MSA培训材料568725

,测量系统分析,Measurement System Analysis,“测量” 的定义,赋值给具体事物，而这些数或数值能够表达实物各种属性特征的关系。(1963)given by C.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,制程操作,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假设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，为防止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TS16949 7.6.1 测量系统分析的要求，但凡操作方案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,操作,以下狀況才可使用：,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.只能说明製程是否正 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100.5, 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一般原因产生，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）,当被量测工程改变时，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,统计操作示意,Length product A,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，则如以下图所示：,Cp =,USL - LSL,6 sigma,Cpk =,min(USL-), ( - LSL),3 sigma,测量系统与过程能力,Gage R&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,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、同一特性屡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、同一特性屡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。ybax,x 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,测量系统因素的操作,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X bar-R操作图进行观测与分析,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）,测试本钱,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,】 (,Primary Standard)；,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,】 (,Secondary Standard)；,与,一次,标准,合起來通,称,為,厂家标准,，通常保存在公司校,验,部,门内,使用,由二次,标准,再,传递,者，,称为,【,作业标准,】(,Working Standard)；,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廉价,是以较低精度为代价,可利用外面的校正实验室补强,W. Edwards Deming（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操作,5)计算标准偏差 Sigma=Rbar/d2,6)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 BiasXbarXr,4)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局部零件,例如510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屡次(随机抽取),得出零件平均值Xibar,4)计算每个测量点的偏倚 Biasi=Xibar-Xir,5)划出Xir-Xibar线性相关图,计算线性斜率,线性,Y=b+aX X-基准值 Y-Bias a-斜率,a=Sum(xy)-Sum(x)*Sum(y)/n/Sum(x,2,)-Sum(x),2,/n,b=Sum(y/n)-a*Sum(x/n),线性=斜率,*过程变差,拟合优度,R,2,=Sum(xy)-Sum(x)Sum(y)/n,2,/Sum(x2)-Sum(x),2,/n*Sum(y,2,)-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）d2,d2 = 1.19,% GR&R = 100 X (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）,1,0.85,0.80,0.05,2,0.75,0.70,0.05,3,1.00,0.95,0.05,4,0.45,0.55,0.10,5,0.50,0.60,0.10,平均极差,R = 0.35 / 5 = 0.07,GR&R = 5.15 R / 1.19 = 5.15 X 0.07 / 1.19 = 0.303,製程變異（公差範圍）= 0.40,%,GR&R = 100 GR&R /,製程變異 = 100,X 0.303 / 0.40 = 75.5%,计量值(2)：均值与极差法,量具分析之平均与范围方法将误差分成重复性与再现性,计量值(2)：均值与极差法,EV：设备误差,AV：人员误差,PV：零件误差,TV：全部误差,R&R：重复性与再现性,RR = 100 (R&R) / TV,计量值(2)：均值与极差法,R&R均值和极差法(Xbar-法),1)采用多个评价者测量数个零件(一般5个零件以上),2)让评价者屡次测量每个零件(不知编号),纪录结果.,3)对数据进行重复性和再现性分析.,计量值(2)：均值与极差法,R&R均值和极差法(Xbar-法),重复性(Repeatability),-原理:评价者屡次测量同一物品的差距即重复性,实际上是设备的变异引起,-用多个人多个产品统计平均值代表性更高,EV=(Rbar)bar*K1 (K1=5.15/d2,是常数,),计量值(2)：均值与极差法,R&R,均值和极差法,(Xbar-,法,),再现性,(Reproducibility),-原理:每个评价者测量同一物品的差距即再现性,实际上是人的操作的变异引起,-用多个人多个产品统计平均值最大差距代表,-考虑消除再现性影响,AV=(Xbar)DIFF*K2,2,-EV,2,/nr,1/2,(K2=5.15/d2是常数),n=零件数; r=试验次数,R&R均值和极差法(Xbar-法),产品/制程变差,-原理:测量值的变化范围,-使用多人平均值的变化范围(去除测量者差异),PV=Rp*K3 (K3=5.15/d2是常数),总变差,TV=(GR&R),2,+PV,2,1/2,如已知过程变差,Sigma,也可,TV=5.15*Sigma,常用參數計算表,计量值(2)：均值与极差法,R&R,均值和极差法,(Xbar-,法,),EV%=(EV/TV)*100%,AV%=(AV/TV)*100%,%R&R=(R&R/TV)*100%,%PV=(PV/TV)*100%,注意:各因素占总变差的百分数和不等于100%,计量值(2)：均值与极差法,GR&R研究,1)在测量系统的稳定性缺乏或不知的情况下进行GR&R的研究是毫无意义的,2)样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围,3)评价者的测量是盲测,否则因为心理作用而使结果偏差,4)Xbar-R图需与计算前进行分析,A)R,图应受控,B)Xbar,图应有一半或更多落在操作限之外,.,计量值(2)：均值与极差法,如果再现性数据高于重复性- 原因可能是:,操作者尚未适当训练有关量具使用与读数,量具上之刻度模糊,需某种夹具帮助评价人提高使用量具的一致性,如果重复性数据高于再现性 - 原因可能是:,量具应保养,量具应重新设计以达成量测目的,量具固定位置应改善,存在过大的零件内变差,计量值(2)：均值与极差法,结果分析,结果应分析以判定量具是否可达成量测目的,允收准则,允收准则以,量测系统误差之公差百分比,来判定：,低于10可以接受之量测系统,10到30%考虑到应用的重要性，本钱,，维修费用等因素，可能可以,接受之量测系统,大于30%不可接受之量测系统,计量值(2)：均值与极差法,GR&R研究,数据分级数 1.41*(PV/R&R),5,可作为制程分析和改善用,计量值(3)：ANOVA法(方差分析法),需配合计算机软件使用,大量计算数据，依靠使用者知识来解释所算出的数据,比平均值与极差法（X-R）多了一项：,确定量具与人员间的交互作用,ANOVA:,Analysis of Variance (方差分析法),ANOVA法(方差分析法)可用来分析量测误差和测量系统分析中数据的其它变异源,方差分析中,变差可分为4个种类:零件、评价人、零件与评价人的交互作用，量具造成的重复误差。,ANOVA法的优点是:可以更精确地估计方差；可以从试验数据中别离更多的信息。(如零件与评价人的交互作用),计数型量具研究,计数型量具,仅将物品/制程的特性与指定限制值比较, 而结果仅有接受或拒收两种.,例如:一般的外观检查,对色,金属探测仪,针规,计数值量具(1)：小样法,将产品与量具比较可否接受或拒收,抽样20个产品,两位评估者,各量测两次,相同产品之四个量测结果判定应一致，否则量具判定不合格,计数值量具(1)：小样法,人員,評估者,A,評估者,B,產品 / 次數,第1次,第2次,第1次,第2次,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,G,NG,NG,G,G,NG,NG,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,NG,G,G,NG,NG,G,G,G,NG,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,NG,G,G,NG,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,NG,G,G,NG,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,G,计数型量具研究(大样法),1)在制程变化范围内等间隔选择8个待测物,2)每个待测物用量具测量20次,纪录每个待测物合格次数a,3)最小待测物的a=0,最大待测物的a=20,4)其它6个待测物的a介于1到19之间,如果不符,选取额外测量点.,5)计算各待测物的接收概率Pa,6)绘制Pa正态概率图,计算再现性R,计数型量具研究(大样法),Pa=(a+0.5)/m当a/m0.5, a,0,Pa=0.5当a/m=0.5,偏倚Bias=X,T,(Pa=0.5)-下限,再现性R=X,T,(Pa=0.995)-X,T,(Pa=0.005)/1.08,t=(31.1*Bias)/R 当t2.093时,偏倚明显偏离零,信号探测法,假设检验法,解析法,MSA-,第三版的基礎概念與差異,AIAG所頒佈的MSA第三版在2002年三月份公佈，並自三月一日起生效。MSA-第三版的變化相當大，不少的計算方法都已經改變，例如偏倚的計算和判定改變，線性的計算和判定改變，小樣法的計算和判定改變，增加了有關破壞型的MSA分析方法。增加了統計分析的一些手法，要應用統計的t檢定，卡方檢定，變異數分析，列聯表應用等。,THE END,谢谢观看,/,欢送下载,BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH,