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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)

MSA培训教程(完整版)
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)

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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

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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

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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)

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

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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

77_MSA培训知识

77_MSA培训知识
25.42525.42525.40025.40025.375 25.40025.42525.40025.42525.375
把10个测量值相加除以10,得到平均值:25.4051mm 偏倚等于平均值减去参考值:25.4051-25.400=0.0051mm
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。
8.MSA变差的因果分析
测量仪器
设备不稳定性 配件磨损 电力不稳定性
方法
测量位置 测量次数
测量条件 标准次序
标准材料 量产材料 良品材料 不良材料 保管/管理
材料
感觉,气氛 熟练度
测量者
湿度 清洁度 震动 电压变化 气温变化 灰尘/噪音
环境
测量系统变差
二、MSA相关术语
1.测量系统定义
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、测 量程序、测量人员、被测物品和环境的集合。
方法;
测量系统分析方法分类
❖ 计量型MSA
1) 稳定性-均值极差法; 2) 偏倚-独立样本法; 3) 偏倚-均值极差法; 4) 线性-一元线性回归法; 5) GRR-均值极差法; 6) GRR-Crossed ANOVA; 7) GRR-NestedANOVA;
❖ 计数型MSA
1) 解析法; 2) 交叉表法; 3) 信号探测法;
1.计量型MSA(稳定性-均值极差法)
1 稳定性-均值极差法
❖ 确定某一测量仪器的稳定性是否为可接受。 ❖ 同一评价人对同一样品进行多次测量的情况。通过对 测量数据进行统计,得出分析结论。
2)分析步骤

经典详细的MSA培训资料

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经典详细的MSA培训资料1. 什么是MSA?MSA,全称为测量系统分析(Measurement System Analysis),是一种用于评估和改进测量系统性能的方法。

在制造业中,测量系统的准确性和稳定性对产品质量具有重要影响。

通过进行MSA,可以确定测量过程中的变异来源,并采取措施以提高测量系统的性能。

2. MSA的目的MSA的主要目的是评估测量系统的准确性、重复性和稳定性,从而确定测量系统是否能够满足质量控制要求。

通过识别并消除与测量相关的变异,MSA可以最大程度地减少测量误差,提高产品质量。

3. MSA的重要性固定测量系统的能力对于确保产品质量和满足客户要求至关重要。

在没有可靠测量系统的情况下,制造过程中的变异可能会导致不准确的测量结果,使得对产品质量的控制变得困难。

MSA可以帮助确定并解决测量系统中的问题,从而提高制造过程的稳定性和可靠性。

4. MSA的步骤4.1. 确定测量品质类型在开始MSA之前,需要明确测量系统用于测量的特定品质类型。

不同类型的测量品质可能需要使用不同的分析方法和工具。

4.2. 收集数据收集足够数量的测量数据样本,以便对测量系统进行评估。

数据应该涵盖典型的操作条件和实际应用情况。

4.3. 评估系统准确性使用统计方法,比较测量结果与已知标准值之间的差异,以评估系统的准确性。

常用的分析方法包括平均偏差和偏斜度。

4.4. 评估系统重复性评估测量系统中的重复性,即同一物理特性在不同时间或由不同人员测量时的一致性。

常用的分析方法包括标准偏差和方差分析。

4.5. 评估系统稳定性评估测量系统在不同操作条件下的稳定性。

常用的分析方法包括方差分析和稳定性图。

4.6. 制定改进措施并验证根据MSA的结果,制定改善措施来消除测量系统中的问题。

然后,验证这些措施的有效性,并重新进行MSA以确保改善的效果。

5. MSA的常用工具和技术5.1. 测量系统能力指数(Gage R&R)Gage R&R是一种用于评估重复性和再现性的常用方法。

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
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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培训资料(全面)

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:

MSA培训资料

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测量系统分析方法的选择和制定
在选择和制定测量系统分析方法时,应考 虑以下因素:
试验中使用的标准是否可以追溯到相应的国家或 国际标准;
是否需要使用盲测法; 是否考虑试验成本; 是否考虑试验所需要的时间; 测量结果是否与另外一个测量系统得到的测量结
果对比; 是否考虑第二阶段试验的频率;
测量系统分析的准备
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
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
0.000
测量系统的偏倚
实例
已知:基准值=0.8mm
0.75
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):
0.8
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
9
2.40
10
2.40
11
2.60
12
2.40
零件平均值 2.49
基准值
2.00
偏倚
+0.49
极差
0.4
测量系统的线性
2
4.00 5.10 3.90 4.20 5.00 3.80 3.90 3.90 3.90 3.90 4.00 4.10 3.80 4.13
4.00

MSA详细培训资料

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msa编辑本段在日常生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化;那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证,一是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;二是确保使用了合适的数据分析方法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。

测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。

偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,也称为测量系统的R&R,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。

一般来说,测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。

测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。

测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。

测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。

分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统,否则,不管我们采用什么样的分析方法,最终都可能导致错误的分析结果。

在ISO10012-2和QS9000中,都对测量系统的质量保证作出了相应的要求,要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。

测量系统特性类别有F、S级别,另外其评价方法有小样法、双性、线性等.编辑本段MSA(maritime safety administration)海事安全管理局简称海事局。

中国海事局()是依照法律、法规代表国家履行水上安全监督管理职责的行政执法机构。

中国海事局采用四级机构设置模式,即部海事局、直属海事局、分支海事局以及基层海事处。

四级海事管理机构有各自的职责,部海事局以宏观管理为主,负责系统工作的组织协调,海事政策研究,制定海事法规、法律草案,代表国家履行国际公约,负责海事系统与有关单位的工作协调,全面负责对海事系统各项工作的开展。

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度、精密度、检验者之间(训练技能)、环境、方法和材料(美、日、 中标准可能不一样,材料差异)、量具
术语
■测量 定义为赋值(或数):就是赋予给它一定的数量的值。
■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;包括通过/不通过装置。
■测量系统:是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。
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
❖ 2.确定在2个或多个变数之间是否存在重大的相 互关系
❖ 注塑:时间、温度等等参数与某种产品尺寸、性 能的关系
❖ MSA组成:量具、被测量工件、测量人员、程序 方法ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ及他们之间交互作用共同构成MSA
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
的MSA,故对产品控制来说,一般MSA误差除以这个公差,用T表示。 对过程控制: 要求MSA的变异,应显示有效的分辨率而且比过程变差相比较
小。通用6σ变差来表示---过程控制 一个产品控制、一个过程控制
我们关心MSA误差的来源: 一般仪器:分辨率、重复性、准确度、机器的一种损坏程度。 对MSA:被测工件间差异、执行测量的不完整、操作者之间、准确
❖ 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
❖ 3.人的误差和设备误差占 总误差的百分比
LSL 过程变差
USL 总过程变差
测量系统变差
❖ 重点: ❖ MSA分析方法:重复性、再现性、线性、稳定性、偏倚
❖ 课程分两部分: ❖ 一、基础篇 ❖ 1.测量过程的理解 ❖ 2.测量过程基础术语 ❖ 3.测量系统的统计特性 ❖ 二、方法篇 ❖ 1.MSA的策划 ❖ 2.MSA研究准备 ❖ 3.MSA分析—重点计量型测量系统分析
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
• 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: 要求对MSA的一个变异与公差相比必须小于特性的公差的评价
敏感度(Sensitivity)
■敏感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。 ■敏感度由量具设计(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。
■数据2大类 连续—计量型 不连续、离散—计数型
成功或不成功等
■标准:指用以计数的标准,或者说是基准。
■校准:在规定的条件之下,建立我们的测量设备和已知基准值和不确 定度,可塑性、标准之间的一种操作。
❖ 过程是否可接受---测量
1.2.过程与量测过程比较 一般过程: 输入---活动---输出
•测量过程:可用以前用过的对所有过程用过的一个管理统计和 逻辑技术 •对测量过程重点掌握:
测量设备的资源、如何正确使用这些设备;测量设备的内 容是什么(测尺寸?、性能?);如何分析和解释测量结果;监 视和控制这个测量过程
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。
研究 APQP手册中规定:,
. ■ MSA分析计划及分析报告为<产品/过程确认阶段>的输出之一
主要对控制计划提出的MSA进行测量系统分析,MSA结果、接收标准、分析方法必须 和顾客一致
❖ 对MSA的理解应掌握如下知识:
❖ 1.过程应做什么?
❖ 常用客户图纸或工程规范去了解过程应做什么?--也就是客户的 一个要求。
• 简单说: • 人和量具的误差,可理解为测量系统误差。
• 更准确一点说: • 是系统内和系统间的误差所占总误差的比率。
• 按照国际标准: • MSA的误差占总比率≥30%,MSA测量的数据不可用 • MSA的误差占总比率≤10% OK • 可做为调整工艺的依据。
• MSA特性 • 理想的MSA应是零方差、零偏移、错误为零概率的统计特性,实际不
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
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
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