最新MSA测量系统分析

1、12第一章第一章 测量系统基础测量系统基础第二章第二章 测量系统统计特性测量系统统计特性第三章第三章 测量系统变异性影响测量系统变异性影响第四章第四章 测量系统分析测量系统分析课程目录课程目录3课程内容课程内容 为什么要实施为什么要实施MSA?MSA? 什么是什么是MSA?MSA? 如何实施如何实施MSA?MSA? 如何分析如何分析MSA?MSA?培训目标培训目标: :了解了解MSA 5MSA 5性分析性分析, ,及应用及应用5 5性分析确保量测系性分析确保量测系统能满足测试过程中的要求统能满足测试过程中的要求. .4哪個製程較好呢？5第一章第一章测量系统基础测量系统基础67.6.17.6.1

2、测量系统分析测量系统分析为分析在各种测量和试验设备系统测量结果存在的变差，应为分析在各种测量和试验设备系统测量结果存在的变差，应 进行适当统计研究。进行适当统计研究。此要求必须适用于在控制计划中提出的测量系统。此要求必须适用于在控制计划中提出的测量系统。所用的分析方法及接收准则，应符合与顾客关于测量系统分所用的分析方法及接收准则，应符合与顾客关于测量系统分 析的参考手册的要求析的参考手册的要求. .。如果得到顾客批准，也可采用其它分析方法和接收准则。如果得到顾客批准，也可采用其它分析方法和接收准则。 PPAPPPAP手册中规定手册中规定: :对新的或进的量具测量和试验设备应参考对新的或进的量具

3、测量和试验设备应参考MSAMSA手册进行变差手册进行变差 研究研究APQPAPQP手册中规定手册中规定:,:, MSAMSA分析计划及分析报告为分析计划及分析报告为 的输出之一的输出之一. .0.0.MSAMSA分析的对象分析的对象TS-16949 TS-16949 标准标准 7.6 监视和测量设备的控制监视和测量设备的控制71.测量系统分析的目的测量系统分析的目的 确定所使用的数据是否可靠确定所使用的数据是否可靠: : 测量系统分析还可以：测量系统分析还可以：评估新的测量仪器评估新的测量仪器将两种不同的测量方法进行比较将两种不同的测量方法进行比较对可能存在问题的测量方法进行评估对可能存在问题

4、的测量方法进行评估确定并解决测量系统误差问题确定并解决测量系统误差问题8 测量定义为测量定义为赋值（或数）给具体事物以表示它们之间赋值（或数）给具体事物以表示它们之间 关于特定性的关系关于特定性的关系。这个定义由美国标准局。这个定义由美国标准局(NBS)(NBS) c cc cc cEisenhart1963Eisenhart1963）首次提出。）首次提出。赋值过程定义为测赋值过程定义为测量过量过cccccc程程，而，而赋予的值定义为测量值赋予的值定义为测量值。 量具：任何用来量具：任何用来获得测量结果的装置获得测量结果的装置，经常用来特指，经常用来特指 用在车间的装置；包括通过用在车间的装置

5、；包括通过/ /不通过装置。不通过装置。 测量系统：是用来测量系统：是用来对被测特性定量测量或定性评价的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、仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、 软件、人员、环境和假设的集合软件、人员、环境和假设的集合；用来获；用来获 得测量结果的整个过程。得测量结果的整个过程。2.2.术语术语93.量测过程量测过程：标准：标准：零件：零件：仪器：仪器：人：人/ /程序程序：环境：环境S W IPE量测量测数数值值分析分析输入输入输出输出可接受可接受可能可接受可能可接受需改善需改善量量 测测 系系 统统如果测量的方式不对，那么好的结果可能被测为坏

6、的结果，坏如果测量的方式不对，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。程特性。104.4.测量数据的质量测量数据的质量 准确度准确度 ( Accuracy ) X( Accuracy ) X或称偏移或称偏移(BIAS):(BIAS): 量测实际值与工件真值间之差异量测实际值与工件真值间之差异, ,是指数据相对基准（标准）是指数据相对基准（标准） 值的位置。值的位置。 精密度精密度 ( Precision ) ( Precision ) 或称或称变差变差(Variation): 利用

7、同一量具，重复量测相同工件同一质量特性，所得数据利用同一量具，重复量测相同工件同一质量特性，所得数据之变异性。是指数据的分布。之变异性。是指数据的分布。位置位置(Location )(Location )宽度宽度 (Width ) (Width )数据的质量数据的质量:取决于从处于稳定条件下进行操作的测取决于从处于稳定条件下进行操作的测 量系统中，多次测量的统计特性量系统中，多次测量的统计特性.114.1低质量数据的原因和影响低质量数据的原因和影响低质量数据的普遍原因之一是低质量数据的普遍原因之一是变差太大变差太大一组数据中的变差多是一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相由于测量系统及其

8、环境的相 互作用造成的互作用造成的。如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会如果相互作用产生的变差过大，那么数据的质量会 太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有较大太低，从而造成测量数据无法利用。如：具有较大 变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因变差的测量系统可能不适合用于分析制造过程，因 为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。125.5.测量过程测量过程为了有效地控制任何过程变差，需要了解：为了有效地控制任何过程变差，需要了解： 过程应该做什么过程应该做什么? ? 什么能导致错误什么能导致错误? ? 过程在做什么过程在做什么? ? 规范

9、和工程要求规定过程应该做什么。规范和工程要求规定过程应该做什么。? ?过程失效模式及后果分析（过程失效模式及后果分析（PFMEAPFMEA）是用来确定与）是用来确定与 潜在过程失效相关的风险，并在这些失效出现前提潜在过程失效相关的风险，并在这些失效出现前提 出纠正措施。出纠正措施。PFMEAPFMEA的结果转移至控制计划。的结果转移至控制计划。通过评价过程结果或参数，可以获得过程正在做什通过评价过程结果或参数，可以获得过程正在做什 么的知识。这种活动，通常称为检验，么的知识。这种活动，通常称为检验，确定或否认过程是以稳定的方式操作并符合顾客确定或否认过程是以稳定的方式操作并符合顾客 规定的目标

10、。这种规定的目标。这种检查行为本身就是过程检查行为本身就是过程。131)1)足够的分辨率和灵敏度足够的分辨率和灵敏度。2)2)是统计受控制的。是统计受控制的。3)3)产品控制，变异性小于产品控制，变异性小于 公差。公差。4)4)过程控制过程控制: :显示有效的分辨率显示有效的分辨率. .变异性小于制造过程变差变异性小于制造过程变差. .6.6.测量系统的统计特性测量系统的统计特性14部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.52B=2.006.16.1测量仪器测量仪器- -分辨率分辨率分辨率分辨率( (分辨力、可读性、分辨率分辨力、可读性、分辨率):): 别名：最小的读数的单位、测量

11、分辨率、刻度限度 或探测度 为测量仪器能够读取的最小测量单位。为测量仪器能够读取的最小测量单位。测量分辨率描述了测量仪器分辨两个部件的测量值之间的差异的能力由设计决定的固有特性测量或仪器输出的最小 刻度单位总是以测量单位报告1：10经验法则156.1测量系统的有效分辨率1.1.要求不低于过程变差或允许偏差（要求不低于过程变差或允许偏差（tolerancetolerance）的十分）的十分 之一之一. .2.2.零件之间的差异必须大于最小测量刻度零件之间的差异必须大于最小测量刻度; ;极差控制图可极差控制图可 显示分辨率是否足够看控制限内有多少个数据分级显示分辨率是否足够看控制限内有多少个数据分

12、级 不同数据分级不同数据分级(ndc)(ndc)的计算为的计算为: : ndc=(ndc=(零件的标准偏差零件的标准偏差/ / 总的量具偏差总的量具偏差) )* * 1.41. 1.41. 一般要求它大于一般要求它大于4 4才可接受才可接受166.26.2敏感度（敏感度（SensitivitySensitivity）敏感度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信敏感度是指能产生一个可检测到（有用的）输出信 号的最小输入。号的最小输入。它是测量系统对被测特性变化的回应。它是测量系统对被测特性变化的回应。敏感度由量具设计（分辨力）、固有质量（敏感度由量具设计（分辨力）、固有质量（OEMOEM）、）、

13、 使用中保养，以及仪器操作条件和标准来确定。使用中保养，以及仪器操作条件和标准来确定。它通常被表示为一测量单位。它通常被表示为一测量单位。1718数据变差的来源数据变差的来源仪器仪器( (量具量具) )工作件工作件( (零件零件) )扩大扩大量测系统变异量测系统变异变异性变异性敏感性敏感性接触几何接触几何变形效应变形效应一致性一致性单一性单一性重复性重复性再现性再现性使用假设使用假设稳健设计稳健设计偏移偏移线性线性稳定性稳定性校准校准预防性维护预防性维护维护维护创建公差创建公差发展的变异发展的变异发展发展设计变异设计变异夹持夹持位置位置测量站测量站测量探测器测量探测器相互关连相互关连的特性的特

14、性清洁清洁适合的适合的数据数据工作的工作的定义定义弹性变形弹性变形质量质量弹性特性弹性特性支撑特性支撑特性隐藏的几何隐藏的几何可追溯性可追溯性校准校准热扩散系数热扩散系数弹性特性弹性特性人员人员/ /程序程序环境环境教育教育身体的身体的限制限制程序程序目视标准目视标准工作规定工作规定工作态度工作态度经验经验培训培训经验经验培训培训理解理解技能技能人因工程人因工程照明照明压力压力振动振动空气污染空气污染几何的兼容性几何的兼容性阳光阳光人工光阳人工光阳光阳光阳温度温度人员人员空气流程空气流程热的系统热的系统平等化平等化系统构成要素系统构成要素周期周期标准与环境标准与环境的关系的关系标标 准准19测

15、量系统的统计特性测量系统的统计特性nBias偏倚(Bias)nRepeatability重复性(precision精度)nReproducibility再现性nLinearity线性nStability稳定性20基准值基准值观测平均值观测平均值偏倚偏倚偏倚：是测量结果的观测平均偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。值与基准值的差值。真值的取得可以通过采用真值的取得可以通过采用更高等级的测量设备进行多次更高等级的测量设备进行多次测量，取其平均值。测量，取其平均值。1.偏倚(Bias)21 仪器需要校准仪器需要校准 仪器、设备或夹紧装置的仪器、设备或夹紧装置的磨损磨损 磨损或损坏的基准，基准

16、磨损或损坏的基准，基准出现误差出现误差 校准不当或调整基准的使校准不当或调整基准的使用不当用不当 仪器质量差仪器质量差设计或一致设计或一致性不好性不好 线性误差线性误差 应用错误的量具应用错误的量具 不同的测量方法不同的测量方法设置、设置、安装、夹紧、技术安装、夹紧、技术 测量错误的特性测量错误的特性 量具或零件的变形量具或零件的变形 环境环境温度、湿度、振动、温度、湿度、振动、清洁的影响清洁的影响 违背假定、在应用常量上违背假定、在应用常量上出错出错 应用应用零件尺寸、位置、零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察操作者技能、疲劳、观察错误错误1.1造成过份偏倚的可能原因造成过份偏倚的可能原因

17、22重复性重复性指由指由同一个同一个操作人员用操作人员用同一同一种量种量具经多次测量具经多次测量同一同一个零件的个零件的同一同一特性时获得的测量值变差特性时获得的测量值变差（四同）（四同）2.重复性(Repeatability) Master Value23 零件零件( (样品样品) )内部：形状、位内部：形状、位置、表面加工、锥度、样品置、表面加工、锥度、样品一致性。一致性。 仪器内部：修理、磨损、设仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，质量差备或夹紧装置故障，质量差或维护不当。或维护不当。 基准内部：质量、级别、磨基准内部：质量、级别、磨损损 方法内部：在设置、技术、方法内部：在设置、

18、技术、零位调整、夹持、夹紧、点零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差密度的变差 评价人内部：技术、职位、评价人内部：技术、职位、缺乏经验、操作技能或培训、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳。感觉、疲劳。 环境内部：温度、湿度、振环境内部：温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期起动、亮度、清洁度的短期起伏变化。伏变化。 违背假定：稳定、正确操作违背假定：稳定、正确操作 仪器设计或方法缺乏稳健性，仪器设计或方法缺乏稳健性，一致性不好一致性不好 应用错误的量具应用错误的量具 量具或零件变形，硬度不足量具或零件变形，硬度不足 应用：零件尺寸、位置、操应用：零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察误差作者技能

19、、疲劳、观察误差( (易读性、视差易读性、视差) )2.重复性不好的可能原因重复性不好的可能原因24由由不同不同操作人员，采用操作人员，采用相同相同的的测量仪器，测量测量仪器，测量同一同一零件的零件的同同一一特性时测量平均值的变差特性时测量平均值的变差（三同一异）（三同一异）再现性再现性3.再现性(Reproducibility)Inspector AMaster ValueInspector BInspector CInspector AInspector BInspector C25 零件零件( (样品样品) )之间：使用同样的仪器、同样的操作者之间：使用同样的仪器、同样的操作者和方法时，

20、当测量零件的类型为和方法时，当测量零件的类型为A,B,CA,B,C时的均值差。时的均值差。 仪器之间：同样的零件、操作者、和环境，使用仪仪器之间：同样的零件、操作者、和环境，使用仪器器A,B,CA,B,C等的均值差等的均值差 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点调整、夹持或夹紧方法等导致的均值差3.1再现性不好的可能潜在原因再现性不好的可能潜在原因26 评价人评价人( (操作者操作者) )之间：评价人之间：评价人A,

21、B,CA,B,C等的训练、技术、等的训练、技术、技能和经验不同导致的均值差。对于产品及过程资格以技能和经验不同导致的均值差。对于产品及过程资格以及一台手动测量仪器，推及一台手动测量仪器，推蕮蕮进行此研究。进行此研究。 环境之间：在第环境之间：在第1,2,31,2,3等时间段内测量，由环境循环引等时间段内测量，由环境循环引起的均值差。这是对较高自动化系统在产品和过程资格起的均值差。这是对较高自动化系统在产品和过程资格中最常见的研究。中最常见的研究。 违背研究中的假定违背研究中的假定 仪器设计或方法缺乏稳健性仪器设计或方法缺乏稳健性 操作者训练效果操作者训练效果 应用应用零件尺寸、位置、观察误差零

22、件尺寸、位置、观察误差( (易读性、视差易读性、视差) )3.1再现性不好的可能潜在原因再现性不好的可能潜在原因27基准值較小的偏倚基準值較大的偏倚量測平均值(低量程)量測平均值(高量程)基準值量測值無偏倚偏倚線性(變化的線性偏倚)在量具正常工作量程内的偏倚变化量在量具正常工作量程内的偏倚变化量多个独立的偏倚误差在量具工作量程内的关系多个独立的偏倚误差在量具工作量程内的关系是测量系统的系统误差构成是测量系统的系统误差构成4.线性(Linearity)(Linearity)28 仪器需要校准，需减少校准时间间隔；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；仪器、设备或夹紧装置磨

23、损； 缺乏维护缺乏维护通风、动力、液压、腐蚀、清洁；通风、动力、液压、腐蚀、清洁； 基准磨损或已损坏；基准磨损或已损坏； 校准不当或调整基准使用不当；校准不当或调整基准使用不当； 仪器质量差；仪器质量差；设计或一致性不好；设计或一致性不好； 仪器设计或方法缺乏稳定仪器设计或方法缺乏稳定性；性； 应用了错误的量具；应用了错误的量具； 不同的测量方法不同的测量方法设置、安装、夹紧、技术；设置、安装、夹紧、技术； 量具或零件随零件尺寸变化、变形；量具或零件随零件尺寸变化、变形； 环境影响环境影响温度、湿度、震动、清洁度；温度、湿度、震动、清洁度； 其它其它零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、读错。零件

24、尺寸、位置、操作者技能、疲劳、读错。4.1线性误差的可能原因线性误差的可能原因29稳定性稳定性时间时间1 1时间时间2 2是测量系统在是测量系统在某持续时间某持续时间内测内测量量同一基准同一基准或零件的单一特性或零件的单一特性时获得的测量值总变差。时获得的测量值总变差。5.稳定性(Stability)30仪器需要校准，需要减少校准时间间隔仪器需要校准，需要减少校准时间间隔仪器、设备或夹紧装置的磨损仪器、设备或夹紧装置的磨损正常老化或退化正常老化或退化缺乏维护缺乏维护通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁洁磨损或损坏的基准，基准出现误差磨损或损坏的基准

25、，基准出现误差校准不当或调整基准的使用不当校准不当或调整基准的使用不当仪器质量差仪器质量差设计或一致性不好设计或一致性不好仪器设计或方法缺乏稳健性仪器设计或方法缺乏稳健性不同的测量方法不同的测量方法装置、安装、夹紧、技术装置、安装、夹紧、技术量具或零件变形量具或零件变形环境变化环境变化温度、湿度、振动、清洁度温度、湿度、振动、清洁度违背假定、在应用常量上出错违背假定、在应用常量上出错应用应用零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳、观察错误5.1不稳定的可能原因不稳定的可能原因31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

26、标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零变零变差、零偏倚差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零产品错误分类为零概率的统计特性。6.理想的测量系统理想的测量系统32足够的分辨率和灵敏度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制的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由图形法评价。7.测量系统应有的特性测量系

27、统应有的特性33 对产品控制，测量系统的变异性与公差相比必须小于依据特性的公差评价测量系统。 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与过程变差相比要小。根据6变差和或来自MSA研究的总变差评价测量系统。偏倚、重复性、再现性、线性可接受偏倚、重复性、再现性、线性可接受7.测量系统应有的特性测量系统应有的特性3435长期过程变差短期抽样产生的变差实际过程变差稳定性线性重复性重复性 准确度 量具变差操作员造成的变差测量误差过程变差观测值再现性再现性过程变差1.测量系统变异性的影响测量系统变异性的影响“重复性重复性” 和和 “再现性再现性” 是测量误差的主要来源是测量误差的主要来源361

28、.1测量系统变异性的影响测量系统变异性的影响测量零件后测量零件后: : 1)1)确定零件是否可接受（在公差内）或不可接受确定零件是否可接受（在公差内）或不可接受 （在公差外）。（在公差外）。 2) 2)零件进行规定的分类零件进行规定的分类产品控制原理产品控制原理: :测量零件进行分类活动。测量零件进行分类活动。过程控制原理过程控制原理: :零件变差是由过程中的普通原因还零件变差是由过程中的普通原因还 是特殊原因造成的。是特殊原因造成的。 控制原理控制原理驱动兴趣点驱动兴趣点产品控制产品控制零件是否在明确的目录之内？零件是否在明确的目录之内？过程控制过程控制过程是否稳定和可接受？过程是否稳定和可

29、接受？37LSLUSL2.对产品决策的影响对产品决策的影响 I I型错误型错误: : 生产者风险误发警报生产者风险误发警报 好零件有时会被判为好零件有时会被判为“坏坏”的的 IIII型错误型错误: :消费者风险或漏发警报消费者风险或漏发警报坏零件有时会被判为坏零件有时会被判为“好好”的的LSLUSLI I型错误型错误: :II型错误型错误38Bad is badLSLUSLIIIIIIIIIBad is badGood is goodConfused areaConfused area2.对产品决策的影响对产品决策的影响错误决定的潜在因素错误决定的潜在因素: :测量系统误差与公差交叉时测量系统

30、误差与公差交叉时产品状况判定产品状况判定: :目标是最大限度地做出正确决定有二种选择：目标是最大限度地做出正确决定有二种选择： 改进生产区域改进生产区域：减少过程变差，没有零件产生在：减少过程变差，没有零件产生在IIII区。区。 改进测量系统改进测量系统：减少测量系统误差从而减小：减少测量系统误差从而减小IIII区域的面区域的面积，积， 这样就可以最小限度地降低做出错误决定的风险。这样就可以最小限度地降低做出错误决定的风险。393.对过程决策的影响对过程决策的影响对过程决策的影响如下对过程决策的影响如下: : 1) 1)普通原因报告为特殊原因普通原因报告为特殊原因 2) 2)特殊原因报告为普通

31、原因特殊原因报告为普通原因测量系统变异性可能影响过程的稳定性、目标以测量系统变异性可能影响过程的稳定性、目标以 及变差的决定。及变差的决定。404.新过程的接受新过程的接受新过程：如机加工、制造、冲压、材料处理、热新新过程：如机加工、制造、冲压、材料处理、热新 过程的接受处理，或采购总成时，作为采购过程的接受处理，或采购总成时，作为采购活动的一部分，经常要完成一系列步骤。活动的一部分，经常要完成一系列步骤。供应商处对设备的研究以及随后在顾客处对设备的供应商处对设备的研究以及随后在顾客处对设备的 研究。研究。如果生产用量具不具备资格却被使用。如果不知道是如果生产用量具不具备资格却被使用。如果不知

32、道是 仪器问题，而在寻找制程问题，就会白费努力了。仪器问题，而在寻找制程问题，就会白费努力了。4142MSA分析方法的分类重重复复性性分分析析再再现现性性分分析析线线性性分分析析稳稳定定性性分分析析偏偏倚倚分分析析位位置置分分析析变变异异分分析析稳稳定定性性分分析析信信号号分分析析风风险险分分析析小小样样法法大大样样法法偏偏移移分分析析稳稳定定性性分分析析变变异异分分析析计量型计量型计数型计数型破坏型破坏型MSA极差法极差法均值极差法（包括控制图法）均值极差法（包括控制图法）ANOVE法（方差分析法）法（方差分析法）431.1.稳定性分析之执行稳定性分析之执行: :1) 1) 获取一样本并确定

33、其相对于可追溯标准的基准值。获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值。2 2）定期（天、周）测量标准样本）定期（天、周）测量标准样本3535次，样本容量和次，样本容量和 频率应该基于对测量系统的了解。频率应该基于对测量系统的了解。3 3）将数据按时间顺序画在）将数据按时间顺序画在X&RX&R或或X&SX&S控制图上控制图上 结果分析结果分析- -作图法作图法4 4）建立控制限并用标准化控制图分析评价失控或不）建立控制限并用标准化控制图分析评价失控或不 稳定状态。稳定状态。 结果分析结果分析- -数据法数据法441.1.稳定性分析之执行稳定性分析之执行: :決定

34、要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄产品特性/控制计划中所提及的过程特性针对样本使用更高精密度等级的仪器进行精密测量十次，加以平均，做为参考值。计算每一组的平均值/R值。计算出平均值的平均值/R的平均值。1.计算控制界限: A)平均值图：Xbarbar+-A2Rbar, Xbarbar B)R值图：D4Rbar, Rbar, D3Rbar2.划出控制界限,将点子绘上3.先检查R图，以判定重复性是否稳定。4.再看Xbar图，以判定偏移是否稳定。5.

35、若控制图稳定，可以利用Xbarbar-标准值，进行偏差检 定，看是否有偏差。6. 若控制图稳定，利用Rbar/d2来了解仪器的重复性。451.1.稳定性分析之执行稳定性分析之执行: :決定要分析的測量系統選取一標准樣本，取值參考值請現場測量人員連續測量25組數據每次測量25次輸入數據到EXCEL，Xbar-R表格中計算控制界限，並用圖判定是否穩定後續持續點圖，判圖保留記錄 1.后续持续点图、判图2.异常的判定a)R图失控，表明不稳定的重复性，可能什么东西松动、阻塞、变化等。b)X-BAR失控，表明测量系统不再正确测量，可能磨损，可能需重新校准。46决定要分析的测量系统决定要分析的测量系统抽取样

36、本，取值参考值抽取样本，取值参考值请现场测量人员测量请现场测量人员测量1515次次输入数据到输入数据到EXCELEXCEL表格中表格中计算计算t t值，并判定值，并判定是否合格，是否要加补正值是否合格，是否要加补正值保留记录保留记录2.2.偏倚偏倚BIASBIAS分析之执行分析之执行: :47X1=0.75mmX6=0.8mmX2=0.75mmX7=0.75mmX3=0.8mmX8=0.75mmX4=0.8mmX9=0.75mmX5=0.65mmX10=0.7mm同一操作者对同一工件测量10次如果参考标准是 0.80mm. 过程变差为0.70mm = 0.75Bias = 0.75-0.8=

37、-0.05% Bias=1000.05/0.70=7.1%表明表明 7.1% 的过程变差是偏倚的过程变差是偏倚 BIASXX102.2.偏倚偏倚BIAS BIAS 实例实例1:1:482.2.偏倚也可以与过程的容差相比较偏倚也可以与过程的容差相比较 判断准确度的简单标准为判断准确度的简单标准为. . 小于过程变差或容差的小于过程变差或容差的 1%, 1%, 可认为是精确的可认为是精确的. . 大于过程变差或容差的大于过程变差或容差的 1% 1% 则需要研究和调整测量则需要研究和调整测量系统系统, , 或者临时用补偿值来修正以后的测量值或者临时用补偿值来修正以后的测量值3.3.偏倚的研究还可以通

38、过作图的方式来进行偏倚的研究还可以通过作图的方式来进行, , 即作出直即作出直方图方图, , 然后根据经验判断是否可以接受然后根据经验判断是否可以接受. .4.4.偏倚的研究还可以通过计算置信区间来判断是否可以偏倚的研究还可以通过计算置信区间来判断是否可以接受接受测量平均值 参考值x (100)容差宽度2.偏倚偏倚BIAS 实例实例:490.650.700.750.80012345WidthFrequency2.2.偏倚偏倚BIAS BIAS 实例实例: :作图分析作图分析50 3.3.线性线性(Linearity)(Linearity)比较良好的情况比较良好的情况在测量范围全领域基准值和测量

39、平均值一致在测量范围全领域基准值和测量平均值一致/ /没有偏倚正确地测量没有偏倚正确地测量. .在测量范围全领域具有常数倍数的偏倚在测量范围全领域具有常数倍数的偏倚. / . / 虽有偏倚但是因为大小一定所以可以容易调整虽有偏倚但是因为大小一定所以可以容易调整. .基准值基准值测量平均偏倚偏倚测量平均基准值基准值51 线性线性(Linearity)(Linearity)的分析的分析 线性不好的情况线性不好的情况 测量范围全领域偏倚测量范围全领域偏倚( (正确度正确度) )不一定的情况不一定的情况 无法矫正无法矫正. .2345678910-1.0-0.50.00.51.01.5扁霖蔼祈狼偏倚基

40、准值偏倚基准值52 线性线性(Linearity)(Linearity)和偏倚和偏倚(Bias)(Bias)判定基准判定基准 线性线性(Linearity)(Linearity)差时需要考虑的事项：差时需要考虑的事项：调查量具测量范围中上部或下部的刻度是否合适检验基准值是否正确检验测量位置是否正确检验测量者是否正确的使用了仪器检验量具磨损与否检验量具校准与否调查量具本身内部设计问题 电子式的话在测量全范围进行再校准. 机械式的话在测量范围中以经常使用的范围为中心进行校准后不允许在其他范围使用.53 利用利用MinitabMinitab分析线性分析线性测量系统的操作范围内抽样5个部品进行精密的测

41、试之后计算,要反复12次部品12345基准值246810反复12.705.105.807.609.1022.503.905.707.709.3032.404.205.907.809.5042.505.005.907.709.3052.703.806.007.809.4062.303.906.107.809.5072.503.906.007.809.5082.503.906.107.709.5092.403.906.407.809.60102.404.006.307.509.20112.604.106.007.609.30122.403.806.107.709.4054线性分析：线性分析：( (

42、图标法图标法) ) ( (6 6）用下面等式计算和画出最佳拟合线和置信带。）用下面等式计算和画出最佳拟合线和置信带。对于最佳拟合直线，对于最佳拟合直线， 用公式用公式：yi = ax i + b (g:零件个数，m:量测次数）x i = 基准值yi = 偏倚平均值22X)(gm1xy)xgm1(xya斜率斜率(Slope)(Slope)xayb中心对一个已知X0，自信度区间为：22gmyxaybySiiii下限：下限：b+aX0上限：上限：b+aX0(7)划出划出偏倚偏倚=0的线，并对图进行审查，以观察是否存在特殊原因的线，并对图进行审查，以观察是否存在特殊原因 ，以及线性是否可接受。，以及线

43、性是否可接受。S)X(Xi)X(Xgm1(t_1/2220/22,1-gmS)X(Xi)X(Xgm1(t1/2220/22,1-gm55 实行结果实行结果 结果解释结果解释 MinitabMinitab使用方法使用方法(Stat (Stat Quality Tools Quality Tools Gage Linearity Study) Gage Linearity Study) StdDev Study Var %Study VarSource (SD) (5.15*SD) (%SV) Total Gage R&R 0.23894 1.2305 8.67 Repeatability

44、 0.23894 1.2305 8.67 Part-to-Part 2.74576 14.1407 99.62 Total Variation 2.75613 14.194114.1941 100.00LinearityLinearity是总製程变異量的是总製程变異量的13.167%,13.167%,因此线性是比较因此线性是比较差差, ,需要改善需要改善. .BiasBias是是0.0.4 4%，良好良好. .Reference ValueBias1086421.00.50.0-0.5-1.00Regression95% CIDataAvg BiasPercentBiasLinearity10

45、50Gage LinearitySlope-0.131670.010930.000PredictorCoefSE CoefPConstant0.736670.072520.000S0.23954R-Sq71.4%Linearity1.86889%Linearity13.2Gage Bias20.4916673.50.00040.1250000.90.29360.025000Reference0.20.6888-0.2916672.10.00010-0.6166674.30.000Bias%BiasPAverage-0.0533330.40.040Gage name:Date of study:

46、 Reported by:Tolerance:Misc:Percent of Process VariationGage Linearity and Bias Study for q代56 计算Gage Linearity统计值22 Bias(y) = 0.7367 - 0.13167 Master Linearity = 0.13167 * 14.1941 = 1.86889 %Linearity = 倾斜度 *100 = 13.167% 计算Gage Bias统计值 平均 Bias = -0.2667 / 5 =-0.05333 %Bias = ( |-0.05334| / 14.1941

47、 ) * 100 = 0.4% 线性的计算方法线性的计算方法Reference ValueBias1086421.00.50.0-0.5-1.00Regression95% CIDataAvg BiasGage name:Date of study: Reported by:Tolerance:Misc:G age Linearity and B ias Study for q 代57 Linearity = | 倾斜度 | x Process Variation %Linearity =LinearityProcess VariationX 100在量具的测量范围内评价测量的一贯性在量具的测

48、量范围内评价测量的一贯性, ,在量具的测量范围内如果在量具的测量范围内如果BiasBias一定的话可以说一定的话可以说线性较好线性较好. .为了评价线性必须要计算为了评价线性必须要计算Bias.Bias.* Process Variation = 6= | 倾斜度 | x 100%Linearity%Linearity值如果接近值如果接近 0 0的话可以判定线性比较好的话可以判定线性比较好. . 回归模型 : y = a + bxy : Biasx : 基准值b : 倾斜度 线性的计算公式线性的计算公式58零件操作员1操作员2范围(R)14222341367145725981范围之和7平均范围

49、1.4平均范围 = = (2+1+1+2+1)/5 = 7/5 = 1.4量具误差 = 5.15 * /d =5.15 / 1.19 * = 4.33 * = 4.33 * 1.4 = 6.1% Gage R&R = 量具误差Gage Error / 允差Tolerance = 6.1 / 20 * 100 % = 30.5%零件个数2个操作员3个操作员4个操作员11.411.912.2421.281.812.1531.231.772.1241.211.752.1151.191.742.161.181.732.0971.171.732.0981.171.722.0891.161.722

50、.08101.161.722.084.快速快速GR&R（极差法（极差法/短期模式）短期模式）d常数表常数表允差Tolerance = 20= 最大值-最小值RRRRR595.5.计量型数据的计量型数据的 均值均值- -极差法极差法1.1.选择三个测量人（选择三个测量人（A, B,CA, B,C）和）和1010个测量样品。个测量样品。 测量人应有代表性，代表常从事此项测量工作的QC人员或生产线人员 10个样品应在过程中随机抽取，可代表整个过程的变差，否则会严重 影响研究结果。2.2.校准量具校准量具3.3.测量，测量，让三个测量人对10个样品的某项特性进行测试，每个样品每人测 量三次，将

51、数据填入表中。试验时遵循以下原则： 盲测原则1：对10个样品编号，每个人测完第一轮后，由其他人对这10个样品进行随机的重新编号后再测，避免主观偏向。 盲测原则2：三个人之间都互相不知道其他人的测量结果。4.4.计算计算: :60 示范：示范：MSAMSA搜集数据的规划搜集数据的规划 项次项次搜集点搜集点搜集要项搜集要项评估人员评估人员搜集数量搜集数量1喷 嘴 封 口喷 嘴 封 口内径大小内径大小33.0 0.5mm张三张三 李四李四王五王五10个个2喷 嘴 封 口喷 嘴 封 口外观检验外观检验外观检验外观检验(毛边毛边、刮伤、变形、刮伤、变形)志明志明小宝小宝15个个61零件零件人員人員123

52、45678910A133.6533.0032.8532.8533.5533.0032.9532.8533.0033.60A233.6033.0032.8032.9533.4533.0032.9532.8033.0033.70B133.5533.0532.8032.8033.4033.0032.9532.7533.0033.55B233.5532.9532.7532.7533.4033.0532.9032.7032.9533.50C133.5033.0532.8032.8033.4033.0032.9532.8033.0533.85C233.5533.0032.8032.8033.5033.05

53、32.9532.8033.0533.80搜集搜集GRRGRR的数据的数据示范：量测系统分析示范：量测系统分析 计量计量 62作业者/量测次数零 件平均數123456789101.张三 133.6533.0032.8532.8533.5533.0032.9532.8533.0033.602. 233.6033.0032.8032.9533.4533.0032.9532.8033.0033.703.平均数33.6333.0032.8332.9033.5033.0032.9532.8333.0033.65 =33.134.全距0.050.000.050.100.100.000.000.050.000

54、.10Ra =0.055.李四 133.5533.0532.8032.8033.4033.0032.9532.7533.0033.556. 233.5532.9532.7532.7533.4033.0532.9032.7032.9533.507.平均数33.5533.0032.7832.7833.4033.0332.9332.7332.9833.53 =33.078.全距0.000.100.050.05.000.050.050.050.050.05Rb =0.049.王五 133.5033.0532.8032.8033.4033.0032.9532.8033.0533.8510. 233.55

55、33.0032.8032.8033.5033.0532.9532.8033.0533.8011.平均数33.5333.0332.8032.8033.4533.0332.9532.8033.0533.83 =33.1312.全距0.050.050.000.000.100.050.000.000.000.05Rc =0.0313.零件平均数33.5733.0132.8032.8333.4533.0232.9432.7833.0133.67Rp=0.8914.公式：0.05+0.04+0.03/作业者人数= = 0.04015.作业者人数= 316. 公式：Max 33.13 Min 33.07=

56、diff diff = 0.0617.公式： D4=UCLR=0.043.27=UCLR= 0.1318.公式： D3=LCLRLUCR= 0示范：示范：量具再现性及再生性数据表量具再现性及再生性数据表 abcxRRRxPXX63公式：公式：%AV = 100 AV/TV %AV = 10.79% n = 零件数零件数 r = 量测次数量测次数 再现性再现性作业者变异（作业者变异（AVAV）公式：公式：AV =AV = n = 10 n = 10 r = 2 r = 2 AV = 0.0304 AV = 0.0304公式：公式：%EV = 100 EV/TV %EV = 12.59% 重复性重

57、复性设备变异（设备变异（EVEV）公式：公式：EV =REV =R* * K1 K1 EV =0.0355 EV =0.0355 制程变异制程变异量测单元分析量测单元分析量测次数量测次数K1K12 23 30.88620.5908作业者人数作业者人数2 23 3K2K20.7071 0 0.5231/ /n nr r) )( () )k k( (X Xd di if ff fEV222示范：示范：量具重复性及再现性报告量具重复性及再现性报告64 全变异（全变异（TV） 公式：公式：TV = TV= 0.2839 公式：公式：%PV=100PV/TV PV =98.62%公式：公式：ndc=1.

58、41PV/GRR ndc=8.3978 零件变异（零件变异（PV） 公式：公式：PV=Rp*K3 PV= 0.2800 公式：公式：%R&R=100GRR/TV %R&R = 16.58% 重复性重复性&再现性（再现性（GRR） 公式：公式：GRR= GRR= 0.04668 制程变异制程变异量测单元分析量测单元分析 AVAV(EV(EV220.70710.52310.44670.40300.37420.35340.33750.32490.31462345678910K3K3零件数零件数示范：示范：量具重复性及再现性报告量具重复性及再现性报告PVPVGRRGRR2265

59、 3.对每个样品由三个人所测得 的9个测试值求平均值，4.总平均值的均值Xp与极差的Ra2.计算A测的所有样品的总平均值3.总平均值的均值Xa与极差的Ra1.计算A对每个样品三次 测试结果的均值/极差，66*AV计算中，如根号下出现负值，AV取值0675.Gage R&R 判断原则判断原则1.1.数值数值10%10%表示该量具系统可接受。表示该量具系统可接受。2.10%2.10% 数值数值 30% 30%表示该量具系统可接受或表示该量具系统可接受或不接受，决定于该量具系不接受，决定于该量具系统之重要性、修理所需之统之重要性、修理所需之费用等因素。费用等因素。3.3.数值数值 30% 3

60、0%表示该量具系统不能接受表示该量具系统不能接受，须予以改进。，须予以改进。判断原则判断原则68短期与长期方法的比较短期与长期方法的比较短期模式短期模式n用生产设备用生产设备 n用生产操作员用生产操作员n快速快速 - - 只需几个样品只需几个样品(5)(5)n无反复（无反复（replicatesreplicates）n估计总的变差估计总的变差(Total Gage (Total Gage R&R)R&R)n不能区分不能区分 AV AV 和和EVEVn不能指导改进的方向不能指导改进的方向n可用于破坏性测试可用于破坏性测试长期模式长期模式n用生产设备用生产设备 n用生产操作员用生产操作员n较多样品较多样品 (5)(5)n要求反复要求反复 Replicates (3)Replicates (3)n估计总的