测量系统的分析教材

测量系统的分析教材3/2/2024测量系统分析

MSA-MeasurementSystemAnalysisPreparebyLiuXM

3/2/2024Outline1.测量是一个过程2.测量过程的变异3.测量系统的特性4.GRR分析5.测量系统变异性的影响Exercise测量是一个过程测量测量工具测量方法测试人测量对象正确的数据不可控因素样品的真实值样品的测量值测量测量是一个过程得到的所有数据都是测量值，真实值只有上帝知道测量数据的变异有一部分是测试造成的产品的变异（真实值的变异）测量变异总体变异(观测到的变异)测量过程的变异举例研究两个工序的能力：根据上述数据：两个工序生产的产品是相似的（相同的分布）进一步研究？？？Line2Line1s2

观测(相等)测量过程的变异举例问题：1.这两条拉相同吗？2.哪个测量系统对于发现工序变异有帮助？3.对于这两条拉，下一步改善措施是什么？Line1Line2总体变异（观测）测量变异工序变异s2trueprocess+ s2MS = s2observed

3/2/2024识别过程以及测量系统的变异，首先要定义和区分变异的来源变异的来源Long-termProcessVariationShort-termProcessVariationVariationwithinsamplesActualProcessVariationBiasStabilityLinearityVariationdueMeasurementVariationObservedProcessVariationRepeatabilityReproducibilitytoinstrument测量系统特性测量的系统偏差通过校正解决测量系统特性分类--准确度和精确度准确度精确度ssstotalproductmeasurement222=+

totalproductmeasurement

测量测系统误差通过GR&R解决均值方差测量系统的统计特性准确度Bias偏倚Linearity线性Stability稳定性精确度Repeatability重复性Reproducibility再现性

3/2/2024

准确度(Accuracy)BiasStabilityLinearity稳定性和线性都是偏倚的形式稳定性是时间维度上的偏倚线性是量程维度上的偏倚

3/2/2024ATLConfidentialInformation测量系统的总变差对于重复测量设备总变差的测量精确度等于重复性和再现性的累加精确度(Precision)

3/2/2024ATLConfidentialInformation

测量系统的5个特性：宽度偏差：重复性；再现性；GageR&R

重复性：由同一评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值的变差。它属于系统内变差，通常视为设备变差（E.V.-EquipmentVariation）。Repeatability精确度：重复性(Repeatability)

3/2/2024ATLConfidentialInformation重复性反应测量装置的固有变异对同样的变量在相似条件下重复测量时的变异同样的部件同一检验员同样的设置相同的环境条件短期根据重复测量的平均标准偏差评估sreproducibilityrepeatabilityproducttotal2222sss++=精确度：重复性(Repeatability)

3/2/2024ATLConfidentialInformationInspectorAMasterValueInspectorBInspectorCMachineAMachineBMachineC再现性:由不同测量人员用同样仪器对同一零件的同一特性所得重复测量得平均值的变异称为测量系统的再现性，简称再现性精确度：再现性(Reproducibility)

3/2/2024ATLConfidentialInformationssss2222totalproductrepeatabilityreproducibility=++再现性:

反映了不同条件下同一测量时的变异不同检验员不同的设置不同的测试单位不同的环境条件长期的测量变异根据不同测量条件下的平均标准偏差评估精确度：再现性(Reproducibility)

3/2/2024ATLConfidentialInformation测量系统变差:s2meas=s2repeat+s2reprod

主要根据GageR&R的分析结果确定测量系统是“好”是“坏”，能否满足应用的要求，需要对测量系统的变异与产品的spec与过程的变异相比较

ComparingsmeaswithTolerance:

--Precision-to-ToleranceRatio(P/T)ComparingsmeaswithProcessVariation(P/TV):--%RepeatabilityandReproducibility(%R&R)--DiscriminationIndex计量型测量系统分析方法

3/2/2024PrecisiontoToleranceRatio说明容差的多少百分比的总散布是由测量误差所导致Bestcase:<10%Acceptable:10%~30%包括重复性和再现性5.15标准偏差占测量系统散布的99％

6标准偏差占测量系统散布的99.73％

5.15是产业标准，Minitab14版转换为6UsuallyexpressedaspercentTolerance=USL-LSLP/TRatio

3/2/2024P/TV零件选择时，散布较小或较大的情况下，由于分散的相对比较缘故，会造成测量系统能力的错误性的判定P/TV:Bestcase:<10%

Acceptable:10%~30%UsuallyexpressedaspercentP/TV

3/2/2024P/T和P/TV(%R&R)的应用P/Tratio通常用来评估测量系统的精确性－评估测量系统能否较好在产品规格范围内的表现较好的特性－适当的P/Tratio也依靠工序实际的工序能力。如果Cpk不足够，P/Tratio可能给出错误的判断数值

P/TV(%R&R)是对6Sigma分析最好的测量评估值－评估测量系统能否较好在产品规格范围内的表现较好的特性－%R&R是在工序改善研究重最好的评估方式之一

3/2/2024ATLConfidentialInformation分析方法：

目前AIAGMSA参考手册上对于分析计量型测量系统有3种方法，对于计数型测量系统有2种方法。RangeMethodAverage-RangeMethodANOVAHypothesisTestAnalysesFollowingsaresomepracticalexlestoillustratehowtoperformfourmethodsrespectively.VariableGageAttributeGage测量系统分析-GR&R

3/2/2024ATLConfidentialInformation

操作GR&R的步骤如下：确认测量系统是否被校准选取能够反应或期望的能够体现过程变异范围的样本在所选样本上做上隐藏的标记，如1－10。作用在于你知道哪个样本，同时参与测量的人员不会有意的记录下上次测量的结果。选择2-3个测量者（A,B,C），测量过程应尽量模拟正常生产时的测量过程，且测量者的选择应选择实际参与测量的人员。计量型测量系统分析常用的GageR&R研究方式:均值－极差法方差分析法（ANOVA）

3/2/2024ATLConfidentialInformation5.操作者互不干扰地随机对10个零件测量3次，并记录，测量时应保证操作者不知其它测量结果。Note:不要让测量者看到彼此的测量结果，这么做与隐藏样本标记的目的是一样的。6.重复三个测量者的测量过程，但要更换样本的测量顺序。这样易于降低测量的偏倚。计量型测量系统分析……10Parts3Appraisers3Trials

3/2/2024MSA取样指导通常选择10个样本，2-4个操作员，2-3次试验根据试验的目的选择设备（1个或多个）选择足够的样本通常满足numberofslesxnumberofoperators/gages>15样本的选择:－Option1:如果过程的变异已知，样本的选择应代表过程或产品的正常分布－Option2:如果过程的变异未知，样本的选择应均匀的涵盖规格的宽度

3/2/2024Step1:选取10个样本。另外确定操作者，操作者要从日常使用此设备的员工中选取Step2:对设备进行校验或确认设备在上次的计量周期内Step3:建立MinitabR&R研究的数据收集表

Columnheadings:Column1:PartID(1-10)Column2:Operator(1-3)Column3:Trial(1-2)Column4:Measurement(s)Exle-GageR&RusingMinitab

3/2/2024Step4:要求第一个操作员按照随机的顺序测量所有样本一次。Blindsling：指操作员不知道每个样本被定义的序号，这样可以减小人员的偏差Step5:其余操作员以同样的方式随机测量同样的样本，为试验次数＃1Step6:按照要求的试验次数重复steps4&5。如果整个试验能够在一段时间内（几天）完成是最好的。Step7:在Minitab中录入数据及规格－Stat>QualityTools>GageR&RStudyStep8:分析数据结果Exle-GageR&RusingMinitab

3/2/2024Step7:在Minitab中录入数据及规格Stat>QualityTools>GageR&RStudyExle-GageR&RusingMinitabANOVAmethodispreferred.EnterGageInfoandOptions(seenextpage)

3/2/2024totalmeastotalmeasTVPssss==22/LSLUSLLSLUSLTPMSMS-=-=ss*15.5*15.5/2Note:P/TV的分母可根据样本的研究或历史数据评估Exle-GageR&RusingMinitab

3/2/2024GageR&RStudy-ANOVAMethodANOVATableWithOperator*PartInteractionSourceDFSSMSFPParts92.058710.22874539.71780.00000Operators20.048000.0240004.16720.03256Oper*Part180.103670.0057594.45880.00016Repeatability300.038750.001292Total592.24912GageR&RSourceVarCompStdDev5.15*SigmaTotalGageR&R0.0044370.0666150.34306Repeatability0.0012920.0359400.18509Reproducibility0.0031460.0560880.28885Operator0.0009120.0302000.15553Oper*Part0.0022340.0472630.24340Part-To-Part0.0371640.1927810.99282TotalVariation0.0416020.2039651.05042Source%Contribution%StudyVar%ToleranceTotalGageR&R10.6732.6622.87Repeatability3.1017.6212.34Reproducibility7.5627.5019.26Operator2.1914.8110.37Oper*Part5.3723.1716.23Part-To-Part89.3394.5266.19TotalVariation100.00100.0070.03NumberofDistinctCategories=4SessionWindowOutput:GraphicalOutput:GageR&ROutput

3/2/2024GageR&RStudy-ANOVAMethodANOVATableWithOperator*PartInteractionSourceDFSSMSFp-valueParts92.058710.22874539.71790.00000Operators20.048000.0240004.16720.03256Oper*Part180.103670.0057594.45880.00016Repeatability300.038750.001292Total592.24913零件与操作者是统计上显著的GageR&R,ANOVATable<0.05

3/2/2024GaugeR&RStudy-ANOVAMethodSourceVarCompStdDev95%ConfInt5.15*Sigma

TotalGaugeR&R0.0044370.066615(0.0597,0.2250)0.34306Repeatability0.0012920.035940(0.0287,0.0480)0.18509Reproducibility0.0031460.056088(*,*)0.28885Operator0.0009120.030200(0.0000,0.2169)0.15553Oper*Part0.0022340.047263(0.0254,0.0800)0.24340Part-To-Part0.0371640.192781(0.1098,0.3345)0.99282TotalVariation0.0416020.2039651.05042Varianceduetothemeasurementsystem(brokendownintorepeatabilityandreproducibility)TotalvarianceVarianceduetothepartsStandarddeviationforeachvariancecomponent99%ofthevariationrepresentedGageR&R,VariationComponents

3/2/2024SourceVarComp5.15*Sigma

TotalGaugeR&R0.0044370.34306Repeatability0.0012920.18509Reproducibility0.0031460.28885Operator0.0009120.15553Oper*Part0.0022340.24340Part-To-Part0.0371640.99282TotalVariation0.0416021.05042326600504134300...

StudyVarTV/Ptotalmeas===ss=Source%Contrib%StudyVar%ToleranceTotalGageR&R10.6732.6622.87Repeatability3.1017.6212.34Reproducibility7.5627.5019.26Operator2.1914.8110.37Oper*Part5.3723.1716.23Part-To-Part89.3394.5266.19TotalVariation100.00100.0070.032287.05.13430.0

*15.5/===-=TolLSLUSLTPMSs1067.0041602.0004437.0

22===totalMSContributionssGageR&R,Results

3/2/2024GageR&R--NumberofDistinctCategories识别力与％ContributionDistinctCategories=类别2345678％Contribution33.3％18.2％11.1％7.4％5.3％3.9％3.0％

3/2/2024GageR&R--NumberofDistinctCategories识别力的意义及判定AutomobileIndustryActionGroup(AIAG)建议：类别数<2=2=3≥5备注系统无法区分两个部品系统只能将数据分为两组，比如：高和低系统只能将数据分为三组，比如：高、中、低系统基本可接受

3/2/2024GageR&R,ComponentsofVariation“整个散布中，GageR&R占据的比重是否足够小？”GageR&R,Repeat,Reprod的高度越接近0越好

3/2/2024ATLConfidentialInformationGageR&R,Xbar&R极差图(重复性)用于确定过程是否受控确定与重复性有关的统计控制确定过程中评价人之间对每个零件的一致性Rchart的点超出控制线的话，需调查其原因后再测量作业者之间反复测量值是否稳定？

3/2/2024GageR&R,Xbar&R均值图(再现性)提供了测量系统的“可用性”指示：≥50％的点落在控制线外－测量系统应该能够充分探测零件间的变差－测量系统能够提供过程分析和过程控制有用的信息如果<50％的点落在控制线外－测量系统缺乏足够的分辨率－样本不能代表期望的过程变差相互不同部件鉴别能力是否充分？

3/2/2024GageR&R,GraphicalOutput链图单个零件对变差一致性的影响分离显示（如：异常读数）如果此值均一的话，可认为样本没有正确反映工程的实际散布状况所有的样本是否能正确反映过程的散布？

3/2/2024GageR&R,GraphicalOutput散点图评价人之间的一致性显示可能的分离点零件－评价人交互作用作业者无差异为好作业者间是否存在差异？

3/2/2024GageR&R,GraphicalOutput振荡图评价人之间的一致性显示可能的分离点零件－评价人交互作用各作业者的测量值相同为好根据样本各作业者是否进行相互不同的测量？