检验人员并执行二次量测，其结果如表1及表2所示。 个别全距的上管制界限（UCLR）及下管制界限（LCLR）计算结果如表1，这些数值可点绘在再现性全距管制图。但经分析显示，所有全距均在管制状态下（亦即在UCLR及LCLR之间）。此表示所有的操作者是一致的，而且是以相同的方法使用量具。 然后再计算各变异项目的量测单元分析及制程变异百分比如表2。 在本例中，%RR等于25.2%，故此量测系统对制程变异的量测被认为是在接受边缘。 * 第六十七页，共八十二页。 将第1、2及3行的最大数值减最小数值，将结果记录在第5行，第6、7、8行及第11、12、13行的作法相同，而将其结果分别记录入第10行及第15行（表1）。 2. 第5、10行及15行之记录应为正值（表1） 3. 将第5行加总并除以量测零件数,则得第一位作业者的平均全Ra,以相同方法从第10及第15行求得Rb及Rc(表1) 4. 将第5、10第15行的均值(Ra 、Rb、 Rc),填入第17行,将其加意后除以作业者人数而得的数值记R(所有全距的平均值)(表一) 量具重复性与再现性之计算 * 第六十八页，共八十二页。 将R(平均值)填入第1920并乘以D3及D4求下及上的管制界限,如为二次量测D3=0,D4=3.27,将个别全距的上管制界限(UCLR)的值记入第19行,下管制界限(LCLR)的值填入第20行如量测次数少于7则为零(表1). 将各行加总(第1、2、3、6、7、8、11、12及13行),将各行的总和除以取样零件数,将此值记录在最右边一列标示为“平均值”处(表1). 7. 将1、2、3行的平均值加总,并除以量测次数,将其值记录在第4行Xa方格处,以相同方式处理6、7、8行及11、12、13行而将其值分别记入第9、14行的Xb及Xc处. 量具重复性与再现性之计算 * 第六十九页，共八十二页。 8 . 将 第4914行的最大及最小平均值记录在第18行的适当之位置计算其差将此差记录在第18行标行为XDIFF处.(表1). 9. 将每个零件的各次量