MSA基础知识培训
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测量系统分析基础Measurement System Analysis◆测量系统简介◆测量系统误差来源◆MSA推行目的◆名词解释◆测量系统分析计量型计数型一、测量系统分析(MSA)概述1、测量系统分析(MSA)的概念:指Measurement Systems Analysis (测量系统分析) 的英文简称。
M(Measurement ) 测量S( Systems ) 系统A( Analysis ) 分析2、测量系统的定义:指用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合;用来获得测量结果的整个过程。
误差来源误差来源------------测量方法测量方法A=A=5050B=B=4242C=C=3636不同的人不同的人//同一个人同一个人,,不同的角度读数不同的角度读数,,会造成差异差异-30°50 30°°50°量具A A量具与标准的关系测量的过程也有偏倚测量者B测量者A1 2 3 4 5 6 7 8 9 1064736072786667807772647260717767668177726673606777646880807365746067766368818072製品No.测量第1次测量第2次测量第1次测量第2次测量的偏倚误差来源:环境,人员,设备,样品等综合因素准确度(Accuracy)●准确度(Accuracy) —测量的平均值是否与真值吻合?●真值(True Value):–理论上正确的值–国际度量衡标准真实值好的再现性作业者1差的再现性作业者2作业者3作业者1作业者2作业者3•再现性:指不同的人使用同一测量工具对同一对象(产品)的同一特性进行多次测量中产生的变差。
检查员A检查员B 检查员C检查员A检查员B检查员C AB真实值σ2Totalσ2测定σ2製品Gage R&R Repeatability & Reproducibility测定的偏倚测量系统分析方法•位置误差:用分析偏移和线性来确定。
msa培训教程(2024)
2024/1/27
挑战
企业实施MSA面临着数据收集困难、分析工具缺乏、人员技能不足等问题,需要投入 大量的人力和物力资源。
机遇
实施MSA可以提高企业的产品质量和生产效率,降低生产成本和风险,增强企业的市 场竞争力。同时,MSA也是企业实现精益生产和智能制造的重要手段之一,有助于推
动企业转型升级。
30
15
04 GR&R计算与评 估方法
2024/1/27
16
GR&R计算公式及参数解释
GR&R(Gauge Repeatability and Reproducibility)即量具重复性和再 现性,计算公式为:GR&R = sqrt[(EV^2) + (AV^2)]
AV(Appraiser Variation)表示评 价者变差,是不同操作员使用相同量 具对同一零件进行测量得到的变差。
稳定性是指测量设备在长时间内保持其性能参数的能力。评估稳定性时,需要对设备进行重复测量, 观察其输出值的变化情况。可以使用统计方法分析测量数据,如计算标准差、变异系数等。
标准制定
根据设备规格和实际需求,设定稳定性的接受标准。例如,可以设定最大允许波动范围、稳定性误差 等参数,以确保测量设备的长期稳定性。
改进效果
通过加强生产过程监控、提高测量设备精度、优化测量程 序等措施,有效提高了产品质量稳定性和合格率,降低了 客户投诉率。
27
07 总结与展望
2024/1/27
28
本次培训内容回顾与总结
2024/1/27
MSA基本概念和原理
介绍了测量系统分析(MSA)的定义、目的、原理和基本 步骤,使学员对MSA有了初步的认识和理解。
经典详细的MSA培训资料全
数据可视化
利用图表等方式将数据呈现出 来,帮助理解数据分布和规律
。
相关性分析
研究变量之间的相关关系,探 索数据之间的内在联系。
回归分析
建立数学模型,预测因变量的 值,并解释自变量对因变量的
影响程度。
05
结果解读、报告编制及改进
建议提出
结果解读方法论述
数据可视化
将MSA结果以图表形式展示,如 控制图、散点图等,以便直观理
感谢观看
THANKS
通过对测量系统的变差进行分析,以判断测量系统对于被 测量的参数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成 分。
要点二
MSA作用
确保测量数据的准确性和可靠性,提高产品质量和生产效 率,降低生产成本和风险。
测量系统组成要素
测量标准
用于校准或检定测量仪器的标 准器或标准物质。
操作人员
进行测量操作的人员,其技能 水平和经验对测量结果有重要 影响。
理。
02
及时处理异常情况
一旦发现异常情况,立即按照处理流程进行处理,包括停机检查、调整
参数、更换零部件等,确保设备正常运行和产品质量。
03
记录并分析异常情况
对异常情况进行详细记录,并进行深入分析,找出根本原因,采取措施
防止类似情况再次发生。同时,将异常情况和处理结果及时上报相关部
门,以便进行持续改进和优化。
选择依据
设备的测量范围、精度、稳定性 、可靠性、易用性、价格等因素 。
校准方法与周期确定
校准方法
采用比较法、直接测量法、互换法等 方法进行校准。
周期确定
根据设备的使用频率、重要性、稳定 性等因素,制定合理的校准周期。
设备维护保养策略
MSA培训教程(完整版)
3
MSA在供应链管理中的应用
通过对供应商的测量系统进行分析和评估,确保 供应商提供的产品符合质量要求,降低供应链风 险。
某电子产品生产企业MSA应用案例
MSA在产品设计阶段的应用
01
在产品设计阶段引入MSA,对设计方案的测量系统进行评估,
如何提高测量系统的稳定性?可以通 过对测量设备进行定期校准和维护、 优化测量方法和环境等方式来提高测 量系统的稳定性。
Part
06
MSA在企业中实践案例分享
某汽车制造企业MSA应用案例
1 2
MSA在质量控制中的应用
通过测量系统分析(MSA)对生产线上的关键质 量特性进行监控,确保产品质量稳定。
MSA在工艺改进中的应用
信号探测理论在计数型MSA中应用
01
信号探测理论简介
信号探测理论是一种用于研究如何在噪声背景下检测和识别信号的理论
。在计数型MSA中,该理论可用于评估测量系统的稳定性和可靠性。
02 03
信号探测理论应用
通过设定合适的阈值,将测量数据分为信号和噪声两部分。利用信号探 测理论中的相关指标(如信噪比、探测概率等),对测量系统的性能进 行评估和优化。
偏倚分析方法
STEP 02
STEP 01
独立样本法
图表法
通过比较测量结果与已知 标准值之间的差异,评估 测量系统的偏倚。
STEP 03
回归分析法
通过回归分析,确定测量 结果与标准值之间的线性 关系,进一步评估偏倚。
利用图表直观展示测量结 果与标准值之间的差异, 帮助识别偏倚。
线性分析方法
01
MSA基础知识培训课程
的类型为A,B,C时的均值差。
值差。
仪器之间:同样的零件、操作者、和 环境之间:在不同时间段内测量,
环境,使用仪器A,B,C等的均值差
由环境循环引起的均值差。
标准之间:测量过程中不同的设定标 违背研究中的假定
准的平均影响
仪器设计或方法缺乏稳健性
方法之间:改变点密度,手动与自动 操作者训练效果
环境内部:温度、湿度、振动、亮 度、清洁度的短期起伏变化。
仪器内部:修理、磨损、设备或夹 违背假定:稳定、正确操作
紧装置故障,质量差或维护不当。 仪器设计或方法缺乏稳健性,一致
基准内部:质量、级别、磨损
性不好
方法内部:在设置、技术、零位调 应用错误的量具
整、夹持、夹紧、点密度的变差 量具或零件变形,硬度不足
14
重复性和再现性分析
GR&R可接受准则:
■ R&R%<10%,且ndc≥5,系统可接受; ■10% <R&R%<30%,根据应用的重要程度、量具成本、修理成本, 系统可能被接受; ■ R&R%>30%,系统需要做改进.
15
重复性和再现性分析
重复性不好的可能原因
零件(样品)内部:形状、位置、表 面加工、锥度、样品一致性。
系统相比,零点调整、夹持或夹紧方 应用:零件尺寸、位置、观察误差(
法等导致的均值差
易读性、视差)
17
第三节 偏倚分析
18
偏倚分析
偏倚
Bias
基准值
• 测量的观测均值与基准值之差值。 • 基准值,也称为可接受的基准值或
标准值,用作测量值的认可基准。 • 基准值可以通过更高级别的测量设
备进行测量而获得的测量均值来确 定。
MSA基础知识培训
MSA基础知识培训第一章通用测量系统指南MSA目的:选择各种方法来评定测量系统的质量.........。
活动:测量、分析、校正适用范围:用于对每一零件能重复读数的测量系统。
测量和测量过程:1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系;2)赋值过程定义为测量过程;3)赋予的值定义为测量值;4)测量过程看成一个制造过程,它产生数字(数据)作为输出。
量具:任何用来获得测量结果的装置;经常用来特指在车间的装置;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。
测量变差:●多次测量结果变异程度;●常用σm表示;●也可用测量过程过程变差R&R表示。
注:a.测量过程(数据)服从正态分布;b.R&R=5.15σm表征测量数据的质量最通用的统计特性是偏倚和方差。
所谓偏倚特性,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。
测量系统质量特性:●测量成本;●测量的容易程度;●最重要的是测量系统的统计特性。
常用统计特性:●重复性(针对同一人,反映量具本身情况)●再现性(针对不同人,反映测量方法情况)●稳定性●偏倚●线性(针对不同尺寸的研究)注:对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性(相对于顾客的要求)。
测量系统对其统计特性的基本要求:●测量系统必须处于统计控制中;●测量系统的变异必须比制造过程的变异小;●变异应小于公差带;●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者(十分之一);●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时,其最大的变差应小于过程变差和公差带中的较小者。
评价测量系统的三个问题:●有足够的分辨力;(根据产品特性的需要)●一定时间内统计上保持一致(稳定性);●在预期范围(被测项目)内一致可用于过程分析或过程控制。
●这些问题的确定同过程的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,是不适应汽车行业的发展的。
MSA培训完整版ppt课件
频率/组距 0.0009 0.0018 0.0045 0.0109 0.0164 0.0227 0.0145 0.0118 0.0036 0.0018 0.0018
5
B、频率率分布直方图
组距
0.02 0.015 0.01 0.005
o
产品内径尺寸/mm
6
D、样本容量增大时频率分布直方图
频率 组距
8
正态分布曲线
6
4
2
o
产品内径尺寸/mm
当样本容量无限大,分组的组距无限缩小时,这个频率直方
图上面的折线就会无限接近于一条光滑曲线---正态曲线.
7
8
正态分布是具有两个参数的连续分布 u:正态分布的中心值,遵从正态分布随
机变量的均值,在均值附近取值的机会 较多; σ:正态分布的标准差,一般通过方差来 计算,表示分布的离散程度; σ^2:正态分布的方差,随机变量的变异 幅度; 所以正态分布记作N(μ,σ^2)。服从 正态分布的随机变量的概率规律为取与 μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的 值的概率越小;σ越小,分布越集中在 μ附近,σ越大,分布越分散 。
16
2、测量系统基础术语
测量:赋值给具体事物以表示它们之间关于特定 特性的关系。赋值过程即为测量过程,而赋予的 值定义测量值。
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所使用的仪器或 量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、 环境及假设的集合;用来获得测量结果的整个过 程。
99.73﹪
95.45﹪ 68.26﹪
-3 -2 -1 u 1 2 3
9
重要特性: 正态分布曲线左右两尾端和横轴渐渐接近,但不会相交 是以μ为中心成对称分布。 正态分布有两个反曲点( Point of Inflection)分别在标准轴一个 σ的位置。 由于其左右对称,曲线与横轴所围面积为1。 经验法则:当分配形态接近为钟形分配时合格品率(%) 在一个标准差内合格率约占68.26% 在二个标准差95.45% 在三个标准差99.73%
MSA培训(完整版)分解
在现代企业中,员工的心态和技能对于企业的成功至关重要。通 过培养员工积极的心态和高效的技能,企业可以提高员工的工作 效率、创新能力和团队协作,从而在激烈的市场竞争中获得优势 。
MSA培训的目标与内容
01
02
03
04
目标
通过培养员工的心态和技能, 实现个人和团队的绩效提升、 创新能力增强和团队协作。
MSA培训(完整版分解
目
CONTENCT
录
• MSA培训简介 • MSA培训基础篇 • MSA培训进阶篇 • MSA培训实战篇 • MSA培训总结与展望
01
MSA培训简介
MSA的定义与重要性
定义
MSA(Mindset and Skills Approach)培训是一种针对个人和团 队心态及技能的综合培训方法,旨在提升个人和团队的绩效、创新 能力和团队协作。
定期回顾自己的工作和学习,发现不 足并及时改进。
THANK YOU感谢聆听Βιβλιοθήκη MSA高级操作01
02
03
04
批量操作
允许用户对多个数据项进行批 量修改、删除等操作,提高工
作效率。
高级排序
提供自定义排序规则,如按照 多个字段、逆序等。
数据导入导出
支持多种格式的数据导入导出 ,如CSV、Excel等。
数据合并
将多个数据表进行合并,以实 现更复杂的数据处理和分析。
MSA高级应用场景
心态培训
培养员工积极的心态,包括自 信心、自我激励、适应性、抗 压能力等。
技能培训
提升员工的技能水平,包括沟 通技巧、团队协作、问题解决 、决策能力等。
实践应用
将培训内容应用于实际工作中 ,通过实践来巩固和提升员工 的心态和技能。
MSA基础知识讲解
目录 Directory
1 MSA简介
➢ 什么是MSA ➢ MSA的重要性 ➢ 什么情况下做MSA
2 误差的来源
➢ 测量值的组成因素 ➢ 低质量数据的因素和影响 ➢ 过程波动的主要来源 ➢ MSA变差的因果分析
3 测量数据五种类型
➢ 偏倚 ➢ 线性 ➢ 稳定性 ➢ 重复性 ➢ 再线性
MSA分析方法----计量型测量系统分析
• 重复性:由特别的极差图进行检测,表中画出了每个操作员测量每个零件的差异。如果 被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL, 则视度量标准和操作员为可重复的。
操作员的极差图
样 本 范 围
重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下。任何超出极限的点都需要进行研究。
4 MSA分析方法
➢ 计量型MSA ➢ 计数型MSA
2
MSA简介
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis 分析
什么是MSA?
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
用来获得表示产品或过程特性的数值的系统,称之为测量 系统。测量系统是与测量结果有关的仪器、设备、软件、测 量程序、测量人员、被测物品和环境的集合。
2
>2
例如
Go/No Go
良品/Defect A/Defect B…. 不同缺陷种类)
抽样准则
•尽量保持两类型样本为各 半的比例.(50%/ 50%)
•灰色地带样本50%
•明显好的与不好的约50%
•建议样本数为30-50间.
•如有no go 产品,应将原因 再层别.
•尽量保持50%好的样本,各 缺点类型样本各10%左右
MSA培训完整版PPT课件
如果改进效果不理想,需要重 新分析原因并制定新的改进措 施。
建立持续改进机制,定期对测 量系统进行评估和改进,不断 提高测量系统的准确性和可靠 性。
06
MSA在企业中应用案 例分享
汽车行业MSA应用案例
汽车零部件测量系统分析
通过对汽车零部件的测量系统进行分析,确保测量结果的准确性 和一致性,提高产品质量。
明确需求,确定目标变量和过程变量
识别业务需求
了解产品或过程的质量要求,明 确需要解决的问题和改进的方向
。
确定目标变量
根据业务需求,选择能够反映产 品或过程质量特性的关键指标作
为目标变量。
确定过程变量
分析影响目标变量的潜在因素, 选择可控且对目标变量有显著影
响的过程变量。
选择合适样本,制定抽样计划
对象
质量工程师、生产工程师、技术人员、检验员等需要掌握测量系统分析技能的 人员。
要求
参加培训的人员应具备一定的质量管理和统计学基础知识,同时需要具备一定 的实际操作经验。在培训过程中,应积极参与讨论和练习,掌握测量系统分析 的方法和技巧。
02
MSA基本原理与概念
测量系统定义及组成要素
测量系统定义
。
稳定性分析
02
研究测量系统随时间变化的稳定性,确定是否需要定期校准或
维护。
偏倚分析
03
比较测量结果与已知标准或参考值之间的差异,以评估测量系
统的准确性。
计数型数据类测量系统分析方法
属性一致性分析
评估测量系统对同一被测对象多次测量的结果一致性。
假阳性与假阴性分析
研究测量系统误判的可能性,以优化判定标准和提高检测准确性 。
汽车生产线过程控制
MSA培训
测量系统组成要素
01
02
03
04
测量设备
用于获取产品数据的装置或工 具,如卡尺、千分尺等。
偏倚分析方法
偏倚概念介绍
阐述偏倚的定义和意义,以及偏倚分析在 MSA中的作用。
偏倚判断标准
给出偏倚判断的标准和依据,如置信区间的 计算、假设检验的结果等。
偏倚分析方法
介绍常用的偏倚分析方法,如独立样本t检 验、配对样本t检验等。
偏倚改进措施
提出针对偏倚问题的改进措施,如校准测量 工具、改进测量方法等。
结果解释与应用
将分析结果以可视化图表等形式展 现出来,解释分析结果的含义和影 响,提出针对性的业务优化建议。
常见问题及解决方案
01
数据质量问题
在数据收集过程中,可能会遇到数据不准确、不完整等问题。解决方案
包括加强数据质量监控、完善数据收集流程等。
02
分析方法选择问题
针对不同的业务场景和问题类型,需要选择合适的数据分析方法。解决
MSA分析方法与步骤
数据收集与整理
明确测量对象和要求
确定需要测量的产品或过程特性, 以及相应的测量要求和标准。
选择合适的测量工具
根据测量对象和要求,选择适当 的测量工具,如卡尺、千分尺、 电子秤等。
进行测量并记录数据
按照规定的测量方法和步骤进行 测量,并记录相应的测量数据。
数据整理与预处理
对收集到的数据进行整理、清洗 和预处理,以便于后续的分析。
MSA培训讲义(PPT 53页)
– 测量系统的变异须小于产品变异。
– 为要能对过程做控制,测量系统的变异应小于过 程变异。
变异的区分
σ2总变异(TV) = σ2部品变异(PV) + σ2量测变异(GRR)
2.5稳定性:
同一人使用同一量具对同一零件于不同时间量 测所得之变异。
稳定性
时间1
时间2
不稳定的可能原因
仪器校准频率需增加 仪器、设备或夹紧装置的磨损 正常老化或退化 缺乏维护(通风、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁) 因磨损或损坏,使基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当 仪器质量差(设计或一致性不好) 仪器设计或方法缺乏稳健性 不同的测量方法(装置、安装、夹紧、技术) 量具或零件变形 环境变化─温度、湿度、振动、清洁度 应用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误
本、维修成本等方面的考虑,可能是可以接受的 。 –超过30%,认为是不可接受的,应该做出各种努 力来改进测量系统。 –此外,过程能被测量系统区分开的分级数(ndc) 应该大于或等于5。
零件全距:3.25作业者全距:0.72 R:0.11
MSA图形解说分析
LSL
总变异
TV=PV+GRR
USL % GRR=(GRR/TV) < 30%
由前二页之定义可知: ˙再生性包含了再现性,故真实之再生性须
扣除再现性:即
再现性 a
再生性
c b = c2 - a2
b
调整后之再生性
˙因
σ2量测变异(GRR) = σ2再生性(AV) + σ2再现性
MSA培训(完整版)
间差异构成再现性,只有当测量高度自动化,
人
操作仅需按一下开关,这项变差为零。
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。
操作者C
2024/8/12
操作者A
操作者B
例题
❖ 现有硬度为5.0(真实值)的材料. ❖ 方法1得到的测量值是 :
3.8, 4.4, 4.2, 4.0 ❖ 方法2得到的测量值是 :
是指测量装置能够测量到最小可检出的单位。 ※测量刻度应为产品规格或过程波动的十分之一。
差的分辨率
1
2
3
4
5
好的分辨率
2024/8/12
1
2
3
4
5
测量仪器分辨率
(测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%)
测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。 看看下面的部件A和部件B,它们的长度非常相似。测量分辨率描述了 测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力。
零件的标准偏差/ 总的量具偏差* 1.41. 一般要求它大于5才可接受
2024/8/12
3.真实值
某一物品理论上的真实值或参考值。
4.偏倚(Bias)
测量值平均和真实值的差异。
仪器 1 偏倚
真实值
仪器 2 偏倚
仪器 1
2024/8/12
平均值
仪器 2 平均值
测量数据五种类型
偏倚
被测量的产品的特性值、过程参数等。它们 的变化会影响偏倚。这个变差是我们最关注 的,测量系统对它们越敏感越好。
2024/8/12
计算偏倚举例
某标准件,已知值为25.4mm,某机械检查工用精度为 0.025mm的游标卡尺测量10次,测量结果如下:
MSA基础知识培训课程课件(2024)
设备校准方法与步骤
校准方法
采用比较法、直接测量法、互换 法等方法进行校准。
准备工作
收集相关资料,了解设备性能和 使用方法。
外观检查
检查设备外观是否完好,有无损 坏或变形。
校准结果判定
根据校准数据,判定设备是否合 格。
2024/1/27
校准操作
按照校准规范进行操作,记录校 准数据。
功能检查
检查设备各项功能是否正常,如 测量、显示、报警等。
稳定性
测量系统随时间变 化而保持其计量特 性不变的能力。
分辨率
测量系统能够识别 的最小输入量变化 。
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02
测量设备选择与校准
2024/1/27
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设备类型及选择依据
2024/1/27
设备类型
根据测量需求,选择合适的设备 类型,如卡尺、千分尺、测高仪 等。
选择依据
设备的测量范围、精度、稳定性 、可靠性、易用性、价格等因素 。
与精益生产结合
精益生产是一种追求最高效率和消除浪费的生产方式。MSA与精益生产结合,可以确保生产过程中的测量 和控制环节准确有效,减少不良品率和返工率。
与质量管理工具结合
如质量功能展开(QFD)、故障模式与影响分析(FMEA)等质量管理工具可以与MSA结合使用,共同构 建完善的质量管理体系,提高产品质量和客户满意度。
9
校准周期确定
校准周期的影响因素
设备的使用频率、使用环境、保养状 况等。
校准周期的确定方法
根据设备的使用情况和相关标准,制 定合理的校准周期。同时,定期对设 备进行期间核查,以确保设备在有效 期内保持良好的状态。
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03
操作过程规范与注意事项
MSA培训资料(全面)
Page 21
目录
1 2 3 4 5
MSA基本概念 测量误差的种类 为什么进行MSA 计量型测量系统分析 计数型测量系统分析
Page 22
4 计量型测量系统分析
位置分析
计量型
离散分析 稳定性分析
偏倚分析 线性分析 重复性分析 再现性分析 稳定性分析
Page 23
4.1 稳定性-概念
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。
• 零件:
– 从过程中选择可代表整个操作极限的零件 – 标识每个零件(操作员不可见) – 确定要进行测量的零件位置 – 零件交给操作员时,将次序随机化
Page 40
4.4 GR&R-分析要求
• 方法:
– 每个操作员使用相同程序 – 一名观察员记录结果 – 不要让操作员看见彼此的数据 – 每次试验完成随机化 – 测量环境相同
录,彼此间不能知其它人的记录 – 打乱样品的顺序,再次分别由三位评价人测量并记录
Page 42
4.5 GR&R-平均值与极差法
平均值与极差值法示例
操作者 测量号
1
2
1 0.65
1
2 0.6
1
A
3
均值 0.625
1
极差
0.05
0
1 0.55 1.05
2 0.55 0.95
B
3
均值
0.55
1
极差
0 0.1
Page 41
4.5 GR&R-平均值与极差法
• 由3个评价人测量10个样品各2-3次:
– 可将测量变差分解为重复性和再现性 – 但不能识别操作员与零件的交互作用
• 方法:
经典详细的MSA培训资料全
测量系统的统计特性
Bias偏倚(Bias) Repeatability重复性(precision精度) Reproducibility再现性 Linearity线性 Stability稳定性
1.偏倚(Bias)
基准值 偏倚 偏倚:是测量结果的观测平均 值与基准值的差值。 真值的取得可以通过采用 更高等级的测量设备进行多次 测量,取其平均值。
测量数据和产品一样有质量高数据和质量低数据。 低质量数据---错误结论 MSA重要性: 本身从原料—测量—加工过程—经过测量得出结果 测量过程受人、机、料、法、环、测的影响 如测量方式不对,好的测为坏的,不合格测量 合格,这时不能得到真正的产品或过程的一个特 性。
MSA分析的对象
TS-16949 标准7.6 监视和测量设备的控制
TS16949五大工具培训教材系列三
MSA测量系统分析
课程内容
为什么要实施MSA? 什么是MSA? 如何实施MSA? 如何分析MSA?
培训目标:
了解MSA5性分析,及应用5性分析确保量测系 统能满足测试过程中的要求.
MSA: 1.是一种系统性的方法 2.监测总变异中测量系统 占的比例 3.人的误差和设备误差占 总误差的百分比
2.重复性(Repeatability)
指由同一个操作人员用同一种量 具经多次测量同一个零件的同一 特性时获得的测量值变差 (四同)
Master Value
重复性
2.重复性不好的可能原因
环境内部:温度、湿度、振动、 亮度、清洁度的短期起伏变化。 零件(样品)内部:形状、位置、 表面加工、锥度、样品一致性。 违背假定:稳定、正确操作 仪器内部:修理、磨损、设备 仪器设计或方法缺乏稳健性, 或夹紧装置故障,质量差或维 一致性不好 护不当。 基准内部:质量、级别、磨损 应用错误的量具 方法内部:在设置、技术、零 量具或零件变形,硬度不足 位调整、夹持、夹紧、点密度 应用:零件尺寸、位置、操作 的变差 者技能、疲劳、观察误差(易读 评价人内部:技术、职位、缺 性、视差) 乏经验、操作技能或培训、感 觉、疲劳。
MSA培训(完整版)
使用同一测量设备,由不同操作人员在相同条件下对同一 被测对象进行测量,分析操作人员之间的差异对测量结果 的影响。
2024/1/24
稳定性评估
在长时间内使用同一测量设备对同一被测对象进行定期测 量,分析测量结果随时间的变化情况。
偏倚评估
通过与已知准确值的比较,分析测量设备的系统误差大小 和方向。
数据可视化分析
利用图表、图像等直观展示数 据特征和规律。
机器学习方法应用
运用机器学习算法对数据进行 分类、聚类和预测等分析。
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持续改进策略制定与实施效果评 估
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持续改进方向和目标设定
确定改进领域
识别组织当前存在的问题和挑战,确定需要改进的关键领域。
设定改进目标
影响测量结果的各 种环境因素。
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基本原理与评估方法
基本原理
MSA基于统计学原理,通过对测量系统的变差进行分析 ,将其分解为重复性、再现性、稳定性、偏倚和线性等组 成部分,进而对测量系统的能力和性能进行评估。
重复性评估
使用同一测量设备,由同一操作人员在相同条件下对同一 被测对象进行多次测量,分析测量结果的波动情况。
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关键知识点总结回顾
MSA基本概念和原理
掌握测量系统分析(MSA)的定义 、目的、原理及基本流程。
测量设备选择与校准
了解如何选择合适的测量设备,以及 如何进行设备校准和管理。
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数据收集与分析方法
学习MSA中常用的数据收集方法, 如重复性和再现性(R&R)研究, 以及相应的数据分析技巧。
线性评估
在不同量值水平上使用同一测量设备对同一被测对象进行 测量,分析测量结果随量值水平的变化情况。
MSA基础培训
3.将数据按时间顺序画在Xbar&r或Xbar&S控制图上; 4.根据接受准则判定稳定性是否可以接收。
稳定性分析接受准则: ➢ 测量过程稳定,测量系统的稳定性可以接收; ➢测量过程不稳定,测量系统的稳定性可以不接收。
析
偏倚分析方法 线性分析方法
稳定性分析方法
尽 能 所能 可 创造
重复性和再现性分析
测量 1 零件1 217 零件2 220 零件3 217 零件4 214 零件5 216
评价人A
2
3 平均 极差 1
216 216 216.3 1 216
216 218 218.0 4 216
216 216 216.3 1 216
尽 能 所能 可 创造
测量系统的判定
GRR ≤10%
量具系统精密
10% ≤GRR ≤30%
量具正确,可接受,也可不接受, 决定于该量具统计的重要性
GRR ≥30%
量具系统粗劣,须予以改进
尽 能 所能 可 创造
尽 能 所能 可 创造
3.1 计量型测量系统分析方法
重复性和再现性分析 方法
计量型测 量系统分
➢ 评价人需要培训如 何使用量具和数据读 数; ➢ 量具刻度盘上的刻 度不清晰。
尽 能 所能 可 创造
数据计算
尽 能 所能 可 创造
偏倚分析
偏倚分析步骤:
1.分析人员负责选择一个落在生产测量中的中程数的生产零件作 为偏倚分析的标准样本; 2.在工具室测量这个零件n ≥10次,并计算这n个读数的均值,把均 值作为 “基准值”; 3.让一个评价人,以通常方法测量样本10次以上;
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第一章通用测量系统指南MSA目的:选择各种方法来评定测量系统的质量.........。
活动:测量、分析、校正适用范围:用于对每一零件能重复读数的测量系统。
测量和测量过程:1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系;2)赋值过程定义为测量过程;3)赋予的值定义为测量值;4)测量过程看成一个制造过程,它产生数字(数据)作为输出。
量具:任何用来获得测量结果的装置;经常用来特指在车间的装置;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。
测量变差:●多次测量结果变异程度;●常用σm表示;●也可用测量过程过程变差R&R表示。
注:a.测量过程(数据)服从正态分布;b.R&R=5.15σm表征测量数据的质量最通用的统计特性是偏倚和方差。
所谓偏倚特性,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。
测量系统质量特性:●测量成本;●测量的容易程度;●最重要的是测量系统的统计特性。
常用统计特性:●重复性(针对同一人,反映量具本身情况)●再现性(针对不同人,反映测量方法情况)●稳定性●偏倚●线性(针对不同尺寸的研究)注:对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性(相对于顾客的要求)。
测量系统对其统计特性的基本要求:●测量系统必须处于统计控制中;●测量系统的变异必须比制造过程的变异小;●变异应小于公差带;●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者(十分之一);●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时,其最大的变差应小于过程变差和公差带中的较小者。
评价测量系统的三个问题:●有足够的分辨力;(根据产品特性的需要)●一定时间内统计上保持一致(稳定性);●在预期范围(被测项目)内一致可用于过程分析或过程控制。
●这些问题的确定同过程的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,是不适应汽车行业的发展的。
评价测量系统的试验:●确定该测量系统是否具有满足要求的统计特性;●发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响;●验证统计特性持续满足要求(R&R)。
●应考虑使用盲测,还要考虑试验成本、时间。
程序文件要求:●示例;●选择待测项目和环境规范;●规定收集、记录、分析数据的详细说明;●关键术语和概念可操作的定义、相关标准说明、明确授权。
包括:a. 评定,b. 评定机构的职责,c. 对评定结果的处理方式及责任第二章分析/评定测量系统的方法测量系统变差的类型:●偏倚●重复性●再现性●稳定性●线性测量系统研究可提供:●接收新测量设备的准则;●一种测量设备与另一种的比较;●评价怀疑有缺陷的量具的根据;●维修前后测量设备的比较;●计算过程变差,以及生产过程的可接收性水平;●作出量具特性曲线(GPC)的必要信息。
GPC指示接收某一真值零件的概率。
偏倚:●定义:值。
又称为“准确度”。
注:基准值可通过更高级别的测量设备进行多次测量取平均值。
●确定方法:1)在工具室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。
●偏倚原因:1)基准的误差;2)磨损的零件;3)制造的仪器尺寸不对;4)仪器测量非代表性的特性;5)仪器没有正确校准;6)评价人员使用仪器不正确。
●定义: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。
测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致的。
●确定方法:1)采用极差图;2)如果极差图受控,则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的;3)重复性标准偏差或仪器变差距(σe)的估计为R/d2*;4)仪器变差或重复性将为5.15R/d2*或4.65 R;(d2*依赖于试验次数及零件乘以评价人数量从表中查处)注(假定为两次重复测量,评价人数乘以零件数量大于15)5)此时代表正态分布测量结果的99%。
●极差图失控:1)应调查识别为失控的点的不一致性原因加以纠正;2)例外:当测量系统分辨率不足时。
●定义: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。
●确定方法:1)确定每一评价人所有平均值;2)从评价人最大平均值减去最小的得到极差(R0)来估计;3)再现性的标准偏差(σ0)估计为R0/d2*;4)再现性为5.15R0/d2*或3.65 R0;5)代表正态分布测量结果的99%。
6)由于量具变差影响了该估计值,必须通过减去重复性部分来校正。
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。
稳定性有两个概念一个是上面的概念,另一个是统计稳定性。
统计稳定性是测量系统稳定的基础,统计稳定性同样可以应用到重复性、偏倚、一般过程等。
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,而只有重复性、再现性等的数字对于将来的性能没有任何意义。
在不知道测量系统的稳定状态时,评价该系统的重复性、再现性可能弊大于利。
分析稳定性时,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。
应努力使产生不稳定的条件不敏感,当评价测量系统的统计稳定性时,必须考虑到系统试验寿命周期间会遇到的预期环境、使用者、零件及方法。
推荐使用控制图来确定统计稳定性。
没有必要计算测量系统稳定性的数值。
系统的改进可在图上看出来。
改进的形式可能是排除特殊原因,可视为便窄了控制限等。
线性:是在量具预期的工作范围内,偏倚值的差值。
注:●在量程范围内,偏倚不是基准值的线性函数。
●不具备线性的测量系统不是合格的,需要校正。
●确定方法:1)在测量仪器的工作范围内选择一些零件;2)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;3)最佳拟合偏倚平均值与基准值的直线的斜率乘以零件的过程变差是代表量具线性的指数;4)将线性乘以100然后除以过程变差得到“%线性”。
●非线性原因: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;仪器固有的设计特性。
拟合优度可用来推断偏倚与基准值之间的关系。
但线性是由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度(R2)的值确定的。
一般地,斜率越低,量具线性越好;相反斜率越大,量具线性越差。
零件间变差:●定义:――零件间固有的差异;――不包含测量的变差。
●确定方法:使用均值控制图:1)子组平均值反映出零件间的差异;2)零件平均值的控制限值以重复性误差为基础,而不是零件间的变差;3)没有一个子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;4)如果越多的平均值落在限值之外,该测量越有用。
(注:非受控,50%以上为好;即:R图受控,X图大部分点在界外)●测量系统标准差:σm= (σe2+σ02)●零件之间标准偏差的确定:――可由测量系统研究的数据或由独立的过程能力研究决定。
1)确定每一零件平均值;2)找出样品平均值极差(R P);3)零件间标准偏差(σP)估计为R P/d2*;4)零件间变差PV为5.15R P/d2*或3.65 R P;代表正态分布的99%测量结果。
5)总过程变差标准偏差:σt= (σp2+σm2) ;则零件间标准偏差:σP=(σt2-σm2) ;6)与测量系统重复性及再现性相关的容差的百分比R&R为5.15*[σm/容差] 100;产品尺寸的分级(数据分级):[σp/σm]*1.41或1.41(PV/R&R)确定。
PV=5.15σp TV=5.15σT第三章测量系统研究程序1.准备工作:1)先计划将要使用的方法;2)确定评价人的数量、样品数量及重复读数:●关键尺寸需要更多的零件和/或试验;●大或重的零件可规定较少样品和较多试验;3)从日常操作该仪器的人中挑选评价人;4)样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围;5)仪器的分辨力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(即评价人和仪器)在按照规定的测量步骤测量特征尺寸。
2.测量顺序:1)测量应按照随机顺序;2)评价人不应知道正在检查零件的编号;3)研究人应知道正在检查零件的编号,并相应记下数据;即:评价人A,零件1,第一次试验;评价人B,零件2,第二次试验等;4)读数就取至最小刻度的一半;5)研究工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行;6)每一位评价人应采用相同的方法(包括所有步骤)来获得读数。
3. 计量型测量系统研究指南:A. 确定稳定性用指南:1) 获得一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值;2) 定期(天、周)测量基准样品3~5次;3) 或 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,确定测量系统稳定性是否适于应用。
B. 确定偏倚用指南: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;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= 6δ极差偏 倚%=偏 倚 过程变差C.确定重复性和再现性用指南:常用方法:极差法、均值和极差法.方差分析法等。
极差法:极差法是一种改进的计量型量具研究方法,可迅速提供一个测量变异的近似值。
使用两名评价人和五个零件进行分析:例:零件评价人A 评价人B 极差(A-B)1 0.85 0.80 0.052 0.75 0.70 0.053 1.00 0.95 0.054 0.45 0.55 0.105 0.50 0.60 0.10平均极差(R)=∑Ri/5=0.35/5=0.07GR&R=5.15( R)/d2*=5.15(0.07)/1.19=0.303过程变差=0.40%GR&G=100[GR&G/过程变差]=100[0.303/0.40]=75.5%均值和极差法:均值和极差法是一种提供测量系统重复性和再现性估计的数学方法。
重复性比再现性大的原因: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)存在过大的零件变差。
再现性比重复性大的原因:1)评价人需要更好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。
研究程序:1)取等得包含10个零件的一个样本,代表过程变差的实际或预期范围;2)指定评价人A、B和C,并按1至10给零件编号(评价人不能看到数字);3)如果校准是正常程序中的一部分,则对量具进行校准;4)让评价人A随机测量10个零件,由观测人记录结果填入第1行,让评价人B和C随机测量这10个零件,由观测人记录结果填入第6、11行,三人测量时应互相不看对方的数据;5)使用不同的随机顺序重复上述操作过程;数值计算:1)从第1、2、3行的最大值减去它们中的最小值;把结果记入第5行。