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MSA测量系统分析培训教材(PPT 43页)

R& R = (E.V.)2 + (A.V.)2
%R& R = 100[(R& R) / (TOL)]
R& R = (4.36)2 + (0.0)2
%R& R = 100[(4.36) / (10)]
R& R = 4.36
%R& R = 43.6%
第 17 片
测量系统分析
计量型 - 大样法 (极差法)
因此量具是不合格的。 4. 6号零件是不合格的，这一点两位操作员都发
现了。 5. 7号零件是合格的，但两位操作员使用该量具
进行一次测量时都判其为不合格。 6.
第 24 片
测量系统分析
偏倚
偏倚的定义偏倚被定义为
测量值的平均值与
实际值之间的差值。
第 25 片
测量系统分析
偏倚
• 偏倚与准确度有关，因为如果测量值的平均值相同或近似于相同，就可以说是零偏倚。这样的话，所用的量具便是“准确的”。
76
特性: 硬度
容差: 10 个单位
量具编号: QA 1234
日期: 1995 年 9 月 27 日
操作员姓名: 操作员 A, 操作员 B, 操作员 C
极差
第一次
76 76 76 75 74 74 76 75 74 76
操作员 B 第二次第三次
76
75
75
75
75
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74
76
74
76
75
74
• 第9步
– 对结果进行解释： • 量具 %R&R 结果大于30％，因此验收不合格。 • 操作员变差为零，因此我们可以得出结论认为由操作员造成的误差可忽略。 • 要达到可接受的％量具R&R，必须把重点放在设备上。

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培训新》课件

建立完善的培训评估机制，对培训效果进行科学评估和反馈，不断优化和改进培训计划。
THANKS
பைடு நூலகம்感谢观看
03
CATALOGUE
MSA培训方法
理论教学
01
理论教学是传统的教学方法，通过课堂讲授、PPT演示、案例分析等方式，向学员传授MSA培训的知识和技能。
02
理论教学可以帮助学员系统地了解MSA培训的基本概念、原理和方法，为后续的实践操作打下基础。
实践教学
实践教学是MSA培训中非常重要的一环，通过实际操作、实验、模拟等方式，让学员亲身体验和实践MSA 培训的知识和技能。
02
CATALOGUE
MSA培训内容
MSA基本概念
MSA定义
多站点授权（Multi-Site Activation ）是一种软件许可模式，允许用户在多个地点使用软件，每个地点都需要获得相应的授权。
MSA与单机授权的比较
MSA适用场景
适用于需要在多个地点使用相同软件的企业，如连锁店、分销商或拥有多个分支机构的集团公司。
如何提高MSAT培训质量
制定科学的培训计划
选用优秀的培训师资
根据企业的实际需求和员工的实际情况制定科学的培训计划，明确培训目标、内容、方式、时间等要素。
选用具有丰富教学经验和实践经验的优秀教师担任培训师，提高培训的针对性和实效性。
采用多种培训方式
建立完善的培训评估机制
采用线上、线下、实践等多种方式进行培训，提高培训的多样性和灵活性。
实践教学可以帮助学员深入理解理论知识，培养实际操作能力和问题解决能力。
在线学习
在线学习是现代学习的一种方式，通过互联网和多媒体技术，让学员在任何时间、任何地点都可以进行学习。

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

MSA培训完整版ppt课件

量测系统分析 Measurement Systems Analysis
MSA基础知识及运用
1
一、正态分布基本理论
基础篇
2
一、正态分布介绍
正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态分布是应用最广泛的一种连续型分布. 德莫佛最早发现了二项概率的一个近似公式，这一公式被认为是正态分布的首次露面. 正态分布在十九世纪前叶由高斯加以推广，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。
如果测量系统存在较大偏倚，那么可能的原因？
1）标准零件或抽样零件错误； 2）仪器老化； 3）仪器精度不够； 4）仪器没有校准； 5）仪器使用不正确； 6）仪器测量了不适当的质量特性；
22
造成过份偏倚的可能原因
1、仪器需要校准 2、仪器、设备或夹紧装置的磨损 3、磨损或损坏的基准，基准出现误差 4、校准不当或调整基准的使用不当 5、仪器质量差─设计或一致性不好 6、线性误差 7、应用错误的量具 8、不同的测量方法─设置、安装、夹紧、技术 9、测量错误的特性 10、量具或零件的变形 11、环境─温度、湿度、振动、清洁的影响 12、违背假定、在应用常量上出错 13、应用─零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误

MSA培训完整版汇总培训资料ppt课件

基准值
小偏倚
基准值
大偏倚
观测的平均值
无偏倚
观测的平均值
范围较低的部分
观测的平均值
范围较高的部分
基准值
为了规范事业单位聘用关系，建立和完善适应社会主义市场经济体制的事业单位工作人员聘用制度，保障用人单位和职工的合法权益
6.稳定性
❖是指随时间变化的偏倚值。 ❖根据时间的推移测量结果互不相同时，说明该测量系统缺乏稳定性。
线性好。
仪器 1 : 线形性有问题.
仪器 2 : 线形性没有问题.
0 测量单位
0 测量单位
为了规范事业单位聘用关系，建立和完善适应社会主义市场经济体制的事业单位工作人员聘用制度，保障用人单位和职工的合法权益
测量数据五种类型
线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值。
线性
为了规范事业单位聘用关系，建立和完善适应社会主义市场经济体制的事业单位工作人员聘用制度，保障用人单位和职工的合法权益
低质量数据的原因和影响
低质量数据的普遍原因之一是变差太大一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会太低，从而造成
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
为了规范事业单位聘用关系，建立和完善适应社会主义市场经济体制的事业单位工作人员聘用制度，保障用人单位和职工的合法权益
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

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

MSA培训讲义(PPT 46张)

• 测量系统能力
– 测量系统变差的短期估计值（GRR图表法）
• 测量系统性能
– 测量系统变差的长期估计值（长期控制图法）
• 敏感性，能导致可探测到的输出信号的最小输入 • 一致性，随时间重复性变化的程度 • 均一性，在正常工作范围内重复性的变化
9
•
稳定性
10
量具的鉴别能力
• 经验法则：
– 如果一个量具的测量单位，最多只等于过程总变异六个西格玛的十分之一，它就是拥有足够的鉴别能力。 • 测量单位≤（6xσ总合）/10
偏倚的一致性比率
检验员与标准的一致性评估： Fred的95%置信区间是86.09~100，Kappa统计量为1。综合一致性卓越。 Lee的95%置信区间是62.11~96.79， Kappa统计量为0.79 。综合一致性可以接受。 44
Minitab中的属性MSA-诠释
总体有效性的一致性比率一致性比率标准： •大于或等于90% 以上，为最好； •大于或等于80% ，且小于90%，可以接受； •小于80%，应采取措施。
再现性的一致性比率
检验员之间的一致性评估： 95%置信区间是 62.11~96.79， Kappa统计量为 0.83。综合一致性可以接受
所有检验员与标准的一致性评估： 95%置信区间是62.11~96.79， Kappa统计量为0.89。综合一致性可以接受
45
结束谢谢！
46
•
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
你也可以只把当前的工作表 Worksheet的资料当工作表保存起来
22
菜单：文件