测量系统分析概论

测量系统分析,记数型MSA,计量型MSA,MSA,问题引入,No two things are exactly alike, but even if they were, we would still get different values when we measure them. 没有两个东西是完全相同的, 但是即使是, 我们测量时仍然会得到不同的值。 D. J. Wheeler,MSA,问题引入,Measure Process/Product,Knowledge,Understanding,Analysis,Improvement,You dont know what you cant measure !,Measurement. Why bother?,MSA,课程目的,介绍两种测量系统的分析方法 记数型测量系统的重复性和再现性（ Attribute R&R ） 计量型重复性和再现性（Gage R&R）： 介绍计量型量具能力的概念 分辨率（Resolution） 准确度（Accuracy）： 偏倚（Bias），线性（Linearity），稳定性（Stability），相关性（Correlation） 精度（Precision）： 重复性（Repeatability），再现性（Reproducibility） 衡量指标（Metrics）：P/T，P/TV，%Contribution 演示和实践针对属性数据的量具研究方法 演示和实践针对连续变量数据的量具研究方法,MSA,量具的类型有多少？,变量型量具 电压仪 卡尺 量杯 反射计 压力计 温度计 属性性量具 测隙规 通止规（Go-no gage) 目测（pass/fail）,MSA,Attribute R&R,记数型测量系统,MSA,属性 R&R 的目的,评估过程 对照客户的要求，来评估你的检测和技能标准 确认所有的班次、设备等使用同样的衡量标准来判断好与坏； 量化检验者重复测量的准确性的能力 确认检测者们对“已知基准”（包括用户和生产者偏倚）遵从的程度 改进过程 发现什么地方需要培训，什么地方缺少程序，什么地方标准没有被定义,MSA,Attribute R&R 术语,鉴定者的得分%（Appraiser Score） 操作工对某属性R&R的一致性的比例 属性数据（Attribute Data） 用于记录和分析的质量评价的数据（通/止） 属性测量系统（Attribute Measurement System） 某一将每一部件与标准件相对比的（若符和标准，则接受）的测量系统 用户偏倚（Customer Bias） 操作工有将好的产品视为不合格品的倾向 生产者偏倚（Producer Bias） 操作工有将不好的产品视为好的产品的倾向 有效筛选的得分%（Effective Screen Score） 所有操作工自己和他们之间对某属性R&R的一致性比例 基准值（Master Value） 用更高准确度的量具所测出的某部件的某一特性的平均值 筛选（Screen） 100%的产品用检验技术进行评估 筛选的有效性（Screen Effectiveness） 属性测量系统鉴别好或坏的能力,MSA,属性 R&R 的方法,设定 从过程中选择30个部件，50%良品，50%不良 若有可能，选择一些介于好与坏分界线之间的样品 选择检验者 经过全面训练并合格的 执行 每一个检测者按照随机的顺序检测部件，并确认是通过检验还是不通过检验。每一个检测者重复检测1 分析 可以利用Excel分析（AttributeR&R.xls文件） 或者可以利用Minitab分析 评估 结果文件化 若有必要，采取适宜的措施以修正过程 标准没有清晰定义 需要培训 再对测量系统进行研究，以确认修正的有效性,AttributeR&R.xls,MSA,Attribute R&R Excel方法,Appraiser Score=操作工自身一致次数/总次数 Score vs. Attribute = 操作工检测结果与已知标准相符的次数/总次数 Screen Effective Score=所有操作工有一致性的次数/总次数 Screen Effective Score vs. Attribute= 所有操作工与标准相一致次数/总次数,AttributeR&R.xls,MSA,Attribute R&R Minitab 方法,请打开：“Attribe MSA.MTW，请分析此测量系统，三个检查员，14个样本，每个样本检查两遍。C1为样本编号，C2为 检查员编号，C3为检查结果，C4为标准判断结果。,MSA,Attribute R&R 结论,MSA,Attribute R&R 结论,Assessment Disagreement Appraiser # pass/fail Percent (%) # fail/pass Percent (%) # Mixed Percent (%) 1 2 14.3 1 7.1 0 0.0 2 1 7.1 1 7.1 3 21.4 3 1 7.1 3 21.4 0 0.0 # pass/fail: Assessments across trials = pass / standard = fail. # fail/pass: Assessments across trials = fail / standard = pass. # Mixed: Assessments across trials are not identical. Between Appraisers Assessment Agreement # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 14 8 57.1 ( 28.9, 82.3) # Matched: All appraisers' assessments agree with each other. All Appraisers vs Standard Assessment Agreement # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 14 6 42.9 ( 17.7, 71.1),目标：100% 一致，最低80%,结论：此测量系统不可信赖,MSA,属性 R&R 练习,分成小组，每组代表不同班次 你的工作是确认M&M巧克力是否符合给用户的交付要求。你的上司告诉你客户希望要外观OK的产品 你们的讲师将给你们样品 20件样品将用该Attribute R&R过程来确认，将样品排成4列以便观察样本（它们应该是被随机排列） 确定三位鉴定者，每一位鉴定者需要将每一颗巧克力检查两次。确保试验顺序是随机的。 使用Minitab分析，解释结果并提出建议 你有30分钟完成此练习，结果最好者将会获得奖品,MSA,Gage R&R,计量型测量系统,MSA,一个好的量具要具备些什么？,分辨率 数据分级数 准确度（位置） 偏倚 线性 稳定性 相关性 精度（波动） 重复性 再现性,MSA,分辨率/ 辨别力,分辨率是指：量具可测量的最小刻度. 准则：量具的分辨率应该是过程的十分之一 上部刻度的分辨率为多少？ 下部刻度的分辨率为多少,差的分辨率,好的分辨率,MSA,Accuracy vs Precision 准确和精密,精密性是.,真值,真值,精密性好,精密性不好,真值,平均值,准确度是.,准确性好,准确性不好,MSA,Accuracy vs Precision 准确和精密,MSA,Accuracy vs Precision 准确和精密,假定参考材料的硬度的“真值”是5.0 方法1得到的读数为： 3.8, 4.4, 4.2, 4.0 方法2得到的读数为： 6.5, 4.0, 3.2, 6.3 哪种方法更准确？ 哪种方法更精密？ 你倾向哪种方法？为什么？,MSA,准确度 偏倚,偏倚-Bias：指对同一部件观察测量值的平均值与基准值之间的差异 偏倚常常被用来描述“准确度”,因为准确度在文字上有若干个含义，因此偏倚是一最佳的表述,Reference Value,Observed Value,Bias,MSA,准确度 线性,线性-Linearity：在仪器能力范围内测量的准确度和精密度的区别,True Value真值,y = x,线性度没有问题,True Value真值,y = x,线性度有问题精密度改变,测量值,True Value真值,y = x,线性度有问题准确度改变,测量值,测量值,MSA,准确度 线性,测量仪器 1: 在此线性是问题,测量仪器 2: 在此线性不是问题,被测量对象的尺寸,0,0,真值与测量 值的差异,真值与测量 值的差异,被测量对象的尺寸,MSA,准确度 稳定性,稳定性-Stability：是指在一时间周期内某一特性的基准值之间的差异 稳定性常常用控制图来跟踪，并定期被校准,Recalibration,MSA,准确度 相关性,相关性 - Correlation：是指二个变量之间的线性联系，如：二种不同的测量方法或不同的设置,Correlation,System 2,System 1,System 2,System 1,System 2,System 1,System 2,System 1,Linearity Difference,With Bias,No Correlation,MSA,变量 R&R 模式,测量系统的偏倚：通过“校验程序”来估计 （准确度） 测量系统的波动：通过“变量R&R研究”来估计 （精度）,Observed variability = Product variability + Measurement variability,Observed value = Master value + Measurement offset,Measurement offset,Measured values,True values,Measured values,True values,MSA,精度 重复性,重复性- Repeatability：由同一个操作者采用同一种量具，多次重复测量同一零件的同一特性时，所获得的测量值的变差称为量具的重复性，或称为测量系统的重复性，简称重复性； 重复性通常是由测量设备所造成的波动,Repeatability,MSA,精度重复性,Master Value,Good Repeatability,MSA,精度 再现性,再现性- Reproducibility：由不同操作者采用相同量具,测量同一零件的同一特性所得重复测量的均值的变差，称为量具的再现性，或称为测量系统的再现性，简称再现性； 再现性是操作工与操作工或系统与系统之间的波动,真值,好的再现性,差的再现性,MSA,精度 再现性,Master Value,Inspector A,Inspector B,Inspector C,Machine A,Machine B,Machine C,MSA,可能的波动源,所观察到的过程波动,实际过程波动,测量系统波动,短期波动,部件间的波动,仪器波动,