计量型测量系统分析与计数型测量系统分析(ppt 178页)
合集下载
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
9
测量系统分析的目的
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。
10
测量误差的来 源
Discrimination 分辨能力 Precision 精密度 (Repeatability 重复性) Accuracy 准确度 (Bias偏差) Damage 损坏 Differences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具间的差异) Difference in use by inspector 不同使用人员的差异(Reproducibility再现性) Differences among methods of use (使用不同的方法所造成差异) Differences due to environment (不同环境所造成的差异)
15
低质量数据的原因和影响
低质量数据的普遍原因之一是变差太大
一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的
相互作用造成的。
如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量
会太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有
较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因为 测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
Reproducibility 再现性
Bias 偏倚( Accuracy准确性) Linearity 线性；
Stability 稳定性。
通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量！
31
理想的测量系统
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
— 测量项目 — 人员 — 测量仪器 — 进行测量的环境条件
作为测量活动的结果，产生一个数值以表示外径
8
测量系统分析的目的
测量系统分析的目的是确定所使用的数据是否可靠 测量系统分析还可以：
评估新的测量仪器 将两种不同的测量方法进行比较 对可能存在问题的测量方法进行评估 确定并解决测量系统误差问题
17
有关测量数据的常见问题
什么是测量仪器？
用来进行测量的任何仪器。
什么是检验员（或者鉴定人）？
使用测量仪器进行测量的个人或装置
测量系统：不仅指量具。
测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程 序）、设备（量具或测量工具）、系统的控制点、 及所有这些因素的相互作用。
测量总偏差： 总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差
公司标准 测量结果
国际实验室
国家实验室
国家认可的 校准机构
企业的校准 实验室
生产现场
检测设备 制造厂
21
标准的传递
追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标准 程序，使单个测量结果与国家标准或国家 接受的测量系统相联系。
22
测量标准
使用一个可追溯的标准以提供： — 比较的共同点 — 测量系统有效性 — 测量系统准确性评价 — 解决零件间的冲突 — 最直接的验证指导
18
有关测量数据的常见问题
测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的过程。
GR&R分析是用来分析测量系统的方法，目的是确定
测量某种东西时出现的波动（误差）的大小和类型。
将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误差
的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测量过 程。
任何观测数据的误差，都是部件的实际误差和测量
测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分
之一
5
为什么要进行MSA？
在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件
的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控 过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的 呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据 的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对 获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用 了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验间的差异的能力。
部件A 部件B
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
因为上面刻度的分辨率比两个部件之间 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。
第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。
26
敏感度（Sensitivity）
汽车行业质量管理 核心工具培训教材
测量系统分析MSA 第三版
1
课程大纲
一、概述 二、计量型测量系统分析
重复性和再现性分析方法和接收准则 偏倚分析方法和接收准则 线性分析方法和接收准则 稳定性分析方法和接收准则
三、计数型测量系统分析
小样法分析方法和接收准则 解析法分析方法和接收准则
系统误差的总和。
19
数据分析和使用
用测量系统所收集的数据用于： — 控制过程 — 评估影响过程结果的变量及其相互关系
利用数据分析，增进对测量系统中因果关系和对 过程的影响的了解 把注意力放在测量系统上，其产生的读数可在每 个零件上获得重复，在每个测量人员间获得再现
20
标准的传递
国际标准 国家标准 地方标准
差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计 特性。
32
测量系统分析
测量系统分析（MSA） — MSA用于分析测量系统对测量值的影响 — 强调仪器和人的影响
我们对测量系统作试验，以确定系统的统计特性值与 可接受的标准作比较
33
测量系统评定的两个阶段
第一阶段（使用前） — 确定统计特性是否满足需要？ — 确认环境因素是否有影响？
2
测量系统分析 (MSA)
一、概述
测量系统的定义 为什么要进行测量系统分析 测量误差的来源和表达 测量系统分析的要求 测量系统的类型 测量系统的统计特性 如何进行测量系统分析策划
3
测量系统的定义
4
MSA定义
使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进 行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的 参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量
数据的统计特性：偏倚和变差来表征。偏倚指测量数据 相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、 线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而变差指测 量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量 系统的重复性（Repeatability）和再现性 （Reproducibility）。
向传统观念挑战
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，是不能面临未来持续改进的市 场挑战。
敏感度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信号
的最小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。 敏感度由量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、 使用中保养，以及仪器操作条件和标准来确定。它通 常被表示为一测量单位。
影响敏感度的因素包括：
一个仪器的衰减能力 操作者的技能 测量装置的重复性 对于电子或气动量具，提供无漂移操作的能力 仪器使用所处的条件，例如：大气条件、尘土、湿
35
MSA目标
测量不确定度 一个特性的估计真值所处的范围，这类数据可
表达为一系列测量值的统计分布、标准差、概率、 百分比及实测值与真值的差，在控制图或曲线图 表上的点等。
36
测量不确定度
测量不确定度是给组成测量系统的变量赋值的所有可
能性的总和（百分率）。
总的可能性应衡量并且要与在进行的测量的重要性和
11
测量误差如何表达
Y=x +ε
测量值 = 真值(True Value)+测量误差
戴明说没有真 值的存在
一致
12
测量误差如何表达
不准确
不精密
••••••••
准确
•••••
• ••••
精密
•••••• •••••
13
数据的质量
如何评定数据质量
— 测量结果与“真”值的差越小越好。 — 数据质量是用多次测量的统计结果进行评定。
16
有关测量数据的常见问题
什么是测量？
将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进 行的比较
为什么我们需要测量数据？
我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关 过程管理的决策。 我接受这件产品吗？ 过程是很好，还是需要进行调整？
我们对测量数据有什么期望？
准确性：数据必须告诉我们真相！ 重复性：重复测量必须产生同样的结果！ 再现性：结果不应该受检验员的影响。
23
基准值
为了比较的一个一致认可的值，有时也称为： — 可接受的值 — 常规值 — 指定值 — 最佳估算值 — 标准测量 — 测量的标准
基准件
具有非常精确制定的一个或更多特性的一种材料或物质， 用于仪器的校准、测量方法的评估或给材料赋值。
24
分辨力（率）：
定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化 的能力----也称为分辨率.
关键 性相一致。
根据测量系统分析而作出的决定包括：
— 使用现有的系统，同时考虑它的测量不确定度 — 改进系统以控制产生变差的因子。 — 考虑其他具有更高级别的分辨率和能力的测量系 统(这通常会花更多的资金，但您的MSA数据将帮助你确
定并证实适当的资源。)
37
测量不确定度与校准
测量系统的不确定度第一次是通过校准过程而产生。 校准允许对测量仪器、测量系统或标在尺上的刻度
第二阶段（使用过程） — 确定是否持续地具备恰当的统计特性？
34
评价测量系统的基本问题
是否有足够的分辨力和灵敏度？
10比1规则:测量设备要能分辨出公差或过程变差的至 少十分之一以上。
是否具备时间意义的统计稳定？
统计特性是否在期望的范围内具备一致性，用于过 程控制和分析是否可接受？
所有的变差总和是否在一个可接受的测量不确定度 的水平?
值等的 指示的误差的评价。
基准件本身，校准过程和环境以及校验人员也都对
测量不确定度有影响。
这就是要经鉴定合格的和/或有资格的实验室以及你
应接受对你的测量、检验和实验设备要做或已做校 准的数据的益处的原因。
38
评价测量系统的关键注意点
盲测法
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，获得测量结果。
被称为偏倚的统计特性指的是数据值相对于参考
（基准）值的位置。
被称为变差的特性指的是数据的分布宽度。
29
测量系统的类型
测量系统分为
计量型测量系统 计数型测量系统
30
测量系统的统计特性
Discrimination 分辨力
统计特性分为
Repeatability 重复性；
(precision精密度)
计量型数据的质量
— 均值与真值（基准值）之差。 — 方差大小。
计数型数据的质量
— 对产品特性产生错误分级的概率。
14
数据的质量
数据的质量取决于从处于稳定条件下进行操作
的测量系统中，多次测量的统计特性，如：假 设使用某一在稳定条件下操作的测量系统对某 一特定特性值进行了几次测量，如果这些测量 值均与该特性的参考值“接近”），那么，数 据的质量被称为“高”；同样，如果部份或所 有的测量值与参考值相差“很远”，则数据的 质量很“低”
度
27
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 偏倚（Bias) 测量值的均值与真值的距离 测量系统持续地偏离目标 系统错误
28
描述测量数据质量的统计特性
通常用来描述测量数据质量的统计特性是某测 量系统的偏倚（Bias）和变差（variance）。
SPC（统计过程控制）和MSA（测量系统分析）的
应用状况作为衡量供应商提供稳定的符合要求的产 品的能力的重要参考指标。
6
为什么进行 测量系统分析？
人 机 法 环 测量
测量 原辅料
制造过程
测量 结果
测量存在误差，误差导致误判。
要保证测量结果的准确性和可信度。
合格 不合格
7
测量系统范例
例如要测量一个柱的外径，那其测量系统应包括：
分辨率（力）的要求:
建议的要求是可视分辨率最多是总过程6σ(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.
25
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
测量系统分析的目的
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。
10
测量误差的来 源
Discrimination 分辨能力 Precision 精密度 (Repeatability 重复性) Accuracy 准确度 (Bias偏差) Damage 损坏 Differences among instruments and fixtures (不同仪器和夹具间的差异) Difference in use by inspector 不同使用人员的差异(Reproducibility再现性) Differences among methods of use (使用不同的方法所造成差异) Differences due to environment (不同环境所造成的差异)
15
低质量数据的原因和影响
低质量数据的普遍原因之一是变差太大
一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的
相互作用造成的。
如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量
会太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有
较大变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因为 测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。
Reproducibility 再现性
Bias 偏倚( Accuracy准确性) Linearity 线性；
Stability 稳定性。
通常使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量！
31
理想的测量系统
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
— 测量项目 — 人员 — 测量仪器 — 进行测量的环境条件
作为测量活动的结果，产生一个数值以表示外径
8
测量系统分析的目的
测量系统分析的目的是确定所使用的数据是否可靠 测量系统分析还可以：
评估新的测量仪器 将两种不同的测量方法进行比较 对可能存在问题的测量方法进行评估 确定并解决测量系统误差问题
17
有关测量数据的常见问题
什么是测量仪器？
用来进行测量的任何仪器。
什么是检验员（或者鉴定人）？
使用测量仪器进行测量的个人或装置
测量系统：不仅指量具。
测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程 序）、设备（量具或测量工具）、系统的控制点、 及所有这些因素的相互作用。
测量总偏差： 总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差
公司标准 测量结果
国际实验室
国家实验室
国家认可的 校准机构
企业的校准 实验室
生产现场
检测设备 制造厂
21
标准的传递
追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标准 程序，使单个测量结果与国家标准或国家 接受的测量系统相联系。
22
测量标准
使用一个可追溯的标准以提供： — 比较的共同点 — 测量系统有效性 — 测量系统准确性评价 — 解决零件间的冲突 — 最直接的验证指导
18
有关测量数据的常见问题
测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的过程。
GR&R分析是用来分析测量系统的方法，目的是确定
测量某种东西时出现的波动（误差）的大小和类型。
将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误差
的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测量过 程。
任何观测数据的误差，都是部件的实际误差和测量
测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分
之一
5
为什么要进行MSA？
在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件
的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控 过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的 呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据 的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对 获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用 了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验间的差异的能力。
部件A 部件B
A=2.0 B=2.0
部件A 部件B
A=2.25 B=2.00
因为上面刻度的分辨率比两个部件之间 的差异要大，两个部件将出现相同的测 量结果。
第二个刻度的分辨率比两个部件之间的 差异要小，部件将产生不同的测量结果。
26
敏感度（Sensitivity）
汽车行业质量管理 核心工具培训教材
测量系统分析MSA 第三版
1
课程大纲
一、概述 二、计量型测量系统分析
重复性和再现性分析方法和接收准则 偏倚分析方法和接收准则 线性分析方法和接收准则 稳定性分析方法和接收准则
三、计数型测量系统分析
小样法分析方法和接收准则 解析法分析方法和接收准则
系统误差的总和。
19
数据分析和使用
用测量系统所收集的数据用于： — 控制过程 — 评估影响过程结果的变量及其相互关系
利用数据分析，增进对测量系统中因果关系和对 过程的影响的了解 把注意力放在测量系统上，其产生的读数可在每 个零件上获得重复，在每个测量人员间获得再现
20
标准的传递
国际标准 国家标准 地方标准
差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计 特性。
32
测量系统分析
测量系统分析（MSA） — MSA用于分析测量系统对测量值的影响 — 强调仪器和人的影响
我们对测量系统作试验，以确定系统的统计特性值与 可接受的标准作比较
33
测量系统评定的两个阶段
第一阶段（使用前） — 确定统计特性是否满足需要？ — 确认环境因素是否有影响？
2
测量系统分析 (MSA)
一、概述
测量系统的定义 为什么要进行测量系统分析 测量误差的来源和表达 测量系统分析的要求 测量系统的类型 测量系统的统计特性 如何进行测量系统分析策划
3
测量系统的定义
4
MSA定义
使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进 行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的 参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量
数据的统计特性：偏倚和变差来表征。偏倚指测量数据 相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、 线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而变差指测 量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量 系统的重复性（Repeatability）和再现性 （Reproducibility）。
向传统观念挑战
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，是不能面临未来持续改进的市 场挑战。
敏感度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信号
的最小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。 敏感度由量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、 使用中保养，以及仪器操作条件和标准来确定。它通 常被表示为一测量单位。
影响敏感度的因素包括：
一个仪器的衰减能力 操作者的技能 测量装置的重复性 对于电子或气动量具，提供无漂移操作的能力 仪器使用所处的条件，例如：大气条件、尘土、湿
35
MSA目标
测量不确定度 一个特性的估计真值所处的范围，这类数据可
表达为一系列测量值的统计分布、标准差、概率、 百分比及实测值与真值的差，在控制图或曲线图 表上的点等。
36
测量不确定度
测量不确定度是给组成测量系统的变量赋值的所有可
能性的总和（百分率）。
总的可能性应衡量并且要与在进行的测量的重要性和
11
测量误差如何表达
Y=x +ε
测量值 = 真值(True Value)+测量误差
戴明说没有真 值的存在
一致
12
测量误差如何表达
不准确
不精密
••••••••
准确
•••••
• ••••
精密
•••••• •••••
13
数据的质量
如何评定数据质量
— 测量结果与“真”值的差越小越好。 — 数据质量是用多次测量的统计结果进行评定。
16
有关测量数据的常见问题
什么是测量？
将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进 行的比较
为什么我们需要测量数据？
我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关 过程管理的决策。 我接受这件产品吗？ 过程是很好，还是需要进行调整？
我们对测量数据有什么期望？
准确性：数据必须告诉我们真相！ 重复性：重复测量必须产生同样的结果！ 再现性：结果不应该受检验员的影响。
23
基准值
为了比较的一个一致认可的值，有时也称为： — 可接受的值 — 常规值 — 指定值 — 最佳估算值 — 标准测量 — 测量的标准
基准件
具有非常精确制定的一个或更多特性的一种材料或物质， 用于仪器的校准、测量方法的评估或给材料赋值。
24
分辨力（率）：
定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化 的能力----也称为分辨率.
关键 性相一致。
根据测量系统分析而作出的决定包括：
— 使用现有的系统，同时考虑它的测量不确定度 — 改进系统以控制产生变差的因子。 — 考虑其他具有更高级别的分辨率和能力的测量系 统(这通常会花更多的资金，但您的MSA数据将帮助你确
定并证实适当的资源。)
37
测量不确定度与校准
测量系统的不确定度第一次是通过校准过程而产生。 校准允许对测量仪器、测量系统或标在尺上的刻度
第二阶段（使用过程） — 确定是否持续地具备恰当的统计特性？
34
评价测量系统的基本问题
是否有足够的分辨力和灵敏度？
10比1规则:测量设备要能分辨出公差或过程变差的至 少十分之一以上。
是否具备时间意义的统计稳定？
统计特性是否在期望的范围内具备一致性，用于过 程控制和分析是否可接受？
所有的变差总和是否在一个可接受的测量不确定度 的水平?
值等的 指示的误差的评价。
基准件本身，校准过程和环境以及校验人员也都对
测量不确定度有影响。
这就是要经鉴定合格的和/或有资格的实验室以及你
应接受对你的测量、检验和实验设备要做或已做校 准的数据的益处的原因。
38
评价测量系统的关键注意点
盲测法
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，获得测量结果。
被称为偏倚的统计特性指的是数据值相对于参考
（基准）值的位置。
被称为变差的特性指的是数据的分布宽度。
29
测量系统的类型
测量系统分为
计量型测量系统 计数型测量系统
30
测量系统的统计特性
Discrimination 分辨力
统计特性分为
Repeatability 重复性；
(precision精密度)
计量型数据的质量
— 均值与真值（基准值）之差。 — 方差大小。
计数型数据的质量
— 对产品特性产生错误分级的概率。
14
数据的质量
数据的质量取决于从处于稳定条件下进行操作
的测量系统中，多次测量的统计特性，如：假 设使用某一在稳定条件下操作的测量系统对某 一特定特性值进行了几次测量，如果这些测量 值均与该特性的参考值“接近”），那么，数 据的质量被称为“高”；同样，如果部份或所 有的测量值与参考值相差“很远”，则数据的 质量很“低”
度
27
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 偏倚（Bias) 测量值的均值与真值的距离 测量系统持续地偏离目标 系统错误
28
描述测量数据质量的统计特性
通常用来描述测量数据质量的统计特性是某测 量系统的偏倚（Bias）和变差（variance）。
SPC（统计过程控制）和MSA（测量系统分析）的
应用状况作为衡量供应商提供稳定的符合要求的产 品的能力的重要参考指标。
6
为什么进行 测量系统分析？
人 机 法 环 测量
测量 原辅料
制造过程
测量 结果
测量存在误差，误差导致误判。
要保证测量结果的准确性和可信度。
合格 不合格
7
测量系统范例
例如要测量一个柱的外径，那其测量系统应包括：
分辨率（力）的要求:
建议的要求是可视分辨率最多是总过程6σ(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.
25
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