测量系统分析课件

YOUR SITE HERE,*,测量系统分析,1.,介绍测量系统分析,2.,测量分析系统基本概念,3.,测量系统分析应用,4.,测量系统判定标准,目 录,YOUR SITE HERE,测量系统,是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估,，给具体事物（实体或系统）赋值的过程。,测量系统分析,人,设备,材料,方法,环境,输入,测量过程,输出,数据,YOUR SITE HERE,测量系统分析,所谓测量系统分析，是指用统计学的方法来了解测量系统中各个波动的来源，并分析它们对测量结果的影响，最后给出测量系统能否合乎使用要求。,测量系统必须具备的主要特征,1,、准确性：偏离标准值的程度，,常由偏倚来表征,2,、精确性：数据的波动程度，,常由波动来表征,测量系统分析,准确但不精确,精确但不准确,既不准确也不精确,既准确又精确,YOUR SITE HERE,测量系统分析基本概念,分辨力（,Resolution）,准确度（位置）,偏倚（,Bias）,线性（,Linearty）,稳定性（,Stabilty）,精确度（变差）,重复性（,Repeatability）,再现性（,Reproducity）,YOUR SITE HERE,测量仪器分辨力,测量仪器分辨力,：,可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位的能力，测,量系统的分辨率不够高，就无法正确识别过程的波动，因而影响,对,测量结果的定量描述。,1 2 3,1 2 3,A,B,因为上面刻度的分辨率比两个被测对象之间的差异要大，两个被测对象将出现相同的测量结果，分辨力为,0.1,。,第二个刻度的分辨率比两个被测对象之间的差异要小，被测对象将产生不同的测量结果，分辨力为,0.01,。,A=2.25,B=2.00,A=2.0,B=2.0,A,B,测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程变差的10%。,YOUR SITE HERE,准确性,测量的准确性（又称为偏倚）是测量所得的平均值与真实值的差别。,观测平均值,基准值,偏倚,YOUR SITE HERE,稳定性（,Stability,）指在测量系统的计量特性随着时间保持恒定的能力。我们可以运用控制图（,SPC,）来分析和确认测量系统的稳定性。,稳定性,YOUR SITE HERE,精确性,精确性：,通常用来描述在测量范围内重复测量的预期变差。,重复性,变差由量具本身造成,再现性,变差由测量者的技巧造成,两 个 组 成 部 分,测量系统,重复性,再现性,YOUR SITE HERE,精确性,重复性,在相同条件下，重复检查同一物体，产生相同结果的量具的能力。,重复性波动主要是反映量具本身的波动，属于系统内误差。,在相同条件下，对同一物体进行重复测量所得的变差：,同一测量者,同样的测量设备,同样的被测件,同样的环境条件,YOUR SITE HERE,精确性,再现性,在不同的条件下测量同一物体得到相同结果的能力。,再现性波动主要是反映不同操作者在测量过程中所产生的波动，属于系统间误差。,不同条件下测量结果的变差：,不同的测量者或者不同的测量设备（测量者和测量设备只能有一样不同）,同样的被测件,同样的环境条件,YOUR SITE HERE,测量系统的变差源的构成,总误差:TV,量具,误差:EV,操作者,误差,:AV,部件,与,部件,之间的差异,:PV,量具,和,操作者,得到的测量系统误差差,:RR,重复性与再现性,（重复性波动）,（再现性波动）,其中，,YOUR SITE HERE,重复性与再现性,量具的重复性及再现性分析（,Gage R&R,）是识别由测量系统引起的测量变差的方法,.,量具变差,操作者变差,操作者,操作者,*,部件,测量变差,总变差,测量变差,由未知因素引起的变差,过程变差,(,再现性,),（重复性）,2,总,2,过程,2,测量,2,测量,2,重复性,2,再现性,YOUR SITE HERE,连续数据测量系统分析,数 据 收 集 原 则,23,个测量者,10,15,个被测对象,每一个测量者应测量所有被测对象,2-3,次,使用代表整个过程偏差的被测对象,随机取样是非常重要的,被测对象,测量者,测量次数,2,1,2,3,1,2,10,1,2,1,.,YOUR SITE HERE,Minitab Gage R&R 数据矩阵,10个样品，3个操作人员，每个操作人员对每个样品测量2次,我们希望建立一个包含下列内容的 Minitab文件,样本（或部件）,操作员,试验,测量数据,使用,计算 产生模板化数据,过程，建立一个具有正确的样本/操作员/试验组合的表格,YOUR SITE HERE,产生模板化数据,YOUR SITE HERE,产生模板化数据,YOUR SITE HERE,产生模板化数据,YOUR SITE HERE,产生模板化数据,在第1次试验中操作员1对样本6的测量。,YOUR SITE HERE,你可以更改操作员值为实际人名，并且使用一个编码过程来进行分析,编码变量,YOUR SITE HERE,编码变量,YOUR SITE HERE,在开始研究前，确定你有正确的操作员及样本信息,我们使用交叉分组表（Cross Tabulation）来做这个工作,最后的检查.,YOUR SITE HERE,汇总统计量:试验,操作员,行:试验 列:操作员,李四 王五 张三 全部,1 10 10,10,30,2 10 10,10,30,全部 20 20,20,60,单元格内容:计数,在所有组合中，我们希望单元数量相等,在进行工作之前，表格应该包括相等数量的所有操作员及所有部件,交叉分组表（Cross Tabulation）,YOUR SITE HERE,Gage R&R 范例,我们使用 Minitab来分析一些数据,打开文件,DM A,NOVA MSA.MPJ,中的工作表,AIAG MSA Example,我们将使用Minitab的 Gage R&R 研究(交叉的)功能,YOUR SITE HERE,Minitab Gage R&R 研究(交叉的),YOUR SITE HERE,Minitab 输出,YOUR SITE HERE,贡献百分比：,(方差分量贡献率),1,可接受；,9,不可接受。,调查百分比：,(%研究变异(%SV),1,0,%可以接受；,30%不可接受。,容差百分比：,(%公差(SV/Toler),10,可接受；,30,不可接受。,Number of Distinct Categories:,差别类数目：,5,可接受,连续数据测量系统分析判断标准,连续数据测量系统分析,差别类数目=,x 1.41,s,part-to-part,s,gage,YOUR SITE HERE,方差分量贡献率,贡献百分比：,(方差分量贡献率),1,可接受；,9,不可接受。,不可接受,YOUR SITE HERE,%研究变异(%SV),调查百分比：,(%研究变异(%SV),1,0,%可以接受；,30%不可接受。,不可接受,YOUR SITE HERE,%公差(SV/Toler),容差百分比：,(%公差(SV/Toler),10,可接受；,30,不可接受。,不可接受,YOUR SITE HERE,可区分的类别数,不可接受,Number of Distinct Categories:,差别类数目：,5,可接受,YOUR SITE HERE,图表输出,YOUR SITE HERE,我们想看到在,X,图中变异,在,控制限,的外面,这显示的是部品-部品的变异,如果没有超限点,你很可能没能获得生产中覆盖正常范围的样本,Xbar控制图：如果没有点超控制线,有可能是测量系统不能分辨样本间差异；,有可能是样本取得不好，没有覆盖流程的正常范围。,Gage R&R X/R 图,YOUR SITE HERE,如果每个操作员的平均值不同，,再现性,是可疑的,我们要求更多的平均值落在控制限外部，但所有的操作员是一致的,-,这预示着更多的部品-部品变异，正是我们所要求的,我们想看到图上多数点落在控制限外部,-,如果如此，而且R-图受控，那么我们能决定由测量系统占有的流程变异百分数。,X-Chart 指标,YOUR SITE HERE,Range,图应该显示一个受控过程。,如果有一点落在,UCL,上方,操作员在进行一致的测量时将会有问题。,Range,图可以帮助识别不足的分辨率,我们需要在控制范围内至少有5个可能值,Gage R&R X/R 图,R控制图：只要未超控制线都是可以接受的，但是,如果所有的点都为0，那就需要鉴别测量系统的分辨率是否有问题；,如果有某个测量者有较多R点超出控制点，有可能是操作者不熟练导致测量不稳定；,如果三个人都有点超出控制线，则有可能SOP编写有问题，不够细致。,YOUR SITE HERE,可疑的不适当的分辨率的特征,-R-图在控制限内有少于5个独立分类水平,-5 或更多的分类水平，但多于1/4的值为0,如果R-图显示非受控情况，,重复性,值得怀疑,如果一个操作员的极差非受控，而其他操作员受控，那么这个方法值得怀疑,如果所有的操作员的极差都非受控，那么系统对操作员的技术将变得敏感,R-Chart 指标,YOUR SITE HERE,我们期望所有线条都遵循相同模式，而且它们之间都相互平行,显著的交互作用由两个操作员之间的交叉线来显示,我们期望看到部件的平均值有明显差异可以用来区分不同部件,操作员-部件交互作用图,YOUR SITE HERE,以前讨论的数据图表表示,我们要求测量仪器,R&R,部分越小越好，以使部品-部品部分尽可能的大,变异的构成,YOUR SITE HERE,By Operator,图显示总体平均值及每个操作员数据的离散趋势,我们希望所有操作员的分组都相似，表现为一条较平缓的线穿过操作员的平均值,按 Operator,YOUR SITE HERE,图中显示了总体平均值（蓝圈）每个样本的离散趋势,我们希望看到每个部件离散趋势最小，但样本之间存在变异,(,均值移动,),按 Part,YOUR SITE HERE,量具运行图Gage Run Chart,YOUR SITE HERE,量具运行图,YOUR SITE HERE,图中显示了每个操作员对10个部件的两次测量。,我们希望看到每个操作员的测量结果及操作员之间的测量结果具有一致性。,量具运行图,YOUR SITE HERE,红,黄,绿,%,R&R,贡献比在统计上比%,Study Var,更正确,后者基于标准偏差,它不太准确,无论你应用了何种度量尺度，只要你遵守了此表，你将获得成功,10%,2%,10,30%,30%,8%,P/T,比,%,Study Var,10%,5,%R&R,贡献比,(,方差比,),明显分类数,(分类指数),GR&R 度量 -附加度量,YOUR SITE HERE,%研究变异(%SV),%公差(SV/Toler),方差分量贡献率,（of VarComp）,可区分的类别数,%Study Var（P/TV）,%Tolerance（P/T）,%Contribution（R&R）,Number Of Distinct Categories,Minitab name,Common name,Minitab 使用与一般用法不同的指标名称,YOUR SITE HERE,测量工具变差,操作者变差,-较差的校验.,-工具磨损.,-显示器太松或太紧.,-量具没有被正确放置.,-工具的分辨力不够.,-量具不能测量小数点,-操作者的测量偏倚.,-不充分的测量培训.,-测量方法是错的.,-数据设置是错的.,-错的量具操作.,-读取测量刻度有偏倚.,测量变差的原因,YOUR SITE HERE,1.,如何消除量具变差,-,进行校验,.,-,用改进过的工具取代目前的量具,-,用其他的量具,.,-,修理量具,.,-,确认所有的操作者使用了相同的量具,.,-,改进目前的工具,.,2.,如何消除操作者变差,-,改进流程,.,-,确认所有的操作者使用了同样类型的测量工具,.,-,小组讨论操作者偏倚，测量方法,-,培训操