【培训课件讲义】MSA培训教材
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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。
质量分享测量系统分析(MSA)培训课件
工程等，未来需要进一步加强多学科之间的融合和协作，培养具备跨学
科背景的复合型人才。
03
国际标准化趋势
随着全球化进程的加速推进，国际标准化趋势日益明显。未来需要关注
国际标准化动态，积极参与国际标准化工作，推动MSA技术的国际交
流与合作。
26
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
2024/1/28
20
案例二：优化生产流程
利用MSA对生产过程中的关键测量点进行分析，识别 出影响产品质量的关键因素。
通过引入先进的测量技术和设备，提高生产效率和产品 质量水平。
根据分析结果，对生产流程进行调整和优化，减少不必 要的工序和浪费。
优化后的生产流程降低了制造成本，提高了产品质量和 客户满意度。
2024/1/28
质量分享测量系统分析(MSA)培 训课件
2024/1/28
1
目录
2024/1/28
• 引言 • 测量系统分析(MSA)基本概念 • MSA方法与工具 • MSA实施步骤与流程 • MSA在质量改进中应用案例 • MSA培训总结与展望
2
01 引言
2024/1/28
3
目的和背景
提高员工对测量系统 分析的认识和理解， 确保测量数据的准确 性和可靠性
2024/1/28
14
明确测量对象和目的
1
确定需要测量的产品或过程特性
2
明确测量的目的和要求，例如精度、稳定性等
3
了解相关标准和规范，确保测量符合行业或组织 要求
2024/1/28
15
选择合适MSA方法
2024/1/28
01
根据测量对象和目的，选择合适的MSA方法，如计量型 MSA和计数型MSA
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培训教材》PPT课件
校准方法介绍与实例分析
• 自动校准：利用计算机技术和自动化设备实现自 动校准，提高校准效率和准确性。
校准方法介绍与实例分析
01
02
03
长度测量设备校准
使用激光干涉仪对卡尺、 千分尺等长度测量设备进 行校准，确保其测量精度 符合要求。
温度测量设备校准
利用高精度温度计对热电 偶、热电阻等温度测量设 备进行校准，消除误差并 提高测量准确性。
通过对测量系统的分析和研究，评估其稳定性和准确性，确保测量结 果的可靠性和一致性。
提高产品质量
通过确保测量系统的准确性和稳定性，减少产品缺陷和不良品率。
降低生产成本
减少因测量误差导致的生产浪费和返工成本。
提升生产效率
优化测量系统，提高测量速度和准确性，从而提高生产效率。
测量系统组成要素
测量设备
包括测量仪器、传感器 、数据采集系统等。
3
强化人员培训和技术交流
提高计量人员的专业素质和技能水平，加强技术 交流与合作，提升溯源能力和水平。
案例分析：某型号产品不确定度评定过程
案例背景介绍
不确定度来源分析
简要介绍某型号产品的特点、应用领域及 不确定度评定的意义。
详细分析该产品测量过程中可能引入的不 确定度来源，如测量设备、测量方法、环 境条件等。
设计采集方案
根据数据源和目标，设计合理 的数据采集方案，包括采集频
率、数据量等。
注意事项
遵守相关法律法规和隐私政策 ，确保数据采集的合法性和安
全性。
数据处理方法介绍与实例分析
数据清洗
去除重复、无效和异常数据， 保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 和类型，如数值型、文本型等 。
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
– 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
MSA培训讲义(PPT5)
将结果与预设的接受标准进行比较，明确测量系统是否满足要求。
结果解释和报告编写规范
01
报告编写规范
02
03
04
使用清晰、简洁的语言描述分 析结果，避免使用过于专业的
术语。
报告中应包含必要的图表和统 计数据，以直观地展示分析结
果。
对于不符合要求的测量系统， 应提出改进建议。
持续改进计划制定和实施跟踪
持续改进计划制定 根据测量结果和分析，识别测量系统中存在的问题和不足之处。
制定针对性的改进计划，明确改进措施、责任人和完成时间。
持续改进计划制定和实施跟踪
• 对改进计划进行资源分配和优先级排序，确保计 划的可行性。
持续改进计划制定和实施跟踪
实施跟踪
定期对改进措施的效果进行评估，确保改进措施的有效 性。
MSA假设测量误差是可重复且可预测的， 以便通过对测量数据的分析来评估测量系 统的性能。
CHAPTER 02
测量系统分析流程与方法
分析流程介绍
选择合适的分析方法
根据分析目的，选择适当的统 计方法和技术，如方差分析、 回归分析等。
数据处理与分析
对收集的数据进行清洗、整理 和分析，提取有用的信息。
明确分析目的
按照改进计划实施改进措施，并记录实施过程中的关键 信息和数据。
对于未能达到预期效果的改进措施，应进行调整和优化 。
总结回顾与展望未来发展趋势
总结回顾
对本次测量系统分析的结果和改进计划进行总结 回顾，概括主要发现和结论。
分析本次分析中存在的不足和教训，为今后的工 作提供借鉴。
总结回顾与展望未来发展趋势
假设检验
根据样本数据对总体参数进行推断，判断假 设是否成立。
结果解释和报告编写规范
01
报告编写规范
02
03
04
使用清晰、简洁的语言描述分 析结果，避免使用过于专业的
术语。
报告中应包含必要的图表和统 计数据，以直观地展示分析结
果。
对于不符合要求的测量系统， 应提出改进建议。
持续改进计划制定和实施跟踪
持续改进计划制定 根据测量结果和分析，识别测量系统中存在的问题和不足之处。
制定针对性的改进计划，明确改进措施、责任人和完成时间。
持续改进计划制定和实施跟踪
• 对改进计划进行资源分配和优先级排序，确保计 划的可行性。
持续改进计划制定和实施跟踪
实施跟踪
定期对改进措施的效果进行评估，确保改进措施的有效 性。
MSA假设测量误差是可重复且可预测的， 以便通过对测量数据的分析来评估测量系 统的性能。
CHAPTER 02
测量系统分析流程与方法
分析流程介绍
选择合适的分析方法
根据分析目的，选择适当的统 计方法和技术，如方差分析、 回归分析等。
数据处理与分析
对收集的数据进行清洗、整理 和分析，提取有用的信息。
明确分析目的
按照改进计划实施改进措施，并记录实施过程中的关键 信息和数据。
对于未能达到预期效果的改进措施，应进行调整和优化 。
总结回顾与展望未来发展趋势
总结回顾
对本次测量系统分析的结果和改进计划进行总结 回顾，概括主要发现和结论。
分析本次分析中存在的不足和教训，为今后的工 作提供借鉴。
总结回顾与展望未来发展趋势
假设检验
根据样本数据对总体参数进行推断，判断假 设是否成立。
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
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 。
6
02
测量设备选择与校准
2024/1/27
7
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。
2024/1/27
10
03
操作过程规范与注意事项
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 。
6
02
测量设备选择与校准
2024/1/27
7
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。
2024/1/27
10
03
操作过程规范与注意事项
《MSA实战培训》课件
03
MSA实战案例
案例一：某制造企业的库存管理优化
总结词
通过实施库存管理优化，降低库存成本，提高库存周转率。
详细描述
该制造企业面临库存积压和成本过高的问题，通过引入MSA 的库存管理方法，对库存进行分类管理，优化库存结构，降 低库存成本，提高库存周转率，实现了库存的有效控制和优 化。
案例二：某零售企业的销售预测分析
多站点接入可以提供多个接入节点，确保 在某个节点出现故障时，其他节点可以继 续提供服务，保障业务的连续性。
02
MSA基础知识
MSA的基本概念
MSA（Microsoft Access）是一种关系型数据库管理系统，用于存储、管理和查询 数据。
它具有友好的用户界面和强大的数据处理功能，广泛应用于企业、人工智能、大数据等技术的不断发展 ，MSA技术也在不断进步。未来，MSA 技术将更加智能化、自动化和高效化，能 够更好地满足各种应用场景的需求。
MSA与其他技术的融合
总结词
为了更好地满足应用需求，MSA技 术需要与其他技术进行融合，形成更 加完善的技术体系。
详细描述
未来，MSA技术将与云计算、物联网 、区块链等技术进行深度融合，形成 更加完善的技术体系，为各种应用场 景提供更加全面和高效的技术支持。
总结词
通过销售预测分析，提高销售预测准确率，优化库存和销售策略。
详细描述
该零售企业面临销售预测不准确和库存积压的问题，通过引入MSA的销售预测 分析方法，对历史销售数据进行分析和预测，提高了销售预测准确率，优化了 库存和销售策略，实现了销售业绩的提升。
案例三：某物流企业的路线优化
总结词
通过路线优化，提高运输效率，降低运输成本。
企业总部与分支机构
MSA培训课件
02
msa基础知识
msa基本概念
Microservi…
MSA是一种软件架构风格，它将应用程 序拆分成多个独立的服务，每个服务都运 行在自己的进程中，通过轻量级通信机制 进行通信。
VS
MSA基本概念解析
MSA涉及到微服务架构设计、服务拆分 、服务间通信、服务治理、数据一致性、 容错处理、测试与部署等方面。
06
msa实际应用案例
案例一：天气预测
总结词
准确、高效、实用
详细描述
通过多尺度聚合技术，将气象 数据和预测模型进行融合，对 未来天气进行高精度、高分辨
率的预测。
参考材料
气象数据可视化、气象模式原 理、气象数据集、预测模型训
练和应用流程等。
案例二：股票价格预测
01
02
03
总结词
稳定、可靠、科学
详细描述
探索msa与其他人工智能技术的融合和集成， 如深度学习、强化学习等。
研究msa在多模态数据处理和融合方面的技术 和应用，如语音、文本、图像等多模态数据的 处理和融合等。
THANK YOU.
模型评估方法
预测误差分析
比较模型预测值与实际值的误差，评估模 型的预测精度和可靠性。
可解释性评估
评估模型的复杂度和可解释性，确保模型 易于理解和解释。
特征重要性分析
分析模型中各个特征对结果的影响程度， 判断特征的重要性。
稳定性评估
通过使用不同数据集或多次运行模型来评 估模型的稳定性和鲁棒性。
模型优化与调整
msa分类与特点
MSA的分类
根据不同维度可分成不同类型，例如根据实现技术可分成 Spring Cloud和Dubbo等，根据部署环境可分成 Kubernetes和Docker等。
MSA培训教材(完整)PPT课件
Measurement Systems Analysis
主讲：陈远景 培训师主要资质
2020/6/2
1
课程主要内容
1
TS对测量系统分析的要求
2
测量系统分析的重要性
3
测量基础术语及知识
4
测量系统误差来源及影响
5
测量系统主要统计特性
6
测量系统研究准备
7
计量型测量系统分析方法
8
计数型测量系统分析方法
9
第四版MSA主要变化
2020/6/2
14
测量基础术语及知识
➢ 分辨力、可读性、分辨率(解析度）
最小的读数单位、刻度限度； 由设计决定的固有特性； 测量或仪器输出的最小刻度； 10:1经验法则（过程变差与公差较小者1/10）。
2020/6/2
15
测量基础术语及知识
➢ 灵敏度
灵敏度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信号的最 小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。灵敏度由 量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、使用中保养， 以及仪器操作条件和标准来确定。它通常被表示为一测量 单位 ；
测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重复 条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因而不 是特殊原因造成。所以统计稳定性最好由图形法评 价。
2020/6/2
24
测量基础术语及知识
➢ 测量系统应有的特性
对产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须小 于依据特性的公差评价测量系统。
对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效的 分辨率并与过程变差相比要小。根据6σ变差和／或 来自MSA研究的总变差评价测量系统。
17
测量基础术语及知识
➢ 有效分辨率
主讲：陈远景 培训师主要资质
2020/6/2
1
课程主要内容
1
TS对测量系统分析的要求
2
测量系统分析的重要性
3
测量基础术语及知识
4
测量系统误差来源及影响
5
测量系统主要统计特性
6
测量系统研究准备
7
计量型测量系统分析方法
8
计数型测量系统分析方法
9
第四版MSA主要变化
2020/6/2
14
测量基础术语及知识
➢ 分辨力、可读性、分辨率(解析度）
最小的读数单位、刻度限度； 由设计决定的固有特性； 测量或仪器输出的最小刻度； 10:1经验法则（过程变差与公差较小者1/10）。
2020/6/2
15
测量基础术语及知识
➢ 灵敏度
灵敏度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信号的最 小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。灵敏度由 量具设计（分辨力）、固有质量（OEM）、使用中保养， 以及仪器操作条件和标准来确定。它通常被表示为一测量 单位 ；
测量系统应该是统计受控制的。这意味着在可重复 条件下，测量系统的变差只能是由于普通原因而不 是特殊原因造成。所以统计稳定性最好由图形法评 价。
2020/6/2
24
测量基础术语及知识
➢ 测量系统应有的特性
对产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须小 于依据特性的公差评价测量系统。
对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效的 分辨率并与过程变差相比要小。根据6σ变差和／或 来自MSA研究的总变差评价测量系统。
17
测量基础术语及知识
➢ 有效分辨率
最新最全MSA培训教材PPT课件
线性 = a×过程变差 = 0.1317×6.00 = 0.79
%线性 = a×100% = 13.17%
拟合优度 = 0.98
73
线性图析
74
练习三 线性
75
线性分析
76
非线性的原因
77
稳定性
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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
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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
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。
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
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
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MSA培训
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.
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测量数据的品质判断指标
是否在稳定条件下 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
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量测系统应具备的特性
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
时间 10 5 10 5 5 10 10 20 20 20 10
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“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
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“测量系统” 的定义
指用于测量或被评估属性的仪器或量具、 标准、操作过程、方法、夹具、软件、 人员和环境的集合。
测量在质量管理体系中的地位
制程控制
MSA培训
MSA培训
实施MSA的目的和意义
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。
MSA 测量设备被用来做一个重要的流程能力
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。 量具使用了一定期限以后。
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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即计量型数 据的测量系统.
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评价测量系统优劣的三个基本 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
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测量系统 统计控制示意
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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-5 差-4，则-3 如-2下图-1 所0示：1
1
2
3
4
5
Length product A
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测量系统与过程能力
Cp = USL - LSL 6 sigma
Cpk = min(USL-µ), (µ - LSL) 3 sigma
Gage R&R + 标准偏差
CP
平均值的偏移
Cpk
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引起测量系统偏差的原因
•
测量系统本身
• 外来环境的影响
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影响测量结果的因素
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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
上的一致？ 统计特性在一定的范围内是否一致？
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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
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
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量具分辨率与数据分布图
1個數據分級
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
精品
【培训课件】MSA培训教材
课程大纲
MSA培训
NO
主要内容
1 测量、测量系统、量具定义
2 测量的地位
3 实施MSA的意义、范围、时间 4 如何判断测量系统的优劣 5 变差的来源
6 测量系统的因素
7 休息
8 如何进行稳定性分析，选样品和量具现场演示
9 如何进行线性分析选样品和量具现场演示 10 如何进行GR&R分析选样品和量具现场演示 11 计数型数据分析
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）。
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。
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-5 -4 -3 -2 -1 0
1
2
3
4
5
-5 -4
-3 -2 -1
0
1
2
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5
MSA培训
环境因素
其它
噪音
测量系统
振动
温度
脏污
湿度
对策：保持环境的稳定与安静
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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
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“量具” 的定义
任何用来获得测量结果的装置，包括执 行GO/NO GO判断的记数型量具，如针规、 塞规等。通常用来特指用于生产车间的 测量装置。
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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
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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。
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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。
MSA培训
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
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
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
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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±0.5mm, 而产品测量 使用直尺, 其读数为10mm, 10mm, 10mm,…..,这 样的测量系统有问题吗?