MSA-测量系统分析 GRR

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MSA-测量系统分析-GRR

MSA-测量系统分析-GRR
方差的百分比。(过程改变了吗?) 当判断部件是否合格时,用Gage R&R的均方差占公差的百分比 可重复性 – 设备误差 可再现性 – 评估员误差 Gage R&R > 30% ,系统需要改进。
思考题 1
MSA被广泛应用于评估针对机械特性的测量系统, 那么:
针对电气特性(如本公司产品的BB, RF特性)的 测量系统(BT, FT) ,是否也一样适用?
● 误差超过30% — 不可接受的,必须改进测量系统。
测量系统的最终可接受性不应该单纯由一组指数来决定。测 量系统的长期表现也应该利用长性能的图形分析得到评审。
5、系统测量中的注意点:
为最大限度地减少误导结果的可能性,应采取下列步骤:
1> 测量应按照随机顺序,以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变 化将随机分布。
4、小结
√ 误差是不可避免的,有测量就有误差。 √ 误差来自测量系统。 √ 误差随着测量系统、时间的改变而变化,从而产生
误差的变异,即测量变异。 √ 通过改进测量系统,可以减小误差。
内容
一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、名词解释
变差 √评价人内部:技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意
识、疲劳 √环境内部:对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动 √错误的假设—稳定,适当的操作 √缺乏稳健的仪器设计或方法,一致性不好 √量具误用 √失真(量具或零件)、缺乏坚固性 √应用—零件量、位置、观测误差(易读性、视差)
4、造成再现性误差的原因
3、如何“减小”误差?
- 多次测量取平均值 - 多人测量取平均值 - 使用更“高级”的测量设备 - 改进测量方法 - 使用辅助工具 - 向更高级别的标准看齐 - 培训 - 测量环境的要求 - 改进被测工件,方便测量

GRR测量系统分析MSA

GRR测量系统分析MSA
操作员 均 值
零件
21
Minitab Sixpack
图形输出的问题
变异的组成 超界零件 %影响 %方差分析 %工艺过程 %公差
百 分 比
零件 操作员的极差图 样 本 范 围 操作员 超界操作员
操作员的Xbar图 样 本 均 值
操作员*零件 关系
操作员
均 值
零件
22
Gage R&R: 数字输出
异变的组成 影响 方差分析 工艺过程 公差 重复性 再现性 零件间
11
Minitab Sixpack

异变的组成 影响 方差分析 工艺过程 公差
百 分 比
重复性 再现性 零件间
注意看带条纹的柱条 – 它们 表示总体变异对于数据影响 的%。Gage R&R是测量系 统的总体变异,分为重复性 和再现性。零件之间变异的 柱条表示工艺过程变异的估 计。
10 % 以下误差 – 可接受的 从10%到30% – 由于使用风险、测量仪器的成本、修理成本等考虑也尚
能接受 超过30 % – 认为不可接受 –应该努力全面改进测量系统
9
Minitab Sixpack
10
Gage R&R 间的联系
当操作员的结果可重复以及操作员间的结 果可再现时,可以认为测量过程一致。 当操作员测量的变化相对于工艺过程的变 化或公差范围较小时,标准度量可以有效 检地测到零件之间的变异。 测量所耗工艺过程变异的百分比 (% R&R) 百 分 决定了测量过程的一致性并能检测出零件 比 之间的变异。
零件 19
通过操作员: 变化分析
此图显示了操作员绘制的10个零件数据。 红线连接了操作员所绘制全部10个零件的 平均值,红线应该是水平状态的。任何明 超界操作员 显的倾斜表示操作员与其他操作员相比, 在测量零件时有或大或小的偏移。

GRR_测量系统分析_MSA_

GRR_测量系统分析_MSA_

GRR_测量系统分析_MSA_测量系统分析(Measurement System Analysis,简称MSA)是一种用于评估和改善测量系统性能的方法。

它是在质量管理中非常重要的一环,能够帮助我们确定测量系统的准确性和精确性,以及识别和消除测量误差。

首先,一个良好的测量系统对于质量管理至关重要。

在制造业中,我们经常需要测量各种产品的尺寸、重量、浓度等物理特性,以确保产品符合规格要求。

如果测量系统出现误差,就会导致无法准确地评估产品的质量,进而影响到整个生产过程。

MSA的目标是评估测量系统的重复性、可再现性、准确性和线性。

重复性指的是在相同条件下,同一个测量系统对同一样本的测量结果的一致性。

可再现性是指在不同条件下,同一个测量系统对同一样本的测量结果的一致性。

准确性是指测量结果与真实值之间的接近程度。

线性是指测量系统在整个测量范围内的准确性保持一致。

测量系统分析通常包括以下几个步骤:1.确定评估指标:我们需要确定评估测量系统的具体指标,如重复性、可再现性、准确性和线性。

这些指标将作为评估测量系统性能的依据。

2.收集数据:我们需要采集一定数量的样本数据来进行分析。

这些样本数据应该具有代表性,能够反映真实的测量情况。

3.分析数据:通过统计分析方法,我们可以对收集到的数据进行分析,计算出各个评估指标的数值。

常用的统计分析方法包括方差分析、相关系数分析和回归分析等。

4.判断结果:根据评估指标的数值,我们可以判断测量系统的性能水平。

如果测量系统的重复性和可再现性良好,准确性和线性也在可接受的范围内,那么我们可以认为测量系统具备良好的性能。

5.改善措施:如果测量系统的性能不符合要求,我们可以采取一些改善措施来提高测量系统的性能。

例如,可以对测量设备进行校准和调整,培训测量人员的技能,优化测量程序等。

总结起来,测量系统分析是质量管理中的重要环节,能够帮助我们评估和改善测量系统的性能。

通过MSA,我们可以确定测量系统的重复性、可再现性、准确性和线性等指标,从而确保测量结果的准确性和可靠性。

MSA测量系统重复性与再现性GRR

MSA测量系统重复性与再现性GRR

M S A测量系统重复性与再现性G R RHessen was revised in January 2021MSA测量系统重复性与再现性GR&R分析摘要:是使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差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, 而测量系统误差的重复性和再现性由GR&R 研究确定。

由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据,验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差;1.重复性(Repeatability ):当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内.2.再现性(Reproducibility ):当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时,在测量平均值方面的变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段.什么时候才需要进行GR&R分析对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析:首次正式使用前每年一次的保养时故障修复后GR&R分析方法1.准备检查员人数:一般为3人。

当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可为2人。

试验次数:与检查员人数相同,即两人时为每人两次,三人时为每人3次。

零件数量:一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。

当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可选5个。

2.实施第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第二列。

然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第六列。

第三名检查员做法相同,将测量结果填入表格第十列。

MSA测量系统分析中关于NDC与GRR

MSA测量系统分析中关于NDC与GRR

MSA测量系统分析中关于NDC与GRRNumber of Distinct Categories,是指测量得到数据分组的数量值大小的代码。

您搞过直方图的话,知道数据要分组才能绘制直方图。

这个分组的数量就是ndc值。

它决定于测量设备的分辨力。

如果分辨力力不足的话,这个数值就小了。

标准规定必须大于5。

如果数值小,就没有办法计算得出有效的测量系统误差了。

好多极差控制图中极差值都是零。

或者零的数值太多,就是说明分辨力不足。

讲到测量设备的分辨力,过去按照公差范围的十分之一来确定的。

现在是按照被测量过程总变差的十分之一来确定的。

公式 ndc=1.41*PV/GRR 告诉您,这个ndc 的数值从何而来的。

它是反应PV(被测量零件误差)和GRR(测量系统双星误差)这两个数值之间的相互比例。

为什么要乘以1.41?因为,这是矢量计算,不是单单数值计算。

这个1.41就是根号2。

这里可以看出,为什么要用过程总变差的十分之一来判定测量设备的分辨力,而不用被测量零件公差要求的十分之一。

过去,三西格玛原则确定质量成本最小的原则的时候,过程能力指数通常是1就够了。

考虑到中心偏移,提出要求大于1.33。

测量设备的分辨力用被测量零件公差要求的十分之一就够了。

现在质量提高了。

譬如质量水平达到六西格玛的话。

也就是公差除以过程总变差得到的过程能力指数不是1,而是2。

再用这个原则来确定分辨力。

那么测量得到的数值就很难像直方图那样分成好多数据组了。

ndc值来表示就无法大于5。

也就难以判定数据分布是否属于正态分布。

无法判定测量系统是否正常了。

举例来说,零件要求20mm+/-0.10mm。

公差范围0.20mm。

测量设备分辨力选0.02mm,过去可以了。

现在质量水平提高了,譬如,过程总变差是0.10mm的话,这样的分辨力就显得不足了。

应当选0.01mm了。

如果再用0.02mm,测量得到的读数值之间的差异就难以加以区别了,GRR就大了。

上面公式中分母大了。

MSA-GRR 全自动数据生成

MSA-GRR   全自动数据生成

MSA(MeasurementSystemAnalysis)使用数理统计和图表的方法对测量系统的分
R&R是指量具(gage)的重复性(Repeatability)和再现性(reproducibility)。

R&R数值 > 30% 表示该量具系统不能接受,须予以改进。

R&R=开根号(EV平方+ AV平方)
EV(Equipment Variation)是重复性-设备变差
AV(Appraiser Variation)是再现性-评价人变差
当R&R的值大于30%的时候,表面设备变差和评价人变差超过了标准允许的范围,量具的重复性
对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适,并确定测量roducibility)。

准允许的范围,量具的重复性和再现性结果不可接受,必须改进!
数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成分。

计数型GRR-KAPPA(MSA第四版-测量系统分析)全公式

计数型GRR-KAPPA(MSA第四版-测量系统分析)全公式

计数型GRR-KAPPA(MSA第四版-测量系统分析)全公式380.0%312.5%508.8%0.5
(+0.05/
-0.05)Ppk:0.5
0.77评价⼈A
评价⼈B
评价⼈C
######(苏州)有限公司
#### TECHNOLOGY CO .,LTD GAGE R & R CHART
量规/量仪:尺⼨编号:⼯件机种:测量⼈数:实验次数:样品数量:评定结果:
评估⽇期:统计⼈员:GR&R值:24%
最⼩有效率:最⼤漏失率:最⼤误判率:最⼩KAPPA值:⽬标尺⼨:
变差来源
总检查数
相配数
错误的拒收
错误的接受
不相配
95%UCI
计算所得结果
95%LCI
总检查数
⼀致的数量
95%UCI
计算所得结果
95%LCI
样本:
补充:
kappa⼤于0.75表⽰有很好的⼀致
对于产品控制的情况下,当测量结果与决定准则是确定“符合或不
符合某特性的规范”(如:100%检验或抽样),样品(或标准)必须被选择,但不需要包括整个过程范围。

测量系统的评估是以特性公差为基础(如对公差的%GRR)。

在过程研究情况下,当测量结果与决定准则是确定“过程稳定性、
⽅向以及是否符合⾃然的过程变差”(如:SPC、过程控制、能⼒及过程改进),在整个作业过程范围的样本可获得性变得⾮常重要。

当评估⼀测量系统对过程控制的适⽤性时(如对过程变差
的%GRR),推荐采⽤过程变差的独⽴估计法(过程能⼒研究)。

如果Ppk⼤于1,则将测量系统与过程进⾏⽐较
如果Ppk⼩于1,则将测量系统与公差进⾏⽐较。

msa grr标准

msa grr标准

msa grr标准MSA GRR标准是度量系统分析(MSA)的工具之一,用于评估测量系统的能力和稳定性。

此标准适用于逐次检测测量数据(例如,测量某物件的长度时,可以多次测量并记录结果)。

以下是针对MSA GRR标准的中文解释。

一、测量系统能力测量系统能力是指测量系统提供正确性和精确性的能力。

若测量系统的能力不足,则所获得的数据可能无法准确反映实际情况。

测量系统的能力评估可通过分析系统的偏倚、线性性和稳定性来完成。

1. 偏倚测量系统的偏倚是指系统得出的平均值与实际值偏离程度的大小。

在MSA GRR标准中,可以通过测量平均向和偏差(分析的是每个测量结果和整体平均值之间的偏离程度)来评估系统的偏倚。

2. 线性性测量系统的线性性是指系统在整个测量范围内是否能保持恒定的量程。

这可以通过分析线性回归来评估。

3. 稳定性测量系统的稳定性是指系统在同一时间内多次测量同一物件时,得出的结果的变化程度大小。

在MSA GRR标准中,稳定性评估可通过分析方差成分来完成。

二、GRR分析GRR(Gage Repeatability and Reproducibility)分析是MSA GRR标准中用于评估测量系统稳定性的一种方法。

GRR分析包括确定系统误差和操作员误差。

1. 系统误差系统误差指由于测量系统本身导致的误差。

在GRR分析中,可以通过测量重复度(重复检测同一物件,检测者亦相同),来评估系统误差。

2. 操作员误差三、数据分析在完成GRR分析后,需要对测量数据进行统计分析。

以下是MSA GRR标准中常用的数据分析方法:1. Cp和Cpk指标:可用于衡量测量系统的能力是否足够,以满足产品或过程的规格要求。

2. 误差图:可以帮助用户直观地评估测量系统的稳定性和误差。

3. 方差分析(ANOVA):可用于确定系统误差和操作员误差及其交互作用的大小。

综上所述,MSA GRR标准是一种用于评估测量系统能力和稳定性的方法。

通过对系统偏差、线性性和稳定性进行评估,以及GRR分析和数据分析,可以获得全面的测量系统能力信息。

GRR(重复性和再现性)简单介绍

GRR(重复性和再现性)简单介绍

MSA中GRR(重复性和再现性)简单介绍在日常生产中,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)。

01 引言一般来说,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Gage R&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QS9000中,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。

02测量系统是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。

03表标准构成测量系统的主体元素之测量仪器必须经过校准至可追溯的标准国家标准←第一级标准(连接国家标准和私人公司、科研机构等)←第二级标准(从第一级标准传递到第二级标准)←工作标准(从第二级标准传递到工作标准)←量具04 术语4.1 分辨率:最小读数单位、测量分辨率、刻度限度或探测度。

MSAGRR计算方法详细算法

MSAGRR计算方法详细算法

MSAGRR计算方法详细算法MSA(Measurement Systems Analysis)GR&R(Gauge Repeatability and Reproducibility)是一种衡量测量系统准确性和可再现性的方法。

它主要用于评估测试设备(例如测量工具,仪器等)和测试员之间的差异,以确定测量系统的可靠性和稳定性。

下面将详细介绍MSA GR&R的计算方法。

1. 推导总变异(Total Variation):首先,收集所需测量数据。

这些数据通常由多名测试员对同一物品进行多次测量而得到。

然后计算每次测量结果的平均值,并计算所有平均值的总平均值。

然后计算每个测量结果与总平均值之间的差异,并将这些差异平方相加得到总变异。

2. 推导工件变异(Part Variation):对测量数据中的每个测量值,计算其与其所属工件的平均值之间的差异,并将这些差异平方求和得到工件变异。

3. 推导重复性变异(Repeatability Variation):对于每个测试员进行的多次测量,计算其测量结果与其自身平均值之间的差异,并将这些差异平方求和得到重复性变异。

4. 推导再现性变异(Reproducibility Variation):对于每个工件,计算不同测试员进行的测量结果之间的差异,并将这些差异平方求和得到再现性变异。

5. 计算GR&R可靠性指标:首先计算测量系统误差的平均值,即重复性变异和再现性变异之和。

然后计算测量系统误差与总变异的比值,得到可再现性(Reproducibility)指标。

最后,计算测量系统误差与工件变异的比值,得到重复性(Repeatability)指标。

6.评估和改进:通过对可再现性和重复性指标的分析,评估测量系统的可靠性和稳定性。

如果得到较高的指标值,则说明测量系统的误差较小,系统较为可靠。

如果得到较低的指标值,则需要对测量系统进行改进或调整以提高其准确性和稳定性。

测量系统分析MSAGRR

测量系统分析MSAGRR

测量系统分析MSAGRRMSA(测量系统分析)GRR(重复性与再现性)是一种统计方法,用于评估测量系统的准确性和可靠性。

在质量控制和过程改进中,准确的测量是确保产品或过程符合规范要求的关键因素。

本文将详细介绍MSAGRR的概念、目的、步骤以及如何进行数据分析。

一、MSAGRR概念MSAGRR是通过测量系统进行多次测量,并评估测量数据重复性和再现性的一种方法。

重复性是指在相同条件下,同一测量人对同一测量对象进行多次测量得到的结果的一致性;再现性是指在相同条件下,不同的测量人对同一测量对象进行多次测量得到的结果的一致性。

MSAGRR利用统计分析的方法确定各个组成部分对测量结果的影响程度,进而评估测量系统的准确性和可靠性。

二、MSAGRR目的MSAGRR的目的是评估测量系统的准确性和可靠性,确定测量系统是否适用于特定的质量控制和过程改进需求。

通过进行MSAGRR分析,可以识别出测量系统中的问题,进而采取相应的措施进行改进,以提高测量数据的准确性和可靠性。

三、MSAGRR步骤1.确定测量目标:明确需要评估的测量系统和测量对象,明确需要测量的特定要素。

2.收集数据:选择代表性的样本,并由多个测量人在相同条件下对同一测量对象进行多次测量。

每个测量人至少进行10次测量。

3.分析数据:使用统计软件和工具对收集到的数据进行分析,包括计算测量系统的重复性、再现性和误差等指标。

4.判断测量系统的准确性和可靠性:根据分析结果,判断测量系统是否满足质量控制和过程改进的要求。

5.提出改进建议:如果分析结果显示测量系统存在问题,需要提出相应的改进建议,并采取相应的措施进行改进,以提高测量系统的准确性和可靠性。

四、数据分析MSAGRR的数据分析主要包括以下几个方面:1.重复性和再现性分析:分别计算测量系统的重复性和再现性指标。

重复性指标通常采用方差分析方法进行计算,包括组内变异和总变异;再现性指标通常采用方差分析方法进行计算,包括测量人变异和总变异。

MSA GRR计算公式

MSA GRR计算公式

MSA GRR计算公式为了确保产品质量的稳定性和一致性,制造业在生产过程中常常需要进行测量系统分析(Measurement System Analysis,简称MSA)。

而在MSA中,GRR(Gauge Repeatability and Reproducibility)是一种常用的计算方法,用来评估测量系统的可靠性和准确性。

GRR计算公式是通过分析测量数据的方差来评估测量系统的误差来源,包括重复性误差和再现性误差。

重复性误差是由同一操作者在相同条件下重复测量同一样本时引起的误差,而再现性误差是由不同操作者在相同条件下测量同一样本时引起的误差。

GRR计算公式如下:GRR = √(MSR - MSE)其中,MSR代表测量系统的方差,而MSE代表测量误差的方差。

在实际应用中,我们通常需要收集一组测量数据来进行GRR计算。

首先,选择一组合适的样本,确保样本能够代表整个生产过程中的变异性。

然后,选择一定数量的操作者和重复测量次数,以模拟实际生产环境中的操作情况。

接下来,我们需要计算重复性误差和再现性误差的方差。

通过统计分析方法,我们可以得到测量系统的方差MSR和测量误差的方差MSE。

最后,将这两个方差代入GRR计算公式中,即可得到GRR的值。

GRR的结果通常以百分比的形式表示,表示测量系统的误差占总变异性的比例。

一般来说,GRR值越小,说明测量系统的误差越小,可靠性和准确性越高。

在实际应用中,我们可以根据GRR的结果来评估测量系统的可接受性。

通常情况下,GRR值小于10%被认为是可接受的,而大于10%则需要进一步分析和改进测量系统。

除了GRR计算公式外,还有其他一些衍生的计算方法,如Gauge R&R Study和ANOVA方法。

这些方法在实际应用中可以根据具体情况选择使用,以评估和改进测量系统的性能。

总结起来,MSA GRR计算公式是一种常用的评估测量系统可靠性和准确性的方法。

通过分析测量数据的方差,我们可以得到测量系统的误差来源,并评估其可接受性。

MSA计量型测量系统分析GRR表格(全公式自动生成未加密)

MSA计量型测量系统分析GRR表格(全公式自动生成未加密)

331012345678910Total 1.A 10.29-0.56 1.340.47-0.80.020.59-0.31 2.26-1.36 1.942.20.41-0.681.170.5-0.92-0.110.75-0.21.99-1.251.663.30.64-0.58 1.270.64-0.84-0.210.66-0.17 2.01-1.31 2.114.均值Mean0.44667-0.60667 1.260000.53667-0.85333-0.100000.66667-0.22667 2.08667-1.306670.190333Sum A 1.34-1.82 3.78 1.61-2.56-0.32-0.68 6.26-3.92 5.71005. 极差Rang0.350.120.170.170.120.230.160.140.270.110.1840006.B 10.08-0.47 1.190.01-0.56-0.20.47-0.63 1.8-1.680.017.20.25-1.220.941.03-1.20.220.550.082.12-1.6211.3048.30.07-0.68 1.340.2-1.280.060.83-0.34 2.19-1.50.899.均值Mean0.13333-0.79000 1.156670.41333-1.013330.026670.61667-0.29667 2.03667-1.600000.068333Sum B0.4-2.37 3.47 1.24-3.040.08 1.85-0.89 6.11-4.8 2.050010. 极差Rang0.180.750.4 1.020.720.420.360.710.390.180.51300011.C 10.04-1.380.880.14-1.46-0.290.02-0.46 1.77-1.49-2.2312.2-0.11-1.131.090.2-1.07-0.670.01-0.56 1.45-1.77-2.5613.3-0.15-0.960.670.11-1.45-0.490.21-0.491.87-2.16-2.8414.均值Mean-0.07333-1.156670.880000.15000-1.32667-0.483330.08000-0.50333 1.69667-1.80667-0.254333Sum C -0.22-3.47 2.640.45-3.98-1.450.24-1.515.09-5.42-7.6315. 极差Rang0.19000.42000.42000.09000.39000.38000.20000.10000.42000.67000.3280000.168889-0.851111.0988890.366667-1.06444-0.185550.454444-0.34222 1.940000-1.571110.0014441.520000-7.660009.890000 3.300000-9.58000-1.67000 4.090000-3.0800017.460000-14.14000.13 3.5111110.34166723D4 3.27 2.5750.3509690.879792D300-0.348080.00000A2 1.88 1.02312345678910UCLx0.35100.35100.35100.35100.35100.35100.35100.35100.35100.3510LCLx-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481-0.3481UCL R 0.87980.87980.87980.87980.87980.87980.87980.87980.87980.8798LCL R0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000公差:6σpp变差PV PV 1.104596PV TVTV#DIV/0!TV基于公差base%#DIV/0!基于零件变差%#DIV/0!基于过程变差%#DIV/0!基于过程能力%#DIV/0!公式A Formulandc 5.0936924公式B FormulaX^2/nkr 0.0001878 3.167450088.362122291.88836694.647300Source DF SS MS F P Source DF SS MS F PParts 988.361939.81799492.291420.00000988.361939.81799245.610.000002 3.16726 1.5836379.406050.000002 3.16726 1.5836339.6170.00000180.358980.019940.433720.9741160 2.758930.0459878 3.117920.03997Total 8994.647118994.64711Source VarComp Stdev %Contribu %TV %Toleranc Source VarComp Stdev %Contribut %TV%Tolerance 0.098110.313228.27%28.75%#DIV/0!0.091430.302377.76%27.86%#DIV/0!0.045980.21443 3.87%19.68%#DIV/0!0.039970.19993 3.39%18.42%#DIV/0!0.052120.22830 4.39%20.96%#DIV/0!0.051460.22684 4.37%20.90%#DIV/0!0.052120.22830 4.39%20.96%#DIV/0!0.051460.22684 4.37%20.90%#DIV/0!0.000000.000000.00%0.00%#DIV/0!1.08867 1.0433991.73%95.78%#DIV/0! 1.08645 1.0423392.24%96.04%#DIV/0!Reproducibility Reproducibility Operator Operator Operators*Part 极差图Range chartSUMSQ(sum(men-part))/r sumSQ(all)n=part k=men ANOVA Table With Operator*Part Interaction ANOVA Table Without Operator*Part InteractionParts Operators Gauge R&R With Operator*Part Interaction Gauge R&R Without Operator*Part InteractionTotal Gauge R&R Total Gauge R&R Repeatability Repeatability Operators Operators*Part Repeatability Repeatability Total Part - To - Part Part - To - Part 注:当分析结果超出要求后,利用均值极差图分析原因When analysis result is out of spec,need analyse the root cause by mean and range chart 。

MSA测量系统重复性与再现性GRR

MSA测量系统重复性与再现性GRR

MSA测量系统重复性与再现性GR&R分析摘要:是使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差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, 而测量系统误差的重复性和再现性由GR&R 研究确定。

由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据,验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差;1.重复性(Repeatability ):当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内.2.再现性(Reproducibility ):当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时,在测量平均值方面的变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段.什么时候才需要进行GR&R分析?对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析:•首次正式使用前•每年一次的保养时•故障修复后GR&R分析方法1.准备•检查员人数:一般为3人。

当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可为2人。

•试验次数:与检查员人数相同,即两人时为每人两次,三人时为每人3次。

•零件数量:一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。

当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可选5个。

2.实施•第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第二列。

然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第六列。

第三名检查员做法相同,将测量结果填入表格第十列。

•重复上述步骤,进行第二次、第三次测量,并将测量结果填入其余空白表格。

3.计算出设备变异EV、人员差异以及 GR&R等百分比,其计算公式如下图所示:4.判异标准•如果GR&R小于所测零件公差的10%,则此系统无问题。

MSA测量系统重复性与再现性GRR

MSA测量系统重复性与再现性GRR

M S A测量系统重复性与再现性G R RHessen was revised in January 2021MSA测量系统重复性与再现性GR&R分析摘要:是使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差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, 而测量系统误差的重复性和再现性由GR&R 研究确定。

由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据,验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差;1.重复性(Repeatability ):当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内.2.再现性(Reproducibility ):当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时,在测量平均值方面的变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段.什么时候才需要进行GR&R分析对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析:首次正式使用前每年一次的保养时故障修复后GR&R分析方法1.准备检查员人数:一般为3人。

当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可为2人。

试验次数:与检查员人数相同,即两人时为每人两次,三人时为每人3次。

零件数量:一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。

当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可选5个。

2.实施第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第二列。

然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第六列。

第三名检查员做法相同,将测量结果填入表格第十列。

MSA测量系统重复性与再现性GRR

MSA测量系统重复性与再现性GRR

MSA测量系统重复性与再现性GR&R分析摘要:MSA测量系统分析是使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析,以评估测量系统的分辨率和误差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, 而测量系统误差的重复性和再现性由GR&R 研究确定。

测量系统误差由精确度、稳定度、重复性、再现性合并而成,其中重复性跟再现性简称为GR&R,其目的是借助量具量测数据,验证量具是否可靠,是否好用,还可以计算出量具的量测误差;1.重复性(Repeatability ):当同一零件的同一种特征由同一个人进行多次测量时变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件:同一人员、同一产品、同一环境、同一位置、同一仪器、短期时间内.2.再现性(Reproducibility ):当同一零件的同一种特征由不同的人使用同一量具进行测量时,在测量平均值方面的变异的总和。

说明:其实验数据必须符合以下条件: 不同人员同一产品、不同环境、不同位置、不同仪器、较长时间段.什么时候才需要进行GR&R分析?对于需进行GR&R分析的测量系统,一般在以下三种情况下要进行GR&R分析:•首次正式使用前•每年一次的保养时•故障修复后GR&R分析方法1.准备•检查员人数:一般为3人。

当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可为2人。

•试验次数:与检查员人数相同,即两人时为每人两次,三人时为每人3次。

•零件数量:一般选10个可代表覆盖整个工序变化范围的样品。

当以前分析时的GR&R值低于20%时,也可选5个。

2.实施•第一名检查员以随机方式对所给的零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第二列。

然后第二名检查员同样以随机方式对这些零件进行第一次测量,将测量结果填入表格第六列。

第三名检查员做法相同,将测量结果填入表格第十列。

•重复上述步骤,进行第二次、第三次测量,并将测量结果填入其余空白表格。

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一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、测量系统的稳定性
稳定性(或漂移)是测量系统在某一阶段时间内 阶段时间内,测量同 阶段时间内 一基准或零件的单一特性时获得的测量总变差。
时间
参考值
2、系统不稳定性的可能原因
√仪器校准周期过长,需要减少校准时间间隔 √仪器、设备或夹紧装置的磨损 √正常老化或退化 √维护保养不好:空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁 √基准的磨损或损坏,基准的误差 √不适当的校准或使用基准设定 √仪器质量不好,缺少稳健的设计或方法 √不同的测量方法:作业设备、载入、夹紧、技巧 √变形(量具或零件) √环境变化:温度、湿度、振动、清洁 √错误的假设,应用的常数不对 √应用:零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差(易读性、 视差)
测量系统分析
Measurement System Analysis
Prepared by : Kelly Wu Department: MED


一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析


一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析


一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、测量系统的类型与分析方法
测量系统类型 基本计量型 基本计数型 不可重复 (例如,破坏试验) 复杂计量型 多重系统,量具或试验台 连续过程 其他情况 MSA方法 MSA方法 级差,均值和极差,方差分析(ANOVA),偏倚,线 性,控制图 信号探测,假设试验分析 控制图 极差,均值和极差,ANOVA,偏倚,线性,控制图 控制图,方差分析(ANOVA),回归分析 控制图 替代法
- 测量标准(方法、软件、操作)?


一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、什么是误差
由于测量系统的输出值用于做出关于产品和过程的 决策,所有变差源的累积影响通常为测量系统误差, 或有时称为“误差”。
测量系统误差可以分成五种类型:偏倚、重复性、再现性、稳 定性和线性。
4、小结
√ 误差是不可避免的,有测量就有误差。 √ 误差来自测量系统。 √ 误差随着测量系统、时间的改变而变化,从而产生 误差的变异,即测量变异。 √ 通过改进测量系统,可以减小误差。


一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、名词解释
1、什么是测量系统
测量系统: 测量系统: 是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量 标准、操作、方法、夹具、软件、人员、 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。 设的集合;用来获得测量结果的整个过程。 根据定义,一个测量过程可以看成是一个制造过程, 根据定义,一个测量过程可以看成是一个制造过程, 它产生数值(数据)作为输出。 它产生数值(数据)作为输出。这样看待测量系统是有 用的, 用的,因为这可以使用权我们运用那些早已在统计过程 控制领域证明了有效性的所有概念、原理和工具。 控制领域证明了有效性的所有概念、原理和工具。
2> 在设备读数中,测量值应记录到仪器分辨率的实际限度。
机械装置必须读到和记录到最小的刻度单位。对于电子读数,测量计划必 须为记录所显示的最右有效数位建立一个通用的原则。模拟装置应记录到最 小刻度的一半或灵敏度和分辨力的极限。对于模拟装置,如果最小刻度为 0.0001”,则测量结果应记录到0.00005”。
5、系统测量中的注意点: 系统测量中的注意点:
为最大限度地减少误导结果的可能性,应采取下列步骤: 1> 测量应按照随机顺序,以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变 化将随机分布。
评价人不应知道哪个被编号的零件正在被检查,以避免可能的认识偏倚。 但是进行研究的人应知道正在检查哪一零件,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4,第二次试验等。
如何“减小”误差? 3、如何“减小”误差?
- 多次测量取平均值 - 多人测量取平均值 - 使用更“高级”的测量设备 - 改进测量方法 - 使用辅助工具 - 向更高级别的标准看齐 - 培训 - 测量环境的要求 - 改进被测工件,方便测量 …… — —方法 —方法 —方法(规范) —人的能力 —环境因素 —被测对象 —避免失误 —“立场”问题 —设备的能力
初始MSA分析的目标: MSA分析的目标 2、初始MSA分析的目标:
√ 量具重复性(GR)与重复性和再现性(GRR)的 对比 √ 偏倚和/或线性的评估 √ 顾客测量的目的的评估
好的”测量系统的基本特性有: 3、 “好的”测量系统的基本特性有:
足够的分辨率和灵敏度。 1> 足够的分辨率和灵敏度。
为了测量的目的,相对于过程变差的规范控制限,测量的增量应该很小。
测量不确定度和MSA的主要区别: MSA的主要区别 2、测量不确定度和MSA的主要区别:
MSA测量的不确定度和MSA的重点是了解测量过程,确定 在测量过程中的误差总量,及评估(测量系统分析)用于生 产和过程控制中的测量系统的充分性。 MSA促进了解和改进(减少变差)。不确定度是测量值的 一个范围,由置信区间来定义,与测量结果有关并希望包括测 量的真值。
2、测量系统的基本要素
S W I P E
仪器/工具 仪器 工具
Instrument
测量环境
Environment
工件/零件 工件 零件 Workpiece
测量标准
Standard
测量人员
Person/Procedure
思考题
影响测量结果的因素有哪些?
-
测量工具(仪器、量具)? 测量人员 ? 被测对象(零件、工件)? 测量环境(温度、湿度)?
2、重复性与再现性的差异

重复性 Repeatability

评估方法
反映
针对同一零件之指定特性、 同一量具、同一测量者、 多次测量所得之变异
极差R
测量工具的 变异
针对同一零件之指定特性、 再现性 同一量具、不同测量者、 平均值之 变异 Reproducibility 分别测量所得之测量值之 间的变异
2、测量系统误差的来源
观测的过程误差
过程实际误差
测量误差
长期过程误差
短期过程误差
样本内误差
测量仪器 引起的误差
操作员 引起的误差
准确性
可重复性
稳定性
线性
可再现性
我们即将了解的的测量系统分析方法将提供对总体测量误差、由于测量仪器可重复性引起的 误差、由于测量者引起的误差的估计。
测量系统的波动通过对测量系统的可重复性和可再现性进行分析确定
A、 GR&R: 、 :
Gage Repeatability & Reproducibility 量具的重复性和再现性
- GR&R是对测量系统重复性和再现性合成的评估,体现 了测量工具和测量人员两者综合的变异。 - GR&R体现了测量系统的能力。 - GR&R是帮我们量化、评估工具变异和人员变异大小 (在测量系统总变异中所占比例)的工具。


一、 测量系统的定义 二、 认识误差 三、 GR&R 四、 稳定性 五、 不确定度 六、 测量系统分析
1、测量不确定度
不确定度是国际上和来描述一个测量值的质量的术语。本质 上,不确定度是赋值给测量结果的范围,在规定的置信水平内 描述为预期包含有真测量结果的范围。 测量的不确定度是在测量时间上测量值可能变化多少的一个 简单估计值。要考虑在测量过程中所有重要的测量变差源加上校 准、基准、方法、环境及其它前面没有考虑到的因素的重要误差。 定期重复评价与测量过程有关的不确定度以确保持续保持所 预计的准确度是适宜的。
4、造成再现性误差的原因
√零件之间(抽样样本):相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零 件时的平均差异 √仪器之间:在相同零件、操作者和环境下A、B、C仪器测量的平均 值差异。注意:在这种情况下,再现性误差通常还混有方法和/或 操作者的误差。 √标准之间:在测量过程中,不同的设定标准的平均影响。 √方法之间:由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定 或夹紧方法等所造成的平均值差异。 √评价人(操作者)之间:评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技 能和经验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用 手动测量仪器时使用这种研究方法。 √环境之间:在经过1、2、3等时段所进行的测量,由于环境周期所 造成的平均值差异。这种研究常用在使用高度自动化测量系统对 产品和过程的鉴定。 √研究中的假设有误 √缺乏稳健的仪器设计或方法 √操作者培训的有效性 √应用—零件数量、位置、观测误差(易读性、视差)
B、重复性: 重复性:
√ 由一位评价人多次使用一种测量仪器,测量同一 零件的同一特性时获得的测量变差 √ 在固定和规定的测量条件下连续(短期)试验变差 √ 通常指EV(Equipment Variant)-设备变差 √ 仪器(量具)的能力或潜能 √ 系统内变差
C、再现性: 再现性:
√ 由不同的评价人使用同一个量具,测量一个零件的一 个特性时产生的测量平均值的变差 √ 对于产品和过程条件,可能是评价人、环境(时间) 或方法的误差 √ 通常指AV(Appraiser Variant)- 评价人变差 √ 系统间(条件)变差 √ ASTM E456-96 包括重复性、实验室、环境及评价人 影响
测量者变异
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