测量系统分析MSA第三版

1、四 测量系统分析 （MSA） ”第三版（一）手册概貌1 MSA 含义MSA是英文名称 Measureme nt Systems An elysis的缩写，中译名为测量系统分 析。有时为了简略，常用 MSA 来代之。2本手册性质和目的本手册性质属指南性的， 故对测量系统所述及的术语和评定测量系统质量的方 法均作了介绍，特别是适用于工业界的评定测量系统质量多种方法作了详情介绍。其目的为评定测量系统 （主要是关注对每个零件能重复读数的 ）质量提供指南， 是为工业界正确使用测量系统提供方法。3本手册的版本说明本手册是由北美三大汽车公司联合编写而成，原是供执行QS9000质量标准的供货商使用，现应用范围

2、已扩展到执行ISO/TS16949技术规范的供应商也可使用。 当然其内容也随着时间的推演而不断扩充， 因此其版本也不断更新， 现已从 1990年 1 0月第一版经过 1995年2月的第二版演变为 2002年 3月第三版。 随着版本的变换， 对使用者的知识要求和使用工具也有变化。 初版时很明确 说明“本手册是应用了统计学方法来阐述测量系统的分析，但非统计学领域的人同 样可以使用。”但第三版对测量系统分析方法的叙述， 使不具备一些统计学方法的基 本知识者很难理解，同时强调了计算机软件的使用。4本手册的主要内容：1 ）详情的术语解释2） 强调了测量系统变异性对决策（产品、过程、新过程接受、过程设定/

3、控制） 的影响3）提出了对测量过程要进行策划和量具来源选择的流程4）明确提出了测量系统分析方法的分类： 简单测量系统分析方法 复杂测量系统分析方法 其它测量系统分析方法5为了便于使用，对简单测量系统分析的多种方法作了详细介绍。（二）测量系统分析的起因1由测量系统对被测特性赋值而得到的测量数据， 过去一直用于产品控制， 近 来已用于过程控制，用来确定二个或多个变量之间是否存在重要关系的研究。随着 应用范围的扩大和次数的增加，发现从同一测量系统获得的测量数据，其使用范围 不能无限扩大，也就是说，不同的使用范围对提供测量数据的测量系统的质量有一 定要求。到底怎样的测量系统的质量才能满足使用要求呢？此

4、要通过测量系统分析 才能知晓。此就是测量系统分析的起因。2同时，在探究测量数据质量时，感到习惯叫法例误差、精度等等，有时有些 词不达意，感到用测量数据的统计特性来描述测量数据有时更确切、方便。故在进 行测量系统分析时采用了数据统计的术语和方法。（三）测量系统的特性1何谓测量系统定义：测量系统是用来对被测特性进行定量测量或定性评价时所涉及的仪器 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。2测量系统质量如何度量从测量系统的定义可知，测量系统是一个集合体，测量系统的变差受到集合 体内各组成成员变差的影响，因此出现相同零件的重复读数会产生不相同的结果。

5、 因此测量系统质量的度量也用统计特性来表达，其定义如下：一个测量系统的质量 经常仅用其在稳定条件下多次测量数据的统计特性来度量。3测量系统的统计特性从上述定义可知，测量系统质量的度量可用多次测量数据的统计特性来表示。统计特性有： 位置变差a. 偏倚是对同一零件上的同一特性测量结果的观测平均值与基准值的差值，如图1所示: 获得方法（计算式）偏倚=观察平均值-基准值式中：基准值可以通过更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来获得。b. 稳定性稳定性（或漂移）是测量系统在某一阶段时间内，测量同一基准或零件的单一 特性时获得的测量总变差。换句话说，稳定性是偏倚随时间的变化，如图2所示,获得方法：定

6、期（天、周）测量标准样本 35次，应在不同时间读数，其目的 代表测量系统实际使用情况，然后按时间顺序画在X-R控制图上。19图2c. 线性在设备的预期操作（设备量程）范围内偏倚的不同被称为线性。线性可以被认为 是偏倚大小的变化。如图3所示。说明：值1、值N是基准值值1值N获得方法：在测量仪器的工作范围内选择一些零件；这些被选零件的偏倚由基准值与测量观察平均值之间的差值确定；然后把基准值（X）和偏倚（丫）对应点画在X-Y直角坐标图上，形成散点图;最后用最小二乘法的直线方程来拟合，并检验假设的正确性。 宽度变差a. 重复性是由同一个评价人采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得 的测量

7、的变差，如图4所示。事实上，在规定的测量条件下连续试验得到的是普通 原因的变差。它是设备本身固有的变差或性能，一般是指仪器的变差（EV ）。获得方法：在规定的测量条件下，连续测量得到的测量值的分布宽度即为其重复性。即极差二最大值-最小值。也可用极差图来反映其一致性。b. 再现性再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时 测量平均值的变差。如图5所示。一般认为是评价人之间的差异（AE）。当采用自 动测量时，其再现性为“零”或系统间、测量条件间的平均变差。图5获得方法：确定每一评价人所有平均值，然后从评价人最大平均值减去最小的平均值即XDIFf = Xmax Xmin 来

8、估计；也可从评价人的均值控制图来估计。c. 量具的重复性和再现性（量具 R&R/GRR）量具R&R是重复性和再现性合成变差的一个估计，如图6所示获得方法：可把GRR表作系统内部和系统之间的方差的总和，表达式为：2 2 26 GRR = 6再现性+ 6重复性图6 变差模式变差模式即数据集合的状态，一般均假设为正态分布。若不是正态分布也可通过 变换或正态分布来处理，但此时会过高评估测量系统的误差，累积变差源的影响通 常称为测量系统误差。4.测量系统部分基本特性测量系统除了统计特性之外，还有一些基本特性，特别是下列三项基本特性务请 关注。a. 分辨率（力）分辨率是仪器可以探测到并如实

9、显示参考值（基准值）的变化量。此是测量系 统的设计时确定的。获得方法：典型方法是看仪器的最小刻度值。如果仪器刻度“粗”，那么就可以使用它的半 刻度（如图7所示）。b. 测量系统的统计稳定性（统计受控）统计稳定性（统计受控）是指一个测量过程在重复测量时，观测值分散性不随时 间而变化，也无突然的数据变化。即测量系统的变差只能是由于普通原因而不是特 殊原因造成的，如图8所示。此是采用数理分析的基础，所有统计特性都建筑在此 基础上，否则无法进行预测。不稳定（特殊原因存在）图8获得方法：用控制图c. 溯源性溯源性是指通过一个不间断的比较链（校准程序）把单个测量结果与国家标准（或接受国家标准）相联系的能力

10、。也就是说用具有溯源性的测量系统所得到的测 量值，在其允许的误差范围内，并可以追溯到国家标准，从而保证了量值的准确性、 可信性和可比性。获得方法：按检定周期把所用量具或仪器送国家规定的法定单位校准或检定。（四） 测量系统的分析和评价1那些事项需要进行分析和评价 由于测量数据已广泛应用于各个方面，如生产改进、监控、实验室研究、过程 审核、装运检查、试验设计的反馈等。但是否达到了使用的目的，满足了使用的要 求，此要通过对测量系统进行分析和评价才能作出判断。因此，测量系统的输出用 作某用途时就需进行分析和评价。一般下列用途需要进行测量系统分析和评价。 测量数据用作接收、评价和比较测量装置（设备） ；

11、 测量数据用来判断重要的质量特性 / 过程特性是否符合规范； 测量数据用来判断具有很严公差的特定尺寸是否符合； 测量数据用来判断自动调控生产过程或用于统计过程的调控； 需要提供测量系统变差大小和变差类型时。2何时进行分析和评价进行测量系统分析通常分为二个阶段： 第一阶段：在测量系统投入使用前或将投入使用时进行，目的是判断测量系统 是否具有可接受的统计特性，一般可能需要几个单独的试验来确定； 第二阶段：在使用中进行， 目的是判断测量系统的统计特性是否持续满足要求。 一般通过正常的校准程序、维护程序和计量程序的一部分日常工作来完成。如常用 的 GRR 研究。两个阶段要视量具固有特性及使用的频繁程度

12、而定。3分析和评价时的着眼点 测量系统必须显示具有足够的分辨率 首先仪器具有足够的分辨率。注意分辨率在仪器设计时就确定的，此是选 择一个测量系统时作为基本出发点，一般按 10：1 原则，它规定了仪器的分 辨率应能将公差（或过程变差）分成十份或者更多份。 其次，测量系统要对产品变差或过程变差的变化具有灵敏性（即有效分辨 率）。 测量系统必须是稳定的（统计受控） 即在重复性条件下，测量系统变差只归因于普通原因而不是特殊原因 测量系统中涉及的量仪具有可溯源性 统计特性在预期的范围内是一致的（重复性随时间变化的程度） ，并足以满足 测量的目的（产品控制或过程控制） 。4.采用何种方法来进行分析和评价测

13、量系统分类和使用的分析方法见下表类别简单测量系统分析复杂的（非重复 的）测量系统分 析其它测量概念特征1只研究二个因素（或称测量条 件）如评价人和零件，加上所研 究的测量系统重复性2每个零件内的变异性的影响可 忽略,例:零件的园度等3不存在统计上的评价人和零件 之间的交互作用即相互独立4在研究中零件的尺寸不发生变 化1破坏性测量系 统2零件随使用/试 验而变化的系 统，例发动机/变 速器测量机试验3其它同简单测 量系统1考虑了零件内变 异性例园度对测 量结果的影响，如 塑料分模面处的 尺寸2其它同简单测量 系统使用的 分析方 法1 .计量型（测量所得数值具有连 续性,分布一般为正态分布）: 稳

14、定性一用 XR控制图法 偏倚独立样本法、控制图法 线性一线性回归法重复性、再现性极差法、 均值极差法、方差分析法2.计数型 （测量所得数值具有 间断性）分布一般为二项式分布： 风险分析法、解析法稳定性研究变异性研究均值极差法一 附加处理量具性能曲线 通过多次读数 减少变差 GRR的合併标 准偏差法 本讲授只涉及简单测量分析方法 评价准则a. 位置误差的接受准则位置变差通常是通过分析偏倚和线性来确定。一般认为一个测量系统的偏倚或线性的误差，若是与零误差差别较明显或是 超出量具校准程序确立的最大允许误差，那么它是不可接受的。在这种情况下应 对测量系统重新进行校准或偏差校正，应尽可能地减少该误差。b

15、. 宽度误差的接受准则 测量系统变异性是否令人满意的准则取决于被测量系统变差所掩盖掉的生产制 造过程变异性的百分比或零件公差百分比，对特定的测量系统最终的接受准则取决 于测量系统的环境和目的，而且要征得顾客同意。对于产品控制，测量系统具有足够的分辨率，其变异性与公差相比必须小，依 据特性的公差来评价测量系统对于过程控制、测量系统应具有足够的有效的分辨率，其变异性与制造过程变 差相比要小，根据66过程变差和来自MS/研究的总变差来评价测量系统。 另外，具有足够的分辨率（力） ，足够的含义是指： 测量系统波动必须比制造过程波动小， 最多为后者的 1/10 或测量系统波动应小 于容差限，最多为后者的

16、 1/10 。对于以分析过程为目的的测量系统，根据经验，其可接受准则如下：误差低于 10%可接受误差在 10%30%可能可接受（要视应用重要性、测量装置的购置成本、 维修成本等）误差大于 30%不能接受c. 测量系统应能将过程变差的数值分成若干个数组，其分组数又称分级数 （ndc），它应该大于或等于5。计算式为ndc=1.4PV/R&R,详见P.11图示（过程分布的分组 数量对控制和分析活动的影响） 。5实施的步骤 前期准备a. 确定分析目的和分析时使用的方法b. 确定评价人数量、样品数量及重复读数次数应预先确立 在确立时要考虑下列因素： 零件所需的尺寸是否是关键的，若是，即需要更多的

17、零件或试验，目的是为 了确保置信度。零件结构是否大而重。若是，可规定较少的样品，应在其上做较多的试验。c. 评价人应来自日常操作仪器的人中挑选。d. 样品的选择对正确的分析至关重要。它完全决定于进行测量系统分析的目的， 以及能否代表生产过程的样品。例：产品控制不需要覆盖整个过程范围； 过程控制要获得整个操作范围的样本变得非常重要。e. 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1/10。例：特性变差为 0.001，仪器应能读取 0.0001 的变化。f. 确保测量是需要测量的特性，并遵守规定的测量程序。 I 、/:1g. 注意点：抽样是随机抽取，采用盲测法（评价人只读出测量值有人代作记

18、录， 不知道 样件的编号和试验的目的）在设备读数中，测量值应记录到仪器分辨率的实际限度，即机械装置为最小刻度值，模拟装置（连续读数）为最小刻度值的一半。例：最小刻度值为0.0001 测量记录应为0.00005c 实施按范例所示执行。 结果评价应该对结果进行评价，以确定该测量系统就其预期的应用是否可以接受（五）范例一一用于简单测量系统分析方法和评价。（计量型）1 分辨率 分析方法用控制用的极差控制图 分析步骤序号步骤开始用公差宽度10分之一初步确立分辨率即测量系统分辨率先要满足传统 法则10: 1的法则即1/10公差宽度1用该量具来重复F测量样件理r制作控制用的极差控制图用符合10: 1法则的量

19、具来重复 度量样件，把测量值记录在 X-R 图的记录栏中。样件为已知基准值或选一个中 程数的零件作为标准样件。按SPC手册中控制图制作方法进 行。求得标准偏差_R6 6 =6 d*查MSA手册附录c表单6分析结果按评价准则来分析结果得出适用 否 评价准则a. 分辨率=6 6 /10 认为分辨率足够b. 或在控制用的极差控制图上看各点走势和位置来进行判别。判别方法：第一种情况，当极差图显示可能只有一个，二个或三个极差值在控制限内时；第二种情况，极差图显示出可能四个极差值在控制限内， 并且超过四分之一的极 差值为零，这些均是测量系统的分辨率不足的表现。c. 如果该分辨率不能探测过程变差，其用于分析

20、过程是不可接受的；并且如果 它不能探测特殊原因的变差，则其不能用于控制。也就是讲，分辨率足够与否还要视用而定，它可用数据分组来衡量，其计算式：数组分级（ndc） =1.4PV/R&R式中:PV零件变差R&R 重复和再现性一般数据分组最好在5或5以上，一般为24。数据分组值与可否接受如下图所示。分组数量控制可以用于控制的前提是： 与规范相比过程变差较小 在预期过程变差范围内的损 失函数是平缓的主要的变差源导致均值偏移分析不能用于估算过程参 数和指数只表明过程是否正在 生产合格或不合格的零 件丄1 个企数据分组2-4个数据分组根据过程分布，可用于半计 量控制技术可以产生不敏感的计量

21、控制 图一般不用于估算过程 参数和指数，因为它只 提供了粗略的估测L5个或更更多的数据分组可用于计量控制图推荐使用图示：过程分布的分组数量（ndc）对控制和分析活动的影响 例：分辨率用极差图来分析分辨率情况现有二张控制用控制图，如下图所示。A图显示原始测量数据精确到千分之一英 吋；B图显示这些数据经人工园整后精确到百分之一英吋，此时在 R图上出现了 许多不受控信号，像多个极差值为零等等。此是表现分辨率不足的信号。si图示AUCL=0.1444Meen=0.1397LCL=0.13500.020.01UCL=0.01717R=0.00812LCL=00.00UCL=0.1438Meen=0.13

22、98LCL=0.13590.02图示：过程控制图若已知 PV=96.38% GR&R26.68%那么据公式 ndc=1.41(PV/R&R)求得：ndc=1.41 (96.38/ 26.68) =5.094根据判别准则最好大于或等于 5,现ndc=5.094>5表明该量仪分辨率符合要求用于分析，控制均可。2. 稳定性 分析方法一一这儿稳定性包含二个含义，第一个含义统计稳定性即测量过程只存 在普通原因；第二个含义是偏倚随时间变化的状况， 其分析方法采用控制用X-R 图，它既可分析测量系统统计稳定性，又可显示 X随时间变化的规律 分析步骤序号步骤说明开始取一个样件作标准样件测

23、量标准样件作控制用的X-R图5'分析X-R图取一个已知基准值的样本作为标准 样件或选一个在中程数值的零件作为标 准样件每天/每周测量标准样件3-5次，把测 量值记录在X-R图的记录栏中把测量值标在X-R图上计算控制限详见SPC手册控制用控制图制作方 法按SPC手册中方法来进行分析按评价准则分析结果，得出适用否分析结果 评价准则按SPC手册中所述判别方法来检查 X-R图上各点的位置和走势是否有异常， 从而对测量系统作出接受与否的结论。若在控制图上所有测量值均在上、下控制限 内，并且没有异常排列出现，如下图所示。只有这样，统计稳定性才可接受。而测量系统的稳定性(偏倚随时间的变化)X图很好显

24、示了其变化的形态和趋势，关于其偏倚的最大值是否允许此可在偏倚这一章节中解决。 例：为了确定一个新的测量系统稳定性，工艺小组在生产过程中选了一个零件， 其基准值为6.01，小组每班测量这个零件5次，共测量4周（得20个子组）从 而画出X-R图。如图所示。UCLLCLUCL=1.0100.4779LCL=0UCLLCLUCL=6.2976.021LCL=5.476从X-R图显示:无明显的可见特殊原因影响，故测量过程是稳定的 X图明确显示测量装置的稳定性。3. 偏倚 分析方法分析方法有二种：独立样本法和控制图法。二者之别是平均值来源不一, 前者来自样本测量值，后者来自测量稳定性的控制图，其它步骤均相

25、同。本文只介绍独立样本法 独立样本法分析步骤说明序号步骤该样本可追溯到样本的基准值或选用一个中程位的产品零件作为样本，通过工具室测量10次以上，把其均值作为基准 值由一位评价人对样本重复测量10次以上（n 10）记录在偏倚测试记录表单上。；图示。测量次数测量值基准值偏倚偏倚%均值偏倚测量记录单计算公式：偏倚=测量平均值-基准值计算偏倚和偏倚% 或偏倚的统计量t|偏倚|偏倚（%） = x 100过程变差R过程变差=6 6 =6 - d2*式中：R极差d2 系数MSA （第三版）附录 C查到t=偏倚/ 6 b式中：6 b= 6 r/ VnR（6 r 是标准偏差 6 r =d2*, n是测量次数）计

26、算偏倚1-的置信区间 d2、d*2、D在MSA（第三版）附录 C中查到 tD、1-/2在标准t分布表中可查到 D-自由度 -显著性水平n-测量次数1-置信度分析结果按评价准则分析结果，得出适用否 评价准则a. 一个测量系统的偏倚，若超出量具校准程序确立的最大允许误差是不能接受 的，即偏倚均值校准所得的最大允许误差，是不能接受的。b. 个测量系统的偏倚与零偏倚比较，不应有明显的差别，也就是说，如果偏倚 为零落在围绕偏倚值1-的置信区间内，这样的偏倚是可以接受的 即例：偏倚15 一个制造工程师在评价一个用来监视生产过程的新的测量系统，测量装置分析 表明没有线性问题，所以工程师只评价了测量系统偏倚。

27、在测量系统操作范围 内选择一个零件，经全尺寸检测确定了基准值，然后这个零件由领班测量 次。测量值见表1序号测量值基准值偏倚15.86.0-0.225.76.0-0.335.96.0-0.145.96.0-0.156.06.00.066.16.00.176.06.00.086.16.00.196.46.00.4106.36.00.3116.06.00.0126.16.00.1136.26.00.2145.66.0-0.4156.06.00.0表1测量值然后用计算软件得直方图（图1）和数据分析（表2）图1偏倚研究直方图n均值X标准偏差6 r均值的标准误差6 b测量值156.00670.225140

28、.05813基准值=6.00,（工=0d05 g（子组数）=1,d2* =3.55t统计量df自由度q t值偏倚95%置信度区间低值高值测量值0.115310.80.00671.11850.1319表2数据分析因为“0”落在-01.110和平利用.1319置信区间内，故工程师认为该测量系统的偏 倚可以接收.4. 线性分析方法线性定义规定，在规定的量程范围内，偏倚与量程（基准值）应存在线性关系, 其表达式为直线方程：y=ax+b式中 y偏倚x基准值a斜率b截距因此常用数据统计中的一元线性回归法来求证偏倚与基准值之间关系分析步骤序号开始41选择零件确定零件个数g,般g > 5件这些零件的测量

29、值要覆盖量具的全部操作范围,因此零件的测量值要有大、中、小三种测量值。把g个零件送入工具室，对每个零件测量m次确定零件的基准值（一般 m > 10 次）。计算每个零件测量 m次的平均值，把均值作为 基准值。由一个评价人从确定的零件中随意拿取零件。然后对零件进行测量，测量次数m> 10次。把测量值记录在线性测量值记录表（见下表）上*对每个选定的零件进行测量零件个数134g、测量值基准次数1231111m二i=1均值偏倚线性测量值记录表说明：偏倚=测量值的均值基准值按公式偏倚=测量均值-基准值计算偏倚值计算每个零件的偏倚，把偏倚记录在线性测量值记 录表上。把偏倚和其对应的基准值标在 X

30、OY座标图上X轴代表基准值建立散点图Y轴代表偏倚 图示：+（偏倚）4 X （基准值）观察由偏倚与对应基准值组成的XOY座标图（散点观察散点图上各点是否可连线r假设用拟合直线来表示散点 图各点的连线图）上各点，是否可连成直线。用最小=乘法求得拟合直线，其方程式为若存在此可能，进入下步。y=ax+b式中：y偏倚x基准值 Sxy、Sxx可列表计算XiYiX2iY2iXiYi123g均值Sxy Sxx 计算表验证直线假设是否成立在序号8处曾假设这些散点可连成直线，从而得 到了直线方程。但此假设是否成立，还需进行检验。 现用线性假设的显著性检验（T检验法）来进行检 验，若假设斜率 a=0,此时y=b,那

31、就不存在线性 关系了。原假设Ho: a = 0反假设H1: a丰0给定显著性水平、Ho的拒绝域为:式中：|t| 统计量t/2（g-2）可据（g-2）（自由度）和显著性水 平（）可从t表中查得拒绝Ho意味着回归效果显著。否则就不显著。10把此拟合直线画在散点图上111f对于给定点X=Xa （显著性水平）的置信区间计算不同X值的置信区间并 标在散点图上121把偏倚= 在散点图F0的线也画上131a用直接观察法分析结果观察散点图上所标的置信带区域与偏倚=0的直线二者的关系，是否符合评价准则此时立刻就可作适 用与否的结论b.用数学法分析结果有时为了更具说服力也可用数学法来分析结果.其法是采用显著性检验

32、（T检验）.求斜率统计量ta和截距统计量tb然后用评价准则来评价ta与tb值，此时就可 得出适用否的结论.V用直接观察 法分析结果用数学分析 法分析结果评价准则一一在进评价时下列三个条件均要满足。a. 接受条件之一观察散点图上各点可连成直线，或线性假设成立b. 接受条件之二一个测量系统的偏倚或线性误差与零误差差别较明显或超出量具校准程序确立的 最大允许误差时，它是不能接受的 也就是说，“偏倚=0”线必须完全在拟合线置信带之内，才可接受。或者 Ho: a=0H1: a 0|ta|< tgm-2、1- 12Ho: b =0H1:0|tb|W t gm- 2> 1-/2式中：gm-2是自

33、由度1- X/2是置信度t gm- 2、1-/2的值可根据自由度和显著性水平查 t表得到说明：若a 0那么就不要再做tb的检验了a.接受条件之三如果测量系统存在线性问题，需要通过软、硬件来进行校准，以达到“ 0偏倚”。 若不能做到，只要测量系统保持稳定，仍可用于产品/过程的控制，但不能进行分析。例：线性 一名工厂主管希望对过程采用新测量系统，作为PPAP的一部分。故需评价测 量系统的线性。现选择5个零件，得到了基准值。然后领班测量每个零件12次，记 录如表1。零件12345基准值2.004.006.008.0010.00测量12.705.105.807.609.1022.503.905.707

34、.709.3032.404.205.907.809.5042.505.005.907.709.3052.703.806.007.809.4062.303.906.107.809.5072.503.906.007.809.5082.503.906.107.709.5092.403.906.407.809.60102.404.006.307.509.20112.604.106.007.609.30122.403.806.107.709.40表1测量值用计算软件得计算值（表2）和线性图（图1）零件12345基准值2.004.006.008.0010.00测量10.71.1-0.2-0.4-0.920

35、.5-0.1-0.3-0.3-0.730.40.2-0.1-0.2-0.540.51-0.1-0.3-0.750.7-0.20.0-0.2-0.660.3-0.10.1-0.2-0.570.5-0.10.0-0.2-0.580.5-0.10.1-0.3-0.590.4-0.10.4-0.2-0.4100.40.000.3-0.5-0.8110.60.10.0-0.4-0.7120.4-0.20.1-0.3-0.6偏倚均值0.4916670.1250.025-0.29167-0.61667表2线性研究中间结果（计算值）Y=0.736667- 0.131667XR=Sa 71.4%基准值图1线性研

36、究作图分析 图形显示 ”偏倚 =0”线与置信带交叉而不被包含其中 ,根据判别准则 ,显然其线性在全 部操作范围内是不好接受的 . 为了计算文档完整 , 主管还计算了统计量 t ：ta=-12.043tb=10.158若=0.05 自由度（gm-2） t gm-2,1-/2 = t 58,0.975 =2.00172要求|切W tgm-2, 1-/2|tb|<t gm-2,1-/2现|ta|=12.043> 匕叶2, 1- /2 =2.00172 故 H）： a=0 不成立|tb| = 10.158> 匕叶2, 1-/2 =2.00172 故 H）： b=0 不成立 这也同样证

37、明了该测量系统在操作范围内，线性是不能接受的。5重复性和再现性 分析方法对重复性和再现性的分析方法有三种： 极差法极差法是一种改良的计量型量具的研究，它可迅速提供一个测量变 异的近似值，这种方法只能提供测量系统的整体概况，而不能将变异分为重复 性和再现性，它的典型用途是快速检查验证 GRR 是否发生了变化。均值极差法是一种可提供对测量系统重复性和再现性二个特性作出评估的 方法，它是将测量系统的变差分成二个部分即重复性和再现性来研究，而不是 它们的交互作用。方差分析法 （ ANOVE 法）是一种标准统计技术， 可用于分析测量误差或其 它测量系统中数据变异的来源。在方差分析中，方差可分解成 4 部

38、分：零件、 评价人、零件与评价人之间交互作用和由于量具造成的重复误差。其优点：有处理任何实验装置的能力；可以精确地估计方差；从实验数据中获 得更多信息。其缺点：数据计算复杂，操作者要掌握一定的程度的统计知识来解释结果。 说明：通常再现性被解释为评价人的变差，在实际过程中有时没有评价人，用同一台 设备来处理，即再现性为0，只要研究重复性即可。但当使用多台夹具，此时再现性就是多台夹具间的变差。本讲授只讲均值极差法。若需独立对重复性、再现性作出评价，可采用本法中 所述方法。分析步骤序号开始1f选择零件选择评价人校准量具评价人对每个零件进行测量计算均值和极差确定零件个数 n>5, 般为10个样本

39、应代表实际的或期望的过程变差范围，因此，零件的测量值要有大、中、小三种测量值把零件编号（110）一般为3人，应从日常操作者挑选分别编号A、B、C评价人不能看零件编号如果作为正常测量系统程序一部分时若不是，可省略评价人用随机抽样办法抽取零件，并进行测量把测量值告知记录员，记录员按零件编号记录在各 自的GRR数据收集表的记录栏中注意第一次全部测量完，再进行第二次测量次序不 能搞乱，要顺序进行。记录表格是GRR数据收集表（见图 5-1）执行者记录员可用X-R控制图表示，但此对横座标为零件编号 由评价人把各人测得均值和极差，用不同颜色/或画出均值图和极差图（层叠式）记号标在X-R图上记录员计算控制限并

40、标上得层叠式均值图（见图5-2 ）和极差图（见图5-3）1.极差图解读均值图和极差图（层叠式）各点是否在控制限内，若是，表示所示评价人看 来相同。如果有一名失控，即表明他的方法与众不同。 如果所有评价人都有失控的极差，说明测量系统对评 价人技术敏感，需要改进。它能帮助我们确定与重复性相关的统计控制即是否存在特殊原则。若受控，表示只有普遍原因。2.均值图它提供测量系统的可用性若许多均值，大约一半或一半以上在控制限外， 此表明测量系统能够充分探测出零件与零件之 间落差。提供对过程分析和过程控制有用的信息 若小于1/2,说明缺乏分辨率或样本不能代表期 望的过程变差。三位评价人图形类似，表明评价人之间

41、无差异。利用GRR数据收集表和GRR报告表单（图5-4）逐 项计算各项数值。10确认没有发生错误检查计算结果11用评价准则来确认是否适用分析结果评价准则误差10可接受误差30可能可接受误差10不可接受例：重复性和再现性工厂主管为了查清测量系统的重复性、再现性和量具的双R （GR&）,选择了10个零件和三位评价者，每个零件有每个评价人重复测量三次， 测量值记录在数据 收集表上，如表1所示。然后计算均值和极差，把结果记在数据收集表一的相应的栏目中，如表1所示。接着画出均图（层叠式）和极差图（层叠式），如图1、图2所示。从图1显 示可见，测量系统对由样本零件代表 m过程变差有足够分辨率，没有

42、评价人之间差 别。从图2显示可见有一人的测量点 出控制限，说明那人测量方法与众不同。数值计算，按GRR艮告纸所画，计算各栏目数值，如表 2所示。根据数值来进行评价，得出可接收、不可接收等结论。评价人/实验#零12345A 10.29-0.561.340.4720.41-0.681.170.5030.64-0.581.270.84均差0.447-0.6071.2600.537-0.853极差0.350.120.170.170.12B 10.08-0.470.01-0.5620.25-1.221.03-1.2030.07-0.680.20-1.28均值0.133-0.7901.1570.413-1

43、.013极差0.180.750.401.020.72C 10.04-10.881.4520.11-11.091.0730.150.67均值0.073-1.1570.8800.150-1.327极差0.190.420.420.090.39零件均值0.169-0.8511.0990.367-1.064( 舄=0.184+ R b=0.513+ R 一。=0.328)/#评价人个MaxX=0.1903-MinX=-0.2543= X "=0.446 R=0.3417*D4=2.58=UCLr=0.8816当实验次数为 2次时D4=3.27,为3次时D4=2.58UCLr表示R的界限，圈出那

44、些超出界限的值，了解原因并 用与原来相冋评价人和仪器对冋一个零件重复原来的测量 或者剔除这些值并由其余观察值再次平均并计算R和U件均值6789100.312.261.360.11.250.10.210.662.011.310.2-0.1000.667-0.2272.087-1.307X=0.190.230.160.140.270.11Ra=0.1-0.200.47-0.63-1.680.00.220.550.08-1.620.10.060.83-0.34-1.500.00.0270.617-0.2972.037-1.600Xb=0.060.420.360.710.390.18Rb=0.50.0

45、2-0.461.77-0.20.01-0.561.45-0.20.21-0.491.87-0.2-0.4830.080-0.5031.697-1.807Xc=-0.250.380.200.100.420.67Rc=0.3-0.1860.454-0.3421.940-1.577=Rp= .°°3.5、数=3=R=0.34纠正.JCR值。,表1数据收集表320评价人A评价人B 评价人C-312345678910图1:均值图“层叠的”评价人A评价人B评价人C112345678910零件图2: 极差图“层叠的”量具重复性和再现性报告零件号和名称：量具名称:日期:特性:规范:量具号:

46、量具类型:完成人:R = 0.3417 XDiff = 0.4446 R p = 3.511测量单兀分析% 总变差(TV)重复性一设备变差(E"EV = RX Ki=0.3417 X 0.5908=0.20188试验K120.886230.5908%EV = 100EV/TV=1000.20188/1.14610=17.62 %再现性一评价人变差(AMAV =(Xdiff X K2)2- (E®(nr)=V(0.446 X 0.523) 2-(0.20188 2/(10 X 3)%AV = 100AV/TV=1000.22963/1.14610=0.22963n=零件数 r

47、=实验次数评价人23K20.70710.5231=20.04 %重复性和再现性(GRR)= V 0.20188 2+0.229632零件K1=1000.30575/1.14610=0.3057520.7071=26.68 %零件变差(PV)30.5231PV = R p X K340.4467%PV = 100PV/TV=3.511X 0.344650.4030=1001.10456/1.14610=1.1045660.3742=96.38 %总变差(TV) 70.35341YV = V GRF? + PV280.3375ndc = 1.41PV/GRR= V(0.30575 2 +1.104

48、56 2)90.3249=1.411.10456/0.30575=1.14610100.3146=5.094 5EV2 + AV 2%GRR = 100GRR/TVGRR =表中所用的有关理论和常数的资料参见MSA参考手册第三版表2量具GR&R艮告 （ 六 ） 用于计数型简单测量系统分析方法和评价 计数型简单测量系统也是测量系统的一个类别 ,它只能提供合格 （符合要求 ）或 不合格（不符合要求）二种测量结果 ,不像计量型测量系统只要在测量范围内它可提 供无限多过测量结果 , 因此对它的分析方法也与前述不一 . 但分析步骤还是一样的 , 即提出分析方法和提出评价准则 , 然后按评价准则来评估测量的结果最后得出是否 符合使用的要求 .1计数型简单测量系统的分析方法 目前计数型简单测量系统的分析方法有二大类 : 风险分析法和解析法。 风险分析法 风险分析法实质是假设检验分析和信号探测理论分析二种方法的统称，其共同 特点是不能量化测量系统的变异性，并且在使用时要基于过去的统计实践的积累和 对变差源有较好的理解，这样才会有足够的置信度。但当不易得到足够多的具有计 量基准值的零件时为了作出判断，此法不失为是一种不错的方法。另外在使用此法时，还必需得到顾客的同意，这点务请注意。 解析法解析法又称大样法，以示与 MSA第二版中提出的小样法的区别，它是利用量具 性能曲线，根据置信