MSA基础知识培训

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MSA培训(2024)

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。
2024/1/30
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

MSA培训教材

MSA培训教材
测量系统分析(MSA)
课程大纲:
测量系统分析的意义和目的;
测量系统分析的定义:
测量系统、量具、测量、测量 过程;
测量系统分析的基础知识:
1)、测量系统的统计特性: 偏倚、重复性、再现性、稳定 性、线性、分辨力
2)、理想的测量系统 3)、测量系统的共同特性 4)、测量系统的评定步骤和 准备
计量型测量系统的分析方法
41
2023/11/9
如果不能按这种方法对所有样件进行测量,可采 下列替代的方法 :
在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密 测量。
让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十 次。
UCL CL LCL
37
2023/11/9
控制图的判读
明显的非随机图形:应依正态分布来判定图形, 正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。
UCL CL LCL
38
2023/11/9
范例:
10/16 10/22 10/28 11/12 11/18 11/19 1/15 6/19 10/12 11/20 12/9 48.6 48.4 48.9 48.9 48.9 48.5 48.4 48.7 47.8 47.9 48.1 48.7 48.8 48.6 47.9 50.1 49.0 48.2 48.0 48.6 48.3 48.6 48.3 48.0 48.9 48.0 49.2 49.0 48.3 47.7 48.7 48.4 48.7
定期(天、周)测量基准样品3~5次。样本容量和频率应基于对测量 系统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修,测量系统使 用的频率,以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表 测量系统实际使用的情况。这些还包括预热,环境或其它在一天内

MSA基础知识培训

MSA基础知识培训

测量系统分析基础Measurement System Analysis◆测量系统简介◆测量系统误差来源◆MSA推行目的◆名词解释◆测量系统分析计量型计数型一、测量系统分析(MSA)概述1、测量系统分析(MSA)的概念:指Measurement Systems Analysis (测量系统分析) 的英文简称。

M(Measurement ) 测量S( Systems ) 系统A( Analysis ) 分析2、测量系统的定义:指用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合;用来获得测量结果的整个过程。

误差来源误差来源------------测量方法测量方法A=A=5050B=B=4242C=C=3636不同的人不同的人//同一个人同一个人,,不同的角度读数不同的角度读数,,会造成差异差异-30°50 30°°50°量具A A量具与标准的关系测量的过程也有偏倚测量者B测量者A1 2 3 4 5 6 7 8 9 1064736072786667807772647260717767668177726673606777646880807365746067766368818072製品No.测量第1次测量第2次测量第1次测量第2次测量的偏倚误差来源:环境,人员,设备,样品等综合因素准确度(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–国际度量衡标准真实值好的再现性作业者1差的再现性作业者2作业者3作业者1作业者2作业者3•再现性:指不同的人使用同一测量工具对同一对象(产品)的同一特性进行多次测量中产生的变差。

检查员A检查员B 检查员C检查员A检查员B检查员C AB真实值σ2Totalσ2测定σ2製品Gage R&R Repeatability & Reproducibility测定的偏倚测量系统分析方法•位置误差:用分析偏移和线性来确定。

MSA培训教程

MSA培训教程

MSA培训教程1.引言本教程旨在为读者提供MSA(MeasurementSystemAnalysis,测量系统分析)的基础知识,帮助读者了解测量系统的基本概念、分析方法和应用技巧。

通过对本教程的学习,读者将能够掌握MSA的基本原理,并能够运用相关工具对测量系统进行评估和改进。

2.MSA基本概念2.1测量系统测量系统是指用于测量某个物理量或化学量的所有设备和程序的集合。

测量系统的基本组成部分包括传感器、信号转换器、数据处理单元和输出显示设备。

测量系统的性能直接影响测量结果的准确性和可靠性。

2.2测量误差测量误差是指测量结果与被测量真实值之间的差异。

测量误差可以分为随机误差和系统误差。

随机误差是由于测量过程中各种随机因素导致的,其大小和方向不确定;系统误差是由于测量过程中的固有缺陷或偏差导致的,其大小和方向相对固定。

2.3测量不确定度测量不确定度是指测量结果的不确定性,它是测量误差分布的度量。

测量不确定度通常由多个分量组成,包括随机分量和系统分量。

测量不确定度越小,测量结果的可信度越高。

3.MSA分析方法3.1测量系统分析的目的测量系统分析的目的是评估测量系统的性能,确保测量结果的有效性和可靠性。

通过对测量系统的分析,可以发现并解决测量过程中存在的问题,提高测量系统的准确性和稳定性。

3.2MSA分析内容(1)偏倚分析:评估测量系统的系统误差,确定测量结果是否存在偏差。

(2)重复性和再现性分析:评估测量系统的随机误差,确定测量结果的稳定性和一致性。

(3)线性分析:评估测量系统在不同测量范围下的性能,确定测量结果是否线性。

(4)稳定性分析:评估测量系统在长时间运行过程中的性能,确定测量结果是否稳定。

3.3MSA分析工具(1)控制图:用于监测测量系统的稳定性和性能。

(2)ANOVA(方差分析):用于分析测量数据的变异性和显著性。

(3)回归分析:用于分析测量系统的线性关系和预测能力。

4.MSA应用技巧4.1MSA实施步骤(1)确定测量系统分析的目标和范围。

经典详细的MSA培训资料全

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值、最小值等。
数据可视化
利用图表等方式将数据呈现出 来,帮助理解数据分布和规律

相关性分析
研究变量之间的相关关系,探 索数据之间的内在联系。
回归分析
建立数学模型,预测因变量的 值,并解释自变量对因变量的
影响程度。
05
结果解读、报告编制及改进
建议提出
结果解读方法论述
数据可视化
将MSA结果以图表形式展示,如 控制图、散点图等,以便直观理
感谢观看
THANKS
通过对测量系统的变差进行分析,以判断测量系统对于被 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。
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,降低生产成本和风险。
测量系统组成要素
测量标准
用于校准或检定测量仪器的标 准器或标准物质。
操作人员
进行测量操作的人员,其技能 水平和经验对测量结果有重要 影响。
理。
02
及时处理异常情况
一旦发现异常情况,立即按照处理流程进行处理,包括停机检查、调整
参数、更换零部件等,确保设备正常运行和产品质量。
03
记录并分析异常情况
对异常情况进行详细记录,并进行深入分析,找出根本原因,采取措施
防止类似情况再次发生。同时,将异常情况和处理结果及时上报相关部
门,以便进行持续改进和优化。
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 。
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。
周期确定
根据设备的使用频率、重要性、稳定 性等因素,制定合理的校准周期。
设备维护保养策略

MSA培训教程(完整版)

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利用MSA识别工艺过程中的问题,为工艺改进提 供数据支持,提高生产效率和产品合格率。
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

经典详细的MSA培训资料

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存在。
• 1.相对好的MSA: • 足够的分辨率和灵敏度。足够: 1/10法则,仪器公差、变差分十份 • 2.MSA变差由普通原因引起,不能由特殊原因引起。 • 普通原因: 具有稳定的可重复的分布过程中许多变差的原因,即处于统
计受控状态。 • 特殊原因(可查明原因): 指造成不是始终作用于过程的变差的原因。
• 普通原因: • 不可避免的原因,如: 转速、原材料材质在允许范围内的变化 • 同一卡尺、同一人测量零件,一个测3次,每次误差 • 用同一仪器、同一人测量相同产品数次,短期内测量的差异。
• 特殊原因: • 未按操作规程作业、设备坏了、换人、材料混批、量具未准备所造成的
变异。
❖ 好的测量系统:

对产品控制:
一、基础篇
❖前 言 ❖ 企业经常会用到数据进行管理,没有数据就
没有标准,也就没有管理,如不能用数据表示我 们所知,那么我们对他所知不多,所知不多将无
法控制它,那就要靠运气了!
❖ 1.1测量的用途:
❖ 1.测量是对制造过程进行调整的决定的依据
❖如: 注塑工序的一个关键尺寸,用X-R图,有控 制点,超出异常则调整
❖ 2.过程会出什么错?
❖ 一般用FMEA与效果分析的一个结果去了解过程会出什么错?
❖ 如注塑产品:外观不合格、留痕、尺寸等
❖ 3.过程正在做什么:

注塑温度、时间—过程是否稳定
❖ 通过首检、专检了解尺寸是否在控制之中,---通常的检验

检验—使我们确认过程是否稳定
❖ 我们把检验作为一个过程来管理
❖ 他的输出----决定
較小的偏倚
基准值
較大的偏倚
基準值
量测平均值 (低量程)
量测值

MSA培训(完整版)

MSA培训(完整版)

将各个评价指标进行组合,形成全面、客观 的评价体系,确保评价结果的科学性和准确 性。
数据收集与分析
结果反馈与持续改进
通过调查问卷、访谈、观察等方式收集相关 数据,运用统计分析方法对数据进行处理和 分析,得出评价结果。
将评价结果反馈给相关责任人和组织管理层, 针对存在的问题和不足进行持续改进,推动 组织不断提升自身能力和水平。
02
测量设备选择与校准
设备类型及选择依据
根据测量需求确定设备类型
01
例如,长度测量、角度测量、温度测量等。
设备精度与测量要求匹配
02
确保所选设备的精度等级满足测量需求。
设备稳定性与可靠性评估
03
选择经过验证且稳定的设备品牌和型号。
校准方法与周期确定
校准方法选择
依据设备类型和测量要求,选择合适 的校准方法,如比较法、直接测量法 等。
3
医疗器械与生命科学
医疗器械和生命科学领域对测量系统的可靠性和 准确性要求极高,MSA的应用将有助于提升产品 质量和患者安全。
不断提升自身专业素养
01
持续学习与实践
通过参加培训课程、阅读专业书籍、参与实际项目等方式,不断提高自
己在MSA领域的专业素养。
02
关注行业动态与新技术发展
关注相关行业的最新动态和新技术发展,了解MSA的最新应用趋势和
再现性评估
使用同一测量设备,由不同操作人员在相同条件下对同一被 测对象进行测量,分析操作人员之间的差异对测量结果的影 响。
稳定性评估
在长时间内使用同一测量设备对同一被测对象进行定期测量, 分析测量结果随时间的变化情况。
偏倚评估
通过与已知准确值的比较,分析测量设备的系统误差大小和 方向。

MSA培训完整版ppt课件

MSA培训完整版ppt课件

频率/组距 0.0009 0.0018 0.0045 0.0109 0.0164 0.0227 0.0145 0.0118 0.0036 0.0018 0.0018
5
B、频率率分布直方图
组距
0.02 0.015 0.01 0.005
o
产品内径尺寸/mm
6
D、样本容量增大时频率分布直方图
频率 组距
8
正态分布曲线
6
4
2
o
产品内径尺寸/mm
当样本容量无限大,分组的组距无限缩小时,这个频率直方
图上面的折线就会无限接近于一条光滑曲线---正态曲线.
7
8
正态分布是具有两个参数的连续分布 u:正态分布的中心值,遵从正态分布随
机变量的均值,在均值附近取值的机会 较多; σ:正态分布的标准差,一般通过方差来 计算,表示分布的离散程度; σ^2:正态分布的方差,随机变量的变异 幅度; 所以正态分布记作N(μ,σ^2)。服从 正态分布的随机变量的概率规律为取与 μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的 值的概率越小;σ越小,分布越集中在 μ附近,σ越大,分布越分散 。
16
2、测量系统基础术语
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 值定义测量值。
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。
测量系统:用来对被测特性赋值所使用的仪器或 量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、 环境及假设的集合;用来获得测量结果的整个过 程。
99.73﹪
95.45﹪ 68.26﹪
-3 -2 -1 u 1 2 3
9
重要特性: 正态分布曲线左右两尾端和横轴渐渐接近,但不会相交 是以μ为中心成对称分布。 正态分布有两个反曲点( Point of Inflection)分别在标准轴一个 σ的位置。 由于其左右对称,曲线与横轴所围面积为1。 经验法则:当分配形态接近为钟形分配时合格品率(%) 在一个标准差内合格率约占68.26% 在二个标准差95.45% 在三个标准差99.73%

MSA培训(完整版)分解

MSA培训(完整版)分解
重要性
在现代企业中,员工的心态和技能对于企业的成功至关重要。通 过培养员工积极的心态和高效的技能,企业可以提高员工的工作 效率、创新能力和团队协作,从而在激烈的市场竞争中获得优势 。
MSA培训的目标与内容
01
02
03
04
目标
通过培养员工的心态和技能, 实现个人和团队的绩效提升、 创新能力增强和团队协作。
MSA培训(完整版分解

CONTENCT

• MSA培训简介 • MSA培训基础篇 • MSA培训进阶篇 • MSA培训实战篇 • MSA培训总结与展望
01
MSA培训简介
MSA的定义与重要性
定义
MSA(Mindset and Skills Approach)培训是一种针对个人和团 队心态及技能的综合培训方法,旨在提升个人和团队的绩效、创新 能力和团队协作。
定期回顾自己的工作和学习,发现不 足并及时改进。
THANK YOU感谢聆听Βιβλιοθήκη MSA高级操作01
02
03
04
批量操作
允许用户对多个数据项进行批 量修改、删除等操作,提高工
作效率。
高级排序
提供自定义排序规则,如按照 多个字段、逆序等。
数据导入导出
支持多种格式的数据导入导出 ,如CSV、Excel等。
数据合并
将多个数据表进行合并,以实 现更复杂的数据处理和分析。
MSA高级应用场景
心态培训
培养员工积极的心态,包括自 信心、自我激励、适应性、抗 压能力等。
技能培训
提升员工的技能水平,包括沟 通技巧、团队协作、问题解决 、决策能力等。
实践应用
将培训内容应用于实际工作中 ,通过实践来巩固和提升员工 的心态和技能。

MSA培训完整版PPT课件

MSA培训完整版PPT课件

如果改进效果不理想,需要重 新分析原因并制定新的改进措 施。
建立持续改进机制,定期对测 量系统进行评估和改进,不断 提高测量系统的准确性和可靠 性。
06
MSA在企业中应用案 例分享
汽车行业MSA应用案例
汽车零部件测量系统分析
通过对汽车零部件的测量系统进行分析,确保测量结果的准确性 和一致性,提高产品质量。
明确需求,确定目标变量和过程变量
识别业务需求
了解产品或过程的质量要求,明 确需要解决的问题和改进的方向

确定目标变量
根据业务需求,选择能够反映产 品或过程质量特性的关键指标作
为目标变量。
确定过程变量
分析影响目标变量的潜在因素, 选择可控且对目标变量有显著影
响的过程变量。
选择合适样本,制定抽样计划
对象
质量工程师、生产工程师、技术人员、检验员等需要掌握测量系统分析技能的 人员。
要求
参加培训的人员应具备一定的质量管理和统计学基础知识,同时需要具备一定 的实际操作经验。在培训过程中,应积极参与讨论和练习,掌握测量系统分析 的方法和技巧。
02
MSA基本原理与概念
测量系统定义及组成要素
测量系统定义

稳定性分析
02
研究测量系统随时间变化的稳定性,确定是否需要定期校准或
维护。
偏倚分析
03
比较测量结果与已知标准或参考值之间的差异,以评估测量系
统的准确性。
计数型数据类测量系统分析方法
属性一致性分析
评估测量系统对同一被测对象多次测量的结果一致性。
假阳性与假阴性分析
研究测量系统误判的可能性,以优化判定标准和提高检测准确性 。
汽车生产线过程控制

msa培训ppt课件

msa培训ppt课件
准确的测量可以确保产品 符合客户的要求和期望, 提升客户满意度。
MSA培训目标与内容
• 培训目标:使学员掌握测量系统分析的基本原理和方法, 能够独立完成测量系统的评估和改进。
MSA培训目标与内容
培训内容 MSA基本概念和原理
测量系统误差来源及分类
MSA培训目标与内容
测量系统稳定性、重 复性和再现性分析
置信区间。
03
稳定性分析方法及应用
稳定性定义及判断标准
稳定性定义
指系统或它的特性和本质的一系 列形式在时间上趋于一致,具有 一致的轨迹,且保持其恒定的趋 势。
判断标准
包括统计控制状态下的稳定性和 工程能力基础上的长期稳定性。
稳定性数据收集与处理
数据收集
收集各种原始数据、资料,整理归纳 、分析、记录,以取得各项数据,从 而保障稳定的优质产品。
A类评定
通过统计分析方法对测量数据 进行处理,得到测量结果的标
准不确定度。
B类评定
根据测量仪器的技术规格、使 用经验或其他可靠信息,对测 量结果的不确定度进行评定。
合成标准不确定度
将A类评定和B类评定得到的标 准不确定度进行合成,得到测 量结果的合成标准不确定度。
扩展不确定度
根据合成标准不确定度和包含 因子,得到测量结果的扩展不 确定度,用于表示测量结果的
判断标准
通过散点图、相关系数和假设检验等 方法来判断两个变量之间是否存在线 性关系。
线性数据收集与处理
数据收集
明确研究目的和对象,选择合适的数据收集方法和工具,确保数据的准确性和完整性。
数据处理
对数据进行清洗、整理、转换和标准化等处理,以便于后续的线性分析。
线性图表展示与解读
线性图表类型

MSA培训讲义(PPT 53页)

MSA培训讲义(PPT 53页)
– 测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重 复条件下,测量系统的变异只能是由于普通原因 而不是特殊原因造成。这可称为统计稳定性,且 最好由图形法评价。
– 测量系统的变异须小于产品变异。
– 为要能对过程做控制,测量系统的变异应小于过 程变异。
变异的区分
σ2总变异(TV) = σ2部品变异(PV) + σ2量测变异(GRR)
2.5稳定性:
同一人使用同一量具对同一零件于不同时间量 测所得之变异。
稳定性
时间1
时间2
不稳定的可能原因
仪器校准频率需增加 仪器、设备或夹紧装置的磨损 正常老化或退化 缺乏维护(通风、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁) 因磨损或损坏,使基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当 仪器质量差(设计或一致性不好) 仪器设计或方法缺乏稳健性 不同的测量方法(装置、安装、夹紧、技术) 量具或零件变形 环境变化─温度、湿度、振动、清洁度 应用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误
本、维修成本等方面的考虑,可能是可以接受的 。 –超过30%,认为是不可接受的,应该做出各种努 力来改进测量系统。 –此外,过程能被测量系统区分开的分级数(ndc) 应该大于或等于5。
零件全距:3.25作业者全距:0.72 R:0.11
MSA图形解说分析
LSL
总变异
TV=PV+GRR
USL % GRR=(GRR/TV) < 30%
由前二页之定义可知: ˙再生性包含了再现性,故真实之再生性须
扣除再现性:即
再现性 a
再生性
c b = c2 - a2
b
调整后之再生性
˙因
σ2量测变异(GRR) = σ2再生性(AV) + σ2再现性

经典详细的MSA培训资料PPT课件

经典详细的MSA培训资料PPT课件
经典详细的MSA培训资料 PPT课件
2024/1/25
1
目 录
2024/1/25
• MSA概述与基本原理 • 测量设备选择与校准 • 操作过程规范与技巧 • 数据采集、处理与分析方法 • 结果评价与报告呈现 • MSA在质量管理体系中应用
2
01
MSA概述与基本原理
2024/1/25
3
MSA定义及作用
明确评价目标
考虑个体差异
根据培训目标和内容,制定具体的评 价标准,如知识掌握程度、技能提升 水平等。
针对不同学员的实际情况,制定个性 化的评价标准,以全面反映学员的学 习成果。
量化评价指标
采用可量化的指标,如考试成绩、作 业完成情况等,以便更准确地评估培 训效果。
2024/1/25
20
报告编写注意事项
2024/1/25
数据异常处理
发现数据异常时,及时分析原 因并采取措施进行纠正,确保 数据的准确性和可靠性。
操作失误处理
遇到操作失误时,及时停止操 作并向上级汇报,共同商讨解 决方案并采取措施进行纠正。
样本问题处理
遇到样本问题时,及时与相关 人员沟通并采取措施进行解决 ,确保样本的准确性和代表性

14
根据测量计划准备样本 ,确保样本具有代表性
和可测性。
测量操作
按照操作手册和规范进 行测量操作,记录测量 数据,确保数据的准确
性和完整性。
13
数据处理
对测量数据进行处理和 分析,提取有用信息,
为决策提供支持。
常见问题处理技巧
设备故障处理
遇到设备故障时,及时联系维 修人员进行维修,确保设备尽
快恢复正常工作状态。
04

MSA培训(完整版)

MSA培训(完整版)

间差异构成再现性,只有当测量高度自动化,

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基础知识培训课程课件(2024)

MSA基础知识培训课程课件(2024)
8
设备校准方法与步骤
校准方法
采用比较法、直接测量法、互换 法等方法进行校准。
准备工作
收集相关资料,了解设备性能和 使用方法。
外观检查
检查设备外观是否完好,有无损 坏或变形。
校准结果判定
根据校准数据,判定设备是否合 格。
2024/1/27
校准操作
按照校准规范进行操作,记录校 准数据。
功能检查
检查设备各项功能是否正常,如 测量、显示、报警等。
稳定性
测量系统随时间变 化而保持其计量特 性不变的能力。
分辨率
测量系统能够识别 的最小输入量变化 。
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02
测量设备选择与校准
2024/1/27
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设备类型及选择依据
2024/1/27
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 。
与精益生产结合
精益生产是一种追求最高效率和消除浪费的生产方式。MSA与精益生产结合,可以确保生产过程中的测量 和控制环节准确有效,减少不良品率和返工率。
与质量管理工具结合
如质量功能展开(QFD)、故障模式与影响分析(FMEA)等质量管理工具可以与MSA结合使用,共同构 建完善的质量管理体系,提高产品质量和客户满意度。
9
校准周期确定
校准周期的影响因素
设备的使用频率、使用环境、保养状 况等。
校准周期的确定方法
根据设备的使用情况和相关标准,制 定合理的校准周期。同时,定期对设 备进行期间核查,以确保设备在有效 期内保持良好的状态。
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03
操作过程规范与注意事项

MSA培训资料(全面)

MSA培训资料(全面)

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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
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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
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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:

MSA培训课件

MSA培训课件
向服务业扩展
随着服务业的快速发展,特别是生产性服务业的崛起,制造服务敏捷性的概念逐渐扩展到服务业领域。服务业需要面对的市场需求同样多变,因此也需要具备 敏捷的响应能力。
未来的发展趋势
未来,随着数字化、智能化技术的不断发展,制造服务敏捷性将会更加注重智能化、网络化、协同化的发展,实现更高效、更灵活的制造服务。
对讨论和交流的内容进行总结和反思,提 炼出经验和教训,为后续的实践提供指导 和借鉴。
MSA实践经验分享
经验分享环节
让受训人员分享自己的经验,包括在实践 中如何运用MSA理论、技巧和工具等。
A 经验分享准备
鼓励受训人员提前准备自己的MSA 实践经验,包括遇到的挑战、解决
方案和取得的成果等。
B
C
D
总结和反馈
对经验分享环节进行总结和反馈,提炼出 共性和普遍性的问题和实践经验,为后续 的实践提供指导和借鉴。
互动和讨论
鼓励其他人提问和发表意见,共同探讨和 交流相关问题和实践经验。
04
MSA常见问题及解决方 案
MSA常见问题
问题1:什么是MSA?
• MSA代表手动示踪剂分析,是一种通过手动方式对示 踪剂进行监测和分析的方法。
培训效果评估
对受训人员进行测试和评估, 了解他们对培训内容的掌握情 况,为后续的培训提供参考。
MSA实践案例分析
案例选择
案例分析
选择具有代表性的MSA实践案例,确保案 例与实际工作密切相关。
对案例进行深入分析,探讨案例中涉及的 MSA理论和实践技巧。
讨论和交流
总结和反思
鼓励受训人员发表意见和看法,分享经验 和心得,促进相互学习和交流。
MSA培训课件
2023-11-09
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MSA基础知识培训第一章通用测量系统指南MSA目的:选择各种方法来评定测量系统的质量.........。

活动:测量、分析、校正适用范围:用于对每一零件能重复读数的测量系统。

测量和测量过程:1)赋值给具体事物以表示它们之间关于特殊特性的关系;2)赋值过程定义为测量过程;3)赋予的值定义为测量值;4)测量过程看成一个制造过程,它产生数字(数据)作为输出。

量具:任何用来获得测量结果的装置;经常用来特指在车间的装置;包括用来测量合格/不合格的装置。

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。

测量变差:●多次测量结果变异程度;●常用σm表示;●也可用测量过程过程变差R&R表示。

注:a.测量过程(数据)服从正态分布;b.R&R=5.15σm表征测量数据的质量最通用的统计特性是偏倚和方差。

所谓偏倚特性,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。

测量系统质量特性:●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。

常用统计特性:●重复性(针对同一人,反映量具本身情况)●再现性(针对不同人,反映测量方法情况)●稳定性●偏倚●线性(针对不同尺寸的研究)注:对不同的测量系统可能需要有不同的统计特性(相对于顾客的要求)。

测量系统对其统计特性的基本要求:●测量系统必须处于统计控制中;●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;●测量精度应高于过程变异和公差带两者中精度较高者(十分之一);●测量系统统计特性随被测项目的改变而变化时,其最大的变差应小于过程变差和公差带中的较小者。

评价测量系统的三个问题:●有足够的分辨力;(根据产品特性的需要)●一定时间内统计上保持一致(稳定性);●在预期范围(被测项目)内一致可用于过程分析或过程控制。

●这些问题的确定同过程的变差联系起来是很有意义的。

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,是不适应汽车行业的发展的。

评价测量系统的试验:●确定该测量系统是否具有满足要求的统计特性;●发现哪种环境因素对测量系统有显著的影响;●验证统计特性持续满足要求(R&R)。

●应考虑使用盲测,还要考虑试验成本、时间。

程序文件要求:●示例;●选择待测项目和环境规范;●规定收集、记录、分析数据的详细说明;●关键术语和概念可操作的定义、相关标准说明、明确授权。

包括:a. 评定,b. 评定机构的职责,c. 对评定结果的处理方式及责任第二章分析/评定测量系统的方法测量系统变差的类型:●偏倚●重复性●再现性●稳定性●线性测量系统研究可提供:●接收新测量设备的准则;●一种测量设备与另一种的比较;●评价怀疑有缺陷的量具的根据;●维修前后测量设备的比较;●计算过程变差,以及生产过程的可接收性水平;●作出量具特性曲线(GPC)的必要信息。

GPC指示接收某一真值零件的概率。

偏倚:●定义:值。

又称为“准确度”。

注:基准值可通过更高级别的测量设备进行多次测量取平均值。

●确定方法:1)在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量;2)让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少10次;3)计算读数的平均值。

●偏倚原因:1)基准的误差;2)磨损的零件;3)制造的仪器尺寸不对;4)仪器测量非代表性的特性;5)仪器没有正确校准;6)评价人员使用仪器不正确。

●定义:是由一个评价人,采用一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。

测量过程的重复性意味着测量系统自身的变异是一致的。

●确定方法:1)采用极差图;2)如果极差图受控,则仪器变差及测量过程在研究期间是一致的;3)重复性标准偏差或仪器变差距(σe)的估计为R/d2*;4)仪器变差或重复性将为5.15R/d2*或4.65 R;(d2*依赖于试验次数及零件乘以评价人数量从表中查处)注(假定为两次重复测量,评价人数乘以零件数量大于15)5)此时代表正态分布测量结果的99%。

●极差图失控:1)应调查识别为失控的点的不一致性原因加以纠正;2)例外:当测量系统分辨率不足时。

●定义:是由不同的评价人,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。

●确定方法:1)确定每一评价人所有平均值;2)从评价人最大平均值减去最小的得到极差(R0)来估计;3)再现性的标准偏差(σ0)估计为R0/d2*;4)再现性为5.15R0/d2*或3.65 R0;5)代表正态分布测量结果的99%。

6)由于量具变差影响了该估计值,必须通过减去重复性部分来校正。

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。

稳定性有两个概念一个是上面的概念,另一个是统计稳定性。

统计稳定性是测量系统稳定的基础,统计稳定性同样可以应用到重复性、偏倚、一般过程等。

统计稳定性结合专业知识,允许我们预测将来的过程性能。

如果不了解一个测量过程控制状态的数据,而只有重复性、再现性等的数字对于将来的性能没有任何意义。

在不知道测量系统的稳定状态时,评价该系统的重复性、再现性可能弊大于利。

分析稳定性时,时间是重要因素,但更重要的因素是在稳定性分析期间内系统外部的条件。

因此,没有专业知识,不可能确定用于稳定性分析的时间表。

应努力使产生不稳定的条件不敏感,当评价测量系统的统计稳定性时,必须考虑到系统试验寿命周期间会遇到的预期环境、使用者、零件及方法。

推荐使用控制图来确定统计稳定性。

没有必要计算测量系统稳定性的数值。

系统的改进可在图上看出来。

改进的形式可能是排除特殊原因,可视为便窄了控制限等。

线性:是在量具预期的工作范围内,偏倚值的差值。

注:●在量程范围内,偏倚不是基准值的线性函数。

●不具备线性的测量系统不是合格的,需要校正。

●确定方法:1)在测量仪器的工作范围内选择一些零件;2)被选零件的偏倚由基准值与测量观察平均值之间的差值确定;3)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是代表量具线性的指数;4)将线性乘以100然后除以过程变差得到“%线性”。

●非线性原因:1)在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准;2)最小或最大值校准量具的误差;3)磨损的仪器;仪器固有的设计特性。

拟合优度可用来推断偏倚与基准值之间的关系。

但线性是由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度(R2)的值确定的。

一般地,斜率越低,量具线性越好;相反斜率越大,量具线性越差。

零件间变差:●定义:――零件间固有的差异;――不包含测量的变差。

●确定方法:使用均值控制图:1)子组平均值反映出零件间的差异;2)零件平均值的控制限值以重复性误差为基础,而不是零件间的变差;3)没有一个子组平均值在这些限值之外,则零件间变差隐蔽在重复性中,测量变差支配着过程变差,如果这些零件用来代表过程变差,则此测量系统用于分析过程是不可接受的;4)如果越多的平均值落在限值之外,该测量越有用。

(注:非受控,50%以上为好;即:R图受控,X图大部分点在界外)●测量系统标准差:σm= (σe2+σ02)●零件之间标准偏差的确定:――可由测量系统研究的数据或由独立的过程能力研究决定。

1)确定每一零件平均值;2)找出样品平均值极差(R P);3)零件间标准偏差(σP)估计为R P/d2*;4)零件间变差PV为5.15R P/d2*或3.65 R P;代表正态分布的99%测量结果。

5)总过程变差标准偏差:σt= (σp2+σm2) ;则零件间标准偏差:σP=(σt2-σm2) ;6)与测量系统重复性及再现性相关的容差的百分比R&R为5.15*[σm/容差] 100;产品尺寸的分级(数据分级):[σp/σm]*1.41或1.41(PV/R&R)确定。

PV=5.15σp TV=5.15σT第三章测量系统研究程序1.准备工作:1)先计划将要使用的方法;2)确定评价人的数量、样品数量及重复读数:●关键尺寸需要更多的零件和/或试验;●大或重的零件可规定较少样品和较多试验;3)从日常操作该仪器的人中挑选评价人;4)样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围;5)仪器的分辨力应允许至少直接读取特性的预期过程变差的十分之一;6)确保测量方法(即评价人和仪器)在按照规定的测量步骤测量特征尺寸。

2.测量顺序:1)测量应按照随机顺序;2)评价人不应知道正在检查零件的编号;3)研究人应知道正在检查零件的编号,并相应记下数据;即:评价人A,零件1,第一次试验;评价人B,零件2,第二次试验等;4)读数就取至最小刻度的一半;5)研究工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行;6)每一位评价人应采用相同的方法(包括所有步骤)来获得读数。

3. 计量型测量系统研究指南: A. 确定稳定性用指南:1)获得一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值;2)定期(天、周)测量基准样品3~5次; 3)或控制图中标绘数据;4)确定每个曲线的控制限并按标准曲线图判断失控或不稳定状态;5)计算测量结果的标准偏差并与测量过程偏差相比较,确定测量系统稳定性是否适于应用。

B. 确定偏倚用指南:独立样本法:1)获取一样本并确定其相对可追溯标准的基准值;2)让一位评价人以通常的方法测量该零件10次; 3)计算这10次读数的平均值;4)通过该平均值减去基准值来计算偏倚:偏倚=观测平均值-基准值过程变差=6δ极差偏倚%=偏倚过程变差C.确定重复性和再现性用指南:常用方法:极差法、均值和极差法.方差分析法等。

极差法:极差法是一种改进的计量型量具研究方法,可迅速提供一个测量变异的近似值。

使用两名评价人和五个零件进行分析:例:零件评价人A 评价人B 极差(A-B)1 0.85 0.80 0.052 0.75 0.70 0.053 1.00 0.95 0.054 0.45 0.55 0.105 0.50 0.60 0.10平均极差(R)=∑Ri/5=0.35/5=0.07GR&R=5.15( R)/d2*=5.15(0.07)/1.19=0.303过程变差=0.40%GR&G=100[GR&G/过程变差]=100[0.303/0.40]=75.5%均值和极差法:均值和极差法是一种提供测量系统重复性和再现性估计的数学方法。

重复性比再现性大的原因:1)仪器需要维护;2)量具应重新设计来提高刚度;3)夹紧和检验点需要改进;4)存在过大的零件变差。

再现性比重复性大的原因:1)评价人需要更好的培训如何使用量具仪器和读数;2)量具刻度盘上的刻度不清楚;3)需要某种夹具帮助评价人提高使用量具的一致性。

研究程序:1)取等得包含10个零件的一个样本,代表过程变差的实际或预期范围;2)指定评价人A、B和C,并按1至10给零件编号(评价人不能看到数字);3)如果校准是正常程序中的一部分,则对量具进行校准;4)让评价人A随机测量10个零件,由观测人记录结果填入第1行,让评价人B和C随机测量这10个零件,由观测人记录结果填入第6、11行,三人测量时应互相不看对方的数据;5)使用不同的随机顺序重复上述操作过程;数值计算:1)从第1、2、3行的最大值减去它们中的最小值;把结果记入第5行。

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