MSA测量系统分析基础篇与方法篇
MSA测量系统分析流程及方法

MSA测量系统分析流程及方法MSA(测量系统分析)是对测量系统稳定性、可靠性和能力的评估,用于确认测量结果的准确性和可靠性。
它可以用于评估任何测量系统,包括设备、仪器和应用程序。
以下是MSA的流程和方法:1.确定测量系统的目的和应用:在开始MSA之前,首先需要明确测量系统的目的和应用。
这将有助于确定需要分析的关键因素以及选择适当的方法。
2.选择测量系统分析方法:根据测量系统的类型和目的,选择适当的MSA方法。
常见的方法包括GR&R(重复性与再现性)分析、准确性、稳定性和线性度分析。
3.收集数据:使用标准样本或实际样本来收集测量数据。
应该保证数据具有代表性和充分,以便能够全面评估测量系统的性能。
4.重复性与再现性(GR&R)分析:这是评估测量仪器和操作员之间的可重复性和再现性的方法。
它通常包括重复性(同一操作员重复测量同一样本)和再现性(不同操作员在不同时间重复测量同一样本)的分析。
5.准确性分析:准确性是评估测量结果与真实值之间的偏差程度。
可以使用标准样本或比较方法(如正交试验)来评估准确性。
如果测量系统有偏差,可以进行校正,以提高测量的准确性。
6.稳定性分析:稳定性是指测量系统的输出是否随时间而变化。
稳定性分析可以通过收集数据的不同时间点来进行。
7.线性度分析:线性度是指测量系统对于不同输入值的响应是否是线性的。
线性度分析可以通过收集不同输入值对应的测量数据来进行。
8.分析结果和改进措施:对收集到的数据进行分析,并得出结论和建议。
如果测量系统的性能不符合要求,应制定相应的改进措施,例如修理、更换或校准测量设备,培训操作员,改进测量方法等。
9.持续监控和改进:MSA是一个持续改进的过程,应确保测量系统的性能得到持续监控和改进。
定期重复MSA分析,以确保测量系统的稳定性和准确性,及时发现和纠正潜在问题。
总结起来,MSA的流程包括确定目的和应用、选择方法、收集数据、进行分析,最后制定改进措施和持续监控。
分析MSA测量系统的方法(doc 15页)

分析MSA测量系统的方法(doc 15页)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.........。
被检产品特性检验/测量数据/测量结果输入输出赋值过程受控:量具、仪器、检测人员、程序、软件活动: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;99%b.R&R=5.15σmR&R=5.15σm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●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。
(线性)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)。
测量系统分析MSA--原理和通用方法

b= ∑y/n-a*(∑x/n)
R2=
[∑xy-∑x∑y/n]2 [∑x2-((∑x)2/n)]*[∑y2-((∑y)2/n)]
线性由最佳拟合直线的斜率而不是拟合优度(R2 )的值确定,斜率越低,线性越好。
分辨力对测量系统变差的影响
分 辨 力 合 适 的 控 制 图
0.145 0.144 0.143 0.142 0.141 0.14 0.139 0.138 0.137 0.136 0.135
0.02
0.015
0.01
0.005
0
0.14555(UCL) 控制上限
0.13571(LCL) 控制下限
0.1810(UCL) 控制上限
用规定的检测方式测量每个零件以确定其基准 值和确认包含了被检量具的工作范围;
让通常情况下使用该量具的操作人之一用该量 具测量每个零件12次;
计算每个零件平均值和偏移平均值; 计算回归直线和直线的拟合优度。
线性计算方法
Y=b+aX
其中:X=基准值;Y=偏倚;a=斜率
a=
∑xy-(∑x∑y/n) ∑x2-(∑x)2/n
再现性或评价人变差(AV或σo)由评价人的最 大平均差(XDIFF)乘以一个常数(K2)得出。 K2取决于量具分析中的评价人数量。评价人变 差包含设备变差,必须减去设备变差来校正。 AV=√[XDIFF×K2]2-(EV)2/n*r
n=零件数,r=试验次数
重复性和再现性——数据分析
测量系统变差重复性和再现性(R&R或σm)的 计算是将设备变差的平方与评价人变差的平方 相加并开方得出: R&R=√[(EV)2+(AV)2]
比较,确定测量系统的重复性是否适于应用。
MSA测量系统分析讲义10375

测量体系分析的数据
III 好零件总是好的
I 坏零件总是坏的
II 可能做出潜在的错误决定
测量系统变差对产品和过程的决策影响
对产品的影响:因此,1. 改进过程,减少变差,II 区的零件最少2. 改进测量系统,减少测量系统的误差
对过程的影响:普通原因特殊原因特殊原因普通原因
相对于公差,对零件做出错误决定的潜在因素只在测量系统误差于公差交叉时存在
Bias偏差(Accuracy准确性)Repeatability重复性(precision)Reproducibility再现性Linearity线性Stability稳定性
偏倚(Bias)
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。
测量基础术语
测量分析系统 (MSA)的类别
-计量型
- 计数型
关于测量
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。
30
热处理
硬度
硬度计
温度
温度计
40
车外圆
内径
游标卡尺
厚度
厚度计
50
车外圆检验
内径
游标卡尺
厚度
厚度计
QR-711-2-01A0
控 制 计 划
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样件 试生Байду номын сангаас 生产控制计划编号:
超详细MSA测量系统分析讲解

2.线性的分析方法和接受准则
●回顾:
1.什么是线性?
●线性指南
1.在量具的操作范围内,选择g(子组数)≥5个零件 2.检验每个零件,以确定基准值 3.一个人测量每个零件m(子组容量)≥10次 4.计算每次测量的零件偏倚及零件偏倚的平均值。(偏倚i,j=Xi,j -基准值) 5.在线性图上画出单值偏倚和基准的偏倚值 6.计算并画出最佳拟合线和置信带 7.画出“偏倚=0”线,评审该图指出特殊原因和线性的可接受性 (即“偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带以内)
MSA
课前思考
1.什么是MSA ? 2.什么时候做MSA? 3.谁做MSA? 4.哪些测量系统需要做MSA? 5.在哪里做MSA? 6.怎么做MSA?原理是什么?
MSA
第一单元
MSA的基本概念
MSA
二.MSA的基本概念
1.测量的定义
●测量:被定义为“对某具体事物赋予数字(或数值),以表示它们 对于特定特性之间的关系”。这定义由C.Eisenhart(1963)首次提出 。赋予数字的过程被定义为测量过程。而数值的指定被定义为测量值 。
3.MSA与FMEA(潜在失效模式及后果分析)
a. FMEA可以用来识别特殊特性,为SPC和MSA确定控制和分析的 对象
b.可以建立测量系统FMEA,管理测量系统的风险
MSA
一.MSA的概述介绍
(二)MSA 与汽车行业五大质量手册
4.MSA与SPC(统计过程控制)
测量系统对适当的数据分析来说是很关键的,在收集过 程数据之前就应很好地对它加以了解。这些测量系统缺少 统计控制,或它们的变差在过程总变差中占很大比例,就 可能做出不恰当的决定。
经典详细的MSA培训资料

• 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测量系统分析的数据收集和分析方法

制定数据收集计划
设计数据收集表格或问卷
根据数据类型和研究目的,设计合适的数据收 集表格或问卷。
确定数据收集时间和地点
明确数据收集的具体时间和地点,以便进行后 续的数据整理和分析。
确定样本量和抽样方法
根据研究目的和数据类型,确定合适的样本量和抽样方法。
MSA测量系统分析方法
基于测量系统分析(MSA)理论和方法,对测量系统进行 全面的分析和评估,包括测量设备的精度、稳定性、重复 性和再现性等方面的分析和评估。
展望未来发展趋势及挑战
发展趋势
随着智能制造、工业互联网等技术的 不断发展,测量系统将会更加智能化 、自动化和集成化,数据收集和分析 方法也将更加高效、准确和可靠。
分布形态度量
通过偏度和峰度等指标,了解数据分布形态。
推论性统计分析
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计,如点估计和区间估计。
假设检验
提出假设并利用样本数据对假设进行检验,判断假设是否成立。
方差分析
分析不同因素对结果变量的影响程度及显著性。
数据可视化呈现
数据图表展示
利用图表直观展示数据分布、趋势和关系,如柱状图、折线图和 散点图等。
确定关键质量特性
识别产品或过程中需要重点关注的质量特性,这 些特性对产品或过程的质量和性能有重要影响。
3
设定可接受标准
根据质量特性和过程要求,设定测量系统性能的 可接受标准,用于评估测量系统是否满足要求。
选择合适的分析方法
量具重复性和再现性(GR&R)分析
用于评估测量系统的重复性和再现性,判断测量系统误差的主要来源 。
重复性
msa测量系统分析2篇

msa测量系统分析2篇第一篇:msa测量系统分析一、Msa测量系统分析概述Msa(Measurement System Analysis)是指用于分析和评估测量系统精度和可重复性的方法和工具。
测量系统是生产、质量管理、实验室和其他相关领域中重要的组成部分,对产品质量和生产效率起着关键作用。
Msa对测量系统进行评估,着重于评估测量系统的稳定性、重复性、线性度、准确性等方面,并提供改进建议,以确保测量数据的可靠性和一致性。
二、Msa测量系统分析的步骤1. 确定测量系统评估的目的和范围首先需要确定所要评估的测量系统的目的和使用范围。
例如,在制造过程中,可能需要测量零件尺寸以检查零件是否符合规格,此时需要评估测量系统的准确性和可靠性,以确定是否对生产过程有影响。
同时需要确定所需的测量器具和测量方法。
2. 确定样本量和分布根据测量系统的使用情况和评估目标,确定评估所需的样本量和分布。
样本的数量和分布应足以反映实际使用情况,并保持统计显著性。
3. 实施试验根据已确定的样本量和分布,收集数据并进行试验。
试验应该采用充分的随机化和重复性,以确保实验的可重复性和一致性。
4. 分析结果根据收集的数据进行分析,包括评估测量系统的稳定性、线性度、重复性和准确度等方面。
同时进行误差分析,并确定是否存在系统误差或随机误差。
5. 结论和改进建议根据分析结果形成结论和改进建议。
如果发现测量系统存在问题或不稳定,需要采取相应的改进措施,例如修理或更换测量器具,改变测量方法等。
改进措施应该根据实际情况制定,并进行风险评估。
三、Msa测量系统分析中的参数1. 稳定性测量系统的稳定性是指在测量条件没有变化的情况下,测量结果是否能够保持一致。
稳定性可以通过时间序列图、控制图等工具进行评估。
2. 重复性重复性是指多次对同一对象进行测量,结果是否相同。
重复性可以通过方差分析等工具进行评估。
3. 线性度线性度是指测量系统输出值与输入值之间是否存在线性关系。
MSA分析知识总结测量系统分析方法评估指标介绍PPT模板课件

分析时机
1.新产品
4.设计变更
2.新量具或量
(DCN) 5.工程变更
具的特性能 力不同时 3.新操作员
(ECN) 6.环境变更
或操作员岗
位变更
8.客户要求 的频次
7. 易 损 耗 之 仪 器必须注意其 分析频率
基本要求
量具
拟执行测量系统分析的量具必须经过计量确 认合格,同时其分辨力应至少能直接读取被 测特性预期过程变差或公差范围的1/10。 d≤6σ总/10;或 d≤Tolerance/10
基本概念
测 量 系 统 分 析 (Measurement Systems Analysis,MSA) ,数 据是通过测量获得的,对测量定 义是:测量是赋值给具体事物以 表示他们之间关于特殊特性的关 系。这个定义由C.Eisenhart首 次给出。赋值过程定义为测量过 程,而赋予的值定义为测量值。
4. 偏 倚 : 观 测 平 均值(在重复条 件下的测量)与 一参考值之间的 差值。
6.属性的一 致性:计数型 (属性)测量系统中系统 内、系统间及系统与标准 之间判定结果的一致程度。
3.稳定性:测量系统保 持其位置变差和宽度变 差随时间恒定的能力。
5.线性:在量具正 常的工作范围内偏 倚的变化程度。
分析时机
1.新产品
4.设计变更
2.新量具或量
(DCN) 5.工程变更
具的特性能 力不同时 3.新操作员
(ECN) 6.环境变更
或操作员岗
位变更
8.客户要求 的频次
7. 易 损 耗 之 仪 器必须注意其 分析频率
基本要求
具
拟执行测量系统分析的量具必须经过计量确 认合格,同时其分辨力应至少能直接读取被 测特性预期过程变差或公差范围的1/10。 d≤6σ总/10;或 d≤Tolerance/10
MSA基础

测量系统分析(MSA)基础1、测量是一个过程测量系统为了有效地控制任何过程变差,需要了解:◆过程应该做什么◆什么能导致错误◆过程在做什么规范和工程要求规定过程应该做什么。
测量过程及其SWIPE模型由于SWIPE模型中各种因素的存在,测量过程存在不可避免的变差。
2、测量系统变差对产品决策的影响图中:Ⅰ坏零件永远被称为坏零件Ⅱ可能做出潜在的错误决定Ⅲ好零件永远是好零件对于产品状况,目标是最大限度地做出正确决定,有两种选择:1)改进生产过程:减少过程的变差,没有零件产生在II区域。
2)改进测量系统:减少测量系统误差从而减小II区域的面积,因此生产的所有零件将在III区域,这样就可最小限度地降低做出错误决定的风险。
σ2观= σ2实+ σ2测σ2观= 观测到的过程变差σ2实= 实际的过程变差σ2测= 测量系统的变差3、在评价一个测量系统时必须考虑三个基本问题:(1)测量系统必须显示足够的灵敏性首先,仪器(和标准)具有足够的分辨力吗?分辨力(或等级)在设计时确定,并在选择一个测量系统时作为基本出发点。
“十份制”就是典型的应用示例,它规定了仪器的分辨力应能将公差(或过程变差)分成十份或更多份。
其次,测量系统具有有效的分辨率吗?与分辨力有关,确定测量系统是否对探测产品或过程变差在一定的应用及环境下变化具有灵敏性。
(2)测量系统必须是稳定的在重复性的条件下,测量系统变差只归因于普通原因而不是特殊(不规则的)原因。
测量分析者必须经常考虑到这一点对实际应用和统计的重要性。
(3)统计特性(误差)在预期的范围内一致,并足以满足测量的目的(产品控制或过程控制)。
4、测量问题分析步骤“如果你无法用流程描述你所做的,那么你不知道你在做什么.”“如果理解并遵守技术的极限,则任何技术都可能是有用的。
”——W.E. Deming5、测量系统方法的选择计量型“五性分析”:稳定性、偏倚和线性、重复性和再现性计数型:假设检验法(Kappa+Effectiveness)6、对测量结果进行评价如何确定该测量装置就其预期的应用是否可接受?★接受准则—位置误差位置误差通常是通过分析偏倚和线性来确定。
测量系统分析MSA原理和通用方法课件

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目录
• MSA基本概念 • MSA原理 • MSA通用方法 • MSA应用案例 • MSA未来发展
01
MSA基本概念
MSA的定义
测量系统分析(MSA)是对测量系统进行全面评估的一种方法。
测量系统分析(MSA)是一种统计技术,用于评估测量系统在测量过程中产生的误差,以及这些误差 对产品质量和过程性能的影响。它通过对测量系统的重复性和再现性进行量化分析,判断测量系统是 否满足生产过程中的精度要求。
机遇
随着科技的不断进步和应用需求的增加,测量系统分析将迎来更多的发展机遇,有望在 更多领域发挥重要作用。
THANKS
02
MSA原理
MSA的基本原理
01
测量系统分析(MSA)是一种统计技术,用于评估
测量系统的可靠性和准确性。
02
它通过分析测量系统的重复性和再现性来评估测量系
统的性能。
03
MSA的基本原理基于统计学和概率论,通过收集数
据并使用适当的统计方法来评估测量系统的性能。
MSA的数学模型
01
MSA的数学模型通常包括测量数据的收集、数据处理和统计分 析等步骤。
MSA的分类
根据分析方法的不同,MSA可以分为偏倚分析、线性 分析、稳定性分析、重复性和再现性分析等。
偏倚分析是评估测量系统的准确性,即测量结果与实 际值之间的差异;线性分析是评估测量系统在测量范 围内的响应是否与被测量的值成正比;稳定性分析是 评估测量系统随时间的变化情况;重复性和再现性分 析是评估不同操作者或不同设备测量同一对象时的一 致性。这些分析方法共同构成了完整的MSA过程,帮 助企业全面了解其测量系统的性能,并采取相应的改 进措施。
MSA测量系统分析基础(非常详细)

件。
2020/9/11
33
2~4个数据分级
2020/9/11
◼ 控制:Байду номын сангаас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
◼ 分析:
◼ 一般来说对过程参数及指数 的估计不可接受。
◼ 只提供粗劣的估计。
2020/9/11
20
◼ 第二阶段的评定
◼ 目的是在验证一个测量系统一旦被认为 是可行的,应持续具有恰当的统计特性。
◼ 常见的就是R&R是其中的一种型式。
2020/9/11
21
评价测量系统的三个基本问题
◼ 测量系统是否有足够的分辨力?(解析能力)
◼ 这种测量系统在一定时间内是否在统计上 保持一致?(重复和再现)
2020/9/11
43
分析时机
◼ 新生产之产品PV有不同时 ◼ 新仪器,EV有不同时 ◼ 新操作人员,AV有不同时
2020/9/11
44
稳定性分析之执行:
◼ 获取一样本并确定其相对于可追溯标准 的基准值。如果不能得到,则选择一个 落在产品测量中程数的产品零件,并指 定它作为标准样本进行稳定性分析。并 追踪测量系统的稳定性不需要一个已知 基准值。可能需要具备测量的最低值、 最高值及中程数的标准样本。建议对各 样本单独测量并做控制图。
◼ 工作标准
◼ 从二级标准传递而来的标准
2020/9/11
19
测量系统的评定
◼ 第一阶段:确定该测量系统是否满足我 们的需要。主要有二个目的
◼ 确定该测量系统是否具有所需要的统计特性, 此项必须在使用前进行。
干货MSA测量系统分析流程及方法详解

均值比较法
比较不同操作员、不同设备或不同时间下的测量数 据均值,判断是否存在显著差异。
图解法
利用箱线图、柱状图等图表展示不同条件下 的测量数据分布情况,以便直观地评估测量 系统的重复性和再现性。
04
CATALOGUE
独立样本t检验
通过比较测量值与标准值或参考值之间的差异,判断测量 系统是否存在偏倚。
01
配对样本t检验
对同一样本在不同时间或不同条件下的 测量值进行比较,以评估测量系统的偏 倚情况。
02
03
回归分析
通过建立测量值与标准值之间的回归 模型,计算回归系数和截距,以判断 测量系统是否存在偏倚。
线性分析方法
准确性。
05
02
选择合适的测量设备
根据测量目标和要求,选择适当的测量设备 ,确保设备的精度和稳定性满足需求。
04
实施测量
按照测量计划进行测量,记录测量数 据,并对数据进行初步处理和分析。
06
改进和优化
根据分析结果,对测量系统进行改进和优化, 提高测量精度和效率。
注意事项与常见问题解决方案
01
02
03
MSA测量系统实施步骤与注意 事项
实施步骤
明确测量目标
确定需要测量的关键特性和参数,明确测量目 的和要求。
01
制定测量计划
制定详细的测量计划,包括测量时间 、地点、人员、设备、方法等,确保
测量过程的可控性和可重复性。
03
分析测量结果
采用适当的统计方法和技术手段,对测量数 据进行深入分析,评估测量系统的稳定性和
大数据在MSA中的价值挖掘
MSA测量分析系统介绍和方法

3
2023/9/3
系统需求
评估产品或过程性能:通过测量系统分析,可以评估产
品或过程的性能,包括其质量、效率、可靠性等方面。
测和控制:测量系统分析可以用于监测和控制各种参数,
以确保产品或过程在规定的范围内运行,并及时发现异 常情况。
问题和改进:通过对测量系统数据的分析,可以发现潜
在的问题和改进机会,从而提高产品或过程的质量和效 率。
Rp
•计算A测的所有样品 的总平均值XA。
•同样方法计算 RB, XB, RC, Xc
2023/9/3
YKS
33
GR&R计算
2.1 重复性: EV R * K1
试验次数 K1
2
0.8862
3
0.5908
2.2 再现性: AV X diff * K 2 2 (EV)2 n*r
作业者 人数 2
9.6
9.8
10.1 10.6
Measurement #10 9.4
9.3
10.2
10.3 10.7
Measurement #11 9
9.4
9.9
10.1 10.8
Measurement #12 8.7
9.4
10
10.2 10.5
Process Variation (5.15*) 5
or Tolerance Width
可以用测量系统不同时间测量相同的Golden Sample的测量值绘製X-bar-
RChart图进行管制.如果失去管制则 表示测量系统须校正或维修.
2023/9/3
YKS
20
变异系统-参数校准
✓ 对比一个已知的真实值检查测量系统或相对于一个已知的 标准调整量具以至读数正确。
测量系统分析(MSA)基础知识及操作指导

测量系统分析(MSA)操作指导书一、目的规定测量系统分析和评价方法,以及明确测量系统的接收准则,并针对分析状况组织相关改善,从而确保测量数据的有效性。
二、适用范围1.0、公司内任何计量仪器测量系统;2.0、检测设备每次校准/维修纠正之后;3.0、新设备/仪器来厂校准后;4.0、质量改善数据收集阶段。
三、职责1.0、本手册由品质部负责编写及修订;2.0、实验室计量部门负责MSA相关评估及数据收集;3.0、量具使用部门须无条件配合计量部门对量具进行评估;四、相关术语1.0、量具:任何用来获得测量结果的装置,包括用来测量合格/不合格的装置;2.0、分辨力:是仪器可以探测到并如实显示的参考值的变化量,也可以称为可读性或分辨率;3.0、测量系统:用来获得表示产品或过程特性的数值的系统,称之为测量系统,测量系统是与测量结果有关的仪器、设备、软件、程序、操作人员、环境等的集合;4.0、偏倚:指同一操作人员使用相同量具,测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差,即测量结果的观测平均值与基准值的差值,也就是我们通常所称的“准确度”;5.0、线性:指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化;6.0、稳定性:指测量系统在某持续时间内测量同一样品或基准的单一特性时获得的测量值总变差;7.0、量具重复性:指同一个评价人,采用同一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差;8.0、量具再现性:指由不同评价人,采用同一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量平均值变差;五、测量系统分析1.0、测量系统分析前,必须确保测量系统处于校准合格情况之下;2.0、偏倚分析偏倚分析采用独立取样法,具体操作如下:2.1、选取一个样品,建立可追溯标准的真值或基准值,若无样本,则可从生产线取一个落在中心值域的样品当成标准值,且应针对预期测试值的最低值、最高值及中程数的标准各取得样本或标准件,每个样本要求单独分析,并利用更高级别量具对每个样本或标准件测量10次,计算其平均值,并把其当成基准值。
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好的测量系统应该具备什么条件
• 好的测量系统应该具备: – 统计稳定性: 只有正常原因 没有异常原因 – 测量系统的变差<过程的变差 – 测量的分辨率<=1/10*[5.15*过程变差] – 线性较好 – 保证测量结果的一致性;
R&R研究实例
• 数据收集
R&R研究实例
将每个评价人/零件组合 的极差画在极差图中,极 差图的控制限由下式计算 :
量测系统的稳定性(标准偏差)=量测全距平均值/d2=0.65/1.693=0.384 由于0.384<0.7, 所以量具的稳定性适合量测该过程。
图形判别法, -若X图失控, 则代表量测系统已经不再正确地测量, 先确定原因, 然后 再纠正, 如果是量测系统磨损,则可能需要重新校准. -若R图失控, 则代表量测系统的不稳定性, 如夹具松动,电压降低
稳定性
• 随时间的正确度或精密度的变动程度 • 随时间经过,根据异常要因测量系统发生变动。
真值 始点 1
始点 2
始点 1 始点 2
稳定性好
稳定性不好
稳定性实例
一名领班决定评估测量粘度的量测系统 , 每周量测3个零件, 25周后 过程标准偏差为0.7,量测全距平均值为0.65,请评估该量测系统的稳定 性,
R&R研究实例
• 研究结果表明:
– 研究显示测量系统的%R&R为50.7% ,不符合测量要求;
– 测量系统的重复性为测量系统%R&R不合 格的主要原因;
数据分级数
R&R对能力指数Cp的影响
R&R对能力指数Cp的影响
一个实例
如果目前有一个过程其观察的Cpo=1.67,而其 GRR=0.2,请试算其真实的Cpa=?
• 测量系统研究准备 • 计量型R&R分析
– 均值极差法 – ANOVA分析法 – 数据分析 • 计数型R&R分析 • 破坏性实验R&R分析 --破坏性实验分析的前提条件 --破坏性实验分析展开步骤 • 量具特性曲线GPC及其应用 • Minitab使用实例
学习目标
➢ 理解测量系统分析的重要性 ➢ 理解测量系统分析的指标 ➢ 理解测量系统分析的方法 ➢ 掌握计量型数据Gage R&R的评估方法 ➢ 掌握计数型数据Gage R&R的评估方法 ➢ 掌握破坏性测试Gage R&R的方法 ➢ 掌握Minitab软件系统R&R的图形分析
•
再现性(Reproducibility)
•
零件间变差
偏倚(Bias)
观测值的平均和真值的差 异程度
真值 (Reference Standard)
平均值
真值指根据可推测的 公认标准仪器的测量 值。
偏倚高的潜在原因
• GAGE的刻度调整不妥当 • 作业者使用 GAGE不准确 • 不明确的步骤书 • 人为的界限
再现性
不同(同一)人利用同一(不同) 装备测量同一部品的同一特性。
真值 检查者 A 检查者 B
检查者 C
检查者 A
检查者 B 检查者 C
虽不准确,但 检查者间再现
性非常好!
检查者间再现性 非常不好!
测量方法是否还 没形成标准化?
低再现性潜在原因
• 测量步骤不明确 • 作业者没有学好 GAGE使用方法和 GAGE读法 • 事务间接 PROJECT情况 – 测量定义不明确
MSA测量系统分析基础 篇与方法篇
测量系统分析课程纲要
MSA基础篇
• MSA的重要性 • 测量系统误差来源 • MSA基础术语
-稳定性及其实例 -偏倚及其实例 -线性分析及其实例 -重复性及其公式 -再现性及其公式 -零件间变差及其公式 • R&R实例分析 • 好的量测系统应该具备什 么条件
MSA方法篇
解:
平均值极差控制图法
平均值极差控制图法
计量Gage R&R进行方法
步骤1: 收集代表长期过程变异整个范围的10个样本,找出最常使用该仪器的作业员2-3位, 重复测量2-3次.
步骤2: 校正量具或检验最后校正日期是否有效。 步骤3: 备妥R&R研究的Minitab数据收集表。表头: 零件ID、作业员、试验号次、量测值 步骤4: 请第一位作业员以随机次序量测所有的样本一次(注意盲测)
重复性与再现性的比较:
– 如果重复性>再现性:
•
仪器需要维护;
•
量具应重新设计来提高刚度;
•
夹紧和检验点需要改进;
•
存在过大的零件内变差;
– 如果再现性>重复性:
•
评价人需要更好的培训如何使用量具和
读数
•
量具刻度盘上的刻度不清楚;
•
需要某种夹具帮助评价人提高实用量具
的一致性
零件间变差 (PV)
再现性的计算公式:
– 再现性的标准偏差:σo=Ro/d2 (Ro为评价人 最大平均值减去最小平均值)。 – 再现性AV=5.15 Ro/d2 。(d2的值取决于评价人 的人数m和参与计算的极差的个数g=1,可从附表一 中查得) – 由于量具变差影响了该估计值,必须通过减去 重复性部分来调整。
– 调整后的再现性的标准偏差:σo=AV/5.15
量具的分类
工业界的量测系统一般分为两类,一类为计量型量测系统, 一类为计数型量测系统.
计量型量具
计数型量具 (Go/No-go Gage)
观测值变动要素
+
=
我所看到的 数据有可能 并非与实际 100%一致!
实际 特性值的 变动
测量 变动
观测的 变动
即使得到了测量后由数值显示的数据, 也并非能够 把现实完整地表现出来。 从而,有必要确定已有的数据反映真实的程度有多少。
随意抽样,使作业员无法辩认其量测过的每个样本以减少人为偏差。 步骤5: 请第二位作业员以随机次序量测所有的样本一次,并继续进行,
直到所有的作业员量测所有的样本一次。 步骤6: 根据所需的试验次数重复步骤4和5。 步骤7: 将数据和公差资讯输入Minitab.
Stat > Quality Tools > Gage R&R Study 步骤8: 根据下一页的指导方针,透过分析量测系统的品质分析结果,决定下一步要采取的行动。
由同一或不同的评价人,采用同一个的测量仪器,测 量不同零件的同一特性时零件测量平均值的变差。
– 零件间标准偏差:σp =Rp/d2( Rp为样品平 均值极差)。 – 零件间变差:PV=5.15 Rp/d2 。(d2取值取决 于量具研究使用的零件数m和参与计算的极差个 数g=1,可从附表一中查得)。
R&R研究实例
偏倚应用
• 偏倚较大,可能的原因: – 标准或基准值误差;检验校准程序 – 仪器磨损; 维护或修理 – 制造的仪器尺寸不对; – 仪器测量了错误的特性; – 仪器校准不当; 复查校准方法 – 评价人员使用仪器不当; 复查检验说明书 – 仪器修正计算不正确
稳定性
• 稳定性: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;(或称飘移)
– 应能在规格幅度和整体工序变动的 6σ中可判断小的 1/10以下 。
例)允许公差:1.0 GAGE 分辨力:0.1
识别力不好
• 时间上稳定性 • 测量误差或散布
识别力好
测量系统的分辩率
• 如何判断测量系统的分辨率是否足够?
测量系统的分辩率
• 如何判断测量系统的分辨力是否足够?
– 判断准则: 当极差图显示可能只有一、二或三个极差值在控制 限值内时,或可能4个极差值在控制限值内且超过四分之 一以上的极差为零时,都反映了测量系统没有足够的分辨 率/力。
稳定性实例
线性
• 线性:量具预期的工作量程内,偏倚值的差值.
量程较低部分
量程较高部分
线性实例
• 在量具全作业范围内选取5个零件,并已求得各零件之 基准值分别为2.00,4.00,6.00,8.00,10.00,每一零件再 由一作业者量测12次,如下表.
线性实例
线性实例
线性实例
R&R
重复性( Repeatability)
偏倚实例
一量测人员量测一零件10次如下: X1=0.75 X6=0.80 X2=0.75 X7=0.75 X3=0.80 X8=0.75 X4=0.80 X9=0.75 X5=0.65 X10=0.70 基准值为0.8,过程变异为0.7,该量测系统的偏倚为多少 偏倚=基准值—观测值
=0.8-0.75=0.05 偏倚占过程变异之百分比=(0.05/0.7)*100=7.1%
过程变动的要因
观测的过程变动
实际过程变动
测量变动
长期过程变动
短期过程变动
样品内变动
作业者变动
测量期变动
为确认实际过程变动,首先明确 因测 量系统发生的变动,并把其和过程变动 分离。
再现性 重复性 正确性 稳定性 线性
量测变动的主要要因
测量时主要考虑事项
• 妥当的分辨力(Discrimination)
• 为何进行测量系统分析? • 实例问题
有把良品判定为不良或把不良判定为良品的概率各自 0.01, 0.02的测量系统。
– 工程实际不良为 1%时,观测不良率是多少? – 观测不良率为 2%时,实际不良率是多少?
测量系统分析的必要性
• 实际不良为1%时,检查结果不良率约显示为 2%,我们知 道的不良率与事实有很大的差距。 • 即,视为不良废弃的产品中实际有一半是良品。 • 由此发生的损失只要校正测量系统即可解决。
– 建议: 可视分辨率最多是总过程的6σ(标准偏差)的十分 之一(而不是公差范围的十分之一)。
2.用语和概念
• 测量系统变差的分布特征: