MSA测量系统分析的目的与方法

1、MSA测量系统分析的目的与方法MSA测量系统分析的目的与方法课程大纲：测量系统分析的意义和目的；测量系统分析的定义： 测量系统、量具、测量、测量过程；测量系统分析的基础知识： 测量系统的统计特性：偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性、分辨力 计量型测量系统的分析方法 1）、偏倚 2）、稳定性 3）、重复性和再现性（量具R&R分析） 极差法、均值-极差法、 4）、线性计数型测量系统的分析方法 1）、小样法范例：MSA控制程序，常用MSA分析表单和分析软件Date2课程大纲：测量系统分析的意义和目的；计量型测量系统的分析方法第一章 测量系统分析的意义*3第一章 测量系统分析的意义*5測量的重要性 如

2、果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为不合格，不合格的产品可能被判为合格，此时便不能得到真正的产品或过程特性。 因此，要保证测量结果的准确性和可信度,即保证测量数据的质量。PROCESS原料人机法环测量测量结果合格不合格测量Date4測量的重要性 如果测量出现问题，那么合格的产品可能被判为什么要进行测量系统分析即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等五方面的原因，会带来测量误差。检测设备的检定或校准不能满足测量的需要。 因此，还需要对测量系统进行评价，分析测量结果的变差，从而确定测量系统的质量，以满足测量的需要。Date5为什么要进行测量系统分析即使量具经过检定或校准，由于人、机

3、、测量系统分析的目的运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变差（测量误差），了解变差的来源。 从而确定一个测量系统的质量，并且为测量系统的改进提供信息。保证所用统计分析方法及判定准则的一致性。Date6测量系统分析的目的运用统计分析方法，确定测量系统测量结果的变第二章 基本概念和知识*7第二章 基本概念和知识*9测量系统的基本知识和概念测量系统及其统计特性 分辨力、稳定性、偏倚 、重复性、再现性、线性术语理想的测量系统 测量系统的共同特性测量系统的评定步骤和准备Date8测量系统的基本知识和概念测量系统及其统计特性Date10术语测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义为测量

4、值。 量具：任何用来获得测量结果的装置，经常用来特指用在车间的装置，包括用来测量合格不合格的装置。测量系统： 用来对被测量特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人员的集合。 Date9术语测量：赋值给具体事物以表示他们之间的关系。而赋予的值定义测量系统的组成 测量系统人机料法环操作人员量具/测量设备/工装被测的材料/样品/特性操作方法、操作程序测量的环境Date10测量系统的组成 测量人机料法环操作人员量具/测量设备/工装被测量系统的统计特性 通常，使用测量数据的统计特性来衡量测量系统的质量nDiscrimination 分辨力(ability to tell things apart

5、) ;nBias 偏倚(Accuracy准确性) ;nRepeatability 重复性(precision精密度) ;nReproducibility再现性 ;nLinearity 线性 ;nStability 稳定性 。Date11测量系统的统计特性 通常，使用测量数据的统计特性来衡量测量系分辨力（率）： 定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极小变化的能力。Date12分辨力（率）： 定义：指测量系统检出并如实指示被测特性中极分辨率（力）的要求对于计量型的量具的分辨率，应是公差（过程变差的(1/51/10)。对于特殊特性，建议的要求是总过程6(标准偏差)的十分之一。传统是公差范围的十分

6、之一;Date13分辨率（力）的要求对于计量型的量具的分辨率，应是公差（过程变偏倚(Bias)：基准值观测平均值 偏倚偏倚：是测量结果的观测平均值与基准值的差值。基准值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。 Date14偏倚(Bias)：基准值观测平均值 偏倚偏倚：是测量结果的观重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。 Date15重复性(Repeatability)重复性重复性是由一个评价再现性(Reproducibility)：再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测

7、量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。 再現性操作者B操作者C操作者ADate16再现性(Reproducibility)：再现性是由不同的评稳定性(Stability)：稳定性 时间1时间2稳定性(或飘移)：是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的相同特性时获得的测量值的总变差。Date17稳定性(Stability)：稳定性 时间1时间2稳定性(或线性(Linearity)：量程基准值观测平均值 基准值线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值 Date18线性(Linearity)：量程基准值观测平均值 基准值线性测量系统所应具有的特性： 测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系

8、统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性；测量系统的变差必须比制造过程的变差小； 测量系统的变差应小于公差带；测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一；测量系统统计特性可能随被被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。 Date19测量系统所应具有的特性： 测量系统必须处于统计控制中，这意味第三章计量型测量系统的分析方法Date20第三章Date22测量系统研究的淮备应预先确定评价人的数量，样品数量及重复读数次数。在此选择中应考虑的因素如下：

9、 尺寸的关键性：关键尺寸需要更多的零件和/或试验，原因是量具研究评价所需的置信度。 零件结构：大或重的零件可规定较少样品和较多试验。由于其目的是评价整个测量系统，评价人的选择应从日常操作该仪器的人中挑选。样品必须从过程中选取并代表其在整个生产过程中产品变差的全部范围。可能会每一天取一个样本，持续若干天才能满足此要求。由于每一零件将被测量若干次，必须对每一零件编号以便识别。Date21测量系统研究的淮备应预先确定评价人的数量，样品数量及重复读数确保测量方法(即评价人和仪器)在按照规定的测量步骤进行测量。测量应按照随机顺序，以确保整个研究过程中产生的任何漂移或变化将随机分布。评价人员不应知道正在检

10、查零件的编号，以避免可能的偏倚。但是进行研究的分析人员应知道正在检查那一零件，并记下数据。 在设备读数中，读数应估计到可得到的最接近的数字。如果可能，读数应取至最小刻度的一半。例如，如果最小刻度为0.0001，则每个读数的估计应圆整为0.00005。分析工作应由知其重要性且仔细认真的人员进行。 每一位评价人员应采用相同方法，包括所有步骤来获得读数。 Date22确保测量方法(即评价人和仪器)在按照规定的测量步骤进行测量。1、稳定性分析: 1、获取一样本并确定其相对于可追溯标准的基准值。如果不能得到，则选择一个落在产品测量中程数的产品零件，并指定它作为标准样本进行稳定性分析。可能需要具备预期测量

11、值的最低值、最高值及中程数的标准样本。建议对各样本单独测量并做控制图。 2、定期(天、周)测量基准样品35次。样本容量和频率应基于对测量系统的了解。因素包括要求多长时间重新校准或维修，测量系统使用的频率，以及操作条件如何重要。读数应在不同时间读取以代表测量系统实际使用的情况。这些还包括预热，环境或其它在一天内可能变化的因素； Date231、稳定性分析: 1、获取一样本并确定其相对于可追溯标 3、将测量值标记在Xbar-R CHART 或XbarS CHART上； 4、结果分析作图法 计算控制界限, 并对失控或不稳定作评估,如果控制图不受控，代表仪器已不稳定，此测量系统是不可接受的，须做维修或

12、调整，维修及调整完后须再做校正以及稳定性的分析。 5、结果分析-数据法 计算测量结果标准差, 并与过程标准差相比较, 以评估测量系统的稳定性.不可以发生测量结果标准差大于过程标准差的现象，如果有发生此现象，代表测量的变差大于过程变差，此测量系统是不可接受的。 Date24Date26控制图的判读超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于失控状态的主要证据 UCLCLLCL異常異常Date25控制图的判读超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控控制图的判读 n链：有下列现象之一即表明过程已改变 连续7点位于平均值的一侧连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。 UC

13、LCLLCLDate26控制图的判读n链：有下列现象之一即表明过程已改变 UCLCL控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。 UCLCLLCLDate27控制图的判读明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应范例：10/1610/2210/2811/1211/1811/191/156/1910/1211/2012/948.648.448.948.948.948.548.448.747.847.948.148.748.848.647.950.149.048.248.048.648.348.648.348.048.948.049.249

14、.048.347.748.748.448.71/122/133/204/115/206/196/287/607/218/98/2248.248.148.348.048.148.148.348.148.048.247.948.548.748.948.748.448.448.648.648.648.448.348.948.548.648.648.748.748.548.748.748.948.79/79/1110/948.048.147.948.448.648.348.848.948.4Date28范例：10/1610/2210/2811/1211/1811Date29Date311、选取一个样品

15、, 并建立可追溯标准的基准值。 对样本或标准件测量10次, 计算其平均值, 将其当成 “基准值”. 2、由一位作业者以常规方式对样本或标准件测量10次. 并计算出平均值, 此值为 “观测平均值”. 2、偏倚分析-独立样本法Date302、偏倚分析-独立样本法Date321、通过采用更高级别的测量设备进行多次（10次）测量，取其平均值作为基准值。2、如果不能按这种方法对所有样件进行测量，可采下列替代的方法 ：在工具室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量。 让一位评价人用与正被评价的量具同一级别的量具测量同一零件至少十次。计算读数的平均值，即为基准值。基准值的获取方法Date31基准值的获取

16、方法Date33n计算偏倚: 偏倚= 观测平均值 基准值 过程变差= 6=T%偏倚=偏倚/过程变差可用公差代替过程变差；6=TDate32n计算偏倚: Date34范例：塞规0.8 +_0.35X1=0.75X6=0.80X2=0.75X7=0.75X3=0.80X8=0.75X4=0.80X9=0.75X5=0.65已知：基准值为0.80mmX10=0.70过程变差为T = 0.70(mm);Date33范例：塞规0.8 +_0.35X1=0.75X6=0.80X偏倚占公差百分比采用同样方法计算，式中用公差代替过程变差。 因此，在量具R&R研究中使用的厚薄规的偏倚为 -0.05。这意味着测量

17、观测值平均比基准值小0.05，是过程变差的7.1%. 基准值0.800.75平均值Date34偏倚占公差百分比采用同样方法计算，式中用公差代替过程变差。 参考的偏倚接受准则：a. 对测量特殊特性的测量系统，偏倚%10%时可接受，偏倚%10%时，不能接受。 b.对测量非特殊特性的测量系统，偏倚%20%时可接受，偏倚%20%时，拒绝接受。n如果偏倚相对比较大，查看这些可能的原因：基准的誤差；磨損的零件；制造的仪器尺寸不对 ；仪器测量了错误的特性 ；仪器没有正确校准 ；评价人员使用仪器不正确。Date35Date373、重复性和再现性分析分析方法有： 极差法； 均值-极差法；（常用） 方差分析ANO

18、VA。Date363、重复性和再现性分析分析方法有：Date38量具R&R分析（均值-极差法）（常用）1） 取得包含10个零件的一个样本，代表过程变差的实际或预期范围,并按1至10给零件编号,使评价人不能看到这些数字。2） 指定评价人员A、B、C。3） 让评价人A以随机的顺序测量这10个零件，并让另一个观测人将结果记录在第一行，让测试人B和C测量这10个零件并互相不看对方的数据。然后由观测人将测量结果分别填入第6行和第11行；4） 使用不同的随机测量顺序重复上诉操作过程。把数据填入第2、7、12行，在适当的列记录数据，例如，第一个测量的零件是零件7，则将结果记录在标有7号零件的列内，如果需要试

19、验3次，重复上述操作，将数据记录在第3、8和13行。5） 当零件量过大或无法获得所需零件时，第4和第5步可以改成下述步骤之后：a) 让评价人A测量第一个零件，并在第1行记录读数，让评价人B测量第1个零件并在第6行记录读书，让评价人C测量第1个零件并在第11行记录读数；Date37量具R&R分析（均值-极差法）（常用）1） 取得包含10 b)让评价人A重复读取第1个零件的读数，记录在第2行，评价人B在第7行记录重复读数，评价人C在第12行记录重复读数。如果需要测量3次，则重复上述操作并在第3、8和13行记录数据。6）如果评价人在不同的班次，可以使用一个替换的方法，让评价人A测量10个零件，并将读

20、数记录在第1行。然后，让评价人A按照不同的顺序重新测量，并把结果记录在第2行和第3行。评价人B和C也同样做。 试验完后, 测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算如附件一(R&R数据表), 附件二(R&R分析报告), 依公式计算并作成控制图或直接用表计算即可； Date38 b)让评价人A重复读取第1个零件的读数，记录在第%R&R接受准则： a. %R&R30%不能接受，必须改进。 Date39%R&R接受准则： Date41极差分析法： 典型的极差法使用两名评价人和五个零件进行分析，在这个分析中，每个评价人测量每个零件一次，每个零件的极差是评价人A获得的测量结果与评价人B的测量结果的绝对值

21、，利用这些数据来计算R&R，但这种方法，无法分解成是仪器的误差或是人的误差。 Date40极差分析法： 典型的极差法使用两名评价人和五个零件进行分析，示例：零件评价人A评价人B极差(A-B)10.850.800.0520.750.700.0531.000.950.0540.450.550.1050.500.600.10Date41示例：零件评价人A评价人B极差(A-B)10.850.800計算Date42計算Date444、线性分析： 在测量仪器的工作范围内选择一些零件可确定线性。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。最佳拟合偏倚平均值与基准值的直线的斜率乘以零件的过程变差

22、(或公差)是代表量具线性的指数。为把量具线性转变成过程变差(或公差)的百分率，可将线性乘以100后除以过程变差(或公差)。 正如在偏倚分析中一样，零件的基准值可由工具室或全尺寸检验设备确定。在操作范围内选取的那些零件由一个或多个评价人测量，确定每一零件的观察平均值，基准值与观察平均值之间的差值为偏倚，要确定各个被选零件的偏倚。线性图就是在整个工作范围内的这些偏倚与基准值之间描绘的。如果线性图显示可用一根直线表示这些标绘点，则偏倚与基准值之间的最佳线性回归直线表示两个参数之间的线性。线性回归直线的拟合优度R2确定偏倚与基准值是否有良好的线性关系。 Date434、线性分析： 在测量仪器的工作范围

23、内选择一些零件可计算误差:誤差= 觀測平均值 參考值过程变差= 6 =T繪圖:X軸=基准值Y軸= 偏倚其方程式為: y=a+bx再分別計算其截距a，斜率b，拟合度R2，线性，线性%等 Date44计算误差:誤差= 觀測平均值 參考值Date46公式Date45公式Date47 系统的线性及线性百分率由回归线斜率及零件过程变差(或公差)计算得出。如果回归线有很好的线性拟合，那么可以评价线性幅度及线性百分率来确定线性是否可接受。如果回归线没有很好的线性拟合，那么可能偏倚平均值与基准有非线性关系，这需要进一步分析以判定测量系统的系统是否可接受。Date46 系统的线性及线性百分率由回归线斜率及零件过程变差(或公线性接受准则： a. 对测量特殊特性的测量系统，线性%5% 接受，线性%5%时，不予接受。b. 对测量非特殊特性的测量系统，线性%10%接受，线性%10%时，不予接受。 如果测量系统为非线性，查找这些可能原因： 在工作范围上限和下限内仪器没有正确校准；最小或最大值校准量具的误差；