测量系统分析(MSA)

测量风险的从哪里来
用什么方法？
计数型/计量型 MSA计划
在什么时候进行？
MSA手册（AIAG-MSA手册）
判断准则是什么？
质量管理部
MSA的基本概念 一.测量系统分析的适用范围 被测特性能重复出现
二.数据的分类 计量型（Variable):一个样品的测量 值 计数型（Attribute):一个样品的质量 质量管理部
6/19 48.1 48.4 48.7
6/28 48.3 48.6 48.5
7/6 48.1 48.6 48.7
7/21 48.0 48.6 48.7
8/9 48.2 48.4 48.9
8/22 47.9 48.3 48.7
9/7 48.0 48.4 48.8
9/11 48.1 48.6 48.9
10/9 47.9 48.3 48.4
我们是否是测量过程？
管理者要有效的管理任何过程的变异，需要了解：
过程应该做什么？ 会有什么问题？ 现在做的怎么样？
测量过程
被管理的 过程
测量
测量值
分析
决策 资源
测量的过程（控制过程）
输入
作业 一般的过程（放羊式过程）
输出
质量管理部
对产品决策的影响 第一类错误（生产者风险/假警报） 一个好的零件有时被误判为 “不合格” 第二类错误（消费者风险/漏判率） 一个不合格的零件有时被误判 为“合格” 质量管理部
分布图
0 0.4 0.4
分布图
0
正态, 均值=0, 标准差=1
正态, 均值=0, 标准差=1
0.3
0.3
密度Βιβλιοθήκη Baidu
0.2
密度
-3 -2 -1 0 X 1 2 3
0.2
0.1
0.1
0.0
0.0
-3
-2
-1
0 X
1
2
3
观测平均值
基准值（真值）
观测平均值
基准值（真值）
质量管理部
MSA的基本概念 5、稳定性Stability 在某种持续时间内 测量同一基准或零件单 一特性结果的总变差 GR&R
观测值变差 产品/制程变 差 测量系统变 差 评价人变差 （再现性） 稳定性 (stability)
量具变差
偏倚（bias)
重复性
线性 (linearity)
质量管理部
测量系统变差的影响因素
质量管理部
测量系统的统计变差
稳定性（Stability) 偏倚（Bias) 位置的变差(Location Error)
质量管理部
1、稳定性研究
稳定性:
Xbar-R图（MINITAB软件） 运行图（MINITAB软件）
X b ar-S C ha r t of C 1
49.6 49.2 48.8 48.4 48.0 LCL=47.841 1 3 5 7 9 11 13 Sample 15 17 19 21 23 25
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。
质量管理部
测量系统误差来源
测量系统和其它所有的生产过程一样，受随机误差和系统误差的影响。这此误差 是由于普通原因和特殊（无次序的）原因造成的。 在测量系统分析前，识别潜在的变差来源是必要的。 常用的分析工具有因果图、矩阵图、树图。
48.7
48.8
48.6
47.9
50.1
50.1
48.2
48.0
48.6
48.3
48.6
48.5
48.7
48.3
48.0
48.9
48.0
49.2
49.0
48.3
47.7
48.7
48.4
48.7
48.9
48.5
3/20 48.3 48.9 48.6
4/11 48.0 48.7 48.6
5/20 48.1 48.4 48.7
为分析出现在各种测量和试验设备系统测量结果的变异，应进行 适当的统计研究。此要求应用控制计划提出的测量系统。所有的分析方法及接 收准则，应与顾客关于测量分析的参考手册相一致。如果得到顾客的批准，其 他分析方法和接收准则也可以应用。”
质量管理部
MSA的基本概念
什么是测量系统？
a.测量系统不仅仅是量具； b.测量系统：用来对被测特性赋值
1 2 3 4 5 2
操作员 A B C
均值
0
测量
-2 6 2 7 8 9 10
0
均值
-2
操作员 组块变量: 部件
对于每个部件，可以比较由每个操作员所得出测量值之间的变异，以及操作员之间的测量 值差异。还可以查看测量值与水平参考线的关系。默认情况下，参考线是所有观测值的平均 值。 大部分变异是因部件间的差异所致。此外还出现了某些较小的模式。例如，操作员 B 的测量 缺乏一致性，而操作员 C 的测量值通常比其他操作员低。
Measurement Systems Analysis
质量管理部
MSA－引子 测量重要吗？ 测量的目的是什么？
质量管理部
MSA－引子
哇, 不可思异啊! 可真是这样吗?
瞧!我们的销 售业绩！
质量管理部
MSA－引子
终于搞定了
你没搞错 吧？！！
质量管理部
MSA－引子
我搞错了吗？
晕，郁闷中……
质量管理部
密度
分布图
0 正态, 均值=0, 标准差=1 0.4 0.3
分布图
正态, 均值=0, 标准差=1 0
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0 -3 -2 -1 0 X 1 2 3
密度
0.2
0.1
分布图
0
正态, 均值=0, 标准差=1
0.0
-3
-2
-1
0 X
1
2
3
0.4
0.3
密度
0.2
0.1
0.0 -3 -2 -1 0 X 1 2 3
质量管理部
稳定性案例- Xbar-R法
Xbar-S Chart of C1
49.6 49.2 48.8 48.4 48.0 LCL=47.841 1 3 5 7 9 11 13 Sample 15 17 19 21 23 25 _ _ X=48.472
1
Sample Mean
UCL=49.103
0.8
MSA－引子
？？？ ？？？
数据是否可信？ 您看到的各类报表是真的吗？
质量管理部
为什么量具进行了检定或校准 为什么要进行MSA 还要进行测量系统分析？ 为什么经过100%的全检验， 客户还在抱怨收到了不合格？ 为什么再做全过程做了质量检 验（QC）还要向客户做质量保 证（QA）？ 到底什么样的测量系统才够放 心？ 质量管理部
CP T / 6（capability index ）
质量管理部
GRR对能力指数Cp的影响举例
例：CPGRR＝2.0,为达到顾客要求过程能力（观测 值）＝1.33，CP实际=？
CP
-2 观察
CP
-2 实际
CP
-2 测量系统
1 1 1 2 2 ? 1.33 2.0
CP实际=(1/1.33^2-1/2^2) ^-0.5≈1.79 即过程公差＝1.79*6σ＝10.74σ,78PPM 假设该过程和基准值偏移1.5σ
1、稳定性研究 Xbar-R法 取一个样本并建立相对于可朔源 标准的基准值 定期（天，周）测量标准样本3-5 次，样本容量和频率应该基于对测 量系统的了解 将数据按时间顺序画在x&R或X&s
质量管理部
稳定性练习
10/16 48.6 10/22 48.4 10/28 48.9 11/12 48.9 11/18 48.9 11/19 48.9 1/15 48.4 6/19 48.7 10/12 47.8 11/20 47.9 12/9 48.1 1/12 48.2 2/13 48.1
MSA的基本概念 三、测量系统的五个特性
1、重复性 Repeatability 同一评价人，多 次测量同一特性 的观测值变差
2、再现性 不同评价人，测 Reproducibi-lity 量同一特性观测 平均值的变差
质量管理部
MSA的基本概念 3、偏倚Bias 观测平均值与基准值的差。 基准值：是比观测用测量装置高 一级的测量结果的平均值
观测平均值
基准值（真 值）
质量管理部
测量系统研究准备
• • • • • 1、先计划将要使用的方法 2、确定评价人、样品的数量及重复读数次数 3、评价人的确定（应从日常操作人中选） 4、样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围 5、仪器的分辨率应允许至少直接读取特性的预期过程变差的 十分之一。 • 6、确保测量方法（评价人和测量方法）在按照规定的测量步 骤测量特征尺寸
统计量：
测量均值PK真值 宽度的变差（Width Error) 统计量： 测量分布
线性(Linearity)
重复性（Repeatability) 再现性（Reproducibility)
质量管理部
MSA一般性问题
哪些测量系统需要进行MSA？ 需要进行哪些研究？ 研究对象如何选取？
最大的测量风险 哪个过程有测量风险
质量管理部
测量系统研究的目的
接受新测量设备的准则； 一种测量设备与另一种测量设备的比较 评价怀疑有测量缺陷的量具的依据 维修前后测量设备的比较 计算过程变差所需的方法，以及生产过程的可接受性水平 作出量具的特性曲线的必要信息。 以上一切是为了满足ISO/TS 6949的相关要求： “7.6.1 测量系统分析
2、偏倚研究
部件 真值 1 2 2. 7 1 2 2 . 5 1 2 2 . 4 1 2 2. 5 1 2 2. 7 1 2 2. 3 1 2 2 . 5 1 2 2. 5 1 2 2. 4 1 2 2 . 4 1 2 2. 6 1 2 2. 4 测量结果 Xbar 偏倚 标准差σr 标准误差
根据测量结果算出平均值 Xbar 偏倚=Xbar-真值 测量系统偏倚的检验 t=偏倚/σb σb=σr/√ n
USL Coufused area Goog isgood Ⅲ
Ⅱ
Ⅱ
Bad is bad Ⅰ
质量管理部
对过程决策的影响 把普通原因报告为特殊原因 把特殊原因报告为普通原因 GRR对能力指数Cp的影响
2 2 2观察 实际 测量系统 -2 -2 -2 CP观察 CP实际 CP测量系统
UCL=0.8289
Sample StDev
0.6 0.4 0.2 0.0 1 3 5 7 9 11 13 Sample 15 17 19 21 23 25 LCL=0 _ S=0.3228
质量管理部
稳定性举例-运行图法
左右门间隙差
量具名称: 研究日期: 游标卡尺 2010-5-8 报表人: 公差: 其他: 赵前 0.02mm 陕西重型汽车有限公司
0.6 0.4 0.2
-2
_ S=0.3228
0
均值
0.0 1 3 5 7 9 11 13 Sample 15 17 19 21 23 25
LCL=0
操作员 组块变量: 部件
Xbar-R图
运行图
质量管理部
进行测量系统分析的目的 为什么要研究稳定性？ 预测在未来测量系统所引入的测 量误差具有什么特性。为能够进 行这样的预测，研究测量系统的 稳定性是必要的，即 测量系统引入的测量误差的分布 规律不随时间发生变化。 也即测量系统其误差（变异）呈 正态分布。 质量管理部
对产品决策的影响
减少过程变差，没有零件产生在Ⅱ区 减少测量系统误差从而减小Ⅱ区域的面积，因而产生的所有零 件将在Ⅲ区域，这样就可以最小限度的降低做出错误决定的风险。
假定测量过程处于统计受控状态并且对准基准值。如果不成立，这样的测量结 果不值得信任。
LSL Coufused area Bad is bad Ⅰ
=
∑x/n
= =
2.491666667 0.491666667
=Xbar-基准值 =0.124011241 =0.035798962 =2.200985159 =0.412873683
σb
偏倚t检验 置信下限 置信上限 检验水平a
质量管理部
小结
稳定性 评价人数 量 样品数量 没要求通常为1人 1件 偏倚 线性 GRR 小样法 kappa 信号探测法
实验次数
依控制图来选择， 每次多次通常1或 3-5次
定期较长时间 工具室测量10次 以上来确定 不需盲测 控制图受控
测试周期 基准要求 测量方法 要求 接受准则
质量管理部
数值法
均值 0
1
左右门间隙差
量具名称: 研究日期: 游标卡尺 2010-5-8 报表人: 公差: 其他: 赵前 0.02mm 陕西重型汽车有限公司
Sample Mean
UCL=49.103
_ _ X=48.472
1
2
3
4
5 2
操作员 A B C
0.8
UCL=0.8289
测量
-2 6 2 7 8 9 10
Sample StDev
偏倚（Bias)
分布图
0 0.4 正态, 均值=0, 标准差=1 0.3
密度
0.2
0.1
0.0 -3 -2 -1 0 X 1 2 3
观测平均值
基准值（真值）
质量管理部
MSA的基本概念 4、线性Linearity 量具的预期工作范围内偏倚的 变化（之间的差值）。
偏倚小（Bias) 偏倚大（Bias)