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测量系统分析MeasurementSystemAnalysis“测量”的定义赋值给具体事物,而这些数或数值能够体现实物各种属性特征的关系。(1963)givenbyC.Eisenhart注:赋值过程:测量过程“测量系统”的定义指用于对被测量或评估属性的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员和环境的集合,用来获得测量结果的整个过程。“量具”的定义任何用来获得测量结果的装置,包括执行是/否判断的属性装置,通常用来特指用于生产车间的装置。顾客顾客管理职责资源管理输入实现产品输出测量在质量管理体系中的地位量度、分析、改进持续改善质量管理体系滿意要求产品测量在质量管理体系中的地位制程控制实施MSA的目的和意义在产品的质量管理中,数据的使用是极其频繁和相当广泛的,产品质量管理的成败与收益在很大程度上决定于所使用数据的质量,所有质量管理中应用的统计方法都是以数据为基础建立起来的。为了获得高质量的数据,必须对产生数据的测量系统要有充分的理解和深入的分析。在QS9000(或ISO/TS16949等)汽车业质量体系中,均具有针对测量系统分析的强制性要求,亦即:企业除应对相关量具(或测量仪器)执行至少每年一次的定期校正以外,还必须对其实施必要的测量系统分析(即:MSA)。MSA的目的是:汽车整车厂(顾客)认为汽车零组件生产厂家若仅针对量具定期校正,并不能确保产品最终的测量品质,校正只能代表该量具在特定场合(如校正场所)的某种偏倚状况,尚不能完全反映出该量具在生产制造现场可能出现的各种变差问题;因此,对于汽车零组件生产企业来说,为避免可能存在的潜在零件质量问题及顾客车辆可能因此而被召回的风险,必须对相关的测量系统进行分析。MSA目前除了已被汽车零组件生产企业所应用之外,同时也被广泛运用于其他行业。实施MSA的范围按照TS169497.6.1测量系统分析的要求,凡是控制计划中提及的测量系统都要进行测量系统分析。何时做MSA新引进的量测设备要做MSA测量设备的重要零部件发生更换时要做MSA测量设备被用来做一个重要的流程能力研究或引进新的生产线、组装流程、物料或包装。量具的使用者更换频繁测量系统的使用在您的组织中,需要测量哪些加工和/或产品特性?列出这些测量数据在您的组织中应用的地方及应用目的:测量系统的质量一个[好的或高品质]的测量具备哪些特性?零的偏差及变化量一个[差的或低品质]的测量具备哪些特性?范围•本课程对测量系统的分析研究范围局限于可重复读数的测量系统.评价测量系统三个基本问题此测量系统有足够的分辨力吗?此测量系统在一定时间内是否保持统计上之一致?统计特性在一定的范围内是否一致?常用定义分辨率:指量测装置对一个标准量测单位可再细分的程度。它是一个量测装置可指示的最小刻度一般的(ISO9000)要求是:分辨率需達到公差帶的十分之一到三分之一量具分辨率与数据分布图控制下列狀況才可使用:1.與規格相比製程變異較小2.製程變異的損失函數很平緩3.製程變異的主要原因導致均值偏移分析1.不可用於製程參數及指數2.只能表明製程是否正在生產合格產品可產生不敏感的計量管制圖1.只提供粗略估計2.不可用於製程參數及指數可用於計量管制圖1.建議使用1個數據分級3個數據分級6個數據分級测量系统分辨率要求:识别产品的好坏识别制程的变差,不断改善是过程变差的十分之一考虑一个产品,其规格为10±0.5,而产品测量使用直尺,其读数为10,10,10,…..,这样的测量系统有问题吗?准确:数据的中心与标准值相近.精确:数据的变差小,集中于某点附近.测量数据好的测量数据:零变差零偏倚零错误分布率测量数据的品质稳定条件下Bias:数据相对于标准值的位置标准差:数据的分布状态变异:量测系统与环境间之交互作用量测系统应具备的特性量测系统必须处于统计管制状态,表示量测系统内的变异只是由于普通原因产生,而不是特殊原因量测系统变异性要小于制造过程的变异性变异性要小于允许公差范围量测的精度必须高于制程变异性或是公差范围中精度较高者,(十分之一)当被量测项目改变时,量测系统的统计特性也可能改变;量测系统变异小于制程变异和公差范围两者中的较小者测量系统统计控制示意LengthproductA-5-4-3-2-1012345-5-4-3-2-1012345理想的品质特性分布对过程能力非常高的品质特性进行测量,如果没有任何偏差,则如下图所示:Cp=USL-LSL6sigmaCpk=min(USL-µ),(µ-LSL)3sigma测量系统与过程能力GageR&R+标准偏差CP平均值的偏移Cpk•测量系统本身•外来环境的影响引起测量系统偏差的原因影响测量结果的因素数据偏差的来源量具操作员零件-5-4-3-2-1012345-5-4-3-2-101234500.10.20.30.40.5-5-4-3-2-1012345测量系统温度湿度振动对策:保持环境的稳定与安静噪音环境因素其它脏污测量系统的因素测量系统的因素再现性重复性偏倚稳定性线性量具呈现偏大或偏小的差值随着测量时间的推移,量具呈现不稳定的状态量具的测量最小刻度值不能精确测量特性由不同的操作员引起的偏差量具在测量时对特性产生的偏差量测系统变异(Bias)Bias(偏差值):观察平均值与标准值之差异,参考准确度(Accuracy)标准值观察平均值Bias量测系统变异(Repeatability)Repeatability(重复性):量具重复性是由同一个人,使用同一个量具,量测同一产品、同一特性多次所得到之数据之间的最大差异重复性量测系统变异(Reproducibility)Reproducibility(再现性):量具再现性是由不同人,使用相同量具,量测相同产品、同一特性多次所得到数据平均值间的最大差异再现性人員A人員C人員B量测系统变异(Stability)Stability(稳定性):不同时间,量测相同产品之同一特性时,获得的测量值总变差稳定性时间1时间2量测系统变异(Linearity)Linearity(线性):同一量具之不同操作范围(工作范围)时,Bias(偏差值)之差异量测系统的变异分布位置偏差线性稳定性宽度或范围重复性再现性如果偏差相对较大-可能的原因基准的误差磨损的零件制造的仪器尺寸不对仪器测量了错误的特性仪器校准不当评价人员使用仪器不当如果量测系统为非线性-可能的原因在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准磨损的仪器最小或最大值校准量具的误差仪器固有的设计特性斜率越低,量具线性越好。y=b+axx=基准值y=偏倚a=斜率零件偏倚由零件平均值减去零件基准值计算得出测量系统因素的控制再现性重复性偏倚稳定性线性选择精确度足够的测量器具大使用前由计量仪器的标准实验室进行测试,符合后再使用。对使用过程中损坏的仪器应对测量产品批进行隔离与追踪定期地对计量仪器进行检查与维护由不同的熟练操作员,随机地抽取同一特性的数据进行反复测试,按照Xbar-R控制图进行观测与分析测量系统的评估分成两阶段:第一阶段:了解量测程序及确定是否符合我们的需求:两个目的确定该量测系统是否具有所需统计特性发现哪种环境因素对量测系统有显著影响第二阶段:确保符合要求的量测系统,持续拥有适当的统计特性(“量具R&R”)选择或制定一个评定方法需考虑问题包括:试验中是否使用可追溯到NIST的标准考虑使用盲测(霍桑效应)测试成本测试所需的时间术语的定义,如:准确度、精密度、重复性、再现性等测量结果与另一个测量系统得到的测量结果比对试验隔多久进行一次标准追溯国家标准引用标准工作标准生产量具如美国NIST由NIST或认可机构來认定校准生产中使用的量测系统量度标准美国国家商务部所属的标准与科技研究所(NIST)保有度、量、衡国家标准由国家标准直接传递的量度标准,称为【一次标准】(PrimaryStandard);由专业实验室或具有校验能力的厂家自NIST取得并保有由一次标准再传递的量度标准,称为【二次标准】(SecondaryStandard);与一次标准合起來通称為厂家标准,通常保留在公司校验部门内使用由二次标准再传递者,称为【作业标准】(WorkingStandard);又称生产标准,为生产部门执行量测系统校验工作時所直接使用量度标准量度可追溯(至NIST)的定义:『通过一系列校验程序的执行,能将量度值顺著量度标准层级溯及NITS(或相当国家标准)者』一般而言,离国家标准越远的量度标准受环境条件的影响越不明显;但相对的精度也越差有些系统,精度不如再现性(可重复性)重要;量度是否可追溯就变得无关紧要使用可追溯量度标准的益处尤其显现在将偶有的生产者与顾客因对量度值有异议而产生的争执降至最低优、缺点越远离国家标准的标准器,越可承受其环境的变化,因此保持就越容易及便宜是以较低精度为代价可利用外面的校正实验室补强W.EdwardsDeming(戴明)只要理解并遵守限制,则任何技术都可能是有用的量测系统准备步骤规定量测人数、样本数、重复次数选定经常使用此仪器的操作人员对几天生产之产品中抽样,以保证抽取样本代表整个作业范围抽取样本进行编号量测仪器分辨力为所要量测特性的十分之一读数要精确到最小刻度之一半确保测量方法按照规定的测量步骤测量特征尺寸稳定性(Stability)是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差稳定性1)选择基准件2)定时测量基准件3)根据测量数据制定Xbar-R图4)观察数据是否处于统计制程控制5)计算标准偏差Sigma=Rbar/d26)将标准偏差与过程变化标准偏差比较.偏倚(Bias)是测量结果的观测平均值与基准值的差值(基准是采用更高级别的检测设备得到的一致认可的数据)偏倚1)首先用较高准确度的设备对基准件进行测量十次,计算平均值,得到基准值Xr.2)再让评价人用待评价设备测量基准件至少十次以上,得到平均值Xbar.3)偏倚Bias=Xbar-Xr4)偏倚%Bias%=[Bias/过程变差]*100%线性(Linearity)是在量具预期的工作范围内,偏倚值的差值.线性1)选择处于测量系统工作范围的部分零件,例如5~10件2)利用高准确度设备测量其基准值Xir.3)评价人使用待评价设备对每个零件测量多次(随机抽取),得出零件平均值Xibar4)计算每个测量点的偏倚Biasi=Xibar-Xir5)划出Xir-Xibar线性相关图,计算线性斜率线性Y=b+aXX---基准值Y---Biasa---斜率a={Sum(xy)-Sum(x)*Sum(y)/n}/{Sum(x2)-[Sum(x)]2/n}b=Sum(y/n)-a*Sum(x/n)线性=斜率*过程变差拟合优度R2={Sum(xy)-Sum(x)Sum(y)/n}2/{[Sum(x2)-Sum(x)2/n]*[Sum(y2)-Sum(y)2/n]}计量型测量系统研究(1):极差法可快速评估量测变异提供量测系统整体情形无法分成重复性与重现性计量值(1):极差法两位评估人员量测五个产品-检测评估人员各个量测差计算平均范围(R)GR&R=5.15(R)/d2d2=1.19%GR&R=100X(GR&R/制程变异)制程变异=公差范围计量值(1):极差法零件評估者A評估者B极差(A-B)10.850.800.0520.750.700.0531.000.950.0540.450.550.1050.500.600.10平均极差R=0.35/5=0.07GR&R=5.15R/1.19=5.15X0.07/1.19=0.303製程變異(公差範圍)=0.40%GR&R=100GR&R/製程變異=100X0.303/0.
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