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二厂包装检验员检验能力分析Kappa技术Pobserved---判断一致性比率;Pchance---偶然达成一致比率;Pobserved判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员一致判定为次劣的比率Pchance:预期偶然达成一致的比率=(判定员第一次判定为优良的比率*判定员第二次判定为优良的比率)+(判定员第一次判定为次劣的比率*判定员第二次判定为次劣的比率)要达成完全一致,Pobserved=1且K=1一般说来,如果Kappa值低于0.7,那么测量系统是不适当的如果Kappa值为0.9或更高,那么测量系统是优秀的Pg1
Kappa例子#1u为了改进一个具有高退货率的外观划伤过程u在工程早期,由于很明显的检验员之间和检验员内部的差别,所以测量系统就是一个关注的问题u下一页的数据是在测量系统研究中收集的。u需要计算每个操作员的Kappa和操作员之间的KappaPg2
Kappa例子#1考虑下列数据FirstMea.SecondMea.FirstMea.SecondMea.FirstMea.SecondMea.Part1AGoodAGoodBGoodBGoodCGoodCGood2345BadGoodGoodBadBadGoodBadGoodGoodGoodBadBadGoodGoodBadBadGoodGoodBadBadGoodGoodBadBad67GoodBadGoodBadGoodBadGoodBadGoodBadGoodBad89GoodGoodBadGoodGoodBadGoodGoodBadGoodGoodBadGoodGoodBadGoodGoodGoodBadBadGoodBadGoodGoodBadGoodGoodBadGoodBadGoodGoodBadGoodGoodBadGoodGoodGoodBadBadGoodBad1011121314151617181920GoodGoodBadGoodGoodGoodGoodGoodBadBadBadGoodGoodGoodGoodGoodBadGoodGoodBadBadGoodBadGoodBadGoodBadGoodBadBadGoodGoodBadBadBadPg3
Kappa例子#1分级员A的应急表在每个单元格中填入收集到的信息Pg4
Kappa例子#1应急表第一格代表分级员A在第一次和第二次测量中判定为优良的次数Pg5
Kappa例子#1应急表第二格代表分级员A在第一次测量中判定一个单元为次劣,在第二次测量中判定为优良的次数Pg6
Kappa例子#1第三格代表分级员A在第一次测量中判定一个单元为优良,在第二次测量中判定为次劣的次数Pg7
Kappa例子#1第四格代表分级员A在第一次测量和第二次测量中判定一个单元为次劣的次数Pg8
Kappa例子#1边格的数字代表行和列的总和Pg9
Kappa例子#1下表代表上表的数据,其中每个单元格用总数的百分比来表示代表10/20分级员A比例Pg10
Kappa例子#1应急表-比例由行和列的总和计算而得Pg11
Kappa例子#1计算分级员A的KappaPobserved等于上表对角线上概率的总和:Pobserved=(0.500+0.350)=0.850Pchance等于每个分类概率乘积的总和:Pchance=(0.600*0.55)+(0.400*0..45)=0.51那么K=(0.85-0.51)/(1-0.51)=0.693<0.7量测系统不可靠raterAPg12
二厂包装检验员检验能力分析u二厂边窗玻璃外观质量客户退货PPM高u外观质量是检验员靠目视检验,由于很明显的检验员之间和检验员内部的差别及检验能力问题,所以测量系统就是一个关注的问题u下一页的数据是在测量系统研究中收集的。u需要计算每个操作员的Kappa和操作员之间的KappaPg13
二厂包装检验员检验能力分析2月16日对:二厂包装检验员共有13个检验员,进行检验能力分析,若检验员的检验能力不足,误判的概率会很高。若把外观不合格的玻璃误判成合格品发给客户,造成客户投诉和退货;若把外观合格的玻璃误判成不合格品给公司造成损失。解:步骤一:1、样本选定(编号及其判定标准)2、分析对象(人员、测量次数)3、实施分析Pg14
步骤二:检验员检验数据收集记录样本标准每一检验员测2次之结果记录玻璃编号序号肖宽鸿第一次检验肖宽鸿第二次检验晋健第一次检验晋健第二次检验王鲁第一次检验王鲁第二次检验梁延第一次检验梁延第二次检验石兰第一次检验石兰第二次检验杨松第一次检验杨松第二次检验向显波第一次检验向显波第二
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