MSA培训材料568725精品资料
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4
5
环境因素
噪音
其它 测量系统
振动
温度
脏污
湿度
对策：保持环境的稳定与安静
测量系统的因素
量具在测量时对特 性产生的偏差
重复性
量具呈现偏 大或偏小的 差值
偏倚
测量系统的 因素
再现性
由不同的操 作员引起的 偏差
12
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.
13
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
17
测量数据
准确:数据的中心与 标准值相近.
好的测量数据: 零变差 零偏倚 零错误分布率
精确:数据的变差小, 集中于某点附近.
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。
测量在质量管理体系中的地位
顾要 客求
持续改善质量管理体系
资源管理
输入
管理职责 实现产品
量度、分析、 改进
输出
产品
滿顾 意客
测量在质量管理体系中的地位
制程控制
实施MSA的目的和意义
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控制 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.
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
线性=斜率*过程变差 拟合优度R2={Sum(xy)-Sum(x)Sum(y)/n}2
MSA的目的是：汽车整车厂（顾客）认为汽车零组件生产厂家若仅针对量具定期" 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，为避免可能存在的潜 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。
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
3個數據分級
可用於計量管制圖
1.建議使用
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10±0.5, 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?
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 Bias＝Xbar－Xr
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
测量系统因素的控制
线性 偏倚 稳定性
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
重复性 再现性
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控制 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） 测试成本 测试所需的时间 术语的定义，如：准确度、精密度、重复性、
Cpk = min(USL-µ), (µ - LSL) 3 sigma
Gage R&R + 标准偏差
CP
平均值的偏移
Cpk
引起测量系统偏差的原因
• 测量系统本身 • 外来环境的影响
影响测量结果的因素
数据偏差的来源
零件
量具
操作员-5 -4 -3 -2 -1
0
1
2
3
4
5
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
4)计算每个测量点的偏倚 Xir
Biasi=Xibar-
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(x2)-
[Sum(x)]2/n} b=Sum(y/n)-a*Sum(x/n)
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、同一特性多次所得到 数据平均值间的最大差异
人員C
人員A
再现性
人員B
量测系统变异（Stability）
Stability（稳定性）：不同时间，量测相
随着测量时 间的推移， 量具呈现不 稳定的状态
稳定性
线性
量具的测量 最小刻度值 不能精确测 量特性
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 Bias
观察平均值
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、同一特性多次所得到之数据之 间的最大差异
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 体现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。
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部分零件,例如5~10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多次(随机抽 取),得出零件平均值Xibar
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， 凡是控制计划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
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，通常保留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
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便宜
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
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
测量系统 统计控制示意
21
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，则如下图所示：
-5 -4 -3 -2 -1
0
1
2
3
4
5
-5 -4 -3 -2 -1
0
1
2
3
4
5
Length product A
测量系统与过程能力Fra bibliotekCp = USL - LSL 6 sigma
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）。
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：
11
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？
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。y＝b＋ax
同产品之同一特性时，获得的测量值总
变差
稳定性
时间2
时间1
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
量测系统必须处于统计管制状态，表示量测系统内的 变异只是由于普通原因产生，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） 当被量测项目改变时，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
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
控制 下列狀況才可使用： 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.只能表明製程是否正 在生產 合格產品
1個數據分級
-5 -4 -3 -2 -1 0
1
2
3
4
5
环境因素
噪音
其它 测量系统
振动
温度
脏污
湿度
对策：保持环境的稳定与安静
测量系统的因素
量具在测量时对特 性产生的偏差
重复性
量具呈现偏 大或偏小的 差值
偏倚
测量系统的 因素
再现性
由不同的操 作员引起的 偏差
12
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.
13
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
17
测量数据
准确:数据的中心与 标准值相近.
好的测量数据: 零变差 零偏倚 零错误分布率
精确:数据的变差小, 集中于某点附近.
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。
测量在质量管理体系中的地位
顾要 客求
持续改善质量管理体系
资源管理
输入
管理职责 实现产品
量度、分析、 改进
输出
产品
滿顾 意客
测量在质量管理体系中的地位
制程控制
实施MSA的目的和意义
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控制 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.
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
线性=斜率*过程变差 拟合优度R2={Sum(xy)-Sum(x)Sum(y)/n}2
MSA的目的是：汽车整车厂（顾客）认为汽车零组件生产厂家若仅针对量具定期" 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，为避免可能存在的潜 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。
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
3個數據分級
可用於計量管制圖
1.建議使用
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10±0.5, 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?
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 Bias＝Xbar－Xr
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
测量系统因素的控制
线性 偏倚 稳定性
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
重复性 再现性
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控制 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） 测试成本 测试所需的时间 术语的定义，如：准确度、精密度、重复性、
Cpk = min(USL-µ), (µ - LSL) 3 sigma
Gage R&R + 标准偏差
CP
平均值的偏移
Cpk
引起测量系统偏差的原因
• 测量系统本身 • 外来环境的影响
影响测量结果的因素
数据偏差的来源
零件
量具
操作员-5 -4 -3 -2 -1
0
1
2
3
4
5
0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
4)计算每个测量点的偏倚 Xir
Biasi=Xibar-
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(x2)-
[Sum(x)]2/n} b=Sum(y/n)-a*Sum(x/n)
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、同一特性多次所得到 数据平均值间的最大差异
人員C
人員A
再现性
人員B
量测系统变异（Stability）
Stability（稳定性）：不同时间，量测相
随着测量时 间的推移， 量具呈现不 稳定的状态
稳定性
线性
量具的测量 最小刻度值 不能精确测 量特性
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 Bias
观察平均值
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、同一特性多次所得到之数据之 间的最大差异
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 体现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。
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部分零件,例如5~10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多次(随机抽 取),得出零件平均值Xibar
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， 凡是控制计划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
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，通常保留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
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便宜
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
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
测量系统 统计控制示意
21
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，则如下图所示：
-5 -4 -3 -2 -1
0
1
2
3
4
5
-5 -4 -3 -2 -1
0
1
2
3
4
5
Length product A
测量系统与过程能力Fra bibliotekCp = USL - LSL 6 sigma
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）。
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：
11
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？
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。y＝b＋ax
同产品之同一特性时，获得的测量值总
变差
稳定性
时间2
时间1
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
量测系统必须处于统计管制状态，表示量测系统内的 变异只是由于普通原因产生，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） 当被量测项目改变时，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
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
控制 下列狀況才可使用： 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.只能表明製程是否正 在生產 合格產品
1個數據分級