基于GR&R方差分析法的机加工序检验人员能力评估-AET-电子技术应用

基于GR&R方差分析法的机加工序检验人员能力评估

电子技术应用

陶卓

海军装备部驻北京地区军事代表局

摘要： 在精密机加工序中，测量系统的可靠性是确保产品质量的核心要素。基于测量系统分析（MSA）中的量具重复性与再现性（GR&R）方法，并采用行业通用的方差分析法，对某企业机加工序中壁厚千分尺的实测数据进行了系统评估。研究旨在量化评估检验人员的测量能力，并验证测量过程的稳定性。通过计算，重复性（EV）、再现性（AV）等关键指标均表现出色。最终结果显示，该测量系统的 %GR&R为8.31%，有效分辨率（NDC）高达17，均显著优于行业接受标准。分析表明，该测量系统稳定、可靠，能够精准区分零件差异，且检验人员的操作一致性高，能力完全满足要求。本研究为该机加工序的人员能力和测量系统提供了科学的量化肯定，并为维持高质量标准提供了实践参考。

关键词： GRR 测量系统分析机加工序检验人员能力过程变差

中图分类号：TP216 文献标志码：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.268174
中文引用格式： 陶卓. 基于GR&R方差分析法的机加工序检验人员能力评估[J]. 电子技术应用，2026，52(10)：54-59.
英文引用格式： Tao Zhuo. Capability assessment of machining process inspectors based on GR&R analysis of variance[J]. Application of Electronic Technique，2026，52(10)：54-59.

Capability assessment of machining process inspectors based on GR&R analysis of variance

Tao Zhuo

Military Representative Bureau in Beijing， Department of Naval Armament

Abstract： In precision machining processes, the reliability of the measurement system is a core factor in ensuring product quality. This study systematically evaluates the measurement data of a wall thickness micrometer used in a company's machining process based on the Gauge Repeatability and Reproducibility (GR&R) method from Measurement System Analysis (MSA), employing the widely adopted analysis of variance (ANOVA) method. The research aims to quantitatively assess the measurement capability of inspectors and verify the stability of the measurement process. Through calculations, key indicators such as Equipment Variation (EV) and Appraiser Variation (AV) demonstrated excellent performance. The results show that the measurement system's %GR&R is 8.31%, and the Number of Distinct Categories (NDC) is as high as 17, both significantly surpassing industry acceptance standards. The analysis indicates the measurement system is stable and reliable, capable of accurately distinguishing part variations, with inspectors exhibiting high operational consistency and fully meeting capability requirements. This study provides scientific quantitative validation of both inspector competence and the measurement system for this machining process, offering practical reference for maintaining high-quality standards.

Key words : GR&R （Gauge Repeatability and Reproducibility）；Measurement System Analysis （MSA）；machining process；inspector competence；process variation

引言

在航空航天等高端制造领域，机加工零件的精度与可靠性直接关系到最终产品的性能与安全[1]，任何微小的尺寸偏差都可能导致系统性的失效。因此，对生产过程中的质量检验环节进行精确控制，尤其是确保测量数据的可靠性，成为了质量管理体系的基石。长期以来，企业在评估检验人员能力时，多依赖于定性的经验判断或简单的重复性测试，这种方式主观性强，无法量化人员与测量系统之间的交互影响，难以精准识别问题的根源，从而给人员培训、岗位安排和流程优化带来挑战[2]。

为了应对这一挑战，测量系统分析（MSA）作为IATF 16949等质量管理体系的核心工具，提供了科学的统计方法论。其中，量具重复性与再现性（Gage Repeatability and Reproducibility,GR&R）分析是应用最广泛的技术之一[3]。它不仅能评估测量设备（量具）自身的变异（重复性），还能量化由不同操作人员带来的变异（再现性），从而全面诊断整个测量过程的健康状况。近年研究显示，GR&R的应用已超越传统的设备评价，更多地用于分析操作员间的变差，以识别人员培训不足或操作标准化缺失等深层问题[4]。

近年来，GR&R研究已由传统量具能力评价逐步扩展到测量系统诊断、操作员差异识别、操作员与零件交互作用分析以及试验设计优化等方面。Soares等对 GR&R 在测量系统分析中的应用进行了系统综述，指出GR&R仍是制造业测量系统评价的重要工具[5]；Snee 进一步讨论了操作员-零件交互作用在GR&R研究中的解释方法[6]；Hamada 从试验设计角度比较了不同GR&R设计方案对推断结果的影响[7]；Nadi等则从重复性与再现性并存条件下讨论了测量系统一致性评价问题[8]。这些研究表明，在检验人员能力评价场景中，仅给出总体GR&R 结果并不足够，还应结合方差分量、交互作用和图形化诊断结果进行综合判断[3-4]。

本文正是基于这一背景，旨在运用更为严谨的GR&R方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）法，对特定机加工序中检验人员的能力进行一次系统、量化的评估，以期全面掌握检验员的整体素质，为人员管理和测量系统的持续改进提供科学的数据支撑。

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作者信息：

陶卓

（海军装备部驻北京地区军事代表局，北京 100074）

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