测量系统分析(讲师版)ppt课件

1、1MEASUREMENT SYSTEMS ANALYSIS 丈量系统分析第四版2MSA，丈量系统分析培训的目的 1引见MSA参考手册的目的2掌握MSA中的有关概念，如：分辨率、有效分辨率、偏倚、线性、稳定性、反复性、再现性、双性GR&R等。3掌握数据的质量4了解为什么量具的校准或检定不能替代MSA5了解丈量数据的用途6掌握丈量过程，清楚丈量数据是如何影响我们的判别的7掌握丈量数据的统计特性、丈量过程变差的来源8掌握丈量系统分析的时机和步骤3MSA，丈量系统分析培训的目的9掌握丈量系统变差的类型10掌握丈量系统分析的用途11掌握丈量系统分析的谋划12掌握丈量系统的接纳准那么13掌握如何计算和分析

2、丈量系统的偏倚、线性、稳定性、反复性、再现性、双性GR&R14掌握计数型丈量系统的分析方法15经过实践丈量、计算和进展分析将实际和实际结合以上所说的分析和计算是针对可反复丈量的丈量系统。对于不可反复丈量的丈量系统，如破坏性实验，引见一下方法，由于这不是本手册的分析范围。 4ISO/TS 16949与MSAISO/TS16949规范7.6 监视和丈量安装的控制7.6.1 丈量系统分析 为分析每种丈量和实验设备系统结果中呈现的变差，应进展统计研讨。此要求运用于控制方案中提及的丈量系统。所用的分析方法及接受准那么应与顾客关于丈量系统分析的参考手册相一致。假设得到顾客的同意，其他分析方法和接受准那么也

3、可运用。5课程内容1 引言2 术语3 丈量过程4 丈量系统分析根底5 简单丈量系统分析的实际6 复杂丈量系统的分析61 引言按照质量管理的八项原那么，应按“以现实为根底的决策方法进展决策，因此用数听说话就成为必然，所以数据的运用比以前更加频繁。在产品的制造消费过程中，丈量数据主要有三个用途，一、用于判别产品合格与否，二、用于分析消费过程，判别消费过程能否统计稳定，三、用于确定两个或多个变量之间能否有显著关系，如：线性回归分析、方差分析。用丈量数据进展决策的关键就是：这些数据反映的能否是“现实，即数据的质量能否高。 71 引言人们往往习惯于置信丈量数据，以为丈量的结果就是客观现实，其实不然，由于

4、丈量过程好像制造过程一样，也是随机景象，即，有规律的不确定景象。因此，评价丈量数据的质量，即评价随机景象的结果，应以在统计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来确定。 8数据的类型计量型数据 Variable data计数型数据 Attribute data如何评定数据的质量丈量结果与“真值的差越小越好数据质量是用多次丈量的统计结果进展评定1.1 丈量数据的质量91.1 丈量数据的质量计量型数据的质量均值与真值基准值之差方差的大小计数型数据的质量对产品特性产生错误分级的概率101.1 丈量数据的质量一组丈量的变差大多是由于丈量系统和环境之间的交互作用呵斥的，交互作用产生太大

5、变差，那么数据质量低！一个具有大量变差的丈量系统，用来分析制造过程，是不恰当的，为什么？管理一个丈量系统的许多任务是监视和控制变差。绝大部分变差是不希望的，但也有例外。假设数据质量不可接受，那么必需改良丈量系统。111.2 检定或校准能否取代MSA？也许有人以为，量具定期进展检定或校准就够了，不用进展费事的丈量系统分析，此观念谬矣。检定或校准处理的是某量具能否合格的问题，而丈量系统分析处理的是某丈量系统能否用来判别产品合格，或用来判别消费过程能否稳定。两者作用各不一样，谁也取代不了谁。例如，经过丈量系统分析发现，某家企业至少有一半以上的工序是用不了控制图的，这就是明证！ 121.3 MSA手册

6、的目的本手册的目的是为评价丈量系统的质量提供指南，主要关注的是能对零件进展反复读数的丈量系统。但第四版也简单引见了复杂丈量系统的评定。 本手册主要针对的是工业消费中丈量系统的分析，并不针对一切的丈量系统。132 术语2.1 丈量系统Measurement System： 是用来对被测特性定量丈量或定性评价的仪器或量具、规范、操作、方法、夹具、软件、人员、环境和假设的集合；用来获得丈量结果的整个过程。 根据此定义，我们可以把丈量过程看成制造过程，这个过程输出的不是产品而是数据，仅此差别而已，这样我们就可以利用在SPC中学到的研讨制造过程的方法来研讨分析丈量过程。 此术语很重要！142 术语2.2

7、 分辨力Discrimination又称最小可读单位，分辨力是丈量分辨率、刻度限值或丈量安装和规范的最小可探测单位。它是量具设计的一个固有特性，并作为丈量或分级的单位被报告。数据分级数通常称为“分辨力比率，由于它描画了给定的察看过程变差能可靠地划分为多少级。 152 术语2.3 分辨率Resolution 可用作丈量分辨率或有效分辨率。丈量系统探测并照实显示被测特性微小变化的才干。参见分辨力2.4 有效分辨率Effective Resolution思索整个丈量系统变差时的数据分级大小叫有效分辨率。基于丈量系统变差的置信区间长度来确定该等级的大小。经过把该数据大小划分为预期的过程分布范围能确定数

8、据分级数ndc。对于有效分辨率，该ndc的规范在97%置信程度估计值为1.41PV/GRR。 16过程分布的数据分级对控制与分析活动的影响 1个数据分组5个或更多个数据分组2-4个数据分组只需以下才可用于控制与规范相比过程变差较小预期过程变差上的损失函数很平缓过程变差为主要缘由导致均值偏移根据过程分布可用于半计量控制可产生不敏感的控制图可用于计量控制图普通来讲对过程参数及指数估计不可接受只提供粗略的估计对过程参数及指数估计不可接受只能阐明过程能否正在消费合格零件建议运用控制分析172 术语2.5 基准值Reference Value被成认的一个被测体的数值，作为一致赞同的用于进展比较的基准或规

9、范样本： 一个基于科学原理的实际值或确定值； 一个基于某国家或国际组织的指定值； 一个基于某科学或工程组织主持的协作实验任务产生的一致赞同值； 对于详细用途，采用接受的参考方法获得的一个赞同值。 该值包含特定数量的定义，并为其它知目的自然被接受，有时是按惯例被接受。 182 术语2.6 真值True value物品的实践值，是未知的和不可知的。 2.7 偏倚偏移，Bias丈量的观测平均值在可反复条件下的一组实验和基准值之间的差值。传统上称为准确度。偏倚是在丈量系统操作范围内对一个点的评价和表达。 基准值偏倚观测平均值192 术语2.8 稳定性Stability是偏倚随时间变化的统计受控，又称，

10、漂移。时间基准值202.8 稳定性 Stability丈量系统两种稳定性普通概念：给定零件或规范零件随着时间的变化系统偏倚的总变差，是定量概念。统计稳定性概念：丈量系统只存在普通缘由的变差，而没有特殊缘由的变差，是定性概念。在丈量系统稳定形状时，评价该系统的反复性、再现性才更有意义212 术语2.9 线性Linearity丈量系统预期操作范围内偏倚误差值的差别。换句话说，线性表示操作范围内多个和独立的偏倚误差值的相关性。 基准值偏倚较大观测平均值基准值偏倚较小观测平均值范围较低的部分范围较高的部分222 术语2.10 反复性Repeatability在确定的丈量条件下，来源于延续实验的普通缘由

11、随机变差。通常指设备变差EV，虽然这是一个误导。当丈量条件固定和已定义时，即确定零件、仪器规范、方法、操作者、环境和假设条件时，适宜反复性的最正确术语为系统内变差。除了设备内变差，反复性也包括在特定丈量误差模型下条件下的一切内部变差。 反复性232 术语2.11 再现性Reproducibility丈量过程中由于正常条件改动所产生的丈量均值的变差。普通来说，它被定义为在一个稳定环境下，运用一样的丈量仪器和方法，一样零件被测体不同评价人操作者之间丈量值均值的变差。这种情况对受操作者技艺影响的手动仪器经常是正确的，然而，对于操作者不是主要变差源的丈量过程如自动系统那么是不正确的。由于这个缘由，再现

12、性指的是丈量系统之间和丈量条件之间的均值变差。 操作者A再现性操作者C操作者B242 术语2.12 GRR或量具RRGage Repeatability & Reproducibility 一个丈量系统的反复性和再现性的合成变差的估计。GRR变差等于系统内和系统间变差之和。 253 丈量过程为了有效地控制任何过程变差，需求了解： 过程应该做什么？什么能导致错误？过程在做什么 ？规范和工程要求规定过程应该做什么。PFMEA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出纠正措施。PEMEA的结果转移至控制方案。 经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

13、。经过检验确定产品能否合格、消费过程能否稳定，这种检验行为本身就是过程。 263 丈量过程丈量：赋值给详细事务以表示它们之间关于特定特性的关系。赋值过程定义为丈量过程，而赋予的值定义为丈量值。丈量结果由一个数字和一个规范的丈量单位构成。丈量结果是丈量过程的输出。应将丈量看成一个制造过程，它产生数据作为输出。人、设备、资料方法、环境丈量过程数据输 入输 出27带反响的过程控制系统模型 我们的任务方法/各种资源的交融产品或效力确定改良的能够运用统计学方法准确的丈量人方法资料设备环境输入输出过程/系统28 质量循环中的丈量系统 管理职责资源管理产品实现丈量分析改良293.1 丈量过程变差及其对决策的

14、影响3.1.1 丈量系统的统计特性 理想的丈量系统在每次运用时，应只产生“正确的丈量结果，每次丈量结果总应该与一个规范相一致。一个能产生理想丈量结果的丈量系统，应具有零方差、零偏倚和对所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。遗憾的是，具有这样理想统计特性的丈量系统几乎不存在，因此过程管理者必需采器具有不太理想统计特性的丈量系统。一个丈量系统的质量经常用其多次丈量数据的统计特性来确定。 303.1.1 丈量系统的统计特性 对于一个产品或消费过程来说，丈量系统并非分辨率越高越好，由于分辨率越高，对环境的要求越苛刻。再如，假设外表粗糙度达不到要求，高分辨率也没有意义。期望的统计特性应包括： 313

15、.1.1 丈量系统的统计特性丈量系统应具备的特性处于统计控制形状;对于过程控制：丈量系统的变异性Variability比过程变异性小很多，根据总过程变差评价丈量系统。对于产品控制：丈量系统的变异性应比公差小得多。根据公差来评价丈量系统。足够的分辨率，丈量增量Increments通常按1:10阅历法那么确定;当被测工程变化时，丈量系统统计特性的最大变差小于过程变差和规范宽度较小者。32举例阐明一个丈量系统，分析影响其数据变差的要素 丈量数据的变差333.1.2 丈量过程的变差源 丈量过程的变差源主要有六个方面，即S：规范，W：工件，I：仪器，P：人/程序，E：环境。这可以以为是全部丈量系统的误差

16、模型。 343.1.3 量具的控制/规范的传送 国际规范国际实验室国家规范国家实验室地方规范国家认可的校准机构公司规范企业的校准实验室丈量结果消费现场检测设备制造厂353.1.4 丈量过程变差对决策的影响 即使是用同一个量具多次丈量同一个零件的同一特性，其结果也会不同，这阐明丈量系统存在变差。消费过程中的丈量结果通常有两个用途：1、产品控制：判别产品合格与否，2、过程控制：判别消费过程能否稳定、假设稳定其过程才干/过程才干指数是多少？能否可接受？下面分别看一下丈量变差对决策的影响。 363.1.4 丈量过程变差对决策的影响 对产品控制决策的影响 在产品控制中，假设丈量系统不能满足要求，其影响是

17、导致做出错误的判别，即：将合格品判为不合格品一类错误，见图1，或者将不合格品拼判为合格品二类错误，见图2 37 对产品控制决策的影响丈量过程的分布产品公差上限图 1图 238 对产品控制决策的影响将丈量判别划分为三个区间，如图3。按图中所示，I区：坏零件总是判为坏的，II区：能够做出潜在错误的判别，III区：好零件总是判为好的。 II II III I I 公差下限公差上限目的值39 对产品控制决策的影响为了最大限制地做出正确的判别，可以有两个选择：一是改良消费过程：减少消费过程的变差，没有零件落在II区。二是改良丈量系统：减少丈量系统变差从而减小II区，因此消费的一切零件将在III区，这样就

18、可使做出错误决议的风险降至最低。 40 对过程控制决策的影响 对于过程控制，希望能知道：过程能否受控、过程均值能否对准目的值、过程才干能否可接受。假设丈量系统变差过大，会导致做出错误决策：一是将普通缘由偶因判为特殊缘由异因，二是将特殊缘由异因判为普通缘由偶因，三是过低估算过程才干指数。前两者在SPC中已有表达，下面看一下第三种情况： 41 对过程控制决策的影响2obs = 观测过程方差，2actual = 实践消费过程方差，2msa = 丈量系统方差而计算CPk用的是obs，因此会过低估算过程才干指数。 42 对过程控制决策的影响图4阐明了丈量系统变差将使CP的观测值降低多少。 观测的CP值实

19、践的CP值丈量系统变差占观测变差的百分比43 对过程控制决策的影响例如：在采购消费设备时运用的高等级丈量系统的GRR为10且实践过程Cp为2.0的情况下，在采购时观测过程Cp将为1.96。这一过程是在消费中用消费量具研讨时，假设消费量具的GRR为30且实践过程Cp仍是2.0，那么观测的过程Cp为1.71。 444 丈量系统分析的根底 4.1 进展丈量系统分析时应具备的条件 丈量系统必需有足够的分辨率可接受的分辨率应小于公差或制造过程变差6的非常之一终究按那个来确定分辨率，根据数据是用来进展产品控制还是进展过程控制，否那么会做出很多错误的判别。图5显示的是用两个不同分辨率的丈量系统丈量同一过程的

20、控制图。 左面的控制图没有超限的点，而右图严重失控，这是由于对数据4舍5入而对数据进展错误分级的结果。 45 丈量系统必需有足够的分辨率46 丈量系统必需有足够的分辨率假设不能丈量出过程的变差，这样的分辨率用于过程分析是不可接受的，假设不能丈量出特殊缘由导致的变差，这个丈量系统用于过程控制也是不可接受的。如图5中，右图显示，很多子组的极差为零，使得平均极差很小，算出的过程变差过窄，导致过程才干指数看起来很大。如某企业的过程才干指数竟然为12。 474.1 进展丈量系统分析时应具备的条件 丈量过程必需统计稳定好像计算制造过程的过程才干之前必需判稳一样，计算丈量系统变差也要求统计稳定，判稳可用控制

21、图法。 484.2 丈量系统变差的类型 丈量数据的质量用偏倚位置变差和方差宽度变差来评价，但思索变差的来源和特点，又可细分为位置变差：偏倚、稳定性和线性，宽度变差：反复性和再现性。 494.3 丈量系统分析的时机 丈量系统分析分为两步，第一步判别丈量系统能否在丈量正确的变量，假设适用，还要验证夹紧和锁紧。由于假设丈量的是错误的变量，那么无论丈量系统多么准确或多么精细，仅是耗费资源而不能提供收益。第二步确定丈量系统需求具有何种统计特性才是可接受的，为此，要了解丈量数据做何用途。第二步又分为两个阶段。 504.3 丈量系统分析的时机第一阶段实践运用前确定丈量系统能否具有所需求的统计特性确认环境要素

22、能否对丈量系统有显著影响第二阶段运用过程中确定能否继续地具备恰当的统计特性作为正常校准程序、维护程序和计量程序的一部分日程任务514.3 丈量系统分析的时机 两个阶段的间隔要视量具固有特性及运用的频繁程度而定。丈量时，应采用盲测，以排除人为的干扰。52盲测法在实践丈量环境下，在操作者事先不知正在对该丈量系统评价的条件下，获得丈量结果经过适当的管理,盲测的实验结果通常不受霍桑效应(Hawthorne effect)所干扰534.4 丈量系统分析的用途 提供接纳新丈量设备的准那么。提供一种丈量安装与另外一种丈量安装的比较。 评价疑心有缺陷的量具的根底。 丈量设备维修前与维修后的比较。 计算过程变差

23、的一个必要部分，以及一个消费过程的可接受性的程度。绘制量具性能曲线GPC的必要信息，GPC表示接受某一真值零件的概率。 544.5 丈量系统分析的预备 好像任何研讨或分析一样，实施丈量系统分析之前应先进展充分的谋划和预备。实施分析之前的主要预备如下：先谋划将要运用的方法。例如，有些丈量系统的再现性影响可以忽略，例如按按钮，打印出一个数字。评价人的数量，样品数量及反复读数次数应预先确定。在此选择中应思索的要素如下： 尺寸的关键性 关键尺寸需求更多的零件和/ 或实验，以便结论的置信度更高； 零件构造 大或重的零件可规定较少样品和较多实验丈量。 554.5 丈量系统分析的预备 由于其目的是评价整个丈

24、量系统，评价人的选择应从日常操作该仪器的人中挑选；样品的选择对正确的分析至关重要，它完全取决于MSA研讨的设计、丈量系统的目的以及能否获得代表消费过程的样品。 对于产品控制情况，丈量结果用于确定，“相对特性规范合格与否，选择的样本或规范不需求覆盖整个过程范围。丈量系统的评定是基于特性的公差如相对公差的%GRR。 564.5 丈量系统分析的预备对于过程控制情况，丈量结果用于确定，“过程稳定性，方向和实践过程变差的符合性如SPC、过程监视、才干及过程改良，样本应覆盖消费过程范围可以经过每一天取一个样品，继续假设干天的方式进展选取。在评定用于过程控制的丈量系统的充分性时如相对总过程变差的%GRR，建

25、议对总过程变差进展独立的估计利用SPC进展过程才干研讨。总变差还可用类似过程估计。 574.5 丈量系统分析的预备给样品标号，丈量人不应看到此编号，而记录人知道。在丈量时，应每测一次换一个零件。 给样品标上丈量位置，多次丈量同一位置其结果不一样才可以为是丈量系统的变差。否那么，会带入零件内变差如锥度、圆度的影响，计算时应消除。 量具的分辨率应是产品公差/过程变差的非常之一，假设能够，读数时可读到分度的一半。 584.6 接纳准那么 位置误差 位置误差通常是经过分析偏倚和线性来确定。普通地，一个丈量系统的偏倚或线性的误差假设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

26、接受的。在这种情况下，应对丈量系统重新进展校准或偏向校正以尽能够地减少该误差。 594.6 接纳准那么宽度误差 丈量系统变异性能否令人称心的准那么取决于被丈量系统变差所掩盖掉的消费制造过程变异性的百分比或零件公差的百分比。对特定的丈量系统最终的接受准那么取决于丈量系统的环境和目的，而且应该获得顾客的赞同。对于以分析过程为目的的丈量系统，通常丈量系统的可接受性的阅历准那么如下： 604.6 接纳准那么宽度误差%GRR低于10% 的误差 通常以为丈量系统是可接受的。 %GRR 是10%到30%之间的误差 基于运用的重要性、丈量安装的本钱、维修的本钱等方面的思索，能够是可接受的。 %GRR超越30%

27、 以为是不可接受的 ，应该作出各种努力来改良丈量系统。 此外，过程能被丈量系统区分开的分级数ndc应该大于或等于5。 615 简单丈量系统分析的实际评价丈量系统需求确定的三个根本问题:能否有足够的分辨力？能否统计稳定？统计特性在整个预期范围内能否一致,且用于过程控制和分析能否可接受？625 简单丈量系统分析的实际 5.1 计量型丈量系统的分析 5.1.1偏倚的分析 分析程序 获取一个样本并确定相对于可溯源规范的基准值。假设得不到，选择一个落在消费丈量的中程数的消费零件，指定其为偏倚分析的规范样本。在工具室丈量这个零件n10次，并计算这n个读数的均值。把均值作为“基准值。 63 =5.1.1偏倚

28、的分析让一个评价人，以通常的方法丈量样本10次以上 相对于基准值将数据画出直方图。评审直方图，用专业知识确定能否存在特殊缘由或出现异常。假设没有，继续分析，对于n30时的解释或分析，该当特别谨慎。 计算n个读数的均值。645.1.1偏倚的分析计算反复性规范差(如能够，运用独立的反复性研讨的结果) 反复性=r= 假设GRR研讨结果可获得，那么反复性规范差的计算应是基于这个研讨的结果。经过计算EV%,确定反复性能否可接受%EV=100EV/TV=100反复性/TV这里的总变差TV是基于期望的过程变差首选或者用产品的公差除以6。假设%EV过大，那么这个丈量系统的变差是不可接受的。在偏倚研讨中假设反复

29、性是可接受的，所以继续运用一个具有过大的%EV的丈量系统会导致误导和混淆的结果。655.1.1偏倚的分析确定偏倚的t统计量 偏倚 = 观测丈量平均值 基准值假设0落在围绕偏倚值1-置信区间以内，偏倚在程度是可接受的。偏倚- b(tv,1-/2)0偏倚+ b(tv,1-/2)这里：v=n-1。tv,1-/2运用t规范表获得6615实验序号观测值基准值=6.00偏倚15.8-0.225.7-0.335.9-0.145.9-0.156.00.066.10.176.00.086.10.196.40.4106.30.3116.00.0126.10.1136.20.2145.6-0.46.00.0675.

30、1.1偏倚的分析用电子表格和统计软件，可获得直方图和数据分析见以下图和下表。 频次丈量值685.1.1偏倚的分析计算结果：偏倚=6.0067-6.0=0.0067r =0.2120过程变差的规范差=2.5知%EV=0.2120/2.5=8.5%，反复性可接受。b =0.2120/15=0.0547tv,1-/2=2.14479695.1.1偏倚的分析n均值规范差r观测均值的规范差 b丈量值156.00670.21200.0547基准值 = 6.00, =0.05t统计量df显著t值2尾偏倚95%偏倚置信区间低值高值丈量值0.12142.144790.0067-0.11070.1241705.1

31、.1偏倚的分析由于0落在偏倚置信区间-0.1107, 0.1241内，我们可以以为丈量偏倚是可以接受的，同时假定实践运用不会导致附加变差源。 71偏倚过大能够的缘由l仪器需求校准l仪器、设备或夹紧安装的磨损l磨损或损坏的基准，基准出现误差l校准不当或调整基准的运用不当l仪器质量差设计或一致性不好l线性误差l运用错误的量具l不同的丈量方法设置、安装、夹紧、技术72偏倚过大能够的缘由l丈量错误的特性l量具或零件变形l 环境温度、湿度、振动、清洁的影响l违背假定，在运用常量上出错 l 运用零件尺寸、位置、操作者技艺、疲劳，察看错误易读性、视差 735.1.2 稳定性的分析 分析程序 获得一个样本并确

32、定相对于可溯源规范的基准值。假设该样品不可获得，选择一个落在产品丈量中程数的消费零件在以后继续的丈量中，该产品特性值不应变化，指定其为稳定性分析的规范样本。假设仅研讨丈量系统稳定性，可不用确定基准值。 745.1.2 稳定性的分析利用控制图评价丈量系统的稳定性1获取一样本并确定其相对可追溯规范的基准值；2定期天、周丈量基准样品35次；3在X&R或X&S控制图中标绘数据；4确定控制限并按规范曲线图判别失控或不稳定形状；假设丈量过程是稳定的，数据可以用于确定丈量系统的偏倚。同样，丈量的规范差可以用作丈量系统反复性的近似值。 755.1.2 稳定性评价例如为了确定一个新的丈量安装稳定性能否可以接受，

33、工艺小组在消费工艺中程数附近选择了一个零件。这个零件被送到丈量实验室，确定基准值为6.01.。小组每周丈量这个零件5回每回3到5次，共丈量4周20个子组。搜集一切数据以后，X&R图就可以做出来了见图7。 765.1.2 稳定性评价例如控制图分析显示，丈量过程是稳定的，由于没有出现明显可见的特殊缘由影响。 由于稳定性是偏倚随时间的变化，所以经过稳定性研讨可以确定一个适宜的检定或校准周期。假设经稳定性分析检定或校准周期确定得适宜，以后可以不再分析。 77稳定性不佳能够的缘由 l仪器需求校准，需求减少校准时间间隔 l仪器、设备或夹紧安装的磨损 l正常老化或退化 l 缺乏维护通风、动力、液压、过滤器、

34、腐蚀、锈蚀、清洁 l磨损或损坏的基准，基准出现误差 l校准不当或调整基准的运用不当 l仪器质量差设计或一致性不好 78稳定性不佳能够的缘由l仪器设计或方法缺乏稳健性l不同的丈量方法设置、安装、夹紧、技术l量具或零件变形l环境变化温度、湿度、振动、清洁度l违背假定，在运用常量上出错l运用零件尺寸、位置、操作者技艺、疲劳，察看错误易读性、视差795.1.3 线性的分析 线性:量具预期任务范围内偏倚值的差别。丈量仪器的线性是指该安装整个任务范围内的准确度基准值偏倚较大观测平均值基准值偏倚较小观测平均值范围较低的部分范围较高的部分805.1.3 线性的分析分析程序 选择g5 个零件，由于过程变差，这些

35、零件丈量值覆盖量具的操作范围。用全尺寸检验设备丈量每个零件以确定其基准值并确认包括了量具的操作范围。通常用这个仪器的操作者中的一人丈量每个零件m10次。随机地选择零件以使评价人对丈量偏倚的“记忆最小化。计算每次丈量的零件偏倚及零件偏倚均值。 815.1.3 线性的分析825.1.3 线性的分析在线性图上画出每个偏倚和对应基准值的偏倚基准值图见图15.2-8。用下面等式计算和画出最正确拟合线与置信带。 对于最正确拟合直线，用公式： 835.1.3 线性的分析其中：斜率截距845.1.3 线性的分析对于给定的x0，程度置信带是：其中： g=零件数，m=反复丈量次数，x=基准值，y=偏倚 855.1

36、.3 线性的分析画出“偏倚=0线，评审该图指出特殊缘由和线性的可接受性见图15.2-8 为使丈量系统线性可被接受， “偏倚=0线必需完全在拟合线置信带以内。 假设作图分析显示丈量系统线性可接受，那么下面的假设就成立： H0：a=0 斜率=0 假设： 865.1.3 线性的分析假设：不推翻原假设 假设以上的假设是成立的，那么丈量系统对一切的基准值有一样的偏倚。对于可接受的线性，偏倚必需为0。 875.1.3 线性的分析H0：b=0 截距偏倚=0 假设：不推翻原假设 885.1.3 线性分析例如一名工厂主管希望对过程采用新丈量系统。作为顾客的消费件同意程序的一部分，需求评价丈量系统的线性。基于已证

37、明的过程变差，在丈量系统操作量程内选择了5个零件。每个零件经过全尺寸检验丈量以确定其基准值。然后由领班分别丈量每个零件12次。研讨中零件是被随机选择的。 89零件基准值123452.004.006.008.0010.00实验12.705.105.807.609.1022.503.905.707.709.3032.404.205.907.809.5042.505.005.907.709.3052.703.806.007.809.4062.303.906.107.809.5072.503.906.007.809.5082.503.906.107.709.5092.403.906.407.809.6

38、0102.404.006.307.509.20112.604.106.007.609.30122.403.806.107.709.4090零件基准值123452.004.006.008.0010.00偏倚10.71.1-0.2-0.4-0.920.5-0.1-0.3-0.3-0.730.40.2-0.1-0.2-0.540.51-0.1-0.3-0.750.7-0.20.0-0.2-0.660.3-0.10.1-0.2-0.570.5-0.10.0-0.2-0.580.5-0.10.1-0.3-0.590.4-0.10.4-0.2-0.4100.40.00.3-0.5-0.8110.60.10

39、.0-0.4-0.7120.4-0.20.1-0.3-0.6偏倚均值0.4916670.1250.025-0.29167-0.6166791偏倚95%置信区间偏倚均值回归线925.1.3 线性分析例如图形分析显示特殊缘由能够影响丈量系统。基准值4数据显示能够是双峰。即使不思索基准值数据4，做图分析也清楚地显示出丈量系统有线性问题。R值指出线性模型对于数据是不适宜的模型。即使线性模型可接受，“偏倚=0线与置信带交叉而不是被包含其中。R2=xy-xy/n2/ x 2 -(x) 2 /n y 2-(y ) 2/n 935.1.3 线性分析例如 数值计算是对图形分析的补充。首先查规范t表，=0.05，

40、自在度gm-2=58，1-/2=0.975，t58,0.975=2.00172，经计算ta=12.043，tb=10.185，两者都大于t58,0.975，阐明此丈量系统存在线性问题，应进展校准维修。 94线性误差能够的缘由 仪器需求校准，需求减少校准时间间隔 仪器、设备或夹紧安装的磨损 缺乏维护通风、动力、液压、过滤器、腐蚀、锈蚀、清洁 磨损或损坏的基准，基准出现误差最小/最大 。校准不包括任务范围不当或调整基准的运用不当 仪器质量差设计或一致性不好 95线性误差能够的缘由仪器设计或方法缺乏稳健性 运用错误的量具 不同的丈量方法设置、安装、夹紧、技术 量具或零件随零件尺寸变化的变形 环境温度

41、、湿度、振动、清洁度 违背假定，在运用常量上出错 运用零件尺寸、位置、操作者技艺、疲劳，察看错误易读性、视差 965.1.4 反复性、再现性和GRR的分析 反复性、再现性和GRR的分析有三种方法：极差法、均值极差法、ANOVA法方差分析法，由于ANOVA法方差分析法需求有方差分析的数学知识以便解释运算的结果，而且需求有软件来运算，在本课中就不引见了。 975.1.4 反复性、再现性和GRR的分析极差法 极差法是一种改良的计量型量具的研讨方法，它可迅速提供一个丈量变异的近似值，这种方法只能提供丈量系统的整体概略而不能将变异分为反复性和再现性。它典型的用途是快速检查验证GRR能否发生了变化。假设运

42、用5个零件进展研讨，结论的正确性有80%，假设运用10个零件进展研讨，结论的正确性有90%。 985.1.4 反复性、再现性和GRR的分析典型的极差方法用2个评价人和5个零件进展研讨。在研讨中，两个评价人各将每个零件丈量一次。每个零件的极差是评价人A获得丈量值和B获得丈量值之间差的绝对值。计算极差的和与平均极差，将平均极差均值乘以1/ d2* 可以得到总丈量变差。这里d2*在附录中可以找到，m=2, g=零件数。 995.1.4 GRR分析的极差法例如选择2个评价人，5个零件，其丈量结果见表5，知制造过程总规范差=0.0777。 此丈量过程中每个零件被丈量2次，即样本容量为m=2，共有5个极差

43、为，即g=5，查附表，d2*为1.19。经计算量具的双性占过程变差为75.5%，远大于30%，阐明此丈量系统所测的数据不能用于制造控制图，或计算过程才干。结论是丈量系统需求改良。 100控制图常数2 3456789101112133.267 2.5752.2822.1152.0041.9241.8641.8161.7771.7441.7161.692 0 0 0 0 00.0760.0.1840.2230.2560.2840.3081.88 01.0230.7290.5770.4830.4190.3730.3370.3080.2850.2660.249 子组内察看次数 A2 D3 D4101计

44、算规范偏向的常数d2*注：表中m代表所要研讨的样本容量或实验次数，g代表极差的数量。1025.1.4 极差法计算例如零件评价人A评价人B极差A-B123450.850.751.000.450.500.800.700.950.550.600.050.050.050.100.10平均极差R=0.35/5=0.07过程规范差=0.0777GR&R=R/ d2* =0.07/1.19=0.0588%GR&R=1000.0588/0.0777=75.7%1035.1.4 均值极差法 程序及例如 均值极差法(X&R)是一种提供可对丈量系统反复性和再现性两个特性作估计评价的方法。与极差法不同，这种方法可以将

45、丈量系统的变差分成两个部分：反复性和再现性。 获取一个样本零件数n5通常n=10，应代表实践的或期望的过程变差范围。为此，应在几天中延续从消费过程中随机凑足此样本。否那么，PV和TV不能用此样本计算。 1045.1.4 均值极差法选择评价人为A，B，C等。零件的号码从1到n，评价人不能看到零件编号。 假设是正常丈量系统程序的一部分，应校准量具。让评价人A以随机顺序丈量n个零件，将丈量结果输入第一行表15.2-6见量具反复性和再现性数据搜集表。让评价人B和C丈量同样的n个零件，而且他们之间不能看到彼此的结果。输入数据到第6和11行。 1055.1.4 均值极差法用不同的随机丈量顺序反复该循环。输

46、入数据到第2，7，12行。在适当的列记录数据。例如假设第一个丈量的是第7号零件，那么将结果记录在标示着零件7的列。假设需求实验3次，反复循环并输入数据到3，8，13行。当零件数量很大或同时多个零件不可同时获得时，丈量步骤4，5能够改动如下是需求的： 让评价人A丈量第一个零件并在第1行记录读数。让评价人B丈量第一个零件并在第6行记录读数。让评价人C丈量第一个零件并在第11行记录读数。 1065.1.4 均值极差法假设评价人属于不同的班次，可以运用一个替代方法。让评价人A丈量一切的10个零件输入数据于第1行，然后评价人A以不同的顺序读数，记录结果录结果于第2，3行，让评价人B，C同样做。 表6 量

47、具反复性和再现性数据搜集表 107极差评价人/ 实验#零件平均值12345678910A 10.29-0.561.340.47-0.80.020.59-0.312.26-1.36 20.41-0.681.170.5-0.92-0.110.75-0.201.99-1.25 30.64-0.581.270.64-0.84-0.210.66-0.172.01-1.31均值B 10.08-0.471.190.01-0.56-0.20.47-0.631.80-1.68 20.25-1.220.941.03-1.200.220.550.082.12-1.62 30.07-0.681.340.2-1.280

48、.060.83-0.342.19-1.50均值极差C 10.04-1.380.880.14-1.46-0.290.02-0.461.77-1.49 2-0.11-1.131.090.20-1.07-0.670.01-0.561.45-1.77 3-0.15-0.960.670.11-1.45-0.490.21-0.491.87-2.16均值极差零件均值108量具反复性和再现性数据搜集表*2次实验D4=3.27，3次实验D4=2.58。UCLR代表了单个极差的控制限。将那些超出控制限的点圈出，识别缘由并纠正。运用与开场时一样的评价人及单位反复这些读数，或除去某些值并从保管的察看值重新获得平均值，

49、重新计算极差。1095.1.4 均值极差法结果分析：做图法 均值图和极差图 UCLR= RD4= 0.34172.58 =0.8816 , LCLR= 0UCLX ，LCLX= =(0.19+0.06-0.25)/31.0230.34 均值图见下页XA2R110极差图111分析极差图在包括平均极差和控制限的规范的极差图上画出了由每个评价人对每个零件丈量的多个读数范围。从画在图中得出的数据分析可以得出很多有用的解释。假设一切的极差都受控，那么一切评价人的任务形状是一样的，可以以为每人反复丈量的反复性是一致的。 假设一个评价人不受控，阐明他的方法与其他人不同。假设一切评价人都不受控，那么丈量系统对

50、评价人的技术很敏感，需求改善以获得有用的数据。 极差图可以协助我们确定：与反复性相关的统计控制，丈量过程中评价人之间对每个零件的一致性。 以上图形的评审显示评价人之间变异性是不同的，应分析并消除其影响。 112均值图均值1135.1.4 均值极差法分析由于研讨中运用的零件子组代表制造过程的变差，需求大约一半或更多的均值应落在控制限以外。假设数据显示出这种图形，那么丈量系统应该可以充分探测零件-零件之间的变差并且丈量系统可以提供对过程分析和过程控制有用的信息。假设少于一半的均值落在控制限外边，那么丈量系统缺乏足够的分辨率或是由于样本不能代表期望的制造过程变差。从图中可看出，此丈量系统的分辨率是满

51、足要求的。这是由于R是丈量呵斥的，丈量系统越好，其应越小，而零件间的差别是制造系统呵斥，因此R越小，出限的点越多，分辨率越高。 114结果分析：数据计算 量具反复性和再现性数据搜集表和报告表，如表7，表 8提供了数据分析的方法。该分析可以估计变差和整个丈量系统占过程变差的百分比以及其反复性、再现性和零件与零件间的变差的构成，这些信息需求与作图分析的结果相比较，并作为作图法补充。 表中字母的含义如下： 115结果分析：数据计算 EV或 E：反复性或设备变差，用规范差表示，根据SPC中的知识，EV=R/ d2*=RK1。d2*可在附表中查到，d2*取决于取决于实验的次数m和零件的数量乘以评价人数g

52、，g表示极差数。假设计算K1值时g大于15。 反复性反复性误差的两个主要缘由:量具本身变差零件在量具中的位置变化116反复性误差能够的缘由 零件样品内部：外形、位置、外表加工、锥度、样品一致性 仪器内部：修缮、磨损、设备或夹紧安装缺点，质量差或维护不当 基准内部：质量、级别、磨损 方法内部：在设置、技术、零位调整、夹持、夹紧、点密度的变差 评价人内部：技术、职位、缺乏阅历、操作技艺或培训、觉得、疲劳 违背假定稳定、正确操作 117反复性误差能够的缘由环境内部：温度、湿度、振动、亮度、清洁度的短期起伏变化 仪器设计或方法缺乏稳健性，一致性不好 运用错误的量具 量具或零件变形，硬度缺乏 运用零件尺

53、寸、位置、操作者技艺、疲劳，察看误差易读性、视差 118 再现性 Reproducibility术语：丈量一个零件的某特性时，不同评价人用同一量具丈量平均值变差。丈量过程的再现性阐明评价人变异性的一致程度。再现性建立在这样的根底上，即当存在变异性时，每个丈量者的丈量平均值会有所不同。操作者A再现性操作者C操作者B119再现性 ReproducibilityAV或 A：再现性或评价人变差，用规范差表示，由评价人均值的极差 除以d2*得到，但由于这样计算的结果中包含了量具的影响，所以必需消除量具的影响，因此，再现性的计算如下： K2=1/ d2*，d2*可以从附表中查到。d2*取决于评价人的数量m

54、和g=1，由于只计算一个极差。这里，n=零件数10， r=实验次数3。假设平方根下的值为负，评价人的变差AV默以为0。 120再现性 Reproducibility虽然再现性通常被解释为评价人变差，但是有些过程中丈量系统没有评价人，这种情况可视再现性为0；既只需求反复性研讨。然而，假设运用多台夹具，再现性就是夹具间的变差。 121再现性误差能够的缘由 零件样品之间：运用同样的仪器、同样的操作者和方法时，当丈量零件的类型为A、B、C时的均值差。 仪器之间：同样的零件、操作者、和环境，运用仪器A、B、C等的均值差。留意：在这种研讨情况下，再现性错误常与方法和/或操作者混淆。 规范之间：丈量过程中不

55、同的设定规范的平均影响 方法之间：改动点密度，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。 评价人操作者之间：评价人A、B、C等的训练、技术、技艺和阅历不同导致的均值差。对于产品及过程资历以及一台手动丈量仪器，引荐进展此研讨。 122再现性误差能够的缘由环境之间：在第1、2、3等时间段内丈量，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历中最常见的研讨。 违背研讨中的假定 仪器设计或方法缺乏稳健性 操作者训练效果 运用零件尺寸、位置、察看误差易读性、视差 123丈量系统的双性 GR&R呵斥丈量数据动摇的缘由不外人、机、料、法、环。在进展丈量系统分析时，没有思索环境

56、的影响，如温度和光线等；假设被测零件或特性不因丈量而改动或破坏；丈量方法的影响隐含在反复性和再现性中了，因此“人和“机是呵斥数据动摇的主要缘由。反复性，又称设备变差(Equipment Variation)，顾名思义，主要是由于丈量设备固有特性，如游标卡尺的滑动间隙等，导致丈量数据的动摇，因此，在研讨反复性时，需由同一人，用同一量具，用一样的方法，丈量同一零件的同一特性，用数据分布的规范差表示，即E。在实践丈量时，零件在量具中的位置对结果也有影响。同理，再现性，又称评价人变差(Appraiser Variation)，用A表示。在丈量系统不存在特殊缘由的情况下，丈量系统变差主要由人、机呵斥，将

57、两者合成，即为量具的双性(Gage Repeatability and Reproducibility，缩写为GRR或R&R)，简称双性。 124丈量系统的双性 GR&R由于假设丈量过程服从正态分布，其合成按如下公式： 125零件间变差(Part-to-part Variation)。 零件间的差别是制造系统呵斥的，因此，假设所选样天性代表实践的制造过程变差范围，PV就是制造系统变差的规范差。 PV= RP/ d2*= RPK3 式中RP为零件均值的极差。d2*可以从附表中查到。d2*取决于零件的数量m和g。这种情况下g=1，由于只计算一个极差。 126零件间变差(Part-to-part V

58、ariation)。PV的计算中必需消除丈量系统的影响。它是经过如下的计算来到达的：评价人A丈量了1号零件3次，对其取平均，就消除了量具的影响，评价人B、C同理取平均，再将三人的均值取平均，就消除了人的影响。其他零件以此类推。 127TV或T：总变差Total Variation 制造系统变差与丈量系统变差的合成，用规范差表示。假设所选样天性代表实践的制造过程变差范围，其计算公式如下： 128丈量系统的双性 GR&R的计算假设总过程变差由SPC控制图中知，并且其值以6为根底，那么它可以取代量具研讨总变差TV。由以下两个等式完成：12 这两个值TV和PV可以替代前面的计算值。 129丈量系统的双

59、性 GR&R的计算 一旦确定了量具研讨的每个要素的变异性，就可以与过程总变差TV进展比较。这个步骤的完成可以经过量具报告表表9右侧的“%总变差下面的计算得到。 对总变差的百分比结果进展评价，以确定丈量系统能否被允许用于预期用途。 130丈量系统的双性 GR&R的计算假设丈量系统仅用于产品控制，其分析应是基于公差而不是过程变差，那么GRR报告表格表9可以被修正，使格式右侧表示公差百分比而不是总变差百分比。在这种情况下，%EV，%AV，%GRR和%PV经过用公差值除以6来替代分母的TV计算出来。 采用一种或同时运用这两种方法取决于丈量系统运用目的和顾客的要求。 131评价人/实验#零件均值1234

60、5678910A 10.29-0.561.340.47-0.800.020.59-0.312.26-1.36 20.41-0.681.170.50-0.92-0.110.75-0.21.99-1.25 30.64-0.581.270.64-0.84-0.210.66-0.172.01-1.31均值0.447-0.6071.2600.537-0.853-0.1000.667-0.2272.087-1.307 0.19极差0.350.120.170.170.120.230.160.140.270.11 = 0.1B 10.08-0.471.190.01-0.56-0.200.47-0.631.80