测量系统分析MSA简介

1、稳定性研究
➢Xbar-R法
➢取一个样本并建立相对于可朔源标准的基准值
➢定期〔天,周〕测量标准样本3-5次,样本容量和 频率应该基于对测量系统的了解
➢将数据按时间顺序画在x&R或X&s控制图上
➢结果分析：
➢
建立控制限并用标准控制图分析评价
失控或不稳定状态。
稳定性练习
10/16 48.6
10/22 48.4
被管理的 过程
测量
测量过程 测量值
分析
入
作业 一般的过程〔放羊式过程〕
输出
对产品决策的影响
➢第一类错误〔生产者风险/假警报〕 ➢ 一个好的零件有时被误判为“不合格〞
➢第二类错误〔消费者风险/漏判率〕 ➢ 一个不合格的零件有时被误判为“合格〞
对产品决策的影响
➢ 减少过程变差,没有零件产生在Ⅱ区
48.5
48.7
48.3
48.0
48.9 48.0
49.2
49.0
48.3
47.7
48.7
48.4
48.7
48.9
48.5
Sample StDev
Sample Mean
49.6 49.2 48.8 48.4 48.0
1
0.8 0.6 0.4 0.2 0.0
1
稳定性案例- Xbar-R法
Xbar-S Chart of C1
评价疑心有测量缺陷的量具的依据
维修前后测量设备的比较
计算过程变差所需的方法,以及生产过程的可接受性水平
作出量具的特性曲线的必要信息。
以上一切是为了满足ISO/TS 6949的相关要求：
“7.6.1 测量系统分析
为分析出现在各种测量和试验设备系统测量结果的变异,
应进行适当的统计研究。此要求应用控制方案提出的测量系统。
报表人: 公差: 其他:
赵前 0.02mm 陕西重型汽车有限公司
1
2
3
4
5
操作员
2
A
B
C
均值
0
测量
-2
6
7
8
9
10
2
0
均值
-2
组块变量: 部件
操作员
对于每个部件,可以比较由每个操作员所得出测量值之间的变异,以及操作员之间的测量值 差异。还可以查看测量值与水平参考线的关系。默认情况下,参考线是所有观测值的平均值。 大局部变异是因部件间的差异所致。此外还出现了某些较小的模式。例如,操作员 B 的测量缺 乏一致性,而操作员 C 的测量值通常比其他操作员低。
CP观-2察 CP实-2际 CP测-2量系统
1 1.332
1 2.02
1 ?
CP实际=(1/1.33^2-1/2^2) ^-0.5≈1.79 即过程公差＝1.79*6σ＝10.74σ,78PPM 假设该过程和基准值偏移1.5σ
12
测量系统研究的目的
接受新测量设备的准则；
一种测量设备与另一种测量设备的比较
3、线性
线性研究-参考MSA手册〔第三版〕
数值法 图示法
调整垫片测量量具偏倚和线性研究
量具名称: 游标卡尺 研究日期: 2010-5-8
报表人: 公差: 其他:
张山 0.02mm 陕西重型汽车有限公司
量具线性
自变量
系数 系数标准误
P
回归 95% 置信区间
常量 0.73667 0.07252 0.000
密度 密度 密度
5、稳定性Stability 在某种持续时间内测量同一基
0.4 0.3
分布图 正态, 均值=0, 标准差=1
0
0.2
准或零件单一特性结果的总变
0.1
0.0
-3
-2
-1
0
1
2
3
差GR&R
X 分布图
正态, 均值=0, 标准差=1
0
0.4
0.3
0.2
0.4
0.1
分布图
0.0
正态, 均值=0, 标准差=1
30
小结
2、偏倚研究
数值法
根据测量结果算出平均值Xbar
部件 真值
1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 22 2 2 2 2 2 2 2 2 2
偏倚=Xbar-真值
22
2
2
测量系统偏倚的检验
测量结果
2. . . 2. 2. 2. . 2. 2. . 2. 2. 7 54 5 7 3 5 5 4 4 6 4
所有的分析方法及接收准则,应与顾客关于测量分析的参考手册
相一致。如果得到顾客的批准,其他分析方法和接收准则也可以
MSA的根本概念
什么是测量系统？
a.测量系统不仅仅是量具；
– b.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。
测量系统误差来源
• 测量系统和其它所有的生产过程一样,受随机误差和系统误差的影响。这此误 差是由于普通原因和特殊〔无次序的〕原因造成的。
• 在测量系统分析前,识别潜在的变差来源是必要的。 • 常用的分析工具有因果图、矩阵图、树图。
观测值变差
产品/制程变差
测量系统变差
量具变差
评价人变差 （再现性）
偏倚（bias)
线性(linearity) 稳定性(stability)
1.0
斜率 -0.13167 0.01093 0.000
数据
平均偏倚
S 0.23954 R-Sq
71.4%
线性 2.17735 线性百分率 13.2
为什么要进行MSA
为什么量具进行了检定或校准还要进行测量系 统分析？
为什么经过100%的全检验,客户还在抱怨收到 了不合格？
为什么再做全过程做了质量检验〔QC〕还要向 客户做质量保证〔QA〕？
到底什么样的测量系统才够放心？
我们是否是测量过程？
• 管理者要有效的管理任何过程的变异,需要了解： • 过程应该做什么？ • 会有什么问题？ • 现在做的怎么样？
仪器固有的设计特性3线性质量管理部3线性如果测量系统存在线性问题需要通过调整软件硬件或两项同时进行来再校准以达到0偏倚如果偏倚在测量范围内不能被调整到0只要测量系统保持稳定仍可用于产品过程的控制但不能进行分析指导测量系统达到稳定因为评价人误差风险较高测量应该仅在顾客同意下使用质量管理部线性研究小结稳定性偏倚线性grr小样法kappa信号探测法评价人数量没要求通常为1人没要求通常1人样品数量实验次数依控制图来选择每次多次通常1或35次1010测试周期定期较长时间较短时间内较短时间内基准要求工具室测量10次以上来确定工具测量室10次以上来确定工具测量室10次以上来确定测量方法要不需盲测不需盲测可以盲测接受准则控制图受控同校准规则中接受准则比较倚落在置信区间内同校准规则中接受准则比较倚落在置信区间内质量管理部4variablegrr怎么体现出产品的偏差product怎么体现重复性带来的偏差repeatability怎么体现再现性带来的偏差reproducility测量系统的合成变差多取一些样品让测量的人或机器多测几次同时让几个人来测质量管理部4重复性再现性工作流程注意
8 -0.291667 1.8 0.000
10 -0.616667 3.7 0.000
-0.5
占过程变异的百分比
-1.0
2
4
6
8
10
参考值
10 5 0 线性
偏倚
33
2、偏倚研究
偏倚大的原因分析
➢基准的误差 ➢元器件磨损 ➢仪器尺寸错误 ➢测量误差的特性 ➢仪器未经正确校准 ➢不正确使用仪器
偏倚性研究小结
1
UCL=49.103
__ X=48.472
LCL=47.841
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
Sample
UCL=0.8289
_ S=0.3228
LCL=0
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
Sample
稳定性举例-运行图法
左右门间隙差
量具名称: 游标卡尺 研究日期: 2010-5-8
-3
-2
-1
0
1
2
3
0
X
0.3
0.2
0.1
0.0
-3
-2
-1
0
1
2
3
X
观测平均值 基准值（真 值）
测量系统研究准备
• 1、先方案将要使用的方法 • 2、确定评价人、样品的数量及重复读数次数 • 3、评价人确实定〔应从日常操作人中选〕 • 4、样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围 • 5、仪器的分辨率应允许至少直接读取特性的预期过程变差的
➢ 减少测量系统误差从而减小Ⅱ区域的面积,因而产生的所有零件 将在Ⅲ区域,这样就可以最小限度的降低做出错误决定的风险。
➢ 假定测量过程处于统计受控状态并且对准基准值。如果不成立, 这样的测量结果不值得信任。
LSL
Coufused area
Bad is bad Ⅰ
Ⅱ
USL
Goog isgood Ⅲ
Coufused area
MSA的根本概念
3、偏倚Bias
观测平均值与基准值的差。
基准值：是比观测用测量装置高一级的测量结果
的平均值
偏倚（Bias)
分布图 正态, 均值=0, 标准差=1
0 0.4
0.3
密度
0.2
0.1
0.0
-3
-2
-1
0
1
2
3
X
观测平均值
基准值（真值）
MSA的根本概念
4、线性Linearity
量具的预期工作范围内偏倚的变化〔之间的差
数据
平均偏倚
S 0.23954 R-Sq
71.4%
线性 2.17735 线性百分率 13.2
偏倚 百分比
0.5
量具偏倚
参考
偏倚 %偏倚
P
平均 -0.053333 0.3 0.040
2 0.491667 3.0 0.000
0.0
0
4 0.125000 0.8 0.293
6 0.025000 0.2 0.688
Measurement Systems Analysis
1
MSA－引子
• 测量重要吗？ • 测量的目的是什么？
MSA－引子
哇, 不可思异啊! 可真是这样吗?
瞧!我们的销 售业绩！
MSA－引子
终于搞定了
你没搞错 吧？！！
MSA－引子
我搞错了吗？
晕,郁闷中……
MSA－引子
？？？
？？？
数据是否可信？ 您看到的各类报表是真的吗？
Bad is bad
Ⅱ
Ⅰ
对过程决策的影响
➢把普通原因报告为特殊原因
➢把特殊原因报告为普通原因
➢GRR对能力指数Cp的影响
2 观察
2 实际
2 测量系统
CP观-2察 CP实-2际 CP测-2量系统
CP T / 6（capability index）
GRR对能力指数Cp的影响举例
• 例：CPGRR＝2.0,为到达顾客要求过程能力 〔观测值〕＝1.33,CP实际=？
10/28 48.9
11/12 48.9
11/18 48.9
11/19 48.9
1/15 48.4
6/19 48.7
10/12 47.8
11/20 47.9
12/9 48.1
1/12 48.2
2/13 48.1
48.7
48.8
48.6 47.9
50.1
50.1
48.2
48.0
48.6
48.3
48.6
值〕。
偏倚小（Bias)
偏倚大（Bias)
0.4
分布图 正态, 均值=0, 标准差=1
0
0.4
分布图 正态, 均值=0, 标准差=1
0
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
0.0
0.0
-3
-2
-1
0
1
2
3
-3
-2
-1
0
1
2
3
X
X
密度 密度
观测平均值
基准值（真值）
观测平均值
基准值（真值）
MSA的根本概念
重复性
15
测量系统变差的影响因素
测量系统的统计变差
稳定性〔Stability) 偏倚〔Bias) 线性(Linearity)
位置的变差(Location Error) 统计量： 测量均值PK真值
重复性〔Repeatability) 再现性〔Reproducibility)
宽度的变差〔Width Error) 统计量： 测量分布
MSA一般性问题
• 哪些测量系统需要进行MSA？ • 哪个过程有测量风险 • 需要进行哪些研究？ • 测量风险的从哪里来 • 研究对象如何选取？ • 最大的测量风险 • 用什么方法？ • 计数型/计量型 • 在什么时候进行？ • MSA方案 • 判断准则是什么？ • MSA手册〔AIAG-MSA手册〕
32
• 图示法
2、偏倚研究
调整垫片测量量具偏倚和线性研究
量具名称: 游标卡尺 研究日期: 2010-5-8
报表人: 公差: 其他:
张山 0.02mm 陕西重型汽车有限公司
量具线性
自变量
系数 系数标准误
P
回归 95% 置信区间
常量 0.73667 0.07252 0.000
1.0
斜率 -0.13167 0.01093 0.000
MSA的根本概念
• 一.测量系统分析的适用范围 • 被测特性能重复出现
• 二.数据的分类 • 计量型〔Variable):一个样品的测量值
• 计数型〔Attribute):一个样品的质量和通过/不通 过测试结果
• 不可重复型〔Non-replicable〕：
MSA的根本概念
• 三、测量系统的五个特性
t=偏倚/σb
Xbar
= ∑x/n
= 2.491666667
σb=σr/√ n
偏倚 =Xbar-基准值 = 0.491666667
标准差σr
标准误差
σb
偏倚t检验
置信下限
置信上限
检验水平a
=0.124011241
=0.035798962 =2.200985159 =0.412873683 =0.57045965 =0.05
__ X=48.472
48.0
LCL=47.841
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
Sample
0.8
UCL=0.8289
0.6
0.4
_
S=0.3228
0.2
0.0
LCL=0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19