MSA培训教材

测量系统分析测量系统分析(MSA(MSA)供应商发展部供应商发展部江铃汽车股份有限公司@2008内容u什么是测量u什么是测量系统u什么是测量系统分析u什么是测量系统分析u为什么要进行测量系统分析u测量系统的统计特性u测量系统分析的应用什么是测量？n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什么是测量系统u测量系统：不仅指量具。n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。所有这些因素的相互作用。n测量总偏差：n总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差u如果要测量一个圆柱孔的内径，那么测量体系应包括：n被测量的零件n人员n测量仪器n仪器使用方法n进行测量的环境条件什么是测量系统分析u测量系统分析(MSA)nMSA用于分析测量体系对量测值的影响n强调仪器和人的影响n强调仪器和人的影响u我们对测量系统进行分析，以确定量测数值的统计特性，并与可接受的标准相比较；为什么要进行测量系统分析u更真实地反应零件制造过程的变差；u好的测量数据意味着好的措施；u减少将好零件判断为坏零件的错误；u减少将好零件判断为坏零件的错误；u减少将坏零件判断为好零件的错误；测量系统的变差来源实际过程变差过程变差观测值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再现性过程变差“重复性”和“再现性”是测量误差的主要来源分辨率u了解测量系统的能力，以提供过程变差的信息u了解测量系统的能力，以提供过程变差的信息u当测量系统不能探测过程变差时，不宜作测量系统分析u当测量系统不能探测特殊原因变差时，不宜用作过程控制分辨率的选取原则u分辨率应当为公差或过程变差的十分之一u对于需要进行统计过程分析的特性,建议用6u对于需要进行统计过程分析的特性,建议用6个制造标准差的十分之一。分辨率案例12345差分辨率12345高分辨率123451测量同一的过程输出的结果123451.3测量系统的量化u目的n帮助理解测量系统的变差来源并量化其对测量结果的影响u范围n评估主要的统计特性：n偏倚n稳定性n线性n重复性n再现性偏倚BIASuBIAS—测量结果的平均值与参考值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参考值级测量系统测量的平均值来确定(例如：高一级计量室)观测平均值偏倚BIAS实例X1=0.75mmX6=0.8mmX2=0.75mmX7=0.75mmX3=0.8mmX8=0.75mm同一操作者对同一工件测量X3=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平均值=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BIAS量具偏倚大的原因u标准值有误u测量设备：n磨损n磨损n错误的尺寸n测量错误的特性n校准不当n作业员使用不当量具的线性u量具的线性通过对量具期望作业范围内的偏倚分析而确定u至少要作二次分析，在量具作业范围的开端和u至少要作二次分析，在量具作业范围的开端和末端各一次u量具作业范围的中部也应考虑量具的线性分析1.选择可供测量系统不同作业范围作测量的5-8个零件2.用更高精度的检验设备确定每个零件的基准值3.由一个评鉴人和同一量具测量所有零件3.由一个评鉴人和同一量具测量所有零件4.每个零件重复10-12次测量5.计算零件的偏倚偏倚=观察平均值-基准值量具的线性分析6.将计算出的偏倚由小到大排序7.以偏倚均值(Y-轴)对基准值(X轴)建立散布图9.线性由这些点的最佳拟合直线的斜率确定。一般说9.线性由这些点的最佳拟合直线的斜率确定。一般说来，斜率越小表示线性越好10.计算量具的线性指数量具的线性指数=斜率×过程变差(或公差)线性%=100[线性/过程变差(或公差)]线性分析的例子Gagename:Dateofstudy:Reportedby:Tolerance:Misc:0.2GageLinearityGageLinearityStudyfordata-0.2-0.10.00.10.2BiasGageLinearityGageBiasLinearity:%Linearity:R-Squared:Bias:%Bias:7.02E-0214.0480.625-5.2E-0210.44411121314PercentofProcessVariationPercentu在量具正常工作量程内的偏倚变化量u多个独立的偏倚误差在量具工作量程内的关系u是测量系统的系统误差构成10.010.511.0MasterPartMeasurementLinearityBias10非线性的原因u量具的作业范围的开端和末端未经恰当的校准u用于最小和最大量程的标准件有误u量具磨损u量具磨损u量具的设计特性稳定性（Stability）u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时间-2值还是标准偏差都保持不变和可预测的u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时间-1量值变异来监视u可用时间走势图进行分析时间稳定性稳定性分析1.取样并建立基准值，使之具备追溯性；确定稳定性分析的标准样件n如果不可能，选择处于中极差值(过程或公差)的生产零件n最好的做法是选择低、中、高极差值的样本--同时图析/追踪三个类别2.对标准件在一天的不同时间作3至5次测量(根据测量系统的具体情况而定)3.把数据作成均值和极差图或均值和标准差图4.根据通常的SPC要求作评估5.将测量标准差与过程变差相比较，以确定适用性稳定性分析均值和极差或均值和标准差控制图是测量系统稳定性分析的好方法对稳定性图的分析如果稳定性有问题时，均值和极差图会出现漂移或非控制状态n均值图出现非控制状态时，表明测量系统测量不正确n偏倚改变了--确定原因并改正n如果原因是磨损--重复校准、维修n测量系统控制图适用于标准件或期望测量的低/中/高极差的标准对稳定性图的分析u将稳定性控制图在低/中/高极差间和在不同时间的不同测量系统间作比较u不必计算测量系统稳定性数值--通过减少系u不必计算测量系统稳定性数值--通过减少系统变差改善稳定性重复性和再现性开展开展量具的重复性和再现性(GR&R)分析重复性、再现性u再现性u重复性u再现性-不同评鉴人员用同一测量仪器测量同一零件的同一特性所获得的测量平均值的变差同一评鉴人员用同一测量仪器测量多次测量同一零件的同一特性所获得的测量变差目标检验员A目标检验员B检验员C重复性u测量系统的固有变化性u在相同条件下进行连续测量所产生的变异:相同的零件、特性、人员、仪器、设置、环境条件n相同的零件、特性、人员、仪器、设置、环境条件u在测量系统中它反映了短期的变异真值真值均值均值重复性差重复性好再现性真值真值123均值均值再现性差再现性好操作员1操作员2操作员3操作员1操作员2操作员3重复性、再现性分析1.在测量系统使用者中选出2-3个评鉴人2.抽取10个零件，以此代表实际或期望的过程3.把零件从1至10编号，但号码不为被评鉴人所3.把零件从1至10编号，但号码不为被评鉴人所见4.如果测量程序文件中有规定，则对量具作校准5.由评鉴员A随机地对10个零件作测量，由一个观察员记录测量结果观察员记录测量结果6.由其他评鉴员重复第5步，隐藏其他评鉴员所获得的读数重复性、再现性分析7.重复第5和第6步，用不同的随机组合测量8.对每个评鉴员的读数计算均值和极差8.对每个评鉴员的读数计算均值和极差9.用所附GR&R报告表，记录零件均值和极差均值10.计算表示设备变差的重复性11.计算表示评鉴人员变差的再现性12.计算GR&R并转换成百分比12.计算GR&R并转换成百分比13.计算零件变差并转换为百分比14.计算总变差Minitab计算MSA%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.0004594.53Repeatability0.0002312.28Repeatability0.0002312.28Reproducibility0.0002282.25Operator0.0001171.16Operator*PartNo0.0001111.09Part-To-Part0.00967095.47TotalVariation0.010129100.00StdDevStudyVar%StudyVar%ToleranceSource(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)TotalGageR&R0.0214300.11036621.2922.07TotalGageR&R0.0214300.11036621.2922.07Repeatability0.0152020.07829215.1115.66Reproducibility0.0151050.07778915.0115.56Operator0.0108340.05579310.7611.16Operator*PartNo0.0105250.05420510.4610.84Part-To-Part0.0983360.50643097.71101.29TotalVariation0.1006440.518317100.00103.66NumberofDistinctCategories=6电子表格计算MSA造成重复性误差的潜在原因u零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性u仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好保养不好u标准内部：质量、等级、磨损u方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密度的变差u评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳造成重复性误差的潜在原因u环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动u错误的假设—稳定，适当的操作u缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好u量具误用u失真（量具或零件）、缺乏坚固性u应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）造成再现性误差的潜在原因u零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零件类型时的平均差异u仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值差异。注意：在这种情况下，再现C仪器测量的平均值差异。注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误差。u标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响。造成再现性误差的潜在原因u方法之间：由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或夹紧方法等所造成的平均值差异。值差异。u评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法。造成再现性误差的潜在原因u环境之间：在经过1、2、3等时段所进行的测量，由于环境周期所造成的平均值差异。这种研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和过程的鉴定。u研究中的假设有误u研究中的假设有误u缺乏稳健的仪器设计或方法。u操作者培训的有效性。u应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）GageR&R判断原则u%R&RResultsu5%很好u10%好u10%好u10%–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。u30%测量系统需要改进如果重复性大于再现性，原因可能是：u仪器需要维修u可能需要对量具进行重新设计，以获得更好的u可能需要对量具进行重新设计，以获得更好的严格度u需要对量具的夹紧或固定装置进行改进u零件内变差太大如果再现性大于重复性，原因可能是：u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具仪器的培训u量具校准，刻度不清晰u某种夹具帮助评价人更一致地使用量具。属性类数据的测量u属性类量具：n将