MSA测量系统分析精讲

MSA测量系统分析测量系统分析MeasurementSystemAnalysis误差及能力分析MSA测量系统分析测量系统分析的目的•测量系统分析的目的是确定所使用的数据是否可靠•测量系统分析还可以：–评估新的测量仪器–将两种不同的测量方法进行比较–对可能存在问题的测量方法进行评估–确定并解决测量系统误差问题MSA测量系统分析有关测量数据的常见问题•什么是测量？–将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较•为什么我们需要测量数据？–我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关过程管理的决策。•我接受这件产品吗？•过程是很好，还是需要进行调整？•我们对测量数据有什么期望？–准确性：数据必须告诉我们真相！–重复性：重复测量必须产生同样的结果！–再现性：结果不应该受检验员的影响。•什么是测量仪器？–用来进行测量的任何仪器。•什么是检验员（或者鉴定人）？–使用测量仪器进行测量的个人或装置MSA测量系统分析有关测量数据的常见问题•测量系统：不仅指量具。–测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程序）、设备（量具或测量工具）、系统的控制点、及所有这些因素的相互作用。–测量总偏差：•总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差•测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的过程。MSA测量系统分析有关测量数据的常见问题•GageR&R分析是用来分析测量系统的方法，目的是确定测量某种东西时出现的波动（误差）的大小和类型。•将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误差的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测量过程。•任何观测数据的误差，都是部件的实际误差和测量系统误差的总和。MSA测量系统分析过程变差剖析长期过程变差短期抽样产生的变差实际过程变差稳定性线性重复性准确度量具变差操作员造成的变差测量误差过程变差观测值“重复性”和“再现性”是测量误差的主要来源再现性过程变差MSA测量系统分析测量仪器分辨率（测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）•测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。•看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.25B=2.00因为上面刻度的分辨率比两个部件之间的差异要大，两个部件将出现相同的测量结果。第二个刻度的分辨率比两个部件之间的差异要小，部件将产生不同的测量结果。MSA测量系统分析测量系统的有效分辨率（discrimination）要求不低于过程变差或允许偏差（tolerance）的十分之一零件之间的差异必须大于最小测量刻度极差控制图可显示分辨率是否足够–看控制限内有多少个数据分级不同数据分级(ndc)的计算为零件的标准偏差/总的量具偏差*1.41.一般要求它大于5才可接受直尺卡尺千分尺.28.279.2794.28.282.2822.28.282.2819.28.279.2791MSA测量系统分析分辨率不足的表现•在过程变差的SPC极差图上可看出：–当极差图中只有一、二或三种可能的极差值在控制界限内时。–如果及差图显示有四种可能的极差值在控制界限内，且超过1/4以上的极差值为零。MSA测量系统分析准确度(Accuracy)准确度(Accuracy)—测量的平均值是否与真值吻合?真值(TrueValue):–理论上正确的值–国际度量衡标准偏倚（Bias)–测量值的均值与真值的距离–测量系统持续地偏离目标–系统错误MSA测量系统分析BIAS—测量结果的平均值与参考值的差异.参考值（reference-value）是一个预先认定的参考标准.该标准可用更高一级测量系统测量的平均值来确定(例如：高一级计量室)观测平均值参考值偏倚BIASMSA测量系统分析X1=0.75mmX6=0.8mmX2=0.75mmX7=0.75mmX3=0.8mmX8=0.75mmX4=0.8mmX9=0.75mmX5=0.65mmX10=0.7mm同一操作者对同一工件测量10次如果参考标准是0.80mm.过程变差为0.70mm=0.75Bias=0.75-0.8=-0.05%Bias=100[0.05/0.70]=7.1%表明7.1%的过程变差是偏倚BIASXX10偏倚BIAS实例:MSA测量系统分析•准确度的问题可以通过校准来探测.•偏倚也可以与过程的容差相比较•判断准确度的简单标准为.–小于过程变差或容差的1%,可认为是精确的.–小于过程变差或容差的1%则需要研究和调整测量系统,或者临时用补偿值来修正以后的测量值测量平均值–参考值x(100)容差宽度MSA测量系统分析线性•在量具正常工作量程内的偏倚变化量•多个独立的偏倚误差在量具工作量程内的关系•是测量系统的系统误差构成MSA测量系统分析•线性的探测可以在校准时进行•线性的好坏可以通过作图来显示•线性的研究也可以通过数据分析来进行,即用最小二乘法来计算最佳的拟合直线,再用假设检验来验证其线性是否可以接受.MSA测量系统分析线性误差的原因•造成线性误差的可能原因如下：–仪器需要校准，缩短校准周期–仪器、设备或夹具的磨损–维护保养不好—空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁–基准的磨损或损坏，基准的误差—最小/最大MSA测量系统分析在一段时间内，测量结果的分布无论是均值还是标准偏差都保持不变和可预测的通过较长时间内，用被监视的量具对相同的标准或标准件的同一特性进行测量的总变异来监视可用时间走势图进行分析稳定性（Stability）时间-1时间-2时间稳定性量值MSA测量系统分析稳定性的判定•确定参考值•长期抽样：例如每班5件抽20个班•做出稳定性的均值极差控制图•如测量过程处于稳定状态，没有明显的特殊原因结果发生，则判定稳定性合格。MSA测量系统分析精确性（重复性和再现性）•精确性—描述了测量系统的偏差–可重复性—偏差由量具本身造成；（测量系统内部变差）–可再现性—偏差由测量者的技巧造成；（测量系统之间或条件之间的变差）测量系统=重复性+再现性MSA测量系统分析测量系统分析的准备工作•确定要测量的对象•确定评价人的人数，抽样零件的数量•重复测量的次数•评价人的选择•样件的选择•仪器有足够的分辨率•确定测量程度MSA测量系统分析计量型数据的均值-极差法均值-极差（X-R）法是确定测量系统的重复性和再现性的数学方法，步骤如下：1选择三个测量人（A,B,C）和10个测量样品。•测量人应有代表性，代表经常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员•10个样品应在过程中随机抽取，可代表整个过程的变差，否则会严重影响研究结果。2校准量具3测量，让三个测量人对10个样品的某项特性进行测试，每个样品每人测量三次，将数据填入表中。试验时遵循以下原则：•盲测原则1：对10个样品编号，每个人测完第一轮后，由其他人对这10个样品进行随机的重新编号后再测，避免主观偏向。•盲测原则2：三个人之间都互相不知道其他人的测量结果。4计算MSA测量系统分析%R&RResults5%很好10%好10%–30%可以接受，视被测量特性的重要程度和测量成本等因素而定。30%测量系统需要改进GageR&R判断原则MSA测量系统分析如果重复性大于再现性，原因可能是：•仪器需要维修•可能需要对量具进行重新设计，以获得更好的严格度•需要对量具的夹紧或固定装置进行改进•零件内变差太大MSA测量系统分析如果再现性大于重复性，原因可能是：•需要更好的对评价人进行如何使用和判读该量具仪器的培训•量具校准，刻度不清晰•某种夹具帮助评价人更一致地使用量具。MSA测量系统分析R&R对产品决策的影响下限上限上限下限或或第II型错误：漏判，将不合格的判断成合格的第I型错误：误判，将合格的判断成不合格的MSA测量系统分析NO-GOGOErrorOperator2Operator1定性数据(AttributeData)的R&RMSA测量系统分析•Go-NoGo数据模式•人为因素主导，情况复杂•统计模型多种多样•统计学上各家争鸣，尚无定论•实践中采用何种形式，取决于实例与统计模型的接近程度•一般采用大样法－－风险分析法