生产质量管理先峰顾问MSA(53页)ppt课件

1、丈量系统分析(第三版Measurement System Analysis.個案分析天平之內校方法运用儀器: 經檢定合格之砝碼.檢定環境: 普通室內環境,平臺校正方法及步驟: 1. 檢查天平標尺及旅鈕能否正常. 2. 將天平放在平臺上及調校至零位(中心刻度). 3. 將標準砝碼50g,100g,200g,300g,400g,500g,1000g分別放置于天平的托盤內,每一砝碼公別放5個位置,取其中最小值為實測值. 4. 在“量測設備校驗/確認報告內示值欄填寫標準砝碼值,天平讀值記入實測欄,即得 誤差= 5. 普通檢查合格且誤差不超過誤差標準為合格,否則不合格. 6. 校正合格后填上合格標簽并貼

2、在天平上. 示值-實測值實測值*100%.游標卡尺校正方法一.运用工具: 經認可機構 鑒定合格后,作為標準參照物的標準塊規.二.校正環境: 正常室溫及玻璃臺面.三. 校正方法及步驟: 1.檢查卡尺外觀:尺身應無碰傷或其它缺陷,刻度數字應明晰. 2.卡尺校正:分別用塊規10mm,41.2mm,51.2mm,81.5mm,121.5mm和191.8mm,校正刀口內 的 尺,刀口外量 的尺 ,校正時,每一受檢點應在量里端和外端兩位置校正,塊規任务面長邊與卡尺測量面邊應垂直,校正應在螺釘緊固和松開兩種狀態下進行,無論尺框緊固與否,塊規應能下沉正常移動,各點示值誤差為卡尺讀數與塊規之差. 3.深度尺的尺

3、校正:用兩個尺 為20的塊規置于玻璃臺面上,使尺身端與塊規接觸伸出深度尺至平板面,然后在尺身上讀數,示值誤差不應超過卡尺之分度值. 4.記錄23中測得讀數,均應記入“量測設備校驗/確認報告中,其中塊規填入“真值欄,卡尺讀數填入“實測值欄.5.結果處理:外觀合格及示值誤差不超過吳差標準為合格,否則不合格.丈量数据的作用制程控制/调整-根据 丈量数据 与过程控制限 相比较,决议能否进展制程调整。2 确定各 变量间关系 -对影响过程各缘由的系统认识。最终更好的了解过程。 .为什么进展丈量系统分析？ 运用“以数据为根底的方法的益处，很大程度上决议于所用丈量数据的质量。 假设丈量数据质量低，那么这种方法

4、的益处能够低；假设丈量数据质量高，那么这种方法的益处也能够高。 为了确保运用丈量数据的收益大于本钱，必需把留意力集中于丈量数据的质量上。 .丈量数据的质量 与稳定条件下,运转的某一丈量系统得到的多次丈量结果的统计特性有关。 高质量丈量值接近 低质量丈量值远离基准值 表征数据质量最通用的统计特性是偏倚和方差。偏倚指的是数据相对规范值的位置；而方差指数据的分布。 低质量数据表现为变差太大。大多由于丈量系统和环境间的交互作用呵斥，那么数据的质量会很低。管理丈量系统就是控制变差，即控制丈量环境。 .目的 引见各方法评定丈量系统质量。本指南可以通用于任何丈量系统，但其主要用于工业界的丈量系统。.术语量具

5、: 任何用来获得丈量结果的安装； 包括用来丈量合格/不合格的安装丈量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、 量具、设备、软件已及操作人员的集 合；用来获得丈量结果的整个过程。盲测：操作者事先不知道正在对该丈量系统进展 评定的条件下获得的丈量结果。.公差：零件特性的变差受控：变差表现稳定且可预测不受控：一切特殊缘由的变差都不能消除有点子 超出控制限，或呈非随机分布外形分辨率：丈量设备所能指示的最小刻度分辨才干：丈量设备检测被测参数的变差的才干.影响丈量结果的要素工件操作员方法弹性变形清洁培训技巧阅历任务态度样品了解力测试作业指引公差设计维护敏感丈量结果变差仪器温度振动环境人机工程照明131.量测

6、系统分析应留意之事项1、设定量具精度2、量具间进展比对3、修缮前/后之比较4、长期量测才干评价5、量具之管理.量测系统之统计特征1、量测系统之变异应源于普通而非特殊缘由。2、量测系统之变异须小于制程之变异。3、量测系统之变异须小于规格界限。4、量测系统之最小刻度须小于制程变异或 规格界限之较小者非常之一。.如何进展量测系统分析1、建立SOP，例如：理化分析指点书等。2、建立程序书，控制量测系统在最正确形状。3、有合格分析员分析量具，及必要环境。4、根据相关SOP执行分析。5、聚集足够数据，再依分析表单执行分析。6、断定此系统处于可、勉强或不能接受。.量测系统之变异1、反复性Repeatabil

7、ityEV2、再现性ReproducibilityAV3、偏倚Bias4、稳定性Stability5、线性Linearity6、零件变异Part VariationPV位置宽度或范围.反复性-EVRepeatability 由同一操作者对同一部件用同一丈量仪器的多次丈量的结果的差别,又称为设备变异反复性.再现性-AVReproducibility 由不同操作者对同一部件用同一丈量仪器的丈量的结果平均值间最大差别,又称为操作者变异再现性操作者B操作者C操作者A.量具反复性和再现性Gage R&R(repeatability and reproducibility)适用于一切列入“控制方案的丈量系

8、统反复性再现性操作者B操作者C操作者A.偏倚Bias观测的平均值偏倚基准值132.稳定性Stability时间2时间1稳定性133.线性Linearity 基准值偏倚较小基准值偏倚较大观测的平均值观测的平均值范围的较低部分范围的较高部分134.反复性Repeatability)EV 又称为量具变异，用同一量具，同一作业者，多次量测一样零件所得之变异，公式如下： EV= K1 %EV=100EV/TV公式阐明：1、EV/为反复性，TV为全变异。2、 为一切作业者执行多次量测所得之变异平均值。3、K1为反复性之系数，与量测次数有关。4、TV为全变异，)2()2(PVGRRTV+ =.反复性Repe

9、atability) 例1:三位作业者对10个零件分别量测,每个零件量测两次,数值如下表所列.反复性Repeatability)R31R 由上表可先计算Ra，Rb，Rc，再计算其平均值Ra，Rb，Rc如上表所示。 =1/3(Ra+Rb+Rc= (0.05+0.05+0.03)=0.04EV= K1=0.04 0.8862=0.035%EV=100EV/TV=100 0.035 /0.18)=19.4%.再现性Reproducibility)AV 又称为作业者变异，指不同作业者以一样量具量测一样产品时，量测平均值之变异，公式如下：)()2EV2(/nr XDIFFK2 AV- =%AV=100(

10、AV/TV)公式阐明：1、AV为再现性，TV为全变异；2、 XDIFF为不同作业者量测之平均值最大与最小值之差别；3、K2 为再现性系数，与作业人数有关；4、n为零件数；5、r为量测次数。.再现性Reproducibility)作业者b作业者a作业者c再现性.再现性Reproducibility)例2(同例1):亦是三位作业者10个零件分别量测,每个零件量测两次,如下表:.再现性Reproducibility) 由上表可先计算个人每次量测10个零件之平均值,再计算两次总平均值Xa,Xb,Xc如上表所示.XDIFF=Xa-Xb=0.83-0.77=0.06又知K2=0.5231,TV=0.93,

11、EV=0.0354,n=10,r=2(EV2/n*r) (XDIFFK2)2 AV- =(0.060.5231) 2(0.0352/10 2)=0.03%AV=100(AV/TV) =100(0.03/0.18) =16.6%GRR= AV2 + EV2 =25.6%.零件变异(Part Variation)零件变异:个别零件量测平均值之变异.PV=RPK3RP为零件之最大差别, K3为系数,与零件数有关(例5)同例1我们可计算每个零件之平均值XP,再取XP之全距RP,即得RP =0.56,又查表得K3=0. 3146 PV=RPK3 =0.560.3146 =0.176.量具反复性与再现性之

12、资料聚集将作业者分为A、B、C三人,零件10个,但作业者无法看到零件号.预备所需之量丈量具.使作业者A依随顺序量测10个零件并由另一观者在第1行填入量测数据,请作业者B、C量测一样的10个零件,但不使他们看到他人的量测值,将量测分别记入第6行及第11行.(表1)4. 反复这个循环但以不同的随机顺序进展量测,将数据填入第2、7及12行之适当列中.例如第一个被量测为7号零件,那么在第7例中记录量测值,如须第三次量测,那么反复此循环并将结果记入第3、8及13中(表1).量具反复性与再现性之计算将第1、2及3行的最大数值减最小数值，将结果记录在第5行，第6、7、8行及第11、12、13行的作法一样，而

13、将其结果分别记录入第10行及第15行表1。2. 第5、10行及15行之记录应为正值表13. 将第5行加总并除以量测零件数,那么得第一位作业者的平均全Ra,以一样方法从第10及第15行求得Rb及Rc(表1)4. 将第5、10第15行的均值(Ra 、Rb、 Rc),填入第17行,将其加意后除以作业者人数而得的数值记R(一切全距的平均值)(表一).量具再现性与反复性之计算将R(平均值)填入第19、20并乘以D3及D4求下及上的控制界限,如为二次量测D3=0,D4=3.27,将个别全距的上控制界限(UCLR)的值记入第19行,下控制界限(LCLR)的值填入第20行如量测次数少于7那么为零(表1).将各

14、行加总(第1、2、3、6、7、8、11、12及13行),将各行的总和除以取样零件数,将此值记录在最右边一列标示为“平均值处(表1).7. 将1、2、3行的平均值加总,并除以量测次数,将其值记录在第4行Xa方格处,以一样方式处置6、7、8行及11、12、13行而将其值分别记入第9、14行的Xb及Xc处.8 . 将 第4、9、14行的最大及最小平均值记录在第18行的适当之位置计算其差将此差记录在第18行标行为XDIFF处.(表1).9. 将每个零件的各次量测值加总除以量测值总数(量测次数乘以作业者数),将其结果记入第16行之零件平均值处(表1).将零件平均值的最大减最小的差记入第16行标示RP是零

15、件平均值的全距(表1).将R,XDIFF及Rp的计算值转记在报告表的预留位置(表2)执行报告表(表2)左边标示为“量测单元会析的各项计算.13.执行报告表(表2)右边标示为“%制程变异的各项计算.量具再现性与反复性之计算.范 例 然后再计算各变异工程的量测单元分析及制程变异百分比如表2。 在本例中，%GRR等于25.6%，故此量测系统对制程变异的量测被以为是在接受边缘。.GRR分析本卷须知1、分析之量具 1APQP及PPAP所运用之量具 2客户要求须执行GRR之量具 3受环境影响小的量具如分析天平 可不做MSA2、分析时机： 1操作者变卦时 2量具变动时 3产品变卦时 4量具修缮后 5配合量具

16、校正作业定期分析。.GRR分析本卷须知1、执行分析人员 1资料搜集：须为操作该量具人员 2分析人员：该量具之校正管理人员2、执行前之预备任务： 1决议进展分析之产品及量具 2决议参与分析之量测人数，最少两人 3决议进展分析之产品取样数至少5件， 10件为宜。 4决议量测次数，最少两次。.量具再现性与反复性之比较1、反复性再现性EV AV=设备人员 1量测仪器需加以保养 2产品之变异出现异常 3量具之夹紧或定位(OFFSET)不一致2、再现性反复性AV EV=人员设备 1量具之校正未落实 2作业者对量具运用不熟 3能够需求辅助仪器协助作业者运用量具.量具% GRR之判读1、数值10% 表示该量具

17、系统可接受2、10% 数值 30% 表示该量具系统可接受或不 接受，决议于该量具系统之 重要性，修缮所需之费用等 要素。3、数值30% 表示该量具系统不能接受须 予以改良。4、数值= %GRR=100GRR/TV.ndc=1.41(PV/GRR)5 (第三版新要求.表1 量具反复性及再现性数据搜集表D4=3.27(两次测 D4=2.58三次 D3=0少于七次.表1量具反复性及再现性数据.計數型量具研讨(小樣法) 所謂計數型量具就是把各個零件與某些指定限值相比較，假设滿足限值則接受該零件否則拒收。絕大多數這樣的計數型量具用來接受或拒收一套基準件。不象計量型量具，計數型量具不能指示一個零件多麼好或

18、多麼壞，它只指示該零件被接受還是拒收。 小樣研讨是通過選取20個零件來進行的。然後兩位評價人以一種能防止評價人偏倚的方式(見第45頁)兩次測量一切零件。在選取20個零件中，一些零件會稍許低于或高于規範限值。 假设一切的測量結果(每個零件四次)一致則接受該量具，否則應改進或重新評價該量具。假设不能改進該量具，則不能被接受且應找到一個可接受的替代測量系統。.計數型量具研讨(小樣法) 一個典型的用于計數型量具研讨小樣法的表格見下表A評價人B評價人121234567891011121314151617181920GGNGNGGGNGNGGGGGGGGGGGGGGGGNGGGNGNGGGGGNGGGGG

19、GGGGGGNGGGNGGGGGGGGGGGGGGGGGNGGGNGGGGGGGGGGGGGG结论:不能接受.偏 移(Bias) 偏移双称为准确度(Accuracy),是指量测平均值与真值之差值.而真值可藉由较高等级之量具量测数次之平均值而得,偏移可以下面图形表示:VAVT偏移(准确度)VT：真值VA：量测平均值.偏 移(Bias)例31位作业者量测1个零件10次，量测值如下所示： X1=0.75 X6=0.80 X2=0.75 X7=0.75 X3=0.80 X8=0.75 X4=0.80 X9=0.75 X5=0.65 X10=0.70丈量平均值VA= ,知该零件之真值VT为0.8mm,零

20、件之制程变异为0.70mm.那么Bias=VA-VT=0.75-0.80=0.05%Bias=100( Bias /制程变异 =1000.05/0.70)=7.1%.稳定性(Stability) 稳定性又称为漂移Drift,是指不同时间量测值之变异,此量测之方式可有两种:以一样规范件在不同时间量测同一量具所得之变异;2. 以一样量具在不同时间量测同一零件所得之变异稳定性可下面图形表表:稳定性时间1时间2.线性(Linearity) 线性是指量具在运用范围内偏移(准确度)差别之分布情况. 作业者量测5个不同零件,其真值分别为2.00mm,4.00mm,6.00mm,8.00mm及10.00mm,每个零件量测12次,如下页所示:.线性(Linearity) 根据上表,可计算