1测量系统分析
测量系统分析报告
测量系统分析报告测量系统分析报告一、测量系统的概述测量作为一种常见的科学实验手段，广泛应用于各个领域。
测量系统是指用于获取被测量对象特定性能参数的工具、方法和设备的集合。
本次测量系统的分析研究的是一个用于测量温度的系统。
二、测量系统的组成1. 传感器：传感器是测量系统的核心部件，用于将温度信号转化为电信号。
传感器根据其工作原理和测量范围的不同，可以分为热电偶、热电阻和半导体传感器等。
2. 信号处理器：信号处理器用于对传感器输出的电信号进行放大、滤波、线性化等处理，以保证测量结果的准确性和稳定性。
常见的信号处理器包括放大器、滤波器和微处理器等。
3. 显示器：显示器用于将经信号处理器处理后的电信号转化为温度数值，并以可视化的形式显示出来。
常见的显示器有数码显示器、液晶显示器和LED显示器等。
4. 电源系统：电源系统为整个测量系统提供所需的电能，保证其正常运行。
电源系统通常由电源适配器和电池组成。
5. 控制装置：控制装置用于对测量系统的各个部件进行控制和调节，以实现对测量过程的精确控制。
控制装置可以是单片机、触摸屏或按键开关等。
三、测量系统的性能指标1. 精度：精度是指测量结果与真实值之间的偏差程度。
对于温度测量系统来说，精度通常用温度的绝对误差或相对误差表示。
2. 灵敏度：灵敏度是指测量系统对被测量参数变化的响应程度。
对于温度测量系统来说，灵敏度可以用温度变化引起的电信号变化来表示。
3. 可靠性：可靠性是指测量系统在长时间使用中能够保持测量准确性和稳定性的能力。
可靠性可以通过进行寿命试验和环境适应性试验来评估。
四、测量系统的优化方案1. 选择合适的传感器：根据测量温度范围和准确度要求选择合适的传感器，如热电偶适用于高温测量，热电阻适用于常温测量。
2. 优化信号处理器：选用高精度、低噪声的放大器和滤波器，并对其进行校准和调试，以提高测量系统的准确性和稳定性。
3. 提高显示器的分辨率：选择分辨率高的显示器，并进行校准，使测量结果更加精确和直观。
测量系统分析与评估
测量系统分析与评估测量系统在现代工程中起着至关重要的作用。
它们用于确定特定参数的准确值，以便进行监测、控制和改进。
测量系统的准确性直接影响到产品质量、工艺过程和决策的可靠性。
因此，对测量系统进行分析与评估，以确保其性能稳定和准确性非常重要。
一、测量系统分析测量系统分析是评估和确定测量系统性能的过程。
常用的测量系统分析方法有以下几种：1. 确定测量系统的稳定性稳定性是指测量系统对同一输入的重复测量是否可再现。
通过进行重复性实验，可以计算出测量系统的重复性误差。
当重复性误差较小且可接受时，说明该测量系统具有较高的稳定性。
2. 评估测量系统的准确性准确性是指测量系统的测量结果与真实值之间的差异程度。
通过与已知参考值进行比较，可以得到测量系统的准确性误差。
当准确性误差小于一定范围内时，说明该测量系统具有较高的准确性。
3. 检查测量系统的线性度线性度是指测量系统在测量范围内是否具有线性关系。
通过在范围内进行多个测量点的实验，并绘制测量结果的曲线，可以评估线性度。
当测量结果能够近似地落在一条直线上时，说明该测量系统具有较好的线性度。
4. 分析测量系统的灵敏度灵敏度是指测量系统对于输入变化的反应程度。
通过分析测量系统输出信号与输入信号之间的关系，可以评估灵敏度。
当测量系统对于输入变化具有较高的敏感性时，说明该测量系统具有较好的灵敏度。
二、测量系统评估测量系统评估是对测量系统性能进行总体评价的过程。
常用的测量系统评估方法有以下几种：1. 判断测量系统的可靠性可靠性是指测量系统在一定时间内能够保持其性能的能力。
通过长期稳定性实验，可以评估测量系统的可靠性。
当测量系统能够在长期的使用中保持其性能不变时，说明该测量系统具有较高的可靠性。
2. 确认测量系统的重复性重复性是指在短时间内重复测量相同参数的能力。
通过多次重复测量同一参数，并计算其重复性误差，可以评估测量系统的重复性。
当重复性误差较小且可接受时，说明该测量系统具有较高的重复性。
第八章测量系统分析-1
第八章测量系统分析（Measurement Systems Analysis，MSA）一、有关术语及定义1、测量系统——一套组装的并适用于特定量在规定区间内给出测得值信息的一台或多台测量仪器，通常还包括其他装置，诸如试剂和电源。
1）一个测量系统可以仅包括一台测量仪器。
注：测量系统——是用来获得测量结果的整个过程。
▲2、测量仪器（计量器具）——单独或与一个或多个辅助设备组合，用于进行测量的装置。
1）一台可单独使用的测量仪器是一个测量系统。
2）测量仪器可以是指示式测量仪器，也可以是实物量具。
3、测量设备——为实现测量过程所必需的测量仪器、软件、测量标准、标准物质、辅助设备或其组合。
4、示值——由测量仪器或测量系统给出的量值。
5、示值误差——测量仪器示值与对应输入量的参考量值之差。
6、分辨力——引起相应示值产生可察觉到变化的被测量的最小变化。
7、显示装置的分辨力——能有效辨别的显示示值间的最小差值。
8、仪器偏移——重复测量示值的平均值减去参考量值。
9、测量仪器的稳定性——测量仪器保持其计量特性随时间恒定的能力。
简称稳定性。
稳定性可用几种方式量化：1）用计量特性变化到某个规定的量所经过的时间间隔表示。
2）用计量特性在规定时间间隔内发生的变化表示。
10、仪器漂移——由于测量仪器计量特性的变化引起的示值在一段时间内的连续或增量变化。
1）仪器漂移既与被测量的变化无关，也与任何认识到的影响量的变化无关。
11、影响量引起的变差——当影响量依次呈现两个不同的量值时，给定被测量的示值差或实物量具提供的量值差。
1）对实物量具，影响量引起的变差是影响量呈现两个不同值时其提供量值间的差值。
12、影响量——在直接测量中不影响实际被测的量，但会影响示值与测量结果之间关系的量。
例：1）用安培计直接测量交流电流恒定幅度时的频率。
2）测量某杆长度时测微计（千分尺）的温度。
13、测量重复性——在一组重复性测量条件下的测量精密度。
简称重复性。
测量系统分析(GRR)(1)
测量系统分析(GRR)(1)
GR&R原因分析
7. GR&R原因分析
§ 原则上使用GRR的情况均有下列前提
1）本质上是非破坏性之测量。 2）该测量特性之制程能力Cp值明显不足。
§ 若GRR<10%，表明测量系统准确，变异来源产品本身。
若GRR>25%，表明测量系统不准确，因而扭曲了产品的正真 值。
测量系统分析(GRR)(1)
国家标准 引用标准 工作标准 生产量具
激光干涉仪 千分尺
测量系统分析(GRR)(1)
术语
4.术语
§ 4.1 分辨率 ：最小的读数单位、测量分辨率、刻度限度或探测度。由设 计决定的固有特性，是测量或仪器输出的最小刻度单位。做GRR时选择 仪器应该遵守1：10经验法则 。
§ 4.2 重复性EV（Repeatability）：指以同一测量设备，同一测量人员， 测量同一批待测物之同一品质特性所产生的测量差异。 § 再生性AV（Reproducibility）
GR&R原因分析
测量系统之改善-因果图
人员培训不足 人员技术差异
测量程式不严谨 设备维护未标准化
测量程序未标准化
校正问题
温度改变 清洁度改变
湿度改变 震动因素
机械不稳定
测量系统分析
1.00
0.75
0.50
1
2
3ple
Range图M e应as u该r e显me n示t h一O个pe受ra t控o r 过
程。 1.00
0.75 如果有一点落在UCL上方, 操
0.50 作员在进行一致的测量时将
会有1问题。
2
3
Range图可以帮O p e助r a识t o r别不足的
A
A = 2.25
B = 2.00 B
1
2
3
第二个刻度的分辨率比两个被 测对象之间的差异要小，被测 对象将产生不同的测量结果， 分辨力为0.01。
测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程变差的10%。
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准确性
测量的准确性（又称为偏倚）是测量所得的平均值与真实值 的差别。
基准值
9 10
0.75
0.50
1
2
3
Operator
Operator 乘 Sample 交互作用
1.00 0.75 0.50
Operator 1 2 3
平均
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sample
样本均值
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变异分量
% 贡献
Gage R&R X / R 图 200
% 研究变异
(TV )2 (PV )2 ( AV )2 (EV )2
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连续数据测量系统分析
数据收集原则
测量者
1
2
3
被测对象 1 2 ......
10
测量次数 1 2
12
2~3个测量者
测量系统分析(MSA)
稳定性好
真值 时间 1
时间 1
真值
稳定性差
时间 2
时间2
时间 3
时间3
Y的测量系统评价 对散布的评价
- 精密度 : 根据测量系统反复性和再现性的总变动
- 反复性 : 重新测量也有相同的结果吗 ?
- 再现性 : 用其他测量系统也有相同的结果吗 ?
Y的测量系统评价
精密度
- 测量系统中的总散布 术语: 随机误差（ Random Error ）， 分散（ Spread ）， 测试/再测试误差（ Test/Retest error ） 重复性和再现性
据的信赖性,通过研究测量系统所发生的 Nhomakorabea动对工程散布的影响,从 而判断该测量系统的适合性
MSA 概要
测量系统评价的重要性
1.测量数据 1)作为分析判断的基本依据,有必要评价其信赖性; 2)依据测量系统进行观测和评价
2.测量系统的分析 是6SIGMA活动的最基本的工作和最重要的部分之一
3.测量系统分析被强调的原因 1)所有的产品通常都是由许多部件构成的; 2)产品的小型化趋势使产品的误差界限缩小; 3)部件更换或组装时通常要求有互换性; 4)为了能大量生产,通常有增大自动组装的必要性
计量型数据的 Gage R&R P/T 比
P / T = 5.15*s MS
Tolerance
一般用 %表现
说明有多少百分比的公差 由测量误差所占据
包括重复性和再现性
作为目标，我们追求 P/T < 30%
注意 : 5.15标准偏差占测量系统散布的 99%. 5.15是产业标准.
计量型数据的 Gage R&R
70
80
Process
测量系统分析(MSA)
观测平均 Observed Average
偏倚
图2 偏倚变差示意图
三、测量系统变差的种类与定义释
2.精密度（Precision）
精密度或称变差（Variation），是指利用同一量具，重复 测量相同工件同一质量特性，所得数据之变异性。这里的变 差主要分为两种：一种是重复性变差，另一种是再现性变差。 精密度变差越小越好。
改善的着力点，确定是进行人员培训，还是调整测量方法或调 整仪器。
一、测量系统分析（MSA）
4.MSA评估的仪器和责任人员 ☆测量系统一般由仪校人Βιβλιοθήκη 或品质部的负责人来主导，由参与检测或
试验人员来测量，以提供测量数值。不可以由品质部领导或仪校人 员来测量和提供数值，需要特别注意的是：测量人员不可知道自己 上次测量结果和别人测量结果，要保证盲测。MSA要识别的误差是 测量人员、设备、环境、方法、标准值导致的误差，品质部领导和 仪校人员一般不亲自测量产品，所以分析他们的测量数据基本没有
二、为什么要进行测量系统分析
1.标准要求
☆ IATF16949第7.1.5.1.1条：测量系统分析 应进行统计研究，分析每种测量和测试设备系统的结果中
出现的变差。本要求适用于控制计划中引用的测量系统。分 析方法和验收标准应符合测量系统分析参考手册。如果顾客 认可，其他分析方法和接受标准也可以使用。记录应保持顾 客接受替代方法。
许出现，但超过规范就不能接受。 7.稳定性变差
随着时间的推移，偏倚变差的波动。如下图所示。如果随 着时间推移偏倚值越大，稳定性差不可接受。
稳定性
时间1
图6 稳定性变差示意图
时间2
三、测量系统变差的种类与定义
8.线性变差 线性变差即偏倚值，是用来测量基准值存在的线性关系。
测量系统分析
测量系统分析测量系统分析是指通过对测量系统的性能和准确度进行评估和优化的过程。
测量系统是指用于测量和获取物理量的设备、传感器、仪器以及测量方法和技术。
测量系统分析的目的是确保测量系统能够提供准确、可重复和可靠的测量结果，并通过分析测量误差和不确定度来估计测量结果的可靠性和可信度。
测量系统分析通常包括以下几个方面的内容：测量系统的准确度、精确度、稳定性、灵敏度、线性度、重复性、回归性等参数的分析；测量系统误差和不确定度的评估；测量系统的校准和检验方法的验证；测量系统的故障和异常检测；测量系统的改进和优化等。
测量系统的准确度是指测量结果与真实值之间的偏差或误差，可以通过与已知标准物件进行比较来评估。
精确度是指测量结果的稳定性和重复性，可以通过多次重复测量同一物理量来评估。
稳定性则是指测量结果在长时间和不同环境条件下的变化程度。
测量系统的灵敏度是指测量系统对于输入信号的改变的响应程度，通常使用灵敏度系数来表示。
线性度是指测量系统输出与输入之间的线性关系的程度，可以通过线性回归分析来评估。
回归性是指测量系统的输出在不同输入变量条件下的一致性和稳定性。
测量系统误差和不确定度的评估是指通过测量数据的分析和处理来估计测量结果的误差和不确定度。
常见的方法包括使用统计学方法进行数据分析、建立数学模型进行数据处理和误差传递分析、进行多次测量来减小随机误差等。
测量系统的校准和检验方法的验证是指确定测量系统校准和检验方法的可信度和可靠性。
校准是指通过已知标准物件来调整和修正测量系统的偏差和误差，以提高测量结果的准确度和可靠性。
检验是指通过对已知物件的测量来验证测量系统的准确度和精确度。
测量系统的故障和异常检测是指通过对测量数据的监控和分析来检测测量系统中可能存在的故障和异常情况。
常见的方法包括使用控制图进行数据监控和故障诊断、进行实验和模拟来验证测量系统的可靠性和稳定性。
测量系统的改进和优化是指通过对测量系统进行分析和评估，找出问题和瓶颈，并采取相应的措施来改进和优化测量系统的性能和准确度。
测量系统分析1
环境
固定
冠智达顾问
3、线型分析 某工厂督导者对某制程引进了一套新量测系统，作为 PPAP的一部份，需要对量测系统的线性进行评价。 根据制程变异数据，在量测系统的全作业范围内选择 了五个零件，透过每个零件进行全尺寸量测以确定它 们的参考值，每－零件再经由主要作业者量测12次。 在分析中，零件是以随机的方式挑选
作业者A
作业者C
再现性
冠智达顾问
二，量测系统研究前准备 像任一研究或分析，在执行量测系统研究之前应有足够的 规划及准备，在执行研究前一般的准备如下： 1.方法在使用前应先予确认。例如，某些量具，如按钮则 数据被显示出来，则其再生性的影响可不予考虑。 2.应预先决定作业者人数、样本数及重复量测次数，其考 虑的因素数如： （1）重要尺寸－重要尺寸因量具研究估计可信度需求之理 由需更多的零件或量测次数。 （2）零件结构－原材料或重型零件可能为少样本但多次量 测。
冠智达顾问
GR&R分析指南—均值极差法（4）： *将第5、10、15行的数据（ mRa、mRb、mRc ） 记入第17行，并取平均值mmR（所有极差的平均 值）； *将mmR记入第19、20行，得到控制上、下限，同 SPC方法。应描绘均值极差控制图； *如果有测量值超控制限，应由相应的评价人对相应 的零件重新测量或剔除该测量值，重新按上述方法 计算；
R2 ＝
[Σxy－Σx×Σy/n]2 [Σx2－((Σx)2/n)]×[Σy2－((Σy)2/n)]
本例R2＝0.98
冠智达顾问
1、GR&R—均值极差法
GR&R分析指南—均值极差法（1）： *选取10个零件，要求覆盖过程变差的实际或预期 范围； *指定评价人A、B、C。 *按1~10给零件编号，并使评价人不能看到编号数 字； *如果校准是正常程序的一部分，则校准量具。
测量系统分析(MSA)
测量系统分析（MSA）一、什么是测量系统分析？测量系统是指由测量仪器（设备）、测量软件、测量操作人员和被测量物所组成的三个整体。
MSA（Measurement System Analysis）是指检测测量系统以便更好地了解影响测量结果的变异来源及其分布的一种方法。
通过测量系统分析可把握当前所用的测量系统有无问题和主要问题出在哪里，以便及时纠正偏差，使测量精度满足要求。
重复性也叫设备变差。
用同一评价者在同一测量设备上多次测量同一部件，可评价测量设备的变差有多大。
再现性也叫人为变差。
用不同的评价者在同一测量设备上多次测量同一部件，可分析人为因素的影响有多大。
二、GRR评价方法（GRR变异等于系统内部和系统之间变异之和）1．首先界定此测量系统用于何处，如产品检验或工序控制2．选出10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品3．从测试人员中选择2～3人对每个样品进行2～3次随机测量4．记录测量结果并用重复性和再现性表进行运算5．用判别标准进行判断，确定此系统是否合格6．对不合格之测量系统进行适当处理三、测量系统分析标准1．测量系统的精度（分辨率）需比被测量体要求精度高一个数量级，即如要求测量精度是0.001，测量仪器的精度要求须是0.0001。
2．如果GRR小于所测零件公差的10%，则此系统无问题。
3．如果GRR大于所测零件公差的10%而小于20%，那么此测量系统是可以接受的。
4．如果GRR大于所测零件公差的20%而小于30%，则接受的依据是数据测量系统的重要程度和商业成本。
5．如果GRR大于所测零件公差的30%，那么此测量系统不能接受，并且需要进行改善。
四、测量系统的控制测量系统控制需要注意以下几点：1．定期对测量系统进行评估，看GRR是否超出标准范围。
2．定期对仪器设备进行检定使其符合标准要求。
3．对测量系统要有规范的仪器校正标识卡和最后使用期限。
4．要有专人负责和管理仪器软硬件，并定期加以维护，确保其工作在正常状态。
测量系统分析报告解读
测量系统分析报告解读1. 简介本文是对测量系统分析报告的解读和分析。
测量系统分析是一种评估测量系统性能的方法，通过统计方法和分析工具来评估测量系统的偏差、稳定性和重复性等指标，为提高测量准确性和可靠性提供依据。
2. 报告结构测量系统分析报告通常由以下几个部分组成：2.1 总体评估结果报告首先给出了测量系统的总体评估结果，包括系统的准确性、稳定性、重复性等指标。
这些指标可以帮助用户判断该测量系统是否满足要求，并为后续的改进工作提供参考。
2.2 数据分析和图表报告还提供了详细的数据分析和图表展示，可以帮助用户更直观地了解测量系统的性能。
常见的数据分析方法包括标准差分析、方差分析、误差分析等。
报告中的图表可以清晰地展示不同测试条件下的测量结果，有助于发现潜在的问题。
2.3 偏差分析偏差分析是测量系统分析的重要组成部分。
报告中会对测量系统的偏差进行分析，包括系统偏差和个别偏差。
系统偏差是指整个测量系统在不同测试条件下的平均误差，而个别偏差是指个别测试值与真实值之间的差异。
通过偏差分析，可以了解测量系统的准确性和稳定性。
3. 报告解读根据测量系统分析报告，我们可以得到以下结论和建议：3.1 总体评估根据报告中给出的总体评估结果，我们可以看出该测量系统的准确性在设定的要求范围内，稳定性和重复性也达到了要求。
因此，整体上来说，该测量系统是可靠的，可以继续使用。
3.2 数据分析和图表通过报告中的数据分析和图表展示，我们可以看到不同测试条件下的测量结果差异不大，符合统计要求。
这表明该测量系统在不同条件下的测量结果比较稳定。
3.3 偏差分析从偏差分析的结果来看，系统偏差和个别偏差都在允许范围内。
系统偏差较小，说明测量系统的准确性较高。
而个别偏差也较小，表明测量系统的可靠性较高。
4. 改进建议尽管测量系统分析报告显示该测量系统的性能在要求范围内，但仍有一些改进空间：•定期进行校准和维护，确保测量系统始终保持准确性和稳定性。
测量系统分析
与其他测量系统的比较
将两个或多个测量系统进行比较，可以评估它们之间的差异 和一致性。
比较的内容包括测量范围、误差大小、测量时间、稳定性、 可靠性等。
量具的效度分析
量具的效度是指测量系统在特定测量目的下反映被测对象 真实特性的准确程度。
量具的适用性
根据被测对象的特性，选择适用的 量具，以提高测量效率。
量具的校准和维护
定期对量具进行校准和维护，以保 证其测量准确性和稳定性。
量具的优化建议
根据实际应用中遇到的问题，对量 具进行改进和优化，提高其使用性 能和效率。
THANKS
感谢观看
03
误差的传递和合成会影响最终测量结果的不确定度，必须采取
措施进行控制和减小不确定度。
04
测量系统的可靠性分析
可靠性定义及评估方法
可靠性定义
测量系统的可靠性是指测量结果的一致性和稳定性，即测量系统在相同条件下重 复测量同一对象时，所得结果的一致程度和可信程度。
评估方法
评估测量系统的可靠性通常采用方差分析、稳定性分析、重复性和再现性分析等 方法。
它包括用于评估测量系统的精度、重复性、线性、稳定性等 特性的方法和工具。
测量系统分析的重要性
1
测量系统分析有助于确定测量系统的误差大小 和变异程度。
2
它有助于识别测量系统对产品质量和过程控制 的影响，并采取相应的改进措施。
3
测量系统分析是实现全面质量管理的重要环节 之一。
测量系统分析的流程
确定测量对象
根据产品或过程的要求，确定需要测量的 特性。
测量系统分析(1)(1)
Y = x +ε
測量值 = 真值(True Value)+測量誤差
戴明說沒有真 值的存在
一致
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
IDEAL MEASUREMENT SYSTEM
真值
真值
测量系统所应具有的特性：
测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中
的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成 的。这可称为统计稳定性； 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；
测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者， 一般来说，测量精度是过程变异和公差带两者中精度 较高者的十分之一；
显著t值 (2尾)
偏倚
测量值 .1153
10.8 2.206
.0067
95﹪偏倚置信区间
低值
高值
-1.1185
.1319
因为0落在偏倚置信区间（-0.1185，0.1319)内, 工程师可以假设测量偏倚是可以接受的,同时假定 实际使用不会导致附加变差源。
偏倚研究的分析：
如果偏倚从统计上非0，寻找以下可能的原因： 标准或基准值误差；
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
测量系统分析方法
测量系统分析方法
测量系统分析方法是指对某个系统进行测量的相关分析方法。
测量系统可以是机械、电子、光学等各种系统，分析方法可以是数学模型、统计学方法等。
常用的测量系统分析方法有：
1. 不确定度分析：通过对测量系统的各种误差源进行分析，计算出测量结果的不确定度，评估测量结果的可靠性。
2. 误差来源分析：对测量系统中的各个组成部分进行辨识和分析，找出可能导致测量误差的因素，并采取相应的措施进行改进或校正。
3. 系统特性分析：对测量系统的灵敏度、稳定性、准确度等进行分析，确定系统的性能指标，评估系统的适用范围和可靠性。
4. 数据处理分析：对测量数据进行统计学分析，包括数据的平均值、标准偏差、相关系数等，以及数据的可靠性评估和拟合分析等。
5. 故障分析：对测量系统的故障模式进行分析，根据故障现象和数据进行诊断和定位，找出故障原因，并采取相应的修复措施。
6. 系统优化分析：通过对测量系统的各个方面进行分析和优化，提高系统的性
能指标，减少测量误差，提高测量效率。
以上是常用的测量系统分析方法，根据具体的应用领域和问题，还可以有其他的特定分析方法。
测量系统分析课件(1)
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
一致(線性)
6
測量誤差的來源
Sensitivity 敏感度(Threshold起始值)
化學指示器
Discrimination(辦別能力) Precision 精密度 (Repeatability 重復性) Accuracy准確度 (Bias偏差) Damage損壞 Differences among instruments and fixtures(不
22
各項定義
量具: 指生產中所使用的測量儀器. 測量系統: 指由人員、量具, 操作程序及其他設
備或軟體所構成的系統. 量具再生性: 指由不同操作人員使用相同的量
具測量相同產品之特性時其作業者間測量平均 值之變異. 量具再現性: 指由同一個操作人員用同一種量 具經多次測量同一個零件, 其測量特性值再現 能力, 亦稱測量值間的變異.
45
穩定性分析之執行:
定期(天、週)測量基准樣品3～5次。樣本容量 和頻率應基於對測量系統的了解。因素包括要 求多長時間重新校准或維修，測量系統使用的 頻率，以及操作條件如何重要。讀數應在不同 時間讀取以代表測量系統實際使用的情況。這 些還包括預熱，環境或其它在一天內可能變化 的因素。
將測量值標記在X-R CHART 或X–δ CHART上. 計算管制界限, 並對失控或不穩定作評估.
50
代表儀器已不穩定，須做維修或調整， 維修及調整完後須再做校正以及穩定性 之分析。
51
穩定性附加說明
如果使用s控制圖，則可計算σ=C4× s(bar) R(或S)圖中的失控狀態表明不穩定的重復性(也許
测量系统分析(1)
测量系统分析(1)測量系統是指由測量儀器(設備)、測量軟件、測量操作人員与被測量物所組成的一個整體。
MSA(Measurement System Analysis)是指檢測測量系統以便更好地熟悉影響測量地變異來源及其分布地一種方法。
通過測量系統分析可把握當前所用測量系統有無問題与要紧問題出在哪里，以便及時糾正偏差，使測量精度滿足要求。
]GageR＆R=5.15σm=√(EV2+A V2)σm=測量系統地標准偏差(Measurement system standard deviation)EV=設備(儀器)的變異(Equipment variation),即重復性(Repeatability).重復性是指同一測量儀器，同一檢驗者，對同一零部件進行數次測量，再對測量結果進行評價。
A V=評價變差(Appraisal Variation),即再現性(Reproducibility).再現性是指同一測量儀器，不一致的檢驗者，對同一零部件進行多次測量，再對測量結果進行評價。
一、G ageR＆R評價方法1.首先界定此測量系統用于何處，如產品檢驗或者工序操纵2.選處10個可代表覆蓋整個工序變化范圍的樣品3.從測試人員中選擇2-3人對每個樣品進行2-3次隨機測量4.記錄測量結果并用重復性与再現性表進行計算5.用判別標准進行判斷，確定此系統是否合格6.對不合格之測量系統進行適當處理二、測量系統分析標准1.測量系統的精度(分辯率)需比被測量體要求精度高一個數量級，即如要求測量精度是0.001，測量儀器的精度要求須是0.0001.2.假如GageR＆R小于所測零件公差的10%，則此系統物問題。
3.假如GageR＆R大于所測零件公差的10%而小于20%，那么此測量系統是能够同意的。
4.假如GageR＆R大于所測零件公差的20%而小于30%，則同意的依據是數據測量系統的重要程度与商業成本。
5.假如GageR＆R大于所測零件公差的30%，那么此測量系統是不能够同意的，而且需要進行改善。
测量系统分析(一)
有效数字的作用
1，有效数字展示了被测物极限误差的位数 如：某薄膜厚度的测量不确定度U =0.5nm 测量值： L = 126.0nm 测量结果表示为：126.0nm±0.5nm
2，有效数字不可随意取舍。多取有效数字位数， 会误解其测量的精度；少取则会损失测量的 精度。
.
数据选取
数据的位数应根据被测物的极限要求 或客户的需求来选取；
2，多类数据计算遵循近似计算原则： 加减计算：以小数点后位数最少的为基准，
其余各修约到比该数多保留一位，计算结果报 留位数与该数相同；
乘除计算：以有效数字最少的为基准，其余 各修约到比该数多保留一位有效数字，计算结 果报留位数与该数相同
.
(二)测量系统分析内容
测量系统分析的作用 来源于持续改进
.
測量系統的基本要求
yaxb
式中：x= 基准值 y= 偏差 a= 斜率
.
線性(Linearity)分析(4)
a
x
y(x
y) n
x2
( x)2
n
0.075
bn ya(n x)0.179
.
線性(Linearity)分析(5)
.
穩定性(Stability)分析
.
重复性(Repeatability)分析
在同一条件下，多次测量同一零件的同一特性 所获得的测量值变差
1)測量系統中不存在由异常原因引起 的變差。
2)測量系統的變异小于制造過程的變 异。
3)一般要求測量精度是過程變异和公 差帶兩者中精度較高者的1/10。
.
准确度(Accuracy)分析(1)
准确度 - 测量结果的观测平 均值与基准值的差值
测量值
ห้องสมุดไป่ตู้基准值
测量系统分析及质量控制
测量系统分析及质量控制测量系统是指用于获取和分析各种尺寸和特征的工具、设备和流程。
它对于制造业和各种其他行业来说至关重要，因为它能够确保产品和服务的准确性、一致性和可靠性。
为了确保测量系统的正确性，必须进行一系列的分析和控制。
在本文中，我们将探讨测量系统分析及其在质量控制中的应用。
第一部分：测量系统分析测量系统分析是指有意识地评估测量系统可能出现的误差、偏差和不确定性。
这种分析通常由专业技术人员在适当的环境下进行。
在进行这种分析时，需要考虑到各种因素，例如测量设备、测量方法、测量对象和环境条件等。
以下是一些常见的测量系统分析方法。
1. 重复性和再现性分析重复性是指在相同测量条件下重复测量同一物品所得到的结果之间的差异。
再现性是指在不同测量条件下测量同一物品所得到的结果之间的差异。
通过重复性和再现性分析，可以确定测量系统的稳定性和准确性。
2. 直线度和平面度分析直线度和平面度是指物体表面偏离真实的直线或平面的程度。
通过直线度和平面度分析，可以确定测量设备的准确性和精度。
3. 单设备多样本分析单设备多样本分析是指使用同一测量设备测量多个相同或类似的物品。
通过这种方法，可以确定测量设备的稳定性和准确性。
以上是一些常见的测量系统分析方法，但不局限于这些。
在实际应用中，根据需要进行具体的分析方法。
第二部分：测量系统质量控制在测量系统分析的基础上，可以对测量系统进行质量控制。
两者有许多相似之处，但也存在一些不同之处。
测量系统质量控制的目的在于确保测量系统的准确性和可靠性。
以下是一些常见的测量系统质量控制方法。
1. 标准化测量环境测量设备必须在一个标准化的环境中使用。
这意味着温度、湿度、光线等条件必须受到控制。
通过维持稳定的环境条件，可以减少测量结果的不确定性。
2. 维护和标定测量设备必须经常进行维护和标定。
这意味着要确保设备处于最佳状态，并能够提供可靠的测量结果。
每台设备必须按照规定的周期进行标定。
标定过程是使用已知尺寸或特征的物品对测量系统进行比较，以确保测量系统的准确性。
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28
分析和结果
29
偏倚较大时，可能的原因：
• 标准或基准值误差，检验校准程序。 • 仪器磨损，主要表现在稳定性分析上，应制定
q Gauge R&R由测量系统的重复性和作业者等的再现性构成， 是分析各种波动在测量系统中的百分比，从而判别测量系 统状况的标准。
18
随机误差和系统误差
随机误差： 突然发生、不可预测、可通过重复测量避免；
可能源于： v 环境因素的波动 v 测量位置的不同 v 人员作业的偶然性 v 仪器、设备的重复特性
测量系统分析
1
q 目标 理解测量误差， 理解计量型数据和计数型数据的测量系统分析
q 主要内容 • 计量型测量系统分析 • 计数型测量系统分析
2
数据驱动
我们无法评价我们不知道的， 如果我们不能用数据表示，实际上就等于不知道 只有正确地认识，才能进行管理 我们无法管理时，只能依靠运气 - 摘自“The Vision of Six Sigma” (Mikel J.
位置变差：偏倚、线性、稳定性
关注精确度
宽度或范围变差 ：重复性、再现性、GR&R
21
测量系统的波动
观测到的波动
实际过程波动
测量系统波动
长期过程波动
短期过程波动
零件样本间波动
测量系统波动
再现性 (作业者波动)
重复性
准确性
稳定性
线性
方差width
平均值（location)
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测量系统变差的类型
1、偏倚 2、线性 3、稳定性 4、重复性 5、再现性
19
随机误差和系统误差
系统误差： 不可能通过重复测量避免：
可能源于： v不同的时间 v不同的环境因素 v不同的测量方法（程序） v人员素质的差异 v校准错误 v仪器设备内在偏差
20
测量系统误差的分类
按误差分类： 系统性误差：偏倚、线性、稳定性 随机性误差：重复性、再现性、GR&R
按图形性质分类： 关注准确度
偏倚百分比＝偏倚/过程变差（公差带）
零件的过程变差为0.70 mm （通过过去检查出的产品尺 寸获得）
准确度和偏倚案例
（例1）1位作业者测量1个零件10次，测量值如下：
X1=0.75 X2=0.75 X3=0.80
X6=0.80 X7=0.75 X8=0.75
如球规的 校准
X4=0.80
X9=0.75
q 计数值/定性值 - 数据不能用连续的标尺来描述 - 通过/不通过，好/坏 等
计量值和计数值 必须用不同的 方法处理
13
测量系统的类别
• Most industrial measurement system can be divided two categories, one is
variable measurement system, another is attribute measurement system. An
gage.
Variable Gage(连续性数据）
Attribute Gage (Go/No-go Gage) （离散性数据）
14
测量值的构成
＋
=
真值 (实际产品散布)
测量误差 (测量散布 )
测量值 (观测的散布)
Can you get the true value?
尽管有数据但它不总是代表真相,因此有必要确 认数据的可靠性.
Harry)
是否有数据就可信呢？
3
测量系统的意义
Ø 没有两个东西是完全相同的，即使是， 我们测量时仍然会得到不同的值。 Ø 在六西格玛管理中，数据的应用是极其频繁和相当广泛的。 六西格玛方法的 成败与效益，在很大程度上取决于所使用 的数据的质量。 Ø无论是过程控制、抽样检验、回归分析、试验设计等都需 要使用数据。为了获得高质量的数据， 需要对产生数据的测量系统有充分的了解和深入的分析。
准确度和偏倚（Bias）
测量值的平均值和真值的一致程度 • 真值：理论上的正确的值(基准值） • 偏倚(Bias)：多次测量平均值和真值的差
真值
真值
偏差
平均值
准确度
平均
24
准确度和偏倚
计算步骤：
v选定基准值 X 0
v重复测量并记录 ( x 1 , x 2 ......
v观测平均值 x = ∑ X i
33
在整个测量范围内观察测量值变化
准确度改变 线性有问题
精确度改变 线性有问题
线性没有问 题
34
线性分析步骤
线性指数——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（或公差）
步骤： 1、选择5个零件（或master），其测量值要覆盖量具工作
量程； 2、获得其基准值； 3、让通常使用该量具的操作人测量每个零件12次； 4、计算每个零件的平均值和偏倚平均值； 5、画出偏倚平均值和基准值； 计算拟合优度
u 理想测量系统特性——零方差、零偏倚、对所测的任何 产品错误分类为零概率。
u 统计特性用于定义好测量系统： （1）有足够分辨力、灵敏度。10-1法则，即：测量精度 是过程变异和公差带两者中精度较高者的十分之一； （2）测量系统的统计特性是受控的，没有特殊原因。 （3）测量系统的变异性与公差相比必须小。 （4）测量系统的变异性与总变差相比必须小。 （5）测量系统的最大的变差应小于过程变差
例:计算以下列数据均值、极差、中位数、标准方 差、标准差： ⑴5678 9
例：请说明以下两组数据哪组变异较大 ⑴ 105mm 106mm 108mm 102mm 104mm ⑵ 1500m 1495m 1490m 1510m 1505m
测量系统分析方法
测量内容有两种形式 q 计量值/定量值
- 数据可以用连续的标尺来描述
维护或重新修理的计划。 • 制造的仪器或夹具尺寸不对。 • 仪器测量了错误的特性。 • 仪器校准不正确，复查校准方法。 • 评价人员操作仪器不当，复查检验方法。 • 仪器修正计算不正确，或应用的常数不对。
30
• 不同的测量方法 — 作业准备、加载、夹紧、 技巧
• 变形（量具或零件）
• 环境变化 — 温度、湿度、振动、清洁
极差：所谓方差则是指测量数据本身之间差异。最大 减去最小的。
均值:它是样本的算术平均值。X
中位数:
样本方差:表示数据波动.数据与样本均值的差的平方和除 以(样本-1).
样本标准差:表示数据波动.
变异系数:为了比较不同的指标波动,需要排除数据量纲的 影响.因而常用变异系数,它是样本标准差与样本均值的 比.
6
QS-9000 & TS16949的基本要求
Base on QS9000 & TS16949 requirements, all measurement system which were mentioned in Quality Plan should be conducted Measurement System Analysis.
4
测量误差可能导致
Ø 不合格产品被接收 Ø 合格产品被拒收 Ø 难以识别过程中发生的变化 Ø 控制图失真，不能提供正确信息 Ø 六西格玛项目失败
5
测量系统的影响也可能是：
测量系统的影响也可能是： COPQ Customer Compliaints Capability Testing and Inspection Costs Re-testing and Re-inspection Costs
5%, if it have linear ability?
32
线性（Linearity）
A measure of the change in bias over the range of instrument capability.
True Value1
Linearity is an issue here
AIAG handbook
7
测量系统分析2.1Fra bibliotek述 评估一测量系统时，应确定三项基本问题。 (A)本测量系统是否具备适当的鉴别力？ (B)是否具有全时的统计稳定性？ (C)测量误差(变异)是否微小？
2.1.1鉴别力 测量系统能发现并真实地表示被测特性很小变化之能
力，称为鉴别力。如最小的测量刻度太大而不足以辨别 制程变异，则为鉴别力不足。
• 应用 — 零件数量、位置、操作者技能、疲劳 、观测误差（易读性、视差）
线性（Linearity） 测量仪器准确度或精密度在仪器量程内的变异
测量仪器1: 线性有问题
测量仪器2: 线性没问题
0
真值
0
真值
Temperature testing and hardness measuring
If the measuring error is always
鉴别力不足的象征将会在R-CHART上显现出来，因 此，若使用鉴别力不足的测量系统所表现的R-CHART， 将可能造成型I误差。
为什么要进行测量系统分析
确认目前的测量系统是否可接受 获得精确的测量数据 找出测量系统的变异源 确认改善测量系统的方向 以鉴别出整体的制程变异中，有多少是来自于测
量系统的变异
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变差源
MSA以鉴别出整体的制程变异中，有多少是来自 于测量系统的变异
变差源——
⑴普通原因
⑵特殊原因
控制测量系统变差步骤：
⑴识别潜在的变差源
⑵排除（可能时）或监控这些变差源