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MSA简介测量系统分析,课程目录,课程目录,1.MSA的定义2.MSA用于分析的数据类型3.MSA开展的目的和意义4.MSA中的基本术语4.1基准值4.2分辨力4.3有效分辨率4.4测量系统4.5极差4.6统计性属性4.7准确度（偏倚Bias）4.8精密度（方差）4.9线性4.10重复性4.11再现性4.12稳定性,5.MSA活动前的准备5.1MSA策划5.2MSA评价中需要考虑的3个问题5.2.1分辨力的说明5.3测量系统的变差来源5.4测量系统的变差类型6.MSA分析方法的分类6.1计量型量具的分析方法6.2计数型量具的分析方法6.3破坏型量具的分析方法7.计量型量具5种偏差分析方法7.1位置分析-偏倚分析法7.2位置分析-线性分析法7.3宽度分析-重复性再现性分析7.3.1极差法7.4稳定性分析法8.计数型量具的分析方法8.1风险分析法-假设检验9.破坏型量具分析法简介,MSA的定义,MSA的定义,MSA缩写：Measurementsystemanlysis中文名称：测量系统分析,影响的要素：4M1E人man机machine料materrial法method环enviroment,2.MSA用于分析的数据类型,MSA分析,计量型数据MSA分析,计数型数据MSA分析,破坏型数据MSA分析,3.MSA开展的目的和意义,MSA开展的目的了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量。评估用于生产和过程控制中的测量系统。改进、减少测量变差。为SPC的顺利进行提供基础,3.MSA开展的目的和意义,如果测量系统出错，那么好的结果可能被测为坏的结果，坏的结果也可能被测为好的结果，此时便不能得到真正的产品或过程特性。,PROCESS,原料,人,机,法,环,测量,产品,MSA开展的意义,不良的测量系统会对产品造成误判,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.1.基准值：真值,被普遍承认的被测体数值。并且作为和其他测量值比较的标准样本。基准值具有以下特征：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一个同意值,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.2.分辨力：,(别名)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。数据分级数通常称为”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。,课程目录,是指测量仪器的最小刻度可以测量到被测对象的小数点的位置。测量仪器的刻度通常应为为产品规格或工程散布宽度的十分之一,好的分辨率,差的分辨率,分辨力,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.3.有效分辨率：,要求不低于过程变差或允许偏差（tolerance）的十分之一零件之间的差异必须大于最小测量刻度极差控制图可显示分辨率是否足够看控制限内有多少个数据分级不同数据分级(ndc)的计算为零件的标准偏差/总的量具偏差*1.41.一般要求它大于5才可接受,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.4.测量系统,测量系统：不仅指量具。测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程序）、设备（量具或测量工具）、系统的控制点、及所有这些因素的相互作用。测量总偏差：总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的过程。,4.5.极差,一组数据中的最大值和最小值的差,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.6统计性属性,统计性属性-测量散布要比产品规格小-测量散布要比工程散布小.-分辨率应该是产品规格或工程散布的十分之一,统计性属性,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.7准确度（偏倚Bias）,测量数据平均值与真值之间的差距,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.8精密度（方差）,数据的分布，或可理解为散布的程度,准确度高，精确度高偏倚小，方差小,准确度低，精确度高偏倚大，方差小,准确度高，精确度低偏倚小，方差大,准确度低，精确度低偏倚大，方差大,举例说明1,假设我们有一个真实“硬度”为5.0的参考材料用方法1得出以下读数：3.8,4.4,4.2,4.0用方法2得出以下读数：6.5,4.0,3.2,6.3哪个方法更精确？哪个方法更精密?你更倾向于哪个方法？为什么？,方法2-平均值等于“真实”硬度值,方法1-散布很低,方法1-与散布相比我们更容易纠正平均值偏移,举例说明2,偏倚可以通过对测量设备的校验完成,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.9线性,精确度,测量仪器1:线性有问题,测量样品,0,精确度,测量仪器2:线性没有问题,0,测量样品,线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值，也可理解为在量程范围内测量系统的一致性。,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,量程增加,基准值,观测平均值,基准值,观测平均值,4.9线性,线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值，也可理解为在量程范围内测量系统的一致性。,精确度,测量仪器1:线性有问题,测量样品,0,不同量程段偏倚的差,4.MSA中的基本术语,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.10重复性,由一位评价人多次使用同一种测量仪器，测量同一零件的同一特性时获得的测量变差(也被称之为测试-再测试误差)通常指设备变差（E.V）是测量系统的一种固有散布,真值,真值,再现性好,再现性差,4.11再现性,MSA活动中经常遇到的基本术语,4.MSA中的基本术语,由不同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。通常值评价人变差（A.V）,为了更好的展示重复性再现性，请参考下图,4.MSA中的基本术语,4.12稳定性,MSA活动中经常遇到的基本术语,稳定性(或飘移)，是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。,时间1,时间1,时间2,真值,真值,时间3,时间3,时间2,稳定性好,稳定性差,4.MSA中的基本术语,测量的策划,5.MSA活动前的准备,5.1MSA策划,5.MSA活动前的准备,MSA测量计划表,5.1MSA策划,在评价测量系统时必须考虑三个问题：测量系统必须显示足够的灵敏度仪器具有足够分辨力测量系统具有有效分辨率测量系统必须是稳定的测量系统变差只归因于普通原因统计特性（误差）在预期的范围内一致,5.MSA活动前的准备,5.2MSA评价中需要考虑的3个问题,分辨力的要求,测量仪器分辨力至少是被测范围的十分之一测量系统的分辨力建议的要求是总过程6(标准偏差)的十分之一,5个或更多个数据分级,推荐使用,5.MSA活动前的准备,5.2.1分辨力,5.3MSA的变差来源,5.MSA活动前的准备,5.MSA活动前的准备,5.3MSA的变差来源,位置变差（准确度）偏倚稳定性线性宽度变差（精密度）重复性再现性,位置,宽度,位置,宽度,基准值,基准值,偏倚,偏倚,5.MSA活动前的准备,5.4测量系统的变差类型,MSA,计量型,计数型,破坏型,6.MSA分析方法分类,计量型,位置分析,宽度分析,稳定性分析,偏倚分析,线性分析,重复性分析,再现性分析,稳定性分析,6.1计量型量具的分析方法,6.MSA分析方法分类,计数型,风险分析法,数据解析法,假设检验法,信号分析法,6.2计数型量具的分析方法,6.MSA分析方法分类,破坏型（计量）,偏倚分析,R&R分析,稳定性分析,6.3破坏型量具的分析方法,6.MSA分析方法分类,7.计量型量具5种偏差分析法,偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,7.1位置分析-偏倚分析法,取一个样本并建立相对于可溯源的标准值可选择落在测量中程数的生产零件测量零件大于等于10次，取均值作为“基准值”注：建议取预期测量的最低值、最高值和中程数三个样本，分别作研究更好，若有偏倚，可再做线性研究。,步骤1,由现场实际操作该仪器的人员测量样本，由他们测量可以真正了解公司的测量偏差（测量系统中的人）测量样本数10次以上（建议15次）评价人测量时，要想出办法，使其不知道测量的是同一个样品，使其对偏倚的记忆最小化。,7.1偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤2,将数据画成直方图，并标注基准值对直方图进行评审，确定是否存在异常（即直方图近似服从正态分布）若无异常，可继续分析,7.1偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤3,计算测量读数的均值计算可标准差（重复性）这里可以查表得到，g1，mn,7.1偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤4,确定偏倚的t统计量偏倚观测平均值基准值即给定置信水平，确定置信区间（偏倚的不确定度），判断0是否落在该区间,7.1偏倚分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤5,均值的标准偏差,t统计量,偏倚分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,7.计量型量具5种偏差分析法,7.1偏倚分析法,步骤6,例题,7.计量型量具5种偏差分析法,EXCEL与MINITAB软件操作1,先对测量数据绘制直方图,MINITAB绘制,EXCEL绘制,7.计量型量具5种偏差分析法,EXCEL与MINITAB软件操作2,数据分析，计算t统计量，作判断,MINITAB软件从STATBasicStatistics1samplet进入,VariableNMeanStDevSEMean95%CITP偏倚150.0066670.2120200.054743(-0.110746,0.124079)0.120.905,EXCEL软件的计算如下,7.计量型量具5种偏差分析法,偏倚研究的分析,如果偏倚从统计上非0，则可能的原因如下：标准或校准误差仪器磨损（在稳定性分析中也可以表现出）仪器制造尺寸问题仪器测量错误特性仪器为精确校准评价人设备操作不当仪器修正运算不正确,7.计量型量具5种偏差分析法,线性分析法,取至少5个样本，样本测量值要覆盖测量仪器一定的量程范围。确定每个样本的基准值测量样本大于等于10次，取均值作为“基准值”,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,步骤1,随机化选择样本让评价人测量由现场实际操作该仪器的人员测量样本对每个样本测量10次以上,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤2,7.2位置分析-线性分析法,计算每次测量的样本的偏倚计算每种样本测量的偏倚均值,7.计量型量具5种偏差分析法,步骤3,7.2位置分析-线性分析法,m为子组容量，这里为10,对计算出的偏倚均值和基准值建立线性关系：，是基准值，是偏倚平均值利用最小二乘法计算出斜率a和截距b，以及在置信水平为下的置信带由于计算很复杂（见MSA第三版79页），推荐使用软件进行拟合，EXCEL或MINITAB,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,步骤4,画出“bias0”的直线若“bias0”的直线完全在拟合线置信带以内，则线性可接受；否则，线性不可接受,7.2位置分析-线性分析法,步骤5,7.计量型量具5种偏差分析法,线性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,7.2位置分析-线性分析法,步骤6,7.计量型量具5种偏差分析法,例题,一名工厂主管希望对过程采用新测量系统。作为PPAP的一部份，需要评价测量系统的线性。基于已证明的过程变差，在测量系统操作量程内选择了五个零件。每个零件经过全尺寸检测测量以确定其基准值。然后由领班分别测量每个零件12次。研究中零件是被随机选择的。,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,例题,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,例题解答,先计算偏倚和每种样本的偏倚平均值,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,MINITAB软件操作,从StatRegression-FittedLinePlot进入,RegressionAnalysis:C2versusC1TheregressionequationisC2=0.7367-0.1317C1S=0.239540R-Sq=71.4%R-Sq(adj)=70.9%AnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPRegression18.32138.32133145.020.000Error583.32800.05738Total5911.6493,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,结论,从图形可以明显看出：测量系统存在线性问题。“偏倚0”的线与置信带交叉，但不包含在内。主管需要对线性问题查找原因,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,线性误差可能的原因,仪器校准周期太长仪器、设备等的磨损基准出现误差校准不当仪器质量差测量方法不同,（量具或零件）变形环境变化操作者观察错误零件测量位置错误缺乏维护,7.计量型量具5种偏差分析法,7.2位置分析-线性分析法,重复性和再现性分析方法,7.计量型量具5种偏差分析法,计量型,宽度分析,重复性分析,再现性分析,重复性和再现性的分类,在研究R&R时，有三种方法可以选择极差法（R）均值极差法（X-R）ANOVA法（方差分析法）注：重复性和再现性的研究是统计稳定,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3宽度分析-重复性再现性分析,均值极差法和方差分析法非常相似，只是方差分析法考虑了零件与评价人之间的交互作用,取5个样本，且5个样本需要代表整个过程的变差。,选取2个评价人，5个样本,2个评价人各将每个零件测量一次，并记录数据,计算每个子组的极差和2个组的平均极差,计算量具的重复性再现性GR&R,计算重复性/再现性占总过程变差的百分比,7.计量型量具5种偏差分析法,样本代表过程,样本不代表过程,7.3.1重复性再现性分析-极差法,典型的极差分析法,选取2个评价人，5个样本,2个评价人各将每个零件测量一次，并记录数据,计算每个子组的极差和2个组的平均极差,计算量具的重复性再现性GR&R,计算重复性/再现性占总过程变差的百分比,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.1重复性再现性分析-极差法,选取2个评价人，5个样本,2个评价人各将每个零件测量一次，并记录数据,计算每个子组的极差和2个组的平均极差,计算量具的重复性再现性GR&R,计算重复性/再现性占总过程变差的百分比,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.1重复性再现性分析-极差法,选取2个评价人，5个样本,2个评价人各将每个零件测量一次，并记录数据,计算每个子组的极差和2个组的平均极差,计算量具的重复性再现性GR&R,计算重复性/再现性占总过程变差的百分比,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.1重复性再现性分析-极差法,由m：子组的大小，g：子组的容量查表得到,选取2个评价人，5个样本,2个评价人各将每个零件测量一次，并记录数据,计算每个子组的极差和2个组的平均极差,计算量具的重复性再现性GR&R,计算重复性/再现性占总过程变差的百分比,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.1重复性再现性分析-极差法,其中过程标准偏差需要从以往的统计数据中获得。,举例,从以前的研究知过程标准偏差为0.0777，查表的m2，g5的1.19,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.1重复性再现性分析-极差法,平均极差重复性和再现性GR&RGR&R,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3宽度分析-重复性再现性分析,均值极差法,7.计量型量具5种偏差分析法,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,10个零件，3个评价人,每个人测量10个零件3次,计算出各极差的均值，和每个人测量平均值,计算极差控制线UCLr和LCLr,计算均值总变差,计算均值的极差Rp,均值极差法将变差分为三个部分：零件，测量人和仪器。但是并不考虑人和零件的交互,第一步骤：数据收集和处理,10个零件事先需要编号,1,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,10个零件，3个评价人,每个人测量10个零件3次,计算出各极差的均值，和每个人测量平均值,计算极差控制线UCLr和LCLr,计算均值总变差,计算均值的极差Rp,第一步骤：数据收集和处理,测量的时候，每个的人测量尽可能随机。避免产生测量记忆。同时将测量后的结果填入数据收集表中,1,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,10个零件，3个评价人,每个人测量10个零件3次,计算出各极差的均值，和每个人测量平均值,计算极差控制线UCLr和LCLr,计算均值总变差,计算均值的极差Rp,第一步骤：数据收集和处理,计算出极差的均值每个人测量的均值,1,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,10个零件，3个评价人,每个人测量10个零件3次,计算出各极差的均值，和每个人测量平均值,计算极差控制线UCLr和LCLr,计算均值总变差,计算均值的极差Rp,第一步骤：数据收集和处理,计算极差的控制线：1.先计算总的极差均值,D4D3均从表中查得。,1,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,10个零件，3个评价人,每个人测量10个零件3次,计算出各极差的均值，和每个人测量平均值,计算极差控制线UCLr和LCLr,计算均值总变差,计算均值的极差Rp,第一步骤：数据收集和处理,1,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,10个零件，3个评价人,每个人测量10个零件3次,计算出各极差的均值，和每个人测量平均值,计算极差控制线UCLr和LCLr,计算均值总变差,计算均值的极差Rp,第一步骤：数据收集和处理,零件均值的最大减去零件均值的最小,1,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,计算重复性/设备变差EV,计算再现性/评价人变差AV,计算R&R,计算PV,计算总变差TV,计算各个变差的百分比,第二步骤：计算各个变差的值,2,计算分级数ndc,取决于试验次数（m）和零件的数量乘以评价人数（g）,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,计算重复性/设备变差EV,计算再现性/评价人变差AV,计算R&R,计算PV,计算总变差TV,计算各个变差的百分比,第二步骤：计算各个变差的值,2,计算分级数ndc,取决于评价人的数量（m）和g=1，因为只计算一个极差。n=零件数，r试验次数。由于评价人的变差包含设备变差，所以需要减去设备变差因素。若平方根下为负，则AV默认为零。,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,计算重复性/设备变差EV,计算再现性/评价人变差AV,计算R&R,计算PV,计算总变差TV,计算各个变差的百分比,第二步骤：计算各个变差的值,2,计算分级数ndc,取决于评价人的数量（m）和g=1，因为只计算一个极差。n=零件数，r试验次数。由于评价人的变差包含设备变差，所以需要减去设备变差因素。若平方根下为负，则AV默认为零。,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,计算重复性/设备变差EV,计算再现性/评价人变差AV,计算R&R,计算PV,计算总变差TV,计算各个变差的百分比,第二步骤：计算各个变差的值,2,计算分级数ndc,取决于评价人的数量（m）和g=1，因为只计算一个极差。,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,计算重复性/设备变差EV,计算再现性/评价人变差AV,计算R&R,计算PV,计算总变差TV,计算各个变差的百分比,第二步骤：计算各个变差的值,2,计算分级数ndc,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,计算各变差占总变差的比例,计算重复性/设备变差EV,计算再现性/评价人变差AV,计算R&R,计算PV,计算总变差TV,计算各个变差的百分比,第二步骤：计算各个变差的值,2,计算分级数ndc,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,计算分级数这个分级数就是覆盖产品变差所需要的97置信区间的测量系统变差的数量。,计算重复性/设备变差EV,计算再现性/评价人变差AV,计算R&R,计算PV,计算总变差TV,计算各个变差的百分比,第二步骤：计算各个变差的值,2,计算分级数ndc,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,对R&R进行判定,对ndc进行判定,重复性大（EV）的原因,第三步骤：对计算的结果进行判断,3,再现性大（AV）的原因,R&R30%测量系统不可以接受，必须进行改进,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,分级数（ndc）要大于等于5，即测量系统可接受,对R&R进行判定,对ndc进行判定,重复性大（EV）的原因,第三步骤：对计算的结果进行判断,3,再现性大（AV）的原因,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,对R&R进行判定,对ndc进行判定,重复性大（EV）的原因,第三步骤：对计算的结果进行判断,3,再现性大（AV）的原因,重复性大（EV）,设备需要维护与保养测量的夹具或定位需要改进零件在重复测量下尺寸/特性遭到破坏,潜在的原因分析,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,对R&R进行判定,对ndc进行判定,重复性大（EV）的原因,第三步骤：对计算的结果进行判断,3,再现性大（AV）的原因,再现性大（AV）,评价人没有培训量具的刻度不清晰，导致评价人的校准不一,潜在的原因分析,举例,A,评价人,B,评价人,C,评价人,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,7.计量型量具5种偏差分析法,7.3.2重复性再现性分析-均值极差法,方差分析法，一时难以讲清，如有需要请参考专门的方差分析法ANOVA教程。,7.计量型量具5种偏差分析法,稳定性分析,计量型,稳定性分析,稳定性分析,取一个样本并建立相对于可溯源的标准值可选择落在测量中程数的生产零件对于稳定性，基准值的具体数值不需要知道注：建议取预期测量的最低值、最高值和中程数三个样本，分别作研究更好。,7.计量型量具5种偏差分析法,7.4稳定性分析,1,稳定性的研究指南2,建议测量25组数据，每组对样本测量35次测量周期，每组样本重复测量次数组织根据情况确定，要能反应测量系统随时间的变化。测量系统初期研究时，测量周期建议要短，以便了解其稳定性。当初期研究稳定后，测量周期可以逐渐变长。,7.计量型量具5种偏差分析法,7.4稳定性分析,2,稳定性的研究指南3,计算每一组的平均数计算每一组的R值计算总平均计算R值的平均,7.计量型量具5种偏差分析法,7.4稳定性分析,3,稳定性的研究指南4,计算控制限平均值图：R值图：画出控制限，判图：先检查R图，是否连续25点都在控制界限内，以判定重复性是否稳定。再看Xbar图，是否连续25点都在控制界限内，以判定偏移是否稳定。利用来了解仪器的重复性,7.计量型量具5种偏差分析法,7.4稳定性分析,4,稳定性的研究指南5,如果前面的控制图是稳定的，则其控制限可做为后续的控制用控制限我们后续就固定时间，使用同样的样本、同样的测量仪器，同样的测量人员。由于样本、仪器、人都是固定的，若绘出来的图形有异常，一般就代表仪器有问题，要进行相应的处理。异常的判定点：一点超出控制界限线：连续七点上升，连续七点下降，连续七点在同一侧。面：非随机性分析，在的范围内应覆盖68%的概率。,7.计量型量具5种偏差分析法,5,稳定性的研究指南6,稳定性分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,7.计量型量具5种偏差分析法,7.4稳定性分析,6,举例,7.计量型量具5种偏差分析法,7.4稳定性分析,7.计量型量具5种偏差分析法,7.4稳定性分析,Minitab示意,在后期的控制图中，得到的控制界线与前面的控制图用来做控制用的控制界线做比较。比它小，说明能力提高，反之，需要找原因，改进。,计数型测量系统研究,8.计数型量具的分析方法,引言,计数型测量系统最常见的是判断通过/不通过量具使用这种测量系统的最大风险在于II区域,8.计数型量具的分析方法,计数型MSA的分类,计数型,风险分析法,数据解析法,假设检验法,信号分析法,8.计数型量具的分析方法,风险分析法,对于有些计数型测量系统，零件的测量无法达到基准值的分辨力，因此，判断（好与坏）会带来风险，对这种风险的评价采用以下两个方法：假设检验分析用来评价计数型测量系统的有效性，以及评价人之间和评价人与基准值之间的一致性信号分析法确定区域II宽度，并因此确定测量系统GRR,8.计数型量具的分析方法,假设检验法1,选取2050个样本，样本数可根据实际情况而定此样本要包括合格、不合格的产品，临界附近的产品研究人员对每一样本取得基准值，并正确判断是否合格23名现场的测量人员,8.计数型量具的分析方法,假设检验法2,每个人重复测量23次，根据规格作出是否合格的判定,8.计数型量具的分析方法,假设检验法3,将测量人员的判定结果记录在表格中记“1”为合格；记“0”为不合格,8.计数型量具的分析方法,假设检验法4,利用交叉表方法来确定评价人之间和评价人与基准值之间的一致性计算每个评价人作出判定的有效性,8.计数型量具的分析方法,假设检验法5,一致性kappa值大于0.75，一致性好Kappa值小于0.4，则一致性差有效性个人的重复性正确百分比90%。个人和标准值相比较的正确百分比90%。全部测量人员一致的百分比90%。全部测量人员和标准一致的百分比90%。万一小于此百分比，则代表此测量系统尚不可以被接受，应做调整。,8.计数型量具的分析方法,假设检验法6,风险分析的记录要保存下来，可以和PPAP档案存放在一起，以有效证明公司的测量仪器其测量能力是足够的。,8.计数型量具的分析方法,案例,某生产过程受控，但性能指数Pp=Ppk=0.5，该过程会产生较多不合格产品。因此，需要一个可接受的计数型测量系统将不合格产品从生产流中挑选出来。与计量型量具不同的是，该量具不能指出产品的好坏，只能指出产品可接受或拒绝。,LSL,USL,0.50,0.60,0.40,8.计数型量具的分析方法,案例,这个测量系统与公差相比的%GRR25%。但尚未小组证明，需要进行测量系统研究。样本的选择：随机地从过程中抽取50个零件样本，要覆盖过程变差。（注：样本要包括合格、不合格的产品，临界附近的产品）,8.计数型量具的分析方法,案例,选择三名评价人，每个人对每个产品评价了三次，记录在计数型研究数据表中,8.计数型量具的分析方法,一致性分析列联表（评价人之间）,A与B的列联表,8.计数型量具的分析方法,列联表（评价人之间）,B与C的列联表,8.计数型量具的分析方法,列联表（评价人之间）,A与C的列联表,8.计数型量具的分析方法,一致性分析Kappa,Kappa是一个评价人之间一致性的测量值Kappa的计算：设p0列联表正对角线单元中观测值的总和pe列联表正对角线单元中期望值的总和Kappa（p0pe）/（1pe）Kappa的判定（通常的建议法则）Kappa大于0.75表示好的一致性Kappa小于0.4则表示一致性差，需要改进,8.计数型量具的分析方法,Kappa评价人之间,计算评价人之间的Kappa值,8.计数型量具的分析方法,列联表（评价人与基准值）,A与基准判断列联表,8.计数型量具的分析方法,列联表（评价人与基准值）,B与基准判断列联表,8.计数型量具的分析方法,列联表（评价人与基准值）,C与基准判断列联表,8.计数型量具的分析方法,Kappa评价人与基准值,评价人与基准值之间的一致性,8.计数型量具的分析方法,有效性,有效性的计算有效性正确判断的数量/判断机会的总数案例的计算结果如下,8.计数型量具的分析方法,有效性,测量系统的有效性计算结果,8.计数型量具的分析方法,有效性的评价,以下表格提供了对测量系统评价的指南,8.计数型量具的分析方法,有效性的评价,根据案例数据得到三个评价人的信息,评价人A处于可接受的边缘，可能需要改进评价人B可接受评价人C不可接受，需要改进，建议重新进行培训，甚至弃用,8.计数型量具的分析方法,Excel数据表举例,利用EXCEL表格可以将上面的一系列的计算过程简化,8.计数型量具的分析方法,破坏型测量系统研究,9.破坏型量具分析法简介,破坏型MSA的特点,样本无法重复测量取样上有特殊的要求具有标准样本，这些样本不会随时间而变化标准样本所服从的正态分布的和已知从同一批次中选取的标准样本间差异要非常小基本方法和思路与非破坏型是相同的,9.破坏型量具分析法简介,破坏型MSA的分类,计量型,偏倚分析,R&R分析,稳定性分析,9.破坏型量具分析法简介,稳定性研究,样本的选取满足从同一批次中抽取标准样本，标准样本间的差异非常小，小到与过程变差