测量系统分析(MSA)

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语
2.3 分辨率（Resolution）： 可用作测量分辨率或有效分辨率。测量系统探测并如实显示被测 特性微小变化的能力。（参见分辨力） 2.4 有效分辨率（Effective Resolution）： 考虑整个测量系统变差时的数据分级大小叫有效分辨率。基于测 量系统变差的置信区间长度来确定该等级的大小。通过把该数据 大小划分为预期的过程分布范围能确定数据分级数（ndc）。对 于有效分辨率，该ndc的标准（在97%置信水平）估计值为 1.41[PV/GRR]。
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测量过程变差对决策的影响
3.1对产品控制决策的影响 在产品控制中，如果测量系统不能满足要求，其影响是导致做出错误的 判断，即：将合格品判为不合格品（一类错误，见图1），或者将不合 格品判为合格品（二类错误，见图2） 产品公差上限 测量过程的分布 LSL USL
OR
图1
LSL OR
图2
USL
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重复性
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术
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2.11 再现性（Reproducibility）
测量过程中由于正常条件改变所产生的测量均值的变差。一般来说，它 被定义为在一个稳定环境下，应用相同的测量仪器和方法，相同零件 （被测体）不同评价人（操作者）之间测量值均值的变差。这种情况对 受操作者技能影响的手动仪器常常是正确的，然而，对于操作者不是主 要变差源的测量过程（如自动系统）则是不正确的。由于这个原因，再 现性指的是测量系统之间和测量条件之间的均值变差。 另一种定义：由不同的评价人多次使用同一个测量仪器，测量同一零件 的同一特性时获得的测量变差。
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测量系统分析的基础
4.1 进行测量系统分析时应具备的条件
⑴ 测量系统必须有足够的分辨率 可接受的分辨率应小于公差或制造过程变差（6σ）的十分之一（究 竟按哪个来确定分辨率，根据数据是用来进行产品控制还是进行过 程控制），否则会做出很多错误的判断。图5显示的是用两个不同 分辨率的测量系统测量同一过程的控制图。 左面的控制图没有超限的点，而右图严重失控，这是因为对数据4 舍5入而对数据进行错误分级的结果。 如果不能测量出过程的变差，这样的分辨率用于过程分析是不可接 受的，如果不能测量出特殊原因导致的变差，这个测量系统用于过 程控制也是不可接受的。如图5中，右图显示，很多子组的极差为 零，使得平均极差很小，算出的过程变差过窄，导致过程能力指数 看起来很大。如某企业的过程能力指数竟然为12。
3 测量过程变差对决策的影响
即使是用同一个量具多次测量同一个零件的同一特性，其结果也 会不同，这说明测量系统存在变差。生产过程中的测量结果通常 有两个用途：1、产品控制：判断产品合格与否，2、过程控制： 判断生产过程是否稳定。若稳定，其过程能力/过程能力指数是 多少？是否可接受？下面分别看一下测量变差对决策的影响。
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测量过程变差对决策的影响
公差下限 公差上限
将测量判断划分为三个区间，如图3：
Ⅰ
Ⅲ
Ⅰ
Ⅱ
目标值 图3
Ⅱ
按图中所示，Ⅰ区：坏零件总是判为坏的，Ⅱ区：可能做出潜在错误的判断，Ⅲ 区：好零件总是判为好的。 为了最大限度地做出正确的判断，可以有两个选择：一是改进生产过程：减少生产 过程的变差，没有零件落在Ⅱ区。二是改进测量系统：减少测量系统变差从而减小Ⅱ 区，因此生产的所有零件将在Ⅲ区，这样就可使做出错误决定的风险降至最低。
测量系统分析 Measurement Systems Analysis 培训教材
中国汽车技术研究中心培训中心 天津佩美克管理科学研究中心
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目
录
4.3测量系统分析的时机 1.引言 4.4测量系统分析的作用 1.1数据的用途 4.5测量系统分析的准备 1.2数据的类型 4.6接收准则 1.3测量过程 5.简单测量系统分析的实践 1.3.1测量系统的统计特性 5.1计量型测量系统的分析 1.3.2测量过程的变差 5.1.1偏倚的分析 1.4数据的质量 1.5检定或校准能不能替代测量系统分析？ 5.1.2稳定性的分析 5.1.3线性的分析 2.术语 5.1.4重复性、再现性和GR&R 3.测量过程变差及其对策的影响 （双性）的分析 3.1对产品控制决策的影响 5.2计数型测量系统的分析 3.2对过程控制决策的影响 5.2.1风险分析法 4.测量系统分析的基础 5.2.2短期研究——小样法 4.1进行测量系统分析时应具备的条件 5.2.3长期研究——大样法 4.2测量系统变差的类型 6.复杂测量系统的分析
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引
言
1.1数据的用途 按照质量管理的八项原则，应按“基于事实的决策方法”进行决策，因 此用数据说话就成为必然，所以数据的使用比以前更加频繁。在产品的 制造生产过程中，测量数据主要有三个用途，一、用于判断产品合格与 否，二、用于分析生产过程，判断生产过程是否统计稳定，三、用于确 定两个或多个变量之间是否有显著关系，如：线性回归分析、方差分析。 用测量数据进行决策的关键就是：这些数据反映的是否是“事实”，即 数据的质量是否高。 1.2数据的类型 ——计量型数据：无限可分的数据，通常用计量型量具测得。 ——计数型数据：有限可分的数据，通常用计数型量具测得。 1.3测量过程 测量：赋值给具体事务以表示它们之间关于特定特性的关系。
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1
引
言
• 计量型数据的质量 —— 均值与真值（基准值）之差 —— 方差的大小 • 计数型数据 —— 对产品产生错误分级的概率 1.5检定或校准能不能替代测量系统分析？ 也许有人认为，量具定期进行检定或校准就够了，不必进行麻烦的测量 系统分析。此观点是不正确的，检定或校准解决的是某量具是否合格的 问题，而测量系统分析解决的是某测量系统能否用于判断产品合格或判 断生产过程是否稳定。两者作用各不相同，谁也取代不了谁。 MSA手册的目的是为评价测量系统的质量提供指南，主要关注的是能对零 件进行重复测量的测量系统。
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引
言
期望的统计特性应包括： ⑴ 足够的分辨率和灵敏度。为了测量的目的，相对于过程变差或公 差，测量的增量应该很小。通常按1∶10经验法则，表明仪器的 分辨率应把过程变差（公差）分为十份或更多。这个法则是选择 量具期望的实际最低起点。 ⑵ 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。这可称为 统计稳定性且最好用控制图法评价。 ⑶ 对于产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须很小。依据产 品特性的公差来评价测量系统。 ⑷ 对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效分辨率并且与制 造过程变差相比要很小。根据6σ制造过程总变差和/或来自MSA 研究的总变差来评价测量系统。
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引
言
1.3.2测量过程的变差源 测量过程的变差源主要有六个方面，即S：标准，W：工件，I：仪 器，P：人/程序，E：环境。这可以认为是全部测量系统的误差模 型。 1.4数据的质量 人们往往习惯于相信测量数据，认为测量的结果就是客观事实，其 实不然，因为测量过程如同制造过程一样，也是随机现象，即有 规律的不确定现象。因此，评价测量数据的质量，即评价随机现 象的结果，应以在统计稳定条件下运行的某一测量系统得到的多 次测量结果的统计特性来确定，这些测量结果越接近真值，其质 量越高。
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测量过程变差对决策的影响
3.2 对过程控制决策的影响
对于过程控制，希望能知道：过程是否受控、过程均值是否对准目标值、 过程能力是否可接受。如果测量系统变差过大，会导致做出错误决策： 一是将普通原因（偶因）判为特殊原因（异因），二是将特殊原因（异 因）判为普通原因（偶因），三是过低估算过程能力指数。前两者在 SPC中已有叙述，下面看一下第三种情况： σ2obs=σ2actual + σ2msa 此处，σ2obs= 观测过程方差，σ2actual = 实际生产过程方差， σ2msa = 测量 系统方差，而计算CPK用的是σobs，因此会过低估算过程能力指数，图4 说明了测量系统变差将使CP的观测值降低多少。
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术
语
2.1测量系统（Measurement System）： 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。 根据此定义，我们可以把测量过程看成制造过程，这个过程输出的 不是产品而是数据，仅此差别而已，这样我们就可以利用在SPC中 学到的研究制造过程的方法来研究分析测量过程。 2.2 分辨力（Discrimination）： 又称最小可读单位，分辨力是测量分辨率、刻度限值或测量装置和 标准的最小可探测单位。它是量具设计的一个固有特性，并作为测 量或分级的单位被报告。数据分级数通常成为“分辨力比率”，因 为它描述了给定的观察过程变差能可靠地划分为多少级。
偏倚
观测平均值
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术
语
时间
2.8 稳定性（Stability）： 是偏倚随时间变化的统计受控，又称漂移。
2.9 线性（Linearity）： 基准值 测量系统预期操作范围内偏倚误差值的差别。换句话说，线性表示操作 范围内多个和独立的偏倚误差值的相关性。 基准值 基准值 宽度变差 （Width variation） 偏倚 偏倚
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引
言
赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。 应将测量看成一个制造过程，它产生数据作为输出。
人、设备、材料 方法、环境 输入
测量过程
数据 输出
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引
言
1.3.1测量系统的统计特性 理想的测量系统在每次使用时，应只产生“正确”的测量结果， 每次测量结果总应该与一个标准相一致。一个能产生理想测量结果 的测量系统，应具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分类 为零概率的统计特性。遗憾的是，具有这样理想统计特性的测量系 统几乎不存在，因此过程管理者必须采用具有不太理想统计特性的 测量系统。一个测量系统的质量经常用其多次测量数据的统计特性 来确定。 对于一个产品或生产过程来说，测量系统并非分辨率越高越 好，因为分辨率越高，对环境的要求越苛刻。再如，如果表面粗糙 度达不到要求，高分辨率也没有意义。
1 基准值（Reference Value）：
被承认的一个被测体的数值，作为一致同意的用于进行比较的基准 或标准样本： • 一个基于科学原理的理论值或确定值； • 一个基于某国家或国际组织的指定值； • 一个基于某科学或工程组织主持的合作试验工作产生的一致同意 值； • 对于具体用途，采用接受的参考方法获得的一个同意值。
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3.5
测量过程变差对决策的影响
10% 30% 50% 70%
观测的CP值
3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0
90%
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
实际的CP值
例如：在采购生产设备时使用的（高等级）测量系统的GRR为10% 且实际过程CP为2.0的情况下，在采购时观测过程CP将为1.96。 这一过程是在生产中用生产量具研究时，如果生产量具的 GRR为30%且实际过程CP仍是2.0，那么观测的过程CP为1.71。 20
操作者B 操作者C 操作者A 再现性
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2.12 GRR或量具R&R(Gage Repeatability & Reproducibility) 一个测量系统的重复性和再现性的合成变差的估计。GRR变差 等于系统内和系统间变差之和。忽略了环境和零件的因素，只考 虑了人、量具、测量方法对MS的影响。
该值包含特定数量的定义，并为其它已知目的自然被接受，有时是 按惯例被接受。
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术
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2.6 真值（True Value）： 物品的实际值，是未知的和不可知的。 位置变差（Location variation） 2.7 偏倚（偏移，Bias） 测量的观测平均值（在可重复条件下的一组试验）和基准值之间 的差值，传统上称为准确度。偏倚是在测量系统操作范围内对一 个点的评估和表达。 基准
观测平均值 范围较低的部分
观测平均值 范围较高的部分
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语
2.10 重复性（Repeatability）
在确定的测量条件下，来源于连续试验的普通原因随机变差。通 常指设备变差（EV），尽管这是一个误导。当测量条件固定和已定 义时，即确定零件、仪器标准、方法、操作者、环境和假设条件 时，适合重复性的最佳术语为系统内变差。除了设备内变差，重复 性也包括在特定测量误差模型条件下的所有内部变差。 设备变差，另一种定义：由一位评价人多次使用同一个测量仪器， 测量同一零件的同一特性时获得的测量变差。影响设备变差的两种因素： ①量具②零件在量具中的位置