MSA测量系统分析的应用

1、测量系统分析（测量系统分析（MSA）2定义确认项目选择确认项目选择确定项目范围确定项目范围用度量标准写下用度量标准写下任务描述任务描述过程（高水平）过程（高水平）图解图解确定项目涉及人确定项目涉及人和主要度量标准和主要度量标准拟建计划表拟建计划表 SIPOC 关键质量特征树关键质量特征树 RACI 图表图表是是 / 不是不是 分析分析 SMART 标准标准项目选择标准表项目选择标准表 线性流程图线性流程图 标准工作布局标准工作布局 泳线图泳线图甘特图甘特图1拟建数据和信息拟建数据和信息收集计划收集计划确定测量系统确定测量系统统计概述和图表统计概述和图表解释解释收集和总结项目收集和总结项目特性特

2、性阐述后期趋势阐述后期趋势价值图解价值图解 / 建立建立单件产品产出时间单件产品产出时间/ 标准标准 工作工作人机防护人机防护 时间有效性分析时间有效性分析Gage R&R 研究研究 MSA 属性属性 校正校正 / 偏差偏差 统计概述统计概述 正态验证正态验证 离群点盒形图离群点盒形图 柱状图或直方图柱状图或直方图 运行，中值或均值图运行，中值或均值图 IMR 或或 SPC 图图 工艺能力工艺能力数据管理计划数据管理计划控制计划控制计划根本原因分析根本原因分析 产生产生 简化简化 评估评估 选择选择确定因素确定因素(根本原因根本原因) 和反应之和反应之间的关系间的关系方差分析等方差分析

3、等比较试验比较试验 决策树决策树 回归性和相关性回归性和相关性 实验设计实验设计 研究方法研究方法估计该因素估计该因素(根本原因根本原因)对于反对于反应的影响应的影响拟建潜在解决方法和实施计拟建潜在解决方法和实施计划划目标执行工艺改进执行工艺改进领导计划和控制小组 Kaizen（改善）事件, 问题解决, 或过程改进1. 确认改进确认改进2a. 确定控制机确定控制机制制 信息控制计划信息控制计划 SPC 视觉管制视觉管制3. 成本验证成本验证成本效益分析成本效益分析 比较试验比较试验 工艺价值总结工艺价值总结 结构简化总结结构简化总结Excel操作经验总结和重复经验总结和重复机会机会 Coope

4、rNet改进认可和认证改进认可和认证团队认可认证2b. 文档记录新文档记录新的工艺和步骤的工艺和步骤 作业指导书作业指导书 安全评价安全评价VEADVANCE 线路图线路图因素与反应的联系因素的分层反应与因素反应和一些因素变异 (测量)因素变异 (分析)反应(数据统计后)确认 / 控制反应(数据统计前)阐述潜在项目潜在项目 “潜在潜在”过程图解过程图解 进度表进度表/ 行动计划行动计划 成本成本/ 效益分析效益分析 G,R,E,S3学习目标学习目标 了解我们测量系统的不同用途 了解测量的语言 了解如何进行MSA 了解如何解释MSA研究结果 了解管理工艺过程中的MSA4今天你要做些什么今天你要做

5、些什么? 与检验员交谈 做一些测量并加以比较 让外面的实验室来验证你的测量结果 期望你的客户能获得相同的测量结果 你能确信你的测量结果能反映真实情况吗？5测量系统测量系统 测量系统就像眼镜一样，若没选对镜片，视力就会变得模糊不清 测量系统可以使我们“看到”工艺过程 当一个测量系统很差时，我们将无法对于如何进行改进做出正确的决策6工艺过程测量工艺过程测量为何要担心测量变异为何要担心测量变异？ 考虑到我们为何要进行测量的原因: 验证 产品/工艺过程 是否符合规格 协助进行持续改进 测量变异将怎样影响这些决策？ 如果测量变异的总量未知怎么办？ 测量变异可能使我们的工艺能力显得比实际上更差。7测量系统

6、分析（测量系统分析（MSA）的重要性的重要性 进行测量系统分析（MSA）的重要性是否被忽视了？ 当主要变源是测量系统时，在改进工艺过程中将造成许多资源浪费 测量系统必须必须在进行工艺改进工作前通过审核 当测量产品或工艺过程时，测量系统仅仅是变源之一。 测量系统的目的是为了更好的了解可能影响工艺过程结果的变源。8测量系统分析（测量系统分析（MSA） 基础基础 在较短时间内尽可能多的学习测量工艺过程 包括仪器、操作员、零件和其他测量因素 选择零件（或样本）来代表整个过程变异的范围（针对整体规格的好与坏） 标记零件来排除操作员识别并由此消除可能由操作员产生的偏移 操作员使用相同仪器对每个零件随机进行

7、测量多次，这可以在每个仪器组中重复执行9基本模型基本模型 完全观测到的变异等于实际产品的变异加上测量系统所产生的变异222测量系统产品总计10测量系统的变源测量系统的变源 标准度量 R&R (重复性和再现性)是工艺过程中测量变异的百分比 小于 10%: 合格的标准度量 10% 到 30%: 尚能接受 大于 30%: 不合格且应当进行校正或更换真值真值偏移偏移重复性重复性再现性再现性稳定性稳定性线性度线性度测量误差测量误差观测到的测量结果观测到的测量结果操作员操作员操作员操作员 * 零件零件11标准度量标准度量 R&R的变化的变化重复性 当相同的操作员使用相同仪器重复测量相同零件

8、时观测到的变化 e 仪器再现性 当不同的操作员使用相同仪器测量相同零件时观测到的变化 o 操作员重复性重复性再现性再现性标准度量标准度量造成的变异造成的变异操作员操作员造成的变异造成的变异测量变异的组成测量变异的组成: 标准度量标准度量 R&R12 与测量系统相关两个最通常的度量标准为准确性准确性和精确性精确性 不同的, 相互独立的 性质 准确性 = 偏移 (校正) 精确性 = 标准度量的重复性和再现性 何谓同时达到准确和精确 要能检测到工艺过程中的微小变化 (高分辨率) 要在将来能产生与过去相同的结果 (稳定性) 要求系统是线性的测量性质测量性质准确性准确性是否精确性精确性是准确 /

9、 精确不准确 / 精确否准确 / 不精确不准确 / 不精确13测量能力研究举例测量能力研究举例准确性 测量研究涉及使用已知标准替零件代常规生产零件 使用一个已知2400克物体作为标准来进行测量30次 当着手进行测量研究以评估准确性时，应确保获取数据中所有的测量变源，以便使结果对普通的测量过程更具代表性 如有可能，最好以封闭的方式提交样本MsmtGramsMsmtGramsMsmtGrams12402112399212404224041224072223943240313240423240042412142392242406524091523972523956240916240726240672

10、4021724082723938240018240428241292413192407292409102406202406302401 测量次数 克 克 克 测量次数 测量次数14准确性与偏移准确性与偏移 准确性准确性是测量值与真值之间偏差的平均值 “就平均而言, 我得到了正确 的答案了吗?” 如果答案为是, 那么测量系统准确 如果答案为否, 那么测量系统不准确 偏移偏移是描述观测到的平均测量值与真值（或“正确”答案）之间距离的术语均值均值偏移偏移真值真值15标准值标准值(参考标准参考标准)平均值平均值偏移偏移 (仪器准确性仪器准确性) 偏移即测量观测到的平均值与主值之间的偏差 主值由与一个公

11、认的、可追溯的参考标准相关的专用校正工具确定，16计算计算GRAMS练习的偏移练习的偏移 在“Gram”练习中如何计算偏移？ 回想偏移是描述观测到的平均测量值与真值（或“正确”答案）之间距离的术语 偏移 = 观测值 真值 偏移 = 2404 2400 = 4 测量系统中总会存在偏移；需要确定是否统计上不为零 我们例子中的测试样本“无偏移”，指的是通过测试证明该标准落在个体图上的控制范围内17精确性精确性 除准确性之外, 对于测量系统来说精确性也同样重要精确性是指一种精确程度，对相同物体进行单独测量时我们可以以某种精确程度来获得相同数据值 测量系统的变异等于重复性产生的变异加上再现性产生的变异)

12、(222MS222rpdrpt再现性重复性测量系统18% 重复性与再现性重复性与再现性 拇指法则: %R&R 4PMSD.I.226稳定性稳定性 如果测量没有变化或不随时间变化，则认为仪器是稳定的 数据十分标准 I-MR控制图验证测量系统随时间保持一致（稳定）302010Subgroup024252415240523952385Individual ValueMean=2404UCL=2421LCL=238720100Moving RangeR=6.448UCL=21.07LCL=0I and MR Chart for Grams个体价值 Gram的的I-MR图图均值子组频率27偏移偏

13、移此时线性度不是个问题标准度量 2偏移偏移此时线性度是个问题标准度量 1测量单元测量单元.0001 .001 .01 .1线性度线性度 可以用整个仪器量程范围内的偏移之差（或偏差）的量度来度量样本的线性度。如果偏移在整个量程范围内不变，则具有很好的线性度。 对于给定的特性，仪器究竟在什么样的数值范围中才可以使用？ 当测量仪器用于测量一个较宽的数据范围时，要考虑线性度并必须通过校正进行检查。测量单元测量单元.0001 .001 .01 .128警告警告 Gage R&R （MSA）研究检验测量系统的精确性 变量型Gage R&R研究不检验测量系统的准确性 在某些应用中,并不存在标

14、准或 “真值” (校正) 这些情况下, 准确性无法进行评估 因此, 评估与改进精确性是计量型MSA的主要内容 属性型 Gage R&R研究检验准确性 再现性比较难区分 重复性和准确性是计数型MSA的主要内容29Gage R&R研究研究 通常2到3名操作员 通常测量10个样本 每个样本由每个操作员测量 2-3次 需要进行均衡 (下一张)30要均衡哪个设计要均衡哪个设计?例例 1零件号零件号操作员操作员 结果结果1Mary14561Mary13902Mary13002Mary12992Mary13211Joe14331 Joe13992Joe12792Joe1300例例 2零件号零

15、件号操作员操作员结果结果1Mary14561Mary13902Mary13002Mary12991Joe14331 Joe13992Joe12792Joe130031测量系统研究的准备测量系统研究的准备检查仪器已维修并已校准至可追溯的标准检查仪器分辨率小于或等于预期工艺过程的变异/规范范围的1/10挑选2-3 操作仪器的评估人 如果工艺需要多个操作员, 随机选择24人 如果工艺仅需要一个操作员或无操作员, 则视为无操作员影响来进行研究 (忽略再现性影响)从工艺过程中选择5-10个样本零件来表征整个操作范围和各离散零件数 样本数 选取足够的样本使得样本数 (S) X 操作员数 (O) 15每个操

16、作员测量每个样本 2-3 次(都使用相同的仪器)32进行测量研究进行测量研究呆在现场进行研究; 注意计划外因素进行研究 指导方针每个操作员对所有的样本进行一次随机随机测量持续进行直到每个操作员对所有的样本完成一次测量这是试验 1确保零件进行标记以便于数据采集但对操作员保持“隐蔽”（无法辨别）重复需要的试验数每个样本应该由每个操作员测量2 - 3次使用表格收集信息分析结果1. 如果还有的话，确定进一步措施33Minitab中的测量系统分析（中的测量系统分析（MSA）实例实例 选取10个零件表征工艺过程中变异的预期范围 3个操作员随机测量10个零件，每个零件3次 打开 Gage3.mtw 选择 S

17、tatQuality ToolsGage R&R Study (Crossed)34Minitab中的中的Gage R&R 在Part numbers（零件号）零件号）中输入Part（零件）零件） : Operators（操作员）（操作员）中输入Operator（操作员）操作员）: Measurement data（测测量数据）量数据）中输入Response（响应）响应） : ANOVA（方差分析）和X-bar & R分析主要的不同之处在于ANOVA 将通过零件间的交互作用对操作员进行评估 ANOVA 方法更保守35Minitab中的中的Gage R&R : 选

18、项选项 5.15 是study variation（研究变异）的默认值 z 值范围计算99% 潜在的研究变异 基于变异计算标准的偏移可以在所选零件的研究中看到 规格界限是10.75 (USL) 和 8.75 (LSL) 点击 Options 在process tolerance（过程公差）对话框中输入2.0 (10.75 8.75 = 2.0) 在historical sigma（历史西格玛值）对话框中输入0.195 双击 OK36解释解释:可接受性可接受性如果工艺过程公差和历史西格玛值没有用在Minitab中, 一个关键的设想是:选取的用于研究的样本零件可以真实地展现实际工艺过程变异。这样的

19、话，测量系统的可接受性仅基于对研究中零件变异的比较。如果注意选取研究样本零件，这将是一个有效的假设。AIAG 规定 “评估测量系统是否可以分析工艺过程的一个标准要素是零件公差或测量系统变异所耗费的操作过程变异” 。记住指导方针是: 10 % 以下误差 可接受的 从10%到30% 由于使用风险、测量仪器的成本、修理成本等考虑也尚能接受 超过30 % 认为不可接受 应该努力全面改进测量系统37Minitab Sixpack38Gage R&R 间的联系间的联系 当操作员的结果可重复以及操作员间的结果可再现时，可以认为测量过程一致。 当操作员测量的变化相对于工艺过程的变化或公差范围较小时，标

20、准度量可以有效检地测到零件之间的变异。 测量所耗工艺过程变异的百分比 (% R&R)决定了测量过程的一致性并能检测出零件之间的变异。 异异 变变 的的 组组 成成百分比 重复性 再现性 零件间影响方差分析工艺过程公差39Minitab Sixpack注意看带条纹的柱条 它们表示总体变异对于数据影响的%。Gage R&R是测量系统的总体变异，分为重复性和再现性。零件之间变异的柱条表示工艺过程变异的估计。还记得我们要进行测量的原因吗？工艺过程变异的估计直到输入Historical Sigma 在检验员之间或检验员与检验员之间标准度量内或一个检验员总体Gage R&R 异异

21、变变 的的 组组 成成影响方差分析工艺过程公差百分比 重复性 再现性 零件间40重复性重复性表明在极差图中实际所有极差点在控制极限以下。任何超出极限的点都需要进行研究。重复性重复性: 图表视图图表视图 重复性由特别的极差图进行检测，表中画出了每个操作员测量每个零件的差异。如果被测零件的最大值和最小值间的差异未超过UCL, 则视度量标准和操作员为可重复的。样本范围 操作员的极差图41再现性再现性: 图表视图图表视图 在Minitab一段（在随后的幻灯片中讨论）中的表格分析是分析确定再现性的最好方式。图表中可以看出各个操作员测量相同样本的操作员模式是否有明显不同。测量变异总工艺过程变异分辨率样本均

22、值 操作员的操作员的Xbar图图 42MSA分析分析: 有效系统有效系统期望得到的图点均超出UCL和LCL的限制，因为该限制是由标准度量的变异所确定的。这些图点应该显示出标准度量变异应该远小于零件间的变异。如果所选样本不能代表工艺过程的总体变异，则标准度量 (重复性)变异可能大于局部变异并且使确切的范畴计算成为无效。如果操作员模式没有可比性，则操作员和零件间存在明显的关联 (这将在另一张幻灯片中讨论) 操作员的操作员的Xbar图图 样本均值43X Bar图图(期望值期望值)UCLLCL测量测量误差误差产品变异产品变异X Bar图图 (不可接受值不可接受值)0.00000UCLLCL测量测量误差

23、误差产品变异产品变异0.000010.000020.000030.000040.000050.000060.000070.000080.000090.000100.00011MSA分析分析: 测量误差测量误差 44Minitab Sixpack 极差图是否在控制范围之内? X-bar 图和极差图上的限制从何而来? 我们要不要控制极差图和X-bar图?在我们的测量系统中控制范围代表什么? 操作员的操作员的Xbar图图 操作员的极差图操作员的极差图样本范围样本范围45Minitab Sixpack本图显示所有操作员共同绘制10个零件的数据，显示了原始数据并强调突出了测量的平均值。与上图相似，但零件

24、是按操作员而不是按数据进行排列，此图可以帮助识别操作员的测量结果。此图显示每个操作员对所有10个零件的数据。这是显示零件与操作员之间关系的最好方式。 通过零件通过零件通过操作员通过操作员零件操作员零件平均操作员 操作员操作员*零件零件 关系关系46通过零件通过零件: 变异分析变异分析 图中显示所有操作员共同绘制10个零件的数据。此图应该显示工艺过程中最小尺寸到最大尺寸的同一个零件的图点。如果是工艺过程中生产的零件，则它们有的同时在公差范围内和有的则公差范围外。如果一个零件显示出较大的分散性，则它不适宜作为测试品，因为在该零件可能体现不出其特性。超界零件超界零件零件零件47通过操作员通过操作员:

25、 变化分析变化分析 此图显示了操作员绘制的10个零件数据。红线连接了操作员所绘制全部10个零件的平均值，红线应该是水平状态的。任何明显的倾斜表示操作员与其他操作员相比，在测量零件时有或大或小的偏移。 超界操作员超界操作员操作员48操作员与零件的关系操作员与零件的关系 操作员影响: 如果平均值连线出现明显的分离，则在进行测量的操作员和被测量的零件之间存在一定关系。这不是好现象，需要进行研究。零件 均值 操作员与零件操作员与零件 的关系的关系操作员49Minitab Sixpack 图形输出的问题 变异的组成变异的组成超界零件超界零件超界操作员超界操作员操作员的极差图操作员的极差图 操作员操作员*

26、零件零件 关系关系操作员零件均值操作员零件百分比样本范围样本均值%影响%方差分析%工艺过程%公差 操作员的操作员的Xbar图图50Gage R&R: 数字输出数字输出 以下表中是用Mintab算出变异研究的百分比, 它是每个变源占计算可能的总变异比例. 5.15 * SD表示总变化统计值 99%是如何计算的，而且除非输入了Historical Sigma 值，否则一律假设其等于真实工艺变化的99%。为了进行工艺过程改进，这些值应当小于 30%51Gage R&R: 数字输出数字输出 %用于根据已知的%进行的测量分析，来对测量系统有效性进行分级。如果工艺过程进行顺利，则%公差很重

27、要。%总数按照数学累加也许会超过100%。 区分指数值表示, 在研究变异中, 测量系统能可靠地识别不重叠测量组的数目。我们希望这个数目是5或者更高。4是临界值。小于4意味着测量系统只能使用计数型数据。52让我们再做一次让我们再做一次 选取3个零件表示预期工艺过程变异的范围。 3个操作员以随机顺序测量3个零件各3次。 打开练习 Gage2.mtw 无可用的工艺过程历史并且未制定公差。 此数据组用于举例说明Gage R&R和标准度量运行图。53Misc:Tolerance:Reported by:Date of study:Gage name:0550450350250321Xbar Ch

28、art by OperatorSample MeanMean=406.2UCL=555.8LCL=256.504003002001000321R Chart by OperatorSample RangeR=146.3UCL=376.5LCL=0321490440390340PartOperatorOperator*Part InteractionAverage1 2 3 321600500400300200OperatorBy Operator321600500400300200PartBy Part%Contribution %Study Var Part-to-PartReprodRep

29、eatGage R&R100500Components of VariationPercentGage R&R (ANOVA) for Response测量系统如何表示测量系统如何表示?变异的组成通过零件通过操作员操作员的极差图均值操作员零件百分比样本范围样本均值均值406.2%影响%方差分析操作员*零件 关系操作员零件来源总体Gage R&R重复性再现性销售再现性零件之间总体变异 操作员的Xbar图54执行测量研究执行测量研究 如何对以下一些工艺过程建立测量研究？ 报价 雇员绩效检查 评估关于工伤的严重性 雇佣程序 举例: 报价程序 过程的简要描述:客户为了修理设备给

30、出工单。一个分析员查看工单并为完成工单进行估价，然后对客户进行报价。 在该情况下相关的测量误差是什么？55执行执行MSA 比尔相信报价过程中的变异是客户满意度的重要影响因素 比尔收到客户反馈，其价格变化源于恶性竞争 用一周的时间为客户任务报价，在一周后递交近乎相同的作业并看到35%的价格变化是不正常的。 帮助比尔决定如何估计报价过程中的误差量，尤其是与重复性和再现性相关的 比尔决定设置10份假客户定价需求并让3名不同的内部店员在随后的2周内各报价3次。 由于公司提供产品的多样性，比尔选择销售经理计算的定价需求$24,000 部门终于拥有足够的销售量，比尔对于 他们没有认可报价感到轻松，但他修改

31、 了一些不重要的客户信息，这只是为了 进行确认。56进行测量系统分析（进行测量系统分析（MSA）图表和数字输出图表和数字输出变异的组成超界零件超界操作员操作员的极差图均值操作员百分比样本范围样本均值%影响%方差分析操作员与零件 关系零件来源 操作员的Xbar图总体Gage R&R重复性再现性销售再现性销售再现性*报价零件之间总体变异57参考资料参考资料 Automotive Industry Action Group, Measurement Systems Analysis, 2nd Revision, 2nd Printing,1995, AIAG, Southfield, MI. (810) 358-3570 Minitab, StatsGuideThis Training Manual and all materials, procedures and systems herein contained or depicted (the Manual) are the sole and exclusive p