ISOTS16949五大技术工具最新应用实务一书的勘误

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1、《ISO/TS16949五大技术工具最新应用实务》勘误《ISO/TS16949五大技术工具最新应用实务》问题很多。现将问题列出，以防以讹传讹。勘误中，引用了其他书籍的知识。因记得不清了，所以不一一列明书的名单，但对这些书的作者表示感谢。错误如下：一、偏移分析中的错误P203页：测量系统偏倚分析——独立样本法书中说测量系统偏倚分析——独立样本法分为数据分析法（P203）与直方图法（P205）,说明作者对偏倚分析——独立样本法是怎么做的不清楚。实际上，偏倚分析——独立样本法，首先要用测量数据做测量值直方图，以验证测量数据是否呈正态分布。只有测量数据呈正态分布，才能进行

2、下一步的分析。作者连直方图的作用都没搞清，闹了一个大笑话。以上是作者书中图3-18。这样说明偏移可接受，真是匪夷所思！P204页中下面公式明显错误，就算作者笔误吧。但MSA第4版应该是：1这说明作者知识之陈旧，可见一斑。作者在P204页中，也计算了t统计量，但t统计量是干什么的，他并没讲清楚。实际上只有在同时满足下列条件下，那么在统计上才可以判定这个测量系统的偏倚为0：①tt<；v,1/2②0落在上述偏倚值的1置信区间之内。作者弄了下面这些东东，你看懂了吗？P208页：测量系统偏倚分析——控制图法公式都用错了，能得出结论吗？正确的是：2其中，n=m×g（子

3、组容量m，子组数量g）二、线性分析中的错误P211:公式不光看不懂,也是错的。基本的回归分析，作者都不懂.看看大学教材《概率论与数理统计》吧。兄弟我当年上大学学的教材。正确的是：其中：ngm，g个（g≥5）零件，重复测量m次。P213:3说明：这样得出线性可接受是不全面的。还需验证：n2a()xixi1ttan21，/2s甚至还需验证：bttbn21，/221xsnn2()xxii1三、计量型测量系统分析——均值和极差法P214:说明：作者能不能出来解释一下：“过程标准差”中的“过程”指什么？把五大

4、手册抄一遍不行的啊，要给读者解释一下啊。4P217：说明：第1次见到有人这样解释ndc≥5。老师，你太有才了！正确的解释：只有当测量系统能够可靠地把处在零件间变差(6)范围内的零件分成5个或更多个数P据组时，测量系统才能满足进行统计过程控制和过程能力分析的要求。5四、计数型测量系统分析（假设试验分析—交叉表法）P222:说明：大师，你不解释解释“期望的数量”吗（大师写成了“预期的数量”，期望与预期还是有区别的，看看汉语大字典吧）？，你这样把五大手册抄下来，读者能搞明白吗？P223：说明：我醉了。大师啊，你抄都不会抄。你一字不差抄下来，也不至于这样啊。有些符号是约

5、定俗成的，不能随意改的。正确的是：P224：6说明：大师，我无话可说了！正确的是：（评价人对同一被测零件的所有判定结果与基准一致的）零件数评价人测量的有效性=测量分析的零件总数（所有评价人对同一被测零件的所有判定结果与基准一致的）零件数测量系统的有效性=测量分析的零件总数P225：7说明：大师，你自己弄懂没有？读者能看得懂吗？你这是：以其昏昏，使人昭昭。正确的是：（1）误判率的计算。误判就是指把合格的判为不合格。误判率又称弃真概率，所引发的风险称为第Ⅰ类风险。弃真对生产者不利，所以第Ⅰ类风险又称生产者风险。将合格品判为不合格的次数误判率合格机会总数所谓合格机会总

6、数就是对合格零件测量的总次数。比如对20个合格零件各测量5次，则合格机会总数=20×5=100次。如果测量过程中有7次将合格零件判为不合格，则误判率=7/100=7%。（2）漏判率的计算。漏判就是指把不合格的判为合格。漏判率又称取伪概率，所引发的风险称为第Ⅱ类风险。取伪对顾客不利，所以第Ⅱ类风险又称顾客风险。将不合格品判为合格的次数漏判率不合格机会总数所谓不合格机会总数就是对不合格零件测量的总次数。比如对10个不合格零件各测量5次，则不合格机会总数=10×5=50次。如果测量过程中有3次将不合格零件判为合格，则漏判率=3/50=6%。通过对前面表中记录的数据进行

7、分析，可以知道基准显示合格的零件有34件，不合格的有16件。整个测量中，每个评价者的不合格机会总数=不合格零件数×3=16×3=48；合格机会总数=合格零件数×3=34×3=102；评价者A将不合格漏判为合格的次数为3，将合格误判为不合格的次数为5；评价者B将不合格漏判为合格的次数为3，将合格误判为不合格的次数为2；评价者C将不合格漏判为合格的次数为6，将合格误判为不合格的次数为9。于是可得如下结果：评价者A的漏判率=3/48=6.3%，误判率=5/102=4.9%；评价者B的漏判率=3/48=6.3%，误判率=2/102=2.0%；评价者C的漏判率=6/48=1

8、2.5%，