自制量测系统分析MSA Ver 1.1

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梦想.专业.服务MeasurementSystemAnalysis量测系统分析周国忠1.测量系统分析的目的测量系统分析的目的是确定所使用的数据是否可靠测量系统分析还可以：评估新的测量仪器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确定并解决测量系统误差问题MeasurementSystemAnalysis2.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量系统中，多次测量的统计特性，如：假设使用某一在稳定条件下操作的测量系统对某一特定特性值进行了几次测量，如果这些测量值均与该特性的参考值（mastervalue）“接近”），那么，数据的质量被称为“高”；同样，如果部份或所有的测量值与参考值相差“很远”，则数据的质量很“低”MeasurementSystemAnalysis2.1描述测量数据质量的统计特性通常用来描述测量数据质量的统计特性是某测量系统的偏倚（Bias）和变差（variance）。被称为偏倚的统计特性指的是数据值相对于参考（基准）值的位置。被称为变差的特性指的是数据的分布宽度。MeasurementSystemAnalysis2.2低质量数据的原因和影响低质量数据的普遍原因之一是变差太大一组数据中的变差多是由于测量系统及其环境的相互作用造成的。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，因为测量系统的变差可能掩盖制造过程的变差。MeasurementSystemAnalysis3.有关测量数据的常见问题什么是测量？将一个未知量与一个已知的或已经接受的参照值进行的比较为什么我们需要测量数据？我们使用测量数据来判断产品是否合格，制定有关过程管理的决策我接受这件产品吗？过程是很好，还是需要进行调整？我们对测量数据有什么期望？准确性：数据必须告诉我们真相！重复性：重复测量必须产生同样的结果！再现性：结果不应该受检验员的影响。什么是测量仪器？用来进行测量的任何仪器。什么是检验员（或者鉴定人）？使用测量仪器进行测量的个人或装置MeasurementSystemAnalysis3.1有关测量数据的常见问题测量系统：不仅指量具。测量系统包括：人（及其培训）、过程（测量程序）、设备（量具或测量工具）、系统的控制点、及所有这些因素的相互作用。测量总偏差：总的观察偏差=过程偏差+测量系统偏差测量是一个能影响所观察值的中心值和偏差的过程。MeasurementSystemAnalysis3.2有关测量数据的常见问题GageR&R分析是用来分析测量系统的方法，目的是确定测量某种东西时出现的波动(误差)的大小和类型.将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误差的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测量过程.任何观测数据的误差，都是部件的实际误差和测量系统误差的总和。MeasurementSystemAnalysis4.过程变差剖析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

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“重复性”和“再现性”是测量误差的主要来源再现性过程变差MeasurementSystemAnalysis5.连续变量测量系统分析分辨率偏移？“准确性”（居中性—均值）线性？稳定性？校准？“精确性”（R&R）（离散性—偏差）OKOKOKOKMeasurementSystemAnalysis(测量仪器的分辨率必须小于或等于规范或过程误差的10%）测量仪器分辨率可定义为测量仪器能够读取的最小测量单位。看看下面的部件A和部件B，它们的长度非常相似。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。部件A部件B部件A部件BA=2.0B=2.0A=2.25B=2.00因为上面刻度的分辨率比两个部件之间的差异要大，两个部件将出现相同的测量结果。第二个刻度的分辨率比两个部件之间的差异要小，部件将产生不同的测量结果。5.1测量仪器分辨率MeasurementSystemAnalysis5.2测量系统的有效分辨率（discrimination）要求不低于过程变差或允许偏差（tolerance）的十分之一零件之间的差异必须大于最小测量刻度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不同数据分级(ndc)的计算为零件的标准偏差/总的量具偏差*1.41.一般要求它大于5才可接受直尺卡尺千分尺.28.279.2794.28.282.2822.28.282.2819.28.279.2791MeasurementSystemAnalysis5.3分辨率不足的表现在过程变差的SPC极差图上可看出：当极差图中只有一、二或三种可能的极差值在控制界限内时。如果及差图显示有四种可能的极差值在控制界限内，且超过1/4以上的极差值为零。MeasurementSystemAnalysis5.4敏感度（Sensitivity）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。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(OEM)、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。影响敏感度的因素包括：一个仪器的衰减能力操作者的技能测量装置的重复性对于电子或气动量具，提供无漂移操作的能力仪器使用所处的条件，例如：大气条件、尘土、湿度MeasurementSystemAnalysis5.5准确度(Accuracy)准确度(Accuracy)—测量的平均值是否与真值吻合?真值(TrueValue):理论上正确的值国际度量衡标准偏倚（Bias)测量值的均值与真值的距离测量系统持续地偏离目标系统错误MeasurementSystemAnalysisBIAS—测量结果的平均值与参考值的差异.参考值（reference-value）是一个预先认定的参考标准.该标准可用更高一级测量系统测量的平均值来确定(例如：高一级计量室)观测平均值参考值5.6偏

倚BIAS

MeasurementSystemAnalysisX1=0.75mm X6=0.8mmX2=0.75mm X7=0.75mmX3=0.8mm X8=0.75mmX4=0.8mm X9=0.75mmX5=0.65 mm X10=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=-0.05%Bias=100[0.05/0.70]=7.1%表明7.1%的过程变差是偏倚BIAS5.6.1偏倚BIAS实例:MeasurementSystemAnalysis准确度的问题可以通过校准来探测.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.小于过程变差或容差的1%,可认为是精确的.小于过程变差或容差的1%则需要研究和调整测量系统,或者临时用补偿值来修正以后的测量值偏倚的研究还可以通过作图的方式来进行,即作出直方图,然后根据经验判断是否可以接受.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测量平均值–参考值x(100)容差宽度MeasurementSystemAnalysis5.6.2偏倚研究的分析如果偏倚在统计上不等于0，检查是否存在以下原因：基准件或参考值有误—检查确定标准件的程序仪器磨损—维修仪器所测量的特性有误仪器没有经过适当的校准—对校准程序进行评审评价者使用仪器的方法不正确—对测量指导书进行评审MeasurementSystemAnalysis5.6.3偏倚的调整如果偏倚不等于零，应采用硬体修正法和软体修正法对量具进行重新校准以达到零偏倚；如果偏倚不能调整为零，通过变更程序（每个读值根据偏倚进行修正）还可继续使用该测量系统。由于存在评价误差这一高度风险，因此这种方法只能在取得顾客同意后方可使用。MeasurementSystemAnalysis5.7线性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是测量系统的系统误差构成

线性的探测可以在校准时进行线性的好坏可以通过作图来显示线性的研究也可以通过数据分析来进行,即用最小二乘法来计算最佳的拟合直线,再用假设检验来验证其线性是否可以接受.MeasurementSystemAnalysis5.7.1线性误差的原因造成线性误差的可能原因如下：仪器需要校准，缩短校准周期仪器、设备或夹具的磨损维护保养不好—空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁基准的磨损或损坏，基准的误差—最小/最大MeasurementSystemAnalysis在一段时间内，测量结果的分布无论是均值还是标准偏差都保持不变和可预测的通过较长时间内，用被监视的量具对相同的标准或标准件的同一特性进行测量的总变异来监视可用时间走势图进行分析5.8稳定性（Stability）时间-1时间-2时间稳定性量值MeasurementSystemAnalysis5.8.1稳定性的判定确定参考值长期抽样：例如每班5件抽20个班做出稳定性的均值极差控制图如测量过程处于稳定状态，没有明显的特殊原因结果发生，则判定稳定性合格。MeasurementSystemAnalysis5.8.2造成不稳定的可能因素（一）仪器需要校准，缩短校准周期仪器、设备或夹具的磨损正常的老化或损坏维护保养不好：空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁基准的磨损或损坏，基准的误差不适当的校准或使用基准设定MeasurementSystemAnalysis5.8.3造成不稳定的可能因素（二）仪器质量不好—设计或符合性仪器缺少稳健的设计或方法不同的测量方法—作业准备、载入、夹紧、技巧变形（量具或零件）环境变化—温度、湿度、振动、清洁错误的假设，应用的常数不对应用—零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）MeasurementSystemAnalysis5.9校准对比一个已知的真实值检查测量系统或相对于一个已知的标准调整量具以至读数正确。所有的测量系统需要校准：校准时可参考量具制造者的建议。定期对操作员培训考核。相关软件。MeasurementSystemAnalysis5.10精确性（重复性和再现性）精确性—描述了测量系统的偏差可重复性—偏差由量具本身造成；（测量系统内部变差）可再现性—偏差由测量者的技巧造成；（测量系统之间或条件之间的变差）

测量系统=重复性+再现性MeasurementSystemAnalysis测量系统内在的变异性基于重复测量的数据，用分组后组内的标准偏差来估算小于测量系统的总变差

重复性指同一人使用同一测量工具对同一对象（产品）的同一特性进行多次测量中产生的变差，用于估计短期的变差MasterValue5.10.1精确度：重复性MeasurementSystemAnalysis5.10.2造成重复性的可能原因零件内部（抽样样本）：形状、位置、表面光度、锥度、样本的一致性仪器内部：维修、磨损、设备或夹具的失效、质量或保养不好标准内部：质量、等级、磨损方法内部：作业准备、技巧、归零、固定、夹持、点密度的变差评价人内部：技巧、位置、缺乏经验、操作技能或培训、意识、疲劳MeasurementSystemAnalysis5.10.2造成重复性的可能原因（续）环境内部：对温度、湿度、振动、清洁的小幅度波动错误的假设—稳定，适当的操作缺乏稳健的仪器设计或方法，一致性不好量具误用失真（量具或零件）、缺乏坚固性应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）MeasurementSystemAnalysis5.10.3精确度：再现性测量系统中操作员产生的变异基于不同操作者的测量数据，按操作员分组，通过组平均值的差来估。应扣除量具的因素（组内变差）比测量系统总变差小InspectorAMasterValueInspectorBInspectorCInspectorAInspectorBInspectorC再现性指不同的人在对同种特性进行测量时产生的变差MeasurementSystemAnalysis5.10.4造成再现性误差的潜在原因零件之间（抽样样本）：使用相同的仪器、操作者和方法测量A、B、C零件类型时的平均差异仪器之间：在相同零件、操作者和环境下使用A、B、C仪器测量的平均值差异。注意：在这种情况下，再现性误差通常还混有方法和/或操作者的误差。标准之间：在测量过程中，不同的设定标准的平均影响。MeasurementSystemAnalysis5.10.4造成再现性误差的潜在原因（续）方法之间：由于改变测量点密度、手动或自动系统、归零、固定或夹紧方法等所造成的平均值差异。评价人（操作者）之间：评价人A、B、C之间由于培训、技巧、技能和经验所造成的平均值差异。推荐在为产品和过程鉴定和使用手动测量仪器时使用这种研究方法。环境之间：在经过1、2、3等时段所进行的测量，由于环境周期所造成的平均值差异。这种研究常用在使用高度自动化测量系统对产品和过程的鉴定。研究中的假设有误缺乏稳健的仪器设计或方法。操作者培训的有效性。应用—零件数量、位置、观测误差（易读性、视差）MeasurementSystemAnalysis5.11计量型数据的均值-极差法均值-极差（X-R）法是确定测量系统的重复性和再现性的数学方法，步骤如下：1选择三个测量人（A,B,C）和10个测量样品。测量人应有代表性，代表经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校准量具3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计算MeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—设定样品序号MeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—设定检验员MeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—输入测量结果第一个人测1~10号样品,并记录;第二个人测1~10号样品,并记录;第三个人测1~10号样品,并记录;反复.又从第一个人开始进行第二轮的测量5.注意:不要刻意的去记忆之前的测量结果MeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—开始分析-AMeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—开始分析-BMeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—开始分析-CMeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—结果分析-A测量系统的精度与过程规范的比率,<10%.测量系统的精度与总过程偏差的百分比,<30%测量系统的精度与过程规范的比率,<10%.区分类别数>=5.MeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—结果分析-B.1图一.偏差组成图.过程大部分偏差来自于工件之间,来自测量系统的偏差相对较小.图二.重复性极差控制图.测量结果都在极差控制限内,说明进行的试验方式是一致的.要求:R图必须受控，否则GRR的实验过程必然发生了特殊原因，后面的结果就不可信了；

R图必须分层大于5层，否则系统的分辨率不足，会呈现重复性好的假象；

R图虽然分层大于5层却有超过1/4的点落在0的线上，分层勉强，分辨力依然不足。MeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—结果分析-B图三.零件评价人均值图.有13点在控制限内,说明测量系统不能够检测到各样品的过程偏差,检验员之间存在差异.要求:要有超过50％的点落在管制界限以外，否则仪器精度相对产品变异较大；不同操作员之间的测量趋势应该相似，否则再现性误差较大。MeasurementSystemAnalysis5.11.1用Mintab15做GR&R分析—结果分析-B图四.零件链图.10个样品间存在很大偏差.作用:主要看哪个样品分歧最大，怀疑GRR过程中是否有些样品发生损害或变化图五.评价人比较图.彭瑞琴和池福安之间偏差几乎为0,但罗平秀却有很大差异.作用.主要看再现性差异主要存在哪些操作员之间图六.零件评价人交互图.交互作用基本是平行的,说明评价人与零件间没有显著交互作用.作用:主要看哪些样品存在和其他操作员判断的差异最大，如果交叉，要根据测量特点调查是否样品发生变化或损伤，或者操作员对某个样品是否存在某种自身障碍，或者样品是否发生编号混淆，等等。MeasurementSystemAnalysis%R&R

Results<5% 很好£10% 好10%–30% 可以接受，视被测量特性的重要程度和 测量成本等因素而定。>30% 测量系统需要改进5.11.1GageR&R判断原则如果重复性(EV)大于再现性(AV)，原因可能是：仪器需要维修可能需要对量具进行重新设计，以获得更好的严格度需要对量具的夹紧或固定装置进行改进零件内变差太大MeasurementSystemAnalysis5.11.2如果再现性大于重复性，原因可能是：需要更好的对评价人进行如何使用和判读该量具仪器的培训量具校准，刻度不清晰某种夹具帮助评价人更一致地使用量具。MeasurementSystemAnalysis5.12R&R对产品决策的影响下限上限上限下限或或第II型错误：漏判，将不合格的判断成合格的

第I型错误：误判，将合格的判断成不合格的

MeasurementSystemAnalysis5.12.1R&R对过程变差计算的影响观测到的过程变差实际的过程变差测量系统的变差MeasurementSystemAnalysis5.12.2R&R对过程能力计算的影响70%60%50%40%30%10%MeasurementSystemAnalysisNO-GOGOErrorOperator2Operator16.定性数据(AttributeData)的R&RMeasurementSystemAnalysis

Go-NoGo数据模式人为因素主导，情况复杂统计模型多种多样统计学上各家争鸣，尚无定论实践中采用何种形式，取决于实例与统计模型的接近程度MeasurementSystemAnalysis对于以“是”和“不是”为计数基础的定性数据，其GR&R考察的概念是与定量数据一样的。但方法上完全不同.定性数据测量系统的能力取决于操作员判断的有效性，即将合格判成合格，将“不合格”判断成不合格的程度.6.1计数型测量系统能力分析方法示例以下为判断所用的指标有效性Effectiveness(E)-即判断“合格”与“不合格”的准确性

E=实际判断正确的次数/可能判断正确的机会次数.

漏判的几率Probabilityofmiss(P-miss)-将“不合格”判为合格的机会

P(miss)=实