MSA基础知识培训课程

MSA 测量系统分析 Measurement system Analysis,课程收益,学会计量型测量系统5种统计特性的分析时机、分析方法和判定准则。 学会计数型测量系统分析的两种方法。,目录,MSA基础知识,重复性和再现性分析,偏倚分析,线性分析,稳定性分析,1,2,3,4,5,计数型测量系统分析,6,第一节 MSA基础知识,MSA基础知识,描述测量数据质量的统计特性是测量系统的偏倚及变差。,偏倚：指数据值相对于参考（基准）值的位置,变差：指数据的分布宽度,测量过程,：标准 ：零件 ：仪器 ：人/程序 ：环境,S W I P E,量测,数 值,分析,输入,输出,可接受 可能可接受 需改善,测 量 系 统,测量系统分析的目的： 分析测量系统所带来的变异相对于生产工序过程总变异的大小处于可接受的范围，以确保生产工序过程的主要变异源于工序过程本身，而非测量系统。因此，测量系统分析对于实施SPC控制有重要的意义。,MSA基础知识,一个好的测量系统应具有的特性：,足够的分辨率和灵敏度 相对于过程变差或规范控制限，测量的增量应该很小。通常所有的十进制或10/1法则，表明仪器的分辨率应把公差(过程变差)分为十份或更多。这个规则是选择量具期望的实际最低起点。,测量系统应该是统计受控的 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。这可称为具有统计的稳定性，可通过控制图法进行评价。,对于产品控制，测量系统的变差必须小于规范值。 可通过特性的公差来评价测量系统。,对于过程控制，测量系统的变异性应该显示有效的分辨率，并小于制造过程的变差。 可通过6变差和或MSA研究的总变差来评价测量系统,MSA基础知识,重复性、再现性、偏倚、线性、稳定性 可接受.,测量系统变差源,测量过程的构成因子（S、W、I、P、E）及其相互作用，产生了测量结果或数值的变差。,MSA基础知识,MSA基础知识,测量系统的统计特性,Repeatability重复性 Reproducibility再现性 Bias偏倚 Linearity线性 Stability稳定性,MSA基础知识,第二节 重复性和再现性分析,重复性和再现性分析,重复性 Repeatability,同一评鉴人员用同一测量仪器测量多次测量同一零件的同一特性所获得的测量变差。,重复性,宽度变差评价 评价测量系统内部的变差,再现性 Reproducibility,不同评价人员用同一测量仪器测量同一零件的同一特性所获得的测量平均值的变差。,宽度变差评价 评价测量系统之间的平均值变差,重复性和再现性分析,1.在测量系统使用者中选出2-3个评价人 2. 抽取10个零件，以此代表实际或期望的过程变差 3. 把零件从1至10编号，但号码不为被评价人所见 4. 准备经校准合格的量具 5. 由评价员A随机地对10个零件作测量，由一个观察员记录测量结果 6. 由其他评价员重复第5步，隐藏其他评鉴员所获得的读数 7. 重复第5和第6步，用不同的随机组合测量 8. 对每个评鉴员的读数计算均值和极差 9. 用所附GR&R报告表，记录零件均值和极差均值 10. 计算表示设备变差的重复性 11. 计算表示评鉴人员变差的再现性 12. 计算GR&R并转换成百分比 13. 计算零件变差并转换为百分比 14. 计算总变差,量具R&R分析指南,重复性和再现性分析,GR&R可接受准则：, R R&R%30%,系统需要做改进.,重复性和再现性分析,零件(样品)内部：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性。 仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，质量差或维护不当。 基准内部：质量、级别、磨损 方法内部：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差 评价人内部：技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳。,环境内部：温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期起伏变化。 违背假定：稳定、正确操作 仪器设计或方法缺乏稳健性，一致性不好 应用错误的量具 量具或零件变形，硬度不足 应用：零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察误差(易读性、视差),重复性不好的可能原因,重复性和再现性分析,零件(样品)之间：使用同样的仪器、同样的操作者和方法时，当测量零件的类型为A,B,C时的均值差。 仪器之间：同样的零件、操作者、和环境，使用仪器A,B,C等的均值差 标准之间：测量过程中不同的设定标准的平均影响 方法之间：改变点密度，手动与自动系统相比，零点调整、夹持或夹紧方法等导致的均值差,评价人(操作者)之间：评价人的训练、技术、技能和经验不同导致的均值差。 环境之间：在不同时间段内测量，由环境循环引起的均值差。 违背研究中的假定 仪器设计或方法缺乏稳健性 操作者训练效果 应用：零件尺寸、位置、观察误差(易读性、视差),再现性不好的可能原因,重复性和再现性分析,第三节 偏倚分析,偏倚分析,偏倚 Bias,测量的观测均值与基准值之差值。 基准值，也称为可接受的基准值或 标准值，用作测量值的认可基准。 基准值可以通过更高级别的测量设 备进行测量而获得的测量均值来确 定。,位置变差评价 适用于测量值经常与产品基准值有较大偏差的时候进行分析,偏倚分析指南：独立样件法,可使用标准件,偏倚分析,偏倚分析指南：独立样件法,案例1：,案例2：,可接受准则：,如果0落在偏倚置信区间内，可以假设测量偏倚是可以接受的，同时假定实际使用不会导致附加变差源。,偏倚分析,过份偏倚的可能原因,仪器需要校准 仪器、设备或夹紧装置的磨损 磨损或损坏的基准，基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当 仪器质量差设计或一致性不好 线性误差 应用错误的量具,不同的测量方法设置、安装、夹紧、技术 测量错误的特性 量具或零件的变形 环境温度、湿度、振动、清洁的影响 违背假定、在应用常量上出错 应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误,偏倚分析,第四节 线性分析,线性分析,线性 Linearity,在量具预期的工作范围内偏倚值的差值,位置变差评价 适用于同一个量具同时有多个较大距离的工作量程的时候进行分析,线性分析指南,选取5个产品(编号1,2,3,4,5)，通过更高级别的测量设备进行测量而获得的测量均值来确定基准值，并确定产品涵盖了量具的工作量程。 让经常使用该量具的操作者对每个产品重复进行12次测量，注意要随机选择产品，以减少操作者对测量中偏倚的“记忆”。 按附表的格式收集数据。 按附表的公式进行计算,并写出回归方程（y=b+ax）。 对计算所行的数据进行描点并画出相应的回归直线。,可使用标准件,线性分析,线性可接受准则：,对测量特殊特性的测量系统，线性%5% 接受，线性%5%时，不予接受。 对测量非特殊特性的测量系统，线性%10%接受，线性%10%时，不予接受。 或 数据表图示中，偏倚=0的直线落在拟合线置信带以内，线性可接受。,线性分析,仪器需要校准，需减少校准时间间隔； 仪器、设备或夹紧装置磨损； 缺乏维护通风、动力、液压、腐蚀、清洁； 基准磨损或已损坏； 校准不当或调整基准使用不当； 仪器质量差；设计或一致性不好； 仪器设计或方法缺乏稳定性； 应用了错误的量具； 不同的测量方法设置、安装、夹紧、技术； 量具或零件随零件尺寸变化、变形； 环境影响温度、湿度、震动、清洁度； 其它零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、读错。,线性误差的可能原因,线性分析,第五节 稳定性分析,稳定性分析,稳定性 Stability,稳定性(或漂移)是指一个测量系统在某一持续时间(指几天而不是几小时)获得的对同一基准或零件的一个单一特性的测量值总变差。 或者：偏倚随时间的变化。,稳定性,时间1,时间2,位置变差评价 适用于不同时间段的测量值经常出现变化的时候进行分析,使用在偏倚和线性分析中作为样件的基准/标准件 -在保护环境下恰当地保存它们(产品的生命期内) -给它们标上名称和号码以便于追溯和进一步研究，包括低、中、高极差值的样本,稳定性分析指南,无需使用标准件,测量频率考虑因素：包括重新校准的频次、要求的修理，測量系统的使用频率，作业条件的好坏。应在不同的時間读取以代表測量系統的实际使用情況，以便說明在一天中预热、周围环境和其他因素发生的变化。,稳定性分析,定期（天、周）对标准件作3至5次测量(根据测量系统的具体情况而定),把数据在均值和极差图或均值和标准差图标出 注：要求对每个标准件按过程或规范容限做一个图,根据通常的SPC要求作评估（稳定？）,将测量标准差与过程变差相比较，以确定适用性,稳定性可接受准则：,均值图和极差图处于统计受控状态。 测量标准差与过程变差相比较,稳定性分析,稳定性差的可能原因,仪器需要校准，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 缺乏维护通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 磨损或损坏的基准，基准出现误差 校准不当或调整基准的使用不当,仪器质量差设计或一致性不好 仪器设计或方法缺乏稳健性 不同的测量方法装置、安装、夹紧、技术 量具或零件变形 环境变化温度、湿度、振动、清洁度 违背假定、在应用常量上出错 应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误,稳定性分析,第六节 计数型测量系统分析,计数型测量系统分析,一、小样法,选取2个操作者(编号为A,B)，2次测量20个零件(编号 1,2,320)； 依据附表的格式,每个操作者对每个零件重复测量2次并 把结果填入相应的栏内； 根据附表的结果判定 -如果测量结果完全一致,则测量系统OK； -如果测量结果完全不一致,则测量系统NG；,小样法分析表,计数型测量系统分析,零件测量结果数据分区,I 区：坏零件永远被测量为坏零件,II 区：可能作出错误决定的区域,III区：好零件永远被测量为好零件,计数型测量系统分析,二、风险分析法,计数型测量系统分析,1、数据收集,随机从过程中抽取50个零件样本，以获得覆盖过程范围的零件; 使用3名评价人，每位评价人对每个零件评价3次; 将评价结果记录在“计数型研究数据表”中。1代表接受，0代表不接受。 评价的组织人员通过使用实验室设备等获得每个零件的基准值，表中的“-”、“+”、“×”代表零件处于III 区、 II区和I区。,需要更高级别 的测量系统,计数型测量系统分析,2、假设检验分析- 交叉表方法,设计交叉表的目的是确定评价人之间意见的一致性、评价人与基准 的一致性。 通过计算Kappa值(评价人之间的一致比例)来评价一致性。 通用的经验法则： Kappa0.75表示一致性好， Kappa0.4表示 一致性差。,K=P(observed)-P(chance)/1-P(chance) 其中：P(observed)=评价者一致同意的分类比率(对角线单元中观测值的总和) P(chance)=评价者偶然一致的分类比率(对角线单元中期望值的总和 ),计数型测量系统分析,2、数据交叉分析,A与B交叉分析 A与C交叉分析 B与C交叉分析,A与基准值分析(A自评) B与基准值分析(A自评) C与基准值分析(A自评),说明：交叉评估的结果数据表述方式如下,0:0-A 1:0-B 0:1-C 1:1-D,计数型测量系统分析,3、数据总结及计算,A、B、C交叉数据总结； A、B、C与基准值交叉总结 A、B、C自评。,计数型测量系统分析,4、计算Kappa值,A与B交叉Kappa值0.604=(0.92-0.80)/(1-0.80); B与C交叉Kappa值0.514=(0.91-0.81)/(1-0.81); A与C交叉Kappa值0.832=(0.97-0.84)/(1-0.84);,表明检验员之间的一致性,计数型测量系统分析,5、评价人与基准交叉分析,计数型测量系统分析,6、计算每个评价人与基准的Kappa值及有效性,计算方式同上,有效性= = 正确判断的数量 / 判断的机会