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XXXX音响有限公司页次:24/24 名称:测量系统分析手册制定部门文控中心保管部门文控中心分类:品质手册登录NO:QM-004版本 生效日期15/08/2002A修订日期-制 作FACTURE检检查CHECK核 准AUTHORIZE谢意诚邹玉娣邹玉娣状态修订日期修订章节修订内容批准人生效日期备注A/0首次发行第一章 通用测量系统指南1.1引言目的和朮语1.1.1引言测量数据的使用比以前更频繁更广泛。例如是否调整制造过程现在普遍依据测量数据来决定。把测量数据或由它们计算出的一些统计量与这一过程的统计控制限值相比校如果比较结果表明这一过程在统计控制之外那么要做某种调整否则这一过程就允许运行而勿须调整。 测量数据的另外一个用途是确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系。例如人们可以推测一模制塑料的关键尺寸与浇注材料温度有关系。这种可能的关系可通过采用所谓回归分析的统计方法进行研究。即比较关键尺寸的测量结果与浇注材料温度的测量结果。 探索象这类关系的研究是戴明博士称为以分析的方法研究的一些实例。通常分析研究是增加对于有关影响过程的各种原因的系统的知识。各种分析研究是测量数据的最重要应用之一因为这些分析研究最终导致更好地理解各种过程。 应用以数据为基础的方法的益处很大程度上决定于所用测量数据的质量。如果测量数据质量低则这种方法的益处很可能低类似地如果测量数据质量高这一方法的益处也很可能高。为了确保应用测量数据所得到的益处大于获得它们所花的费用就必须把注意力集中在数据的质量上。1.1.1.1测量数据的质量 测量数据质量与稳定条件下运行的某一测量系统得到的多次测量结果的统计特性有关。 例如假定用在稳定条件下运行的某测量系统得到某一特性的多次测量结果。如果这些测量数据与这一特性的标准值都很“接近”那么可以说这些测量数据的质量“高”类似地如果一些或全部测量结果“远离”标准值那么可以说这些数据的质量“低”。 表征数据质量最通用的统计特性是偏倚和方差。所谓偏倚的特性是指数据相对标准值的位置而所谓方差的特性是指数据的分布但是其它的统计特性如错误分类率在某些情况下也是恰当的。 低质量数据最普通的原因之一是数据变差太大。例如测量某容器内的流体的容积使用的测量系统可能对它周围的环境温度敏感在这种情况下数据的变差可能由于其体积的变化或周围温度的变化使得解释这些数据更困难。因此这一测量系统是不太合乎需要的。 一组测量的变差大多是由于测量系统和它的环境之间的交互作用产生太大的变差那么数据的质量会很低以致这些数据是无用的。例如一个具有大量变差的测量系统用来分析一个制造过程可能是不恰当的因为这一测量系统的变差可能会掩盖制造过程中的变差。 管理一个测量系统的许多工作是监视和控制变差。这就是说在这些事情中应着重于环境对测量系统的影响以获得高质量的数据。 绝大部分变差是不希望有的但也有一些重要的例外。例如这一变差是由于被测量特性的小变化而引起的一般情况下这一变差被认为是有用的。一个测量系统对这种变化越灵敏这个系统越是良好。因为这一系统是一个较敏感的测量系统。 如果数据的质量是不可接受的则必须改进通常是通过改进测量系统来完成而不是改进数据本身。 1.1.1.2测量过程 在本手册中朮语“测量”定义为“赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系”。赋值过程定义为测量过程而赋予的值定义测量值。从这些定义得出应将一种测量过程看成一个制造过程它产生数字（数据）作为输出。这样看待测量系统是有用的。因为它允许我们接受那些早已表明它们在统计控制领域用途的所有概念原理和工具。1.1.2目的本手册的目的是介绍选择各种方法来评定测量系统质量的指南。尽管这些指南足以通用于任何测量系统但它们主要用于工业界的测量系统。本手册不打算作为所有测量系统分析的概要它主要的焦点是对每个零件能重复读数的测量系统。许多分析对于其它形式的测量系统也是很有用的并且该手册的确包含了参考意见和建议。尽管如此如果你有这样的系统还是建议你从适宜的统计资源中寻求帮助。1.1.3朮语 量具:任何用来获得测量结果的装置经常用来特指用在车间的装置包括用来测量合格/不合格的装置。 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。1.2测量系统的统计特性 理想的测量系统在每次使用时应只产生“正确”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统应具有零方差零偏倚和对所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。 遗憾的是具有这样理想的统计特性的测量系统几乎不存在因此过程管理者必须采用具有不太理想的统计特性的测量系统。 一个测量系统的质量经常仅仅用其测量数据的统计特性来确定。其它特性如成本使用的容易程度等对一个测量系统总体理想性的贡献也很重要。但是确定一个系统质量的正是其测得的数据的统计特性。 应认识到在某一用途中最重要的统计特性在另一种用途中不一定是最重要的特性。例如对一个坐标测量机（CMM）的一些应用最重要的统计特性是“小”的偏倚和方差。一个具有这些特性的CMM将产生与证明过的标准值“很近”的测量结果该标准值能追溯到国家标准和技朮局（NIST）。从这样一台仪器所得到的数据对分析一个制造过程可能是十分有用的。 但是不管其偏倚和方差可能如此“小”在某些常用条件下同一台CMM机由于其错误分类比率太高而不能在好产品和坏产品间做可接受的分辨工作。因此在那些常用条件下可接受的。 管理阶层有责任识别对数据最终使用最重要的统计特性。管理阶层也有责任确保用那些特性作为选择一个测量系统的基础。为了完成这些需要有关统计特性可操作的定义以及测量它们的可接受的方法。 尽管每一个测量系统可能需要有不同的统计特性但有一些特性是所有测量系统必须共有的它们包括 1）测量系统必须处于统计控制中这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性在第二章的第1节和第2节进行更详细的讨论 2）测量系统的变异必须比制造过程的变异小 3）变异应小于公差带 4）测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者一般来说测量精度是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一 5）测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。若真的如此则测量系统最大的（最坏）变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。1.3标准1.3.1背景 国家标准和技朮局（NIST）在美国是主要的标准机构。作为美国商务部的一部分NIST起着储备大多数国家理化测量标准的作用。以前称为国家标准局（NBS）的NIST协调与其它国家的测量标准并编写和分发测量及标定程序。 NIST的主要服务之一是把测量从它的标准传递到其它测量系统。用来传递测量的程序称为“校准“程序。其旨意是使其它测量系统与NIST产生的测量结果相一致。传递过程通常包括一个传递等级体系。其中的每一等级依赖于自己的标准系统。 在整个等级制中最高级标准为国家标准这个国家标准通常为NIST所拥有但是在某些情况下可能由象Los Alamos科学试验室这样的某其它机构代表NIST掌握。测量结果从国家标准传递到下一级标准称之为第一级标准。 为使第一级标准是合法的测量结果必须由NIST或一个经认可的替代机构仅用现行最隹的校准程序传递到第一级标准。 一旦建立了第一级标准任何机构如私人公司科研机构或政府机构无论什么目的都可从NIST得到它。第一级标准用来直接连接拥有第一级标准的机构的NIST的国家标准。 某些情况下第一级标准常用来校准其它测量系统。但是通常第一级标准对日常使用来说太昂贵且易损坏。取而代之测量结果从第一级标准传递到另一级标准称之为第二级标准。这种传递可由任何能利用第一级标准的机构完成。但是为使第二级标准可溯源传递必须用恰当的校准程序进行。第一级标准和第二级标准经常为私人公司同时拥有因此它们有时也被称为公司标准公司标准通常只由公司的计量部门而不是公司的生产部门保持和使用。测量结果也可以从第二级标准传递到另一级称为工作标准的标准。工作标准通常用来校准在生产设备中建立的测量系统工作标准也称为生产标准并经常由生产人员而不是计量部门保持。通过应用连接标准等级体系的适当校准程序可返连到NIST的测量标准称为可溯源至NIST。追溯性的另外一个定义为国防部使用的“通过一个不间断的比较链把单个测量结果与国家标准或国家接受的测量系统相联系的能力“。一般来说越是远离国家标准的标准该标准就越是耐环境的变化因此保持它也就越便宜和容易。但是这些优点通常是以较低精度为代价得到的。一个机构没有自己的计量部门时就可以选择利用外面机构的设备这种机构称为“校准试验室“。1.3.2标准的使用 一般地不使用可溯源标准来确定一套测量系统的精度是困难的。对于完成破坏性测量的测量系统尤其困难。对于许多非破坏性的测量系统也是困难的。幸运的是对于某些系统精度不象重复性那样重要。但是对于那些精度是重要的系统使用可溯源标准经常是正确保证测量系统在它预期使用中有足够精度的唯一方法。 可溯源标准的使用特别有助于减少某些生产者和客户之间的测量结果不一致时而产生的矛盾。1.4通用指南 评定一个测量系统的第一步是验证该系统一直在测量正确的变量。如果一直在测量错误的变量那么无论该测量系统多么准确或精密都将是徒劳无益的。 评定一个测量系统的第二步是确定该测量系统必须具有什么样可接受的统计特性。为了作出上述确定知道怎么使用数据是重要的。不了解这一点是不能够确定恰当的统计特性的在已经确定统计特性之后必须评定该测量系统实际上是否具有这一特性。 测量系统的评定通常分为两个阶段称为第一阶段和第二阶段。在第一阶段我们要明白该测量过程并确定该测量系统能否满足我们的需要。第一阶段试验有两个目的第一个目的是确定该测量系统是否具有所需要的统计特性。这类试验应在这个机构实际使用该测量系统之前进行。如果试验表明该测量系统具有合适的特性那么该系统被称为在预期的使用中具有可接受的质量并且该系统能够被这个机构所使用。另一方面如果显示测量系统不具备正确的特性则这个机构不应使用它。一般地可能需要几个单独的试验来确定一个测量系统是否可接受。 第一阶段试验的第二个目是发现哪种环境因素对测量系统有显著影响。列如一个第一阶段的试验不可能包括几个不同水平的环境因素。环境温度是这些因素之一。如果第一阶段试验表明环境温度对测量的质量影响那么该机构可能选择在大气可控制的环境下操作该测量系统另一方面如果试验表明周围环境温度没有明显的影响那么该测量系统可放心地在车间里使用。 第二阶段试验的目的的是验证一个测量系统一旦被认为是可行的应持续具有恰当的统计特性常见的被称为“量具R和R”的这种研究是第二阶段试验的一种形式。第二阶段试验通常作为该机构正常校准程序维护程序和计量程序的一部分日常工作来完成但是也可以相互独立地完成试验通常在该机构中完成。 试验程序应完全文件化。文件应包括示例选择待测项目和试验程序应用环境的规范。典型地这些规范应是采用试验统计设计的形式。如何收集记录分析数据的详细说明关键朮语和概念可操作的定义如果程序需要使用特殊标准列如从NIST得到的那些标准那么该试验文件应包括这些标准的储存维护和使有的说明。 评定的时间进行评定的机构职责对评定结果应的方式及责任由该机构管理部们确授权。 1.5选择/控制试验程序“只要理解并遵守限制则任何技朮都可能是有用的。”有许多适当的方法可用于评定测量系统。选择使用哪种方法取决于许多因素其中许多因素必须针对被评定的每个测量系统一件一件地确定。在某些情况下为确定一个方法对一个特殊的测量系统是否合适需要预先试验。这种预先试验应是上节讨论的第一阶段试验的整个部分。当选择或制定一个评定方法时一般应考虑的问题包括1）试验中是否应使用诸如那些可溯源至NIST的标准如果是什么等级的标准是合适的标准经常是评定测量系统的准确度所必须的。如果不使用标准仍能评定该测量系统的变异性但不大可能按合理的可信性评定该系统的准确度。缺乏这样的可信性可能是一个问题例如试图解决生产测量系统和客户测量系统之间明显的差别就是如此2）对于第二阶段正在进行的试验应考虑使用盲测。盲测是指在实际测量环境下在操作者事先不知正在对该测量系统进行评定的条件下获得的测量结果通过适当的管理根据盲测得到的试验结果通常不受众所周知的霍桑效应干扰3）试验成本4）试验所需要的时间5）任何其定义没有被普遍接受的朮语应作出可操作的定义。这些朮语如准确度精密度重复性和再现性等。6)是否由这个测量系统取得的测量结果要与另外一个测量系统得到的测量结果对比?如果对比,应考虑使用依赖诸如上面第一步讨论的标准试验方法.如果不用标准,仍有可能确定两个测量系统是否可以同时正常工作.然而,如果两个系统一起工作不正常,那么不用标准,就不可能确定哪个系统需要改进;7)第二阶段试验应每隔多久进行一次?这个问题应由单个测量系统的统计特性及其对该设备影响和使用该设备进行生产的客户来决定,事实上该生产过程由于一个测量系统没有正常工作而未受监控;除了这些一般性的问题外,其它正在试验的特殊测量系统的特殊问题也可能重要,发现对特殊测量系统重要的具体问题是第一阶段试验的两个目的之一.第二章 评定测量系统的程序2.1 引言本章中介绍的程序广泛用于整个汽车工业以评价用于生产环境中的测量系统特别是这些程序用于评定下列统计特性:重复性再现性偏倚稳定性以及线性。总体说来,这些程序有时被称为“量具R和R”程序。这是因为它们常常只是用来评定再现性和重复性这两项统计特性。通常这些方法便于在生产环境中使用而且虽然他们是统计学方法但非统计学领域的人同样可以使用。但应指出由于试验方式的原因该程序用于评价另具和操作者的最佳能力好于评价实际使用中的整个测量系统的统计性。这种情况会发生例如为获得试验测量结果就要比生产中正常使用该测量系统更仔细。通常这种情况不会是一个问题可是如果出现问题那么就应采用其它方法或者应改进这里介绍的程序。在某些情况下唯一需要的改进也许是采用标准的盲测即试验中使用测量系统的方式就象实际正常使用期间一样。这种方式获得的数据就可以用来分析以评价整个测量系统的再现性和重复性。但是通常评价整个测量系统需要的改进可能是相当复杂的只应由对统计理论及实践相当精通的人来进行。本节介绍的程序可解决许多问题但不可能覆盖所有的实际问题。因为这些程序集中重复性再现性偏倚稳定性和线性这些统计特性上所以它们对第2阶段中进行的大多数试验及第1阶段中进行的部分试验可能是合理的选择方法。但是通常由于这些方法不允许用来研究其它要素的影响如温度及光线等对测量系统变差的影响也许需要其它统计方法完成第1阶段试验用于第1阶段试验的可接受的统计方法很容易在常用的统计文献中查到。2.1.1测量有关的问题 在评价一个测量系统时需要确定三个基本问题。首先,这种测量系统有足够的分辨力吗?其次,这种测量系统在一定时间内是否在系统上保持一致?笫三,这些统计性能在预期范围内是否一致,并且用于过程分析或控制是否可接受? 对这些问题的确定同过程变差联系起来是很有意义的.长期存在的把测量误差只作为公差范围百分率来报告的传统,是不能面临未来重点在于持续过程改进的市场所挑战.2.1.2测量系统变差的类型 经常假定测量是准确的,而且分析及结论也常常基于这种假设.一个人也许没有意识到测量系统中存在着影响单次测量结果的变差,它进而以影响基于这些数据的结论.测量系统误差可以分为成五种类型:偏倚,重复性,再现性,稳定性以及线性. 测量系统研究的目的之一是获得测量系统与环境交互作用时,系统有关测量变差量和类型的信息.这个信息是有价值的,因为对于一般的生产过程,确认重复性和校准偏倚,以及为它们确定合理的极限,比提供具有非常高重复性的、特别准确的量具更实际.应用这种研究可提供:1) 接受新测量设备与另一种的比较;2) 一种测量设备与另一种的比较;3) 评价怀疑有缺陷的量具的的根据;4) 维修前后测量设备的比较;5) 计算过程变差,以及生产过程的可接受性水平;6) 作出量具特性曲线(GPC)的必要信息.GPC指示接受某一真值零件的概率.下列定义帮助描述与测量系统有关的误差或变差类型,以便在其后的讨论中清楚地理解各个朮语,每种定义都给出了一个意图,它以图形显示各个术语的意思.a)偏倚 是测量结果的观测平均值与基准值的差值.基准值,也称为可接受基准值或标准值,是充当测量值的一个一致认可的基准,一个基准值可以通过采用更高级别的测量设备(例如,计量实验室或全尺寸检验设备)进行多次测量,取其平均值来确定. 偏倚常被称为”准确度”.因为”accu-racy”在字面上有许多意思,用它替代”偏倚”是不可取的.b)重复性 重复性是由一个评价人,采用一种测量仪器.,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差.c)再现性 再现性是由不同的评价人,采用相同的测量仪器,测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差.d)稳定性 稳定性(或飘移),是测量系统在持续时间内同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差.e)线性 线性是在量具预期的工作范围,偏倚值的差值.2.2测量系统的分析对测量系统进行分析的目的应是为了更好地了解变差的来源,这些来源可以影响系统生产的结果.这种了解,可使我们能定量表示和传递特定的测量系统的局限性(见1.2).象每个过程一样,对用于来描述测量系统变差的分布可以赋予下列特性:1) 位置 稳定性; 偏倚; 线性.2) 宽度或范围 重复性; 再现性.除了讨论这些特性外,本节还将分析测量系统的分辨力及如何定量表示零件内变差对整个测量系统变差的影响.尽管可采用数值技术来确定测量系统的变差,但每个分析还应包括图形技术的应用,在对特定的测量系统分析中,最有效的统计工具取决于预期的变差主要来源.但在对范围宽的各测量系统进行分析时,还是有许多适用的技术.本节将讨论这些技术以及包含在笫四节的执行指南.这些技术的最主要假设是被测零件或特性不受测量改变或破坏.2.2.1测量系统的分辨力 选择或分析测量系统时我们关心的是测量系统的分辨能力即测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化能力-也称为分辨率。由于经济及物理上的限制测量系统将不能识别基本过程分布中所有零件具有独立的或不同的被测特性。被测特性将根据测量值来分为不同的数据组。在同一数据分级中的所有零件对于被测特性来说具有同一数值。如果测量系统没有足够的分辨力它可能不是识别过程变差或定量表示单个零件特性值的合适系统。如果情况是这样应使用更好的测量技朮。如果不能测定出过程的变差这种分辨力用于分析是不可接受的如果不能测定出特殊原因的变差它用于控制也是不可接受的。不可接受的分辨力可能会在极差图中出现。包括从相同数据中得出的两组控制图。不适合的分辨力可通过极差图最好地显示出来。尤其是当极差图显示可能只有一二或三个极差值在控制限值内时这种测量正是在分辨力不足情况下进行的。如果极差图显示可能4个极差值在控制限值内超过四分之一以上的极差为零则该测量也正是在分辨力不足情况下进行的。 当然这一问题可以纠正通过提高测量分辨率来改变测出子组内变差的能力。如果相对于过程变差可视分辨率较小测量系统将具有足够的分辨率。因此为得到足够分辨率建议可视分辨率最多是总过程的6（标准偏差）的十分之一而不是传统的规则即可视分辨率最多为公差范围的十分之一。2.2.2稳定性 研究与测量系统相关的稳定性问题时尤其重要的是区分两个稳定性。一个是一般讲的测量系统的稳定性即对于其给定零件或标准零件随时间变化系统偏倚中的总变差量另一个是统计稳定性这是一个更常用的朮语不仅仅应用于稳定性而且应用于重复性偏倚一般过程等。就是说重要的是认识到可能有两个测量系统测量同一标准零件两者都显示统计稳定性然而一个系统的偏倚随时间变化可能明显高于另一个。从统计角度来讲他们是“同样”地稳定。从传统的测量仪器稳定性来讲随时间变化具有较大偏倚变化的系统被认为没有较低偏倚变化的系统稳定。虽然用数量来表示这些总的偏倚变化相当简单但直到能证明这两种测量系统都达到统计稳定性才这样做其原因在下列几段中讨论。过程（或系统）统计稳定性结合专业知识允许我们预测将来的过程性能。如果不了解一个测量过程控制状态的数据则只有用重复性再现性等的数字来描述研究中可得到的数据。这些数字对于将来的性能没有任何意义。在不知测量系统的稳定状态时评价该测量系统的重复性再现性可能弊大于利。如果分析的结果是要采取措施则最后结果可能是测量系统的变差由于干预不当而增加。然而诸如以上作为第1阶段试验所述的那些情况就出现了不可能评定测量系统在各种条件下的统计稳定性时必须对测量系统的可适用性做出决定。这种情况应视为满足预先确定的可操作性规定的方式来帮助决定。这一结果不能用于预测测量系统的将来性能。当谈到测量系统统计稳定性时讨论的主要问题常常是系统处于稳定的时间长度。如“短期稳定性”及“长期稳定性”这样的朮语有时被指明作为测量系统分析方法的假设。尽管在分析任何过程的统计稳定性时时间是重要因素但更重要的因素是在稳定性分析期间内系统外部的条件。因此没有专业知识不可能确定用于稳定性分析的时间表。如果测量系统在预热期间漂移通过采用控制限评价为统计不稳定则该系统在预热期间是统计不稳定的。同样地随着温度的改变而波动的系统在温度变化期间可能不是统计稳定的。测量系统的损耗（损耗率取决于零件设计及损耗特性）可能需要数月时间才表现出统计不稳定性。因腐蚀而产生变化的测量系统不使用期间可能改变但一经清洗及正常使用可能是统计稳定的。 应努力使测量系统对所有产生统计不稳定性的条件不敏感但有时是不可能和/或不经济的。当评价测量系统的统计稳定性时必须考虑到系统使用寿命期间会遇到的预期环境用户零件及方法。对每一个测量系统所有可能的环境条件可能更换的零件等都进行检查是不合理的所以很重要的是评价测量系统统计稳定性之前决定并优先考虑哪种因素可影响测量系统并把研究中高度优先因素包括进去。过程改进工具如因果图过程流程图和过程模型在确定这些因素中是有用的。通过使用控制图来确定统计稳定性。控制图可提供方法来分离影响所有测量结果的原因产生的变差（普通原因变差）和特殊条件产生的变差（特殊原因变差）。控制图法可在质量与统计过程控制（SPC）一书中找到。需要指出的是使用控制图时我们不仅必须注意落在控制限以外的点还应注意其他特殊原因信号如趋势和中心线附近的点。在许多SPC出版物中有检测这些信号的指南。这些信号的出现及控制限外一点或多点都表明“失控”或不稳定状态。研究测量系统稳定性的一个方法是按常规画出基准件重复读数的平均值和极差。从这种分析中可以确定例如失控信号是需要校准测量系统的标志。没有失控信号的校准很可能增加测量系统读数的变差。还有可能由于基准件变脏而出现失控信号。无论哪种情况包含在控制信号内的信息的解释取决于对过程的了解。用于测量系统控制图的样本容量及抽样频率的确定也应依赖于测量系统的了解。主要考虑的还是使用过程中测量系统所有的外部条件。例如如果确信用户在使用系统之前提供足够的预热时间则应预热后才进行抽样。例如如果花费10分钟测定基准或基准件在测量中包含液体滴定的情况下则合理的样本容量可以是1。设计测量系统控制图时必须谨慎以确保基准或参考基准值抽样时间不给最后结果带来偏倚。例如抽样只在早晨校准后进行可能不代表测量系统所暴露的所有一般条件。在任一控制图下由于样本容量及抽样频率中的问题而可能出现失控的信号所以仔细计划控制图技朮很重要。关于控制图设计的更多信息可在有关SPC出版物中找到。没有必要计算测量系统稳定性数值。系统的改进有时用指数来度量但有了控制图系统的改进可在图上看出来。改进的一种形式可能是从过程中排除特殊原因从而形成稳定的测量过程。进一步的改进可视为变窄了控制极限表明已经缩减了系统变差的一般原因。对统计过程控制的理论的学习及实践将提高使用者对控制图的理解。2.2.3偏倚 为了在过程范围内指定的位置确定测量系统的偏倚,得到一个零件可接受的基准值是必要的.通常可在工具室或全尺寸检验设备上完成.基准值从这些读数中获得,然后这些读数要与量具R&R研究中的评价人和观察平均值进行比较. 如果不可能按这种方法对所有样件进行测量,可采用下列替代的方法:1) 在工具或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量;2) 让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少10次;3) 计算读数的平均值.基准值与平均值之间的差值表示测量系统的偏倚(见线性一节)如果需要一个指数,把偏倚乘以100再除以过程变差(或容差),就把偏倚转化为过程变差(或容差)的百分比.如果偏倚相对比较大查看这些可能的原因.1) 基准的误差;2) 磨损的零件;3) 制造的仪器尺寸不对;4) 仪器测量代表性的特性;5) 仪器没有正确校准;6) 评价人员使用仪器不正确.2.2.4重复性 测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致的.由于仪器自身以及零件在仪器中位置变化的测量变差是重复性误差的两个一般原因.由于子组重复测量的极差代表了这两种变差,极差图将显示测量过程的一致性.如果极差图失控,通常测量过程的一致性有问题.应调查识别为失控的点的的一致性的原因加以纠正.唯一例外的是前面讨论的当测量系统分辨率不足出现的情况.2.2.5再现性 测量过程的再现性表明评价人的变异性是一致的.考虑评价人变异性的一种方法是认为变异性代表每位评价人造成的递增偏倚.如果这种偏倚或评价人的变异性真正存在,每位评价人的所有平均值将不同,这可以通过比较评价人对每个零件的平均值,在均值控制图上看出.2.2.6零件间变差 在均值控图中可看出零件间的变差.对每一位评价人来说,子组平均值反映出零件间的变异。由于零件平圴值的控制限以重复性误差为基础而不是零件的变差所以许多子组的平均值的在限值以外。如果没有一个组平均值在这些限值之外则零件间变差隐蔽在重复性中测量变差支配着过程变差如果这些零件用来代表过程变差则此测量系统用于分析过程是不可接受的。 相反的如果越多的平均值落在限值之外并且评价人一致同意哪些零件与总平均值不相同则该测量越有用。如果大数零件平均值落在限值外且评价人一致同意哪些零件平均值落在控制限值之外那么一般认为测量系统是适当的。因此图表明测量零件的相对能力。在某些情况下这种评价足够用来确定测量系统是否合适。 一旦测量过程是一致的（极差图受控）而且可检测出零件间变差（均值图的大部分点在控制限值外）那么可确定测量系统占过程变差的百分之比。测量系统标准差()估计为m=(+)式中e为量具标准偏差, o为评价人标准偏差.零件间标准偏差可由测量系统研究的数据或独立的过程能力研究确定.如果采用测量系统研究,则零件标准偏差p的估计是通过确定每一零件平均值然所找出样品平均值极差(Rp)。零件间标准偏差(p)估计为(/)。零件间变差（假定5个零件）将为5.15(/)或2.08 Rp ,代表正态分布的99%测量结果。与测量系统的再性与重复性相关的过程变差百分比一般称为%R&R ,由(/)100来估计式中为总过程变差标准偏差.通过测量研究算得出的称为研究变差标准偏差,由=()计算得出.如果由独立的过程能力研究决定,那么过程标准偏差自身也将用来确定%R&R.也可由过程能力研究确定为: =()如果数据分级数量少于2个,测量系统用于控制过程没有任何意义.它全是干扰,不能说一个零件不同于另一个.如果数据数量为2个,这样数据可分为高和低两组,这与计数型数据等同.对于过程分析来说,数据分级数必须为5个,最好更多,这样测量系统才是可接受性的.因此,容差百分率,过程百分率,数据分级数是估计测量系统可接受性的不同量度.2.2.7线性在测量仪器的工作范围内选择一些零件可确定线性.这些被选零件的偏倚由基准值与测量观察平均值之间的差值确定。最佳拟合偏倚平均值与基准值的斜率乘以零件的过程变差（或容差）是代表量具线性的指数。为把量具线性转换成过成过程变差（或容差）的百分率可将线性乘以100然后除以过程变差（或容差）。至于稳定性建议分析技朮可采用图形即带最佳拟合直线的散点图。正如在偏倚研究中一样零件的基准值可由工具室或全尺检验设备确定。在操作范围内选取的那些零件由一个或多个评价人测量确定每一零件的观察平均值基准值与观察平均值之间的差值为偏倚要确定各个被选零件的偏倚。线性图就是在整个工作范围内的这些偏倚与基准值之间描绘的。如果线性图显示可用一根直线表示这些标绘点则偏倚与基准值之间的最佳线性回归直线表示这两个参数的之间的线性。线性回归直线的拟合度()确定偏倚与基准值是否有良好的线性关系。系统的线性及线性百分率由回归线斜率及零件过程变差（或容差）计算得出。如果回归线有很好的线性拟合那么可以评价线性幅度及线性百分率来确定线性是否是可接受的如果回归线没有很好的线性拟合那么可能偏倚平均值与基准值有非线性关性。这需要进一步分析以判定测量系统的线性是否可接受。如果测量系统为非线性查找这些可能原因1） 在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准2） 最小或最大值校准量具的误差3） 磨损的仪器4） 仪器固有的设计特性。2.3测量系统研究的准备就如在任何研究或分析中一样实施测量系统研究之前应进行充分的计划和准备。实施研究之前的典形准备如下1)先计划将要使用的方法。例如通过利用工程决策直观观察或量具研究决定是否评价人在校准或者使用仪器中产生影响。有些测量系统的再现性影响可以忽略例如按按钮打印出一个数字2)评价人的数量样品数量及重复读数次数应预先确定。在此选择中应考虑的因素如下（a） 尺寸的关键性-关键尺寸需要更多的零件和/或试验。原因是量具研究评价所需要的置信度（b） 零件结构-大或重的零件可规定较少样品和较多试验。3)由于其目的是评价整个测量系统评价人的选择应从日常操作该仪器的人中挑选。4)样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围。有时每一天取一个样本持续若干天。这样做是有必要的因为分析中这些零件被认为生产过程中产品变差的全部范围。由于每一零件被测量若干次必须对每一零件编号以便于识别5)仪器的分辨力应允许至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一。例如如果特性的变差为0.001仪器应能读取0.0001的变化6)确定测量方法（即评价人和仪器）在按照规定的测量步骤测量特征呎寸。 进行研究的方式十分重要。本手册所介绍的所有分析都假定各次读数的统计独立性。为最大限度减少误导结果的可能性应采取下列步骤: 1) 测量应按照随机顺序以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变化将随机分布。评价人不应知道正在检查零件的编号以避免可能的偏倚。但是进行研究的人应知道正在检查哪一零件并相应记下数据即评价人A零件1第一次试验评价B零件4第二次试等2) 在设备读数中读数应估计到可得到的最接近的数字。如果可能读数据应至最小刻度的一半。例如如果最小刻度为0.0001则每个读数据的估计应圆整为0.000053) 研究工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行4) 每一位评价人采用相同方法-包括所有步骤-来获得读数。2.4计量型测量系统研究指南2.4.1引言 本节包括第二节描述的测量系统技朮用的实施指南建议回顾第二节的内容以保证正确应用这些指南。2.4.2确定稳定性用指南确定稳定性用指南包括以下内容1)获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值。如果不能得到则选择一个落在产品测量中程数的产品零件并指定它作为标准样本进行稳定性分析。对追踪测量系统的稳定性不需要一个已知基准值可能需要具备预期测量的最低最高及中程数的标准样本。建议对各样本单独测量并作控制图。 2）定期测量基准样品3至5次。样本容量和频率应基于对测量系统的了解。因素包括要求多次长时间重新校准或维修测量系统使用的频率以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表测量系统使用的情况。这些还包括预热环境或其它在一天可能变化的因素 3）在&R或&s控制图中标绘数据 4）确定每个曲线的控制限并按标准曲线图判断失控或不稳定状态 5）计算测量结果的标准偏差并与测量过程偏差相比较确定测量系统的重复性是否适于应用 注也许需要试验设计和其它分析解决问题的技朮以确定测量系统缺泛稳定性的主要原因。2.4.3确定偏倚用指南a) 独立样本法1) 获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值.如果不能得到,则选择一个落在产品测量中程数的产品零件,并指定它作为标准样本进行偏倚分析.在工具间测量该零件10次,并计算这10次读数的平均值.把这个平均值作为“基准值”;可能需要具备预测量的最低值,最高值及中程数的标准样本.每个样本都要求单独分析.2) 让一位评价人以通常的方法测量该零件10次;3) 计算这10次读数的平均值;4) 通过该平均值减去基准值来计算偏倚:偏倚=观测平均值-基准值过程变差=6极差 偏倚偏倚%= 过程变差b)图表法 如果用R图表测量稳定性,这些数据也可用来评价偏倚.1)获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值.如果不能得到则选择一个落在产品测量中程的产品零件,并指定它作为标准样本进行偏倚分析;在工具间测量零件10次,并计算这10次读数的平均值.把这个平均值作为“基准值”.2)从表中计算值;3)通过减去基准值来计算偏倚: 偏倚=-参考值 过程变差=6极差 偏倚偏倚%= 过程变差c)分析 如果偏倚较大查找以下可能的原因1） 标准或基准值误差检验校准程序2） 仪器磨损。主要表现在稳定性分析上应制定维护或重新修理的计划3） 制造的仪器尺寸不对4） 仪器测量了错误的特性5） 仪器校准不正确。复查校准方法6） 评价人操作设备不当。复查检验说明书;7） 仪器修正计算不正确。2.4.4确定重复性和再现性用指南 计量型量具的分析可以运用多种不同的技朮。本节讨论三种可接受的方法。它们是极差法均值和极差法（包括控制图法）和方差分析法。除极差法外这些方法的分析数据设计都非常相似。正如介绍所有方法在他们的分析中都忽略了零件内变差（例如圆度锥度平面度等）。 但是量具分析流程图除了不能用于极差法外可以很容易地运用在零件内变差的识别和统计分析上。但是这样做很不便于数据收集过程。 相应地要定量表示“纯”测量仪器变差本节所述任何技朮中使用的所有过程零件都能在量具研究之前被抽样来找出试件内部的最大变差。如果零件内最大变差对被测特性不可忽略（要求对过程了解）应在零件上作标记（使用非特殊形式即在零件的任意的位置上标记）以指示要测量出全部读数的点/线/面位置。实质上这从量具重复性数据变差否则必须意识到量具重复性变差中将至少包括一些零件内变差。 但是,要再次强调整个测量系统不仅包括量具本身及其相关的精度重复性等而且还包括被检零件的变差就是说除非有某特殊合理的目的需要这么做一般避免从分析中排除零件内变差因为这个变差会影响零件的配合及功能。怎样处理零件内变差必须基于对零件使用目的和测量目的的适当了解。 还有采用恰当的统计方法（但是有些不方便）来特别地识别整个测量变差中零件内变差分量最后本节中描述所有方法都以前面讨认的统计稳定性为先决条件。 要讨论的第一个量具研究方法是极差法。 a)极差法 极差法是一种改进的计量型量具研究方法它可迅速提供一个测量变异性的近似值。这种方法只提供整个测量系统的总体情形不将变异性分解成重复性和再现性。 典型的极差法使用两名评价人和五个零件进行分析.在这个分析中,每个评价人测量每个零件一次,每个零件的极差是评价人A获得的测量结果与评价人B获得的测量结果的绝对值.可以得到这些极差之和并计算出平均极差().总测量变差可通过平均极差乘以5.15/d得到.b)均值和极差法 均值和极差法(&R)是一种提供测量系统重复性和再现性估计的数据方法.不象极差法,它允许把测量系统分解成两部份,重复性和再现性,而不是它们的交互作用.方差图法能用来确定这种量具与评价人间的交互作用.但是,均值和极差法与方差法两者都可提供有关测量系统或量具误差的信息. 例如,如果重复性比再现性大,原因可能是:1) 仪器需要维护;2) 量具应重新设计来提高刚度;3) 夹紧和检验点需要改进;4) 存在过大的零件内变差. 如果再现性比重复性大,那么可能的原因有:1) 评价人需要的培训如何使用量具仪器和读数;2) 量具刻度盘上的刻度不清楚;3) 需要某种夹具帮助评价人提高使用量具的一致性. 当不具备计算器时建议使用&R法,否则可以反方差分析法编进计算器程序中. c)方差分析法（ANOVA） 方差分析法（ANOVA）是一种标准的统计技朮可用来分析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亘作用量具造成的重复误差。 与均值和极差相比较ANOVA法的优点它适用于任何试验调试可以更精确地估计方差可以从试验数据中分离更多的信息(例如零件和评价人之间的交亘作用)。缺点是数值计算需要一台计算器并要求用户有一定的知识来解释结果。如果有一台计算器可以使用则特别建议采用下面描述的ANOVA法。随机化及统计独立性 在ANOVA法中数据的采集方法是很重要的。如果数据不是以随机方式采集的。会产生偏倚值。能够保证对（n）零件(k)评价人,（r）次试验的平蘅设计的一个简单方式就是通过随机化。一种普通的随机化方法是在纸上写下A1代表第一位评价人对第一个零件的测量。这样写到An代表第一位评价人对第n个试件的测量。对下一位评价人执行同样的程序直到第k位评价人。同样可以使用符号B1,C1表示第2第3位评价人对第一个零件的测量。当所有的nk组合都写下一。这些纸可以放入一个容器内。当所有的nk组合被后把它们放回容器中然后重复执行上朮程序。总共需要重复r次确定每次重复试验的顺序。一个更好的办法是使用一个随机数据表。 通常应全力确保分析中的统计独立性。使用PDCA循环分析应先全面规划然后按照规定实施。确定线性用指南 可使用下列指南来确定线性1)选择5个零件由于过程变差这些零件的测量值要覆盖量具工作范围2)用全尺寸检验设备测量了每个零件以便确定其基准值和确认包含了被检量具的工作范围3)让通常情况下使用该量具的操作人之一用该量具每个零件12次4)计算每个零件平均值和偏倚平均值-零件偏倚平均值是通过从零件基准值中减去零件平均值计算出来的5)画出偏倚平均值和基准值6)使用以下方程计算最佳拟合这些点的回归直线和直线的拟合优度（） y=a+bx式中:X=基准值 y=偏倚平均值 a=斜率 xy-( xa= b= -a( )x2- xy- X 2拟合优度= R2 = x2- y2- 2 线性 =斜率X过程变差%线性=100 线性/过程变差2.5量具特性曲线描绘量具特性曲线（GPC）的目的是有来确定接受还是拒收某基准值零件的概率。理论上测量无误差时其GPC但这是对测量系期望而不是实际情形。一旦确定了误差量采用该系统就有可能计算出接受收某基准值零件的概率。为此假定重复性和再现性为正态分布其方差为。如前所述误差主要在于缺少重复性再现性和偏倚。这是平均值Xt（即基准值）加上偏倚和方差为的正态分布。换句话说量具误差=N(Xt=B,S2)接受某基准值零件的概率表示成如下关系式Pa= N(XTB,S2)dx采用标准正态表: Pa= - 式中: = = N(XT+B,s2)dx = = N(XT+B,s2)dx如果对所有数值的Xt计算接受概率并成图形 就得到了量具特性曲线。另外在正态概率纸上更容易绘制该特性曲线可以看出GPC曲线给出了某种接收概率而且GPC可用于计算重复性和再现性误差以及偏倚误差。2.6计数型量具研究2.6.1计数型量具研究（小样法） 所谓计数型量具就是各个零件与某些指定限值相比较如果满足限值则接受该零件否则拒收。绝大多数这样的计数型量具用来接受或拒收一套基准件。不象计量型量具计数型量具不能指示一个零件多么好或多么坏它只指示该零件被接受还是拒收。 小样研究是通过选取20个零件来进行的然后两位评价人以一种能防止评价人偏倚的方式（见第3节）两次测量所有零件。在选取20个零件中一些零件会稍许低于或高于规范限值。 如果所有测量结果（每个零件四次）一致则接受该量具否则应改进或重新评价该量具。如果不能改进该量具则不能被接受并且应找到一个可接受的替代测量系统。2.6.2计数型量具研究（大样法） 就象对于任何测量系统一样该过程的稳定性也应检验。如果需要还应监控。对于计数型测量系统一个恒定样本随时间的计数型控制图表是检验稳定性的通用方法。 对于某计数型量具用量具特性曲线(GPC)的概念来进行量具研究。GPC是用于评价量具的重复性和偏倚。这种量具研究可用于单限值和双限值量具。对于双限值量具假定误差是线性一致的只需要检查一个限值为方便起见其下限用于讨论。 一般地计数型量具研究包括获得多个被选零件的基准值。这些零件经过多次（m）评价连同接受的总次数（a）,逐个零件地记录。从这些结果就能估计重复性和偏倚。 计数型量具研究的第一步是选取零件最根本的是已知研究中所用零件的基准值。应尽可能按实际情况等间隔选取8个零件其最大和最小值应代表该过程范围尽管这种选取不影响结果的置信度但它影响为完成量具研究所需的零件总数量。八个零件必须用量具测量m=20次记录接受的次数（a）. 对于整个研究最小的零件必须a=0,最大的零件a=20其它六个零件1a19。如果不满足这些准则必须用量具测量更多的已知其基准值的零件（X）直到满足上述条件。如果最小值零件的a0那么选取越来越小的零件并评价直至a=0.如果最大的值零件的a20那么选取越来越大的零件直至a=20。如果六个零件不满足1a19在全范围内的选取点选取额外零件这些点可选在量具研究已测量的零件测量中间点。在a=0端的第一个间隔从a=0处的最大测量开始。对于a=20端第一个隔从a=20处的的最小测量开始。为了最好的结果应在a=0和a=20选取样品然后朝零件范围内的中间选取如果需要可以重复上述步骤直至满足准则。 一旦满足了数据收集准则必须采用下述分式计算各个零件的接收概率Pa=
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