测量系统分析(MSA)培训(ppt 87页).ppt

1、质量统计工具 测量系统分析(MSA)培训,制造管理部质量室,2013年12月10日,2,3,4,(一).测量的重要性,测量,如果测量出现问题，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。,5,(二).测量误差,测量误差,Y = x + 测量值 = 真值(True Value)+ 测量误差,戴明說沒有真 值的存在,一致,6,(三).测量误差的来源,测量误差,1.分辨能力（分辨率） 2.精密度 (重复性) 3.准确度 (偏差) 4.损坏 5.不同仪器与夹具间的差异 6.不同使用人员间的差异(再现性) 7.使

2、用不同方法造成的差异 8.不同环境所造成的差异,7,(四).测量的变异说明,8,(五).为什么进行测量系统分析,即使量具经过检定或校准，由于人、机、料、法、环、测等六方面（5M1E）的原因，会带来测量误差。 检测设备的检定或校准不能满足实际测量的需要。 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。 满足QS9000、ISO/TS16949标准的要求： ISO/TS16949:2009标准7.6.1规定：为分析出现在各种测量和试验设备系统测量结果的变差，必须进行适当的统计研究。此要求必须适用于在控制计划中提及的测量系统。这些分析方法以及接收准则的

3、使用必须符合顾客的测量系统分析参考手册。采用其他的分析方法和接受准则必须获得顾客的批准。,9,(六). 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。 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。,10,(九). 测量系统分析的基本知识和概念,1.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。,1

4、1,2.测量系统的组成,10,3.测量系统的统计特征,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) ; nBias 偏倚; nRepeatability 重复性; nReproducibility再现性 ; nLinearity 线性 ; nStability 稳定性 。,13,4.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。 传统是公差范围的十分之一。建议的要求是总过程6(标准偏差)的十分之一。,14,分辨力（率）,15,5.偏倚(Bias)：,偏倚：是测量结果的

5、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。,16,6.重复性(Repeatability,重复性：是由一个评价人，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变差。 （4同）,17, 重复性不好的可能原因包括： 零件（样品）内容：形状、位置、表面加工、锥度、样品一致性； 仪器内部：修理、磨损、设备或夹紧装置故障，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、缺乏经验、操作技能或培训、感觉、疲劳； 环境内部：温度、湿度、振动

6、、亮度、清洁度的短期起伏变化； 违背假定稳定、正确操作； 仪器设计或方法缺乏稳健性，一致性不好； 应用错误的量具； （量具或零件）变形，硬度不足； 应用 零件尺寸、位置、操作者技能、疲劳，观察误差（易读性、视 差）。,18,7.再现性(Reproducibility）：,19, 再现性差的潜在的原因包括： 零件（样品）之间：使用同样的仪器、同样的操作者和方法时，当测量 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，使用仪器A、B、C等的均值差。 注意：在这种研究情况下，再现性错误常与方法和/或操作者混淆。 标准之间：测量过程中不同的设定标准的平均影响 方法之间：改变点

7、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、技能和经验 不同导致的均值差。对于产品及过程资格以及一台手动测量仪器，推荐 进行此研究。 环境之间：在第1、2、3等时间段内测量，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格中最常见的研究。 违背研究中的假定。 仪器设计或方法缺乏稳健性。 操作者训练效果。 应用 零件尺寸、位置、观察误差（易读性、视差）。,20,8.稳定性（Stability）：,稳定性：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。,21,9.线性（Lin

8、earity） ：,线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值： 可以用整个仪器量程范围内的偏移之差（或偏差）的量度来度量样本的线性度。如果偏移在整个量程范围内不变，则具有很好的线性度。,22,9.线性（Linearity） ：,23,24,(一).测量系统的分析,测量系统的变差类型： 偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性 测量系统特性可用下列方式来描述 ： 位 置：稳定性、偏倚、线性。 宽度或范围：重复性、再现性。,25,(二). 测量系统的要求,位置,宽度,26,1.位置与宽度,27,2.准确度与精确度,准确度：描述了测量值和真实值之间的差异。 精确度：描述了使用同一工具重复测量相同部件时存

9、在的差异。,28,3.理想的测量系统,理想的测量系统在每次使用时： 应只产生“正确”的测量结果。 每次测量结果总应该与一个标准值相符。 一个能产生理想测量结果的测量系统，应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。,29,4.测量系统应具有的特性,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； 测量系统的变异必须比制造过程的变异小； 变异应小于公差带； 测量精密应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变异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

10、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。,30,5. 影响测量系统的原因, 普通原因：造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单 值，在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。亦称为： 不可避免的原因、非人为的原因、共同性原因、一般性原因、偶然 原因、机遇原因等。它是属于控制状态的变异。 过程中只有普通原因的变差。如果仅存在变差的普通原因，随着 时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。,31, 特殊原因：一种间断性的、不可预计的、不稳定的变差根源，有时候 被称为可查明原因。存在它的信号是：存在超过控制限的点或存在控 制限之内的链或其它非

11、随机性的图形。亦称为：可避免的原因、人为 的原因、局部性原因、非机遇原因等。不可让它存在，必须追查原 因，采取必要的行动和措施，使过程恢复正常控制状态，否则会造成 很大的损失。 过程中有特殊原因的变差。如果存在变差的特殊原因，随着时间 的推移，过程的输出不稳定。 测量系统分析、控制的原因就是要消除特殊特殊原因引起的变差。,32,6. 测量系统中数据类型：, 计量型数据（Variable data） 指定量的数据，可用测量值来分析。例如：用毫米表示的轴 承轴颈直径、用牛顿表示关门的力、用百分数表示电解液的 浓度、用牛顿米表示紧固件的力矩、X-R图、X-S、中位 数、单值和移动极差控制图等都用于计

12、量型数据。 计数型数据（Attribute data） 可以用来记录和分析的定性数据。例如：要求的标签出现、 所有要求的紧固件安装、经费报告中不出现错误等特性量即 为计数型数据的例子。其它的例子如一些本来就可测量（即 可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否” 的形式来记录，例如：用通过/不通过量具来检验一根轴的 直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现，计数 型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过P、 np、U和C控制图来分析。,33,34,(一).数据法研究“双性”：重复性和再现性,1.作业步骤： 1）作业准备 （1）确定M名操作者A、B、C，选定N个被测零 件，

13、按1、2、，编号。被选定零件尽可能反映 整个过程的变差。 （2）测取数据：A以随机顺序测取所有数据并记录 之，B、C在不知他人测量结果的前提下，以同样方 法测量各零件的数据并记录之。 （3）再以随机顺序重复上述测量r次(如23次),35,2）数据处理-极差计算,(1)分别计算每个操作者对各个零件进行r次测量的极差,Raj , Rbj , Rcj ; j =1,2,., N ;,(2)计算每个操作者的平均极差,Ra , Rb , Rc ,., Rm ;,(3)总平均极差,R（Ra + Rb + . + Rm ) / M ;,(4)计算控制限,UCLR =RD4 LCLR =RD3,D3，D4 可

14、根据试验次数r查表，,当r 7时，D3 =0。,36,3）数据处理-均值计算,37,4）数据分析,当试验次数：r2，K14.45 r3，K13.05,38,2.重复性示例,39,3.再现性分析,40,再现性示例,41,4.零件间变差（PV）,零件间变异：是指同一人或不同人使用同一量具测量 不同零件之相同特性所得之变异。,PV = Rp K3,其中:Rp为样品的平均值极差,K3=5.15/d2 注:d2取决于零件数(n) 当n=10时,d2=1.72(每件测3次）,42,零件间变差（PV）示例：,43,d2,44,5.测量系统的双性：,各变差占总变差的百分比 % AV = AV / TV 100

15、% % R&R = R&R / TV 100% % PV = PV / TV 100% % EV = EV / TV 100% 计算数据分级数（ndc） 分级数（ndc） = 1.41 PV / R&R ndc 取整数，且必须 5。可区分的类别数,45,控 制 常 数 图, 量具GR&R/R&R分析方法,46,6. %GRR或%RR接受准则,a）、%RR10%，可接受； b）、10%RR30%，依据量具的重要性、成本及维 修费用等因素，决定是否可接受或不可接受； c）、%RR30%，不能接受，必须进行改进；并进行各 种原因分析以发现问题予以改进，必要时更换量具 或对量具重新进行调整，并对以前所

16、测量的库存品 再进行抽样检验，如发现库存品已超出产品规格公 差必须立即进行追踪并通知顾客，同时按顾客要求 进行处理。 d）、分级数（ndc）5,（ ndc 取整数 ）。,47,7.计算结果分析：,1）当重复性(EV)大于再现性(AV)时，原因可能是： a. 仪器需要保养； b. 量具应重新设计来提高刚度增强； c. 量具的夹紧或零件定位的方式需要改进； d. 存在过大的零件变差。 当重复性（AV）变差值大于再现性（EV）时，可采取下列措施： a）、增强量具的设计结构。 b）、改善量具的夹紧或被测量产品定位的使用方式（检验 点）。 c）、对量具进行维护和保养。,48,7.计算结果分析：,2）当再

17、现性(AV)大于重复性(EV)时,可能的原因是： a. 评价人员需要更好的培训如何使用量具及数据读取方式； b. 量具刻度盘上的刻度不清楚； c. 需要某些夹具协助评价人员来提高使用量具的一致性 当再现性（EV）变差值大于重复性（AV）时，可采取下列措施： a）、再明确制定或修改作业标准，加强操作员对量具的操作方 法和数据读取方式的技能培训。 b）、可能需要采用某些夹具协助操作员，以提高操作量具的一 致性。 c）、量具经维修校准合格后再进行%RR 分析。,49,(二).用Excel分析重复性和再现性,50,(三).用minitab软件分析量具的重复性和再现性,1.Minitab界面：,51,2

18、. Gage R&R Study中数据：,可对交叉式数据(crossed)和嵌套式数据(nested)进行精确性分析， 用何各数据呢？,选择交叉分析法的原因： 量具重复性和再现性研究确定观测到的过程变异中有多少是因测量系统变异 所致。使用 Minitab 可以执行交叉或嵌套量具 R&R 研究。 当每个部件由每个操作员多次测量时，请使用量具 R&R 研究（交叉）。 当每个部件只由一名操作员测量（如在破坏性试验 中，不重复测量）时，请使用量具 R&R 研究（嵌套）。在破坏性试验中，测量特征在测量过程后与其在开始时不同。撞击试验即是破坏性试验的一个例子。 选择交叉或嵌套 如果需要使用破坏性试验 ，则

19、必须能够假定一个批次中所有部件的相同程度高到足以声称其为相同的部件。如果无法做出此假定，则一个批次中部件之间的变异将掩盖测量住系统变异。 如果可以做出此假定，则为破坏性试验选择交叉还是嵌套量具 R&R 研究取决于建立测量过程的方式。如果所有操作员都测量来自每个批次的部件，则使用量具 R&R 研究（交叉）。如果每个批次只由一名操作员测量，则必须使用量具 R&R 研究（嵌套）。实际上，只要操作员测量独特的部件，就属于嵌套设计。,52,交叉式数据,嵌套式数据,选择何种数据例：,53,3.交叉式数据分析,交叉式数据分析分为均值极差法(Xbar-R)和方差法(ANOVA)分析 均值极差法不考虑操作者与测

20、量对象之间的交互作用 均值极差法将总测量变差分为三类:部件-部件,重复性和再现性 方差法将总测量变差分为四类:部件-部件,重复性,操作者,操作者-部件交互作用,54,4. 测量系统分析案例： 1）连续型案例： gageaiag.Mtw (量具2、汽车工业行动组织量具研究.MTW） 背景：3名测定者对10部品反复3次TEST,55,2）交叉界面：,56,选择方差分析法的原因： Minitab 为量具 R&R（交叉）提供了两种方法：X 和 R 法或方差分析法。X 和 R 法将整体变异分为三种类别：部件间变异、重复性和再现性。方差分析法进一步将再现性划分为其操作员以及操作员与部件交互作用这两个要素（

21、如下图所示）。 在某种程度上，方差分析法比 X 和 R 法更准确，因为它考虑了操作员与部件交互作用，所以我们选择“方差分析法”。,57,3).选项,变异填写6倍的,此处填写公差上下限,58,4).输出,59,5).输出图表,测量值随OP的变动,测量值随部品的变动,对于部品10，OP有较大分歧；,所有点落在管理界限内 良好,大部分点落在管理界限外 主变动原因：部品变动 良好,60,5.再看一个案例：,1）现在有以下一组数据，将其填入MINITABLE表格,61,2）数据处理,将数据填入填入后选择数据叠加列,62,将C1至C10选择为叠加列,堆叠数据选择储存在当前工作表,将储存的列,3）数据堆叠,

22、63,4）填入操作次数,将零件号储存于C13列,有1到10十个样品零件，步长为1,每个零件被检测了9次,64,5）图表输出结果：,65,6）分析：,Gage R&R, 重复性, 再现性 的高度越接近 0 越好。即表明: 测试系统产生的误差很小。,A.变异分量分析：,66,尽量多超过管理界限为好。,要是超过R Chart的界限，就得调查其原因， 并重新测定。,B.控制图：,每个产品测量3次，这3次的最大值减去最小值即为每个样品极差（最大值-最小值=样本极差）,每个点值代表：测量员每个产品测量3次求取的平均值,67,C.零件：,测量值随部品的变动,数字“1”代表产品编号，圈内所代表的点为每个产品所

23、测量的值所在位置，因为一共有3个测量员，每个人测量3次，所以图中一共有9个圆圈点。折线所连的点为9次测量数值的平均值-即最大的带有“+”号的圆圈。,68,D.操作者之间：,作业者之间最好没有差异。 差异大的，寻求其原因！,10个产品，每个产品测量3次，所以每个测量员位置上共有30个点。横线所连得带有“+”的点为30次测量所得的平均值。,69,E.操作者与零件的交互作用：,3位测试者对10个标本测试的值的曲线图。 每名测试者对标本的测试值一致为好！,根据点的重合度及差异大小可以察看某个产品测量时是否出现问题，以查找原因所在。,为B控制图中的Xbar的3个操作者图重叠到一个坐标系内进行查看。,70,可区分类别数应5，量具灵敏度,Policy：测定系统良好时，零件的P值 0.05。 此例子中，操作者P值 0.05：测定系统不 是良好！零件与操作者的P值1，说明无交互作用,F.会话结果：,71,可区分类别数应5，量具灵敏度,EV0.0022 AV0.0015,%GRR1.43%,72,(五). 练习,73,74,(一).计数型量具,就是把各个零件与某些指定限值相比较，如果满足限件则接受该零件否则拒收。 计数型量具只能指示该零件被接受或拒收。 计数型测量系统的分析方法有： 小样法； 大样法。,75,(二).小样分析法,选取二十个零件来进行，其中应有