GRR：如何取样？
各位：
MSA手册中提到：
样品的选择对适当的分析很关键的，其完全的取决于MSA研究的设计、测量系统的目的及代表该生产过程的零件样本的可获得性。
针对不同的用途，样品取样要求是不一样的
b. 任意选取样品。考虑到GRR计算时，是用GRR变异 除于T（公差），而实际的取样不会影响到GRR变异。
b 通常是取样10pcs，这个做法背后的理论依据是？10pcs产品覆盖整个过程变差的置信区间的概率有多少？
c. 另外一种推荐的方法：采用过程能力研究来评估产品间的变差。如何操作？
刚开始觉得挺明白的，可实际接触后，发现越来越糊涂，手册上很多地方仅仅是一句带过，不具有实际的可操作性。
希望高手们可以支招，下周要给部门培训，希望可以给他们传达正确的理论，先谢谢了。
MSA手册中提到：
样品的选择对适当的分析很关键的，其完全的取决于MSA研究的设计、测量系统的目的及代表该生产过程的零件样本的可获得性。
- 对于产品控制情况下，当测量结果与决定准则是确定，“符合或不符合某特性的规范”（如100%检验或抽样），样品（或标准）必须被选择，但不需要包括整个过程范围。测量系统的评估是特性公差为基础（如相对公差的%GRR）。
- 在过程控制情况下，测量结果与决定准则是确定“过程稳定性，方向和符合自然过程变差（如SPC、过程监视、能力及过程改进），整个作业过程范围的样本可获得性变得非常重要。当评估一测量系统对过程控制的适用性时（如对过程变差的%GRR），推荐采用过程变差的独立估计法（过程能力研究）。
针对不同的用途，样品取样要求是不一样的
- 对于产品控制，样品需要人为选择：
b. 任意选取样品。考虑到GRR计算时，是用GRR变异 除于T（公差），而实际的取样不会影响到GRR变异。
- 对于过程控制，样品需要随机取样
b 通常是取样10pcs，这个做法背后的理论依据是？10pcs产品覆盖整个过程变差的置信区间的概率有多少？
c. 另外一种推荐的方法：采用过程能力研究来评估产品间的变差。如何操作？
- 如何判断你做的GRR分析是基于产品控制、或者过程控制？
- 对于零件内产品变差较大时，如何做GRR分析？
刚开始觉得挺明白的，可实际接触后，发现越来越糊涂，手册上很多地方仅仅是一句带过，不具有实际的可操作性。
希望高手们可以支招，下周要给部门培训，希望可以给他们传达正确的理论，先谢谢了。
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姜传武老师 (威望:57) (上海 ) 咨询业 自由咨询师 - 质量管理，焊接技术
赞同来自: mf0715 、Jack_JHW 、王振波WH
关于10个样本的理论依据，我认为其背后是经验，而非理论。首先要明确的是：MSA的研究是基于数据（观察值）的个数，而非样本的个数，如果10个样品，由2个人测量，每人每个样品测3次，就会有60个观察值，MSA参考手册中规定至少要有45个数据。在再现性和重复性的理论中，所研究的双性分布是基于观察值的数量。在数理统计中，一般认为如果用样本来对总体进行推断，样本的数量应大于或等于30，这是个经验值，需要基于实际问题的情况，例如：如果有之前的研究或经验，认为分布的变差很小，就可以用较少的样本来代表总体（反过来，如果非要从变差很小的总体中发现差异，就需要很大的样本量）；再如，如果抽样时严格做到分层抽样、系统抽样、随机抽样的话，我们可以用较少的样本。
你的下一个问题是关于如何基于过程能力的研究来研究测量系统双性对于过程的总变差，我认为这个适合于一个量产后的产品特性的测量，而且，这个测量系统也不是这条产线上的第一个。这是个前提条件。因为：过程能力的数据是测量出来的，如果需要准确的数据，那么就需要正确的测量系统去获得，这就出现了一个循环论证的问题。但是，如果之前的测量系统是OK的，只是对测量系统进行变更或进行升级，那么就可以参考之前的测量系统获得的数据，但是，之前的测量系统是怎样评估的？这是一个鸡和蛋的关系！所以说，我认为应当使用“过程能力的目标值”，这是最客观的和准确的，没有争议的。因为，如果当前的能力还没有达到要求，计算出的%R&R值就会偏大，就要改善，就会更精确；如果过程能力已经超过了目标值，这也不会有大的问题。要注意，这里指的是CP，而不是CPK。