最新最全MSA培训教材
MSA培训(2024)
2024/1/30
15
04
CATALOGUE
MSA实施过程与注意事项
2024/1/30
16
实施前准备工作
2024/1/30
确定MSA实施目标和范围
01
明确MSA要解决的问题和实施的范围,为后续工作提供指导。
组建实施团队
02
成立专门的MSA实施团队,包括项目经理、数据分析师、业务
专家等角色,确保项目的顺利进行。
光学测量技术具有非接触、高精度、高效率等优 点,在MSA中有广阔的应用前景,如三维形貌测 量、表面粗糙度测量等。
数字化和虚拟化技术
3
数字化和虚拟化技术可以实现测量过程的数字化 建模和仿真,减少实际测量的成本和风险,提高 测量效率和灵活性。
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26
行业发展趋势及挑战
智能化和自动化
随着工业4.0和智能制造的推进 ,MSA将向智能化和自动化方向 发展,实现测量过程的自动化和
28
2024/1/30
14
设备故障诊断中应用
MSA在设备故障诊断中具有重要应用 价值,通过对设备运行过程中的各种信 号进行测量和分析,可以准确识别设备
的故障类型和原因。
MSA可以帮助建立设备故障诊断的模 型和算法,提高故障诊断的准确性和效
率,减少人工干预和误判的可能性。
在设备故障诊断中,MSA还可以用于 评估设备的维修需求和预测设备的寿命 ,为设备的维护和更新提供科学依据。
MSA培训
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• MSA概述与基本原理 • MSA分析方法与步骤 • MSA在工业生产中应用 • MSA实施过程与注意事项 • MSA结果评价与报告编写 • MSA持续改进与未来发展
2024年度经典详细的MSA培训资料全
基本原理与评估方法
基本原理
MSA基于统计学原理,通过对测量系统的重复性、再现性、稳定性、线性、偏倚等进行分析,以评估测量系统的 能力和性能。
评估方法
包括独立样本法、图表法、极差法、均值和极差法等,用于对不同类型的测量系统和被测量参数进行评估和分析 。其中,独立样本法适用于计数型数据,图表法适用于计量型数据,极差法和均值和极差法适用于计量型数据且 可重复测量的场合。
根据MSA结果和报告分析,识别测量系统存在的问题和潜在风 险。
改进建议提出
针对识别出的问题,提出具体的改进建议,如设备升级、操作规 范制定、人员培训等。
实施计划制定
根据改进建议的优先级和可行性,制定详细的实施计划,包括时 间表、资源需求和预期成果等。
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06
MSA在质量管理体系中应用
2024/3/24
6
02
测量设备选择与校准
2024/3/24
7
设备类型及选择依据
2024/3/24
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 。
8
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。
报告内容要求
包括引言、目的、范围、方法、 结果、结论和建议等部分,确保
报告内容完整、清晰。
格式规范
遵循公司或行业规定的报告格式 和排版要求,如标题、字体、字
号、页边距等。
图表使用
在报告中适当使用图表以辅助说 明和解释数据,确保图表清晰、
易读。
2024/3/24
最新MSA培训教材
因此,要保证测量结果的准确性和可信度。
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2020/12/4
測量誤差
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真 值的存在
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2020/12/4
一致(線性)
为什么要进行测量系统分析
由于人、机、料、法、环、测等五方面的 原因,会带来测量误差。
检测设备的检定或校准不能满足测量的需 要。 因此,还需要对测量系统进行评价,分析 测量结果的变差,从而确定测量系统的质 量,以满足测量的需要。
预期过程变差上的损失 函数很平缓
过程变差的主要原因导 致均值偏移
分析:
对过程参数及指数的估 计不可接受。
只能表明过程是否正在 生产合格零件。
2020/12/4
分辨力
2~4個數據分級
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控制:只有下列条件才 可用于控制
依据过程分布可用半计 量控制技术
可产生不敏感的计量控 制图
R&R分析) 极差法、均值-极差法、
4)、线性 计数型测量系统的分析方法
交叉评价表法
范例:MSA控制程序,常用 MSA分析表单和分析软件
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2020/12/4
第一章 测量系统分析的意义
測量的重要性
人 机 法 环 测量
测量 原料
PROCESS
测量 结果
合格
不合格
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。
2024版MSA培训教材(PPT1)
MSA培训教材(PPT1)contents •MSA概述与基本原理•测量系统分析流程与方法•稳定性评估及改进措施•偏倚性评估及校正方法•线性度评估与优化策略•重复性和再现性评估及改进•总结回顾与展望未来发展趋势目录CHAPTERMSA概述与基本原理MSA (Measurement System Anal…通过对测量系统的各组成要素进行分析和评估,确定该测量系统是否满足使用要求的过程。
要点一要点二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。
MSA 定义及作用测量系统组成要素01020304测量设备测量人员测量方法测量环境010405060302基本原理与假设条件CHAPTER测量系统分析流程与方法明确分析目的选择测量系统制定分析计划030201按照计划进行测量,并记录测量数据。
对测量数据进行统计分析,如计算均值、标准差、变异系数等。
根据分析结果判断测量系统是否满足要求。
如果测量系统不满足要求,需要采取改进措施,如校准设备、改进测量方法等。
进行测量数据分析结果判断改进措施描述性统计假设检验方差分析回归分析常用统计方法实例演示与操作指南实例演示操作指南CHAPTER稳定性评估及改进措施稳定性概念及评估方法稳定性定义评估方法数据收集不稳定因素识别与处理不稳定因素分类包括设计缺陷、制造过程问题、材料问题、环境问题等。
识别方法采用故障模式、影响及危害性分析(FMECA)、故障树分析(FTA)等方法进行识别。
处理措施针对识别出的不稳定因素,采取相应的纠正措施,如设计优化、工艺改进、材料更换等。
持续改进通过不断收集用户反馈、市场信息和新技术应用等,持续改进产品设计和制造工艺,提高产品稳定性。
预防措施在设计阶段引入可靠性设计理念,预防潜在的不稳定因素。
改进措施针对已出现的问题,采取根本原因分析(RCA )等方法,找到问题根源并进行改进。
监控与预警建立稳定性监控体系,实时监测产品状态,及时发现并处理潜在问题。
MSA培训教材(2024)
数据图表丰富
运用图表、数据等形式直 观展示培训效果,提高报 告的可读性和说服力。
文字简洁明了
避免使用冗长的句子和复 杂的词汇,尽量用简洁的 语言阐述问题和观点。
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优秀案例分享
企业内训成功案例
介绍某知名企业通过开展 内部培训,提高员工素质 和业务能力的案例。
2024/1/30
公开课优秀案例
分享某知名讲师在公开课 上的精彩表现和授课技巧 ,以及学员的积极反馈。
MSA通过对测量过程的优化和改进, 提高生产效率和产品质量,降低生产成
本和不良率。
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未来发展趋势预测
随着智能制造和工业4.0的推进, MSA将在质量管理体系中发挥更加重 要,形成更加完善的持续改进 机制。
2024/1/30
MSA将更加注重对测量系统的全面评 估和改进,包括测量设备的性能、测 量过程的稳定性和重复性、测量结果 的准确性和可靠性等方面。
Chapter
2024/1/30
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数据收集策略制定
明确数据收集目的
根据研究或项目需求,明确数据 收集的目标和范围。
设计数据收集工具
根据数据来源和收集目的,设计 合适的数据收集工具,如问卷、 表格、软件等。
2024/1/30
01 02 03 04
选择合适的数据来源
根据数据类型和收集目的,选择 合适的数据来源,如数据库、调 查问卷、实验数据等。
解决方案
加强数据记录的培训和管理,确保使用标准化的数据记录 表格和流程;对异常数据进行及时处理和记录,避免数据 失真或遗漏。
问题三
分析结果与实际情况不符
解决方案
重新检查和分析数据,确认数据的准确性和完整性;结合 实际情况对分析结果进行合理解释和判断;如有必要,重 新进行测量系统分析。
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
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过程变差和规范宽度较小者。
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第四章 分辨率
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分辨率
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分辨率
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测量系统的分辨力(分辨率不足对控制图的影响)
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练习二 偏移
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线性
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量具的线性
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量具线性的分析
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量具线性的分析
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测量系统的线性
实例:(1)测量数据
零件
1
基准值
2.00
1
2
3
试4
验
5 6
次7
8
数9
10
11
12
零件平均值
稳定性范例
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测量系统的稳定性
➢两种稳定性
--- 一般概念:随着时间变化系统偏倚的总变差。 --- 统计稳定性概念:测量系统只存在普通原因变差,而
没有特殊原因变差。
➢ 利用控制图评价测量系统稳定性(稳定性分析实例)
--- 保持基准件或标准样件 --- 极差图(标准差图)出现失控时,说明存在不稳定的
最新最全MSA培训教材
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测量系统的分辨力
➢ 建议的可视分辨率
6Ơ ≤
10 Ơ---- 过程的标准差 (不是公差宽度的1/10)
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第五章 偏倚、线性和稳定性
最新最全MSA培训教材
MSA教材最新版(共116张)
第12页,共116页。
12
6.测量系统的统计特性
1)足够的分辨率和灵敏度。 2)是统计受控制的。 3)产品控制,变异性小于
公差。
4)过程(guòchéng)控制:
▲显示有效的分辨率.
▲变异性小于制造过程变差.
第13页,共116页。
7.6.1测量系统分析
■为分析在各种测量和试验设备系统测量结果存在的变差,应 进行适当统计研究。
■此要求必须适用于在控制计划中提出的测量系统。 ■所用的分析方法及接收准则,应符合与顾客关于测量系统分
析的参考手册的要求.。 ■如果得到(dé dào)顾客批准,也可采用其它分析方法和接收准则。 PPAP手册中规定: ■对新的或进的量具测量和试验设备应参考MSA手册进行变差
需改善
•如果测量的方式不对,那么好的结果可能被测为坏的结果,坏的结果也可能被 测为好的结果,此时便不能得到真正的产品或过程特性。
9
第9页,共116页。
4.测量(cèliáng)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.
■数据质量最通用的统计特性: ▲准确度 ( Accuracy ) X→μ或称偏移(BIAS): 量测实际值与工件真值间之差异,是指数据相对基准(标准) 值的位置。
7
第7页,共116页。
2.术语
■测量(cèliáng)定义为赋值(或数)给具体事物以表示它们之间
关于特定性的关系。这个定义由美国标准局(NBS)C. cccEisenhart1963)首次提出。赋值过程定义为测量过ccc
程,而赋予的值定义为测量值。
MSA培训教材(完整)
第四版MSA主要变化
2020/7/31
2
TS对测量系统分析的要求
➢ 7.6.1 测量系统分析
为分析各种测量和试验设备系统得出的结果中呈现的变差,应进行统计研究。此要求应适 用于控制计划中提及的测量系统。所使用的分析方法及接受准则应符合顾客关于测量系统分 析的参考手册的要求。如果得到顾客的批准,也可使用其他分析方法和接受准则。
2)将测量仪器所指示或代表的量值,按照比较链或校准链, 将其溯源到测量标准所复现的量值。
3)自下而上的一种溯源方式,目的确保量值准确,对象是 强制性检定之外的测量设备,依据校准规范或校准方法,特殊情况下也 可自行制定。
2020/7/31
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测量基础术语及知识
量值溯源性及其相关:
➢ 检定:查明和确认测量仪器是否符合法定要求的程序。包括检查、加标记 和/或出具检定证书。
2020/7/31
13
测量基础术语及知识
➢ 参考值: 某一个物品可接受的值。 需要一个可操作的定义(由更高一级测量设备或全尺寸
7
测量基础术语及知识
➢ 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 义为测量值。 (1963年C.Eisenhart首次提出)
➢ 量具:任何用来获得测量结果的装置,经常用来特 指用在工厂现场的装置,包括用来测量合格/不合 格的装置(并不包括用于清点数量的计数器)。
3
➢ 测量系统分析与APQP的关系
2020/7/31
4
➢ 测量系统分析与APQP的关系
2020/7/31
5
测量系统分析的重要性
测量数据的作用:
➢ 用于判定产品的符合性(控制用测量系统); ➢ 用于判定过程是否稳定(分析用测量系统); ➢ 对过程进行调整的依据; ➢ 通过回归分析(或分析研究法)确定两个或两个
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培训教材-完整版
2019/11/9
计算N个读值的平均值:
2019/11/9
3.什么情况下做MSA
新生产的产品存在较大的产品变差(PV); 引进新仪器时(EV); 测量操作更换新的人员时(AV); 易损耗之仪器必须注意其分析频率 ;
2019/11/9
4.测量值的组成要素
+
真实值 (实际产品变差)
=
测量误差 (测量变差 )
测量值 (观察的变差)
MSA 测量系统分析
一、MSA简介
1.什么是MSA
M: 指Measurement 测量
S: 指System
系统
A: 指 Analysis
分析
MSA也就是对量测系统进行分析的方法!
2019/11/9
2.MSA 的重要性
人 机 法 环 測量
好
測量 原料
PROCESS
測量
结果
不好
如果测量的方式不对,那么好的结果可能被测为坏的结果,坏 的结果也可能被测为好的结果,此时便不能得到真正的产品或 过程特性。
2019/11/9
5.线性
线性是指量具在其工作范围内偏倚的变化规律。 在全部测量范围内,测量值和基准值的差异保持稳定,说明其
线性好。
仪器 1 : 线形性有问题.
仪器 2 : 线形性没有问题.
0 测量单位
2019/11/9
0 测量单位
测量数据五种类型
线性是在量具预期的工作范围内,偏倚值的差值。
6.5, 4.0, 3.2, 6.3 哪一个方法更正确 ?
方法 2 因为平均值与“真实”硬度相同。 哪一个方法更精密 ?
方法 1 因为变差很小。
应首先的方法是 ? 其理由是?
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(测量系统分析)培训教程
MSA(测量系统分析)培训教程测量系统分析〔MSA〕培训教材目录第Ⅰ章测量系统--------------------------------------------------------------------------------------2 第Ⅱ章测量系统的差不多要求---------------------------------------------------------------7 第Ⅲ章测量系统的波动-------------------------------------------------------------------------11 第四章测量系统研究的预备----------------------------------------------------------21 第五章计量型测量系统研究----------------------------------------------------------24 第六章计数型量具研究---------------------------------------------------------------------31第Ⅰ章测量系统引言现在人们大量使用测量数据来决定许多情况﹒●如依据测量数据来决定是否调整制造过程〔利用统计操纵过程〕﹔●测量数据能够确定两个或多个变量之间是否存在某种显著关系。
例如,估量一模制塑料件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回来分析进行研究﹔●利用测量数据来分析各种过程﹐明白得各种过程﹔●了解测量数据的质量,质量高﹐带来的效益大﹔质量低﹐带来的效益低。
测量数据的质量假如测量数据与标准值都专门〝接近〞﹐这些测量数据的质量〝高〞﹔假如一些或全部测量结果〝远离〞标准值﹐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。
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➢ 利用控制图评价测量系统稳定性(稳定性分析实例)
--- 保持基准件或标准样件 --- 极差图(标准差图)出现失控时,说明存在不稳定的
重复性。 --- 均值图出现失控时,说明偏倚不稳定。
80
稳定性
81
量具稳定性
82
对量具稳定性的影响
83
稳定性不好的原因
84
量具稳定性分析
85
的1/10。 5、当被测项目变化时,测量系统统计特性的最大变差小于
过程变差和规范宽度较小者。
39
第四章 分辨率
40
分辨率
41
分辨率
42
43
测量系统的分辨力(分辨率不足对控制图的影响)
44
45
46
测量系统的分辨力
➢ 建议的可视分辨率
6Ơ ≤
10 Ơ---- 过程的标准差 (不是公差宽度的1/10)
65
测量系统的偏倚
➢ 偏倚相对较大的可能原因
--- 基准的误差 --- 元器件磨损 --- 仪器尺寸错误 --- 测量错误的特性 --- 仪器未经正确校准 --- 不正确使用仪器
66
练习二 偏移
67
线性
68
量具的线性
69
量具线性的分析
70
量具线性的分析
71
试验次数
测量系统的线性
实例:(1)测量数据
3
课程结构图
4
第一章 MSA与ISO/TS16949关系
5
ISO/TS16949:2002与MSA
要求条文 要素7.6.1
➢ 为分析当前的各种测量和试验设备系统测量结果的变差, 应进行适当的统计研究。此要求应适用于控制计划中提及 的测量系统。
➢ 所有的分析 方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一 致。(如:偏倚、线性、稳定性、重复性、再现性研究。) 如经顾客批准,也可采用其它分析方法及接受准则。
9
第二章 测量系统简介
10
什么是测量系统
人 设备
材料
测量过程
数据
方法 环境
输入Βιβλιοθήκη 输出➢测量系统 用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、
设备、软件及操作人员的集合。
11
测量系统范例
• 例如要测量一个柱孔的内经,那其测量系统应包括: ---测量项目 ---人员 ---测量仪器 ---仪器的使用方法 ---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内经。
47
第五章 偏倚、线性和稳定性
48
准确度与精确度
49
准确度与精确度
50
偏倚
51
基准值
52
基准件
53
测量标准
54
使用国家测量标准的好处
55
应用局限性
56
选择
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测量不确定度
58
测量不确定度
59
测量不确定度与校准
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测量不确定度与校准
61
偏移范例
62
偏移计算指南
63
偏移分析的意义
➢计数型数据的质量
--- 对产品特性产生错误分级的概率。
14
数据分析和使用
15
标准的传递
国际标准 国家标准 地方标准
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
16
检测设备 制造厂
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。
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。
23
测量系统的变差
测量过程的构成因子及其相互作用,产生测量结果的变差
人员
量具
材料
测量值 变差
环境
方法
24
环境如何影响测量结果
• 温度变化引起热胀冷缩,使同一零件的同一特性产生不 同的读数
• 光线不足防碍正确的读数 • 刺样的光导致读数不正确 • 受时间影响的材料-----如铝、塑料及玻璃 • 湿度影响 • 污染---如电磁、灰尘等
变化的能力。
观测平均值与基准值 的差。
图示
稳定性 Stability
在某种持续时间内测 量同一基准或零件单 一特性结果的总变差。
线性 Linearity
量具的预期工作范围 内偏倚的变化。
重复性 Repeatability
再现性 Reproducibity
同一评价人,多次测 量同一特性的观测值
变差。
不同评价人,测量同 一特性观测平均值的
5
10.00
9.10 9.30 9.50 9.30 9.40 9.50 9.50 9.50 9.60 9.20 9.30 9.40 9.38 10.00 -0.62
0.5
测量系统的线性
(2)线性回归
公式: Y = b+aX
X 基准值
Y 偏倚
a 斜率
拟合结果:
Y = 0.7367 – 0.1317X
72
3
6.00
5.80 5.70 5.90 5.90 6.00 6.10 6.00 6.10 6.40 6.30 6.00 6.10 6.03 6.00 +0.03 0.7
4
8.00
7.60 7.70 7.80 7.70 7.80 7.80 7.80 7.70 7.80 7.50 7.60 7.70 7.71 8.00 -0.29 0.3
6
ISO/TS16949:2002与MSA
实施要点说明
➢对控制计划中列入的测量系统要进行测量系统分析。 ➢测量分析方法及接受准则应与测量系统分析参考手册一致。 ➢经顾客批准,可以采用其它方法及接受准则。 ➢强调要有证据证明上述要求已达到。 ➢PPAP手册中规定:对新的或改进的量具、测量和试验设备应参
分析控制图
计算重复性(量具变差)
R
2.5
EV = 5.15σe = 5.15 d2*
= 5.15× = 7.5mm 1.72
99
测量系统的重复性与再现性
样本容量 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
A2 1.880 1.023 0.729 0.577 0.483 0.419 0.373 0.337 0.308 0.285 0.266 0.249 0.235 0.223
量具稳定性分析
86
稳定性图析
87
测量系统的稳定性
88
第六章 量具重复性与再现性
89
量具R&R
90
重复性
91
重复性范例
92
再现性
93
再现性范例
94
量具R&R分析
95
量具R&R分析
96
量具R&R分析
97
测量系统的重复性与再现性
(1)测量数据
项目 零件
评 价 人1
1
2
3
4
5
评 价 人2
64
测量系统的偏倚
实例
已知:基准值0.8mm 零件过程变差=0.7mm
一位评价人对样件测量10次结果(以mm为单位):
0.75 0.75 0.80 0.80 0.65
0.80 0.75 0.75 0.75 0.70
∑X 7.5
X=
=
=0.75mm
10 10
偏倚=0.75-0.8=-0.05mm
偏倚靠占过程变差百分比=0.05/0.70=7.1%
认。 ➢确保所有的量具的搬运、保护、清洁、维护和存放 ➢校准记录应包括个人量具 ➢应用MSA手册中规定的方法
8
优胜者方法
• 最大限度的减少量具种类 • 最大限度的减少量具的数量 • 根据产品族添置量具 • 只采用符合MSA要求的量具 • 不允许个人量具 • 用6Ó过程分布计算结果,而不是规范或公
差
31
第三章 测量系统统计特征
32
理想的测量系统
• 每次都能获得正确的测量值,每个测量值 都与真值一致
• 有以下统计特性: ---零变差 ---零偏倚 ---零概率错误分类
33
测量系统特性及变差类型和定义
类型 分辨力 Discrimination (Resolution)
偏倚 Bias
定义
测量系统检出并如实 指出被测定特性微小
220 220 216 212 220
218.3 4.0
217.3 215.7 213.3 220.0 4.0 4.0 4.0 0.0
216.9
R
2.5
98
测量系统的重复性与再现性
(2)重复性分析
绘极差图
计算控制限
UCLR = R×D4 = 2.5×2.575 = 6.4mm UCLR = R×D3 = 0.00mm
考MSA手册进行变差研究。 ➢APQP手册,MSA为“产品/过程确认”阶段的输出之一。 ➢SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
7
ISO/TS16949:2002与MSA
实施要点说明
➢标识、监视与测量设备及其校准状态 ➢确定量具准确度和精确度 ➢当量具被发现处于非校准状态时,应对其以前的测量结果作确
12
什么是数据的质量
➢数据的类型
计量型数据 Variable data 计数型数据 Attribute data
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什么是数据的质量
➢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。
➢计量型数据的质量