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MeasurementSystemsAnalysisMSA-引子测量重要吗?测量的目的是什么?MSA-引子瞧!我们的销售业绩!哇,不可思异啊!可真是这样吗?MSA-引子终于搞定了你没搞错吧?!!MSA-引子我搞错了吗?晕,郁闷中……MSA-引子??????数据是否可信?您看到的各类报表是真的吗?为什么要进行MSA?我们是否是测量过程?管理者要有效的管理任何过程的变异,需要了解:过程应该做什么?会有什么问题?现在做的怎么样?测量过程测量值分析测量决策资源被管理的过程作业输入输出对产品决策的影响第一类错误(生产者风险/假警报)一个好的零件有时被误判为“不合格”第二类错误(消费者风险/漏判率)一个不合格的零件有时被误判为“合格”对产品决策的影响减少过程变差,没有零件产生在Ⅱ区减少测量系统误差从而减小Ⅱ区域的面积,因而产生的所有零件将在Ⅲ区域,这样就可以最小限度的降低做出错误决定的风险。假定测量过程处于统计受控状态并且对准基准值。如果不成立,这样的测量结果不值得信任。ⅡⅡGoogisgoodⅢBadisbadⅠBadisbadⅠCoufusedareaUSLLSLCoufusedarea对过程决策的影响)(测量系统实际观察测量系统实际观察indexcapability6/CP2-CP2-CP2-CP222T把普通原因报告为特殊原因把特殊原因报告为普通原因GRR对能力指数Cp的影响GRR对能力指数Cp的影响举例?10.2133.11222-测量系统2-实际2-观察CPCPCP测量系统研究的目的接受新测量设备的准则;一种测量设备与另一种测量设备的比较评价怀疑有测量缺陷的量具的依据计算过程变差所需的方法,以及生产过程的可接受性水平作出量具的特性曲线的必要信息。以上一切是为了满足ISO/TS6949的相关要求:“7.6.1测量系统分析为分析出现在各种测量和试验设备系统测量结果的变异,应进行适当的统计研究。此要求应用控制计划提出的测量系统。所有的分析方法及接收准则,应与顾客关于测量分析的参考手册相一致。如果得到顾客的批准,其他分析方法和接收准则也可以应用。”MSA的基本概念a.测量系统不仅仅是量具;b.测量系统:用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合;用来获得测量结果的整个过程。什么是测量系统?测量系统误差来源测量系统和其它所有的生产过程一样,受随机误差和系统误差的影响。这此误差是由于普通原因和特殊(无次序的)原因造成的。在测量系统分析前,识别潜在的变差来源是必要的。常用的分析工具有因果图、矩阵图、树图。观测值变差产品/制程变差测量系统变差量具变差评价人变差(再现性)偏倚(bias)重复性线性(linearity)稳定性(stability)测量系统变差的影响因素测量系统的统计变差稳定性(Stability)偏倚(Bias)线性(Linearity)位置的变差(LocationError)统计量:测量均值PK真值重复性(Repeatability)再现性(Reproducibility)宽度的变差(WidthError)统计量:测量分布MSA一般性问题哪些测量系统需要进行MSA?哪个过程有测量风险需要进行哪些研究?测量风险的从哪里来研究对象如何选取?最大的测量风险用什么方法?计数型/计量型在什么时候进行?MSA计划判断准则是什么?MSA手册(AIAG-MSA手册)MSA的基本概念一.测量系统分析的适用范围被测特性能重复出现二.数据的分类计量型(Variable):一个样品的测量值计数型(Attribute):一个样品的质量和通过/不通过测试结果不可重复型(Non-replicable):MSA的基本概念三、测量系统的五个特性1、重复性Repeatability同一评价人,多次测量同一特性的观测值变差2、再现性Reproducibi-lity不同评价人,测量同一特性观测平均值的变差MSA的基本概念3、偏倚Bias观测平均值与基准值的差。基准值:是比观测用测量装置高一级的测量结果的平均值3210-1-2-30.40.30.20.10.0X密度0分布图正态,均值=0,标准差=1偏倚(Bias)基准值(真值)观测平均值MSA的基本概念4、线性Linearity量具的预期工作范围内偏倚的变化(之间的差值)。3210-1-2-30.40.30.20.10.0X密度0分布图正态,均值=0,标准差=1偏倚小(Bias)基准值(真值)观测平均值3210-1-2-30.40.30.20.10.0X密度0分布图正态,均值=0,标准差=1偏倚大(Bias)基准值(真值)观测平均值MSA的基本概念5、稳定性Stability在某种持续时间内测量同一基准或零件单一特性结果的总变差GR&R3210-1-2-30.40.30.20.10.0X密度0分布图正态,均值=0,标准差=1基准值(真值)观测平均值3210-1-2-30.40.30.20.10.0X密度0分布图正态,均值=0,标准差=13210-1-2-30.40.30.20.10.0X密度0分布图正态,均值=0,标准差=1测量系统研究准备1、先计划将要使用的方法2、确定评价人、样品的数量及重复读数次数3、评价人的确定(应从日常操作人中选)4、样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围5、仪器的分辨率应允许至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一。6、确保测量方法(评价人和测量方法)在按照规定的测量步骤测量特征尺寸1、稳定性研究稳定性:Xbar-R图(MINITAB软件)运行图(MINITAB软件)SampleSampleMean25232119171513119753149.649.248.848.448.0__X=48.472UCL=49.103LCL=47.841SampleSampleStDev2523211917151311975310.80.60.40.20.0_S=0.3228UCL=0.8289LCL=01Xbar-SChartofC120-220-21操作员测量均值2345678910均值ABC操作员量具名称:游标卡尺研究日期:2010-5-8报表人:赵前公差:0.02mm其他:陕西重型汽车有限公司组块变量:部件左右门间隙差Xbar-R图运行图为什么要研究稳定性?进行测量系统分析的目的预测在未来测量系统所引入的测量误差具有什么特性。为能够进行这样的预测,研究测量系统的稳定性是必要的,即测量系统引入的测量误差的分布规律不随时间发生变化。也即测量系统其误差(变异)呈正态分布。1、稳定性研究Xbar-R法取一个样本并建立相对于可朔源标准的基准值定期(天,周)测量标准样本3-5次,样本容量和频率应该基于对测量系统的了解将数据按时间顺序画在x&R或X&s控制图上结果分析:建立控制限并用标准控制图分析评价失控或不稳定状态。稳定性练习10/1610/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/91/122/1348.648.448.948.948.948.948.448.747.847.948.148.248.148.748.848.647.950.150.148.248.048.648.348.648.548.748.348.048.948.049.249.048.347.748.748.448.748.948.53/204/115/206/196/287/67/218/98/229/79/1110/948.348.048.148.148.348.148.048.247.948.048.147.948.948.748.448.448.648.648.648.448.348.448.648.348.648.648.748.748.548.748.748.948.748.848.948.4稳定性案例-Xbar-R法SampleSampleMean25232119171513119753149.649.248.848.448.0__X=48.472UCL=49.103LCL=47.841SampleSampleStDev2523211917151311975310.80.60.40.20.0_S=0.3228UCL=0.8289LCL=01Xbar-SChartofC1稳定性举例-运行图法20-220-21操作员测量均值2345678910均值ABC操作员量具名称:游标卡尺研究日期:2010-5-8报表人:赵前公差:0.02mm其他:陕西重型汽车有限公司组块变量:部件左右门间隙差对于每个部件,可以比较由每个操作员所得出测量值之间的变异,以及操作员之间的测量值差异。还可以查看测量值与水平参考线的关系。默认情况下,参考线是所有观测值的平均值。大部分变异是因部件间的差异所致。此外还出现了某些较小的模式。例如,操作员B的测量缺乏一致性,而操作员C的测量值通常比其他操作员低。小结稳定性偏倚线性GRR小样法kappa信号探测法评价人数量没要求通常为1人样品数量1件实验次数依控制图来选择,每次多次通常1或3-5次测试周期定期较长时间基准要求工具室测量10次以上来确定测量方法要求不需盲测接受准则控制图受控2、偏倚研究数值法根据测量结果算出平均值Xbar偏倚=Xbar-真值测量系统偏倚的检验t=偏倚/σbσb=σr/√n部件111111111111真值222222222222测量结果2.72.52.42.52.72.32.52.52.42.42.62.4Xbar=∑x/n=2.491666667偏倚=Xbar-基准值=0.491666667标准差σr=0.124011241标准误差σb=0.035798962偏倚t检验=2.200985159置信下限=0.412873683置信上限=0.57045965检验水平a=0.052、偏倚研究图示法1086421.00.50.0-0.5-1.0参考值偏倚0回归95%置信区间数据平均偏倚偏倚线性1050百分比常量0.736670.072520.000斜率-0.131670.010930.000自变量系数系数标准误P量具线性S0.23954R-Sq71.4%线性2.17735线性百分率13.2平均-0.0533330.30.04020.4916673.00.00040.1250000.80.29360.0250000.20.6888-0.2916671.80.00010-0.6166673.70.000参考偏倚%偏倚P量具偏倚量具名称:游标卡尺研究日期:2010-5-8报表人:张山公差:0.02mm其他:陕西重型汽车有限公司占过程变异的百分比调整垫片测量量具偏倚和线性研究2、偏倚研究基准的误差元器件磨损仪器尺寸错误测量误差的特性仪器未经正确校准不正确使用仪器偏倚大的原因分析偏倚性研究小结稳定性偏倚线性GRR小样法kappa信号探测法评价人数量没要求通常为1人1人样品数量1件1件实验次数依控制图来选择,每次多次通常1或3-5次≥10测试周期定期较长时间较短时间内基准要求工具室测量10次以上来确定工具测量室10次以上来确定测量方法要求不需盲测不需盲测接受准则控制图受控同校准规则中接受准则比较统计t值小0偏倚落在置信区间内3、线性线性研究-参考MSA手册(第三版)数值法图示法1086421.00.50.0-0.5-1.0参考值偏倚0回归95%置信区间数据平均偏倚偏倚线性1050百分比常量0.736670.072520.000斜率-0.131670.010930.000自变量系数系数标准误P量具线性S0.23954R-Sq71.4%线性2.17735线性百分率13.2平均-0.0533330.30.04020.4916673.00.00040.1250000.80.29360.0250000.20.6888-0.2916671.80.00010-0.6166673.70.000参考偏倚%偏倚P量具偏倚量具
本文标题:金彪测量系统分析(MSA)
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